Redzamība mākslīgā intelekta meklētājprogrammās: Ko mēs zinām līdz šim

Ievads

Mākslīgā intelekta meklēšanas redzamība pēdējā laikā ir aktuāla tēma. Ar mākslīgo intelektu darbināmu rīku, dzinēju un SERP funkciju pieaugums strauji maina veidu, kā cilvēki atrod un mijiedarbojas ar informāciju tīmeklī. Saskaņā ar Pew Research Center datiem aptuveni 58 % lietotāju veic vismaz vienu Google sesiju, kas nodrošina AI pārskatu. Turklāt lietotāji, kuri saskārās ar mākslīgā intelekta ģenerētu atbildi, ziņoja, ka tikai 8 % sesiju noklikšķināja uz tradicionālās SERP saites.

Pieaugošā paļaušanās uz mākslīgo intelektu, meklējot informāciju tīmeklī, un bezklikšķu pieredzes pieaugums nozīmē, ka tradicionālā meklētājprogrammas redzamība vairs nav pietiekama, lai nodrošinātu uzņēmumu izaugsmi un ilgtspēju. Tagad, lai saglabātu konkurētspēju, ir nepieciešams, lai jūsu saturs tiktu iekļauts mākslīgā intelekta atbildēs. Bet ko tieši mēs līdz šim zinām par mākslīgā intelekta meklēšanas optimizāciju? Noskaidrosim to!

Kas ir AI meklēšana?

Avots: .

AI meklēšana ir vispārināts termins, kas apzīmē jebkāda veida meklēšanu tiešsaistē, kas tiek veikta ar mākslīgā intelekta palīdzību. To var veikt, izmantojot atsevišķus lielos valodas modeļus (LLM), piemēram, ChatGPT un Claude, kā arī uz to bāzes izveidotos dzinējus, piemēram, Perplexity AI un Microsoft Copilot. Šis termins aptver arī sesijas tradicionālajos dzinējos, bet ar mākslīgā intelekta darbinātām SERP funkcijām, piemēram, Google AI pārskatiem.

Neatkarīgi no izmantotā rīka galvenais šādas meklēšanas akcents ir tas, ka tā lietotājiem netiek sniegts tradicionālais avotu saraksts, kas sarindots, pamatojoties uz atslēgvārdu atbilstību un relevanci. Tā vietā mākslīgais intelekts izmanto dabiskās valodas apstrādi un mašīnmācīšanos, lai apstrādātu lietotāja vaicājumu un saprastu tā nolūku. Pamatojoties uz nolūku, mākslīgais intelekts sintezē tiešu atbildi uz personas pieprasījumu, parasti norādot sākotnējos avotus, no kuriem tas apkopojis informāciju.

Rezultāts? Lietotājs saņem ātru, personalizētu un tiešu atbildi uz savu jautājumu, neiedziļinoties vairākās lapās. Tas ir ērtāks veids, kā atrast informāciju, tāpēc to izmanto arvien vairāk cilvēku. Un uzņēmumiem tas nozīmē nepieciešamību papildus tradicionālajai SEO optimizācijai ieviest mākslīgā intelekta meklēšanas optimizāciju, lai saglabātu redzamību tīmeklī pat tad, ja tā mērķauditorija nepārskata regulārus SERP.

Ar ko AI meklēšanas SEO atšķiras no tradicionālās SEO?

Lai gan tiem ir zināmas līdzības, tradicionālie un mākslīgā intelekta algoritmi darbojas atšķirīgi. SERP, pie kuriem esam pieraduši, tiek veidoti, pamatojoties uz atslēgvārdu atbilstību. Respektīvi, tradicionālā SEO lielā mērā balstās uz atslēgvārdu atlasi un integrāciju. Savukārt mākslīgais intelekts meklē dziļāk par atslēgvārdu līdzību. Tas izvērtē, ko lietotājs vēlas atrast - viņa nolūku. Tomēr tā nav vienīgā atšķirība.

Īsumā aplūkosim galvenās atšķirīgās iezīmes starp tradicionālo un mākslīgā intelekta meklēšanas SEO, pamatojoties uz mums zināmo:

	Tradicionālā optimizācija	Uz mākslīgo intelektu orientēta optimizācija
Mērķis	Panākt, lai jūsu saturs tiktu ierindots SERP; parasti tas ir vērsts uz to, lai ierindotos starp 10 labākajiem rezultātiem.	Iekļūt AI ģenerētajās atbildēs dzinējos, SERP un tērzētavās un tikt citētam kā avotam.
Atslēgas vārdi	Koncentrējieties uz populāriem, liela apjoma (un bieži vien īsiem) atslēgvārdiem, kas atbilst jūsu nišai.	Koncentrējieties uz garajiem atslēgvārdiem un biežu uz jautājumiem balstītu vaicājumu izmantošanu.
Lietotāja nodoms	Sekundārā uzmanība.	Galvenā uzmanība.
Valoda un balss tonis	Nepiespiests, formāls vai nopietns - atkarībā no jūsu TA valodas. Liels uzsvars uz skaidrību un autentiskumu.	Vairāk sarunvalodas, lai atbilstu mākslīgā intelekta sniegtajai dialogam līdzīgajai pieredzei.

Galvenie AI meklēšanas optimizācijas klasifikācijas faktori

Atšķirību dēļ tradicionālās un mākslīgā intelekta meklētājprogrammas satura ranžēšanai galu galā izmanto atšķirīgus faktorus un signālus. Lai gan joprojām ir daudz nezināmo, mēs jau zinām par šādiem galvenajiem faktoriem, kas var palīdzēt jums parādīties ģenerētajos rezultātos:

Satura dziļums un tematiskā autoritāte

Tradicionālā meklētājprogrammu redzamība lielā mērā ir atkarīga no jūsu satura atbilstības konkrētam lietotāja vaicājumam. Savukārt mākslīgais intelekts priekšroku dod plašākai tematiskajai autoritātei. Avotiem, kas nodrošina ievērojamu satura dziļumu un aptver dažādas saistītas apakštēmas, ir lielākas izredzes iekļūt ģenerētajos rezultātos nekā vietnēm, kas reizēm publicē vienreizējus rakstus par dažādām tēmām. Tematiskā autoritāte ir spēcīgs ekspertīzes un uzticamības signāls.

Satura oriģinalitāte un kvalitāte

Mākslīgais intelekts īsā laikā var apstrādāt un analizēt lielu satura apjomu par noteiktu tēmu. Tas ātri atklāj virspusējus un nekvalitatīvus eksemplārus. Savās sintezētajās atbildēs tas dod priekšroku avotiem, kas piedāvā autoritatīvas un unikālas atziņas, kas sniedz vērtību. Tādējādi informācijas kvalitāte un oriģinalitāte joprojām ir izšķiroša.

Semantiskā optimizācija un kontekstuālā atbilstība

Atšķirībā no parastajiem dzinējiem, ar mākslīgo intelektu darbināmie dzinēji var iedziļināties raksta kontekstā un semantiskajā bāzē. To algoritmi meklē rakstus, kas sakārtoti loģiskās tēmu kopās, kuras aptver ne tikai galveno mērķa atslēgvārdu, bet arī saistītus terminus un vienības. Lai iekļūtu ģenerētajos rezultātos, vietnēm ir jāoptimizē kopija semantiski padziļināti un jāizmanto loģiskas iekšējās saites.

Iesaistes rādītāji un lietotāja pieredze

Tādi uzvedības signāli kā bounce rate, uzturēšanās laiks, klikšķu skaits un ritināšanas dziļums norāda lietotāju iesaistīšanās un apmierinātības līmeni. Šos signālus tagad biežāk aplūko mākslīgais intelekts meklētājprogrammās. Tas tos interpretē kā zīmi, ka konkrēts saturs atbilst lietotāja nodomiem un nodrošina pozitīvu pieredzi, kas palielina klasifikācijas potenciālu.

Tiešsaistes pieminējumi un zīmola uzticamība

Tāpat kā tradicionālā redzamība meklētājprogrammās, arī redzamība LLM ir atkarīga no uzticamības. Tomēr mākslīgais intelekts aplūko ne tikai atpakaļsaites. Tas novērtē zīmola vispārējo digitālo nospiedumu un reputāciju, lai sniegtu lietotāja vajadzībām atbilstošus rezultātus. Regulāras zīmola pieminēšanas un atspoguļojumi 1. līmeņa plašsaziņas līdzekļos, kā arī to noskaņojums palīdz saņemt citātus. Ir svarīgi veidot zīmolu ar pārbaudītu uzticamību un kompetenci attiecīgajā jomā.

Mašīnlasāmi signāli un strukturēti dati

Mākslīgais intelekts lielā mērā balstās uz mašīnlasāmiem datiem. Lai padarītu savu saturu tai viegli saprotamu, ir jāievieš tīra HTML hierarhija, metadati un Schema iezīmēšana. Šīs lietas palīdzēs LLM interpretēt un kontekstualizēt jūsu lapas, kas var palielināt varbūtību, ka tās tiks iekļautas mākslīgā intelekta kopsavilkumos.

AI redzamība salīdzinājumā ar tradicionālajiem SERP

Ja īstenosiet pareizās optimizācijas stratēģijas, kas atbilst iepriekš minētajiem faktoriem, tas palīdzēs jums sākt parādīties ģenerētajos rezultātos un saņemt citātus jau tagad. Taču ir vēl viena lieta, ko mēs zinām par šāda veida redzamību - tā ne vienmēr palielina organisko datplūsmu.

Mēs visi esam pieraduši pie tā, ka ierindošanās SERP pirmajās vietās galu galā var nodrošināt jums vairāk klikšķu un datplūsmu. Tomēr, tā kā mākslīgais intelekts sniedz pilnīgas un visaptverošas atbildes, bieži vien lietotājiem nav nepieciešams noklikšķināt uz citētajiem avotiem, ja vien viņi paši nevēlas uzzināt vairāk. Tas nozīmē, ka atrašanās LLM kopsavilkumos ne vienmēr nodrošinās jums strauju datplūsmas pieaugumu. Tomēr tas var palīdzēt jums nostiprināt savu autoritāti un palikt auditorijas uzmanības centrā. Šīs divas priekšrocības kļūs būtiskas nulles klikšķu pieredzes pasaulē.

Avots: Avots: Freepik

AI meklēšanas optimizācijas metrikas

Tātad mākslīgā intelekta meklēšanas optimizācija ir daudz kas atšķirīgs no SEO, kā mēs to pazīstam tagad. Un tā arī ne vienmēr palielina datplūsmu un CTR. Respektīvi, lai kvantitatīvi noteiktu jūsu mākslīgā intelekta meklēšanas pamanāmības panākumus, būs jākoncentrējas uz dažādām metrikām, piem:

• AI redzamības līmenis
• Tematiskās autoritātes rādītājs
• Kopējā avota autoritāte
• Citējamība ģenerētajos rezultātos
• Kontekstuālā atbilstība
• Semantiskais aptvērums
• Iesaistīšanās un lietotāja pieredze
• Pieminēšanas noskaņojums
• Balss īpatsvars
• Konversija no mākslīgā intelekta vadītas datplūsmas

Neskaidrības un izaicinājumi

Neskatoties uz straujo izaugsmi, tiešsaistes meklēšana, kurā izmanto mākslīgo intelektu, joprojām rada daudz izaicinājumu un neskaidrību attiecībā uz to, kā mēs varam optimizēt tās redzamību. Šobrīd galvenie meklēšanas redzamības ierobežojumi ir šādi:

• skaidras klasifikācijas loģikas trūkums. Šobrīd mēs varam tikai prognozēt, ko meklē mākslīgais intelekts, pamatojoties uz esošajiem datiem. Tomēr algoritmi joprojām attīstās, un joprojām nav strukturētas ranga loģikas, kas būtu līdzīga regulārajos SERP.
• Ranga nepastāvība. Mākslīgais intelekts nodrošina dinamiskas un personalizētas atbildes katram lietotājam. Tas padara gandrīz neiespējamu nodrošināt nemainīgu pozīciju kā SERP.
• Avota atribūcijas kļūdas. Mākslīgais intelekts katrā atbildē sintezē tonnām datu. Bieži vien tas izmanto informāciju, nenorādot saiti uz avotu, un tas nozīmē, ka atrašanās rezultātos ne vienmēr nozīmē citātu saņemšanu.
• Klikšķu un datplūsmas kritums. Mākslīgais intelekts ļauj cilvēkiem patērēt informāciju, neapmeklējot nevienu vietni. Tuvākajā nākotnē tas varētu nozīmēt satriecošu datplūsmas un klikšķu skaita samazināšanos. Pētījumi atklāj, ka pat visaugstāk ierindotās lapas var zaudēt 79 % datplūsmas, ja lietotāja vaicājumā parādās Google pārskats. Tas var radīt ievērojamas problēmas uzņēmumiem.

Secinājumi

Mūsdienās mākslīgā intelekta meklēšanas redzamība ir iespēja, kas jāizmanto katram uzņēmumam, lai saglabātu konkurētspēju. Tas jau tagad maina veidu, kā cilvēki atrod un mijiedarbojas ar informāciju tīmeklī. Un mēs sagaidām, ka tuvākajā nākotnē tas pārveidos visu SEO ainavu.

Kā tagad redzat, joprojām ir daudz neskaidrību un izaicinājumu, kas saistīti ar mākslīgā intelekta optimizāciju. Lai gan mēs par to kaut ko zinām, mums vēl ir daudz jāmācās, lai saglabātu konkurētspēju un attīstītos bezklikšķa vidē. Izmantojiet šajā rakstā paustās atziņas, lai jau tagad nostātos uz pareizā ceļa, un sekojiet līdzi jaunumiem un ieskatu par šo tēmu.