Kako sistemi za odgovore na podlagi umetne inteligence odločajo, katere blagovne znamke bodo omenili

Uvod

Vprašajte Gemini, katera orodja vodijo v vaši kategoriji, in vam bo podal kratek seznam. Vaša blagovna znamka je na njem ali pa ni.

Ta odgovor je zdaj prva stvar, ki jo vidijo mnogi kupci. Googlovi AI Overviews se nahajajo nad organskimi rezultati, in orodje za spremljanje uvrstitve, ki vas prikazuje na drugem mestu, ne pove ničesar o tem, ali vas je okvir nad prvim mestom sploh omenil.

Večina podjetij nima pojma, kako to deluje. Dobra novica je, da je Google objavil več informacij o delovanju teh sistemov, kot se večina ljudi zaveda, njihovo delovanje pa ni tako skrivnostno, kot namigujejo marketinški strokovnjaki.

Ključne ugotovitve

Google navaja, da za prikaz v pregledih AI ali v načinu AI ni nobenih posebnih zahtev. Veljajo isti sistemi uvrščanja in kakovosti.

Ni treba dodajati nobenih oznak, specifičnih za umetno inteligenco. Google pravi, da iskalnik ne uporablja datoteke llms.txt, razdeljevanja vsebine na dele in posebnih shem.

Googlova lastna dva AI-vmesnika se lahko razlikujeta, saj AI Mode in AI Overviews lahko uporabljata različne modele in tehnike.

Nobeno orodje tretjih ponudnikov ne vidi Googlovih notranjih signalov. Orodja merijo izhodne podatke, kar je drugačna, a še vedno koristna stvar.

Sledenje uvrstitvam in sledenje odgovorom merita različne rezultate, zdaj pa potrebujete oboje.

Kaj dejansko odloča, ali boste navedeni

Začnite z najmanj privlačnim dejstvom. V Googlovi dokumentaciji o AI-funkcijah je navedeno, da za prikaz v AI Overviews ali AI Mode ni nobenih dodatnih zahtev in da niso potrebne nobene druge posebne optimizacije.

Da bi bila stran upravičena kot podporna povezava, mora izpolnjevati enake pogoje kot kateri koli drug rezultat iskanja. Mora biti indeksirana, vrniti uspešen odgovor in vsebovati indeksirano vsebino.

Googlova navodila za izkušnje z umetno inteligenco temeljijo na istih osnovah, ki jih zagovarja že leta. Edinstvena in resnično uporabna vsebina, dobra uporabniška izkušnja na strani ter strukturirani podatki, ki ustrezajo temu, kar je dejansko vidno na strani.

Ena podrobnost mnoge preseneti. Nadzorni elementi za predogled, vključno z nosnippet, data-nosnippet, max-snippet in noindex, vsi omejujejo, kako se vaša vsebina lahko prikaže v AI-formatih, zato vas lahko omejevalna nastavitev, ki ste jo naredili pred leti, zdaj neopazno izključi.

O čem po mnenju Googla ni več treba skrbeti

Ta del vam prihrani veliko nepotrebnega truda. Googlov vodnik za optimizacijo generativne umetne inteligence je nenavadno odkrit glede taktik, ki ne prinašajo nobenega učinka.

Za funkcije umetne inteligence ni nobenega posebnega označevanja schema.org. Strukturirani podatki so še vedno koristni za bogate rezultate, vendar niso obvezni za iskanje z generativno umetno inteligenco.

Google Search datoteke llms.txt ignorira. Priročnik opozarja, da njihovo ustvarjanje ne bo niti škodovalo niti pomagalo vidnosti v Googlu, čeprav jih lahko uporabljajo drugi sistemi.

Tudi razdeljevanje vsebine na majhne fragmente ni potrebno, prav tako pa ni treba prepisovati strani v nekakšen domišljijski AI-prijazen dialekt. Google pravi, da njegovi sistemi odlično obvladujejo strani z več temami in razumejo sinonime.

Problem merjenja, ki ga ni rešil nihče

Tu postane stvar nekoliko nerodna. Lahko upoštevate vsak del teh navodil in še vedno ne boste vedeli, ali je to delovalo.

Search Console zdaj vključuje poročilo o funkcionalnostih generativne umetne inteligence, kar je v pomoč. Vendar pa poročilo prikazuje podatke o prometu in prikazih, ne pa tudi o tem, ali je odgovor omenil vašo blagovno znamko, namesto tega navedel konkurenta ali citiral spletno stran z ocenami, na kateri še nikoli niste objavljali.

Prav to vrzel naj bi zapolnila nova kategorija orodij. Citenzov sledilnik vidnosti Gemini po urniku izvaja poizvedbe o namerah kupcev prek Gemini, beleži, ali je vaša blagovna znamka omenjena, in oceni vaš delež glasu v primerjavi s konkurenti, ki jih iskalnik dejansko omenja.

Podrobnosti metodologije so pomembnejše od nadzorne plošče. Ker se ti odgovori med posameznimi izvedbami razlikujejo, se vsako vprašanje izvede večkrat, ocena pa se izračuna kot mediana, kar pomeni razliko med trendom in posnetkom zaslona.

Prav tako navaja vire, iz katerih je bil odgovor pridobljen, in označi strani, na katerih se pojavi tekmec, vi pa ne. Pokritost zajema šest iskalnikov, na voljo pa je tudi brezplačen pregled, ki deluje brez računa, če želite pridobiti izhodišče, preden se zavežete.

Kaj ta orodja lahko vidijo in česa ne

To je treba jasno povedati, saj ta kategorija privablja pretirane trditve. Googlov lastni vodnik bralce opozarja, naj se pazijo orodij tretjih ponudnikov, ki obljubljajo uspeh pri uvrščanju ali trdijo, da uporabljajo Googlove notranje metrike, ter navaja, da nobeno orodje tretjih ponudnikov nima dostopa do njegovih notranjih sistemov uvrščanja ali umetne inteligence.

To opozorilo je pravilno in vredno upoštevanja. Vendar pa to ne pomeni, da je merjenje rezultatov brez vrednosti.

Razlika je med vhodnimi in izhodnimi podatki. Nihče zunaj Googla ne more videti uteži, ki stojijo za odgovorom, vendar pa lahko vsakdo opazuje, kaj je odgovor povedal, katere blagovne znamke je navedel in katere URL-je je citiral.

To je bližje anketi kot lestvici. Ponavadi vzorčite vedenje, da ocenite stopnjo, zato so velikost vzorca, ponavljanje in mediana – namesto posamezne vrednosti – tisto, kar morate preveriti pri vsakem orodju, ki ga ocenjujete.

Zakaj ena ocena ni dovolj

V Googlovi dokumentaciji je navedeno, da AI Mode in AI Overviews lahko uporabljata različne modele in tehnike, zato se bodo odgovori in povezave, ki jih prikazujeta, razlikovali.

To je presenetljivo priznanje. Dva Googlova vmesnika, ki odgovarjata na isto vprašanje, lahko istega dne navajata različne blagovne znamke.

Če dodamo še ChatGPT, Claude, Perplexity in Grok, se slika še bolj razdrobi. Blagovna znamka je lahko privzeto priporočilo pri enem pomočniku, pri drugem pa sploh ni vidna, zaradi česar je ena sama združena številka manj uporabna kot razčlenitev po posameznih sistemih.

Kaj dejansko vključiti v preglednico

Osnovni kazalnik je pogostost omemb. Kako pogosto vas iskalnik navaja v fiksnem nizu vprašanj kupcev, izraženo kot odstotek iskanj in ne kot »da« ali »ne«.

Delež glasu je tisti, ki spreminja notranje ravnanje. Vedeti, da se pojavite v treh od desetih odgovorov, je manj pomembno kot vedeti, kateri konkurent zavzema preostalih sedem.

Navedeni viri so področje, na katerem je mogoče najbolj ukrepati, a ga večina orodij preskoči. Seznam URL-jev, na katere se je odgovor skliceval, pretvori oceno v seznam nalog.

Vredno je spremljati mnenja, vendar jih je treba jemati z rezervo. Kako vas iskalnik predstavlja, odraža tisto, kar je v tistem tednu našel, zato padec obravnavajte kot spodbudo za preiskavo in ne kot končno sodbo.

Preoblikovanje vrzeli v ukrep

Merjenje samo po sebi ničesar ne spremeni. Smisel ugotavljanja, katere vire je odgovor navedel, je v tem, da te strani postanejo seznam ciljev.

Če Gemini svoj odgovor še naprej utemeljuje na primerjalnem pregledu, niti na forumu in imeniku recenzij, vaš konkurent pa je prisoten na vseh treh, to ni problem vsebine na vaši spletni strani. Gre za odsotnost na mestih, ki jih model bere.

V to smer se razvijajo nova orodja za zapolnjevanje vrzeli v navajanju virov, zato jih je vredno natančno preučiti, tako kot bi preučili katero koli storitev za uvrščanje.

Iskrena različica tega dela ni nič glamurozna. Poskrbite, da se natančne, aktualne informacije o vašem izdelku pojavijo na straneh tretjih oseb, ki se že uvrščajo med rezultate za vprašanja iz vaše kategorije, nato pa redno spremljajte, ali se odgovori spreminjajo.

Razumen način za začetek

Določite izhodišče, preden kaj kupite. Ročno vnesite istih deset vprašanj kupcev v dva ali tri pomočnike in si zapišite, kar vidite.

Nato to ponovite čez teden dni. Če so se odgovori spremenili, ne da bi vi kaj storili, ste izvedeli nekaj pomembnega o tem, kako nezanesljivo je to merjenje.

Šele takrat razmislite o avtomatizaciji. Orodja v tej kategoriji stanejo od približno 29 dolarjev na mesec za tedenske preglede, z dnevnim spremljanjem in večjimi knjižnicami vprašanj na višjih ravneh, zato so stroški poskusne različice nizki v primerjavi s stroški ugibanja.

Obseg pa naj bo realističen. To je kazalnik vidnosti, ne model pripisovanja, in vam ne bo povedal, koliko je bilo vse to vredno v prodajnem procesu.

Sklep

AI-odgovorni motorji ne uporabljajo skrivnega vzporednega algoritma, ki nagrajuje nov nabor trikov. Google je jasno povedal, da o primernosti še vedno odločajo osnovni dejavniki.

Kar se je resnično spremenilo, je rezultat, za katerega tekmujete. Uvrstitev ni več isto kot omemba, v vaših obstoječih poročilih pa je vidna le ena od teh dveh stvari.

Merite odgovor, ne le pozicijo. Nato obravnavajte citirane vire kot dejanski seznam dela.

Pogosta vprašanja

Ali potrebujem posebno označevanje ali datoteko llms.txt, da se pojavim v AI-pregledih?

Ne. Google navaja, da za funkcije generativne umetne inteligence ni potrebna nobena posebna oznaka schema.org in da Google Search datoteke llms.txt ignorira, zato njihova izdelava ne bo niti pomagala niti škodovala vaši vidnosti v tem iskalniku. Drugi sistemi zunaj Googla lahko uporabljajo takšne datoteke.

Ali katero koli orodje lahko ugotovi, kako Googlova umetna inteligenca razvršča vsebine?

Ne. V Googlovih lastnih navodilih je navedeno, da nobeno orodje tretje osebe nima dostopa do njegovih notranjih sistemov razvrščanja ali umetne inteligence. Orodja lahko le opazujejo izhodne podatke, kar pomeni, katere blagovne znamke in viri se pojavljajo v odgovorih, kar je merilo rezultatov in ne algoritma.

Zakaj različni AI-pomočniki dajejo različne odgovore o isti blagovni znamki?

Ker uporabljajo različne modele, različne metode iskanja in različne sklope virov. Google sam opozarja, da lahko AI Mode in AI Overviews uporabljata različne modele in tehnike, zato lahko celo dve Googlovi vmesni plasti prikažeta različne odgovore in povezave.

Kako pogosto je treba preverjati vidnost?

Dovolj pogosto, da lahko ločimo signal od šuma. Ti odgovori se med posameznimi izvedbami razlikujejo, zato je enkratna preveritev bolj podobna anekdoti kot merjenju, vsako orodje, ki je vredno uporabe, pa bi moralo vsako poizvedbo izvesti večkrat in poročati o srednji vrednosti namesto o enkratnem rezultatu.