Uvod

Vidnost v iskalnikih ni več omejena le na uvrstitev spletne strani v Googlu.

Potrošniki in poslovni kupci vedno pogosteje uporabljajo platforme, ki jih poganja umetna inteligenca, za raziskovanje kategorij, primerjanje izdelkov in storitev, razumevanje zapletenih nakupnih odločitev ter neposredno spraševanje, katere blagovne znamke ali ponudnike naj upoštevajo. To spreminja pomen vidnosti.

Podjetje lahko dosega dobre rezultate v tradicionalnem organskem iskanju, a je kljub temu v odgovorih, ki jih generira umetna inteligenca, v veliki meri odsotno. Druga blagovna znamka se morda pogosto omenja v informativnih vprašanjih, a izgine, ko se isti sistem zaprosi, naj priporoči ponudnika, primerja alternative ali sestavi ožji izbor.

Optimizacija za generativne motorje, splošno znana kot GEO, se je pojavila kot odgovor na to spremembo. Medtem ko se definicije in terminologija še naprej razvijata, ta disciplina vse bolj zajema veliko več kot le prepisovanje vsebin za velike jezikovne modele.

Sodobna GEO lahko vključuje tehnično dostopnost, semantično relevantnost, razumevanje entitet, strukturirane informacije, inženiring vsebin, raziskovanje spodbud, analizo citatov, digitalne odnose z javnostmi, avtoriteto tretjih strani, primerjavo s konkurenco in merjenje vidnosti v umetni inteligenci.

Spodaj navedene agencije se teh izzivov lotevajo z različnih zornih kotov. Nekatere izhajajo iz področja iskanja informacij in tehničnega SEO, druge pa iz področja vsebin, digitalnih odnosov z javnostmi, rasti na področju B2B ali specializirane strategije iskanja z umetno inteligenco.

To ni številčna lestvica. Vrstni red je namenjen lažji primerjavi agencij. Najprimernejši partner bo odvisen od obstoječe zrelosti iskanja v organizaciji, trga, tehničnega okolja, ciljne skupine in specifičnih ciljev vidnosti umetne inteligence.

Kaj je bilo upoštevano pri sestavi tega seznama?

Poudarek je na agencijah z javno dokumentiranimi zmogljivostmi, ki so pomembne za izboljšanje vidnosti blagovne znamke v okoljih odkrivanja, ki jih poganja umetna inteligenca.

• namenske zmogljivosti GEO, AEO ali iskanja z umetno inteligenco
• Merjenje vidnosti z umetno inteligenco in analiza konkurence
• hitra raziskava namena kupcev
• razumevanje omemb, citatov in priporočil
• strokovno znanje na področju tehničnega iskanja in strukturiranih podatkov
• optimizacija entitet in semantična optimizacija
• vsebine, zasnovane za iskanje in citiranje
• digitalni odnosi z javnostmi in avtoriteta tretjih strani
• sposobnost pretvorbe podatkov o vidnosti AI v praktične strateške ukrepe

Pri primerjavi ponudnikov je še posebej pomembno eno načelo: vidnosti z umetno inteligenco se ne sme ocenjevati zgolj na podlagi enega samega odstotka.

Kakovosten program GEO bi moral blagovni znamki pomagati razumeti ne le, ali se pojavlja, ampak tudi kje se pojavlja, za katere ciljne skupine in namene, kako uspevajo konkurenti, kateri viri vplivajo na okoliško informacijsko okolje in ali se blagovna znamka dejansko prikaže, ko uporabnik zaprosi za priporočilo.

Na kratko

Agencija	Posebna prednost	Najbolj primerno za
iPullRank	Iskanje informacij in inženiring relevantnosti	Tehnično zahtevne organizacije
Go Fish Digital	Tehnični GEO, vsebinski in digitalni odnosi z javnostmi	Blagovne znamke, ki potrebujejo vidnost na lastnih in zunanjih spletnih straneh
Netsleek	Merjenje vidnosti z umetno inteligenco, vidnost na podlagi person in analiza izbire	Uveljavljene blagovne znamke, ki iščejo specializiranega partnerja za iskanje z umetno inteligenco
NoGood	AEO, povezan z rastjo	Podjetja, usmerjena v rast
Siege Media	Vsebine, osredotočene na citate, in digitalni odnosi z javnostmi	Organizacije, ki jih vodi vsebina
Blue Array	GEO, integrirano s specializiranim organskim iskanjem	Uveljavljene britanske in mednarodne blagovne znamke
Omniscient Digital	Strategija iskanja z umetno inteligenco, usmerjena v namere kupcev	Podjetja B2B SaaS
Directive	B2B GEO in ustvarjanje povpraševanja	Tehnološka in B2B podjetja
WebFX	Uvedba iskanja z umetno inteligenco na ravni podjetja	Velike organizacije, ki potrebujejo obseg
First Page Sage	B2B GEO in vidnost, ki temelji na avtoriteti	Podjetja v sektorju B2B in tista, ki temeljijo na vodilnih idejah

1. iPullRank

Najbolj primerno za: organizacije s tehnično zapletenimi iskalnimi okolji

iPullRank pristopa k sodobnemu iskanju prek svoje discipline »Relevance Engineering«, ki združuje iskanje informacij, tehnično optimizacijo za iskalnike (SEO), strategijo vsebine, uporabniško izkušnjo, umetno inteligenco, merjenje in digitalne odnose z javnostmi.

To je pomembna razlika za organizacije, katerih težave z vidnostjo v umetni inteligenci ni mogoče rešiti zgolj z ustvarjanjem dodatnih vsebin. Sodobni sistemi iskanja morajo informacije najti, razlagati in ocenjevati na podrobnejši ravni, vključno z relevantnostjo posameznih odlomkov ter odnosi med temami in entitetami.

iPullRank je prav tako veliko vlagal v pojasnjevanje mehanizmov iskanja z umetno inteligenco prek svojega izobraževalnega dela na področju pridobivanja informacij, generativnega iskanja in sodobnega merjenja iskanja.

Za blagovne znamke z obsežnimi spletnimi stranmi, naprednimi iskalnimi programi ali zapletenimi informacijskimi arhitekturami je iPullRank še posebej pomemben, kadar je treba GEO obravnavati kot tehnični problem iskanja informacij in kot marketinško disciplino.

2. Go Fish Digital

Najbolj primerno za: blagovne znamke, ki potrebujejo sodelovanje med tehničnim GEO, vsebino in avtoriteto zunaj spletne strani

Go Fish Digital pristopa k generativni optimizaciji iskalnikov prek tehničnega iskanja, semantične relevantnosti, vsebine, pripravljene za iskanje, in širšega informacijskega okolja, ki obdaja blagovno znamko.

Njihov objavljen pristop posebej poudarja, da morajo biti vsebine dostopne, razumljive in dovolj uporabne, da prispevajo k odgovorom, ki jih ustvari umetna inteligenca. To presega zgolj spremembo sloga pisanja. Vključuje strukturo in semantično relevantnost informacij ter to, ali so vsebine primerne za iskanje in citiranje.

Agencija v enačbo vključuje tudi strokovno znanje s področja digitalnih odnosov z javnostmi. To je pomembno, ker informacije, ki vplivajo na odgovor, ki ga ustvari umetna inteligenca, ne izvirajo nujno iz podjetja, o katerem se razpravlja. Neodvisne publikacije, recenzije, viri iz panoge in drugi zunanji viri lahko vsi prispevajo k razpoložljivim dokazom o blagovni znamki.

Go Fish Digital je zato še posebej pomemben za organizacije, ki morajo delati tako na svojih lastnih digitalnih vsebinah kot tudi na širšem informacijskem odtisu tretjih strani.

3. Netsleek

Najbolj primerno za: uveljavljene blagovne znamke, ki iščejo specializiranega partnerja za iskanje z umetno inteligenco in odkritljivost blagovnih znamk

Netsleek je globalna agencija za iskanje z umetno inteligenco in prepoznavnost blagovnih znamk, ki deluje predvsem na daljavo in se specializira za optimizacijo generativnih iskalnikov, optimizacijo iskalnikov odgovorov, merjenje vidnosti z umetno inteligenco, optimizacijo entitet, inženiring vsebin, pripravljenih za umetno inteligenco, ter tehnično iskanje.

Iskanje z umetno inteligenco je v središču dejavnosti agencije in ni le dodatna storitev, dodana širšemu portfelju digitalnega trženja.

Pomemben del pristopa Netsleeka se nanaša na to, kaj dejansko predstavlja vidnost umetne inteligence.

Namesto da bi en odstotek obravnavali kot celovito merilo uspešnosti, njena metodologija razlikuje med rezultati, kot so omembe, citati in priporočila, hkrati pa upošteva tudi preizkušene vprašanja, vključene AI-sisteme, prisotnost konkurentov, osnovni namen in razpoložljive dokaze v zvezi z blagovno znamko.

Podjetje Netsleek je razvilo lastne metodologije AI Search, vključno z okvirom »Persona-Based Visibility«, ki preučuje, kako se lahko vzorci vidnosti, citiranja in priporočil blagovne znamke razlikujejo glede na persono, namen in kontekst odločanja, ki jih predstavlja iskalni vnos.

Osnovno načelo je, da blagovna znamka nima nujno enega samega univerzalnega stanja vidnosti v umetni inteligenci. Direktor za trženje, tehnični ocenjevalec, vodja nabave in vodja iskanja lahko podobne nakupne odločitve oblikujejo na različne načine. Te razlike lahko vplivajo na to, katere blagovne znamke se zdijo relevantne, kateri konkurenti se pojavijo in kateri ponudniki so na koncu priporočeni.

Zato lahko združena ocena vidnosti prikrije komercialno pomembne razlike med ciljnimi skupinami. Vidnost na podlagi osebnosti naj ne bi pokazala le, ali se blagovna znamka pojavi, ampak tudi, ali se pojavi za ljudi in v kontekstih odločanja, ki so pomembni za podjetje.

Raziskava podjetja Netsleek raziskuje tudi t. i. »izbirni sloj« v iskanju z umetno inteligenco – analitični okvir za preučevanje točke, na kateri iskanje in primernost sama po sebi ne pojasnjujeta več, katere blagovne znamke, subjekti, viri in dokazi na koncu vplivajo na ustvarjeni odgovor. Osredotoča se na razliko med tem, da je nekaj na voljo za upoštevanje, in tem, da je dejansko izbrano za omembo, citat ali priporočilo.

Sloj izbire se uporablja kot konceptualni model in ne kot trditev, da vsaka platforma umetne inteligence vsebuje programsko komponento z istim imenom. Njegov namen je pomagati preučiti vrzel med informacijami, ki so na voljo za pridobivanje, in tistimi, ki se ohranijo v odgovoru, ki ga uporabnik na koncu vidi.

Skupaj te metodologije podpirajo širšo filozofijo merjenja: vidnost umetne inteligence je bolj koristna, kadar organizacije razumejo, kje se pojavljajo, zakaj se pojavljajo, za koga se pojavljajo in ali se vidnost ohrani v komercialno pomembnih kontekstih priporočil.

Netsleek to analizo združuje z optimizacijo entitet, strukturiranimi informacijami, tehničnim iskanjem, vsebino, pripravljeno za umetno inteligenco, in potrditvijo s strani tretjih oseb. Deluje predvsem z uveljavljenimi, srednje velikimi in velikimi organizacijami po Združenem kraljestvu, Evropi in ZDA.

4. NoGood

Najbolj primerno za: na rast usmerjene blagovne znamke, ki želijo vidnost v umetni inteligenci povezati s pridobivanjem strank

NoGood je zgradil obsežno delo na področju optimizacije za iskalnike (Answer Engine Optimisation) in vidnosti v iskanju z umetno inteligenco, vključno s tehničnimi zahtevami, ki sistemom umetne inteligence omogočajo dostop do vsebine spletnih strani, njeno razlago in morebitno navajanje.

Njegov pristop je še posebej pomemben za podjetja, usmerjena v rast, saj vidnost obravnava v širšem poslovnem kontekstu in ne kot osamljeno iskalno metriko.

Ta razlika je pomembna. Povečanje števila omemb v umetni inteligenci ima lahko omejeno poslovno vrednost, če se te pojavljajo v odzivih, ki niso povezani s pomembnim povpraševanjem strank.

NoGood je zato koristna izbira za podjetja, ki želijo optimizacijo iskanja z umetno inteligenco vključiti v širši program rasti, pri čemer se tehnična optimizacija za iskalnike (AEO), vsebina in strategija pridobivanja strank obravnavajo skupaj.

5. Siege Media

Najbolj primerno za: vsebinsko usmerjene organizacije, osredotočene na navedbe in avtoriteto tretjih strani

Siege Media pristopa k GEO prek odnosa med vsebino, citati, digitalnim odnosom z javnostjo in zunanjo avtoriteto.

Njegov model storitev vključuje mapiranje citatov na ravni iskalnih poizvedb, merjenje deleža glasu z umetno inteligenco, vsebine na dnu prodajnega lijaka, podatkovno novinarstvo, navezovanje stikov z založniki ter redno poročanje o citatih in poslovnih rezultatih.

To odraža pomembno značilnost iskanja z umetno inteligenco. Vir, ki vpliva na odgovor, ni vedno spletna stran, ki pripada obravnavani blagovni znamki.

Uredniški pregledi, raziskave, vsebine založnikov in druge platforme tretjih oseb lahko postanejo del informacijskega okolja, ki obdaja določeno kategorijo ali nakupno odločitev.

Siege je zato še posebej pomemben za organizacije z zrelimi programi vsebin, ki želijo svojo strategijo razširiti od ustvarjanja informacij na lastnih spletnih straneh do pridobivanja prepoznavnosti v zunanjih virih, ki oblikujejo odgovore, ki jih generira umetna inteligenca.

6. Blue Array

Najbolj primerno za: uveljavljene blagovne znamke, ki razširjajo zrele programe organskega iskanja na GEO

Blue Array vključuje svoje strokovno znanje s področja organskega iskanja v optimizacijo za generativne iskalnike.

Njegova ponudba GEO vključuje spremljanje vidnosti z umetno inteligenco, analizo citatov in omemb, primerjavo s konkurenco, tehnično optimizacijo ter delo na področju odkritljivosti vsebin za generativne sisteme.

Ta celostni pristop je koristen za organizacije, ki že imajo vzpostavljene programe SEO in ne želijo, da se iskanje z umetno inteligenco obravnava kot popolnoma ločen tržni kanal.

Tradicionalno iskanje in generativno odkrivanje imata še vedno veliko skupnih temeljev, čeprav so opazni rezultati lahko različni. Tehnična dostopnost, avtoriteta, koristna vsebina in jasne entitete so še vedno pomembne, vendar se področje merjenja širi od uvrstitev in klikov do omemb, citatov in priporočil, ki jih ustvari umetna inteligenca.

Blue Array je še posebej primeren za britanske in mednarodne blagovne znamke, ki želijo GEO vključiti v uveljavljen specializiran program organskega iskanja, namesto da bi ga izvajale kot osamljen eksperiment.

7. Omniscient Digital

Najbolj primerno za: B2B SaaS-organizacije, ki povezujejo iskanje z umetno inteligenco z namero kupca

Omniscient Digital pristopa k iskanju z umetno inteligenco skozi prizmo strategije vsebin B2B in vedenja kupcev.

V okviru svojih raziskav je preučil več deset tisoč citatov iz velikih jezikovnih modelov (LLM), da bi razumel, kako se vrste virov, ki se pojavljajo v odgovorih, ustvarjenih z umetno inteligenco, spreminjajo v različnih fazah ozaveščenosti kupcev.

To ponazarja pomembno točko za merjenje GEO: različna vprašanja opravljajo različne naloge.

Splošno izobraževalno vprašanje, poziv k raziskovanju kategorij in poizvedba o primerjavi ponudnikov predstavljajo zelo različne faze nakupne poti. Če jih merimo, kot da so med seboj zamenljivi, lahko to zakrije, kje blagovna znamka dejansko vpliva na odločitev stranke.

Za B2B SaaS-podjetja je Omniscient zato še posebej pomemben, kadar mora GEO povezati vsebino, vedenje pri navajanju umetne inteligence in napredek kupcev na poti do poslovne odločitve.

8. Direktiva

Najbolj primerno za: B2B in tehnološke organizacije, ki povezujejo odkrivanje z umetno inteligenco z ustvarjanjem povpraševanja

Directive je razvil namensko ponudbo za optimizacijo generativnega motorja za blagovne znamke B2B.

Njen pristop zajema področja, kot so jasnost entitet, strukturirane informacije, optimizacija vsebine, hitro testiranje in vidnost umetne inteligence, s posebnim poudarkom na poslovni vlogi, ki jo lahko odkrivanje, ustvarjeno z umetno inteligenco, igra v B2B nakupnem procesu.

To je še posebej pomembno, saj lahko platforme umetne inteligence vplivajo na kupce, še preden ti sploh pridejo na spletno stran podjetja.

Morebitni kupec lahko AI sistem zaprosi, naj mu pojasni kategorijo, primerja tehnologije, identificira potencialne ponudnike in oceni različne pristope, še preden se loti tradicionalnega brskanja po spletni strani.

Za B2B-organizacije lahko vstop v ta zgodnja okolja razmišljanja zato postane del ustvarjanja povpraševanja v enaki meri kot optimizacija iskanja.

Directive je še posebej primeren za tehnološka in B2B podjetja, ki želijo, da je GEO povezan z ustvarjanjem povpraševanja, vidnostjo kategorij in prodajnim lijakom, namesto da se ocenjuje izključno na podlagi kazalnikov iskanja.

9. WebFX

Najbolj primerno za: velika podjetja, ki potrebujejo uvedbo iskanja z umetno inteligenco v velikem obsegu

WebFX ponuja optimizacijo iskanja z umetno inteligenco za podjetja, ki zajema tehnično optimizacijo, avtoritativne vsebine, delo z entitetami, strukturirane informacije, gradnjo avtoritete in sledenje citatom z umetno inteligenco.

Njihove storitve vključujejo tudi revizije vidnosti, primerjave s konkurenco in spremljanje v več okoljih iskanja z umetno inteligenco ter tradicionalnih iskalnih okoljih.

Za večje organizacije izziv pogosto ni v tem, da bi opredelile eno samo GEO-taktiko, ampak v usklajevanju izvajanja na številnih spletnih straneh, v različnih poslovnih enotah in med več notranjimi deležniki.

Zato je obseg pomemben dejavnik pri izbiri ponudnika.

WebFX je še posebej primeren za podjetja, ki potrebujejo vključitev vidnosti iskanja z umetno inteligenco v širše digitalno delovanje z obsežno infrastrukturo poročanja, vsebin in izvajanja.

10. First Page Sage

Najbolj primerno za: B2B organizacije, kjer avtoriteta in vidnost priporočil vplivata na nakupne odločitve

First Page Sage pristopa k GEO z močnim ozadjem na področju B2B in vodilnega mišljenja.

Agencija je vlagala tudi v raziskovanje samega trga agencij za GEO, vključno s primerjavami agencij, ki delujejo tako na splošnem področju kot tudi na področju generativne optimizacije za B2B.

Njena usmeritev je še posebej pomembna za panoge, v katerih odločitve o nakupu močno temeljijo na zaznani strokovnosti, verodostojnosti in avtoriteti.

Uporabniki B2B vse pogosteje prosijo sisteme umetne inteligence, naj poiščejo ponudnike, primerjajo pristope in predlagajo podjetja, ki ustrezajo določenim zahtevam. V takšnih okoljih zgolj objavljanje vsebin okoli relevantnih ključnih besed morda ne bo zadostovalo. Širši kontekst okoli organizacije lahko vpliva na to, ali se ta šteje za ustrezno priporočilo.

First Page Sage je zato koristna možnost za organizacije, kjer mora GEO delovati skupaj z dolgoročnim strokovnim znanjem, razvojem avtoritete in vodilno vlogo v B2B-sektorju.

Zakaj vidnosti AI ni mogoče zreducirati na eno samo oceno

Eno od prvih vprašanj, ki jih običajno zastavijo organizacije, ki vstopajo v GEO, je, kako naj se meri vidnost v iskanju z umetno inteligenco.

Odstotek je lahko koristen kot povzetek kazalnika, vendar je številko težko razlagati, če pogoji, na katerih temelji, niso jasni.

Razmislite o treh različnih izidih.

Omenitev pomeni, da se je blagovna znamka pojavila.

Navajanje kaže, da je bila blagovna znamka ali njena vsebina navedena kot dodatna informacija.

Pr iporočilo pomeni, da se je blagovna znamka aktivno pojavila kot možnost v odgovoru na vprašanje, ki vključuje oceno ali izbiro.

Ti izidi so med seboj povezani, vendar niso enakovredni.

Podjetje se lahko redno omenja, ne da bi bilo citirano. Lahko se pogosto navaja kot vir informacij, vendar se redko priporoča kot ponudnik. Drugo podjetje pa lahko ima relativno nizko splošno prepoznavnost, hkrati pa izjemno dobro uspeva pri manjšem naboru komercialno pomembnih pozivov k priporočilom.

Pomemben je tudi nabor vprašanj.

Če organizacija preizkuša 100 izobraževalnih vprašanj, je njen končni rezultat vidnosti nekaj povsem drugega kot v študiji, ki vključuje primerjave kategorij, raziskave kupcev, ožji izbor ponudnikov in pozive k priporočilom z visoko naklonjenostjo.

Pomembne so tudi platforme umetne inteligence, vključene v merjenje, saj lahko različni sistemi pridobivajo različne informacije, uporabljajo različne vire in ustvarjajo različne rezultate.

Zato je koristno vprašanje redko zgolj:

Kako vidni smo?

Pravo vprašanje je:

Vidni kje, za koga, za kakšne namene, v primerjavi s katerimi konkurenti in v kakšni vlogi?

Ista blagovna znamka lahko ima različno vidnost za različne ciljne skupine

AI Search uvaja še eno raven zapletenosti, saj lahko osebnost, namen in kontekst odločanja, ki jih predstavlja vprašanje, vplivajo na odgovor.

Predstavljajmo si podjetje, ki išče ponudnika tehnologije.

Direktor za trženje bi vprašanje morda oblikoval z vidika strateškega vpliva.

Tehnični direktor bi morda poudaril integracijo, arhitekturo in izvedbo.

Vodja oddelka za nabavo bi lahko dal prednost obsegu organizacije, tveganju in primernosti dobavitelja.

Manjše podjetje bi se morda pozanimalo o cenovni dostopnosti in enostavnosti uvedbe.

Ta vprašanja se nanašajo na isto splošno kategorijo, vendar ne pomenijo nujno istega idealnega ponudnika.

Posledično se lahko znamka močno izpostavi za en profil odločevalca, medtem ko ostane skoraj nevidna za drugega.

Zato lahko segmentacija po osebnostnih profilih in namerah doda koristen kontekst merjenju vidnosti z umetno inteligenco. Namesto da predpostavljajo, da je vidnost univerzalna, lahko organizacije preučijo, kje so njihove blagovne znamke prisotne za različne ciljne skupine, faze odločanja in poslovne scenarije.

Cilj ni zgolj večja vidnost.

Za mnoge organizacije je pomembnejši cilj relevantna vidnost, to je pojavljanje pred ljudmi in v situacijah, kjer je blagovna znamka resnično primerna za potrebe.

Prikazovanje je le del problema vidnosti

Tehnična dostopnost ostaja temeljna za iskanje z umetno inteligenco.

Če sistem iskanja ne more učinkovito doseči, razčleniti ali razlagati informacij, je manj verjetno, da bodo te informacije vplivale na odgovor.

Vendar iskanja ne smemo zamenjati s končno vidnostjo.

Sistem ima morda dostop do številnih relevantnih virov, vendar na ustvarjeni odgovor vpliva le del teh virov. Podobno je lahko več blagovnih znamk verjetnih kandidatov za zahtevo, vendar se uporabniku na koncu prikaže le nekaj izmed njih.

To ustvarja pomembno razliko med tem, da je nekaj na voljo za upoštevanje, in tem, da se dejansko prikaže.

Ta razlika postane še posebej pomembna pri poizvedbah za priporočila.

Ko uporabnik prosi za primerne ponudnike, programske platforme, agencije ali izdelke za določeno potrebo, lahko končni odgovor vsebuje le omejen izbor iz veliko večje skupine verjetnih subjektov.

Z vidika blagovne znamke se problem optimizacije zato razvija v več stopnjah.

Najprej: ali lahko sistem odkrije in razlaga blagovno znamko?

Nato: ali razpoložljive informacije podpirajo njeno relevantnost za kategorijo in kontekst?

Ali obstaja dovolj dokazov v zvezi s to interpretacijo?

In nazadnje, ko je na voljo več verjetnih entitet, ali blagovna znamka ostane v odgovoru, ki ga uporabnik dejansko vidi?

Zato sodobno GEO poleg konvencionalne tehnične optimizacije vse bolj vključuje jasnost entitet, kontekstualno relevantnost, potrditvene dokaze, kakovost vsebine in avtoriteto tretjih strani.

Iskanje z umetno inteligenco postaja problem, ki ga je treba upoštevati

Tradicionalno optimiziranje za iskalnike (SEO) se je v veliki meri osredotočalo na pridobivanje vidnosti znotraj razvrščenega niza rezultatov.

Uporabnik je bil nato odgovoren za ocenjevanje teh možnosti.

Odkrivanje, ki ga ustvarja umetna inteligenca, spreminja to razmerje.

Uporabnik se zdaj lahko vpraša:

Katero platformo naj upoštevam?

Kateri ponudniki so primerni za podjetje, kot je moje?

Katera agencija je specializirana za to problematiko?

Kaj bi priporočili za veliko podjetje?

Sistem lahko vrne relativno majhno skupino blagovnih znamk.

V tem trenutku vidnost ni več zgolj problem uvrstitve. Postane problem izbire med kandidati.

Podjetje, ki je dosledno odsotno s teh ožjih seznamov, lahko izgubi potencialno upoštevanje, še preden kupec pride na njegovo spletno stran.

To ne pomeni, da tradicionalno optimiziranje za iskalnike (SEO) ni več pomembno. Trdne tehnične osnove, koristna vsebina, avtoriteta in odkritljivost ostajajo pomembne.

Spremenilo se je le to, da morajo blagovne znamke razumeti tudi, kako so predstavljene kot subjekti, kako se primerjajo z alternativami, kakšni zunanji dokazi obstajajo v zvezi z njimi in ali razpoložljive informacije podpirajo njihovo vključitev v kontekst priporočil z visoko vrednostjo.

Kaj naj blagovna znamka vpraša agencijo za GEO?

Preden organizacije izberejo partnerja za GEO ali AI Search, morajo pogledati pod površino trditev o vidnosti in razumeti uporabljeno metodologijo.

• Kateri sistemi umetne inteligence se dejansko merijo?
• Kako se izbirajo navodila?
• Ali so navodila povezana z dejanskimi namerami strank ali kupcev?
• Ali so zastopane različne osebnosti in faze poti do odločitve?
• Koliko opazovanj ali izvedb podpira zaključke?
• Ali se omembe, citati in priporočila merijo ločeno?
• Kako se primerjajo konkurenti?
• Ali agencija lahko ugotovi, kateri zunanji viri se pojavljajo v povezavi s konkurenčnimi blagovnimi znamkami?
• Ali delo obravnava razumevanje entitet in vsebine?
• Ali se ocenjujeta tehnična dostopnost in strukturirane informacije?
• Ali strategija upošteva avtoriteto tretjih strani zunaj lastne spletne strani podjetja?
• Ali je mogoče ugotovitve prenesti v konkretne prednostne naloge izvajanja?
• Ali se, kjer je to primerno, merijo promet iz napotitev, potencialni kupci, prodajni proces ali drugi poslovni rezultati?

Odgovori na ta vprašanja pogosto razkrivajo več o zrelosti programa GEO kot odstotek, prikazan v nadzornem panelu.

Izbira prave agencije za GEO

Verjetno ne obstaja en sam univerzalni model za generativno optimizacijo iskalnikov.

Tehnično zahtevno podjetje morda potrebuje poglobljeno strokovno znanje na področju iskanja podatkov in izvedbo v velikem obsegu.

Podjetje B2B SaaS se morda bolj osredotoča na to, da postane vidno med iskanjem in primerjavo ponudnikov.

Organizacija, ki temelji na vsebini, ima morda močna lastna sredstva, vendar šibko zastopanost v zunanjih virih, ki jih pridobivajo sistemi umetne inteligence.

Druga blagovna znamka se morda že redno pojavlja v odgovorih umetne inteligence, vendar ugotovi, da je njena prepoznavnost osredotočena na informacijska vprašanja z nizko vrednostjo, namesto na ciljne skupine, ki so najbolj verjetne kupce.

Zato se izbira agencije za GEO začne z opredelitvijo dejanskega problema vidnosti.

Agencije na tem seznamu k temu problemu pristopajo z različnih smeri. iPullRank prinaša poglobljeno razmišljanje o pridobivanju informacij. Go Fish Digital in Siege Media združujeta lastne vsebine s širšimi signali avtoritete. Blue Array integrira GEO z uveljavljenim organskim iskanjem. Omniscient in Directive prinašata močne perspektive na področju B2B in nakupnih namer. WebFX ponuja izvedbo na ravni podjetja, medtem ko se Netsleek osredotoča posebej na vidnost v iskanju z umetno inteligenco, kontekst osebnosti, razumevanje entitet ter pogoje, povezane z izbiro in priporočili.

Ker se odkrivanje, ki ga poganja umetna inteligenca, še naprej razvija, morda za blagovne znamke ni več najbolj koristno vprašanje:

Ali smo vidni?

Morda bo:

Kdaj bo naša blagovna znamka postala ena od možnosti, ki jih sistem umetne inteligence izbere za prikaz, za katero ciljno publiko in zakaj?