Iparágként még mindig tanulunk és azon dolgozunk, hogyan közelítsük meg hatékonyan a mesterséges intelligencia azonnali követését.
Nagyon sok eszköz fejlődött ki rövid idő alatt, és ugyanúgy közelíti meg a problémát, mint mi a rangkövetés. A rangkövetés mindig is rendelkezett bizonyos szintű eltérésekkel, de a személyre szabottság szintjei elviselhetőek voltak, és elegendőek ahhoz, hogy „így néz ki a siker” narratíváját.
A rangkövetésünkhöz hasonlóan mérni túlságosan ingatag. Amikor a ChatGPT 2025 augusztusában kiadta az 5-ös modellt, szinte az összes mesterséges intelligencia hivatkozáskövető eszköze csökkenést mutatott:
Ez nem azért volt, mert mindannyian rosszul lettünk az AI-ra való optimalizálásban; ennek az az oka, hogy a ChatGPT nem mutatott annyi hivatkozási hivatkozást a HTML-ben – így a problémához közeledő mesterséges intelligencia-követők, mint a rangkövetők, hirtelen elvesztették a pontos jelentési képességüket.
A harmadik féltől származó eszközök is csak egy kis ablakot mutatnak be a tényleges történésekbe. Amint azt egy korábbi cikkben leírtam, az egyik projektwebhelyemen az Ahrefs szerint csak egy-három hivatkozás található a Copilotban, de a Copilot szerint valójában több mint 36 000.
A mesterséges intelligencia válaszai sokkal ingatagabbak, még mielőtt figyelembe vennénk a személyre szabást és azt, hogy a fogyasztók felé vezető mesterséges intelligencia milyen irányba halad.
Volatilitás és átlagos válaszok
Az egyik megközelítés a mintatervezés, ahogy azt Kevin Indig is felvázolta LinkedIn-bejegyzésében.
Az AI prompt követést a volatilitás és az átlagos válaszkövetés kettős lencséjén keresztül kell megközelítenünk.
A volatilitás nyomon követése lehetővé teszi számunkra, hogy mérjük, mennyire stabil márkánk jelenléte az AI-modell kimenetein belül az idő múlásával, jelezve, ha egy algoritmikus frissítés vagy az adatforrások változása megváltoztatta azt, ahogyan észlelünk bennünket.
Az átlagos válaszkövetés áthelyezi a hangsúlyt a „mindent vagy semmit” rangsorolásról az érzelmek, a kontextus és a befogadás szélesebb körű megértésére a kapcsolódó felszólítások skáláján. Ezen adatpontok összesítésével létrehozhatjuk általános láthatóságunk alapvonalát ahelyett, hogy hipotetikus felszólításokat követnénk, vagy harmadik féltől származó eszközökre és sikermutatókra hagyatkoznánk.
Ezekkel az eszközökkel elért sikerünk mércéje nem az első hely felhalmozása, hanem az, hogy mélyebb és reálisabb megértést nyerjünk arról, hogyan jelenik meg márkánk a mesterséges intelligencia által generált válaszokban. Ez a mintafelismerésről szól, mint a pontos elhelyezésről.
A volatilitást és az átlagos válaszokat alapvető mérőszámainkként használva biztosíthatjuk, hogy márkánk továbbra is pontosan reprezentálva, kontextuálisan releváns és következetesen hivatkozzon a generatív mesterséges intelligencia folyékony, kiszámíthatatlan ökoszisztémáira.
A siker narratívájának megváltoztatása
Ahelyett, hogy egyszerű felfelé ívelő pályát ígérnénk, meg kell tanítanunk az érdekelt feleket, hogy értékeljék a kockázatcsökkentést, a márkahangulat stabilitását és a piaci részesedés védelmét az AI-modelleken belül.
Az új narratíva a rugalmasságról és a megértésről szól egy töredezett tájon. Ezekre a drága eszközökre nem azért van szükségünk, hogy megmutassuk, hogy egy véges játékot „nyerünk”, hanem azért, hogy a vállalkozásnak olyan szemet és fület adjunk, amelyre szüksége van egy végtelen játékban való eligazodáshoz.
Ennek a narratívának a megváltoztatása nem jelenti azt, hogy kudarcot vallottunk, vagy nem tudjuk optimalizálni a nagyobb jelenlétet az AI-ban. Ez azt jelenti, hogy elismerjük, mennyit változott a játék, és alkalmazkodunk hozzá, hogy továbbra is hozzáadott értéket adjunk.
Az értéket most az határozza meg, hogy képesek vagyunk észlelni a hirtelen volatilitás csökkenését, kijavítani az algoritmikus téves megjelenítéseket, és biztosítani tudjuk, hogy márkánk továbbra is megbízható forrás maradjon a mesterséges intelligencia által generált válaszokban, megváltoztatva a C-szintű elvárásokat az esztelen hangerőről a stratégiai stabilitásra.
Mivel jelentős költségvetést kérünk a mesterséges intelligencia nyomkövető eszközeinek és a támogató szállítóinak biztosításához, azt a hírt is közölnünk kell, hogy a hagyományos SEO-befektetés-megtérülési irányítópult halott.
Továbbra is befektetünk a kifinomult adatok láthatóságába, de a befektetés megtérülése többé nem úgy fog kinézni, mint a hiúsági mutatók jégkorong-növekedési diagramja.
