Ezt a bejegyzést az Uberall szponzorálta. A cikkben kifejtett vélemények a szponzor sajátjai.
A helyi fogyasztók felhagytak azzal a kereséssel, ahogy marketingünket felépítettük.
Ez a jelentős változás a vásárlói szokásokban csendesen megtörtént az elmúlt 18-24 hónapban.
A mesterséges intelligencia keresési viselkedésével kapcsolatos legutóbbi Uberall-kutatások szerint a fogyasztók 750 milliárd dolláros költése már most is az AI-alapú keresés irányába tolódik el. A keresések nagyjából 60%-a mostanra úgy ér véget, hogy egyetlen kattintás sem jut el egy webhelyre. És egy olyan megállapítás, amely minden marketingszakértőt, vagy legalábbis a több telephellyel rendelkező vállalkozásoknál dolgozókat meg kell állítani, a márkák 68%-a teljesen hiányzik az AI-motorok által a kategóriájukban megfogalmazott ajánlásokból.
Ez a probléma túlmutat a csatornákon. Ez egy gyorsan változó láthatósági probléma, amely veszélyeztetheti a konverziókat és a bevételt.
A generatív motoroptimalizálás (GEO) az a tudományág, amely erre a pillanatra épült. Ahol a SEO optimalizálta az oldalakat a rangsorolás érdekében, a GEO az entitásokat ajánlás alapján optimalizálja.
A cél már nem csak az, hogy a keresőmotorok eredményoldalain (SERP) található. Idézni kell, össze kell foglalni és meg kell bízni, ha egy modell válaszol az ügyfele nevében.
Szerezze meg ellenőrzőlistáját és kövessen
A GEO-ban három oszlop hordozza a súlyt. Ha bármennyi ideig dolgozott a keresőoptimalizálásban, a forma ismerősnek tűnik – a láthatóság fokozása nem újdonság, hanem a felület, amely megváltozott.
- Az igazság forrása. A márkával kapcsolatos alapvető tényeknek (név, cím, nyitvatartás, szolgáltatások) mindenhol meg kell egyeznie egy modellnek. A következetlen jelek arra tanítják az AI-motorokat, hogy kevésbé bízzanak benned.
- Kontextus tervezés. A tartalomnak válaszolnia kell az ügyfelek ténylegesen feltett kérdéseire, azon a nyelven, amelyet feltesznek nekik. Természetesen a párbeszédes válaszoknak elsőbbséget kell élvezniük a kulcsszócsoportokkal szemben.
- Hangszerelés. Idővel mérheti az idézeteket, a tartalom frissítését és az összetett láthatóságot.
Így alakul ki ez a három pillér egy reális 90 napos tervben, amelyet a csapatok ténylegesen futtathatnak.
1. fázis (1. hét): Alapozó elemzés
Nem optimalizálhatja azt, amit a modell nem tud elemezni. Az első hét egy adathigiéniai sprint, nem pedig tartalmi sprint.
Kezdje a helyi SEO alapjaival, a legtöbb csapat szerint már tiszták:
- Vizsgálja meg NAP-adatait (Név, Cím, Telefon) a Google vállalkozásprofilokban, az Apple Mapsben, a Yelpben, a Bing Placesben és a főbb adatgyűjtőkben. Még az apró ellentmondások is – hiányzó csomagszám, régi telefonformátum, soha el nem terjesztett márkanév – megtanítják az AI-motorokat, hogy a márkáját kevésbé megbízható entitásként kezeljék.
- Nézze meg a helyoldalakat, a névjegyoldalt és a termékoldalakat a strukturált adatokért. A séma nem egy varázslatos mesterséges intelligencia kapcsoló – a legújabb tesztek azt sugallják, hogy az LLM-ek nagyrészt úgy olvassák, mint bármely más oldalon található szöveget. Ez csökkenti a kétértelműséget azzal kapcsolatban, hogy mi a vállalkozása és mit csinál, és ez az egyértelműség segít a modellnek abban, hogy helyesen értelmezze és idézze Önt.
- Írja be az ügyfelek által ténylegesen feltett kérdéseket a ChatGPT, a Gemini, a Perplexity és a Google AI áttekintésekbe. Nem márkás lekérdezések – valódiak, mint például a „legjobb fogszabályzó a Lincoln Park közelében”, „melyik elektromos töltő működik Ford Lightninggel”, „kutyákat beengedő berlini kávézók”. Jegyezze fel, hol jelenik meg, hol nem, és mely versenytársak jelennek meg helyette.
Ez a hiánylista lesz az Ön rövidítése a következő 80 napra. A legtöbb márka itt fedezi fel azokat a vakfoltokat is, amelyekről nem is tudta, hogy vannak.
2. fázis (7–30. nap): Kontextus tervezés és célzott tartalom
Amint tudod, hogy mely felszólításokról hiányzik, a munka specifikussá válik. Minden holttérhez azt a tartalmat építi fel, amelyet egy modell aktívan szeretne idézni.
Néhány iparágban érvényes minta:
- Egy felszólítás, egy oldal. Ha a „legjobb családi fogorvos Austinban szombati nyitvatartással” három versenytársat ad vissza, és egyiket sem, akkor készítse el vagy optimalizálja azokat az oldalakat, amelyek pontosan erre adnak választ. Ne temesse el a választ három tekercssel lejjebb.
- A kérdésre írj, ne a kulcsszóra. Az AI-motorok teljes válaszokat nyernek ki, nem kifejezéseket. A jól felépített GYIK közvetlen, tényszerű válaszokkal gyakran felülmúlja a 2000 szavas, kulcsszavakkal teli útmutatót, amely a lényeg körül táncol
- Idézd magad hitelesen. Tartalmazza a dátumokat, a helyi adatokat, az eredeti adatokat, a megnevezett szerzőket és az explicit összehasonlításokat. A modellek díjazzák a konkrétságot, és leminősítik a homályos állításokat.
Ez az a fázis, amikor a ténylegesen idézett tartalom kezd eltérni a régi rangsoroló játékhoz készült tartalomtól. Szorosabb, tényszerűbb, és aszerint, hogy valaki hogyan tesz fel egy kérdést hangosan.
3. fázis (30–60. nap): Sebészeti elhelyezés és oldalon kívüli felhatalmazás
Az oldalon kívüli tekintély továbbra is számít. A közgazdaságtan azonban felborult.
Az ösztön az első osztályú kiadók üldözése. A GEO esetében ez általában rossz lépés.
A generatív motorok által leggyakrabban lehívott webhelyek nem mindig a legmagasabb domain jogosultsággal rendelkeznek. Ezek azok, amelyek az Ön vállalkozása szempontjából relevánsak, és gyakrabban hivatkoznak rájuk, még akkor is, ha nem nagy kiadványokról van szó.
Hatékonyabb megközelítés:
- Összpontosítson azokra a webhelyekre, amelyek már rangsoroltak a Google-ban az ügyfelek által használt felszólítások alapján – olyan hiteles, aktuális forrásokra, amelyeket szeretné, ha kutatás közben megtalálnának. Nem a legjobb helyezés a cél; minden olyan hiteles webhely számít, amely ténylegesen kiszolgálja közönségét.
- Az Ön kategóriájában már említett kiadók mesterséges intelligencia-motorjai azok, amelyekben a modellek eléggé megbíznak ahhoz, hogy beszerezzenek. Futtassa újra az 1. fázis utasításait, kövesse nyomon, mely domainek jelennek meg folyamatosan az idézetekben, és ez lesz a szűkített lista.
- A méret és a presztízs nem megbízható mutató az AI idézettségéhez. A kategóriájában valódi aktuális tekintéllyel rendelkező szakkiadványok gyakran több mesterséges intelligencia idézést kapnak, mint egy nagyobb, általánosabb név.
A cél nem a link mennyisége. Kontextusban említik azokban a forrásokban, amelyekben az Ön kategóriájának modelljei már megbíznak.
4. fázis (60–90. nap): Hangszerelés és komponálás
A 60. napra már új tartalomnak kell megjelennie, az idézetek megjelennek a kiadói webhelyeken, és elegendő jelet kell kapnia a méréshez. A 4. fázisban a GEO megszűnik projekt lenni, hanem rendszerré válik.
Három mérőszám, amelyet érdemes hetente nyomon követni:
- AI idézési arány – milyen gyakran nevezik meg márkáját a mesterséges intelligencia által generált válaszokban a prioritási kérdésekre.
- Share of Voice — az Ön idézési aránya a versenytársakhoz viszonyítva ugyanabban a promptkészletben.
- Tartalomromlás — mely idézett oldalak elveszítik az idézeteket az idő múlásával, és frissítésre szorulnak új adatokkal, dátumokkal vagy információkkal.
Az összetett hatás itt mélyreható. Azok a márkák, amelyek a GEO-t folyamatos körként kezelik – auditálnak, közzétesznek, helyeznek el, mérnek, frissítenek – lényegesen magasabb idézeteket és konverziós arányokat érnek el. A Search Engine Journal legutóbbi webináriuma, amelyen az Uberall és az AthenaHQ szerepel, kijelenti, hogy a GEO-hoz értő márkák kétszer annyi hivatkozást és 3–9-szer magasabb konverziós arányt látnak 90 napon belül, mint azok a márkák, amelyek továbbra is kizárólag a klasszikus keresésre optimalizálnak.
Ez a delta többet számít, mint amilyennek látszik. Ahogy a nulla kattintás viselkedése nő, az AI-válaszon belüli idézet a konverziós felület.
Konkrét példaként az Audika France, egy több helyen működő hallásgondozó márka és az Uberall ügyfele korai alkalmazóként futtatta ezt a hangszerelési hurkot. Arra használták, hogy nyomon kövessék, hogyan írták le a mesterséges intelligencia-motorok klinikáikat, kiszúrták a hiányzó attribútumokat, és megszüntették a látható és az ajánlott különbséget. Eredményeik azt mutatják, hogy egy több helyen működő márka hogyan vált mesterséges intelligencia vakfoltból következetes ajánlássá.
Mi a következő lépés
A minta több iparágban is egységes, beleértve a kiskereskedelmet és az éttermeket is. A most induló márkák olyan strukturális előnyt építenek ki, amelyet nehéz feloldani, ha a kategória felzárkózik. A várakozók végül egy év múlva elmagyarázzák az igazgatótanácsuknak, hogy miért lett egy versenytárs az alapértelmezett ajánlás minden ügyfeleik által használt modellben.
Ha pillanatképet szeretne kapni arról, hogy helyei hogyan teljesítenek a mesterséges intelligencia keresésében, tekintse meg az AI Visibility Grader eszközünket. Gyors áttekintést nyújt az AI láthatóságáról és az azt alakító tényezőkről.
Vagy ha tovább szeretné vinni ezt, és nagyobb felbontású képet szeretne kapni arról, hogy hol áll az AI-keresésben, a GEO Studio ingyenes próbaverziója feltérképezi márkája jelenlétét a főbb generatív motorokban.
A helyi keresés megváltozott. Így leszel az alapértelmezett válasz.
VÉD IRÁNYÍTVA AZ AI-KERESÉS IRÁNYÍTÁSÁT
