Matomumas dirbtinio intelekto paieškos sistemose: Ką žinome iki šiol

Įvadas

Pastaruoju metu dirbtinio intelekto paieškos matomumas yra aktuali tema. Augant dirbtinio intelekto įrankių, variklių ir SERP funkcijų skaičiui, sparčiai keičiasi žmonių informacijos paieškos ir sąveikos su ja internete būdai. Tyrimų centro "Pew Research Center" duomenimis, apie 58 % naudotojų atlieka bent vieną "Google" sesiją, kurioje pateikiama AI apžvalga. Be to, naudotojai, susidūrę su dirbtinio intelekto sukurtu atsakymu, nurodė, kad tik 8 % sesijų spragtelėjo tradicinę SERP nuorodą.

Didėjanti priklausomybė nuo dirbtinio intelekto ieškant informacijos internete ir nulinio paspaudimo patirties plitimas reiškia, kad tradicinio matomumo paieškos sistemoje nebepakanka verslo augimui ir tvarumui užtikrinti. Dabar, norėdami išlikti konkurencingi, turite pasiekti, kad jūsų turinys būtų rodomas dirbtinio intelekto atsakymuose. Tačiau ką tiksliai iki šiol žinome apie AI paieškos optimizavimą? Išsiaiškinkime tai!

Kas yra dirbtinio intelekto paieška?

Šaltinis: Lietuvos interneto paieškos sistema: . Žr. šaltinį: Freepik

AI paieška yra apibendrintas terminas, reiškiantis bet kokią paiešką internete, atliekamą pasitelkiant dirbtinį intelektą. Ji gali būti atliekama naudojant savarankiškus didžiųjų kalbų modelius (LLM), tokius kaip ChatGPT ir Claude, taip pat jų pagrindu sukurtus variklius, tokius kaip Perplexity AI ir Microsoft Copilot. Šis terminas taip pat apima sesijas tradicinėse varikliuose, tačiau naudojant dirbtiniu intelektu paremtas SERP funkcijas, pavyzdžiui, "Google" dirbtinio intelekto apžvalgas.

Nepriklausomai nuo naudojamo įrankio, pagrindinis tokios paieškos akcentas yra tai, kad naudotojams nepateikiamas tradicinis šaltinių sąrašas, surūšiuotas pagal raktinių žodžių atitikimą ir tinkamumą. Vietoj to dirbtinis intelektas naudoja natūralios kalbos apdorojimą ir mašininį mokymąsi, kad apdorotų naudotojo užklausą ir suprastų už jos slypinčius ketinimus. Remdamasis ketinimais, dirbtinis intelektas sintezuoja tiesioginį atsakymą į asmens užklausą, paprastai nurodydamas pirminius šaltinius, iš kurių rinko informaciją.

Rezultatas? Vartotojas gauna greitą, asmeninį ir tiesioginį atsakymą į savo klausimą ir jam nereikia vartyti kelių puslapių. Tai patogesnis informacijos paieškos būdas, todėl juo naudojasi vis daugiau žmonių. O verslui tai reiškia, kad, norint išlikti matomam internete net tada, kai jo tikslinė auditorija neperžiūri įprastinių SERP'ų, būtina greta tradicinio SEO įdiegti dirbtinio intelekto paieškos sistemų optimizavimą.

Kuo AI paieškos optimizavimas skiriasi nuo tradicinio SEO?

Nors turi tam tikrų panašumų, tradiciniai ir dirbtinio intelekto paieškos algoritmai veikia skirtingai. SERP, prie kurių esame pripratę, yra kuriami pagal raktažodžių atitikimą. Atitinkamai tradicinis SEO daug remiasi raktažodžių parinkimu ir integravimu. Kita vertus, dirbtinis intelektas žvelgia giliau nei į raktažodžių panašumą. Jis įvertina, ką naudotojas nori rasti - jo ketinimus. Tačiau tai nėra vienintelis skirtumas.

Trumpai apžvelkime pagrindinius tradicinės ir dirbtinės paieškos SEO skiriamuosius bruožus, remdamiesi tuo, ką žinome:

	Tradicinis optimizavimas	Į dirbtinį intelektą orientuotas optimizavimas
Tikslas	Padaryti taip, kad jūsų turinys būtų reitinguojamas SERP; paprastai orientuojamasi į vietą pirmajame rezultatų dešimtuke.	Patekti į AI generuojamus atsakymus varikliuose, SERP ir pokalbių svetainėse ir būti cituojamam kaip šaltinis.
Raktiniai žodžiai	Sutelkite dėmesį į populiarius, didelės apimties (ir dažnai trumpus) raktažodžius, atitinkančius jūsų nišą.	Daugiausia dėmesio skirkite ilgiesiems raktažodžiams ir dažnai naudokite klausimais grindžiamas užklausas.
Vartotojų ketinimai	Antrinis dėmesys.	Pagrindinis dėmesys.
Kalba ir balso tonas	Neformalus, oficialus arba rimtas, priklausomai nuo jūsų TA kalbos. Didelis dėmesys aiškumui ir autentiškumui.	Daugiau pokalbių, kad atitiktų dialogą primenančią dirbtinio intelekto teikiamą patirtį.

Pagrindiniai AI paieškos optimizavimo reitingavimo veiksniai

Dėl savo skirtumų tradicinės ir dirbtinio intelekto paieškos sistemos galiausiai naudoja skirtingus veiksnius ir signalus turiniui reitinguoti. Nors vis dar yra daug nežinomųjų, jau žinome apie toliau nurodytus pagrindinius veiksnius, kurie gali padėti jums patekti į generuojamus rezultatus:

Turinio gylis ir teminis autoritetas

Tradicinės paieškos sistemos matomumas labai priklauso nuo jūsų turinio atitikimo konkrečiai naudotojo užklausai. Dirbtinis intelektas, savo ruožtu, pirmenybę teikia platesniam teminiam autoritetui. Šaltiniai, kurių turinys yra labai gilus ir apima įvairias susijusias temas, turi daugiau galimybių patekti į sugeneruotus rezultatus nei svetainės, kurios kartais skelbia vienkartinius straipsnius įvairiomis temomis. Teminis autoritetas yra stiprus kompetencijos ir patikimumo ženklas.

Turinio originalumas ir kokybė

Dirbtinis intelektas per trumpą laiką gali apdoroti ir išanalizuoti didelį kiekį turinio tam tikra tema. Be to, jis greitai aptinka paviršutinišką ir nekokybišką kopiją. Sintezuotuose atsakymuose jis teikia pirmenybę šaltiniams, kuriuose pateikiamos autoritetingos ir unikalios įžvalgos, teikiančios vertę. Taigi informacijos kokybė ir originalumas išlieka svarbiausi.

Semantinis optimizavimas ir kontekstinė svarba

Kitaip nei įprasti varikliai, dirbtiniu intelektu paremti varikliai gali nagrinėti straipsnio kontekstą ir semantinį pagrindą. Jų algoritmai ieško straipsnių, suskirstytų į loginius teminius klasterius, kurie, be pagrindinio tikslinio raktažodžio, apima susijusius terminus ir subjektus. Norėdamos patekti į generuojamus rezultatus, svetainės turi optimizuoti kopiją, kad ji būtų semantiškai gili, ir naudoti logines vidines nuorodas.

Įsitraukimo rodikliai ir naudotojo patirtis

Tokie elgsenos signalai kaip atmetimo rodiklis, buvimo laikas, paspaudimų skaičius ir slinkimo gylis rodo naudotojų įsitraukimo ir pasitenkinimo lygį. Paieškos sistemų dirbtinis intelektas dabar dažniau atsižvelgia į šiuos signalus. Jis juos interpretuoja kaip ženklą, kad tam tikras turinys atitinka naudotojo ketinimus ir suteikia teigiamą patirtį, o tai didina reitingavimo potencialą.

Paminėjimai internete ir prekės ženklo patikimumas

Kaip ir tradicinis matomumas paieškos sistemose, taip ir matomumas LLM priklauso nuo patikimumo. Tačiau dirbtinis intelektas žvelgia ne tik į atgalines nuorodas. Jis įvertina bendrą skaitmeninį pėdsaką ir prekės ženklo reputaciją, kad pateiktų naudotojų poreikius atitinkančius rezultatus. Reguliarūs prekių ženklų paminėjimai ir aprėptis 1 lygio žiniasklaidoje, taip pat jų nuotaikos - visa tai padeda gauti citatų. Svarbu sukurti prekės ženklą, turintį patikrintą patikimumą ir kompetenciją atitinkamoje srityje.

Mašininio skaitymo signalai ir struktūrizuoti duomenys

Dirbtinis intelektas labai priklauso nuo mašininio skaitymo duomenų. Kad jūsų turinys jai būtų lengvai suprantamas, turite įdiegti švarią HTML hierarchiją, metaduomenis ir "Schema" žymėjimą. Šie dalykai padės LLM interpretuoti ir kontekstualizuoti jūsų puslapius, o tai gali padidinti tikimybę, kad jie bus įtraukti į dirbtinio intelekto santraukas.

AI matomumas, palyginti su tradicinėmis SERP

Jei įgyvendinsite tinkamas optimizavimo strategijas, atitinkančias pirmiau minėtus veiksnius, tai turėtų padėti pradėti rodytis sugeneruotuose rezultatuose ir gauti citatų jau dabar. Tačiau apie tokio tipo matomumą žinome dar vieną dalyką - jis nebūtinai padidina organinį srautą.

Visi esame įpratę, kad užėmę pirmąsias vietas SERP paieškos sistemose galiausiai galite gauti daugiau paspaudimų ir srauto. Tačiau kadangi dirbtinis intelektas pateikia išsamius ir visapusiškus atsakymus, naudotojams dažnai nereikia spausti cituojamų šaltinių, nebent jie patys nori sužinoti daugiau. Tai reiškia, kad buvimas LLM santraukose nebūtinai užtikrins jums srauto padidėjimą. Nepaisant to, tai gali padėti jums sustiprinti savo autoritetą ir išlikti auditorijos dėmesio centre. Šie du privalumai taps labai svarbūs nulinio paspaudimo patirties pasaulyje.

Šaltinis: Šaltinis: Freepik

AI paieškos optimizavimo metrikos

Taigi, dirbtinio intelekto paieškos sistemų optimizavimas gerokai skiriasi nuo SEO, kokį jį žinome dabar. Be to, ji ne visada didina srautą ir CTR. Atitinkamai, norint kiekybiškai įvertinti savo dirbtinio intelekto paieškos matomumo sėkmę, reikės sutelkti dėmesį į skirtingas metrikas, pvz:

• AI matomumo rodiklis
• Teminio autoriteto rodiklis
• Bendras šaltinio autoritetas
• Citavimas sugeneruotuose rezultatuose
• Kontekstinis tinkamumas
• Semantinė aprėptis
• Įsitraukimas ir naudotojo patirtis
• Paminėjimo nuotaikos
• Balsų dalis
• Konversija iš dirbtiniu intelektu paremto srauto

neapibrėžtumus ir iššūkius

Nepaisant spartaus augimo, dirbtinį intelektą naudojanti internetinė paieška vis dar kelia daug iššūkių ir neaiškumų, susijusių su tuo, kaip galime optimizuoti jos matomumą. Šiuo metu pagrindiniai matomumo paieškos sistemoje apribojimai yra šie:

• Aiškios reitingavimo logikos trūkumas. Šiuo metu galime tik nuspėti, ko ieško dirbtinis intelektas, remdamiesi esamais duomenimis. Vis dėlto algoritmai vis dar tobulėja, o struktūrizuotos reitingavimo logikos, panašios į tą, kuri naudojama įprastose SERP, vis dar nėra.
• Reitingo nepastovumas. Dirbtinis intelektas kiekvienam naudotojui pateikia dinamiškus ir individualizuotus atsakymus. Dėl to beveik neįmanoma turėti pastovią poziciją kaip SERP'uose.
• Šaltinio priskyrimo klaidos. Dirbtinis intelektas kiekviename atsakyme sintetina daugybę duomenų. Dažnai jis naudoja informaciją be nuorodos į šaltinį, o tai reiškia, kad patekimas į rezultatus ne visada reiškia citatų gavimą.
• Sumažėjęs paspaudimų skaičius ir lankytojų srautas. Dirbtinis intelektas leidžia žmonėms vartoti informaciją nesilankant jokiose svetainėse. Netolimoje ateityje tai gali reikšti stulbinamą srauto ir paspaudimų skaičiaus sumažėjimą. Tyrimai atskleidžia, kad net ir aukščiausias pozicijas užimantys puslapiai gali prarasti 79 proc. srauto, jei vartotojo užklausa atveda į "Google" apžvalgą. Tai gali sukelti didelių problemų įmonėms.

Išvados

Šiais laikais paieškos su dirbtiniu intelektu matomumas yra galimybė, kuria turi pasinaudoti kiekviena įmonė, norėdama išlikti konkurencinga. Jis jau keičia tai, kaip žmonės randa informaciją internete ir su ja sąveikauja. Ir tikimės, kad netolimoje ateityje jis pakeis visą SEO kraštovaizdį.

Kaip dabar matote, vis dar yra daug neaiškumų ir iššūkių, susijusių su dirbtinio intelekto optimizavimu. Nors šiek tiek apie jį žinome, vis dar turime daug ko išmokti, kad išliktume konkurencingi ir augtume nulinio paspaudimo aplinkoje. Pasinaudokite šiame straipsnyje pateiktomis įžvalgomis ir jau dabar pasukite teisingu keliu, o toliau sekite naujienas ir įžvalgas šia tema.