Agentūrinės paieškos iškilimas: Kaip dirbtinio intelekto agentai renkasi rezultatus

Įvadas

Paieška pereina nuo pasyvaus užklausos-atsakymo modelio prie aktyvios, tikslu grindžiamos, agentinės sistemos.

Vietoj to, kad tiesiog atsakytų į klausimą, agentinės paieškos sistemos:

• analizuoti jūsų ketinimus

• suskirstyti jį į smulkesnes užduotis

• atlikti veiksmus

• gauti informaciją

• palyginkite galimybes

• priimkite sprendimus

• pasiūlyti sprendimus

• vykdyti darbo eigą

Ši nauja paradigma – agentinė paieška – paverčia AI iš atsakymų generatoriaus į paieškos agentą, kuris imasi iniciatyvos jūsų vardu.

Generatyvinės paieškos sistemos tampa autonominiais asistentais, kurie:

• nuspręsti, kuriais šaltiniais pasitikėti

• pasirinkti, kokius veiksmus atlikti

• vertinti konkuruojančią informaciją

• svarstyti kompromisus

• pasirinkti „geriausiai tinkamus“ rezultatus

• personalizuoti rekomendacijas remiantis interpretacija

Tai visiškai keičia optimizavimą.

GEO nebėra apie „geriausią atsakymą“. Tai apie geriausią įvestį AI agentams, kurie nustato jūsų matomumą.

1 dalis: Kas yra agentinė paieška?

Agentinė paieška vyksta, kai paieškos sistema:

• interpretuoja vartotojo tikslą

• savarankiškai nusprendžia, ką daryti

• atlieka kelis papildomus užklausimus

• vertina informaciją

• pasirenka rezultatą

• pateikia savo argumentus

Tai iš esmės skiriasi nuo tradicinės paieškos.

Tradicinė paieška

Vartotojas užklausia → Paieškos sistema pateikia nuorodas.

Generatyvinė paieška

Vartotojas užklausia → AI apibendrina turinį → cituoja šaltinius.

Agentinė paieška

Vartotojas klausia → AI:

1. nustato tikslą

2. suskirsto jį į užduotis

3. ieško informacijos

4. palygina galimybes

5. atlieka samprotavimus

6. nusprendžia, koks rezultatas yra „geriausias“

7. imtasi veiksmų (pasirinktinai)

8. paaiškina rezultatą

Agentinė paieška yra autonomiška, nuolatinė ir pagrįsta sprendimais.

2 dalis: Kodėl agentinė paieška tampa vis populiaresnė

Šį pokytį lemia keturi proveržiai.

1. Daugiafunkciniai modeliai

Tokie modeliai kaip GPT-4.2, Claude 3.5 ir Gemini Ultra gali suprasti:

• tekstas

• vaizdai

• vaizdo

• garso

• diagramos

• kodas

• dokumentai

Agentai pagaliau turi pakankamai konteksto, kad galėtų veikti protingai.

2. Atmintis ir personalizavimas

Agentai nebeatsako į vieną užklausą – jie kuria ilgalaikius vartotojų profilius, leidžiančius:

• nustatymai

• šablonai

• apribojimai

• ankstesni rezultatai

• sprendimų istorija

Paieška tampa asmeniška.

3. Įrankių naudojimo galimybės

AI agentai dabar gali:

• naršyti internete

• išgauti informaciją

• sukelti žiniatinklio kabliukus

• vykdyti kodą

• užpildyti formas

• kurti dokumentų projektus

• analizuoti skaičiuokles

Paieška tampa veiksminga.

4. Sprendimų priėmimo stiprinimas

Modeliai dabar vertina:

• pasitikėjimas

• pasitikėjimas

• rizika

• kaina

• aktualumas

• tinkamumas

Tai paverčia paiešką autonominiu sprendimu, o ne informacijos paieška.

3 dalis: Kaip AI agentai renkasi rezultatus

Agentinė paieška vyksta pagal daugiažingsnį sprendimų priėmimo procesą.

Šio proceso supratimas yra būtinas GEO.

1 etapas – ketinimų supratimas

Agentas nustato, ko vartotojas tikrai nori.

Pavyzdys: Vartotojas: „Padėk man pasirinkti SEO įrankį.“ AI agentas interpretuoja:

• poreikis: palyginimas

• apribojimai: biudžetas + funkcijos

• pageidavimai: naudojimo paprastumas

• tikslas: rekomendacija

Prekės ženklai, nematomi ketinimo analizės metu, niekada neatsiras galutiniame atsakyme.

2 etapas – užduoties suskaidymas

Agentas suskaido tikslą į smulkesnes užduotis:

• nustatyti geriausius įrankius

• palyginti funkcijas

• įvertinti kainą

• patikrinti atsiliepimus

• išnagrinėti naudojimo atvejus

• įvertinti galimybes

GEO įtakoja, kokios priemonės pasirodo kiekvienoje užduotyje.

3 etapas – informacijos paieška

Agentas gauna duomenis per:

• naršyti

• skrapingas

• API skambučiai

• įterpimas paieška

• daugiakryptė paieška

• vidinė atmintis

Jūsų prekės ženklas turi būti prieinamas visais paieškos metodais.

4 etapas – Vertinimas ir filtravimas

Agentai filtruoja duomenis naudodami:

• pasitikėjimas

• aktualumas

• faktinis nuoseklumas

• kilmė

• prekės ženklo autoritetas

• semantinis aktualumas

• subjekto aiškumas

Čia dauguma prekių ženklų yra pašalinami iš svarstymo.

5 etapas – Argumentavimas ir palyginimas

Agentas:

• palygina savybes

• identifikuoja privalumus/trūkumus

• vertina veiklą

• įvertina vartotojo pageidavimus

• analizuoja kompromisus

Jūsų struktūrizuotas turinys turi būti palyginimui palankus.

6 etapas – sprendimas ir atranka

Agentas:

• pasirenka geriausią variantą

• sudaro reitinguotą trumpąjį sąrašą

• rekomenduoja pagrindinį rezultatą

Tai yra nauja „pirmoji puslapis“.

7 žingsnis – Veiksmo vykdymas (neprivaloma)

Agentai gali:

• užregistruoja vartotoją

• sukuria projektus

• atlieka tyrimus

• kuria sistemas

• pritaikyti darbo eigą

Paieška nebėra tik informacija — tai vykdymas.

4 dalis: Ką tai reiškia GEO

Agentinis paieškos būdas visiškai pakeičia optimizavimą.

Toliau pateikiami pagrindiniai pokyčiai.

Pokytis 1: AI agentai ne „išvardija“, o „atrinkia“

Gali būti pasirinktas tik vienas rezultatas.

GEO tampa „laimėtojas paima viską“ principu.

Pokytis Nr. 2: AI agentai teikia pirmenybę prekės ženklams, turintiems aukštus pasitikėjimo balus

Agentai vertina:

• kilmė

• kompetencija

• faktinis patikimumas

• subjekto aiškumas

• atnaujinimų naujumą

• daugiakryptis nuoseklumas

Pasitikėjimas tampa nauju reitingavimo veiksniu.

3 pokytis: palyginimo patogumas tampa reitingavimo veiksniu

Agentai teikia pirmenybę prekių ženklams, kurie siūlo:

• struktūrizuoti palyginimai

• skaidrus kainodaros

• aiškūs funkcijų sąrašai

• aiškūs naudojimo atvejai

Neskaidrūs prekių ženklai pralaimi.

4 pokytis: agentai teikia pirmenybę prekių ženklams su stabilia tapatybe

Jei jūsų:

• pavadinimai

• produkto struktūra

• pranešimai

• apibrėžimai

yra nenuoseklūs, AI jus vengs.

5 pokytis: būtina optimizuoti kelias varikles

Agentai gauna duomenis iš:

• „Google

• „Bing

• ChatGPT Naršyti

• Perplexity

• Claude Search

• Brave

• You.com

• trečiųjų šalių API

GEO plečiasi už vieno variklio ribų.

6 pokytis: agentai vertina pirminius duomenis

Originali, autoritetinga, empirinė informacija bus naudojama dažniau nei bendro pobūdžio informacija.

Agentai nori:

• tyrimai

• ataskaitos

• nuosavybės duomenys

• lyginamieji rodikliai

• apklausos

Tapti duomenų rinkiniu.

5 dalis: Kaip optimizuoti agentų paiešką

Atsiranda naujos kartos GEO darbo eigos.

Darbo eiga 1: Entiteto stabilumas

Užtikrinkite, kad jūsų:

• prekės ženklas

• produktų pavadinimai

• kategorijos

• apibrėžimai

yra nuoseklūs visur.

Darbo eiga 2: Palyginimo optimizavimas

Skelbkite turinį, kuris:

• teisingai palygina jūsų produktą

• paaiškina privalumus ir trūkumus

• suderinamas su jūsų kategorija

• yra suformatuotas taip, kad būtų lengvai skaitomas AI

Agentai mėgsta aiškius, struktūrizuotus palyginimus.

Darbo eiga 3: struktūrizuotas „agentams patogus“ turinys

Įtraukite:

• funkcijų lentelės (teksto pagrindu)

• privalumai/trūkumai

• kainų išskaidymas

• darbo eigos

• naudojimo atvejų paaiškinimai

Agentai tiksliau apibendrina struktūrizuotą turinį.

Darbo eiga 4: Daugiakryptis turinio suderinimas

Agentai naudoja:

• vaizdai

• ekrano kopijos

• vaizdo įrašai

• diagramos

funkcijoms patikrinti.

Užtikrinti daugialypės terpės nuoseklumą.

Darbo eiga 5: Kilmė, laiko žymėjimas ir patikrinimas

Agentai nepasitiki nepažymėtais teiginiais.

Naudojimas:

• C2PA

• JSON-LD

• kanoniniai URL

• tikslūs laiko žymos

Autentiškumas tampa patikrinamas mašina.

Darbo eiga 6: Koregavimo protokolai

Jei agentai klaidingai interpretuoja jūsų prekės ženklą:

• pateikti pataisymus

• atnaujinti faktų puslapius

• patikslinti apibrėžimus

• stiprinti schemą

Agentai mokosi iš pataisymų, bet tik jei jūs reaguojate laiku.

7 darbo eiga: asmenybės ir pageidavimų optimizavimas

AI agentai personalizuoja rekomendacijas.

Jūsų turinys turi būti suderintas su:

• pradedančiųjų profiliai

• ekspertų profiliai

• biudžetui jautrūs profiliai

• įmonių profiliai

Rašykite skirtingiems asmenims, kad rekomendacijos būtų kuo įvairesnės.

6 dalis: Agentų paieška sukurs naujus „reitingavimo veiksnius“

Iki 2026 m. AI agentai vertins prekės ženklus naudodami:

1. Pasitikėjimo grafiko balą

Kiek jūsų prekės ženklas yra patikimas internete?

2. Entiteto aiškumo balą

Ar jūsų apibrėžimai ir metaduomenys yra nuoseklūs?

3. Lyginamojo stiprumo balą

Ar jūsų turinys padeda dirbtiniam intelektui suprasti jūsų pranašumus?

4. Aktualumo balas

Kiek jūsų informacija yra nauja ir atnaujinta?

5. Šaltinio stabilumo balas

Ar jūs palaikote struktūrizuotus, kanoninius šaltinius?

6. Kilmės balas

Ar jūsų turinys yra patikimai autentiškas?

7. Daugiakryptis suderinamumo balas

Ar jūsų tekstas, vaizdai ir vaizdo įrašai sutampa?

Tai yra ateities PageRank ekvivalentai.

7 dalis: Agentinės paieškos GEO kontrolinis sąrašas (kopijuoti ir įklijuoti)

Entiteto stabilumas

• Aiškios prekės ženklo apibrėžtys

• Stabilūs produktų pavadinimai

• Tikslūs Wikidata įrašai

• Nuoseklūs aprašymai

Pasitikėjimas ir kilmė

• C2PA pasirašyti turtai

• Patikrinti autoriai

• Atnaujinta schema

• Nauji laiko žymos

Palyginimo patogumas

• Funkcijų išskaidymas

• Naudojimo atvejų sąrašai

• Privalumų ir trūkumų skyriai

• Skaidrios kainos

Daugiakryptė optimizacija

• Vartotojo sąsajos ekrano kopijos

• Produkto vaizdai

• Vaizdo demonstracijos

• Anotuotos diagramos

Išgavimo parengtis

• Švarus techninis SEO

• Indeksuojamas turinys

• Aiški informacijos struktūra

• Greitas įkėlimo greitis per CDN

Stebėjimas ir koregavimas

• Savaitiniai AI greitųjų testų

• Pataisymų pateikimas

• Faktų puslapio atnaujinimai

• Konkurentų palyginimo patikrinimas

Tai užtikrina agentinio paieškos pasirengimą.

Išvada: agentinė paieška pakeis matomumo taisykles

Beveik du dešimtmečius SEO buvo susijęs su reitingavimu. Tada generatyvinė paieška pakeitė jį į atsakymų matomumą. Dabar agentinė paieška pakeitė jį į sprendimų įtraukimą.

AI agentai pasirinks:

• kurios prekės ženklai rodomi

• kokie produktai rekomenduojami

• kokie darbo srautai siūlomi

• kurie šaltiniai yra patikimi

• kurie rezultatai juos skatina veikti

Norėdamos pasiekti sėkmės, prekės ženklai turi:

• stiprina pasitikėjimą

• patvirtina tapatybę

• optimizuoja struktūrizuotą turinį

• suteikia pirminės informacijos vertę

• išlaiko daugialypio modalumo tikslumą

• iš anksto ištaisyti AI nesusipratimus

• pasirengti autonominiam mąstymui

Agentinės paieškos era prasidėjo – ir prekių ženklai, pasirengę AI pagrįstam sprendimų priėmimui, valdys atradimų ateitį.