Az AI-eszközök legalább egy hamis tényt adtak vissza az Egyesült Királyság nagy utcai kereskedőinek 64%-áról egy eladó által futtatott teszt során, a Retail Focus által megosztott Searchable adatok szerint. A leggyakoribb hiba az volt, hogy rossz irányítószámot adtak meg a vállalkozásoknak.
Ezek a tesztek olyasmire mutatnak rá, amit sok marketingcsapat nem követ. Amikor a mesterséges intelligencia rendszerek, például a ChatGPT vagy a Google mesterséges intelligencia-módja válaszolnak az egyik hellyel kapcsolatos kérdésekre, nem lehet tudni, mit mondanak a vállalkozásról, hacsak nem manuálisan ellenőrzi. Lehetséges, hogy magabiztosan állítják, hogy egy vállalkozás bezárt, felsorolják a nem általuk kínált szolgáltatásokat, vagy rossz címet adnak meg.
Bemutattuk, hogyan szerezhet láthatóságot az AI-keresésben, beleértve Dan Taylor munkáját a mesterséges intelligencia-kérdések nyomon követésével kapcsolatban. Ez a darab a probléma másik felét fedi le. Megvizsgálja, hogy a mesterséges intelligencia már mit üzen az embereknek az Ön tartózkodási helyéről, és hogyan lehet megtudni, mielőtt az ügyfél megtenné.
A rangsorolttól a leírtig
A hagyományos helyi keresés többféle összehasonlítási lehetőséget kínál az ügyfeleknek, például térképcsomagot, véleményeket, webhelyét vagy versenytársát. Ezután az ügyfelek választanak. Az AI-keresés ezt a folyamatot egyetlen szintetizált válaszban egyesíti, amely teljes mértékben leírja a vállalkozást, még mielőtt az ügyfél felkeresné a webhelyet vagy az üzleti profilt.
Leírásnak lenni nem ugyanaz, mint rangsorolni; a rangsorok változhatnak, és a leírások nem mindig pontosak. Ezenkívül ez a láthatóság a lekérdezés típusától függően változik.
A Whitespark elemzése megállapította, hogy az AI áttekintések a közvetlen helyi szándékú keresések 15%-ában jelennek meg, mint pl. [personal injury lawyers in Phoenix]. Az információs kérdéseknél az esetek 92%-ában, a hibrid kérdéseknél pedig, mint például, hogy ügyvédet kell-e fogadni egy baleset után, az esetek 97%-ában. Ugyanebben a tanulmányban a helyi csomagok a közvetlen helyi szándékú keresések 93%-ánál jelentek meg. Összességében az AI áttekintések gyakoribbak voltak az információs és hibrid kérdéseknél, mint a közvetlen helyi szándékú kereséseknél.
A SOCi helyi láthatósági indexe több mint 350 000 helyet elemzett, és azt találta, hogy a ChatGPT ezek 1,2%-át javasolta. Ez a SOCi saját mérése szerint sokkal alacsonyabb arány, mint ugyanazon márkák megjelenése a Google helyi 3-csomagjában. A BrightLocal helyi fogyasztói áttekintő felmérése szerint a fogyasztók 45%-a használja a ChatGPT-t vagy hasonló eszközöket helyi üzleti ajánlásokhoz, szemben az előző évi 6%-kal.
Amit a válaszok tévednek
A Searchable ebben a hónapban két teszteredmény-készletet adott ki a szaksajtó számára. A 165 londoni vállalkozás bevonásával végzett tesztek során a Searchable a ChatGPT-t, a Geminit és a Perplexityt tesztelte 13 365 kérdéssel a szolgáltatásokról, elérhetőségekről, méretről és alapítási dátumról, majd összehasonlította a válaszokat a Companies House nyilvántartásával és a hivatalos profilokkal.
A CMOTech szerint e vállalkozások 93%-ánál volt legalább egy alapvető tény, amely hibás vagy hiányzott. A kisebb vállalkozások fele kapott legalább egy hamis tényt, szemben a nagyobb cégek 32%-ával. A második teszt több mint 72 000 kérdéssel vizsgálta az Egyesült Királyság főutcai kiskereskedőit. A Retail Focus jelentése szerint 16 válaszból egy volt helytelen. A hibás irányítószám-hibák 1:10 arányban fordultak elő, még akkor is, ha a felszólítások megadták a várost.
A kereshető társalapító, Chris Donnelly elmondta a Retail Focusnak:
„Egy kisebb tégla és habarcs kiskereskedő számára, ha az online láthatóságuk leginkább a webhelye és a Google üzleti adatai köré összpontosul, ez egy viszonylag vékony információs nyomvonal az AI-rendszerek számára, amelyekből tanulhatnak, és amelyet válaszaikban megjeleníthetnek.”
A hibakategóriák megegyeznek azzal, amit a cégtulajdonosok a Google ügyfélszolgálati fórumain leírtak, és arról számolnak be, hogy téves részleteket látnak magabiztosan, és egyesek szerint a hibák kárt okoznak a vállalkozásuknak.
A vakfolt
A hagyományos keresés az adatok nyomát hagyja maga után. A megjelenítések és kattintások nyomon követése a Search Console-ban történik; a rangsorok ingadoznak a nyomkövetők között; és minden csepp gyakran nyomozáshoz vezet. Nincs azonban olyan jelentés, amely figyelmeztetné a vállalkozásokat, ha a mesterséges intelligencia válasza helytelenül adja meg az Ön tartózkodási helyét, vagy azt állítja, hogy a vállalkozás bezárt.
A hagyományos keresés sem figyelmezteti Önt, hogy Ön hogyan jelenik meg, de nem is kell. Olyan forrásokhoz irányítja az ügyfeleket, amelyeket maguk is láthatnak és mérlegelhetnek, mint például az adatlapod, a webhelyed és a dátumokkal ellátott vélemények. A mesterséges intelligencia ezeket a forrásokat egyetlen írásos válaszba foglalja össze, és az ügyfél tényként olvassa fel. Ha hibás, nincs figyelhető rangsorolási pozíció, és nincs nyomon követhető forgalmi visszaesés, mert a hiba olyan szövegben él, amelyet soha nem mutattak meg.
A főbb fogyasztói mesterséges intelligencia eszközök általában nem adnak helyszíni szintű figyelmeztetést a vállalkozásoknak, ha téves információik vannak. A Google dokumentációja szerint a mesterséges intelligencia válaszai hibákat tartalmazhatnak, és az egyes AI-áttekintések visszajelzési hivatkozást tartalmaznak. Ez a visszajelzés a hibák kijavítására szolgál, de nem proaktív megfigyelő rendszer. Csak akkor működik, ha valaki előbb észreveszi a hibát.
5 rendszer, nem 1
A tesztelési folyamat bonyolult lehet a különféle mesterséges intelligencia keresési platformokon, mivel ezek nem működnek ugyanúgy. Az AI áttekintések mostantól a szokásos Google keresési eredmények részeként jelennek meg, az AI mód pedig egy beszélgetési élményt kínál közvetlenül a Google Keresésben. A Gemini a Google különálló AI-asszisztenseként működik. Eközben a ChatGPT és a Perplexity különálló termékek, amelyeket az OpenAI és a Perplexity AI kínál.
Ezen eszközök mindegyike eltérően dolgozza fel, választja ki és kombinálja az információkat, így egy kérdésre eltérő válaszokat kaphat attól függően, hogy melyik platformot használja. Ez az eltérés a Searchable kiskereskedelmi adataiban is látható, a Perplexity az esetek 10%-ában ad pontatlan választ, míg a Gemini esetében 5%, a ChatGPT esetében pedig 4%.
Az egyik rendszer tesztelése keveset árul el a többiről. A mesterséges intelligencia áttekintésében megjelenő hely továbbra is tévesen leírható a ChatGPT-ben.
Hogyan teszteljük, mit látnak az ügyfelek
Kezdje azzal, hogy átgondolja az ügyfelek kérdését, például a nyitvatartási időt, a szolgáltatásokat vagy azt, hogy egy hely jó-e. Írja le ezeket a kérdéseket egy szabványos listába, hogy minden helyet ugyanúgy ellenőrizhessen. Futtassa fel a kérdéseket a Google mesterséges intelligencia áttekintése és AI-módja, valamint a ChatGPT, a Gemini és a Perplexity segítségével. Ahol lehetséges, tesztelje mentett beszélgetési kontextus vagy személyre szabás nélkül, és kövesse nyomon a kapott kérdéseket és válaszokat.
Mivel a válaszok minden alkalommal eltérőek lehetnek, tedd fel többször ugyanazt a kérdést. A talált tartalmat kategóriákba rendezheti, például ténybeli hibák, hiányzó információk vagy észlelési problémák. A ténybeli hibákat és hiányosságokat külön kezelje. A hangulat és az ajánlási sorrend a hírnévvel kapcsolatos problémák, nem egyszerű korrekciók. Fordítson különös figyelmet az olyan hibák kijavítására, amelyek megakadályozhatják, hogy valaki felkeresse, például a hibás nyitvatartási idő vagy a bezártként bejelentett fiók.
A forrásokra hivatkozva ellenőrizze, hogy az információ pontos-e. Javítsa ki az Ön által ellenőrzött információkat, vagy kérjen javítást, ha szükséges. Rendszeresen ellenőrizze, mert a forrás javítása ma nem frissíti automatikusan az AI-válaszokat. Használjon következetes kérdéslistát és naplót a folyamat megkönnyítése érdekében, különösen, ha sok helyen van. Módosítsa az ellenőrzés gyakoriságát a helyek száma és a részletek változásának gyakorisága alapján.
Mi a teendő, ha a mesterséges intelligencia elromlik
A hiba megtalálása az első lépés. A javítás az, hogy gondosan állítsuk be azokat a bemeneteket, amelyektől ezek a rendszerek függenek, majd ellenőrizzük, hogy a válaszok javulnak-e. Ne feledje, hogy minden beállítás közelebb visz a jobb, megbízhatóbb eredményekhez.
Ha a válasz félreérti a nyitvatartási időt, győződjön meg arról, hogy Google-vállalkozási profilja, webhelye és saját helyoldalai megegyeznek egymással és a valósággal. Az egymásnak ellentmondó részletek az egyik legegyértelműbb oka annak, hogy a válasz téved. Ugyanaz a név, cím és telefon A számok konzisztenciája, amelyet a helyi SEO mindig is megkövetelt, az alap, és ez bonyolultabb lesz, ha több helyet futtat.
Az Ön által ellenőrzött források kijavítása után nézze meg azokat a forrásokat, amelyek nem a tulajdonában vannak. Ha a válasz az Ön vállalkozását idézi, nyissa meg, és ellenőrizze a dátumát, és azt, hogy valójában mit mond. Ez lehet az információ lehívása egy régi címtároldalról, egy véleménylistáról vagy egy hasonló nevű vállalkozásról szóló oldalról. Ezeknek a problémáknak a kijavítása valószínűleg közvetlen tájékoztatást igényel.
Itt kezd értelmet nyerni a Donnelly által mutatott méretkülönbség is. A kisebb vállalkozások több hibát vétettek a Searchable tesztjei során, és azt olvasta, hogy a harmadik féltől származó információk vékony sávja miatt ezek a rendszerek kevésbé dolgozhatnak. A ChatGPT-hivatkozásokkal kapcsolatos saját lefedettségünk ugyanerre a következtetésre jut. A teljesebb és következetesebb jelenlét azokon a helyeken, amelyeket ezek a rendszerek olvasnak, jobb anyagokat kínálnak az Ön leírására.
Ha úgy találja, hogy nem a pontosság a probléma, és jobban aggódik, hogy egyáltalán megkapja-e az ajánlásokat, akkor ez a láthatósági oldal. Dan Taylor a Search Engine Journal számára írt arról, hogy nyomon követhesse, hogy az AI hogyan képviseli az Ön márkáját az idő múlásával, és hogyan változik a felfedezés, ahogy a keresés személyre szabja az egyes felhasználókat. Itt kell kezdeni a „hogyan nyerünk itt” kérdést.
Előre tekintve
A mesterséges intelligencia válaszainak megfigyelő eszközei még mindig a kezdeti szakaszban vannak. A legtöbben meg tudják mondani, hogy megemlítik-e Önt, és milyen gyakran, ami nem ugyanaz, mint annak elmondása, hogy az említés helyes-e.
Annak ellenőrzése, hogy a válasz valójában mit mond egy helyről, akkor is csak az ön elolvasása után következik be. Ahogy ezek az eszközök fejlődnek, ez változhat, de egyelőre az ellenőrzés manuális, és ha valami hibát talál, az első lépés az Ön által ellenőrzött források optimalizálása.
