Az AI alapjaiban változtatja meg, mit jelent a SEO. Nem csak az eredmények bemutatásában, hanem abban is, hogyan fedezik fel, értik meg és bízzák meg a márkákat azokban a rendszerekben, amelyekre az emberek most támaszkodnak a tanulás, az értékelés és a döntéshozatal során. Ez arra kényszeríti, hogy újraértékeljük SEO-ként betöltött szerepünket, az általunk használt eszközöket és keretrendszereket, valamint azt, hogy a siker mérésének módja a nagyon eltérő keresési környezethez készült, korábbi jelentéskészítési modelleken túl.
A kattintásokban és rangsorolásokban gyökerező hiúsági mutatók továbbra is támaszkodva már nem tükrözi a valóságot, különösen, mivel az emberek egyre gyakrabban találkoznak márkákkal, és egyre többet ismernek meg márkákkal anélkül, hogy felkeresnének egy webhelyet.
Történetének nagy részében a SEO arra összpontosított, hogy segítsen az embereknek megtalálni Önt egy statikus találati listán belül. A kulcsszavak, a tartalom és a linkek elsősorban azért léteztek, hogy kattintást szerezzenek valakitől, aki már felismerte az igényt, és aktívan keresi a megoldást.
A mesterséges intelligencia megzavarja ezt a modellt azáltal, hogy a felfedezést magába a válaszba helyezi, egyetlen szintetizált választ ad vissza, amely csak kis számú márkára hivatkozik, ami természetesen csökkenti az általános kattintások számát, ugyanakkor növeli a márkaérintkezési pontok és az expozíciós pillanatok számát, amelyek az észlelést és a preferenciát alakítják. Ez nem forgalomkiesési probléma, hanem keresletteremtési lehetőség. Minden alkalommal, amikor egy márka megjelenik egy mesterséges intelligencia által generált válaszban, közvetlenül a vevő mentális szűkített listájára kerül, és mentális elérhetőséget épít ki akkor is, ha a felhasználó még soha nem találkozott a márkával.
Miért teremt keresletet a mesterséges intelligencia láthatósága, nem csak a forgalmat?
A hagyományos keresőoptimalizálás kiválóan teljesítette a meglévő kereslet megragadását azáltal, hogy támogatta a felhasználókat a keresések során, amelyek finomították és tisztázták a problémát, mielőtt a megoldás felé vezették volna őket.
A mesterséges intelligencia már sokkal korábban működik ezen az úton, és még azelőtt formálja meg, hogy az emberek hogyan értik meg a kategóriákat, lehetőségeket és kompromisszumokat, mielőtt elkezdenék összehasonlítani a szállítókat, hatékonyan húzva a korábban tölcsér közepén és alján végzett tevékenységeket a felfelé irányuló folyamatokba. Az emberek egyre gyakrabban használják a mesterséges intelligenciát ismeretlen terek felfedezésére, alternatívák mérlegelésére és sajátos környezetükhöz illeszkedő megoldások tervezésére, ami azt jelenti, hogy ha egy márkát többször megneveznek, elmagyaráznak vagy hivatkoznak rá, az elkezdi befolyásolni, hogy a piac hogyan határozza meg a jó megjelenését.
Ez az ismétlődő expozíció idővel az ismertséget építi ki, így amikor elérkezik a döntés pillanata, a márka ismertnek és hitelesnek érzi magát, nem pedig újnak és teszteletlennek, ami egy olyan keresletgenerálás, amely azokban a rendszerekben játszódik le, amelyekben az emberek már bíznak és naponta használnak.
Ellentétben a soron túli reklámozással, ez az ismertség natívan olyan eszközökön keresztül épül fel, amelyek az okostelefonok, asszisztensek és más csatlakoztatott eszközök révén mélyen beépültek a mindennapi életbe, így ez a váltás nem csak technikai, hanem viselkedésbeli is, ami abban gyökerezik, ahogyan az emberek most hozzáférnek és feldolgozzák az információkat.
Hogyan változtatja meg ez a SEO szerepét
Ahogy a mesterséges intelligencia rendszerek egyre gyakrabban összegeznek, szűrnek és ajánlanak a felhasználók nevében, a SEO-nak túl kell lépnie az egyes oldalak optimalizálásán, és ehelyett arra kell összpontosítania, hogy a márkát a gépek számára könnyebben megértsék, megbízhassák és újrafelhasználhassák a különböző kontextusokban és lekérdezésekben.
Ez az elmozdulás a legvilágosabban a kulcsszavakról az entitások felé történő hosszú távú elmozdulásban tükröződik, ahol a kulcsszavak továbbra is számítanak, de már nem az elsődleges szervezőelv, mivel az AI-rendszerek jobban törődnek azzal, hogy ki egy márka, mit csinál, hol működik, és milyen problémákat old meg.
Ez a modern SEO-t a világosan meghatározott és következetesen kifejezett márkahatárok felé tolja, ahol a kategória, a felhasználási esetek és a megkülönböztetés egyértelmű az interneten, még akkor is, ha ez feszültséget okoz a magasan optimalizált kereskedelmi céloldalakkal.
A mesterséges intelligencia rendszerek nagymértékben támaszkodnak a bizalmi jelzésekre, mint például az idézetek, a konszenzus, az értékelések és az ellenőrizhető tények, ami azt jelenti, hogy a hagyományos rangsorolási tényezők továbbra is szerepet játszanak, de egyre inkább olyan bizonyítékként szolgálnak, amelyre az AI-rendszer biztonságosan támaszkodhat a válaszok megalkotásakor. Ha egy mesterséges intelligencia nem tud magabiztosan válaszolni egy márkával kapcsolatos alapvető kérdésekre, tétovázik, hogy ajánlja azt, míg ha lehet, a márka megbízható összetevővé válik, amelyre többször is támaszkodhat.
Ez megváltoztatja azokat a kérdéseket, amelyeket a keresőoptimalizálási csapatoknak fel kell tenniük, és a hangsúly eltolódik a csupán rangsorolásról, hanem arra, hogy a tartalom valóban alakítja-e a kategória megértését, hogy a megbízható megjelenítők hivatkoznak-e a márkára, és hogy a márkával kapcsolatos információk konzisztensek maradnak-e, bárhol megjelenjenek.
A narratív irányítás is megváltozik, mert ahol egykor a márkák egy találati lista oldalain keresztül formálták történetüket, a mesterséges intelligencia most magát a történetet meséli el, így a keresőoptimalizálóknak sokkal szorosabb együttműködésre van szükségük a márka- és kommunikációs csapatokkal, hogy megerősítsék az egyszerű, következetes nyelvezetet és néhány világos értékajánlatot, amelyeket az AI-rendszerek könnyen tömör összefoglalókká tömöríthetnek.
Amit a márkáknak másképp kell csinálniuk
A márkáknak fel kell hagyniuk azzal, hogy stratégiájukat kulcsszavakkal kezdjék, ehelyett inkább fel kell mérniük erejüket és egyértelműségüket mint entitást, meg kell vizsgálniuk, hogy a keresőmotorok és más rendszerek már mit értenek róluk, és mennyire következetes ez a felfogás.
A legértékesebb mesterséges intelligencia-pillanatok jóval azelőtt következnek be, hogy a vevő készen állna összehasonlítani a szállítókat, amikor még véleményt formál a problémakörről, ami azt jelenti, hogy a névvel való megjelenés a korai feltáró kérdésekben lehetővé teszi a márka számára, hogy befolyásolja a probléma megfogalmazását, és mentális elérhetőséget építsen ki, mielőtt bármilyen szűkített lista létezne.
Ennek elérése inkább összpontosítást igényel, mint széleskörűséget, mert a minden lehetséges beszélgetésben való megjelenés felhígítja a világosságot, míg a problémák és perspektívák tudatos megválasztása erősebb és koherensebb jelzéseket ad az AI-rendszerek számára.
Ez azt jelenti, hogy elmozdulunk a lehető legtöbb kulcsszó keresésétől egy egyszerű márkatörténet szabványosítása érdekében, amely mindenhol világos nyelvezetet használ, hogy egyetlen tiszta, megismételhető mondatban kifejezhető legyen az, amit csinálsz, kinek szól, és miért számít.
Ez az elmozdulás a SEO sikerének mérésében és jelentésében is alapvető változtatást követel meg, mert ha a teljesítményt továbbra is elsősorban a helyezéseken és a kattintásokon keresztül ítélik meg, akkor az AI láthatósága mindig elsöprőnek tűnik, még akkor is, ha valódi hatása a preferenciák és a szándékok idővel történő alakítása révén jelentkezik.
Ehelyett a csapatoknak meg kell vizsgálniuk a márkás keresés növekedésének, a közvetlen forgalomnak, az érdeklődők minőségének és a vásárlói eredményeknek a mintáit, mert ha a jelentések ezt a tágabb valóságot tükrözik, világossá válik, hogy a mesterséges intelligencia láthatóságának növekedésével a kereslet is követi, és a SEO-t egy tisztán taktikai csatornából a hosszú távú növekedés stratégiai karává változtatja.
