Technologijų lyderių žaidimų knyga

Paieška pereina nuo užklausų, įvestų į laukelį, prie pokalbių, vykstančių su sistemomis, kurios supranta tikslą, kontekstą ir rezultatus. Žmonės nebeieško puslapių. Jie ieško sprendimų, patarimų ir pasitikėjimo, kad daro teisingą pasirinkimą.

Agentinis AI skatina šį pokytį dar labiau. Užuot laukę nurodymų, agentai veikia siekdami tikslų. Jie atranda informaciją, lygina parinktis, suaktyvina darbo eigą ir koreguoja pagal atsiliepimus. Skaitmeniniams lyderiams tai reiškia, kad matomumas nebėra tik reitingavimo problema. Tai tampa įtakos AI sistemose problema.

SEO dabar liečia produktų, duomenų, žinių valdymą ir patirties dizainą. Šioje knygelėje paaiškinama, kaip pasiruošti tam pamainai, sukurti pajėgumus ir keistis.

Paieška tampa vykdoma naudojant dirbtinį intelektą

AI sistemos tapo sluoksniu tarp vartotojų ir žiniatinklio. Jie skaito turinį vartotojų vardu, pasirenka, užuot reikalaudami, kad naudotojai naršytų, ir daro įtaką sprendimams taip, kaip kadaise darė paieškos puslapiai.

Šis pokytis keičia žmonių sąveiką su informacija. Dabar vartotojai užduoda platesnius, sudėtingesnius klausimus, tikėdamiesi, kad sistemos supras niuansus ir tikslus. Tradicinis naršymo per nuorodas veiksmas užleidžia vietą tiesioginiams atsakymams ir neatidėliotiniems veiksmams.

Turinys nebegali būti sukurtas tik skaitytojams. Ji taip pat turi būti struktūrizuota taip, kad AI sistemos galėtų tiksliai ir užtikrintai interpretuoti. Šioje aplinkoje pasitikėjimas ir įrodymai yra svarbesni nei raktiniai žodžiai ar paieškos optimizavimo taktika.

Šiandien laimėti paieškoje reiškia tapti modelių, formuojančių sprendimus, dalimi, o ne tik pasirodyti rezultatuose.

Ką Agentinis AI reiškia SEO ir skaitmeniniam naudojimui

Agentinis AI keičia tai, kaip žmonės atranda ir renkasi prekių ženklus. Dabar atradimas priklauso nuo to, kaip modeliai mokosi iš jūsų turinio, naudotojų kelių į jūsų svetainę ir išorinių signalų, kurie sukuria patikimumą. Šios sistemos nusprendžia, kada jūsų prekės ženklas yra aktualus, remdamosi tuo, ką jos supranta ir kuo pasitiki.

Vertinimo metu AI lygina jūsų produktą, kainą, kokybę, atsiliepimus ir tinkamumą tam tikram vartotojui su kitomis galimybėmis. Ji ieško įrodymų, tikrina teiginius ir pasveria tikrus signalus, palyginti su rinkodaros kalba.

Priimdamas sprendimus dirbtinis intelektas ne tik teikia informaciją. Jis aktyviai nukreipia vartotojus į tai, kas, jo nuomone, geriausiai tinka. Jūsų prekės ženklas gali būti paankstintas arba tyliai perkeltas, atsižvelgiant į tai, kaip jis atitinka vartotojų poreikius.

Šiame kraštovaizdyje SEO nebėra tik turinio publikavimas. Kalbama apie tai, kaip dirbtinio intelekto sistemos suvokia jūsų prekės ženklą ir kada pasirenka jį rekomenduoti.

Naujas SEO veikimo modelis

Dėl paieškos ateities rinkodaros, produktų ir duomenų komandos bendradarbiauja. Sėkmė priklauso nuo to, kaip gerai šios sritys veikia kartu formuojant tai, kaip AI sistemos suvokia ir pristato jūsų prekės ženklą.

Svarbiausia yra kurti struktūrines žinias, kurias dirbtinis intelektas gali lengvai apdoroti ir pritaikyti. Užuot kurdami paspaudimus ir peržiūras, susitelkite į kelionių, padedančių naudotojams atlikti užduotis per jiems vadovaujančias sistemas, kūrimą. Taip pat labai svarbu mokyti šias sistemas su tinkamais prekės ženklo pranešimais, paremtais aiškiais įrodymais ir nuosekliais įrodymais.

Norint užtikrinti nuolatinį matomumą, reikia stebėti, kaip modeliai nurodo jūsų prekės ženklą, kaip jį reitinguoja ir kaip pagrindžia jo tinkamumą. Tai reiškia, kad reikia nuolat tobulinti siunčiamus signalus, tobulinti turinį, atnaujinti produkto duomenis ir stiprinti pasitikėjimą kiekviena sąveika.

Tikslas išlieka aiškus ir iš tikrųjų nepasikeitė nuo mūsų techninių SEO tikslų. Padėkite dirbtinio intelekto agentams lengviau suprasti jūsų prekės ženklą, juo pasitikėti ir galiausiai rekomenduoti.

Brandos modelis

Tikslas nėra vien automatizavimas. Tai intelektas ir tobulėjimas mastu.

Techniniai ir duomenų pagrindai

Norint pasiruošti agentiniam SEO, organizacijoms reikia daugiau nei tradicinės turinio sistemos, sukurtos publikavimui. Jiems reikia tvirto pagrindo, kuris padėtų AI sistemoms suprasti, įvertinti ir veikti užtikrintai.

Tai prasideda nuo aiškumo, o tai reiškia, kad pranešimai yra nuoseklūs, tikslūs ir lengvai suprantami mašinoms. Struktūra taip pat labai svarbi, nes turinys, duomenys ir signalai turi būti organizuojami taip, kad jie atitiktų tai, kaip dirbtinio intelekto sistemos apdoroja ir sprendžia informaciją.

Pagrindiniai jo komponentai yra šie:

• Struktūrizuoti duomenys kuri paverčia turinį mašininiu būdu skaitomomis žiniomis.
• Žinių grafikai kurie paaiškina ryšius tarp produktų, kategorijų ir poreikių.
• Taksonomija ir pavadinimų standartai kad būtų užtikrintas puslapių, sklaidos kanalų ir išteklių nuoseklumas.
• API ir automatizavimas publikavimui ir optimizavimui, kad agentai galėtų suaktyvinti naujinimus.
• Išvalyti produktų ir paslaugų duomenis, įskaitant specifikacijas, kainas ir prieinamumą.
• Vertinimo sistemos atlikti dirbtinio intelekto išvestį ir aptikti haliucinacijas ar nesutapimus.
• Tapatybės ir pasitikėjimo signalai, įskaitant apžvalgas, įgaliojimus, sertifikatus ir produkto įrodymus.

Tam reikia pereiti nuo tiesiog tinklalapių kūrimo prie gerai organizuotos informacijos architektūros kūrimo. Tikslas yra susisteminti informaciją taip, kad dirbtinio intelekto sistemos galėtų lengvai naršyti, suprasti ir pritaikyti.

Praktiškai tai reiškia produkto duomenų, turinio metaduomenų ir klientų ketinimų sujungimą į vieną sujungtą sistemą. Tai apima pagrindinių jūsų verslo subjektų, pvz., produktų ar paslaugų, apibrėžimą ir jų sąsajų su tuo, ką naudotojai bando pasiekti, nustatymą. Turinio sklaidos kanalai ir struktūriniai duomenys turėtų atspindėti tikrąją verslo būklę, o ne tik rinkodaros kalbą.

Taip pat svarbu sukurti grįžtamojo ryšio kilpas, kurios parodytų, kaip AI sistemos interpretuoja ir nurodo jūsų prekės ženklą. Šios įžvalgos padeda pamatyti, kur naudojamas jūsų turinys, kaip jis suprantamas ir ar jis nukreipia vartotojus į jūsų prekės ženklą. Turėdami šią informaciją galėsite tobulinti tai, ką bendrinate, kad patobulintumėte, kaip sistemos jus atpažįsta ir rekomenduos.

Užuot klausę: „Kaip vertiname šią užklausą? lyderiai paklaus: „Kaip sistemos mus supranta, mumis pasitiki ir veikia pagal mūsų informaciją?

KPI ir matavimo modelis

Tradiciniai pagrindiniai veiklos rodikliai vis dar turi vertę, tačiau jie nebeužfiksuoja viso vaizdo. Reitingai ir seansų metrika ir toliau suteikia įžvalgų, tačiau dabar jie egzistuoja platesnėje sistemoje, kurią sudaro tai, kaip AI sistemos gauna, interpretuoja ir veikia pagal informaciją. Reitingavimo ataskaitos bus šalia AI gavimo prietaisų skydelių, o seansų skaičius bus vertinamas kartu su metrika, orientuota į užduočių atlikimą ir naudotojo rezultatus.

Mano nuomone, jūs taip pat turėtumėte stebėti:

• Balso pasidalijimas naudojant AI padėjėjus.
• Paieškos ir įtraukimo į AI atsakymus rodiklis.
• Prekės ženklo derinimas ir prekės ženklo sauga modelio išvestėse.
• Buvimas daugiapakopėse samprotavimo grandinėse.
• Užduočių atlikimo ir konversijos keliai iš AI sistemų.
• Mokestis už automatizuotą darbo eigą ir mokestis už agento vykdomą veiksmą.
• Modelio išsilavinimas, duomenų šviežumas ir pasitikėjimo balai.

Tobulėjant matavimams, dėmesys nukreipiamas nuo lankytojų skaičiaus stebėjimo prie supratimo, kaip AI sistemos formuoja sprendimus. Norėdami pereiti prie šio pokyčio, lyderiai turėtų sukurti metrikas, atspindinčias šių sistemų įtaką. Matomumas įvertins, ar prekės ženklas rodomas AI sugeneruotuose atsakymuose ir asistento vadovaujamoje sąveikoje.

Tikslumas įvertins, ar prekės ženklas tinkamai ir saugiai pristatomas įvairiuose kontaktiniuose taškuose. Pasitikėjimas parodys, ar AI sistemos pasirenka jūsų turinį ir signalus, o ne kitus, teikdamos rekomendacijas. Veiksmai užfiksuos, ar dirbtinio intelekto pagrįstos patirtys duoda apčiuopiamų rezultatų, pvz., potencialių klientų, užsakymų ar pirkimų. Efektyvumas parodys, ar dirbtinio intelekto agentai mažina rankų darbo pastangas, gerina greitį ir užtikrina geresnę vartotojo patirtį.

Sėkmę lems ne vien tik matomumas, o prekės ženklo gebėjimas atlikti atradimus, sprendimų palaikymą ir veiklos poveikį.

Talentų ir gebėjimų modelis

Agentinis SEO nėra atskiras įgūdžių rinkinys, jis remiasi įvairiomis disciplinomis, apimančiomis rinkodarą, duomenis ir produktus. Sėkmė šioje srityje reikalauja bendradarbiavimo požiūrio, kai kompetencija yra integruota, o ne kaupiama.

Į ateitį orientuotos komandos sujungia SEO ir turinio strategiją, duomenų ir automatizavimo inžineriją, mąstymą apie produktą ir vartotojo patirtį, taip pat valdymą ir greitą plėtrą. Teisinis ir atitikties supratimas taip pat atlieka labai svarbų vaidmenį užtikrinant, kad rezultatai būtų atsakingi ir atitiktų prekės ženklo ir reguliavimo standartus.

Šios komandos veikia daugiafunkcinėse grupėse, kurios yra suskirstytos į klientų rezultatus, o ne valdydami atskirus kanalus. Ši struktūra leidžia jiems greičiau judėti, prisitaikyti prie pokyčių ir sukurti darnesnes patirtis visose AI valdomose platformose.

Šiuolaikinės SEO komandos atlieka keletą pagrindinių vaidmenų. SEO strategas sutelkia dėmesį į tai, kaip AI sistemos ieško, nuskaito ir reitinguoja turinį. Duomenų inžinierius valdo struktūrinio turinio, metaduomenų ir tiesioginių duomenų sklaidos kanalų vientisumą. Automatizavimo specialistas kuria darbo eigas ir agentus, kurie susieja informaciją su vartotojo veiksmais. AI vertintojas tikrina modelio rezultatus, kad užtikrintų tikslumą, prekės ženklo derinimą ir saugumą. Produkto partneris sujungia SEO pastangas su realiomis naudotojų kelionėmis, užtikrindamas, kad atradimas paskatintų prasmingą sąveiką ir konversiją.

Tobulėjant šiam požiūriui, komandos praleis mažiau laiko kurdamos turinį rankiniu būdu ir daugiau laiko kurdamos sistemas, signalus ir patirtį, kuri vadovauja AI elgesiui ir pagerina, kaip vartotojai atranda ir sąveikauja su prekės ženklu.

Pirmosios 90 dienų

Nuo 1 iki 30 dienų: pagrindas ir išlyginimas

• Audito turinį, duomenis ir paieškos našumą.
• Žemėlapis, kur AI jau paliečia klientų keliones.
• Nustatykite struktūros, pasitikėjimo signalų ir duomenų kokybės spragas.
• Nustatykite AI matomumo ir agentų valdomų darbo eigų tikslus.

31–60 dienų: kurkite ir išbandykite pilotus

• Pradėti struktūrinių duomenų ir žinių bazės patobulinimus.
• Išbandykite AI padedamą turinį ir kokybės užtikrinimo vamzdynus.
• Įveskite ankstyvą agento stebėjimą SEO signalams.
• Sukurkite AI tikslumo ir prekės ženklo saugos vertinimo etalonus.

Dienos nuo 61 iki 90: padidinkite ir valdykite

• Įdiekite automatizavimą didelio poveikio darbo eigose.
• Formalizuokite modelio valdymą ir grįžtamojo ryšio kilpas.
• Mokykite daugiafunkcines komandas dirbti dirbtiniu intelektu paruoštų procesų.
• Sukurkite AI matomumą, pasitikėjimą ir konversiją skirtus prietaisų skydelius.

Ateities perspektyva

Paieška neišnyks. Jis susilies į užduotis, keliones ir sprendimus įvairiuose įrenginiuose ir sąsajose. Pirmauja prekių ženklai, kurie moko dirbtinio intelekto sistemas, sistemina žinias ir kuria agentams paruoštas operacijas.

Laimės ne tie, kurie automatizuoja turinį. Jie padės vartotojams ir sistemoms priimti geresnius sprendimus greitai ir dideliu mastu.

Daugiau išteklių:

Teminis vaizdas: Collagery / Shutterstock