Jak vyhledávání s využitím umělé inteligence mění způsob, jakým lidé objevují místní podniky

Úvod

Jak vyhledávání pomocí umělé inteligence mění způsob, jakým lidé objevují místní firmy

Ještě před několika lety by někdo, kdo hledal instalatéra, zadal do Googlu „instalatér v mém okolí“, prošel si mapový balíček, přečetl si několik recenzí a zavolal jednomu z nejlepších výsledků. To se stále děje, ale stále více lidí výsledky vyhledávání úplně přeskočí a místo toho se zeptá nástroje s umělou inteligencí. Zadají nebo vysloví otázku do ChatGPT, Google AI Overview nebo jiného asistenta s umělou inteligencí a dostanou doporučení namísto seznamu odkazů k prozkoumání.

Pro místní podniky má tato změna větší význam, než si většina z nich uvědomuje. Dobré umístění v tradičním vyhledávání se automaticky nepromítá do zobrazení v odpovědích generovaných umělou inteligencí a signály, které ovlivňují doporučení umělé inteligence, nejsou totožné s těmi, které ovlivňují pořadí ve vyhledávači Google.

Co se ve skutečnosti mění

Výzkum společnosti BrightLocal ukazuje, že AI je nyní čtvrtým nejčastějším způsobem, jakým spotřebitelé zahajují lokální vyhledávání – za vyhledávačem Google, Mapami Google a sociálními sítěmi, ale před Yelpem a dalšími specializovanými platformami s recenzemi. Více než jeden z pěti spotřebitelů uvádí, že používá AI k vyhledání nebo získání doporučení pro místní podnik. U mladších věkových skupin je tento podíl ještě vyšší.

Co to v praxi znamená: pokud někdo požádá ChatGPT o „nejlepší thajskou restauraci v blízkosti centra Austinu“, odpověď, kterou obdrží, nepochází z údajů o poloze daného uživatele ani ze sponzorovaného záznamu. Pochází ze zdrojů, které AI nasbírala o místních thajských restauracích v Austinu, vážených podle četnosti zmínek, kvality recenzí a konzistence informací o každém podniku na webu.

Podnik, který má vynikající recenze na Googlu, ale nedostatečné nebo nekonzistentní informace v jiných adresářích, na recenzních webech a v místních médiích, může v tradičním lokálním vyhledávání obstát dobře, ale v doporučeních generovaných umělou inteligencí naopak špatně. Je možný i opačný případ: podnik, o kterém se psalo v místních médiích, který byl zmíněn v gastronomických blogech a citován na několika recenzních platformách, může být umělou inteligencí doporučován častěji, než by naznačovalo jeho hodnocení na Googlu.

Proč doporučení generovaná umělou inteligencí fungují jinak než žebříčky vyhledávání

Tradiční lokální SEO je postaveno na relativně předvídatelné sadě signálů: optimalizace profilu Google Business, blízkost, počet a hodnocení recenzí, zmínky a autorita webových stránek. Tyto signály říkají Googlu, které výsledky má zobrazit pro daný lokální vyhledávací dotaz.

AI asistenti nefungují stejným způsobem. Čerpají z širšího souboru zdrojů a faktory zohledňují odlišně. Podniky, které se obvykle objevují v doporučeních umělé inteligence, jsou ty, na které se často a důsledně odkazuje v mnoha různých typech zdrojů. Zubař zmíněný na webových stránkách místní obchodní komory, citovaný v místním novinovém článku, recenzovaný na několika platformách a ve všech těchto zdrojích důsledně uváděný se stejným jménem, adresou a telefonním číslem se s větší pravděpodobností objeví v odpovědi umělé inteligence než ten, jehož informace se liší nebo jehož přítomnost je omezena pouze na profil v Google Business Profile.

Proto se koncept viditelnosti ve vyhledávání pomocí AI stal samostatnou oblastí, kterou je třeba měřit a spravovat, odděleně od tradičního sledování pozic ve vyhledávačích. Nástroje jako Lighthouse Local řeší právě tuto mezeru a pomáhají místním firmám pochopit, jak a zda se objevují v doporučeních generovaných umělou inteligencí na platformách jako ChatGPT a Google AI a co tuto viditelnost podporuje nebo omezuje.

Na co by měly místní podniky dbát

Praktické důsledky pro majitele místních podniků a agentury, které je spravují, nejsou tak složité, jak by se mohlo zdát.

Konzistence informací o firmě je důležitější než kdy jindy. Konzistence údajů NAP (název, adresa, telefon) byla pro lokální SEO vždy důležitá, ale v kontextu AI je ještě důležitější, protože nekonzistentní informace matou modely AI ohledně toho, kterou verzi údajů o firmě mají použít. Firmu, která má v různých adresářích uvedena různá telefonní čísla, je pro AI obtížnější přesně reprezentovat.

Recenze jsou bohatým zdrojem signálů. Systémy umělé inteligence se učí na veřejně dostupném textu a recenze patří k nejhojnějším a nejpopisnějším textům o místních firmách. Firma s mnoha podrobnými recenzemi popisujícími konkrétní služby, okolí a typy zákazníků poskytuje nástrojům umělé inteligence bohatý materiál, ze kterého mohou čerpat při formulování doporučení.

Zmínky v místních médiích a regionálních publikacích mají svou váhu. Když se o místní restauraci píše v alternativním týdeníku daného města nebo je dodavatel citován v místním zpravodajském článku, stávají se tyto zmínky součástí informačního ekosystému, na kterém se systémy umělé inteligence učí a z něhož čerpají. Jedná se o oblast, kde se tradiční PR a lokální obsahový marketing přímo prolínají s viditelností ve vyhledávání pomocí umělé inteligence.

Pomáhají také strukturovaná data na webových stránkách firmy. Schema markup, který jasně identifikuje typ podniku, jeho umístění, otevírací dobu, služby a oblast působnosti, poskytuje systémům umělé inteligence čisté a snadno zpracovatelné informace, se kterými mohou pracovat.

Co to znamená pro SEO agentury spravující místní klienty

Diskuse se změnila. Klienti, kteří se dříve ptali pouze na své umístění v Google Maps, se nyní ptají, proč ChatGPT zmínil jejich konkurenta a je ne. Někteří zjišťují, že jejich optimalizovaný profil v Google Business Profile existuje, zatímco v jiných částech webu, z nichž AI čerpá, nemají téměř žádnou přítomnost.

Pro agentury to představuje jak výzvu, tak příležitost. Výzvou je, že měření viditelnosti v AI vyžaduje jiné nástroje než tradiční sledování pozic. Standardní sledování pozic vám neřekne, zda je váš klient doporučován, když se někdo zeptá AI chatbota na konkrétní typ podniku ve svém okolí.

Příležitost spočívá v tom, že většina místních podniků o tom zatím systematicky neuvažuje, a agentury, které pomáhají klientům budovat širší stopu v podobě citací a zmínek podporující viditelnost v AI, budou poskytovat něco skutečně cenného s předstihem před trhem, místo aby se mu jen snažily dohnat.

Praktický výchozí bod

Nejužitečnějším prvním krokem pro jakýkoli místní podnik nebo agenturu, která uvažuje o vyhledávání pomocí AI, je provést několik testovacích dotazů. Požádejte ChatGPT nebo AI od Googlu, aby doporučila konkrétní typy podniků ve vaší cílové oblasti, a zjistěte, zda se tam objevíte vy nebo vaši klienti. Pokud ne, je to už sama o sobě informace. Pokud ano, podívejte se, jaké zdroje AI pro své doporučení uvádí. Tyto zdroje vám prozradí, které části vašeho informačního ekosystému fungují.

Chování AI při vyhledávání se stále vyvíjí a signály, na kterých záleží nejvíce, se budou měnit s aktualizacemi základních modelů. V současné době se však v doporučeních AI pravidelně objevují právě ty podniky, které disponují konzistentními a bohatými informacemi napříč mnoha relevantními zdroji. Vybudování tohoto základu je trvalou strategií bez ohledu na to, jak se konkrétní mechanismy změní.

Jedna věc, kterou stojí za to sledovat v souvislosti s vývojem této oblasti: zdroje, které systémy umělé inteligence uvádějí při vytváření lokálních doporučení, nejsou statické. Jak se aktualizují modely umělé inteligence a jak se mění informační prostředí kolem dané firmy, může se její viditelnost měnit, aniž by firma cokoli dělala. Díky tomu je pravidelné sledování užitečnější než jednorázový audit a porozumění zdrojům, které ovlivňují doporučení umělé inteligence, se stává živým úkolem, nikoli položkou, kterou stačí jednou zaškrtnout.