Wprowadzenie

Widoczność w wynikach wyszukiwania nie ogranicza się już wyłącznie do pozycji strony internetowej w rankingu Google.

Konsumenci i nabywcy biznesowi coraz częściej korzystają z platform opartych na sztucznej inteligencji, aby wyszukiwać kategorie, porównywać produkty i usługi, zrozumieć złożone decyzje zakupowe oraz bezpośrednio pytać, które marki lub dostawców powinni wziąć pod uwagę. To zmienia znaczenie pojęcia widoczności.

Firma może osiągać dobre wyniki w tradycyjnym wyszukiwaniu organicznym, a mimo to w dużej mierze nie pojawiać się w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję. Inna marka może być często wymieniana w odpowiedzi na pytania informacyjne, ale znikać, gdy ten sam system ma polecić dostawcę, porównać alternatywy lub stworzyć listę finalistów.

W odpowiedzi na tę zmianę pojawiła się generatywna optymalizacja wyszukiwarek (Generative Engine Optimisation), powszechnie znana jako GEO. Chociaż definicje i terminologia wciąż ewoluują, dziedzina ta w coraz większym stopniu wykracza poza samo przepisywanie treści pod kątem dużych modeli językowych.

Współczesne GEO może obejmować dostępność techniczną, trafność semantyczną, rozumienie encji, informacje ustrukturyzowane, inżynierię treści, badania podpowiedzi, analizę cytowań, PR cyfrowy, autorytet podmiotów zewnętrznych, benchmarking konkurencji oraz pomiar widoczności w AI.

Wymienione poniżej agencje podchodzą do tych wyzwań z różnych perspektyw. Niektóre wywodzą się z dziedziny wyszukiwania informacji i technicznego SEO, inne z obszaru treści, cyfrowego PR, rozwoju B2B lub dedykowanej strategii wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji.

Nie jest to ranking liczbowy. Kolejność ma na celu ułatwienie porównania agencji. Wybór najbardziej odpowiedniego partnera będzie zależał od obecnego stopnia dojrzałości organizacji w zakresie wyszukiwania, rynku, środowiska technicznego, odbiorców oraz konkretnych celów dotyczących widoczności w AI.

Co wzięto pod uwagę przy tworzeniu tej listy?

Skupiono się na agencjach, które publicznie udokumentowały swoje możliwości w zakresie poprawy widoczności marki w środowiskach wyszukiwania opartych na sztucznej inteligencji.

• dedykowane funkcje GEO, AEO lub wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji
• pomiar widoczności oparty na sztucznej inteligencji oraz analiza konkurencji
• badania dotyczące zapytań i intencji zakupowych
• zrozumienie wzmianek, cytatów i rekomendacji
• wiedza techniczna w zakresie wyszukiwania i danych strukturalnych
• optymalizacja podmiotów i optymalizacja semantyczna
• treści zaprojektowane z myślą o wyszukiwaniu i cytowaniu
• cyfrowy PR i autorytet podmiotów zewnętrznych
• umiejętność przekształcania danych dotyczących widoczności generowanych przez sztuczną inteligencję w praktyczne działania strategiczne

Jedna zasada ma szczególne znaczenie przy porównywaniu dostawców: widoczność w AI nie powinna być oceniana wyłącznie na podstawie pojedynczego wskaźnika procentowego.

Znaczący program GEO powinien pomóc marce zrozumieć nie tylko to, czy pojawia się ona w wynikach, ale także gdzie się pojawia, dla jakich odbiorców i w jakich kontekstach, jak radzą sobie konkurenci, jakie źródła wpływają na otaczające środowisko informacyjne oraz czy marka faktycznie jest wyświetlana, gdy użytkownik prosi o rekomendację.

W skrócie

Agencja	Szczególne atuty	Najlepiej nadaje się do
iPullRank	Wyszukiwanie informacji i inżynieria trafności	Organizacje o złożonej strukturze technicznej
Go Fish Digital	Techniczny GEO, treści i PR cyfrowy	Marki potrzebujące widoczności na własnych stronach i poza nimi
Netsleek	Pomiar widoczności oparty na sztucznej inteligencji, widoczność oparta na personach oraz analiza selekcji	Ugruntowane marki poszukujące wyspecjalizowanego partnera w zakresie wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji
NoGood	AEO powiązane ze wzrostem	Firmy zorientowane na wzrost
Siege Media	Treści oparte na cytatach i cyfrowy PR	Organizacje kierujące się treścią
Blue Array	GEO połączone ze specjalistycznym pozycjonowaniem organicznym	Ugruntowane marki brytyjskie i międzynarodowe
Omniscient Digital	Strategia wyszukiwania oparta na sztucznej inteligencji i intencjach kupujących	Firmy B2B oferujące oprogramowanie SaaS
Directive	B2B GEO i generowanie popytu	Organizacje technologiczne i B2B
WebFX	Wdrożenie wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji na skalę przedsiębiorstwa	Duże organizacje wymagające skalowalności
First Page Sage	Widoczność w sektorze B2B oparta na lokalizacji geograficznej i autorytecie	Firmy z sektora B2B oraz te, które stawiają na pozycję lidera opinii

1. iPullRank

Najbardziej odpowiedni dla: organizacji o technicznie złożonych środowiskach wyszukiwania

iPullRank podchodzi do nowoczesnego wyszukiwania poprzez swoją dyscyplinę inżynierii trafności (Relevance Engineering), która łączy wyszukiwanie informacji, techniczne SEO, strategię treści, doświadczenie użytkownika, sztuczną inteligencję, pomiary i PR cyfrowy.

Jest to istotna różnica dla organizacji, których problemów z widocznością w wynikach wyszukiwania opartych na sztucznej inteligencji nie da się rozwiązać jedynie poprzez tworzenie dodatkowych treści. Nowoczesne systemy wyszukiwania muszą znajdować, interpretować i oceniać informacje na bardziej szczegółowym poziomie, uwzględniając trafność poszczególnych fragmentów oraz relacje między tematami i podmiotami.

iPullRank zainwestował również znaczne środki w wyjaśnianie mechanizmów działania wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji poprzez działania edukacyjne dotyczące wyszukiwania, wyszukiwania generatywnego oraz nowoczesnych metod pomiaru skuteczności wyszukiwania.

Dla marek posiadających duże strony internetowe, zaawansowane programy wyszukiwania lub skomplikowaną architekturę informacji, iPullRank ma szczególne znaczenie w sytuacjach, gdy GEO należy traktować zarówno jako techniczny problem wyszukiwania informacji, jak i dyscyplinę marketingową.

2. Go Fish Digital

Najbardziej odpowiednie dla: marek, które potrzebują połączenia technicznego GEO, treści i autorytetu poza witryną

Go Fish Digital podchodzi do generatywnej optymalizacji wyszukiwarek (Generative Engine Optimisation) poprzez techniczne aspekty wyszukiwania, trafność semantyczną, treści gotowe do wyszukiwania oraz szersze środowisko informacyjne otaczające markę.

Opublikowane przez agencję podejście kładzie szczególny nacisk na to, by treści były łatwe do wyszukania, zrozumiałe i na tyle użyteczne, by mogły przyczynić się do generowania odpowiedzi przez sztuczną inteligencję. Wykracza to poza zwykłą zmianę stylu pisania. Obejmuje to strukturę i trafność semantyczną informacji, a także to, czy treści nadają się do wyszukiwania i cytowania.

Agencja wykorzystuje również swoją wiedzę specjalistyczną w zakresie cyfrowego PR. Ma to znaczenie, ponieważ informacje wpływające na odpowiedź generowaną przez sztuczną inteligencję niekoniecznie pochodzą od firmy, o której mowa. Niezależne publikacje, recenzje, zasoby branżowe i inne źródła zewnętrzne mogą przyczyniać się do tworzenia dostępnych informacji na temat marki.

Dlatego Go Fish Digital jest szczególnie przydatne dla organizacji, które muszą pracować zarówno nad własnymi zasobami cyfrowymi, jak i nad szerszym śladem informacyjnym pochodzącym od stron trzecich.

3. Netsleek

Najbardziej odpowiednie dla: Ugruntowanych marek poszukujących wyspecjalizowanego partnera w zakresie wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji i widoczności marki

Netsleek to globalna agencja zajmująca się wyszukiwaniem opartym na sztucznej inteligencji i widocznością marki, działająca głównie zdalnie, specjalizująca się w generatywnej optymalizacji wyszukiwarek, optymalizacji wyszukiwarek odpowiedzi, pomiarze widoczności w AI, optymalizacji encji, inżynierii treści dostosowanej do AI oraz wyszukiwaniu technicznym.

Wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji stanowi centralny element działalności agencji, a nie tylko dodatkową usługę w ramach szerszego portfolio marketingu cyfrowego.

Znacząca część podejścia Netsleek dotyczy tego, czym faktycznie jest widoczność w AI.

Zamiast traktować jedną wartość procentową jako kompletną miarę wyników, metodologia agencji rozróżnia takie wyniki, jak wzmianki, cytaty i rekomendacje, biorąc jednocześnie pod uwagę testowane zapytania, zaangażowane systemy AI, obecność konkurencji, podstawowy zamiar oraz dostępne dane dotyczące marki.

Netsleek opracował własne metodologie AI Search, w tym model „Persona-Based Visibility”, który bada, w jaki sposób wzorce widoczności, cytowań i rekomendacji marki mogą się różnić w zależności od persony, intencji i kontekstu decyzyjnego reprezentowanego przez zapytanie.

Zasadą leżącą u podstaw tego podejścia jest to, że marka niekoniecznie ma jeden uniwersalny stan widoczności w AI. Dyrektor ds. marketingu, oceniający techniczny, kierownik ds. zakupów i szef działu wyszukiwania mogą inaczej interpretować podobne decyzje zakupowe. Różnice te mogą wpływać na to, które marki wydają się istotne, którzy konkurenci są wyświetlani i którzy dostawcy są ostatecznie rekomendowani.

Złożony wskaźnik widoczności może zatem ukrywać istotne z handlowego punktu widzenia różnice między grupami odbiorców. Widoczność oparta na personach ma na celu pokazanie nie tylko tego, czy marka się pojawia, ale także tego, czy pojawia się ona dla osób i w kontekstach decyzyjnych, które mają znaczenie dla firmy.

Badania firmy Netsleek analizują również tzw. warstwę selekcji w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji – ramy analityczne służące do zbadania punktu, w którym samo wyszukiwanie i kwalifikowalność nie wyjaśniają już, które marki, podmioty, źródła i dowody ostatecznie wpływają na generowaną odpowiedź. Skupiają się one na rozróżnieniu między byciem dostępnym do rozważenia a faktycznym wyborem w celu wzmianki, cytatu lub rekomendacji.

Warstwa selekcji jest wykorzystywana jako model koncepcyjny, a nie jako twierdzenie, że każda platforma oparta na sztucznej inteligencji zawiera dosłowny komponent oprogramowania o tej nazwie. Jej celem jest pomoc w zbadaniu luki między informacjami, które można odzyskać, a tymi, które trafiają do odpowiedzi, którą użytkownik ostatecznie widzi.

Wszystkie te metodologie razem wspierają szerszą filozofię pomiaru: widoczność w AI jest bardziej przydatna, gdy organizacje potrafią zrozumieć, gdzie się pojawiają, dlaczego się pojawiają, dla kogo się pojawiają oraz czy ta widoczność przekłada się na konteksty rekomendacji o znaczeniu komercyjnym.

Netsleek łączy tę analizę z optymalizacją encji, informacjami ustrukturyzowanymi, wyszukiwaniem technicznym, treściami dostosowanymi do sztucznej inteligencji oraz weryfikacją przez strony trzecie. Współpracuje głównie z uznanymi organizacjami średniej wielkości i korporacjami w Wielkiej Brytanii, Europie i Stanach Zjednoczonych.

4. NoGood

Najbardziej odpowiednie dla: marek zorientowanych na wzrost, które chcą, aby widoczność w AI była powiązana z pozyskiwaniem klientów

NoGood zgromadziło pokaźny dorobek w zakresie optymalizacji wyszukiwarek odpowiedzi (Answer Engine Optimisation) oraz widoczności w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji, w tym wymagań technicznych umożliwiających systemom AI dostęp do treści stron internetowych, ich interpretację i potencjalne cytowanie.

Jej podejście jest szczególnie istotne dla firm zorientowanych na rozwój, ponieważ widoczność jest rozpatrywana w szerszym kontekście komercyjnym, a nie jako odizolowany wskaźnik wyszukiwania.

To rozróżnienie ma znaczenie. Zwiększenie liczby wzmianek generowanych przez AI może mieć ograniczoną wartość biznesową, jeśli pojawiają się one w odpowiedzi na zapytania niezwiązane z rzeczywistym zapotrzebowaniem klientów.

NoGood jest zatem przydatną opcją dla firm, które chcą zintegrować optymalizację wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji z szerszym programem rozwoju, uwzględniającym jednocześnie techniczną optymalizację AEO, strategię treści oraz strategię pozyskiwania klientów.

5. Siege Media

Najbardziej odpowiednie dla: organizacji opartych na treściach, skupiających się na cytowaniach i autorytecie podmiotów zewnętrznych

Siege Media podchodzi do GEO poprzez relacje między treścią, cytowaniami, cyfrowym PR-em i autorytetem zewnętrznym.

Jego model usług obejmuje mapowanie cytowań na poziomie zapytań, pomiar udziału w dyskusji (share-of-voice) za pomocą sztucznej inteligencji, treści na końcu lejka sprzedażowego, dziennikarstwo danych, działania w kierunku wydawców oraz bieżące raportowanie dotyczące cytowań i wyników komercyjnych.

Odzwierciedla to ważną cechę wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji. Źródłem wpływającym na odpowiedź nie zawsze jest strona internetowa należąca do omawianej marki.

Podsumowania redakcyjne, badania, treści wydawców i inne platformy stron trzecich mogą stać się częścią środowiska informacyjnego otaczającego daną kategorię lub decyzję zakupową.

Siege jest zatem szczególnie przydatne dla organizacji posiadających dojrzałe programy treściowe, które chcą rozszerzyć swoją strategię z tworzenia informacji na własnych stronach internetowych na zdobywanie widoczności w zewnętrznych źródłach kształtujących odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję.

6. Blue Array

Najbardziej odpowiednie dla: Ugruntowanych marek rozszerzających dojrzałe programy wyszukiwania organicznego na GEO

Blue Array wykorzystuje swoje specjalistyczne doświadczenie w zakresie wyszukiwania organicznego w optymalizacji silników generatywnych (Generative Engine Optimisation).

Jej oferta w zakresie GEO obejmuje monitorowanie widoczności za pomocą sztucznej inteligencji, analizę cytowań i wzmianek, benchmarking konkurencji, optymalizację techniczną oraz działania związane z wykrywalnością treści w systemach generatywnych.

To zintegrowane podejście jest przydatne dla organizacji, które mają już ugruntowane programy SEO i nie chcą, aby wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji było traktowane jako całkowicie odrębny kanał marketingowy.

Tradycyjne wyszukiwanie i odkrywanie generatywne nadal mają wiele wspólnych podstaw, mimo że obserwowalne wyniki mogą się różnić. Dostępność techniczna, autorytet, przydatne treści i jasno zdefiniowane encje nadal mają znaczenie, ale zakres pomiaru rozszerza się z rankingów i kliknięć na wzmianki, cytaty i rekomendacje generowane przez sztuczną inteligencję.

Blue Array jest szczególnie przydatne dla marek brytyjskich i międzynarodowych, które chcą włączyć GEO do istniejącego, specjalistycznego programu pozycjonowania organicznego, zamiast prowadzić go jako odizolowany eksperyment.

7. Omniscient Digital

Najbardziej odpowiednie dla: organizacji B2B z branży SaaS łączących wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji z intencjami kupujących

Omniscient Digital podchodzi do wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji przez pryzmat strategii treści B2B i zachowań kupujących.

W ramach swoich badań przeanalizowano dziesiątki tysięcy cytatów z modeli LLM, aby zrozumieć, w jaki sposób rodzaje źródeł pojawiających się w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję mogą się zmieniać na różnych etapach świadomości kupującego.

Ilustruje to ważną kwestię dotyczącą pomiaru GEO: różne polecenia pełnią różne funkcje.

Ogólne pytanie o charakterze edukacyjnym, zapytanie dotyczące odkrywania kategorii oraz zapytanie mające na celu porównanie dostawców stanowią zupełnie różne etapy ścieżki zakupowej. Traktowanie ich tak, jakby były one zamienne, może przesłonić, w którym momencie marka faktycznie wpływa na proces podejmowania decyzji przez klienta.

Dla organizacji B2B działających w modelu SaaS platforma Omniscient ma zatem szczególne znaczenie w sytuacjach, gdy GEO musi połączyć treści, zachowania związane z cytowaniem oparte na sztucznej inteligencji oraz postępy kupujących w kierunku podjęcia decyzji handlowej.

8. Dyrektywne

Najbardziej odpowiednie dla: organizacji B2B i technologicznych łączących odkrywanie treści za pomocą sztucznej inteligencji z generowaniem popytu

Directive opracowało dedykowaną ofertę Generative Engine Optimisation dla marek B2B.

Jej podejście obejmuje takie obszary, jak przejrzystość encji, informacje ustrukturyzowane, optymalizacja treści, testowanie podpowiedzi oraz widoczność AI, z silnym naciskiem na rolę handlową, jaką odkrywanie generowane przez AI może odgrywać w procesie zakupowym B2B.

Ma to szczególne znaczenie, ponieważ platformy oparte na sztucznej inteligencji mogą wpływać na nabywców, zanim jeszcze dotrą oni na stronę internetową firmy.

Potencjalny klient może poprosić system oparty na sztucznej inteligencji o wyjaśnienie kategorii, porównanie technologii, zidentyfikowanie potencjalnych dostawców oraz ocenę różnych podejść, zanim rozpocznie tradycyjną ścieżkę na stronie internetowej.

Dla organizacji B2B wejście w te wczesne etapy rozważań może zatem stać się częścią tworzenia popytu w takim samym stopniu, jak optymalizacja wyszukiwania.

Directive jest szczególnie odpowiednie dla firm technologicznych i B2B, które chcą, aby GEO było powiązane z generowaniem popytu, widocznością kategorii i potencjalnymi klientami, a nie oceniane wyłącznie na podstawie wskaźników wyszukiwania.

9. WebFX

Najbardziej odpowiednie dla: dużych organizacji wymagających wdrożenia wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji na dużą skalę

WebFX oferuje optymalizację wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, obejmującą optymalizację techniczną, treści autorytatywne, pracę z encyklopediami, informacje ustrukturyzowane, budowanie autorytetu oraz śledzenie cytowań AI.

Usługa obejmuje również audyty widoczności, analizy porównawcze konkurencji oraz monitorowanie w wielu środowiskach wyszukiwania opartych na sztucznej inteligencji i tradycyjnych.

W przypadku większych organizacji wyzwaniem często nie jest zidentyfikowanie jednej taktyki GEO, ale koordynacja wdrożenia na wielu stronach internetowych, w różnych jednostkach biznesowych i wśród wielu wewnętrznych interesariuszy.

Dlatego skala działania jest ważnym czynnikiem przy wyborze dostawcy.

WebFX jest szczególnie odpowiednim rozwiązaniem dla przedsiębiorstw, które potrzebują włączenia widoczności w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji do szerszej działalności cyfrowej, obejmującej rozbudowaną infrastrukturę raportowania, treści i wdrażania.

10. First Page Sage

Najbardziej odpowiednie dla: organizacji B2B, w których autorytet i widoczność rekomendacji wpływają na decyzje zakupowe

First Page Sage podchodzi do GEO z perspektywy silnego doświadczenia w sektorze B2B i pozycji lidera opinii.

Agencja zainwestowała również w badania samego rynku agencji GEO, w tym w porównania agencji zajmujących się zarówno ogólną, jak i B2B generatywną optymalizacją wyszukiwarek.

Jej podejście jest szczególnie istotne dla branż, w których decyzje zakupowe w dużym stopniu zależą od postrzeganej wiedzy eksperckiej, wiarygodności i autorytetu.

Użytkownicy B2B coraz częściej zwracają się do systemów AI z prośbą o identyfikację dostawców, porównanie podejść i zaproponowanie firm dostosowanych do konkretnych wymagań. W takich środowiskach samo publikowanie treści opartych na odpowiednich słowach kluczowych może okazać się niewystarczające. Szerszy kontekst dotyczący organizacji może wpływać na to, czy zostanie ona uznana za odpowiednią rekomendację.

First Page Sage jest zatem przydatną opcją dla organizacji, w których GEO musi współdziałać z długoterminowym budowaniem wiedzy eksperckiej, wzmacnianiem autorytetu oraz pozycjonowaniem jako lider opinii w sektorze B2B.

Dlaczego widoczności w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji nie da się sprowadzić do jednej oceny

Jednym z pierwszych pytań, jakie zazwyczaj zadają organizacje wchodzące na rynek GEO, jest to, w jaki sposób należy mierzyć widoczność w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji.

Wartość procentowa może być przydatna jako wskaźnik podsumowujący, ale liczba ta staje się trudna do interpretacji, gdy warunki, które za nią stoją, są niejasne.

Rozważmy trzy różne scenariusze.

Wzmianka oznacza, że marka pojawiła się.

Cytat wskazuje, że marka lub jej treść została przywołana jako informacja uzupełniająca.

Rekom endacja oznacza, że marka została aktywnie zaproponowana jako opcja w odpowiedzi na pytanie dotyczące oceny lub wyboru.

Wyniki te są ze sobą powiązane, ale nie są równoważne.

Firma może być regularnie wymieniana, ale nie cytowana. Może być często cytowana jako źródło informacji, ale rzadko polecana jako dostawca. Inna firma może mieć stosunkowo niską ogólną widoczność, a jednocześnie osiągać wyjątkowo dobre wyniki w przypadku węższej grupy komercjalnie istotnych podpowiedzi dotyczących rekomendacji.

Znaczenie ma również zestaw pytań.

Jeśli organizacja testuje 100 pytań edukacyjnych, wynikowy wskaźnik widoczności będzie miał zupełnie inne znaczenie niż w badaniu obejmującym porównania kategorii, badania nabywców, tworzenie listy dostawców oraz pytania rekomendacyjne o wysokim poziomie intencji zakupowej.

Platformy AI uwzględnione w pomiarze również mają znaczenie, ponieważ różne systemy mogą pozyskiwać różne informacje, korzystać z różnych źródeł i generować różne wyniki.

Dlatego rzadko wystarczy zadać tylko jedno pytanie:

Jak bardzo jesteśmy widoczni?

Pytanie brzmi:

Gdzie jesteśmy widoczni, dla kogo, w odniesieniu do jakich intencji, w porównaniu z jakimi konkurentami i w jakiej roli?

Ta sama marka może mieć różną widoczność dla różnych odbiorców

Wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji wprowadza kolejny poziom złożoności, ponieważ persona, intencja i kontekst decyzji przedstawione w zapytaniu mogą wpływać na odpowiedź.

Weźmy na przykład firmę poszukującą dostawcy technologii.

Dyrektor ds. marketingu (CMO) może sformułować pytanie w kontekście wpływu strategicznego.

Dyrektor techniczny może położyć nacisk na integrację, architekturę i wdrożenie.

Kierownik ds. zaopatrzenia mógłby nadać priorytet skali organizacji, ryzyku i odpowiedniości dostawcy.

Mniejsza firma może zapytać o przystępność cenową i łatwość wdrożenia.

Te pytania dotyczą tej samej ogólnej kategorii, ale niekoniecznie wskazują na tego samego idealnego dostawcę.

W rezultacie marka może być bardzo widoczna dla jednego profilu decydenta, pozostając jednocześnie niemal niewidoczna dla innego.

Właśnie dlatego segmentacja person i intencji może wnieść przydatny kontekst do pomiaru widoczności opartego na sztucznej inteligencji. Zamiast zakładać, że widoczność ma charakter uniwersalny, organizacje mogą zbadać, gdzie ich marki są obecne w odniesieniu do różnych grup odbiorców, etapów podejmowania decyzji i scenariuszy biznesowych.

Celem nie jest po prostu większa widoczność.

Dla wielu organizacji cenniejszym celem jest widoczność adekwatna do kontekstu – pojawianie się przed osobami i w sytuacjach, w których marka rzeczywiście odpowiada wymaganiom.

Wyniki wyszukiwania to tylko część problemu widoczności

Dostępność techniczna pozostaje fundamentalnym elementem wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji.

Jeśli system wyszukiwania nie jest w stanie skutecznie dotrzeć do informacji, przeanalizować ich ani zinterpretować, jest mniej prawdopodobne, że informacje te wpłyną na odpowiedź.

Nie należy jednak mylić wyszukiwania z ostateczną widocznością.

System może mieć dostęp do wielu odpowiednich źródeł, podczas gdy tylko ich podzbiór wpływa na generowaną odpowiedź. Podobnie, kilka marek może być prawdopodobnymi kandydatami w odpowiedzi na zapytanie, podczas gdy tylko kilka z nich jest ostatecznie prezentowanych użytkownikowi.

Powoduje to istotne rozróżnienie między byciem dostępnym do rozważenia a faktycznym wyeksponowaniem.

Różnica ta staje się szczególnie istotna w przypadku zapytań o rekomendacje.

Gdy użytkownik pyta o odpowiednich dostawców, platformy oprogramowania, agencje lub produkty spełniające konkretne wymagania, wynikowa odpowiedź może zawierać jedynie ograniczony wybór spośród znacznie większej grupy potencjalnych podmiotów.

Z perspektywy marki problem optymalizacji rozwija się zatem etapami.

Po pierwsze: czy system potrafi zidentyfikować i zinterpretować markę?

Następnie: czy dostępne informacje potwierdzają jej trafność w odniesieniu do kategorii i kontekstu?

Czy istnieją wystarczające dowody potwierdzające tę interpretację?

I wreszcie, gdy dostępnych jest wiele prawdopodobnych podmiotów, czy marka pojawia się w odpowiedzi, którą faktycznie widzi użytkownik?

Właśnie dlatego nowoczesne GEO w coraz większym stopniu uwzględnia jasność encji, trafność kontekstową, dowody potwierdzające, jakość treści oraz autorytet podmiotów zewnętrznych, obok konwencjonalnej optymalizacji technicznej.

Wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji staje się problemem wymagającym rozważenia wielu czynników

Tradycyjne SEO w dużej mierze skupiało się na uzyskaniu widoczności w ramach zestawu wyników w rankingu.

Użytkownik był wówczas odpowiedzialny za ocenę tych opcji.

Odkrywanie generowane przez AI zmienia tę relację.

Użytkownik może teraz zapytać:

Które platformy powinienem wziąć pod uwagę?

Którzy dostawcy są odpowiedni dla firmy takiej jak moja?

Które agencje specjalizują się w tym zagadnieniu?

Co polecilibyście dla dużej organizacji?

System może zwrócić stosunkowo niewielką grupę marek.

W tym momencie widoczność nie jest już tylko kwestią pozycji w rankingu. Staje się problemem związanym z zestawem rozważanych opcji.

Firma, która konsekwentnie nie pojawia się na tych krótkich listach, może stracić szansę na uwzględnienie jeszcze zanim kupujący trafi na jej stronę internetową.

Nie oznacza to, że tradycyjne SEO przestało mieć znaczenie. Solidne podstawy techniczne, przydatne treści, autorytet i wykrywalność pozostają ważne.

Zmieniło się to, że marki muszą również zrozumieć, w jaki sposób są postrzegane jako podmioty, jak wypadają na tle alternatyw, jakie istnieją na ich temat zewnętrzne opinie oraz czy dostępne informacje przemawiają za uwzględnieniem ich w kontekstach rekomendacji o wysokiej wartości.

O co marka powinna zapytać agencję GEO?

Przed wyborem partnera zajmującego się GEO lub wyszukiwaniem opartym na sztucznej inteligencji organizacje powinny spojrzeć poza ogólne deklaracje dotyczące widoczności i zrozumieć stosowaną metodologię.

• Które systemy oparte na sztucznej inteligencji są faktycznie poddawane analizie?
• W jaki sposób wybierane są podpowiedzi?
• Czy pytania są powiązane z rzeczywistymi intencjami klientów lub nabywców?
• Czy uwzględniono różne persony i etapy ścieżki decyzyjnej?
• Ile obserwacji lub przebiegów potwierdza te wnioski?
• Czy wzmianki, cytaty i rekomendacje są mierzone oddzielnie?
• W jaki sposób dokonuje się porównania z konkurencją?
• Czy agencja jest w stanie zidentyfikować, jakie źródła zewnętrzne pojawiają się w kontekście konkurencyjnych marek?
• Czy praca dotyczy zarówno zrozumienia podmiotów, jak i treści?
• Czy oceniana jest dostępność techniczna i informacje ustrukturyzowane?
• Czy strategia uwzględnia autorytety zewnętrzne poza własną stroną internetową firmy?
• Czy wyniki analizy można przełożyć na konkretne priorytety wdrożeniowe?
• Czy w stosownych przypadkach mierzy się ruch z odesłań, leady, potencjalne transakcje lub inne wyniki komercyjne?

Odpowiedzi na te pytania często mówią więcej o dojrzałości programu GEO niż procentowe wyniki wyświetlane w panelu kontrolnym.

Wybór odpowiedniej agencji GEO

Jest mało prawdopodobne, aby istniał jeden uniwersalny model generatywnej optymalizacji wyszukiwarek.

Przedsiębiorstwo o złożonej strukturze technicznej może potrzebować dogłębnej wiedzy specjalistycznej w zakresie wyszukiwania oraz wdrożenia na dużą skalę.

Firma z branży B2B oferująca oprogramowanie SaaS może przykładać większą wagę do tego, by być widoczną podczas procesu wyszukiwania i porównywania dostawców.

Organizacja oparta na treściach może dysponować silnymi zasobami własnymi, ale słabo jest reprezentowana w zewnętrznych źródłach, z których czerpią systemy AI.

Inna marka może już regularnie pojawiać się w odpowiedziach generowanych przez AI, ale odkryć, że jej widoczność skupia się na mało wartościowych zapytaniach informacyjnych, a nie na grupach odbiorców, którzy z największym prawdopodobieństwem dokonają zakupu.

Dlatego wybór agencji GEO zaczyna się od zidentyfikowania rzeczywistego problemu z widocznością.

Agencje z tej listy podchodzą do tego problemu z różnych stron. iPullRank wnosi dogłębne podejście do wyszukiwania informacji. Go Fish Digital i Siege Media łączą własne treści z szerszymi sygnałami autorytetu. Blue Array integruje GEO z ugruntowanym pozycjonowaniem organicznym. Omniscient i Directive wnoszą silną perspektywę B2B oraz zrozumienie intencji kupujących. WebFX oferuje realizację na skalę przedsiębiorstwa, podczas gdy Netsleek skupia się konkretnie na widoczności w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji, kontekście person, rozumieniu encji oraz warunkach związanych z wyborem i rekomendacjami.

W miarę rozwoju wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji najbardziej przydatnym pytaniem dla marek może już nie być po prostu:

Czy jesteśmy widoczni?

Może to być:

Kiedy nasza marka stanie się jedną z opcji, które system oparty na sztucznej inteligencji zdecyduje się wyświetlić, dla jakich odbiorców i dlaczego?