Bevezetés

A keresési láthatóság már nem korlátozódik arra, hogy egy weboldal hol szerepel a Google rangsorában.

A fogyasztók és az üzleti vásárlók egyre inkább mesterséges intelligencián alapuló platformokat használnak a kategóriák kutatásához, a termékek és szolgáltatások összehasonlításához, a bonyolult vásárlási döntések megértéséhez, valamint ahhoz, hogy közvetlenül megkérdezzék, mely márkákat vagy szolgáltatókat érdemes figyelembe venniük. Ez megváltoztatja a láthatóság jelentését.

Előfordulhat, hogy egy vállalat jól teljesít a hagyományos organikus keresésben, mégis szinte teljesen hiányzik a mesterséges intelligencia által generált válaszokból. Egy másik márkát gyakran említenek információs jellegű kérdésekre adott válaszokban, de eltűnik, amikor ugyanazt a rendszert arra kérik, hogy ajánljon szolgáltatót, hasonlítsa össze az alternatívákat vagy állítson össze egy szűkített listát.

A generatív keresőmotor-optimalizálás, közismert nevén GEO, ennek a változásnak a következményeként jelent meg. Míg a definíciók és a terminológia folyamatosan fejlődik, a terület egyre inkább messze túlmutat a nagy nyelvi modellekhez szükséges tartalom átírásán.

A modern GEO magában foglalhatja a technikai hozzáférhetőséget, a szemantikai relevanciát, az entitások megértését, a strukturált információkat, a tartalommérnökséget, a promptok kutatását, a hivatkozáselemzést, a digitális PR-t, a harmadik felek által biztosított tekintélyt, a versenytársakkal való összehasonlítást és a mesterséges intelligencia által biztosított láthatóság mérését.

Az alábbi ügynökségek különböző irányokból közelítik meg ezeket a kihívásokat. Egyesek az információkeresés és a technikai SEO területéről érkeznek, mások a tartalom, a digitális PR, a B2B-növekedés vagy a dedikált AI-keresési stratégia területéről.

Ez nem egy numerikus rangsor. A sorrend célja, hogy megkönnyítse az ügynökségek összehasonlítását. A legmegfelelőbb partner kiválasztása a szervezet jelenlegi keresési érettségétől, piacától, technikai környezetétől, célközönségétől és konkrét AI-láthatósági céljaitól függ.

Mit vettünk figyelembe a lista összeállításakor?

A hangsúly azokra az ügynökségekre helyeződik, amelyek nyilvánosan dokumentált képességekkel rendelkeznek a márka láthatóságának javítására az AI-vezérelt felfedezési környezetekben.

• dedikált GEO, AEO vagy AI-alapú keresési képesség
• AI-alapú láthatóságmérés és versenytársi elemzés
• azonnali és vásárlói szándékra irányuló kutatás
• említések, hivatkozások és ajánlások értelmezése
• technikai keresési és strukturált adatkezelési szakértelem
• entitás- és szemantikai optimalizálás
• a visszakeresésre és hivatkozásra tervezett tartalom
• digitális PR és harmadik felek által biztosított tekintély
• az AI láthatósági adatainak gyakorlati stratégiai intézkedésekké alakításának képessége

A szolgáltatók összehasonlításakor egy elv különösen fontos: az AI-láthatóságot nem szabad kizárólag egy százalékos arány alapján értékelni.

Egy értelmes GEO-programnak segítenie kell a márkát abban, hogy megértse: nem csupán azt, hogy megjelenik-e, hanem azt is, hogy hol jelenik meg, mely célközönségek és szándékok esetében, hogyan teljesítenek a versenytársak, mely források befolyásolják a környező információs környezetet, és hogy a márka valóban megjelenik-e, amikor a felhasználó ajánlást kér.

Egy pillantásra

Ügynökség	Kiemelt erősség	Legalkalmasabb
iPullRank	Információkeresés és relevancia-tervezés	Technikailag összetett szervezetek
Go Fish Digital	Technikai GEO, tartalom és digitális PR	Olyan márkák, amelyeknek saját és külső láthatóságra van szükségük
Netsleek	AI-alapú láthatóságmérés, személyiségalapú láthatóság és kiválasztási elemzés	Már befutott márkák, amelyek szakosodott AI keresési partnert keresnek
NoGood	A növekedéshez kapcsolódó AEO	Növekedésorientált vállalatok
Siege Media	Hivatkozásközpontú tartalom és digitális PR	Tartalomvezérelt szervezetek
Blue Array	GEO integrálva speciális organikus kereséssel	Elismert brit és nemzetközi márkák
Omniscient Digital	Vásárlói szándékra épülő AI keresési stratégia	B2B SaaS-vállalkozások
Directive	B2B GEO és keresletgenerálás	Technológiai és B2B szervezetek
WebFX	Vállalati szintű AI-alapú keresés bevezetése	Nagyvállalati méretű megoldásra szoruló szervezetek
First Page Sage	B2B GEO és tekintélyalapú láthatóság	B2B és véleményvezérek által vezérelt vállalatok

1. iPullRank

Leginkább alkalmas: Technikailag összetett keresési környezettel rendelkező szervezetekszámára

Az iPullRank a „Relevance Engineering” (relevancia-tervezés) módszertanán keresztül közelíti meg a modern keresést, amely egyesíti az információkeresést, a technikai SEO-t, a tartalmi stratégiát, a felhasználói élményt, a mesterséges intelligenciát, a mérést és a digitális PR-t.

Ez fontos megkülönböztetés azoknak a szervezeteknek, amelyek mesterséges intelligencia által okozott láthatósági problémáját nem lehet egyszerűen további tartalom előállításával megoldani. A modern információkereső rendszereknek részletesebb szinten kell megtalálniuk, értelmezniük és értékelniük az információkat, beleértve az egyes szövegrészek relevanciáját, valamint a témák és entitások közötti kapcsolatokat is.

Az iPullRank emellett jelentős erőfeszítéseket tett az AI-keresés működési mechanizmusainak elmagyarázására az információkereséssel, a generatív kereséssel és a modern keresési méréssel kapcsolatos oktatási tevékenysége révén.

Nagy weboldalakkal, kifinomult keresőprogramokkal vagy bonyolult információs architektúrákkal rendelkező márkák számára az iPullRank különösen releváns, ahol a GEO-t technikai információkeresési problémaként és marketingdiszciplínaként egyaránt kell kezelni.

2. Go Fish Digital

Leginkább alkalmas: Olyan márkákszámára, amelyeknél a technikai GEO-nak, a tartalomnak és a webhelyen kívüli tekintélynek együtt kell működnie

A Go Fish Digital a generatív keresőmotor-optimalizálást a technikai keresés, a szemantikai relevancia, a visszakeresésre kész tartalom és a márkát körülvevő tágabb információs környezet szemszögéből közelíti meg.

A közzétett megközelítésük különös hangsúlyt fektet arra, hogy a tartalom olyan visszakereshető, érthető és hasznos legyen, hogy hozzájáruljon az AI által generált válaszokhoz. Ez túlmutat a puszta írásstílus megváltoztatásán. Magában foglalja az információ szerkezetét és szemantikai relevanciáját, valamint azt is, hogy a tartalom alkalmas-e visszakeresésre és hivatkozásra.

Az ügynökség a digitális PR-szakértelmét is bevonja a folyamatba. Ez azért fontos, mert az AI által generált válaszokat befolyásoló információk nem feltétlenül a szóban forgó vállalattól származnak. Független publikációk, értékelések, iparági források és egyéb külső források egyaránt hozzájárulhatnak a márkáról rendelkezésre álló információkhoz.

A Go Fish Digital ezért különösen releváns azoknak a szervezeteknek, amelyeknek mind a saját digitális felületeiken, mind a szélesebb körű, harmadik felektől származó információs lábnyomukon is dolgozniuk kell.

3. Netsleek

Leginkább alkalmas: Megállapodott márkákszámára, amelyek szakértő partnert keresnek az AI-alapú keresés és márka-felfedezhetőség területén

A Netsleek egy globális, elsősorban távmunkára épülő, mesterséges intelligenciával támogatott keresés és márka-felfedezhetőségi ügynökség, amely generatív keresőmotor-optimalizálásra, válaszmotor-optimalizálásra, mesterséges intelligencia által támogatott láthatóságmérésre, entitásoptimalizálásra, mesterséges intelligenciára felkészített tartalomfejlesztésre és technikai keresésre specializálódott.

Az AI-alapú keresés nem csupán egy kiegészítő szolgáltatás a szélesebb körű digitális marketingportfólióban, hanem az ügynökség tevékenységének középpontját képezi.

A Netsleek megközelítésének jelentős része azzal foglalkozik, hogy mit is jelent valójában az AI-láthatóság.

Ahelyett, hogy egy százalékos értéket tekintenének a teljesítmény kizárólagos mércéjének, módszertanuk megkülönbözteti az olyan eredményeket, mint az említések, hivatkozások és ajánlások, miközben figyelembe veszik a tesztelt promptokat, a bevont AI-rendszereket, a versenytársak jelenlétét, az alapul szolgáló szándékot és a márkával kapcsolatos rendelkezésre álló bizonyítékokat is.

A Netsleek saját AI Search módszertanokat fejlesztett ki, köztük a „Persona-Based Visibility” keretrendszert, amely azt vizsgálja, hogy egy márka láthatósága, hivatkozásai és ajánlásai hogyan változhatnak a keresési kifejezés által képviselt személyiségtípus, szándék és döntési kontextus függvényében.

Az alapelv az, hogy egy márkának nem feltétlenül van egyetlen, univerzális AI-láthatósági állapota. Egy marketingigazgató, egy műszaki értékelő, egy beszerzési vezető és egy keresési vezető hasonló vásárlási döntéseket is eltérő módon fogalmazhat meg. Ezek a különbségek befolyásolhatják, hogy mely márkák tűnnek relevánsnak, mely versenytársak kerülnek előtérbe, és mely szolgáltatókat ajánlják végül.

Egy összevont láthatósági pontszám ezért elrejtheti a célközönségek közötti, kereskedelmi szempontból fontos eltéréseket. A „Persona-Based Visibility” célja nem csupán annak bemutatása, hogy a márka megjelenik-e, hanem annak is, hogy azok számára jelenik-e meg, akik és azok a döntési kontextusok, amelyek az üzlet számára fontosak.

A Netsleek kutatása azt is vizsgálja, amit az AI-keresésben „kiválasztási rétegnek” (Selection Layer) nevez: ez egy olyan elemzési keretrendszer, amely azt a pontot vizsgálja, ahol a visszakeresés és az alkalmasság önmagában már nem magyarázza meg, hogy mely márkák, entitások, források és bizonyítékok befolyásolják végső soron a generált választ. A kutatás arra a különbségre összpontosít, hogy valami figyelembe vehető-e, vagy ténylegesen kiválasztásra kerül-e említés, hivatkozás vagy ajánlás céljából.

A „kiválasztási réteg” inkább egy fogalmi modellként szolgál, mintsem azt állítaná, hogy minden AI-platform tartalmaz egy ilyen nevű szoftverkomponenst. Célja, hogy segítse annak vizsgálatát, milyen szakadék van az információ visszakereshetősége és az a tény között, hogy az információ bekerül-e a felhasználó által végül látott válaszba.

Ezek a módszertanok együttesen egy tágabb mérési filozófiát támogatnak: a mesterséges intelligencia láthatósága akkor hasznosabb, ha a szervezetek megérthetik, hol jelennek meg, miért jelennek meg, kinek jelennek meg, és hogy a láthatóság megmarad-e kereskedelmi szempontból jelentős ajánlási kontextusokban.

A Netsleek ezt az elemzést ötvözi az entitásoptimalizálással, a strukturált információkkal, a technikai kereséssel, a mesterséges intelligenciára kész tartalommal és a harmadik felek általi megerősítéssel. Elsősorban az Egyesült Királyságban, Európában és az Egyesült Államokban működő, már megalapozott, közepes méretű és nagyvállalati szervezetekkel dolgozik együtt.

4. NoGood

Leginkább alkalmas: Növekedésorientált márkákszámára, amelyek az AI-láthatóságot az ügyfélszerzéshez szeretnék kapcsolni

A NoGood jelentős munkát végzett az Answer Engine Optimisation és az AI-keresési láthatóság terén, beleértve azokat a technikai követelményeket is, amelyek lehetővé teszik az AI-rendszerek számára a weboldal-tartalmak elérését, értelmezését és esetleges idézését.

Megközelítése különösen releváns a növekedésorientált vállalatok számára, mivel a láthatóságot nem elszigetelt keresési mutatóként, hanem tágabb kereskedelmi kontextusban értelmezi.

Ez a megkülönböztetés fontos. Az AI-említések számának növelése korlátozott üzleti értéket jelenthet, ha ezek a megjelenések olyan promptokra vonatkoznak, amelyek nem kapcsolódnak a jelentőségteljes ügyféligényekhez.

A NoGood ezért hasznos választás azoknak a vállalatoknak, amelyek az AI-keresés optimalizálását egy szélesebb körű növekedési programba szeretnék integrálni, ahol a technikai AEO-t, a tartalmat és az ügyfélszerzési stratégiát együttesen veszik figyelembe.

5. Siege Media

Leginkább alkalmas: Tartalomvezérelt szervezetek, amelyek az idézetekre és a harmadik felek által biztosított tekintélyre koncentrálnak

A Siege Media a tartalom, a hivatkozások, a digitális PR és a külső tekintély közötti kapcsolaton keresztül közelíti meg a GEO-t.

Szolgáltatási modellje magában foglalja a keresési kifejezés szintű hivatkozás-térképezést, az AI-alapú hangarány-mérését, a vásárlási folyamat végső szakaszában megjelenő tartalmakat, az adatalapú újságírást, a kiadók megkeresését, valamint a hivatkozásokkal és a kereskedelmi eredményekkel kapcsolatos folyamatos jelentéstételt.

Ez az AI Search egyik fontos jellemzőjét tükrözi. A válaszra hatást gyakorló forrás nem mindig a tárgyalt márkához tartozó weboldal.

Szerkesztői összefoglalók, kutatások, kiadói tartalmak és egyéb harmadik felek által biztosított felületek is részévé válhatnak egy kategóriát vagy vásárlási döntést körülvevő információs környezetnek.

A Siege ezért különösen releváns azoknak a szervezeteknek, amelyek kiforrott tartalomprogrammal rendelkeznek, és stratégiájukat a saját weboldalaikon történő információteremtésről kiterjeszteni szeretnék az AI által generált válaszokat alakító külső forrásokban való láthatóság megszerzésére.

6. Blue Array

Leginkább alkalmas: Meglévő márkákszámára, amelyek kiforrott organikus keresési programjaikat kiterjesztik a GEO-ra

A Blue Array a generatív keresőoptimalizálásba is beépíti az organikus keresés terén szerzett szakértelmét.

GEO-szolgáltatásai között szerepel az AI-láthatóság figyelemmel kísérése, a hivatkozások és említések elemzése, a versenytársakkal való összehasonlítás, a technikai optimalizálás, valamint a generatív rendszerek számára a tartalom felfedezhetőségét biztosító megoldások.

Ez az integrált megközelítés hasznos azoknak a szervezeteknek, amelyek már rendelkeznek bevált SEO-programokkal, és nem szeretnék, ha az AI-keresést teljesen különálló marketingcsatornaként kezelnék.

A hagyományos keresés és a generatív felfedezés továbbra is sok alapvető közös ponton osztozik, még ha a megfigyelhető eredmények eltérőek is lehetnek. A technikai hozzáférhetőség, a tekintély, a hasznos tartalom és a világos entitások továbbra is fontosak, de a mérési felület a rangsorokról és kattintásokról kiterjed az említésekre, hivatkozásokra és az AI által generált ajánlásokra is.

A Blue Array különösen releváns azoknak az egyesült királyságbeli és nemzetközi márkáknak, amelyek a GEO-t egy már meglévő, speciális organikus keresési programba szeretnék beépíteni, ahelyett, hogy elszigetelt kísérletként működtetnék.

7. Omniscient Digital

Leginkább alkalmas: B2B SaaS-szervezetekszámára, amelyek összekapcsolják az AI-keresést a vásárlói szándékkal

Az Omniscient Digital a B2B-tartalmi stratégia és a vásárlói viselkedés szemszögéből közelíti meg az AI-keresést.

Kutatásuk során több tízezer LLM-hivatkozást elemeztek annak megértése érdekében, hogy a mesterséges intelligencia által generált válaszokban megjelenő források típusai hogyan változnak a vásárlói tudatosság különböző szakaszaiban.

Ez egy fontos szempontot szemléltet a GEO-mérés szempontjából: a különböző promptok különböző feladatokat látnak el.

Egy általános tájékozódási kérdés, egy kategóriakutatásra irányuló felhívás és egy szolgáltatók közötti összehasonlító lekérdezés a vásárlási folyamat nagyon különböző szakaszait jelenti. Ha ezeket úgy mérjük, mintha egymással felcserélhetők lennének, az elrejtheti, hogy egy márka valójában hol gyakorol hatást a vásárlói mérlegelésre.

A B2B SaaS-szervezetek számára az Omniscient ezért különösen releváns ott, ahol a GEO-nak össze kell kapcsolnia a tartalmat, a mesterséges intelligencia által észlelt hivatkozási viselkedést és a vásárlók kereskedelmi döntés felé vezető fejlődését.

8. Irányelv

Legalkalmasabb: B2B és technológiai szervezetek, amelyek összekapcsolják a mesterséges intelligencia által támogatott felfedezést a kereslet generálásával

A Directive egy speciális generatív motoroptimalizálási szolgáltatást fejlesztett ki a B2B márkák számára.

Megközelítése olyan területeket fed le, mint az entitások egyértelműsége, a strukturált információk, a tartalomoptimalizálás, a prompt-tesztelés és az AI-láthatóság, különös hangsúlyt fektetve arra a kereskedelmi szerepre, amelyet az AI által generált felfedezés játszhat a B2B vásárlási folyamatban.

Ez különösen fontos, mivel az AI-platformok már azelőtt befolyásolhatják a vásárlókat, hogy azok egyáltalán eljutnának a vállalat weboldalára.

Egy potenciális ügyfél megkérhet egy AI-rendszert, hogy magyarázza el egy kategóriát, hasonlítsa össze a technológiákat, azonosítsa a lehetséges beszállítókat és értékelje a különböző megközelítéseket, mielőtt elkezdené a hagyományos weboldalon történő böngészést.

A B2B-szervezetek számára ezért a korai mérlegelési fázisba való belépés ugyanolyan fontos részévé válhat a keresletteremtésnek, mint a keresőoptimalizálás.

A Directive különösen alkalmas azoknak a technológiai és B2B vállalatoknak, amelyek azt szeretnék, ha a GEO a keresési mutatók alapján történő értékelés helyett a keresletteremtéshez, a kategória láthatóságához és az értékesítési folyamathoz kapcsolódna.

9. WebFX

Legalkalmasabb: Nagyvállalatok,amelyeknek nagy léptékű AI-keresés-bevezetésre van szükségük

A WebFX vállalati szintű AI-keresés-optimalizálást kínál, amely magában foglalja a technikai optimalizálást, a hiteles tartalmakat, az entitáskezelést, a strukturált információkat, a tekintélyépítést és az AI-hivatkozások nyomon követését.

Szolgáltatásuk magában foglalja a láthatósági auditokat, a versenytársakkal való összehasonlítást és a több AI- és hagyományos keresési környezetben történő monitorozást is.

A nagyobb szervezetek számára a kihívás gyakran nem egy GEO-stratégia azonosítása, hanem a megvalósítás összehangolása számos weboldalon, különböző üzleti egységekben és több belső érdekelt fél között.

Ezért a szolgáltató kiválasztásakor fontos szempont a méret.

A WebFX különösen azoknak a vállalatoknak releváns, amelyeknek az AI-alapú keresés láthatóságát egy szélesebb körű digitális működésbe kell beépíteniük, jelentős jelentéskészítési, tartalmi és megvalósítási infrastruktúrával.

10. First Page Sage

Leginkább alkalmas: olyan B2B szervezetekszámára, ahol a tekintély és az ajánlások láthatósága befolyásolja a vásárlási döntéseket

A First Page Sage a GEO-t erős B2B-háttérrel és gondolati vezetői tapasztalatokkal közelíti meg.

Az ügynökség emellett befektetett a GEO-ügynökségi piac kutatásába is, beleértve az általános és a B2B generatív keresőmotor-optimalizálással foglalkozó ügynökségek összehasonlítását is.

Tevékenységük különösen releváns azoknak az iparágaknak, ahol a vásárlási döntések nagymértékben függenek a szakértelem, a hitelesség és a tekintély észlelésétől.

A B2B-felhasználók egyre gyakrabban kérik az AI-rendszereket, hogy azonosítsák a szolgáltatókat, hasonlítsák össze a megközelítéseket, és javasoljanak olyan vállalatokat, amelyek megfelelnek az adott követelményeknek. Ilyen környezetben a releváns kulcsszavakkal kapcsolatos tartalom közzététele önmagában nem feltétlenül elegendő. A szervezetet körülvevő szélesebb körű bizonyítékok is befolyásolhatják, hogy az adott szervezetet megfelelő ajánlásnak tekintik-e.

A First Page Sage ezért hasznos választás azoknak a szervezeteknek, ahol a GEO-nak hosszú távú szakértelemmel, tekintélyépítéssel és B2B gondolati vezetéssel együtt kell működnie.

Miért nem redukálható az AI-láthatóság egyetlen pontszámra

Az egyik első kérdés, amit a GEO-ba belépő szervezetek általában felvetnek, az, hogy hogyan kell mérni az AI-keresés láthatóságát.

A százalékos arány hasznos lehet összefoglaló mutatóként, de a szám értelmezése nehézkessé válik, ha a mögötte álló feltételek nem egyértelműek.

Vegyünk figyelembe három különböző kimenetelt.

Egy említés azt jelzi, hogy a márka megjelent.

Egy hivatkozás azt jelzi, hogy a márkára vagy annak tartalmára kiegészítő információként hivatkoztak.

Az ajánlás azt jelzi, hogy a márkát aktívan felvetették lehetőségként egy értékeléssel vagy választással kapcsolatos kérdésre adott válaszként.

Ezek az eredmények összefüggenek egymással, de nem egyenértékűek.

Előfordulhat, hogy egy vállalatot rendszeresen emlegetnek, anélkül hogy hivatkoznának rá. Lehet, hogy gyakran hivatkoznak rá információs forrásként, de ritkán ajánlják szolgáltatóként. Egy másik vállalat viszonylag alacsony általános láthatósággal rendelkezhet, miközben kivételesen jól teljesít egy kisebb, kereskedelmi szempontból fontos ajánlási feladatsor esetében.

A kérdéskészlet is számít.

Ha egy szervezet 100 oktatási kérdést tesztel, az ebből származó láthatósági pontszáma egészen mást jelent, mint egy olyan tanulmányé, amely kategóriák összehasonlítását, vásárlói kutatást, beszállítói szűkítést és magas szándékú ajánlási felhívásokat tartalmaz.

A mérésbe bevont mesterséges intelligencia-platformok is fontosak, mivel a különböző rendszerek eltérő információkat tudnak lekérni, különböző forrásokat használnak és eltérő eredményeket hoznak létre.

Éppen ezért ritkán elég pusztán azt kérdezni:

Mennyire vagyunk láthatók?

Hanem:

Hol, kinek, milyen szándékokkal, mely versenytársakkal szemben és milyen szerepben vagyunk láthatók?

Ugyanaz a márka különböző célközönségek számára eltérő láthatósággal rendelkezhet

Az AI Search további bonyolultsági szintet vezet be, mivel a prompt által képviselt személyiség, szándék és döntési kontextus befolyásolhatja a választ.

Vegyünk példának egy olyan vállalatot, amely technológiai szolgáltatót keres.

Egy marketingigazgató (CMO) a kérdést a stratégiai hatás szempontjából fogalmazhatja meg.

Egy műszaki igazgató az integrációt, az architektúrát és a megvalósítást helyezheti előtérbe.

Egy beszerzési vezető pedig a szervezet méretét, a kockázatot és a beszállító alkalmasságát tarthatja szem előtt.

Egy kisebb vállalat esetleg a megfizethetőséget és a bevezetés egyszerűségét kérdezné.

Ezek a kérdések ugyanazon általános kategóriára vonatkoznak, de nem feltétlenül ugyanazt az ideális szolgáltatót jelentenek.

Ennek eredményeként egy márka erőteljesen megjelenhet egy döntéshozói profil számára, miközben egy másik számára szinte láthatatlan marad.

Éppen ezért a személyiség- és szándék-szegmentálás hasznos kontextust adhat az AI-láthatóság méréséhez. Ahelyett, hogy azt feltételeznék, hogy a láthatóság univerzális, a szervezetek megvizsgálhatják, hol jelennek meg márkáik a különböző célközönségek, döntési szakaszok és üzleti forgatókönyvek esetében.

A cél nem egyszerűen a nagyobb láthatóság.

Sok szervezet számára az értékesebb cél a releváns láthatóság, azaz az, hogy a márka azoknak az embereknek és olyan helyzetekben jelenjen meg, ahol valóban megfelel az igénynek.

A visszakeresés csak egy része a láthatósági problémának

A technikai hozzáférhetőség továbbra is alapvető fontosságú az AI-keresés szempontjából.

Ha egy visszakereső rendszer nem képes hatékonyan elérni, elemezni vagy értelmezni az információkat, akkor az adott információ kevésbé valószínű, hogy befolyásolja a választ.

Az információ-visszakeresést azonban nem szabad összetéveszteni a végső láthatósággal.

Előfordulhat, hogy egy rendszer számos releváns forráshoz fér hozzá, de a generált válaszra csak egy részhalmazuk hat. Hasonlóképpen, egy kérésre több márka is megfelelő jelölt lehet, de végül csak néhányat mutatnak be a felhasználónak.

Ez fontos különbséget teremt a figyelembevételre rendelkezésre állás és a tényleges megjelenítés között.

Ez a különbségtétel különösen fontosvá válik az ajánlási lekérdezések esetében.

Amikor egy felhasználó megfelelő szolgáltatókat, szoftverplatformokat, ügynökségeket vagy termékeket keres egy konkrét igényhez, a kapott válasz csak egy korlátozott válogatást tartalmazhat a lehetséges entitások sokkal nagyobb csoportjából.

Márka szempontjából az optimalizálási probléma ezért szakaszosan alakul ki.

Először is: képes-e a rendszer felismerni és értelmezni a márkát?

Másodszor: alátámasztják-e a rendelkezésre álló információk a márka relevanciáját a kategóriában és a kontextusban?

Van-e elegendő bizonyíték az értelmezés alátámasztására?

Végül pedig, ha több lehetséges entitás is rendelkezésre áll, megmarad-e a márka abban a válaszban, amelyet a felhasználó ténylegesen lát?

Ezért a modern GEO egyre inkább magában foglalja az entitások egyértelműségét, a kontextuális relevanciát, a megerősítő bizonyítékokat, a tartalom minőségét és a harmadik felek hitelességét a hagyományos technikai optimalizálás mellett.

Az AI-alapú keresés egyre inkább egy „consideration-set” problémává válik

A hagyományos SEO eddig nagyrészt arra összpontosított, hogy láthatóságot szerezzen a rangsorolt találatok között.

Ezeket a lehetőségeket ezután a felhasználónak kellett értékelnie.

Az AI által generált felfedezés megváltoztatja ezt a kapcsolatot.

A felhasználó most már felteheti a kérdést:

Mely platformokat érdemes fontolóra vennem?

Mely szolgáltatók alkalmasak egy olyan vállalat számára, mint az enyém?

Mely ügynökségek szakosodtak erre a problémára?

Mit ajánlana egy nagyvállalat számára?

A rendszer viszonylag kis számú márkát jeleníthet meg.

Ekkor a láthatóság már nem csupán rangsorolási kérdés. Hanem a figyelembe veendő márkák körének meghatározásává válik.

Egy olyan vállalkozás, amely következetesen hiányzik ezekről a szűkített listákról, elveszítheti a potenciális figyelmet, még mielőtt a vásárló eljutna a weboldalára.

Ez nem jelenti azt, hogy a hagyományos SEO már nem számít. A szilárd technikai alapok, a hasznos tartalom, a tekintély és a megtalálhatóság továbbra is fontosak.

Ami megváltozott, az az, hogy a márkáknak azt is meg kell érteniük, hogyan jelennek meg entitásként, hogyan viszonyulnak az alternatívákhoz, milyen külső bizonyítékok léteznek róluk, és hogy a rendelkezésre álló információk támogatják-e felvételüket a nagy értékű ajánlási kontextusokba.

Mit kell egy márkának megkérdeznie egy GEO-ügynökségtől?

Mielőtt GEO- vagy AI Search-partnert választanának, a szervezeteknek a látszólagos láthatósági állítások mögé kell nézniük, és meg kell érteniük az alkalmazott módszertant.

• Mely AI-rendszereket mérik valójában?
• Hogyan választják ki a promptokat?
• A feladatok kapcsolódnak-e a valódi ügyfél- vagy vásárlói szándékhoz?
• Képviselve vannak-e a különböző személyiségtípusok és a döntési folyamat különböző szakaszai?
• Hány megfigyelés vagy futtatás támasztja alá a következtetéseket?
• A megemlítéseket, hivatkozásokat és ajánlásokat külön mérik?
• Hogyan történik a versenytársak összehasonlítása?
• Az ügynökség képes-e azonosítani, hogy mely külső források jelennek meg a versenytárs márkák körül?
• A munka a tartalom mellett az entitások megértésével is foglalkozik?
• Értékelik-e a technikai hozzáférhetőséget és a strukturált információkat?
• Figyelembe veszi-e a stratégia a vállalat saját weboldalán kívüli, harmadik felek által biztosított hitelességet is?
• Lehet-e a megállapításokat konkrét végrehajtási prioritásokká alakítani?
• Megfelelő esetben mérik-e a hivatkozási forgalmat, a potenciális ügyfeleket, a potenciális ügyleteket vagy egyéb kereskedelmi eredményeket?

Ezekre a kérdésekre adott válaszok gyakran többet árulnak el egy GEO-program érettségéről, mint a vezérlőpulton megjelenő százalékos adat.

A megfelelő GEO-ügynökség kiválasztása

Aligha létezik egyetlen univerzális modell a generatív keresőoptimalizálásra.

Egy technikailag összetett vállalkozásnak mélyreható keresési szakértelemre és nagyszabású megvalósításra lehet szüksége.

Egy B2B SaaS-vállalat számára fontosabb lehet, hogy a beszállítók felkutatása és összehasonlítása során jól látható legyen.

Egy tartalomközpontú szervezetnek lehetnek erős saját eszközei, de gyenge jelenléte a külső forrásokban, amelyeket az AI-rendszerek lekérdeznek.

Egy másik márka már rendszeresen megjelenhet az AI-válaszokban, de kiderülhet, hogy láthatósága inkább az alacsony értékű információs lekérdezésekre koncentrálódik, mint a vásárlásra leginkább hajlamos közönségre.

Éppen ezért a GEO-ügynökség kiválasztása a tényleges láthatósági probléma azonosításával kezdődik.

A listán szereplő ügynökségek különböző irányokból közelítik meg ezt a problémát. Az iPullRank mélyreható információkeresési szemléletet hoz a folyamatba. A Go Fish Digital és a Siege Media a saját tartalmakat szélesebb körű tekintélyjelekkel ötvözi. A Blue Array a GEO-t a bevált organikus kereséssel integrálja. Az Omniscient és a Directive erős B2B- és vásárlói szándékra vonatkozó perspektívákat hoz. A WebFX vállalati szintű szolgáltatást kínál, míg a Netsleek kifejezetten az AI-keresés láthatóságára, a személyiségkontextusra, az entitások megértésére, valamint a kiválasztást és az ajánlást körülvevő feltételekre összpontosít.

Ahogy az AI-vezérelt felfedezés folyamatosan fejlődik, a márkák számára a leghasznosabb kérdés már nem feltétlenül az lesz:

Láthatók vagyunk-e?

Hanem inkább:

Mikor válik a márkánk az AI-rendszer által felkínált lehetőségek egyikévé, mely célközönségek számára, és miért?