Įvadas

Paieškos matomumas nebėra ribojamas tik tuo, kokią vietą svetainė užima „Google“ paieškos rezultatuose.

Vartotojai ir verslo pirkėjai vis dažniau naudoja dirbtinio intelekto (AI) valdomas platformas, kad ištirtų kategorijas, palygintų produktus ir paslaugas, suprastų sudėtingus pirkimo sprendimus ir tiesiogiai paklaustų, kurias prekės ženklų ar paslaugų teikėjų verta rinktis. Tai keičia matomumo sampratą.

Įmonė gali pasiekti gerų rezultatų tradicinėje organinėje paieškoje, tačiau vis tiek beveik neatsirasti dirbtinio intelekto generuojamuose atsakymuose. Kitas prekės ženklas gali būti dažnai minimas atsakant į informacinius klausimus, tačiau išnykti, kai tos pačios sistemos paprašoma rekomenduoti tiekėją, palyginti alternatyvas ar sudaryti trumpąjį sąrašą.

Reaguojant į šiuos pokyčius, atsirado generatyvinė paieškos optimizacija, paprastai žinoma kaip GEO. Nors apibrėžimai ir terminologija toliau vystosi, ši sritis vis labiau apima kur kas daugiau nei tik turinio perrašymą dideliems kalbos modeliams.

Šiuolaikinė GEO gali apimti techninį prieinamumą, semantinį aktualumą, objektų supratimą, struktūrizuotą informaciją, turinio inžineriją, greitą tyrimą, citavimo analizę, skaitmeninį PR, trečiųjų šalių autoritetą, konkurencinį vertinimą ir AI matomumo matavimą.

Toliau išvardytos agentūros šiuos iššūkius sprendžia iš skirtingų perspektyvų. Kai kurios remiasi informacijos paieška ir technine SEO, kitos – turiniu, skaitmeniniu PR, B2B plėtra arba specializuota AI paieškos strategija.

Tai nėra reitingas pagal skaičių. Eilės tvarka parinkta tam, kad agentūras būtų lengviau palyginti. Tinkamiausias partneris priklausys nuo organizacijos esamos paieškos brandos, rinkos, techninės aplinkos, auditorijos ir konkrečių AI matomumo tikslų.

Į ką buvo atsižvelgta sudarant šį sąrašą?

Dėmesys sutelktas į agentūras, kurios viešai dokumentuoja savo gebėjimus, susijusius su prekės ženklo matomumo gerinimu AI valdomose paieškos aplinkose.

• specializuotos GEO, AEO arba AI paieškos galimybės
• AI matomumo vertinimas ir konkurencinė analizė
• greitas pirkėjų ketinimų tyrimas
• minėjimų, citatų ir rekomendacijų analizė
• techninės paieškos ir struktūrizuotų duomenų kompetencija
• entitetų ir semantinis optimizavimas
• turinys, sukurtas paieškai ir citavimui
• skaitmeninis PR ir trečiųjų šalių autoritetas
• gebėjimas paversti AI matomumo duomenis praktiniais strateginiais veiksmais

Lyginant paslaugų teikėjus, ypač svarbus vienas principas: AI matomumas neturėtų būti vertinamas vien tik pagal vieną procentinį rodiklį.

Reikšminga GEO programa turėtų padėti prekės ženklui suprasti ne tik tai, ar jis pasirodo, bet ir kur jis pasirodo, kokioms auditorijoms ir kokiais tikslais, kaip sekasi konkurentams, kokie šaltiniai daro įtaką aplinkinei informacinei aplinkai ir ar prekės ženklas iš tikrųjų pasirodo, kai vartotojas prašo rekomendacijos.

Trumpai

Agentūra	Ypatingi privalumai	Tinkamiausia
„iPullRank“	Informacijos paieška ir aktualumo inžinerija	Technologiškai sudėtingos organizacijos
„Go Fish Digital“	Techninis GEO, turinys ir skaitmeninis PR	Prekės ženklai, kuriems reikalingas matomumas tiek savo svetainėje, tiek kitur
„Netsleek“	AI matomumo vertinimas, asmenybės pagrįstas matomumas ir atrankos analizė	Įsitvirtinusios prekės ženklai, ieškančios specializuoto AI paieškos partnerio
NoGood	AEO, susijęs su augimu	Į augimą orientuotos įmonės
„Siege Media“	Į citavimą orientuotas turinys ir skaitmeninis PR	Turiniu vadovaujančios organizacijos
„Blue Array“	„GEO“, integruota su specializuota organine paieška	Įsitvirtinusios Jungtinės Karalystės ir tarptautinės prekės ženklai
„Omniscient Digital“	Pirkėjų ketinimais grindžiama AI paieškos strategija	B2B SaaS įmonės
„Directive“	B2B GEO ir paklausos generavimas	Technologijų ir B2B organizacijos
WebFX	Dirbtinio intelekto paieškos diegimas įmonių mastu	Didelės organizacijos, kurioms reikalingas masto pritaikymas
„First Page Sage“	B2B GEO ir autoritetu grindžiamas matomumas	B2B ir idėjų lyderystės principu veikiančios įmonės

1. „iPullRank“

Tinkamiausia: organizacijoms, turinčioms techniškai sudėtingas paieškos aplinkas

„iPullRank“ požiūris į šiuolaikinę paiešką grindžiamas „Relevance Engineering“ (reikšmingumo inžinerijos) metodika, kuri apima informacijos paiešką, techninį SEO, turinio strategiją, vartotojo patirtį, dirbtinį intelektą, matavimus ir skaitmeninį PR.

Tai svarbus skirtumas organizacijoms, kurių AI matomumo problemos negalima išspręsti paprasčiausiai sukuriant papildomą turinį. Šiuolaikinės paieškos sistemos turi rasti, interpretuoti ir įvertinti informaciją smulkesniu lygmeniu, įskaitant atskirų ištraukų aktualumą bei temų ir objektų tarpusavio ryšius.

„iPullRank“ taip pat daug investavo į dirbtinio intelekto paieškos mechanizmų paaiškinimą, vykdydama švietimo veiklą paieškos, generatyvinės paieškos ir šiuolaikinio paieškos vertinimo srityse.

Prekės ženklams, turintiems didelius tinklalapius, sudėtingas paieškos programas ar sudėtingą informacijos architektūrą, „iPullRank“ yra ypač aktualus tais atvejais, kai GEO reikia vertinti ne tik kaip rinkodaros sritį, bet ir kaip techninę informacijos paieškos problemą.

2. „Go Fish Digital“

Tinkamiausia: prekių ženklams, kuriems reikia, kad techninė GEO, turinys ir autoritetas už svetainės ribų veiktų kartu

„Go Fish Digital“ generatyvinę paieškos optimizaciją (GEO) nagrinėja per techninę paiešką, semantinį aktualumą, paieškai pritaikytą turinį ir platesnę informacinę aplinką, supančią prekės ženklą.

Jos paskelbtame požiūryje ypatingas dėmesys skiriamas tam, kad turinys būtų lengvai randamas, suprantamas ir pakankamai naudingas, kad prisidėtų prie AI generuojamų atsakymų. Tai apima ne tik rašymo stiliaus pakeitimą, bet ir informacijos struktūrą bei semantinį aktualumą, taip pat tai, ar turinys tinka paieškai ir citavimui.

Agentūra taip pat įtraukia į šį procesą skaitmeninės viešųjų ryšių patirtį. Tai svarbu, nes informacija, daranti įtaką dirbtinio intelekto generuojamam atsakymui, nebūtinai kyla iš aptariamos įmonės. Nepriklausomi leidiniai, apžvalgos, pramonės šaltiniai ir kiti išoriniai šaltiniai – visa tai gali prisidėti prie turimos informacijos apie prekės ženklą.

Todėl „Go Fish Digital“ yra ypač aktuali organizacijoms, kurioms reikia dirbti tiek su savo pačių skaitmeniniais ištekliais, tiek su platesniu trečiųjų šalių informacijos pėdsaku.

3. „Netsleek“

Tinkamiausia: įsitvirtinusiems prekių ženklams, ieškantiems specializuoto AI paieškos ir prekių ženklo atrandamumo partnerio

„Netsleek“ – tai pasaulinė, nuotolinio darbo principu veikianti AI paieškos ir prekės ženklo atrandamumo agentūra, kuri specializuojasi generatyvinėje paieškos sistemų optimizacijoje, atsakymų paieškos sistemų optimizacijoje, AI matomumo matavime, objektų optimizacijoje, AI parengto turinio inžinerijoje ir techninėje paieškoje.

AI paieška sudaro agentūros veiklos pagrindą, o ne yra papildoma paslauga, pridedama prie platesnio skaitmeninės rinkodaros portfelio.

Didelė „Netsleek“ požiūrio dalis susijusi su tuo, ką iš tikrųjų reiškia AI matomumas.

Vietoj to, kad vieną procentinį rodiklį traktuotų kaip išsamų veiklos vertinimo matą, jos metodika išskiria tokius rezultatus kaip paminėjimai, citatos ir rekomendacijos, taip pat atsižvelgia į testuojamus užklausos tekstus, naudojamas AI sistemas, konkurentų buvimą, pagrindinį ketinimą ir turimus įrodymus, susijusius su prekės ženklu.

„Netsleek“ sukūrė savitas „AI Search“ metodikas, įskaitant „Persona-Based Visibility“ sistemą, kuri tiria, kaip prekės ženklo matomumas, citavimo ir rekomendacijų modeliai gali skirtis priklausomai nuo užklausos atspindimos asmenybės, ketinimo ir sprendimo konteksto.

Pagrindinis principas yra tas, kad prekės ženklas nebūtinai turi vieną visuotinį AI matomumo būseną. Rinkodaros direktorius, techninis vertintojas, pirkimų vadovas ir paieškos skyriaus vadovas gali skirtingai vertinti panašius pirkimo sprendimus. Šie skirtumai gali pakeisti tai, kurie prekės ženklai atrodo aktualūs, kurie konkurentai iškyla ir kurie tiekėjai galiausiai rekomenduojami.

Todėl bendras matomumo įvertinimas gali paslėpti komerciškai svarbius skirtumus tarp skirtingų auditorijų. „Persona-Based Visibility“ sistema skirta parodyti ne tik tai, ar prekės ženklas rodomas, bet ir tai, ar jis rodomas tiems žmonėms ir sprendimų kontekstuose, kurie yra svarbūs verslui.

„Netsleek“ tyrimas taip pat nagrinėja tai, ką vadina „atrankos sluoksniu“ (Selection Layer) dirbtinio intelekto paieškoje – tai analitinis modelis, skirtas ištirti tašką, kuriame vien paieškos rezultatai ir tinkamumas nebeužtenka paaiškinti, kokie prekių ženklai, subjektai, šaltiniai ir įrodymai galiausiai daro įtaką sugeneruotam atsakymui. Jis sutelkia dėmesį į skirtumą tarp to, ar informacija yra prieinama svarstymui, ir to, ar ji iš tikrųjų yra atrenkama paminėjimui, citavimui ar rekomendacijai.

„Atrankos sluoksnis“ naudojamas kaip konceptualus modelis, o ne kaip teiginys, kad kiekviena AI platforma turi tokio pavadinimo programinės įrangos komponentą. Jo tikslas – padėti ištirti atotrūkį tarp informacijos, kurią galima rasti, ir tos informacijos, kuri išlieka atsakyme, kurį galiausiai mato vartotojas.

Kartu šios metodikos remia platesnę vertinimo filosofiją: AI matomumas yra naudingesnis, kai organizacijos gali suprasti, kur jos pasirodo, kodėl pasirodo, kam pasirodo ir ar matomumas išlieka komerciškai reikšminguose rekomendacijų kontekstuose.

„Netsleek“ derina šią analizę su objektų optimizavimu, struktūrizuota informacija, technine paieška, AI pritaikytu turiniu ir trečiųjų šalių patvirtinimais. Įmonė daugiausia bendradarbiauja su įsitvirtinusiomis, vidutinio dydžio ir didelėmis organizacijomis Jungtinėje Karalystėje, Europoje ir JAV.

4. „NoGood“

Tinkamiausia: į augimą orientuotiems prekių ženklams, kurie nori, kad AI matomumas būtų susietas su klientų pritraukimu

„NoGood“ sukūrė didelį darbų rinkinį, susijusį su „Answer Engine Optimisation“ ir AI paieškos matomumu, įskaitant techninius reikalavimus, leidžiančius AI sistemoms pasiekti, interpretuoti ir potencialiai cituoti svetainės turinį.

Šis požiūris ypač aktualus augimui orientuotoms įmonėms, nes matomumas vertinamas platesniame komerciniame kontekste, o ne kaip izoliuotas paieškos rodiklis.

Šis skirtumas yra svarbus. AI paminėjimų skaičiaus didinimas gali turėti ribotą verslo vertę, jei šie paminėjimai atsiranda dėl užklausų, nesusijusių su reikšminga klientų paklausa.

Todėl „NoGood“ yra naudinga alternatyva įmonėms, norinčioms integruoti AI paieškos optimizavimą į platesnę augimo programą, kurioje techninė AEO, turinys ir klientų pritraukimo strategija vertinami kaip viena visuma.

5. „Siege Media“

Tinkamiausia: Turiniu grindžiamoms organizacijoms, orientuotoms į paminėjimus ir trečiųjų šalių autoritetą

„Siege Media“ požiūris į GEO grindžiamas ryšiu tarp turinio, paminėjimų, skaitmeninių viešųjų ryšių ir išorinio autoriteto.

Šios įmonės paslaugų modelis apima citatų atitikmenų nustatymą paieškos užklausų lygmenyje, AI „share-of-voice“ matavimą, turinį, skirtą pardavimo proceso pabaigai, duomenų žurnalistiką, ryšių su leidėjais palaikymą ir nuolatinę ataskaitų teikimą apie citatas bei komercinius rezultatus.

Tai atspindi svarbią AI paieškos savybę. Šaltinis, darantis įtaką atsakymui, ne visada yra aptariamo prekės ženklo svetainė.

Redakcinės apžvalgos, tyrimai, leidėjų turinys ir kiti trečiųjų šalių šaltiniai gali tapti informacinės aplinkos, susijusios su tam tikra kategorija ar pirkimo sprendimu, dalimi.

Todėl „Siege“ yra ypač aktualus organizacijoms, turinčioms išplėtotas turinio programas, kurios nori išplėsti savo strategiją nuo informacijos kūrimo savo svetainėse iki matomumo užsitikrinimo išoriniuose šaltiniuose, formuojančiuose AI generuojamus atsakymus.

6. „Blue Array“

Tinkamiausia: įsitvirtinusiems prekių ženklams, plečiantiems išplėtotas natūralios paieškos programas į GEO

„Blue Array“ savo specializuotą organinės paieškos patirtį pritaiko generatyviniam paieškos variklių optimizavimui.

Jos GEO paslaugos apima AI matomumo stebėjimą, citatų ir paminėjimų analizę, konkurencinį vertinimą, techninę optimizaciją ir darbą, susijusį su turinio atrandamumu generatyviosiose sistemose.

Šis integruotas požiūris yra naudingas organizacijoms, kurios jau turi įdiegtas SEO programas ir nenori, kad AI paieška būtų traktuojama kaip visiškai atskiras rinkodaros kanalas.

Tradicinė paieška ir generatyvinis atradimas vis dar turi daug bendrų pagrindų, nors matomi rezultatai gali skirtis. Techninis prieinamumas, autoritetas, naudingas turinys ir aiškios entitetos tebėra svarbūs, tačiau vertinimo sritis išsiplečia nuo reitingų ir paspaudimų iki paminėjimų, citatų ir AI generuojamų rekomendacijų.

„Blue Array“ ypač tinka Jungtinės Karalystės ir tarptautiniams prekių ženklams, kurie nori, kad GEO būtų integruota į jau įdiegtą specializuotą natūralios paieškos programą, o ne vykdoma kaip izoliuotas eksperimentas.

7. „Omniscient Digital“

Tinkamiausia: B2B SaaS organizacijoms, siekiančioms susieti AI paiešką su pirkėjų ketinimais

„Omniscient Digital“ žiūri į AI paiešką per B2B turinio strategijos ir pirkėjų elgsenos prizmę.

Jos tyrimai apėmė dešimtis tūkstančių LLM citatų, siekiant suprasti, kaip šaltinių tipai, pasirodantys dirbtinio intelekto generuojamuose atsakymuose, gali keistis skirtinguose pirkėjo informuotumo etapuose.

Tai iliustruoja svarbų GEO vertinimo aspektą: skirtingi užklausos variantai atlieka skirtingas užduotis.

Bendras informacinis klausimas, raginimas tyrinėti kategorijas ir užklausa, skirta tiekėjų palyginimui, atspindi labai skirtingus pirkimo kelionės etapus. Vertinant juos taip, tarsi jie būtų tarpusavyje pakeičiami, galima nepastebėti, kur prekės ženklas iš tiesų daro įtaką kliento apsisprendimui.

Todėl B2B SaaS organizacijoms „Omniscient“ yra ypač aktualus tais atvejais, kai „GEO“ turi susieti turinį, AI cituojamumo elgseną ir pirkėjų pažangą link komercinio sprendimo.

8. Direktyvinis

Tinkamiausia: B2B ir technologijų organizacijoms, siekiančioms susieti AI atradimus su paklausos generavimu

„Directive“ sukūrė specialų generatyvinio variklio optimizavimo sprendimą, skirtą B2B prekių ženklams.

Jos metodas apima tokias sritis kaip objektų aiškumas, struktūrizuota informacija, turinio optimizavimas, greitasis testavimas ir AI matomumas, ypatingą dėmesį skiriant komerciniam vaidmeniui, kurį AI generuojamas atradimas gali atlikti B2B pirkimo procese.

Tai ypač aktualu, nes AI platformos gali daryti įtaką pirkėjams dar prieš jiems apsilankant įmonės svetainėje.

Potencialus klientas gali paprašyti dirbtinio intelekto sistemos paaiškinti kategoriją, palyginti technologijas, nustatyti galimus tiekėjus ir įvertinti skirtingus metodus dar prieš pradėdamas tradicinį naršymą svetainėje.

Todėl B2B organizacijoms patekimas į šias ankstyvas svarstymo aplinkas gali tapti ne mažiau svarbiu paklausos kūrimo elementu nei paieškos optimizavimas.

„Directive“ ypač tinka technologijų ir B2B įmonėms, kurios nori, kad GEO būtų susieta su paklausos generavimu, kategorijų matomumu ir pardavimo procesu, o ne vertinama vien tik pagal paieškos rodiklius.

9. „WebFX“

Tinkamiausia: didelėms organizacijoms, kurioms reikalingas didelio masto AI paieškos įdiegimas

„WebFX“ siūlo įmonėms skirtą AI paieškos optimizavimą, apimantį techninę optimizaciją, autoritetingą turinį, objektų tvarkymą, struktūrizuotą informaciją, autoriteto stiprinimą ir AI citatų sekimą.

Jos paslaugos taip pat apima matomumo auditus, konkurencinį lyginamąjį vertinimą ir stebėjimą įvairiose AI ir tradicinėse paieškos aplinkose.

Didesnėms organizacijoms dažnai iššūkis yra ne vienos GEO taktikos nustatymas, o įgyvendinimo koordinavimas didelėse svetainėse, skirtinguose verslo padaliniuose ir tarp daugybės vidinių suinteresuotųjų šalių.

Dėl to, renkantis paslaugų teikėją, svarbu atsižvelgti į masto aspektą.

„WebFX“ ypač tinka įmonėms, kurioms reikia, kad AI paieškos matomumas būtų integruotas į platesnę skaitmeninę veiklą su išsamia ataskaitų teikimo, turinio ir diegimo infrastruktūra.

10. „First Page Sage“

Tinkamiausia: B2B organizacijoms, kuriose autoritetas ir rekomendacijų matomumas daro įtaką pirkimo sprendimams

„First Page Sage“ GEO požiūrį grindžia stipria B2B patirtimi ir lyderyste idėjų srityje.

Agentūra taip pat investavo į pačios GEO agentūrų rinkos tyrimus, įskaitant agentūrų, dirbančių tiek bendrosios, tiek B2B generatyvinės paieškos optimizacijos srityse, palyginimus.

Jos orientacija ypač aktuali tose pramonės šakose, kuriose pirkimo sprendimai labai priklauso nuo suvokiamos kompetencijos, patikimumo ir autoriteto.

B2B vartotojai vis dažniau prašo dirbtinio intelekto sistemų nustatyti tiekėjus, palyginti metodus ir pasiūlyti įmones, atitinkančias konkrečius reikalavimus. Tokiomis aplinkybėmis vien tik turinio, susijusio su atitinkamais raktažodžiais, skelbimas gali būti nepakankamas. Platesnis organizaciją apibūdinantis kontekstas gali turėti įtakos tam, ar ji bus laikoma tinkama rekomendacija.

Todėl „First Page Sage“ yra naudinga galimybė organizacijoms, kurioms GEO turi veikti kartu su išsamia kompetencija, autoriteto stiprinimu ir B2B idėjiniu lyderiavimu.

Kodėl AI matomumo negalima redukuoti iki vieno balo

Vienas iš pirmųjų klausimų, kurį paprastai užduoda organizacijos, pradedančios dirbti su GEO, yra tai, kaip turėtų būti matuojamas AI paieškos matomumas.

Procentinis rodiklis gali būti naudingas kaip apibendrinantis rodiklis, tačiau skaičių sunku interpretuoti, kai neaiškios jo formavimo sąlygos.

Apsvarstykime tris skirtingus rezultatus.

Paminėjimas reiškia, kad prekės ženklas buvo paminėtas.

Cituojant nurodoma, kad prekės ženklas ar jo turinys buvo paminėtas kaip papildoma informacija.

Rekom endacija reiškia, kad prekės ženklas buvo aktyviai pateiktas kaip pasirinkimo galimybė atsakant į klausimą, susijusį su vertinimu ar pasirinkimu.

Šie rezultatai yra susiję, tačiau nėra lygiaverčiai.

Įmonė gali būti reguliariai paminėta, tačiau necituojama. Ji gali būti dažnai cituojama kaip informacijos šaltinis, tačiau retai rekomenduojama kaip paslaugų teikėja. Kita įmonė gali turėti palyginti mažą bendrą matomumą, tačiau pasiekti išskirtinai gerų rezultatų mažesnėje komerciškai svarbių rekomendacijų grupėje.

Taip pat svarbus ir užklausų rinkinys.

Jei organizacija išbando 100 mokomųjų klausimų, jos gautas matomumo balas reiškia visai ką kitą nei tyrime, kuriame pateikiami kategorijų palyginimai, pirkėjų tyrimai, tiekėjų atranka ir rekomendacijų užklausos, susijusios su dideliu pirkimo ketinimu.

Taip pat svarbios į vertinimą įtrauktos AI platformos, nes skirtingos sistemos gali gauti skirtingą informaciją, naudoti skirtingus šaltinius ir pateikti skirtingus rezultatus.

Todėl retai kada pakanka užduoti tik tokį klausimą:

„Kiek esame matomi?“

Jis turėtų būti:

Matomi kur, kam, kokiems ketinimams, palyginti su kokiais konkurentais ir kokiu vaidmeniu?

Tas pats prekės ženklas skirtingoms auditorijoms gali būti matomas skirtingai

AI paieška įveda dar vieną sudėtingumo lygmenį, nes atsakymą gali paveikti užklausos atspindima asmenybė, ketinimas ir sprendimo kontekstas.

Pagalvokime apie įmonę, ieškančią technologijų tiekėjo.

Rinkodaros direktorius (CMO) klausimą galėtų formuluoti atsižvelgdamas į strateginį poveikį.

Technikos direktorius galėtų pabrėžti integraciją, architektūrą ir įgyvendinimą.

Pirkimų vadovas galėtų teikti pirmenybę organizacijos mastui, rizikai ir tiekėjo tinkamumui.

Mažesnė įmonė galėtų teirautis apie prieinamą kainą ir diegimo paprastumą.

Šie klausimai susiję su ta pačia bendrąja kategorija, tačiau nebūtinai reiškia tą patį idealų tiekėją.

Dėl to prekės ženklas gali būti labai pastebimas vienam sprendimų priėmėjo profiliui, o kitam – beveik nematomas.

Būtent todėl asmenybių ir ketinimų segmentavimas gali suteikti naudingą kontekstą dirbtinio intelekto matomumo vertinimui. Vietoj to, kad manytų, jog matomumas yra visuotinis, organizacijos gali ištirti, kur jų prekių ženklai yra matomi skirtingoms auditorijoms, sprendimų priėmimo etapuose ir komerciniuose scenarijuose.

Tikslas – ne tik didesnis matomumas.

Daugeliui organizacijų vertingesnis tikslas yra tinkamas matomumas – pasirodymas tiems žmonėms ir tose situacijose, kuriose prekės ženklas iš tiesų atitinka reikalavimus.

Paieška yra tik dalis matomumo problemos

Techninis prieinamumas išlieka esminis dirbtinio intelekto paieškos aspektas.

Jei paieškos sistema negali veiksmingai pasiekti, išanalizuoti ar interpretuoti informacijos, mažiau tikėtina, kad ta informacija turės įtakos atsakymui.

Tačiau informacijos paieškos negalima painioti su galutiniu matomumu.

Sistema gali turėti prieigą prie daugybės atitinkamų šaltinių, tačiau tik jų dalis daro įtaką sugeneruotam atsakymui. Panašiai, keli prekių ženklai gali būti tinkami kandidatai užklausai, tačiau galiausiai vartotojui pateikiami tik keli iš jų.

Tai sukuria svarbų skirtumą tarp to, ar informacija yra prieinama svarstymui, ir to, ar ji iš tikrųjų pateikiama.

Šis skirtumas tampa ypač svarbus rekomendacijų užklausų atveju.

Kai vartotojas prašo nurodyti tinkamus paslaugų teikėjus, programinės įrangos platformas, agentūras ar produktus, atitinkančius konkretų reikalavimą, galutiniame atsakyme gali būti pateikta tik ribota atranka iš daug didesnės galimų objektų grupės.

Prekės ženklo požiūriu optimizavimo problema todėl vystosi etapais.

Pirma, ar sistema gali aptikti ir atpažinti prekės ženklą?

Antra, ar turima informacija patvirtina jos aktualumą kategorijai ir kontekstui?

Ar yra pakankamai įrodymų, pagrindžiančių tą interpretaciją?

Ir galiausiai, kai yra keletas tikėtinų subjektų, ar prekės ženklas išlieka atsakyme, kurį vartotojas iš tikrųjų mato?

Būtent dėl to šiuolaikinė GEO vis dažniau apima ne tik tradicinę techninę optimizaciją, bet ir objektų aiškumą, kontekstinį aktualumą, patvirtinančius įrodymus, turinio kokybę bei trečiųjų šalių autoritetą.

AI paieška tampa problema, kurią reikia apsvarstyti

Tradicinė SEO daugiausia buvo orientuota į matomumo užtikrinimą reitinguojamų rezultatų sąraše.

Tuomet vartotojas pats turėjo įvertinti šias galimybes.

AI generuojamas atradimas keičia šį santykį.

Dabar vartotojas gali paklausti:

Kokias platformas turėčiau apsvarstyti?

Kokie paslaugų teikėjai tinka tokiai įmonei kaip mano?

Kokios agentūros specializuojasi sprendžiant šią problemą?

Ką rekomenduotumėte didelei organizacijai?

Sistema gali pateikti palyginti nedidelę prekių ženklų grupę.

Tuomet matomumas tampa nebe vien reitingo problema. Tai tampa problema, susijusia su pasirinkimo sąrašu.

Įmonė, kuri nuolat neatsiduria tose trumposiose sąrašuose, gali prarasti potencialų dėmesį dar prieš pirkėjui pasiekiant jos svetainę.

Tai nereiškia, kad tradicinė SEO nustojo būti svarbi. Tvirtas techninis pagrindas, naudingas turinys, autoritetas ir atrandamumas tebėra svarbūs.

Pasikeitė tai, kad prekių ženklai taip pat turi suprasti, kaip jie yra pateikiami kaip subjektai, kaip jie lyginami su alternatyvomis, kokie išoriniai įrodymai apie juos egzistuoja ir ar turima informacija pagrindžia jų įtraukimą į vertingus rekomendacijų kontekstus.

Ką prekės ženklas turėtų paklausti GEO agentūros?

Prieš pasirenkant GEO ar AI paieškos partnerį, organizacijos turėtų pažvelgti giliau nei paviršutiniški teiginiai apie matomumą ir suprasti, kokia metodika naudojama.

• Kokios AI sistemos iš tikrųjų yra vertinamos?
• Kaip atrenkami užklausų pavyzdžiai?
• Ar užklausos susijusios su tikrais klientų ar pirkėjų ketinimais?
• Ar atstovaujami skirtingi personažai ir sprendimo priėmimo proceso etapai?
• Kiek stebėjimų ar bandymų pagrindžia išvadas?
• Ar paminėjimai, citatos ir rekomendacijos vertinami atskirai?
• Kaip vertinami konkurentai?
• Ar agentūra gali nustatyti, kokie išoriniai šaltiniai pasirodo aplink konkuruojančius prekių ženklus?
• Ar darbe atsižvelgiama ne tik į turinį, bet ir į subjektų supratimą?
• Ar vertinamas techninis prieinamumas ir struktūrizuota informacija?
• Ar strategijoje atsižvelgiama į trečiųjų šalių autoritetą už įmonės svetainės ribų?
• Ar išvadas galima paversti konkrečiais įgyvendinimo prioritetais?
• Ar, kai tinkama, matuojamas nukreipimo srautas, potencialūs klientai, pardavimo procesas ar kiti komerciniai rezultatai?

Atsakymai į šiuos klausimus dažnai atskleidžia daugiau apie GEO programos brandą nei pagrindinis procentinis rodiklis, rodomas valdymo pulte.

Tinkamos GEO agentūros pasirinkimas

Vargu ar egzistuoja vienas universalus generatyvinės paieškos optimizacijos modelis.

Techniniu požiūriu sudėtingai veikiančiai įmonei gali prireikti gilių žinių apie informacijos paiešką ir didelio masto įgyvendinimo.

B2B SaaS įmonei gali būti svarbiau tapti pastebima, kai klientai ieško ir lygina tiekėjus.

Turinio orientuota organizacija gali turėti stiprius nuosavus išteklius, tačiau būti menkai atstovaujama išoriniuose šaltiniuose, kuriuos surenka AI sistemos.

Kita prekės ženklo įmonė gali jau reguliariai pasirodyti AI atsakymuose, tačiau pastebėti, kad jos matomumas sutelktas tarp mažos vertės informacinių užklausų, o ne tarp tų auditorijų, kurios labiausiai linkusios pirkti.

Būtent todėl GEO agentūros pasirinkimas prasideda nuo tikrosios matomumo problemos nustatymo.

Šiame sąraše esančios agentūros šią problemą sprendžia iš skirtingų perspektyvų. „iPullRank“ siūlo giluminį požiūrį į informacijos paiešką. „Go Fish Digital“ ir „Siege Media“ derina nuosavą turinį su platesniais autoriteto signalais. „Blue Array“ integruoja GEO su įsitvirtinusia organine paieška. „Omniscient“ ir „Directive“ siūlo stiprią B2B ir pirkėjų ketinimų perspektyvą. „WebFX“ siūlo paslaugas įmonių mastu, o „Netsleek“ ypatingą dėmesį skiria matomumui AI paieškoje, asmenybės kontekstui, objektų supratimui bei atrankos ir rekomendacijų sąlygoms.

Kadangi AI pagrįstas atradimas toliau vystosi, naudingiausias klausimas prekių ženklams gali nebebūti tiesiog:

„Ar esame matomi?“

Jis gali būti toks:

Kada mūsų prekės ženklas tampa vienu iš variantų, kuriuos AI sistema nusprendžia parodyti, kokiai auditorijai ir kodėl?