Kaip atlikti GEO auditą: stebėkite savo matomumą dirbtinio intelekto paieškoje

Įvadas

Dauguma rinkodaros komandų savo AI matomumą tikrina vienodai: kažkas atidaro „ChatGPT“, įveda „geriausias [kategorija] [miestas]“ ir perskaito atsakymą. Jei prekės ženklas pasirodo, visi atsipalaiduoja. Jei ne, kažkas panikuoja „Slack“ kanale. Bet kuriuo atveju beveik nieko nesužinoma – vienkartinis užklausimas, atliktas vieną kartą vienoje platformoje, yra tik anekdotas.

GEO auditas pakeičia šį pavienį atvejį pakartojamu vertinimu. GEO ( generatyvinės variklio optimizacija ) – tai sritis, kurios tikslas yra užtikrinti, kad prekės ženklas tiksliai atsirastų dirbtinio intelekto generuojamuose atsakymuose. Šiame vadove apžvelgiami penki pilno audito etapai: fiksuoto užklausų sąrašo sudarymas, jo nuoseklus vykdymas skirtingose platformose, atsakymų vertinimas, šaltinių, kuriais remiasi atsakymai, žemėlapio sudarymas ir pakartotinis vykdymas pagal grafiką. Baigę turėsite pagrįstą atskaitos tašką ir procesą, kurį kitą mėnesį galėsite pakartoti be reikalo pradėti viską iš naujo.

Ką iš tikrųjų matuoja GEO auditas

Priežastis, kodėl dabar reikia į tai žiūrėti rimtai, yra paprasta: dirbtinio intelekto atsakymai tyliai tapo pirkimo kanalu. Potencialūs klientai, kurie anksčiau atidarydavo dešimt mėlynų nuorodų, dabar perskaito vieną apibendrintą atsakymą ir veikia pagal jį. Tame atsakyme paminėti prekių ženklai pasidalija paklausą; visi kiti dalijasi tuo, kas lieka. Dauguma įmonių neturi nė menkiausio supratimo, kurioje šios ribos pusėje jos yra.

Prieš pradėdami žingsnius, verta tiksliai apibrėžti matavimo vienetus, nes tai nėra reitingai.

GEO auditas vertina keturis dalykus. Pirma, paminėjimas: ar asistentas iš viso paminėja jūsų prekės ženklą, kai pirkėjas užduoda tokį klausimą, kokius užduoda jūsų pirkėjai? Antra, nuoroda: ar, teigdamas apie jus, jis nukreipia į jūsų svetainę, ar į kieno nors kito? Trečia, aprašymas: kai jis kalba apie jus, ar tai, ką sako, yra tiesa – jūsų kategorija, vieta, kainų diapazonas, pagrindinė paslauga? Ketvirta, priklausomybė nuo šaltinių: kokiais trečiųjų šalių puslapiais asistentas remiasi formuodamas atsakymą, ir ar tuose puslapiuose rašoma tai, ką norėtumėte, kad ten būtų parašyta?

Šie keturi aspektai veikia nepriklausomai vienas nuo kito. Prekės ženklas gali būti minimas visur, bet niekur necituojamas. Jis gali būti cituojamas ir aprašomas netinkamai. Jis gali būti aprašomas teisingai, nes viename pasenusiame atsiliepimų puslapyje šį ketvirtį atsitiktinai pateikiami palankūs atsiliepimai. Visų šių duomenų vidurkavimas į vieną „AI balą“ paslepia problemas, kurias jums labiausiai reikia pastebėti. Laikykite šiuos keturis aspektus atskirai, ir auditas taps diagnostiniu: kiekvienam gedimo tipui taikomas skirtingas sprendimas.

Dar vienas dalykas, dėl kurio reikia susitarti prieš pradedant: auditas yra kintančios sistemos momentinė nuotrauka. Modeliai atnaujinami, paieškos šaltiniai keičiasi, o atsakymai nukrypsta. Vertė slypi ne viename atlikime, o tame, kad vėliau vėl atliksite identišką testą ir pamatysite skirtumą. Viskas, kas nurodyta žemiau esančiuose žingsniuose, yra sukurta tam, kad tas pakartojimas būtų nebrangus ir sąžiningas.

1 žingsnis: Sukurkite fiksuotą užklausų rinkinį

Audito pagrindas – 20–30 klausimų sąrašas, parašytas taip, kaip kalba tikri pirkėjai, o ne jūsų rinkodaros komanda. Tai sudėtingiau, nei atrodo, nes vidinės komandos dažnai rašo klausimus, kuriuose naudojamas jų pačių prekės ženklo žodynas – kurio nė vienas pirkėjas nenaudoja, o tai audito rezultatus paverčia beprasmiškais.

Geras klausimų rinkinys apima penkių tipų klausimus. Kategorijų klausimai: „Kokios agentūros Džakartoje užsiima generatyvinės paieškos optimizavimu?“ Probleminių klausimų: „Kodėl „ChatGPT“ niekada nemini mano įmonės?“ Lyginamieji klausimai: „Palyginkite tris geriausius X variantus.“ Vietiniai arba kalbos specifiniai klausimai visomis kalbomis, kuriomis jūsų pirkėjai iš tikrųjų naudojasi. Ir specifikacijos klausimai, kuriuose nurodoma funkcija, kainų intervalas ar reikalavimas, nes būtent tokie klausimai yra artimiausi pirkimui. Čia praverčia raktažodžių tyrimo įrankis: užklausos, kurias žmonės jau įveda į „Google“, yra geriausia žaliava klausimams, kuriuos jie įves į asistentą.

Štai kaip atrodo nedidelė tikrosios B2B paslaugų prekės ženklo apklausos dalis:

• „Kokios GEO agentūros yra geriausios vidutinio dydžio elektroninės prekybos įmonei?“ – „Kiek kainuoja GEO auditas ir ką jis turėtų apimti?“ - „Kas geriau tarptautiniam SEO: [prekės ženklas] ar [konkurentas]?“ - „Agensi digital di Jakarta yang paham AI search?“ (tas pats ketinimas, pirkėjo kita kalba) - „Kodėl „Perplexity“ rekomenduoja [konkurentą], o ne [prekės ženklą]?“

Atkreipkite dėmesį, kad nė viename iš jų neminimas prekės ženklo šūkis, produktų pavadinimai ar vidinė terminologija. Būtent tai ir yra esmė.

Tris taisykles, užtikrinančias panelės patikimumą. Klausimus rašykite remdamiesi pardavimo pokalbiais ir pagalbos užklausomis, o ne idėjų generavimo sesijomis – frazės, kurias pirkėjai vartoja bendraudami su pardavėju, yra tos pačios, kurias jie naudoja bendraudami su asistentu. Įtraukite keletą klausimų, kuriuose žinote, kad turėtumėte laimėti, ir keletą, kuriuose tikitės pralaimėti; panelė, kurioje laimite visus klausimus, nieko nepasako. Ir užfiksuokite sąrašą. Dažniausia priežastis, dėl kurios šie auditai nepavyksta, yra tai, kad kiekvieną mėnesį tyliai keičiami klausimai į lengvesnius, o tai verčia bet kokią tendencijos liniją kilti į viršų. Susitarkite dėl panelės vieną kartą, užrašykite ją, pasidalykite su suinteresuotosiomis šalimis ir nekeiskite jos tarp tyrimų.

2 žingsnis: nuosekliai vykdykite tyrimą visose platformose

Kiekvieną klausimą pateikite kiekvienoje platformoje, kurią naudoja jūsų pirkėjai. Šiandien daugumai prekių ženklų tai reiškia „ChatGPT“, „Gemini“, „Google AI Overviews“, „Google AI Mode“, „Perplexity“, „Copilot“, „Claude“ ir „Grok“ – tačiau sprendimą priimkite remdamiesi savo analitika ir klientų baze, o ne įpročiais.

Nuoseklumas yra svarbesnis už aprėptį. Kiekvienai platformai naudokite „švarią“ sesiją: jei įmanoma, venkite prisijungusio vartotojo personalizacijos, nenaudokite individualių instrukcijų, kiekvieną kartą naudokite tuos pačius vietos ir kalbos nustatymus. Šiuos nustatymus užfiksuokite vieną kartą ir naudokite pakartotinai, nes jie keičia atsakymus. Kiekvieną klausimą kiekvienoje platformoje užduokite tris kartus, o ne vieną – vienas bandymas gali jus pagirti arba išgąsdinti, o trys bandymai parodo, kiek atsakymas iš tiesų yra stabilus. Jei klausimas du kartus iš trijų pateikia jūsų prekės ženklą, tai yra kitoks rezultatas nei trys kartai iš trijų.

Nepražiūrėkite kalbų. Tas pats klausimas anglų ir indoneziečių kalbomis gali pateikti du visiškai skirtingus atrinktų prekių ženklų sąrašus, nes šaltiniai, iš kurių modeliai gauna duomenis, skiriasi priklausomai nuo kalbos. Bet kuris prekių ženklas, parduodamas daugiau nei vienoje kalbinėje rinkoje, iš esmės atlieka po vieną auditą kiekvienai kalbai.

Viską registruokite iš karto: klausimą, platformą, bandymo numerį, datą, visą atsakymo tekstą arba ekrano kopiją. Pirmoji savaitė žurnalo vedimas gali atrodyti nuobodus, tačiau trečią mėnesį jis taps vertingiausiu jūsų turimu dokumentu, kai kas nors paklaus, kodėl pasikeitė tam tikras skaičius.

Pakanka paprastos žurnalo struktūros. Viena eilutė vienam vykdymui, su stulpeliais datai, platformai, klausimo ID, vykdymo numeriui, paminėjimui (taip/ne), cituojamam URL (jei yra), aprašymo santraukai, matomiems šaltiniams ir nuorodai į visą atsakymą. Šiame etape skaičiuoklės pranoksta informacinius skydelius; formatas keisis, kai sužinosite, apie ką iš tikrųjų klausia jūsų suinteresuotosios šalys, o skaičiuoklė lengvai prisitaiko prie pokyčių.

3 žingsnis: Įvertinkite paminėjimus, citatas ir aprašymus

Kiekvienam atsakymui užregistruokite keturis laukelius.

Paminėjimas: ar buvo paminėtas prekės ženklas – taip ar ne. Nuoroda: ar atsakyme buvo nuoroda į jūsų svetainę, o jei buvo nuoroda kur nors kitur – kur. Aprašymas: trumpa pastaba apie tai, kaip buvo apibūdintas prekės ženklas – kategorija, vieta, pozicionavimas, kainų diapazonas. Šaltiniai: kokiais išoriniais puslapiais atsakymas akivaizdžiai rėmėsi, jei platforma juos rodo.

Ypatingą dėmesį verta skirti dviem modeliams. Paminėjimas be nuorodos reiškia, kad modelis žino jūsų pavadinimą, bet nesusiejo jo su jūsų nuosavais šaltiniais – paprastai tai ženklas, kad jūsų svetainė nėra geriausias atsakymas į užduotą klausimą. Nuoroda su neteisingu aprašymu yra dar blogesnė nei bet kuris iš šių atvejų: asistentas užtikrintai nukreipia pirkėjus pas jus, tačiau neteisingai nurodo, kuo užsiimate, kur esate ar kiek kainuojate. Komandos šį aspektą nuvertina. Asistentas, kuris paminėja jūsų pavadinimą, bet neteisingai nurodo jūsų buvimo vietą, kainų intervalą ar pagrindinę paslaugą, daro daugiau žalos nei tas, kuris jūsų nepaminėja, nes taip masiškai sukuria nusivylusius pirkėjus.

Atsispirkite pagundai suvesti platformas į vieną vidurkį. Platformos veikia taip skirtingai, kad vidurkis yra fikcija. Dirbdami su klientais nuolat matome, kaip prekės ženklas pasirodo šimtuose „Google AI Overviews“ ir „AI Mode“ atsakymų, o tas pats klausimų rinkinys sukuria tik keliasdešimt paminėjimų „Copilot“, „Perplexity“, „Gemini“ ir „ChatGPT“ kartu paėmus. Prekės ženklas, vertinantis tik bendrą skaičių, manytų, kad jo matomumas dirbtinio intelekto sistemose yra „vidutinis visur“, nors iš tiesų jis yra stiprus „Google“ platformose ir beveik neegzistuoja atskiruose asistentuose – tai dvi problemos, kurių sprendimai visiškai skiriasi.

4 žingsnis: Nustatykite šaltinius, kuriais remiasi atsakymai

Tai žingsnis, kuris paverčia matavimus darbo planu.

Kai asistentas, teigdamas teiginį apie jūsų kategoriją, nurodo šaltinį, užsirašykite tą šaltinį. Per visą skydelį surinksite sąrašą: atsiliepimų platformos, palyginamieji straipsniai, pramonės katalogai, „Wikipedia“, „Reddit“ diskusijos, naujienų reportažai, jūsų pačių turinys. Tas sąrašas yra tikroji kovos arena. Modeliai nesukuria nuomonių apie prekės ženklus; jie surenka ir apibendrina tai, kas jau pasakyta internete.

Perskaitykite savo šaltinių sąrašą, užduodami tris klausimus. Kurias iš šių puslapių mes kontroliuojame – tiesiogiai ar per ryšius? Kurie puslapiai yra netikslūs, pasenę arba juose mūsų nėra – ir ko reikėtų, kad juos ištaisytume? Ir kurie šaltiniai rodomi konkurentams, bet ne mums?

Praktinis pavyzdys: tarkime, kad palyginamasis klausimas „geriausias X Y“ nuolat remiasi viena gerai žinoma apžvalgų svetaine ir vienu pramonės katalogu. Jūsų prekės ženklo nėra nė viename iš jų; trys konkurentai yra abiejuose. Auditas ką tik jums pateikė konkretų atsakymą – asistentai jūsų neignoruoja, jie tik tiksliai atspindi interneto situaciją, kurioje jūsų nėra tose dviejose puslapiuose, kurie yra svarbūs šiam klausimui. Sprendimas yra lygiai toks pat konkretus: užsitikrinkite tikslų ir aktualų matomumą tuose dviejuose puslapiuose. Jokios jūsų pagrindinio puslapio teksto perrašymo nebūtų pakeitęs to atsakymo.

Būtent dėl to GEO ir klasikinis SEO galiausiai dalijasi didžiąja dalimi savo įrankių: šaltiniai, kurie užima aukštas pozicijas reitinguose, paprastai yra tie, kurie ir randami. Skaitmeninis PR, svečių straipsniai patikimuose leidiniuose, tikslūs įrašai kataloguose ir tikrų klientų atsiliepimai – tai nepatrauklus darbas, kuris, kaip paaiškėja, yra būtent tai, kas daro įtaką AI atsakymams. Tai taip pat yra pagrindinis dalykas, kurį mes, „Arfadia“, darome prekių ženklams, siekiantiems sustiprinti savo matomumą AI paieškoje.

5 žingsnis: ištaisykite, tada pakartotinai vykdykite pagal grafiką

Auditas, kuris baigiasi skaidrių rinkiniu, nieko nekeičia. Paversti rezultatus pataisymų sąrašu, suskirstytu pagal svarbą: pirmiausia ištaisyti klaidingus aprašymus autoritetinguose šaltiniuose, tada kurti matomumą šaltiniuose, kurie lemia kategorijos atsakymus, o galiausiai stiprinti savo pačių puslapius, kad jie taptų geriausiu randamu atsakymu į klausimus, kuriuos turėtumėte valdyti.

Tada pakartotinai atlikite tą pačią analizę – tie patys klausimai, tos pačios platformos, tie patys nustatymai, tie patys trys ciklai – pagal nustatytą dažnumą. Daugumai prekių ženklų tinka kas mėnesį; kas ketvirtį yra minimumas. Lyginkite vieną ciklą su kitu, platformą su platforma, rodiklį su rodikliu. Jūs ieškote ne to, kad skaičius augtų. Jūs ieškote konkrečių atsakymų pokyčių: palyginamojo klausimo, į kurį dabar įtrauktas jūsų prekės ženklas, aprašymo, kuris pagaliau yra tikslus, „Perplexity“ atsakymų, kuriuose dabar cituojama jūsų svetainė, o ne prieš trejus metus parašyta apžvalga.

Iš anksto nustatykite lūkesčius su suinteresuotosiomis šalimis: pokyčiai AI atsakymuose atsiranda vėliau nei atliekamas pagrindinis darbas – nuo kelių savaičių iki kelių mėnesių, nes modeliai ir jų paieškos sluoksniai atnaujinami pagal savo tvarkaraščius. Jei po mėnesio pataisymų pirmasis pakartotinis testas duoda tokius pačius rezultatus, tai yra normalu, o ne verdiktas.

Atskirą žodį verta skirti ataskaitoms. Suinteresuotosios šalys, pripratusios prie SEO ataskaitų, paprašys AI ekvivalento reitingų sekikliui: vieno skaičiaus, kuris auga. Pateikite jiems kažką geresnio – trumpą ataskaitą pagal kiekvieną platformą, kurioje atskirai pateikiami keturi rodikliai, du ar trys pažodiniai atsakymų ištraukos ir pataisymų sąrašas su jų būsena. Pažodinės ištraukos labiau prisideda prie patikimumo nei bet kokia diagrama, nes niekas nesiginčys su ekrano kopija, kurioje asistentas neteisingai apibūdina jūsų įmonę.

Taip pat naudinga atlikti klasikinį SEO vertinimą lygiagrečiai, o ne vietoj jo. Reitingai, organinė srauto ir AI matomumas atsako į skirtingus klausimus: kur esate rezultatų puslapiuose ir ką apie jus sako mašinos, kai jų tiesiogiai paklausiama. Šie du rodikliai vis dažniau dalijasi duomenimis, todėl stebint juos kartu – jūsų raktažodžių pozicijas reitingų sekiklyje, paminėjimus ir citatas audito žurnale – matysite, kuris veiksnys lėmė kokį rezultatą.

Ar galima automatizuoti GEO auditą?

Iš dalies. Panelės paleidimą ir atsakymų registravimą galima automatizuoti, o didelių panelių atveju tai turėtų būti daroma – tos pačios AI paieškos SEO priemonės, kurios stebi matomumą, gali suplanuoti šių veiksmų vykdymą. Atsakymų skaitymas neturėtų būti automatizuotas, bent jau ne visiškai: įvertinti, ar aprašymas yra nežymiai klaidingas – teisinga paslauga, neteisinga rinka; teisinga kaina, neteisingas lygis – vis dar yra žmogaus darbas, ir būtent čia slepiasi brangiausios klaidos. Protingas sprendimas – automatizuotas duomenų rinkimas su žmogaus vertinimu, vykdomas tuo pačiu fiksuotu dažnumu.

Dažnos klaidos, kurios nepastebimai sugadina GEO auditus

Dauguma nesėkmingų auditų žlunga dėl tų pačių kelių priežasčių. Klausimų sąrašo redagavimas tarp bandymų, dėl ko sukuriamas tariamas pažangos įspūdis. Tikrinama viena platforma – paprastai „ChatGPT“ – ir išvados apibendrinamos visai „AI“. Atliekamas tik vienas testas vietoj trijų ir siekiama triukšmo. Paminėjimai vertinami kaip sėkmė, nepatikrinus, ar aprašymas buvo tikslus. Ignoruojamos kalbos, o tada daroma išvada, kad prekės ženklas yra nematomas, nors jis tiesiog nematomas anglų kalba. Ir viskas suvedama į vieną vidurkį, kuris paslepia vienintelę informaciją, kuria verta remtis.

Visa tai yra proceso klaidos, o ne įrankių klaidos. Be to, jų galima lengvai išvengti, todėl disciplinuotas rankinis auditas pranoksta aplaidų automatizuotą auditą.

Kiek laiko praeis, kol pataisymai atsispindės AI atsakymuose?

Tikėtina, kad praeis savaitės ar net mėnesiai, o ne dienos. Savos svetainės puslapiai gali būti greitai perindeksuoti, tačiau trečiųjų šalių šaltiniai, kuriais remiasi dauguma kategorijų atsakymų, atnaujinami pagal savo tvarkaraščius, o modelio elgsena atsilieka. Tai yra argumentas, kodėl auditą reikėtų pradėti dabar, o ne laukti: bazinio lygio nustatymas užtrunka savaitę, o kiekvienas mėnuo be jo yra mėnuo, kurio pokyčių jūs nematote.

Baigiamosios mintys

GEO auditas nėra patrauklus. Tai yra fiksuotas pirkėjų klausimų sąrašas, kruopščiai peržiūrimas visose jūsų klientų naudojamose asistentėse, atidžiai skaitomas, atkreipiant dėmesį į paminėjimus, citatas, aprašymus ir šaltinius, o kitą mėnesį vėl atliekamas tuo pačiu būdu. Prekės ženklai, kurie tai daro, sužino, kur iš tikrųjų yra ir ką reikia pataisyti. Prekės ženklai, kurie nuolat atlieka pavienius patikrinimus, ir toliau remiasi nuojauta, o ne duomenimis.

Tessar Napitupulu, „Arfadia“ įkūrėjas ir generalinis direktorius.

Ši sritis yra pakankamai jauna, kad daugumoje kategorijų dar nėra nustatytų atskaitos taškų – o tai reiškia, kad pirmoji komanda, kuri sąžiningai atlieka matavimus, paprastai yra ir pirmoji, kuri pasiekia pažangą. Dvi mano išleistos knygos šia tema – „Found Before They Search“ apie Indonezijos skaitmeninę aplinką ir „Cited or Silent“ apie GEO bei AI matomumą – abi remiasi ta pačia prielaida, kaip ir šis vadovas: negalima laimėti žaidimo, kurio rezultatų lentelės atsisakote skaityti.

Sudarykite tyrimų grupę, užfiksuokite jos sudėtį, atlikite tyrimą ir leiskite atsakymams parodyti, kur reikia dirbti.