Näkyvyys tekoälyn hakukoneissa: Mitä tiedämme tähän mennessä

Intro

Tekoälyn hakunäkyvyys on ollut viime aikoina kuuma aihe. Tekoälyllä toimivien työkalujen, moottoreiden ja SERP-ominaisuuksien kasvu muuttaa nopeasti tapaa, jolla ihmiset löytävät tietoa verkosta ja ovat vuorovaikutuksessa sen kanssa. Pew Research Centerin mukaan noin 58 prosenttia käyttäjistä suorittaa vähintään yhden istunnon Googlessa, joka tarjoaa tekoälykatsauksen. Lisäksi käyttäjät, jotka kohtasivat tekoälyn luoman vastauksen, ilmoittivat klikkaavansa perinteistä SERP-linkkiä vain 8 prosentissa istunnoista.

Tekoälyn kasvava riippuvuus tekoälystä tiedonhaussa verkossa ja nollaklikkauskokemusten yleistyminen merkitsevät sitä, että perinteinen hakukonenäkyvyys ei enää riitä liiketoiminnan kasvuun ja kestävyyteen. Nyt sinun on saatava sisältösi näkyviin tekoälyn vastauksissa pysyäksesi kilpailukykyisenä. Mutta mitä tarkalleen ottaen tiedämme tekoälyn hakuoptimoinnista tähän mennessä? Otetaanpa siitä selvää!

Mitä tekoälyhaku on?

Source: Freepik

Tekoälyhaku on yleistetty termi, joka tarkoittaa kaikenlaista tekoälyn avulla suoritettua verkkohakua. Se voidaan tehdä käyttämällä erillisiä suuria kielimalleja (LLM), kuten ChatGPT ja Claude, sekä niiden pohjalta rakennettujen moottoreiden avulla, kuten Perplexity AI ja Microsoft Copilot. Tämä termi kattaa myös istunnot perinteisissä moottoreissa, mutta tekoälyyn perustuvien SERP-ominaisuuksien, kuten Googlen tekoälykatsausten, avulla.

Käytetystä työkalusta riippumatta tällaisen haun tärkein kohokohta on se, että se ei tarjoa käyttäjille perinteistä luetteloa lähteistä, jotka on asetettu paremmuusjärjestykseen avainsanojen vastaavuuden ja relevanssin perusteella. Sen sijaan tekoäly käyttää luonnollisen kielen käsittelyä ja koneoppimista käsittelemään käyttäjän kyselyä ja ymmärtämään sen taustalla olevan tarkoituksen. Tarkoituksen perusteella tekoäly syntetisoi suoran vastauksen henkilön kyselyyn ja mainitsee yleensä alkuperäiset lähteet, joista se on kerännyt tietoa.

Tulos? Käyttäjä saa nopean, henkilökohtaisen ja suoran vastauksen kysymykseensä ilman, että hänen tarvitsee selata useita sivuja. Tämä on kätevämpi tapa löytää tietoa, minkä vuoksi yhä useammat ihmiset käyttävät sitä. Ja yrityksille tämä tarkoittaa, että perinteisen hakukoneoptimoinnin lisäksi on tarpeen toteuttaa tekoälyhaun hakukoneoptimointia, jotta ne pysyvät näkyvillä verkossa silloinkin, kun niiden kohdeyleisö ei tarkastele tavallisia SERP-sivuja.

Miten tekoälyhakusijoittelu eroaa perinteisestä SEO:sta?

Vaikka niillä on tiettyjä yhtäläisyyksiä, perinteiset ja tekoälyalgoritmit toimivat eri tavalla. SERP:t, joihin olemme tottuneet, luodaan avainsanojen vastaavuuden perusteella. Vastaavasti perinteinen SEO luottaa paljon avainsanojen kohdentamiseen ja integrointiin. Tekoäly taas katsoo avainsanojen samankaltaisuutta syvemmälle. Se arvioi, mitä käyttäjä haluaa löytää - hänen aikomuksensa. Tämä ei kuitenkaan ole ainoa ero.

Käydäänpä lyhyesti läpi tärkeimmät perinteisen ja tekoälyhakujen SEO:n väliset eroavaisuudet sen perusteella, mitä tiedämme:

	Perinteinen optimointi	Tekoälyyn keskittyvä optimointi
Tavoite	Saada sisältösi sijoittumaan SERP:ssä; tyypillisesti keskitytään sijoittumaan 10 parhaan tuloksen joukkoon.	Saada näkyvyyttä tekoälyn luomissa vastauksissa moottoreissa, SERP:ssä ja keskusteluissa ja tulla mainituksi lähteenä.
Avainsanat	Keskity suosittuihin, paljon käytettyihin (ja usein lyhyisiin) avainsanoihin, jotka ovat linjassa markkinarakosi kanssa.	Keskity pitkiin avainsanoihin ja käytä usein kysymyspohjaisia kyselyitä.
Käyttäjän aikomus	Toissijainen painopiste.	Ensisijainen painopiste.
Kieli ja äänensävy	Rento, muodollinen tai vakava, riippuen teknisen avustajasi kielestä. Suuri painopiste selkeyteen ja aitouteen.	Keskustelevampi, jotta se vastaisi tekoälyn tarjoamia dialogin kaltaisia kokemuksia.

Tärkeimmät tekoälyhaun optimoinnin sijoitustekijät

Erojensa vuoksi perinteiset ja tekoälyhakukoneet käyttävät lopulta erilaisia tekijöitä ja signaaleja sisällön sijoittamiseen. Vaikka vielä on paljon tuntemattomia tekijöitä, tiedämme jo seuraavat ensisijaiset tekijät, jotka voivat auttaa sinua pääsemään esiin tuotetuissa tuloksissa:

Sisällön syvyys ja temaattinen auktoriteetti

Perinteinen hakukonenäkyvyys riippuu paljon siitä, miten relevanttia sisältösi on tietyn käyttäjäkyselyn kannalta. Tekoäly puolestaan asettaa etusijalle laajemman temaattisen auktoriteetin. Sisällön syvyyttä tarjoavilla lähteillä, jotka kattavat useita toisiinsa liittyviä alateemoja, on paremmat mahdollisuudet päästä luotuihin tuloksiin kuin sivustoilla, jotka julkaisevat satunnaisesti kertaluonteisia artikkeleita eri teemoista. Ajankohtainen auktoriteetti on vahva signaali asiantuntemuksesta ja luotettavuudesta.

Sisällön omaperäisyys ja laatu

Tekoäly pystyy käsittelemään ja analysoimaan suuria määriä sisältöä tietystä aiheesta lyhyessä ajassa. Ja se havaitsee nopeasti pinnalliset ja heikkolaatuiset kopiot. Syntetisoiduissa vastauksissaan se asettaa etusijalle lähteet, jotka tarjoavat arvovaltaisia ja ainutlaatuisia näkemyksiä, jotka tuovat lisäarvoa. Näin ollen tiedon laatu ja omaperäisyys ovat edelleen keskeisessä asemassa.

Semanttinen optimointi ja kontekstuaalinen relevanssi

Toisin kuin tavalliset hakukoneet, tekoälyllä varustetut hakukoneet voivat tarkastella artikkelin kontekstia ja semanttista perustaa. Niiden algoritmit etsivät artikkeleita, jotka on järjestetty loogisiin aihepiiriklustereihin, jotka kattavat aiheeseen liittyviä termejä ja kokonaisuuksia pääkohdeavainsanan lisäksi. Jotta sivustot pääsisivät luotuihin tuloksiin, niiden on optimoitava kopio semanttisen syvyyden vuoksi ja käytettävä loogista sisäistä linkitystä.

Sitoutumisen mittarit ja käyttäjäkokemus

Käyttäytymissignaalit, kuten hyppyprosentti, viipymäaika, klikkausprosentti ja vierityksen syvyys, osoittavat käyttäjien sitoutumisen ja tyytyväisyyden tason. Hakukoneiden tekoäly tarkastelee näitä signaaleja nykyään useammin. Se tulkitsee ne merkkinä siitä, että tietty sisältö vastaa käyttäjän aikomuksia ja tarjoaa myönteisen kokemuksen, mikä lisää sijoituspotentiaalia.

Verkkomaininnat ja brändin uskottavuus

Aivan kuten perinteinen hakukonenäkyvyys, myös LLM:n näkyvyys riippuu uskottavuudesta. Tekoäly katsoo kuitenkin muutakin kuin takalinkkejä. Se arvioi brändin yleistä digitaalista jalanjälkeä ja mainetta, jotta se voi tarjota käyttäjien tarpeita vastaavia tuloksia. Säännölliset tuotemerkin maininnat ja kattavuus tason 1 tiedotusvälineissä sekä niiden tunnelma auttavat kaikki saamaan viittauksia. On tärkeää rakentaa brändi, jolla on todennettu uskottavuus ja asiantuntemus alalla.

Koneellisesti luettavat signaalit ja jäsennelty data

Tekoäly nojaa paljon koneellisesti luettavaan dataan. Jotta sisältösi olisi sille helposti ymmärrettävää, sinun on otettava käyttöön puhdas HTML-hierarkia, metatiedot ja Schema-merkintä. Nämä asiat auttavat LLM:ää tulkitsemaan ja kontekstualisoimaan sivujasi, mikä voi lisätä todennäköisyyttä, että ne esiintyvät tekoälyn tiivistelmissä.

Tekoälyn näkyvyys vs. perinteiset SERP:t

Jos otat käyttöön oikeat optimointistrategiat vastaamaan edellä mainittuja tekijöitä, tämän pitäisi auttaa sinua alkamaan näkyä luoduissa tuloksissa ja saamaan viittauksia jo nyt. Mutta on vielä yksi asia, jonka tiedämme tämäntyyppisestä näkyvyydestä - se ei välttämättä lisää orgaanista liikennettä.

Olemme kaikki tottuneet siihen, että sijoittuminen ensimmäisille sijoille SERP:ssä voi lopulta antaa sinulle enemmän klikkauksia ja liikennettä. Koska tekoäly tarjoaa kuitenkin täydellisiä ja kattavia vastauksia, se ei useinkaan vaadi käyttäjiä klikkaamaan viitattuja lähteitä, elleivät he halua itse oppia lisää. Se, että olet esillä LLM-tiivistelmissä, ei välttämättä anna sinulle lisää liikennettä. Se voi kuitenkin auttaa sinua vahvistamaan auktoriteettiasi ja pysymään yleisösi mielenkiinnon kärjessä. Näistä kahdesta voimavarasta tulee välttämättömiä nollaklikkauskokemusten maailmassa.

Lähde: Freepik

AI Search Optimization Metrics

Tekoälyn hakukoneoptimointi eroaa siis paljon SEO:sta sellaisena kuin me sen nyt tunnemme. Eikä se myöskään aina lisää liikennettä ja CTR:ää. Vastaavasti tekoälyn hakunäkyvyyden onnistumisen kvantifiointi edellyttää keskittymistä erilaisiin mittareihin, kuten esimerkiksi:

• AI-näkyvyysaste
• Ajankohtaisen auktoriteetin pisteet
• Lähteen yleinen auktoriteetti
• Viittaus tuotetuissa tuloksissa
• Kontekstuaalinen relevanssi
• Semanttinen kattavuus
• Sitoutuminen ja käyttäjäkokemus
• Maininnan tunnettuus
• Äänen osuus
• Konversio tekoälyyn perustuvasta liikenteestä

Epävarmuustekijät ja haasteet

Nopeasta kasvustaan huolimatta tekoälyä hyödyntävä verkkohaku antaa meille edelleen monia haasteita ja epävarmuustekijöitä sen suhteen, miten voimme optimoida näkyvyytemme sitä varten. Tällä hetkellä keskeisiä hakukonenäkyvyyden rajoituksia ovat mm. seuraavat:

• Selkeän luokittelulogiikan puute. Tällä hetkellä voimme vain ennustaa, mitä tekoäly etsii olemassa olevien tietojen perusteella. Algoritmit kuitenkin kehittyvät edelleen, eikä vielä ole olemassa samanlaista jäsenneltyä luokittelulogiikkaa kuin tavallisissa SERP-listoissa.
• Sijoitusjärjestyksen epävakaus. Tekoäly tarjoaa dynaamisia ja yksilöllisiä vastauksia jokaiselle käyttäjälle. Tämän vuoksi on lähes mahdotonta saada johdonmukaista sijoitusta kuten SERP:issä.
• Lähteen määrittelyvirheet. Tekoäly syntetisoi tonneittain dataa jokaisessa vastauksessa. Usein se käyttää tietoja linkittämättä lähteeseen, mikä tarkoittaa, että tuloksissa näkyminen ei aina tarkoita viittausten saamista.
• Klikkausten ja liikenteen väheneminen. Tekoäly mahdollistaa sen, että ihmiset kuluttavat tietoa käymättä millään sivustolla. Lähitulevaisuudessa tämä voi tarkoittaa liikenteen ja klikkausmäärien huimaa laskua. Tutkimukset paljastavat, että jopa huippusijoitetut sivut voivat menettää 79 prosenttia liikenteestä, jos käyttäjän kysely tuo esiin Googlen yleiskatsauksen. Tämä voi aiheuttaa merkittäviä ongelmia yrityksille.

Johtopäätös

Nykyään tekoälyn hakunäkyvyys on tilaisuus, joka jokaisen yrityksen on hyödynnettävä pysyäkseen kilpailukykyisenä. Se muuttaa jo nyt tapaa, jolla ihmiset löytävät tietoa verkosta ja ovat vuorovaikutuksessa sen kanssa. Ja odotamme sen muokkaavan koko SEO-maisemaa lähitulevaisuudessa.

Kuten nyt huomaat, tekoälyn optimointiin liittyy vielä monia epävarmuustekijöitä ja haasteita. Vaikka tiedämme siitä hieman, meidän on vielä paljon opittava, jotta voimme pysyä kilpailukykyisinä ja kasvaa nollaklikkausympäristössä. Käytä tämän artikkelin oivalluksia päästäksesi oikeille raiteille jo nyt, ja pysy kuulolla saadaksesi lisää päivityksiä ja oivalluksia tästä aiheesta.