Kuidas tehisintellekti abil toimuv otsing muudab kohalike ettevõtete leidmist

Sissejuhatus

Kuidas tehisintellekti kasutav otsing muudab kohalike ettevõtete leidmist

Mõni aasta tagasi oleks torumeest otsiv inimene sisestanud Google'isse sõnad „torumees minu lähedal“, sirvinud kaardipaketti, lugenud mõned arvustused ja helistanud ühele esimesena kuvatud tulemustest. See toimub endiselt, kuid üha rohkem inimesi jätab otsingutulemused täielikult vahele ja küsib selle asemel AI-tööriistalt. Nad kirjutavad või räägivad küsimuse ChatGPT-le, Google'i AI Overview'ile või mõnele teisele AI-assistendile ja saavad vastuseks soovituse, mitte lingide nimekirja, mida sirvida.

Kohalike ettevõtete jaoks on see muutus olulisem, kui enamik on aru saanud. Hea positsioon traditsioonilises otsingus ei tähenda automaatselt, et ettevõte ilmub ka tehisintellekti genereeritud vastustes, ning signaalid, mis mõjutavad tehisintellekti soovitusi, ei ole samad, mis mõjutavad Google’i edetabelit.

Mis tegelikult muutub

BrightLocali uuring näitab, et tehisintellekt on nüüd neljas levinuim viis, kuidas tarbijad alustavad kohalikku otsingut – jäädes maha Google’i otsingust, Google Mapsist ja sotsiaalmeediast, kuid edestades Yelpi ja teisi spetsiaalseid arvustuste platvorme. Rohkem kui iga viies tarbija väidab, et kasutab tehisintellekti kohaliku ettevõtte leidmiseks või soovituse saamiseks. Nooremate vanuserühmade seas on see osakaal veelgi suurem.

Mida see praktikas tähendab: kui keegi küsib ChatGPT-lt „parimat Tai restorani Austini kesklinna lähedal”, ei pärine saadud vastus selle kasutaja asukohaandmetest ega sponsoreeritud nimekirjast. See pärineb mis tahes allikatest, mida tehisintellekt on kogunud Austini kohalike Tai restoranide kohta, kaalutuna viidete sageduse, arvustuste kvaliteedi ja iga ettevõtte kohta veebis leiduva teabe järjepidevuse alusel.

Ettevõte, millel on suurepärased Google’i arvustused, kuid teistes kataloogides, arvustuste veebisaitidel ja kohalikes uudistes on teave napp või ebajärjekindel, võib traditsioonilises kohalikus otsingus hästi esineda, kuid tehisintellekti poolt genereeritud soovitustes halvasti. Võimalik on ka vastupidine olukord: ettevõtet, mida on kajastatud kohalikes meediakanalites, mainitud toidublogides ja tsiteeritud mitmetel arvustuste platvormidel, võib tehisintellekt soovitada sagedamini, kui selle Google’i edetabelikoht eeldaks.

Miks tehisintellekti soovitused toimivad teisiti kui otsingutulemused

Traditsiooniline kohalik SEO põhineb suhteliselt etteaimatavatel signaalidel: Google’i äriprofiili optimeerimine, lähedus, arvustuste arv ja hinnang, viited ning veebisaidi autoriteet. Need signaalid näitavad Google’ile, milliseid tulemusi antud kohaliku otsingupäringu puhul kuvada.

Tehisintellekti abilised ei tööta samamoodi. Nad kasutavad laiemat allikate valikut ja kaaluvad tegureid erinevalt. AI soovitustes ilmuvad pigem need ettevõtted, millele viidatakse sageli ja järjepidevalt paljudes erinevates allikates. Hambaarst, keda mainitakse kohaliku kaubanduskoja veebisaidil, keda tsiteeritakse kohalikus uudisartiklis, keda on arvustatud mitmel platvormil ja keda kirjeldatakse neis kõigis järjepidevalt sama nime, aadressi ja telefoninumbri all, ilmub AI vastuses tõenäolisemalt kui see, kelle andmed varieeruvad või kelle esinemine piirdub Google’i äriprofiiliga.

Seetõttu on tekkinud AI-otsingu nähtavuse mõiste kui eraldi mõõdetav ja hallatav näitaja, mis erineb traditsioonilisest positsioonide jälgimisest. Sellised tööriistad nagu Lighthouse Local täidavad just seda lünka, aidates kohalikel ettevõtetel mõista, kuidas ja kas nad ilmuvad AI poolt genereeritud soovitustes sellistel platvormidel nagu ChatGPT ja Google AI ning mis seda nähtavust mõjutab või piirab.

Millele peaksid kohalikud ettevõtted tähelepanu pöörama

Praktilised tagajärjed kohalike ettevõtete omanikele ja neid haldavatele agentuuridele ei ole nii keerulised, kui esmapilgul tunduda võiks.

Ettevõtte andmete järjepidevus on tähtsam kui kunagi varem. NAP-andmete (nimi, aadress, telefoninumber) järjepidevus on kohaliku SEO jaoks alati olnud oluline, kuid tehisintellekti kontekstis on see veelgi tähtsam, sest ebajärjepidevad andmed tekitavad tehisintellekti mudelites segadust, millist versiooni ettevõtte andmetest tuleks tsiteerida. Ettevõtet, mille erinevates kataloogides on loetletud erinevad telefoninumbrid, on tehisintellektil raskem täpselt esitleda.

Arvustused on rikkalikud signaalid. Tehisintellekti süsteeme treenitakse avalikult kättesaadava teksti põhjal ning arvustused on ühed kõige arvukamad ja kirjeldavamad tekstid, mis kohalike ettevõtete kohta kättesaadavad on. Ettevõte, millel on palju üksikasjalikke arvustusi, mis kirjeldavad konkreetseid teenuseid, naabruskondi ja klientide tüüpe, annab tehisintellekti tööriistadele rikkalikku materjali, millest soovituste koostamisel ammutada.

Mainimised kohalikes meediakanalites ja piirkondlikes väljaannetes on olulised. Kui kohalikust restoranist kirjutatakse linna alternatiivses nädalalehes või ehitusettevõtjat tsiteeritakse kohalikus uudisartiklis, muutuvad need viited osaks teabeökosüsteemist, mille põhjal tehisintellekti süsteeme treenitakse ja millest need andmeid ammutavad. See on valdkond, kus traditsiooniline PR ja kohalik sisuturundus ristuvad otseselt tehisintellekti otsingunähtavusega.

Abi on ka ettevõtte veebisaidil olevatest struktureeritud andmetest. Schema-märgistus, mis selgelt määratleb ettevõtte tüübi, asukoha, lahtiolekuajad, teenused ja teeninduspiirkonna, annab tehisintellekti süsteemidele puhtat ja analüüsitavat teavet, millega töötada.

Mida see tähendab kohalikke kliente haldavate SEO-agentuuride jaoks

Arutelu on muutunud. Kliendid, kes varem küsisid ainult oma Google Mapsi edetabeli kohta, küsivad nüüd, miks ChatGPT mainis konkurenti, aga neid mitte. Mõned avastavad, et nende optimeeritud Google Business Profile eksisteerib, kuid muudes veebi osades, millest tehisintellekt andmeid ammutab, pole neil peaaegu mingit kohalolekut.

Agentuuride jaoks tekitab see nii väljakutse kui ka võimaluse. Väljakutse seisneb selles, et tehisintellekti nähtavuse mõõtmiseks on vaja teisi vahendeid kui traditsioonilise positsiooni jälgimise puhul. Tavaline positsiooni jälgimine ei anna teada, kas teie klienti soovitatakse, kui keegi küsib tehisintellekti chatbotilt teatud tüüpi ettevõtet oma piirkonnas.

Võimalus seisneb selles, et enamik kohalikke ettevõtteid ei mõtle sellele veel süstemaatiliselt, ning agentuurid, kes aitavad klientidel luua laiemat viidete ja mainimiste jälge, mis toetab tehisintellekti nähtavust, pakuvad turule midagi tõeliselt väärtuslikku, selle asemel et turule järele jõuda.

Praktiline lähtepunkt

Kõige kasulikum esimene samm igale kohalikule ettevõttele või agentuurile, kes mõtleb tehisintellekti otsingule, on teha mõned testküsimused. Paluge ChatGPT-l või Google’i tehisintellektil soovitada konkreetseid ettevõteliike teie sihtpiirkonnas ja vaadake, kas teie või teie kliendid ilmuvad tulemustesse. Kui ei, on see teave. Kui ilmuvad, vaadake, milliseid allikaid tehisintellekt oma soovituse aluseks toob. Need allikad näitavad teile, millised osad teie teabeökosüsteemist toimivad.

Tehisintellekti otsingukäitumine areneb endiselt edasi ja kõige olulisemad signaalid muutuvad koos aluseks olevate mudelite uuendamisega. Kuid ettevõtted, kellel on paljudes asjakohastes allikates järjepidev ja rikkalik teave, on praegu järjepidevalt need, kes ilmuvad tehisintellekti soovitustes. Selle aluse loomine on püsiv strateegia, hoolimata sellest, kuidas konkreetsed mehhanismid muutuvad.

Selle valdkonna arengut jälgides tasub tähelepanu pöörata ühele asjaolule: allikad, millele tehisintellekti süsteemid kohalike soovituste tegemisel tuginevad, ei ole staatilised. Kui tehisintellekti mudeleid uuendatakse ja kui konkreetse ettevõtte ümber olev teabemaastik muutub, võib nähtavus muutuda ilma, et ettevõte midagi teeks. Seetõttu on perioodiline jälgimine kasulikum kui ühekordne audit ning tehisintellekti soovitusi mõjutavate allikate mõistmine on pigem pidev ülesanne kui ühekordne kontrollitav punkt.