admin
Nuo tūkstantmečio pradžios rinkodaros specialistai įvaldė paieškos variklio optimizavimo mokslą.
Mes sužinojome reitingo „taisykles“, atgalinės nuorodos meną ir algoritmo ritmą. Tačiau žemė perėjo prie generatyvaus variklio optimizavimo (GEO).
10 mėlynų nuorodų era užleidžia vietą singlo, susintetinto atsakymo, kurį pateikė didelių kalbų modeliai (LLM), kurie veikia kaip pokalbio partneriai, amžių.
Naujasis iššūkis nėra susijęs su reitingu; Kalbama apie samprotavimus. Kaip užtikriname, kad mūsų prekės ženklas nėra tik minimas, bet ir tiksliai suprantamas ir palankiai atstovaujamas „Ghost in the Machine“?
Šis klausimas uždegė naujas ginklų lenktynes, neršiančias iš įvairių įrankių ekosistemos, pagrįstos skirtingomis filosofijomis. Net žodžiai, apibūdinti šias priemones, yra mūšio dalis: „Geo“, „GSE“, „Aio“, „Aiseo“, tik daugiau „SEO“. Santrumpų sąrašas ir toliau auga.
Tačiau už įrankių atsiranda skirtingos filosofijos ir požiūriai. Šios filosofijos supratimas yra pirmas žingsnis pereinant nuo reaktyvios stebėjimo laikysenos prie aktyvios įtakos strategijos.
1 minties mokykla: Paklausymo evoliucija-greito matomumo stebėjimas
Labiausiai intuityvus požiūris daugeliui SEO profesionalų yra to, ką mes jau žinome: sekimas.
Ši įrankių kategorija iš esmės „pasiklauso“ LLMS, sistemingai išbandydama jas didelėmis raginimais pamatyti, ką jie sako.
Ši mokykla turi tris pagrindines filialus:
Vibe koderiai
Šiomis dienomis nėra sunku sukurti programą, kuri tiesiog paleidžia jums raginimą ir saugo atsakymą. Yra daugybė savaitgalio klaviatūros karių su pasiūlymais.
Kai kuriems tai gali būti viskas, ko jums reikia, tačiau susirūpinimas būtų tas, kad šios priemonės neturi gynybinio pasiūlymo. Jei visi gali tai padaryti, kaip jūs sustabdysite visus nuo savo kūrimo savo?
VC finansuojami stebėjimo priemonės
Įrankiai, tokie kaip „Peec.ai“, „TryProfound“ ir daugelis daugiau dėmesio skiria prekės ženklo „balso dalies“ matavimui AI pokalbiuose.
Jie seka, kaip dažnai prekės ženklas yra cituojamas reaguojant į konkrečias užklausas, dažnai pateikdamas procentinį matomumo balą prieš konkurentus.
„TryProfound“ prideda dar vieną sluoksnį analizuodamas šimtus milijonų vartotojų sąveikų, bandydamas susieti klausimus, kuriuos žmonės užduoda, o ne tik gautus atsakymus.
Šis požiūris pateikia vertingų duomenų apie prekės ženklo žinomumą ir buvimą realaus pasaulio naudojimo atvejais.
Esamų rinkos dalyvių šerdis
Pagrindiniai SEO – „Semrush“, „Ahrefs“, „Seoclarity“, dirigento žaidėjai greitai padidina savo esamas platformas. Jie integruoja AI stebėjimą į savo pažįstamas, į raktinius žodžius orientuotus informacijos suvestines.
Turėdami tokias funkcijas kaip „Ahrefs“ prekės ženklo radaras ar „Semrush“ AI įrankių rinkinys, jie leidžia rinkodaros specialistams sekti savo prekės ženklo matomumą ar paminėti tikslinius raktinius žodžius, tačiau dabar tokiose aplinkose kaip „Google“ AI apžvalgos, ChatGPT ar pasipiktinimas.
Tai yra logiškas ir galingas jų dabartinių pasiūlymų pratęsimas, leidžiantis komandoms valdyti SEO ir tai, ką daugelis vadina generatyviniu variklio optimizavimu (GEO) iš vieno centro.
Pagrindinė vertė čia yra stebėjimas. Tai atsako į klausimą: „Ar mes kalbame?“ Tačiau ne taip efektyvu atsakant „kodėl?“ Arba „Kaip pakeisti pokalbį?“.
Aš taip pat padariau keletą matematikų, kiek užklausų duomenų bazėje gali reikėti turėti pakankamai greito tūrio, kad būtų statistiškai naudinga ir (padedant Claude'ui) sugalvojo 1–5 milijardų greitų atsakymų duomenų bazę.
Tai, jei bus pasiekta, tikrai turės įtakos išlaidoms, kurios jau atsispindi pasiūlymuose.
2 minties mokykla: Skaitmeninės sielos formavimas – pagrindinės žinių analizė
Radikalesnis požiūris teigia, kad išėjimų stebėjimas yra tarsi bandymas numatyti orą žiūrint pro langą. Norėdami iš tikrųjų turėti efektą, turite suprasti pagrindines atmosferos sistemas.
Ši filosofija nerūpi jokio raginimo išvesties, tačiau LLM pagrindinės vidinės „žinios“ apie prekės ženklą ir jo ryšį su platesniu pasauliu.
GEO įrankiai šioje kategorijoje, ypač waikay.io ir, vis dažniau, laidininkas veikia tokiu gilesniu lygiu. Jie stengiasi susieti LLM supratimą apie subjektus ir sąvokas.
Būdamas Waikay metodikos ekspertu, galiu išsamiai išsamiai išspręsti procesą, kuris suteikia „aiškų tiltą“ nuo analizės iki veiksmo:
1. Tai prasideda nuo temos, o ne raktinio žodžio
Analizė prasideda nuo plačios verslo koncepcijos, tokios kaip „įmonės debesų saugykla“ arba „tvarios prabangos kelionės“.
2. Žinių grafiko žemėlapis
„Waikay“ naudoja savo patentuotų žinių grafiką ir pavadintą subjekto atpažinimo (NER) algoritmus, kad pirmiausia suprastų subjektų visatą, susijusią su ta tema.
Kokios yra pagrindinės savybės, konkuruojantys prekės ženklai, įtakingi žmonės ir pagrindinės sąvokos, apibrėžiančios šią erdvę?
3. LLM smegenų auditas
Naudodamas kontroliuojamus API skambučius, jis klausia LLM, kad sužinotų ne tik tai, ką sako, bet ir tai, ką žino.
Ar LLM jūsų prekės ženklą sieja su svarbiausiomis šios temos savybėmis? Ar tai supranta jūsų poziciją, palyginti su konkurentais? Ar tai turi faktinius netikslumus ar supainioja jūsų prekės ženklą su kitu?
4. Veiksmų plano generavimas
Išvestis nėra paminėjimų prietaisų skydelis; Tai strateginis planas.
Pvz., Analizė gali atskleisti: „LLM supranta mūsų konkurentų prekės ženklą skirtas„ įmonių klientams “, tačiau mato, kad mūsų prekės ženklas yra„ smulkaus verslo “, kuris yra neteisingas“.
„Clear Bridge“ yra gaunama strategija: kurti ir skatinti turinį (pranešimai spaudai, techninės dokumentacijos, atvejų analizės), kuri aiškiai ir autoritetingai sukuria subjektų asociaciją tarp jūsų prekės ženklo ir „įmonių klientų“.
Šiuo požiūriu siekiama visam laikui patobulinti pagrindines LLM žinias, todėl teigiamas ir tikslus prekės ženklo atstovavimas yra natūralus rezultatas, susijęs su beveik begaliniu skaičiumi ateities raginimų, o ne tik stebimosi.
Intelektinė atskirtis: niuansai ir būtini kritika
Nepatenkintas vaizdas reikalauja pripažinti kompromisus. Nei vienas požiūris nėra sidabrinė kulka.
Visų jo duomenų greičiau pagrįstas metodas iš esmės yra reaktyvus. Tai gali jaustis žaisdami „Whack-a-Mole“ žaidimą, kuriame nuolat vejate sistemos, kurios vidinė logika išlieka paslaptis, išvestis.
Vien tik galimų raginimų skalė reiškia, kad niekada negalite iš tikrųjų turėti išsamų vaizdo.
Priešingai, pagrindinis požiūris nėra be savo galiojančios kritikos:
- Juodosios dėžutės problema: Ten, kur patentuoti duomenys nėra vieši, tikslumas ir metodika nėra lengvai atviri trečiųjų šalių tikrinimui. Klientai turi patikėti, kad įrankio temos subjekto ir erdvės apibrėžimas yra teisingas ir išsamus.
- „Švaraus kambario“ conundrum: Šis požiūris pirmiausia naudoja API savo analizei. Tai turi didelį pranašumą, nes pašalina asmeniniams poreikius, kuriuos patiria prisijungęs vartotojas, suteikiant pažvelgti į LLM „bazinę“ žinias. Tačiau tai taip pat gali būti silpnybė. Tai gali prarasti dėmesį į konkretų tikslinės auditorijos kontekstą, kurio pokalbio istorija ir vartotojo duomenys gali ir sukelti skirtingus, labai individualizuotus AI išėjimus.
Išvada: kelionė nuo stebėjimo iki meistriškumo
Šių generatyvinių variklių optimizavimo įrankių atsiradimas rodo kritinį brendimą mūsų pramonėje.
Mes peržengiame paprastą klausimą: „Ar AI mus paminėjo?“ į daug sudėtingesnį ir strategiškesnį klausimą „Ar AI mus supranta?“
Įrankio pasirinkimas yra ne toks svarbus nei suprasti filosofiją, kurią perkate.
Kai kuriems gali pakakti reaktyvios, stebėjimo strategijos, tačiau iniciatyvi strategija formuoti pagrindines LLM žinias yra tas, kur bus suklastotas patvarus konkurencinis pranašumas.
Pagrindinis tikslas yra ne tik sekti jūsų prekės ženklo apmąstymus AI produkcijoje, bet ir tapti nepakeičiama AI skaitmeninės sielos dalimi.
Daugiau išteklių:
Pateiktas vaizdas: rawpixel.com/shutterstock
