Az adatok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia áttekintései bizonyos típusú pénzügyi lekérdezések esetén eltűnnek

Peter

A BrightEdge új adatai azt mutatják, hogy a pénzügyekkel kapcsolatos lekérdezések hogyan teljesítenek az AI áttekintéseken, egyértelműen azonosítva azokat a területeket, amelyek továbbra is megjelenítik az AIO-t, miközben a Google visszahúzódik másoktól. A döntő tényező az, hogy a lekérdezés hasznot húz-e a magyarázatból és a szintézisből, szemben a közvetlen adatlekéréssel vagy művelettel.

A pénzügyi mesterséges intelligencia áttekintései lekérdezés-típusúak

Az oktatási összetevőt tartalmazó pénzügyi lekérdezések, például a „mi az” lekérdezések, magas szintű AI-áttekintéseket indítanak el, amelyek az esetek 91%-ában generálnak és AIO-válaszokat generálnak.

Az adatok szerint:

  • Oktatási kérdések („mi az IRA”): 91%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel
  • Értékelési és tervezési kérdések: 67%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel
  • Tőzsdei árfolyamok és valós idejű árak: 7%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel

Példák az AI áttekintéseket generáló pénzügyi oktatási lekérdezésekre:

  • ebitda jelentése
  • hogyan működik a kamatos kamat
  • mi az IRA
  • mi a dollárköltség átlagolása
  • mi az a származék
  • mi az a kötvény

Pénzügyi kérdések, ahol az AIO kimarad

Két olyan terület, ahol az AIO kimarad, a helyi típusú lekérdezések vagy olyan lekérdezések, ahol a valós idejű pontosság a lényeg. A helyi lekérdezések kezdetben az eredeti Search Generative Experience eredmények részét képezték 2023-ban, és az esetek 90%-ában mesterséges intelligencia válaszokat mutattak. Ez az esetek körülbelül 10%-ára esett vissza.

Az adatok azt is mutatják, hogy a „brand + near me” és más „near me” lekérdezéseket a helyi csomagok eredményei és a Maps integrációi uralják.

Az eszközökre és a valós idejű információra vonatkozó igények már nem váltják ki az AI áttekintéseket. A Pénzügyi számológép lekérdezései csak az esetek 9%-ában jelenítik meg az AI áttekintéseket. Más hasonló lekérdezések egyáltalán nem mutatnak AI áttekintést, például:

  • 401k számológép
  • kamatos kamat kalkulátor
  • befektetési kalkulátor
  • jelzálog-kalkulátor

A BrightEdge adatok azt mutatják, hogy ezek a valós idejű adattémák nem generálnak AIO-t, vagy alacsony mennyiséget generálnak:

  • Egyedi részvényjegyek: 7%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel
  • Élő árlekérdezések: A hagyományos eredmények dominálnak
  • Piaci indexek: Alacsony AI-lefedettség

Példák azokra a lekérdezésekre, amelyeket a Google AI általában kizár:

  • AAPL készlet
  • Tesla ár
  • dow Jones ipari átlaga ma
  • S&P 500 határidős ügyletek

Elvihető

Az, hogy a Google milyen irányt választ gyakorlatilag bármire, ami a kereséssel kapcsolatos, a felhasználói visszajelzésektől és a releváns találatok megjelenítésének képességétől függ. Nem ritka, hogy a keresőoptimalizálásban egyesek alábecsülik az implicit és explicit felhasználói visszajelzések erejét, mint olyan erőt, amely megmozgatja a Google-t, hogy mikor jelenítsen meg bizonyos típusú keresési funkciókat. Így előfordulhat, hogy a felhasználók nincsenek megelégedve a valós idejű, számológép és eszköz, valamint a helyi közeli típusú lekérdezések szintetizált válaszaival.

Az AIO kimarad a márkakérdésekből

Egy másik terület, ahol az AI áttekintések ritkán jelennek meg, ha egyáltalán nem jelennek meg, azok a pénzügyi lekérdezések, amelyek márkanevet tartalmaznak a lekérdezés összetevőjeként. A márkabejelentkezési lekérdezések az esetek nulla-négy százalékában mutatják meg az AIO-t. A márka navigációs lekérdezései nem jelenítenek meg mesterséges intelligencia keresési eredményeket.

Ahol az AI áttekintések uralják a pénzügyi eredményeket

Azok a pénzügyi lekérdezések, amelyekben az AIO általában dominál, azok oktatási vagy magyarázó szándékúak, ahol a felhasználók a fogalmak megértésére, a lehetőségek összehasonlítására vagy általános útmutatásra törekszenek, ahelyett, hogy élő adatokat kérnének le, eszközöket használnának vagy navigációs feladatokat hajtanának végre.

Az adatok azt mutatják, hogy az AIO uralja az ilyen típusú lekérdezéseket:

  • Értékelési és tervezési kérdések: 67%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel.
  • Értékelje az információs lekérdezéseket: 67%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel.
  • Kamatláb/tervezési lekérdezések (jelzáloghitel, nyugdíj): 67%.
  • Nyugdíjtervezéssel kapcsolatos kérdések: 61%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel.
  • Adózással kapcsolatos lekérdezések: 55%-uk rendelkezik mesterséges intelligencia áttekintéssel.

Elvihető

Amint azt korábban megjegyeztük, a Google nem dönt önkényesen az AI-válaszok megjelenítéséről az ítéletei alapján. A felhasználói viselkedés és az elégedettség jelei nagy szerepet játszanak. Az a tény, hogy a mesterséges intelligencia válaszai dominálnak az ilyen típusú válaszok között, azt mutatja, hogy az AIO hajlamos arra, hogy a felhasználókat az ilyen típusú pénzügyi lekérdezésekre erős tanulási szándékkal kielégítse. Ez azt jelenti, hogy az ilyen típusú lekérdezések hivatkozásként való megjelenítéséhez gondosan meg kell dolgozni a tartalmat, magas szintű pontos válaszokkal. Véleményem szerint az egyedi tartalom létrehozására való összpontosítás, annak kiszámítható és rendszeres megvalósítása a tekintély és a megbízhatóság jelzése. Határozottan maradjon távol a hónap taktikájától a tartalommal kapcsolatos megközelítésektől.

Láthatósági és versenykimutatások

Az oktatási és útmutatási tartalmak jól láthatóak a mesterséges intelligencia válaszaiban, nem csak az organikus rangsorokban. A láthatóság egyre inkább attól függ, hogy idézik-e vagy hivatkoznak rájuk. Hasznos lehet, ha nem csak a szöveges tartalomra összpontosít, hanem hang-, kép- és videótartalmat is kínál. Nem csak ez, hanem a grafikonok és táblázatok is hasznos módjai lehetnek az adatok közlésének, bármi hasznos lehet, amire válaszként hivatkozhatunk vagy a válasz alátámasztására lehet hivatkozni.

A hagyományos rangsorolási tényezők továbbra is érvényesek a nagy mennyiségű helyi, eszköz- és valós idejű adatlekérdezések esetében. Az élő árak, a számológépek és a helyi keresések továbbra is a hagyományos SEO tényezők mellett működnek.

A pénzügyi keresési viselkedés egyre inkább szegmentálódik szándék és téma szerint. Minden lekérdezéstípus más utat követ az AI vagy az organikus eredmények felé. A mögöttes infrastruktúra továbbra is ugyanaz a klasszikus keresés, ami azt jelenti, hogy a SEO alapjaira való összpontosítás, valamint az egyszerű szöveges tartalmakon túlmutató kiterjesztése annak érdekében, hogy megtudja, mi működik, előremutató út.

Olvassa el a BrightEdge pénzügyi lekérdezésekkel és mesterséges intelligenciával kapcsolatos adatait: Pénzügy és AI áttekintések: Hogyan alkalmazza a Google az YMYL elveket a pénzügyi keresésre

A szerzőről

Peter, az eOldal.hu tapasztalt SEO szakértője és tartalomgyártója. Több mint 10 éve foglalkozik keresőoptimalizálással és online marketinggel, amelyek révén számos magyar vállalkozás sikerét segítette elő. Cikkeiben részletes és naprakész információkat nyújt az olvasóknak a legfrissebb SEO trendekről és stratégiákról.