Hogyan döntik el a mesterséges intelligencia alapú válaszadók, mely márkákat említsék meg?

Bevezető

Kérdezze meg a Gemini-t, mely eszközök vezetik az Ön kategóriáját, és a rendszer egy rövid listát ad majd. Az Ön márkája vagy rajta van a listán, vagy nincs.

Ez a válasz ma már az első dolog, amit sok vásárló lát. A Google AI-áttekintései az organikus találatok felett jelennek meg, és egy rangkövető, amely szerint a második helyen állsz, semmit sem árul el arról, hogy az első hely feletti mező egyáltalán említ-e téged.

A legtöbb vállalatnak fogalma sincs, hogy ez hogyan működik. A jó hír az, hogy a Google többet tett közzé ezeknek a rendszereknek a működéséről, mint azt a legtöbb ember gondolná, és a mechanizmusok kevésbé rejtélyesek, mint azt a marketing sugallja.

Főbb tanulságok

A Google kijelenti, hogy nincsenek külön követelmények az AI-áttekintésekben vagy az AI-módban való megjelenéshez. Ugyanazok a rangsorolási és minőségi rendszerek vonatkoznak rájuk.

Nincs szükség AI-specifikus jelölésre. A Google szerint a Search nem használja az llms.txt fájlt, a tartalom felosztását és a speciális sémát.

A Google saját két AI-felületei között eltérések lehetnek, mivel az AI-mód és az AI-áttekintések különböző modelleket és technikákat alkalmazhatnak.

Egyetlen harmadik féltől származó eszköz sem látja a Google belső jelzéseit. Az eszközök a kimeneteket mérik, ami más, de mégis hasznos dolog.

A rangsor- és a válaszkövetés különböző eredményeket mér, és most már mindkettőre szükség van.

Mi dönti el valójában, hogy megemlítik-e a webhelyét

Kezdjük a legkevésbé látványos ténnyel. A Google AI-funkcióinak dokumentációja kimondja, hogy nincsenek további követelmények az AI Overviews-ban vagy az AI Mode-ban való megjelenéshez, és nincs szükség más speciális optimalizálásra sem.

Ahhoz, hogy egy oldal támogató linkként alkalmas legyen, ugyanazoknak a követelményeknek kell megfelelnie, mint bármely más keresési eredménynek. Bejárhatónak kell lennie, sikeres választ kell adnia, és indexelhető tartalmat kell tartalmaznia.

A Google AI-élményekre vonatkozó iránymutatása ugyanazokra az alapelvekre támaszkodik, amelyeket már évek óta hangsúlyoz. Egyedülálló és valóban hasznos tartalom, megfelelő oldalélmény, valamint olyan strukturált adatok, amelyek megegyeznek az oldalon ténylegesen látható tartalommal.

Van azonban egy részlet, ami sokakat meglep. Az előnézeti vezérlők – köztük a nosnippet, a data-nosnippet, a max-snippet és a noindex – mind korlátozzák, hogy a tartalmad hogyan jelenhet meg AI-formátumokban, így egy évekkel ezelőtt beállított korlátozó beállítás most már észrevétlenül kizárhat téged.

Amit a Google szerint nem kell többé aggódnia

Ez a rész rengeteg felesleges erőfeszítéstől kímél meg. A Google generatív AI-optimalizálási útmutatója szokatlanul nyers a hatástalan taktikákkal kapcsolatban.

Nincs külön schema.org-jelölés az AI-funkciókhoz. A strukturált adatok továbbra is érdemesek a gazdag találatokhoz, de nem követelmény a generatív AI-kereséshez.

A Google Kereső figyelmen kívül hagyja az llms.txt fájlokat. Az útmutató megjegyzi, hogy egy ilyen fájl létrehozása sem árt, sem segít a Google-ben való láthatóságnak, bár más rendszerek felhasználhatják őket.

A tartalom apró darabokra bontása sem szükséges, ahogyan az sem, hogy az oldalakat valami elképzelt, AI-barát nyelvjárásra írjuk át. A Google szerint rendszerei tökéletesen kezelik a több témát érintő oldalakat, és tökéletesen értik a szinonimákat.

A mérési probléma, amelyet senki sem oldott meg

Itt kezdődnek a bonyodalmak. Akár minden egyes tanácsot betartasz, mégsem tudhatod, hogy bevált-e.

A Search Console most már tartalmaz egy jelentést a generatív AI-funkciókról, ami segít. De ez inkább a forgalomról és a megjelenítésekről ad tájékoztatást, nem pedig arról, hogy egy válasz megemlítette-e a márkádat, helyette egy versenytársat sorolt-e fel, vagy egy olyan véleményoldalt idézett-e, amelyhez soha nem járultál hozzá.

Ezt a hiányosságot hivatott pótolni egy új eszközkategória. A Citenzo Gemini láthatósági nyomkövetője ütemezett időközönként vásárlói szándékra utaló kérdéseket futtat a Gemini-n, rögzíti, hogy megemlítik-e a márkádat, és pontozza a hangterjedelmedet azokhoz a versenytársakhoz képest, akiket a keresőmotor ténylegesen megemlít.

A módszertan részletei fontosabbak, mint maga a vezérlőpult. Mivel ezek a válaszok futtatásonként eltérőek, minden lekérdezést többször is végrehajtanak, és a pontszámot a mediánként veszik figyelembe – ez a különbség a trend és egy pillanatfelvétel között.

A rendszer felsorolja azokat a forrásokat is, ahonnan a válasz származik, és megjelöli azokat az oldalakat, ahol a versenytárs megjelenik, Ön pedig nem. A lefedettség hat keresőmotorra terjed ki, és ha elköteleződés előtt alapadatokat szeretne kapni, rendelkezésre áll egy ingyenes ellenőrzés, amely fiók nélkül is működik.

Mit látnak és mit nem látnak ezek az eszközök

Ezt érdemes egyértelműen kimondani, mert ebben a kategóriában gyakoriak a túlzott ígéretek. Maga a Google is figyelmezteti az olvasókat, hogy legyenek óvatosak azokkal a harmadik féltől származó eszközökkel, amelyek rangsorolási sikert ígérnek, vagy azt állítják, hogy a Google belső mutatóit használják, és kijelenti, hogy egyetlen harmadik féltől származó eszköz sem fér hozzá a belső rangsorolási vagy mesterséges intelligencia rendszereihez.

Ez a figyelmeztetés helytálló, és érdemes szem előtt tartani. Ez azonban nem jelenti azt, hogy a kimeneti mérések értéktelenek lennének.

A különbség a bemenetek és a kimenetek között van. A Google-on kívül senki sem láthatja a válasz mögötti súlyozást, de bárki megfigyelheti, mit mondott a válasz, mely márkákat nevezett meg és mely URL-eket idézett.

Ez inkább egy közvélemény-kutatáshoz hasonlít, mint egy ranglistához. Ismételten mintákat vesz a viselkedésből, hogy becsülje az arányt, ezért a minta mérete, az ismétlés és a medián – nem pedig egyetlen leolvasott érték – azok a tényezők, amelyeket figyelembe kell venni minden olyan eszköznél, amelyet értékel.

Miért nem elég egy pontszám?

A Google dokumentációja megjegyzi, hogy az AI Mode és az AI Overviews különböző modelleket és technikákat használhat, ezért a megjelenített válaszok és linkek eltérőek lehetnek.

Ez egy megdöbbentő beismerés. Két Google-felület, ugyanarra a kérdésre válaszolva, ugyanazon a napon különböző márkákat nevezhet meg.

Ha ehhez hozzátesszük a ChatGPT-t, a Claude-ot, a Perplexity-t és a Grok-ot, a kép még inkább széttöredezetté válik. Előfordulhat, hogy egy márka az egyik asszisztensnél az alapértelmezett ajánlás, míg a másiknál egyáltalán nem jelenik meg, ami miatt egy egyetlen, összesített szám kevésbé hasznos, mint a motoronkénti bontás.

Mit érdemes valójában feltüntetni a műszerfalon

Az említési arány az alapmutató. Az, hogy a keresőmotor egy adott vásárlói kérdéskörben milyen gyakran említi meg a márkát, a futtatások százalékában kifejezve, nem pedig „igen” vagy „nem” formában.

A hangarány az, ami belső szinten megváltoztatja a viselkedést. Az, hogy tíz válaszból háromban szerepelünk, kevésbé fontos, mint az, hogy melyik versenytárs kapja a maradék hetet.

A hivatkozott források jelentik a leginkább cselekvésre ösztönző területet, és ezt a legtöbb eszköz kihagyja. Az a URL-lista, amelyre egy válasz hivatkozott, a pontszámot teendőlistává alakítja.

Érdemes nyomon követni a hangulatot, de nem szabad túl nagy jelentőséget tulajdonítani neki. Az, ahogyan a keresőmotor bemutatja Önt, azt tükrözi, hogy az adott héten milyen találatok jelentek meg, ezért a visszaesést inkább vizsgálódásra ösztönző jelzésnek tekintse, mint végleges ítéletnek.

A hiányosságok cselekvéssé alakítása

A mérés önmagában nem változtat semmit. Az a lényeg, hogy megnézzük, mely forrásokat idézte a válasz, hogy azok az oldalak célpontlistává váljanak.

Ha a Gemini továbbra is összehasonlító összefoglalókra, fórumszálakra és értékelési könyvtárakra alapozza a válaszát, és a versenytársad mindháromban szerepel, az nem a saját webhelyed tartalmi problémája. Hanem az, hogy hiányzol azokról a helyekről, amelyeket a modell olvas.

Ez az irány, amerre a hivatkozási hiányosságok megszüntetésére szolgáló, kialakulóban lévő eszközök tartanak, és érdemes ugyanúgy alaposan megvizsgálni őket, mint bármelyik elhelyezési szolgáltatást.

A munka őszinte változata nem túl csillogó. Gondoskodj arról, hogy pontos, aktuális információk jelenjenek meg a termékedről azokon a harmadik fél által üzemeltetett oldalakon, amelyek máris jó helyezést érnek el a kategóriádhoz tartozó kérdésekre, majd folyamatosan mérd, hogy változnak-e a válaszok.

Egy ésszerű kezdési módszer

Készítsen kiindulási állapotot, mielőtt bármit is vásárolna. Futtassa le ugyanazt a tíz vásárlói kérdést manuálisan két vagy három asszisztensen, és jegyezze le, amit lát.

Ezt követően ismételje meg egy héttel később. Ha a válaszok anélkül változtak, hogy Ön bármit is tett volna, akkor fontos tanulságot szerzett arról, mennyire zajos ez a mérési módszer.

Csak ezután fontolja meg az automatizálást. Az ilyen kategóriájú eszközök ára havi 29 dollár körül kezdődik a heti ellenőrzések esetében, a magasabb szinteken pedig napi nyomon követés és nagyobb prompt-könyvtárak is rendelkezésre állnak, így a próbaidőszak költsége alacsony a találgatás költségeihez képest.

És tartsa reális szinten a hatókört. Ez egy láthatósági mutató, nem pedig egy attribúciós modell, és nem fogja megmondani, hogy mindez mennyit ért a potenciális ügyfelek körében.

A lényeg

Az AI-alapú válaszadók nem futtatnak titkos, párhuzamos algoritmust, amely új trükköket jutalmaz. A Google egyértelműen kijelentette, hogy továbbra is az alapvető tényezők döntik el a jogosultságot.

Ami valóban megváltozott, az az eredmény, amiért versenyez. A rangsor már nem azonos azzal, hogy megemlítik-e az oldalt, és ezek közül csak az egyik látható a jelenlegi jelentéseiben.

Mérje a választ, ne csak a pozíciót. Ezután kezelje az idézett forrásokat, mint a tényleges munkalistát.

Gyakran feltett kérdések

Szükségem van speciális jelölésre vagy egy llms.txt fájlra ahhoz, hogy megjelenjek az AI-áttekintésekben?

Nem. A Google kijelenti, hogy a generatív AI-funkciókhoz nincs szükség speciális schema.org jelölésre, és hogy a Google Kereső figyelmen kívül hagyja az llms.txt fájlokat, így azok létrehozása sem segíti, sem rontja a láthatóságodat ott. A Google-on kívüli más rendszerek használhatnak ilyen fájlokat.

Van olyan eszköz, amely megmutatja, hogyan rangsorolja a Google AI a tartalmakat?

Nem. A Google saját útmutatása szerint egyetlen harmadik fél által készített eszköz sem fér hozzá a belső rangsorolási vagy AI-rendszereihez. Az eszközök legfeljebb a kimeneteket tudják megfigyelni, vagyis azt, hogy mely márkák és források jelennek meg a válaszokban, ami inkább az eredmények, mint az algoritmus mérése.

Miért adnak különböző AI-asszisztensek eltérő válaszokat ugyanarra a márkára vonatkozóan?

Mert különböző modelleket, különböző keresési módszereket és különböző forráskészleteket használnak. Maga a Google is megjegyzi, hogy az AI Mode és az AI Overviews különböző modelleket és technikákat használhat, így akár két Google-felület is eltérő válaszokat és linkeket adhat.

Milyen gyakran kell ellenőrizni a láthatóságot?

Elég gyakran ahhoz, hogy meg lehessen különböztetni a jeleket a zajtól. Ezek a válaszok futtatásonként változnak, így egy egyszeri ellenőrzés inkább anekdota, mint mérés, és minden használatra érdemes eszköznek többször is le kell futtatnia az egyes parancsokat, és inkább egy középértéket kell jelentenie, mint egy egyszeri eredményt.