Vidnost v iskalnikih z umetno inteligenco: Kaj vemo do zdaj

Uvod

Vidnost iskanja z umetno inteligenco je v zadnjem času vroča tema. Razvoj orodij, motorjev in funkcij SERP, ki jih poganja umetna inteligenca, hitro spreminja način iskanja in interakcije z informacijami v spletu. Po podatkih raziskovalnega centra Pew Research Center približno 58 % uporabnikov opravi vsaj eno sejo v Googlu, ki omogoča pregled z umetno inteligenco. Poleg tega so uporabniki, ki so naleteli na odgovor, ki ga je ustvarila umetna inteligenca, poročali, da so le v 8 % sej kliknili na tradicionalno povezavo SERP.

Vse večje zanašanje na umetno inteligenco pri iskanju informacij na spletu in porast izkušenj brez klika pomenita, da tradicionalna vidnost na iskalniku ne zadostuje več za rast in trajnost podjetja. Zdaj morate svojo vsebino vključiti v odgovore umetne inteligence, če želite ostati konkurenčni. Toda kaj natančno do zdaj vemo o optimizaciji iskanja z umetno inteligenco? Ugotovimo to!

Kaj je iskanje z umetno inteligenco?

Vir: .

Iskanje z umetno inteligenco je posplošen izraz, ki označuje vse vrste spletnega iskanja, ki se izvajajo s pomočjo umetne inteligence. Izvaja se lahko s pomočjo samostojnih velikih jezikovnih modelov (LLM), kot sta ChatGPT in Claude, pa tudi s pomočjo pogonov, zgrajenih na njihovi podlagi, kot sta Perplexity AI in Microsoft Copilot. Ta izraz zajema tudi seje v tradicionalnih pogonih, vendar s pomočjo funkcij SERP, ki jih poganja umetna inteligenca, kot so Googlovi pregledi z umetno inteligenco.

Ne glede na uporabljeno orodje je glavna značilnost takšnega iskanja, da uporabnikom ne zagotavlja tradicionalnega seznama virov, razvrščenih na podlagi ujemanja ključnih besed in ustreznosti. Namesto tega umetna inteligenca uporablja obdelavo naravnega jezika in strojno učenje za obdelavo uporabnikove poizvedbe in razumevanje njenega namena. Na podlagi namena umetna inteligenca sintetizira neposreden odgovor na uporabnikovo zahtevo, pri čemer običajno navede izvirne vire, iz katerih je zbrala informacije.

Rezultat? Uporabnik prejme hiter, prilagojen in neposreden odgovor na svoje vprašanje, ne da bi mu bilo treba brskati po več straneh. To je bolj priročen način iskanja informacij, zato ga uporablja vse več ljudi. Za podjetja pa to pomeni, da morajo poleg tradicionalne optimizacije SEO izvajati tudi optimizacijo za iskalnike z umetno inteligenco, da ostanejo vidna v spletu, tudi če njihova ciljna skupina ne pregleduje običajnih spletnih strani SERP.

V čem se optimizacija iskanja z umetno inteligenco razlikuje od tradicionalne optimizacije SEO?

Čeprav imata nekatere podobnosti, tradicionalni algoritmi in algoritmi iskanja z umetno inteligenco delujejo različno. SERP, ki smo jih vajeni, so ustvarjeni na podlagi ujemanja ključnih besed. Tradicionalna optimizacija SEO se veliko zanaša na ciljanje in vključevanje ključnih besed. Po drugi strani pa umetna inteligenca gleda globlje od podobnosti ključnih besed. Ocenjuje, kaj želi uporabnik najti - njegov namen. Vendar to ni edina razlika.

Na kratko preglejmo glavne razlikovalne značilnosti med tradicionalno in umetno inteligenco za iskanje SEO na podlagi tega, kar vemo:

	Tradicionalna optimizacija	Optimizacija, osredotočena na umetno inteligenco
Cilj	Da se vsebina uvrsti v SERP; običajno se osredotoča na uvrstitev med prvih 10 rezultatov.	Uvrstitev v odgovore, ki jih generira umetna inteligenca, v motorjih, SERP-ih in klepetalnicah ter navajanje kot vira.
Ključne besede	Osredotočite se na priljubljene, zelo obsežne (in pogosto kratke) ključne besede, ki so v skladu z vašo nišo.	Osredotočite se na ključne besede z dolgim repom in pogosto uporabo poizvedb, ki temeljijo na vprašanjih.
Namera uporabnika	Sekundarni poudarek.	Glavni poudarek.
Jezik in ton glasu	Priložnostni, formalni ali resni, odvisno od jezika vašega tehničnega svetovalca. Velik poudarek na jasnosti in pristnosti.	Bolj pogovorno, da bi se ujemal z izkušnjami, podobnimi dialogom, ki jih zagotavlja umetna inteligenca.

Ključni dejavniki uvrščanja optimizacije iskanja z umetno inteligenco

Zaradi razlik tradicionalni in AI iskalniki na koncu za razvrščanje vsebine uporabljajo različne dejavnike in signale. Čeprav je še vedno veliko neznank, že poznamo naslednje glavne dejavnike, ki vam lahko pomagajo pri uvrstitvi v generirane rezultate:

Globina vsebine in tematska avtoriteta

Vidnost v tradicionalnih iskalnikih je v veliki meri odvisna od ustreznosti vaše vsebine za določeno poizvedbo uporabnika. Umetna inteligenca pa daje prednost širši tematski avtoriteti. Viri, ki zagotavljajo precejšnjo globino vsebine in pokrivajo različne sorodne podteme, imajo več možnosti, da se uvrstijo med ustvarjene rezultate, kot spletna mesta, ki občasno objavljajo enkratne članke o različnih temah. Tematska avtoriteta je močan znak strokovnega znanja in zaupanja.

Izvirnost in kakovost vsebine

Umetna inteligenca lahko v kratkem času obdela in analizira velike količine vsebine na določeno temo. Poleg tega hitro zazna površno in nekakovostno kopiranje. V sintetiziranih odgovorih daje prednost virom, ki ponujajo avtoritativne in edinstvene vpoglede, ki prinašajo vrednost. Zato sta kakovost in izvirnost informacij še vedno ključnega pomena.

Semantična optimizacija in kontekstualna ustreznost

Za razliko od običajnih gonilnikov lahko gonilniki, ki jih poganja umetna inteligenca, preučijo kontekst in semantično podlago članka. Njihovi algoritmi iščejo članke, organizirane v logične tematske sklope, ki poleg glavne ciljne ključne besede zajemajo tudi povezane izraze in entitete. Da bi se uvrstila med ustvarjene rezultate, morajo spletna mesta optimizirati kopijo za semantično globino in uporabljati logično notranje povezovanje.

Metrike vključenosti in uporabniška izkušnja

Vedenjski signali, kot so stopnja odboja, čas zadrževanja, stopnja klikov in globina pomikanja, kažejo stopnjo vključenosti in zadovoljstva uporabnikov. Umetna inteligenca v iskalnikih te signale zdaj pogosteje upošteva. Razlaga jih kot znak, da določena vsebina izpolnjuje namen uporabnika in zagotavlja pozitivno izkušnjo, kar povečuje možnost uvrstitve.

Spletne omembe in verodostojnost blagovne znamke

Tako kot tradicionalna prepoznavnost v iskalnikih je tudi prepoznavnost na spletnih straneh LLM odvisna od verodostojnosti. Vendar umetna inteligenca ne gleda le na povratne povezave. Ocenjuje celoten digitalni odtis in ugled blagovne znamke, da bi zagotovila rezultate, ki ustrezajo potrebam uporabnikov. Redne omembe blagovne znamke in pokritost v medijih 1. reda ter njihovo razpoloženje pripomorejo k prejemanju citatov. Pomembno je zgraditi blagovno znamko s preverjeno verodostojnostjo in strokovnim znanjem na svojem področju.

Strojno berljivi signali in strukturirani podatki

Umetna inteligenca se veliko zanaša na strojno berljive podatke. Da bi bila vsebina zanjo lahko razumljiva, morate uvesti čisto hierarhijo HTML, metapodatke in označevanje Schema. Te stvari bodo pomagale LLM razlagati in kontekstualizirati vaše strani, kar lahko poveča verjetnost, da bodo vključene v povzetke umetne inteligence.

Vidnost umetne inteligence v primerjavi s tradicionalnimi spletnimi stranmi SERP

Če izvajate prave strategije optimizacije, ki ustrezajo zgoraj navedenim dejavnikom, bi vam to moralo pomagati, da se že zdaj začnete pojavljati v generiranih rezultatih in prejemati navedbe. Vendar o tej vrsti vidnosti vemo še nekaj - ni nujno, da povečuje organski promet.

Vsi smo navajeni, da vam uvrstitev na prva mesta v spletnih servisih SERP na koncu lahko prinese več klikov in prometa. Ker pa umetna inteligenca zagotavlja popolne in izčrpne odgovore, uporabnikom pogosto ni treba klikniti na navedene vire, razen če želijo sami izvedeti več. To pomeni, da vam uvrstitev v povzetke LLM ne bo nujno prinesla povečanega prometa. Kljub temu vam lahko pomaga okrepiti avtoriteto in ostati v ospredju zanimanja občinstva. Ti dve prednosti bosta v svetu izkušenj z nič kliki postali bistvenega pomena.

Vir: Vir: Freepik

Metrike za optimizacijo iskanja z umetno inteligenco

Optimizacija iskalnikov z umetno inteligenco se torej precej razlikuje od optimizacije SEO, kot jo poznamo zdaj. Prav tako ne povečuje vedno vašega prometa in CTR. Ustrezno, za količinsko opredelitev vašega uspeha na področju prepoznavnosti iskanja z umetno inteligenco se bo treba osredotočiti na različne metrike, kot so npr:

• Stopnja vidljivosti umetne inteligence
• Ocena tematske avtoritete
• Splošna avtoriteta vira
• Citiranost v ustvarjenih rezultatih
• Kontekstualna ustreznost
• Semantična pokritost
• Vključenost in uporabniška izkušnja
• Sentiment omembe
• Delež glasu
• Konverzija iz prometa, ki ga poganja umetna inteligenca

negotovosti in izzivi

Spletno iskanje, ki uporablja umetno inteligenco, nam kljub svoji hitri rasti še vedno prinaša številne izzive in negotovosti glede tega, kako lahko zanj optimiziramo svojo vidnost. Trenutno so ključne omejitve vidljivosti v iskalnikih naslednje:

• pomanjkanje jasne logike razvrščanja. V tem trenutku lahko na podlagi obstoječih podatkov le predvidimo, kaj umetna inteligenca išče. Vendar se algoritmi še vedno razvijajo in še vedno ni strukturirane logike razvrščanja, podobne tisti, ki se uporablja v običajnih SERP-ih.
• Nestanovitnost razvrščanja. Umetna inteligenca zagotavlja dinamične in prilagojene odzive za vsakega uporabnika. Zaradi tega je skoraj nemogoče imeti dosledno pozicijo, kot je to v spletnih straneh SERP.
• Napake pri pripisovanju virov. Umetna inteligenca v vsakem odgovoru sintetizira na tone podatkov. Pogosto uporablja informacije brez povezave do vira, kar pomeni, da uvrstitev v rezultate ne pomeni vedno prejemanja navedb.
• Upad klikov in prometa. Umetna inteligenca ljudem omogoča, da porabijo informacije, ne da bi obiskali katero koli spletno mesto. V bližnji prihodnosti bi to lahko pomenilo osupljivo zmanjšanje prometa in števila klikov. Študije razkrivajo, da lahko celo najbolje uvrščene strani izgubijo 79 % prometa, če poizvedba uporabnika pripelje do Googlovega pregleda. To lahko podjetjem povzroči velike težave.

Zaključek

V današnjem času je vidnost v iskalniku z umetno inteligenco priložnost, ki jo mora izkoristiti vsako podjetje, če želi ostati konkurenčno. Že zdaj spreminja način, kako ljudje iščejo informacije na spletu in kako z njimi komunicirajo. Pričakujemo, da bo v bližnji prihodnosti preoblikovala celotno pokrajino SEO.

Kot zdaj vidite, je z optimizacijo z umetno inteligenco povezanih še veliko negotovosti in izzivov. Čeprav o njej nekaj vemo, se moramo še veliko naučiti, da bi ostali konkurenčni in rasli v okolju brez klikov. Uporabite spoznanja iz tega članka, da že zdaj stopite na pravo pot, in ostanite z nami za več posodobitev in vpogledov v to temo.