Kaj je vidnost umetne inteligence? [Videoposnetek in kviz]

Na kratko: Vidnost umetne inteligence je verjetnost, da se bo vaša blagovna znamka, vsebina, izdelki ali strokovno znanje natančno prikazalo v odgovorih, ki jih ustvari umetna inteligenca. Izboljša se, ko so vaše spletne informacije jasne, dosledne, verodostojne in ustrezne za vprašanja, ki jih ljudje postavljajo. Šibke, nepopolne ali nasprotujoče si informacije zmanjšujejo verjetnost vključitve.

Ključne ugotovitve:

Jasnost: Natančno navedite, komu služite, kaj ponujate in kje delujete.

Avtoriteta: Objavite odgovore, ki temeljijo na dokazih, študije primerov in izvirne vpoglede, ki obravnavajo potrebe strank.

Doslednost: Poskrbite, da bodo podrobnosti o blagovni znamki usklajene na vašem spletnem mestu, v imenikih, profilih in na partnerskih platformah.

Spremljanje: Redno testirajte določen nabor pozivov, pri čemer beležite omembe, natančnost in pojav tekmovalcev.

Omejitve: Izogibajte se generičnim besedilom umetne inteligence, izmišljenim trditvam in sledenju priporočilom, ki ne ustrezajo vaši blagovni znamki.

1. Kaj je vidnost umetne inteligence v preprostih izrazih?

Vidnost umetne inteligence opisuje, kako jasno in pogosto se oseba, podjetje, izdelek, storitev ali spletno mesto pojavi v odgovorih, ki jih ustvari umetna inteligenca.

Predstavljajte si, da nekdo vpraša asistenta z umetno inteligenco:

• "Katera so najboljša računovodska orodja za mala podjetja?"

• "Kateri nepremičninski posredniki so specializirani za podeželske nepremičnine?"

• "Kako lahko zmanjšam fluktuacijo zaposlenih?"

• "Kdo ponuja zanesljivo namestitev sončnih kolektorjev v moji bližini?"

• "Katera je najlažja platforma za upravljanje projektov za svobodnjake?"

Sistem umetne inteligence se lahko odzove tako, da poimenuje podjetja, povzema izdelke, primerja možnosti ali razloži temo z uporabo informacij, ki jih je zbral z več mest.

Blagovna znamka ima močno prepoznavnost umetne inteligence, ko je:

• Priznano kot relevantno za vprašanje

• Povezano s pravilno temo ali kategorijo

• Natančno opisano

• Vključeno v priporočila ali primerjave

• Predstavljen kot zaupanja vreden vir

• Dosledno omenjeno v različnih pozivih

Z drugimi besedami, vidnost umetne inteligence ni zgolj stvar spletne prisotnosti. Številna podjetja so digitalno prisotna in ostajajo za sisteme umetne inteligence skoraj nevidna.

Gre za to, da je razumljiv, verodostojen in kontekstualno relevanten.

Zadnja točka ima večjo težo, kot si mnogi ljudje predstavljajo. Podjetje lahko objavi na stotine strani, če pa so te strani nejasne, ponavljajoče se ali nepovezane z jasnimi vprašanji strank, bo umetna inteligenca morda težko ugotovila, po čem je podjetje resnično znano.

2. Kako se vidnost umetne inteligence razlikuje od tradicionalnega SEO-ja

SEO in vidnost umetne inteligence se prekrivata, vendar nista enaka.

Tradicionalna optimizacija za iskalnike (SEO) se običajno osredotoča na pomoč spletnim stranem pri uvrstitvi v iskalnih poizvedbah. Vidnost z umetno inteligenco se osredotoča na to, da blagovna znamka ali vir postane del samega ustvarjenega odziva.

Iskalniki pogosto predstavijo seznam povezav. Pomočniki umetne inteligence običajno predstavijo neposredno razlago. Ta razlika spremeni način, kako ljudje odkrivajo informacije.

Primerjalna tabela

Območje	Tradicionalni SEO	Vidljivost umetne inteligence	Nekoliko neurejena resničnost
Glavni cilj	Razvrsti spletne strani	Pojavi se znotraj odgovorov umetne inteligence	Verjetno potrebujete oboje
Tipičen rezultat	Iskanje v oglasu	Omemba, povzetek ali priporočilo	Včasih se klik ne zgodi
Jedrni signal	Relevantnost in avtoriteta	Relevantnost, avtoriteta in strojna jasnost	Jasno besedilo pomaga ... precej
Vsebinski fokus	Ključne besede in namen iskanja	Vprašanja, entitete in popolni odgovori	Ključne besede so še vedno pomembne, le drugače
Merjenje	Uvrstitve, kliki, promet	Omembe, točnost, delež odgovorov	Sledenje je lahko frustrirajoče nenatančno
Vloga blagovne znamke	Koristno, vendar ne vedno nujno	Pogosto osrednje	Umetna inteligenca mora vedeti, kdo ste
Uporabniška pot	Išči, klikni, brskaj	Vprašaj, prejmi odgovor, morda klikni	"Mogoče" tukaj opravlja težko delo

SEO si prizadeva za položaj. Vidnost umetne inteligence si prizadeva za vključenost.

Spletna stran se lahko dobro uvrsti in ima še vedno slabo vidnost umetne inteligence, če blagovna znamka ni jasno povezana s temo. Lahko se zgodi tudi obratno. Znano podjetje se lahko pojavi v odgovorih umetne inteligence, tudi če določena stran ni vidno uvrščena.

Predstavljajte si SEO kot premestitev vaše trgovine na najbolj prometno ulico. Vidnost umetne inteligence pomeni, da vam jo priporoči izkušen lokalni prodajalec, ko vas nekdo vpraša, kam naj gre. Metafora je nepopolna, a dovolj blizu.

3. Zakaj je vidnost umetne inteligence pomembna

Orodja umetne inteligence postajajo zgodnji korak v mnogih raziskovalnih poteh.

Ljudje jih uporabljajo za:

• Razumevanje neznanih tem

• Izdelki v ožjem izboru

• Primerjaj storitve

• Nakupi v načrtu

• Reševanje tehničnih težav

• Raziskovalna podjetja

• Osnutek vprašanj za dobavitelje

• Raziščite strokovne nasvete

• Dolgotrajno odločitev zreducirajte na obvladljivo

To pomeni, da lahko odgovori, ki jih ustvari umetna inteligenca, vplivajo na odločitev, še preden uporabnik obišče iskalnik, tržnico, platformo za ocene ali spletno mesto podjetja.

Podjetje z močno prepoznavnostjo umetne inteligence pridobi več prednosti.

Prejšnje odkrivanje blagovne znamke

Potencialna stranka lahko naleti na vaše ime, medtem ko še poskuša razumeti težavo. To je zelo pomembno, saj lahko zgodnja izpostavljenost oblikuje preostanek nakupne poti.

Povečana zaznana avtoriteta

Vključenost v jasen in relevanten odgovor umetne inteligence lahko ustvari vtis uveljavljenosti blagovne znamke. Seveda to ne zagotavlja zaupanja, vendar ustvari dragocen prvi vtis.

Več kvalificiranega prometa

Uporabniki, ki kliknejo na odgovor umetne inteligence, morda že razumejo, kaj podjetje ponuja. Ne pridejo brez predhodnega konteksta.

Zaščita pred krčenjem klikov

Ker neposredni odgovori postajajo vse pogostejši, lahko nekatera iskanja ustvarijo manj obiskov spletnih mest. Blagovne znamke, ki se pojavljajo znotraj odgovora, lahko še vedno pritegnejo pozornost, tudi če uporabniki ne kliknejo takoj.

Konkurenčna prednost

Številne organizacije še vedno obravnavajo prepoznavnost umetne inteligence kot obroben stranski projekt. Podjetja, ki zdaj zgradijo trdne temelje, bodo morda kasneje veliko lažje prepoznavna in priporočena za sisteme umetne inteligence.

Ne gre za to, da bi lovili vsako novo orodje z nošnjo na glavi. Gre za to, da prepoznamo, da spletno odkrivanje postaja vse bolj pogovorno.

4. Kako se sistemi umetne inteligence odločajo, kaj omeniti

Platforme umetne inteligence ne delujejo vse na popolnoma enak način. Nekatere se močno zanašajo na svoje usposobljeno znanje. Druge pridobivajo trenutne informacije s spletnih mest, podatkovnih baz, iskalnih indeksov, virov izdelkov ali povezanih storitev.

Kljub temu na vidnost umetne inteligence vpliva več širših dejavnikov.

Relevantnost

Vaša vsebina se mora tesno ujemati s temo, o kateri razpravljate.

Splošna marketinška agencija je morda relevantna za »marketinške storitve«, vendar bo podrobna stran o pridobivanju potencialnih strank za zobozdravstvene klinike bolj verjetno pomagala pri specifičnem vprašanju v panogi.

Specifičnost daje sistemom umetne inteligence nekaj konkretnega, s čimer lahko delajo.

Avtoriteta

Sistemi umetne inteligence se pogosteje zanašajo na informacije, ki se zdijo verodostojne, dosledne in podprte.

Avtoriteta se lahko okrepi z:

• Strokovno avtorstvo

• Izvirni vpogledi

• Podrobne razlage

• Priznanje v industriji

• Dosledne informacije o blagovni znamki

• Reference z uglednih spletnih strani

• Močna tematska pokritost

• Jasni dokazi in primeri

Doslednost

Nasprotujoče si informacije ustvarjajo negotovost.

Recimo, da ena stran opisuje podjetje kot svetovalno podjetje za programsko opremo, druga ga imenuje platforma za zaposlovanje, star profil pa pravi, da je ponudnik usposabljanja. Človek lahko sčasoma sestavi zgodbo. Sistem umetne inteligence lahko preprosto postane manj samozavesten.

Jasnost

Sistemi umetne inteligence morajo prepoznati odnose med stvarmi.

Morali bi biti sposobni razumeti:

• Kdo si

• Kaj ponujate

• Komu služite

• Kje delujete

• Katere težave rešujete

• Kaj naredi vaš pristop drugačen

• V katerih temah imate resnično strokovno znanje

Pametni slogani lahko podpirajo znamčenje, vendar le redko sami po sebi zagotovijo dovolj konteksta. »Gradimo jutri skupaj« bi lahko opisali podjetje za programsko opremo, gradbeno podjetje ali nenavadno ambiciozno vrtnarijo.

Potrditev

Informacije postanejo bolj prepričljive, ko več zanesljivih virov trdi podobne stvari.

Na vašem spletnem mestu lahko trdite, da je vaše podjetje specializirano za kibernetsko varnost za odvetniške pisarne. Ta pozicioniranost postane močnejša, ko profili panog, intervjuji, imeniki, strani z dogodki, članki in razprave strank krepijo isto povezavo.

5. Gradniki močne vidnosti umetne inteligence

Izboljšanje prepoznavnosti umetne inteligence zahteva več kot le objavo nekaj člankov, posutih z besedo »umetna inteligenca«.

Več komponent mora delovati skupaj.

Jasno opredeljena identiteta blagovne znamke

Na vaši spletni strani bi moralo biti v preprostem jeziku navedeno, s čim se vaša organizacija ukvarja.

Koristne informacije vključujejo:

• Polno ime blagovne znamke

• Osnovne storitve ali izdelki

• Primarno občinstvo

• Glavne lokacije

• Industrijske specializacije

• Podrobnosti o ustanovitelju ali vodstvu

• Ustrezne kvalifikacije

• Kontaktni podatki

• Področja strokovnega znanja

To se morda sliši preprosto. Kljub temu pa se prav tukaj mnoga podjetja znajdejo v zastoju.

Avtoriteta teme

Spletno mesto je lažje razumeti, ko temo obravnava poglobljeno in ne naključno.

Ponudnik plačnih storitev lahko na primer objavi vsebino o:

• Obdelava plač

• Davčne kode

• Zapisi zaposlenih

• Plačilni urniki

• Skladnost

• Prispevki za pokojnino

• Programska oprema za obračun plač

• Pogoste napake pri obračunu plač

Skupaj te teme ustvarjajo prepoznavno področje strokovnega znanja. En sam površno napisan članek le redko doseže enak učinek.

Vsebina, osredotočena na vprašanja

Pomočniki umetne inteligence odgovarjajo na vprašanja, zato bi morala vsebina jasno odgovarjati na resnična vprašanja.

Močne teme se pogosto začnejo z:

• Kaj je ...

• Kako ...

• Zakaj ...

• Katera možnost ...

• Kakšna je razlika med ...

• Koliko ...

• Kdaj naj bi ...

• Kaj se zgodi, če ...

Cilj ni, da bi vsak naslov spremenili v robotsko vprašanje. To hitro postane dolgočasno. Bistvo je zagotoviti, da vsebina razreši dejansko negotovost.

Zanesljive omembe blagovnih znamk

Omembe zunaj vašega spletnega mesta lahko pomagajo potrditi vašo identiteto in strokovno znanje.

Te se lahko pojavijo v:

• Industrijske publikacije

• Profesionalni imeniki

• Partnerska spletna mesta

• Podcasti

• Programi konferenc

• Intervjui s strokovnjaki

• Študije primerov strank

• Profili združenj

• Pomembne razprave v skupnosti

Kakovost in kontekst omembe sta pomembnejša od surove količine.

Sto brezveznih vnosov v imenikih nima nujno večje teže kot en podroben in relevanten profil.

6. Kaj je optimizacija vidnosti z umetno inteligenco?

Optimizacija vidnosti z umetno inteligenco je postopek izboljšanja pogostosti in natančnosti pojavljanja blagovne znamke v odzivih, ki jih generira umetna inteligenca.

Lahko se opiše tudi kot generativna optimizacija iskalnikov, optimizacija iskanja z umetno inteligenco, optimizacija iskalnikov odgovorov ali optimizacija velikih jezikovnih modelov.

Terminologija je še vedno nekoliko nejasna. Osnovni cilj je večja stabilnost: olajšati iskanje, razumevanje, zaupanje in uporabo informacij za sisteme umetne inteligence.

Optimizacija vidnosti z umetno inteligenco običajno vključuje:

• Izboljšanje kakovosti vsebine

• Krepitev lokalne avtoritete

• Pojasnitev entitet blagovne znamke

• Dodajanje strukturiranih podatkov

• Objavljanje izvirnih raziskav

• Pridobivanje avtoritativnih omemb

• Ustvarjanje praktičnih primerjalnih vsebin

• Posodabljanje zastarelih informacij

• Izboljšanje avtorjeve verodostojnosti

• Spremljanje odgovorov, ki jih ustvari umetna inteligenca

Ne bi smelo vključevati vtiskovanja nerodnih fraz v vsak odstavek.

Sistemi umetne inteligence so zasnovani tako, da interpretirajo pomen, ne le štejejo ponavljajoče se izraze. Natančne ključne besede lahko še vedno pomagajo pri jasnosti, vendar je pomembna tudi semantična globina.

Močna stran o vidnosti umetne inteligence lahko seveda obravnava generativno iskanje, omembe blagovnih znamk, prepoznavanje entitet, iskalnike odgovorov, spletno avtoriteto, iskanje vsebin, potencial citiranja, pozive k priporočilom in digitalni ugled.

Ta širši kontekst pomaga strojem, da natančneje razumejo zadevo.

7. Kako izboljšati prepoznavnost umetne inteligence

Praktična strategija vidnosti umetne inteligence se lahko začne z nekaj osredotočenimi koraki.

1. korak: Določite pomembne pozive

Naštejte vprašanja, ki bi jih vaše idealne stranke lahko zastavile asistentu z umetno inteligenco.

To bi moralo vključevati:

• Informativna vprašanja

• Primerjalna vprašanja

• Vprašanja o nakupnem namenu

• Lokalna vprašanja

• Vprašanja za reševanje problemov

• Vprašanja, specifična za blagovno znamko

• Alternativna ali konkurenčna vprašanja

Komercialno čistilno podjetje lahko na primer spremlja pozive, kot so:

• "Kako pogosto je treba pisarno profesionalno čistiti?"

• "Najboljša podjetja za čiščenje poslovnih prostorov v Manchestru"

• "Kontrolna lista za čiščenje pisarn za mala podjetja"

• "Kaj mora vsebovati pogodba o čiščenju poslovnih prostorov?"

• "Alternative najemu hišnega čistilca"

To ustvari realističen pogled na to, kje je vidnost pomembna.

2. korak: Preizkusite svojo trenutno prisotnost

Postavite več orodjem umetne inteligence enaka ali podobna vprašanja.

Zapišite, ali je vaša blagovna znamka:

• Omenjeno

• Priporočeno

• Natančno opisano

• Povezano s pravo kategorijo

• Popolnoma manjka

• Zmeden z drugim podjetjem

Ne preizkusite enega samega poziva in razglasite zmago. Odzivi umetne inteligence se lahko razlikujejo glede na besedilo, kontekst, lokacijo, platformo in zgodovino pogovorov.

3. korak: Popravite ključne podatke o svojem spletnem mestu

Poskrbite, da bodo vaše glavne strani jasno predstavile podjetje.

Prednostne strani pogosto vključujejo:

• Domača stran

• Stran O nas

• Strani storitev

• Strani izdelkov

• Kontaktna stran

• Strani lokacij

• Profili ekip

• Pogosto zastavljena vprašanja

• Študije primerov

Odstranite nejasne trditve, ki sporočajo zelo malo.

»Širjenje možnosti s smiselnimi rešitvami« se sliši veličastno, vendar ne pojasni, kaj kdo prodaja.

4. korak: Zgradite tematske skupine

Ustvarite osrednji vodnik za pomembno temo in ga nato podprite s sorodnimi članki.

Za vidnost umetne inteligence bi lahko tematski sklop vključeval:

• Kaj je vidnost umetne inteligence?

• Vidljivost umetne inteligence v primerjavi z SEO

• Kako slediti omembam blagovnih znamk v odgovorih z umetno inteligenco

• Zakaj asistenti umetne inteligence priporočajo določena podjetja

• Kako strukturirani podatki podpirajo odkrivanje z umetno inteligenco

• Pogoste napake pri prepoznavnosti umetne inteligence

• Kako ustvariti vsebino za generativno iskanje

Vsaka stran naj ima svoj namen. Ne ustvarjajte sedmih rahlo predelanih različic istega članka – ta pot hitro postane blatna.

5. korak: Dodajte dokaze

Vsebina, prijazna do umetne inteligence, mora biti še vedno prijazna do ljudi in verodostojna.

Koristni dokazi lahko vključujejo:

• Podatki

• Primeri primerov

• Posnetki zaslona

• Pojasnila postopkov

• Definicije

• Strokovni komentar

• Raziskave prve stranke

• Metodologije

• Jasne omejitve

Dokazi dajejo sistemom umetne inteligence bogatejši material za povzemanje.

6. korak: Okrepite avtoriteto zunaj lokacije

Zgradite dosledno prisotnost na ustreznih mestih.

To lahko vključuje strokovne prispevke, partnerstva, priložnosti za govorništvo, intervjuje, strokovna članstva, digitalne odnose z javnostmi ali resnično konstruktivno sodelovanje skupnosti.

Cilj ni raztreseti ime vaše blagovne znamke po internetu kot konfete na mokri poroki. Cilj je okrepiti jasne asociacije.

8. Oblike vsebine, ki podpirajo vidnost umetne inteligence

Nekatere oblike vsebine so še posebej dragocene, ker pomagajo sistemom umetne inteligence odgovoriti na določene vrste vprašanj.

Dokončni vodniki

Celoviti vodniki zagotavljajo širok tematski kontekst. Najbolje delujejo, če so organizirani, specifični in posodobljeni, ko je to potrebno.

Primerjalne strani

Primerjalna vsebina podpira uporabnike, ki izbirajo med možnostmi.

Dobre primerjalne strani lahko zajemajo:

• Izdelek A v primerjavi z izdelkom B

• Samostojni podjetniki v primerjavi z agencijami

• Programska oprema v oblaku v primerjavi z nameščeno programsko opremo

• Različni modeli cen

• Najboljše metode za različne primere uporabe

Uravnotežene primerjave so običajno bolj zaupanja vredne kot strani, ki trdijo, da ena možnost zmaga v absolutno vsem.

Glosarji

Glosarji pojasnjujejo terminologijo in pomagajo vzpostaviti strokovno znanje. Še posebej so dragoceni v tehnični, medicinski, finančni, pravni ali s programsko opremo povezani panogi.

Strani s pogostimi vprašanji

Pogosto zastavljena vprašanja ponujajo jedrnate odgovore na predvidljiva vprašanja.

Ne bi smeli biti polni lažnih vprašanj, ki jih še nihče ni postavil. Veste, kaj takega: "Zakaj je naša revolucionarna platforma najboljša razpoložljiva rešitev?" To je oglas s klobukom v obliki vprašanja.

Študije primerov

Študije primerov prikazujejo praktične izkušnje.

Močna študija primera pojasnjuje:

• Razmere

• Izziv

• Pristop

• Rezultat

• Omejitve

• Naučene lekcije

Izvirna raziskava

Ankete, interni podatki, primerjalne analize, poročila o trendih in lastniške analize lahko izboljšajo avtoriteto, ker dodajajo informacije in jih ne zgolj ponavljajo.

Izvirnost daje drugim spletnim mestom in sistemom umetne inteligence razlog, da se sklicujejo na vaše delo.

9. Pogoste napake pri vidnosti umetne inteligence

Vidljivost umetne inteligence je enostavno preveč zakomplicirati. Enako enostavno je slabo pristopiti k njej.

Lovljenje omemb brez gradbenega dovoljenja

Nekatere blagovne znamke se v celoti osredotočajo na pojavljanje v odgovorih umetne inteligence, ne da bi izboljšale informacije, ki bi upravičile omembo.

Vidnost brez verodostojnosti je krhka.

Objavljanje generične vsebine

Splošni članki pogosto ponavljajo informacije, ki že obstajajo povsod.

Morda so tehnično pravilni, vendar ne ponujajo izrazitih primerov, globljih razlag, praktičnih okvirov ali izvirnega vpogleda.

Umetna inteligenca lahko povzame splošne informacije skoraj od koder koli. Vaša vsebina potrebuje razlog, da je izbrana.

Preziranje skladnosti entitet

Imena blagovnih znamk, naslovi, opisi storitev, podrobnosti o vodstvu in podatki o podjetju morajo biti dosledni na vseh pomembnih platformah.

Majhna odstopanja so normalna. Večja protislovja niso.

Prekomerna uporaba besedila, ustvarjenega z umetno inteligenco

Umetna inteligenca lahko podpira raziskave, načrtovanje, urejanje in produkcijo vsebin. Težave nastanejo, ko podjetja objavijo velike količine dolgočasnega, nepreverjenega gradiva.

Slaba vsebina lahko vključuje:

• Ponavljajoči se stavki

• Izmišljena dejstva

• Prazni sklepi

• Nenaravni naslovi

• Lažna samozavest

• Brez resničnih primerov

• Brez strokovnega pregleda

Masovno proizvedena vsebina ima prepoznaven okus. Gladka na površini, votla v sredini – kot čokoladni zajec, le da je manj prijetna.

Merjenje samo prometa spletnega mesta

Vidljivost umetne inteligence lahko vpliva na prepoznavnost tudi brez takojšnjega klika.

Promet je še vedno pomemben, vendar ga je treba upoštevati skupaj z omembami blagovnih znamk, pogostostjo priporočil, natančnostjo sporočil, iskanji blagovnih znamk, pomožnimi konverzijami in povratnimi informacijami strank.

10. Kako izmeriti vidnost umetne inteligence

Merjenje vidnosti umetne inteligence je manj preprosto kot preverjanje uvrstitve v iskanju.

Odgovori umetne inteligence se lahko spreminjajo in različne platforme lahko ustvarijo različne odzive. Zato dober postopek merjenja potrebuje ponavljanje in strukturo.

Sledite določenemu nizu pozivov in zabeležite:

• Ali se vaša blagovna znamka pojavlja

• Kje se pojavi v odgovoru

• Kako je opisano

• Kateri konkurenti so omenjeni

• Ali odgovor vsebuje napačne podatke

• Kateri izdelki ali storitve so povezani z vašo blagovno znamko

• Ali odgovor nakazuje obisk ali nadaljnje raziskave

• Kako se rezultati spreminjajo med platformami

Ustvarite lahko tudi osnovno oceno vidnosti umetne inteligence.

Na primer:

• 0 točk - Ni omenjeno

• 1 točka - Omenjeno, vendar slabo opisano

• 2 točki - Natančno omenjeno

• 3 točke - Vključeno kot ustrezna možnost

• 4 točke - Priporočeno z jasnim razlogom

• 5 točk – Priporočeno vidno in natančno

To ni univerzalni znanstveni standard. Gre zgolj za uporaben način za primerjavo uspešnosti skozi čas.

Doslednost je pomembnejša od pretvarjanja, da je številka popolna.

11. Ali se lahko mala podjetja kosajo z vidnostjo umetne inteligence?

Da - in tukaj postane tema še posebej zanimiva. 🌱

Velike blagovne znamke imajo koristi od široke prepoznavnosti, močnih profilov povratnih povezav, obsežne medijske pokritosti in ogromnih knjižnic vsebin. Mala podjetja se ne morejo vedno kosati s tem obsegom.

Vendar pa lahko tekmujejo zaradi specifičnosti.

Majhno podjetje lahko postane zelo vidno zaradi:

• Specializirana storitev

• Ozka lokacija

• Določena vrsta stranke

• Tehnična niša

• Posebna metodologija

• Dobro opredeljen problem

• Edinstvena kombinacija strokovnega znanja

Nacionalna pravna platforma lahko prevladuje pri splošnih vprašanjih o pravnih storitvah. Majhen odvetnik je lahko še vedno bolj relevanten pri vprašanju o najemnih sporih, v katere so vpleteni neodvisni trgovci na drobno v določenem mestu.

Specifično strokovno znanje v mnogih dolgoročnih situacijah premaga nejasno lestvico.

Mala podjetja imajo običajno tudi neposreden dostop do podrobnih vprašanj strank, konkretnih primerov in praktičnega znanja. Če je to gradivo pravilno zajeto, lahko ustvari odlično vsebino.

Izziv je, kako to spraviti iz glave ljudi na spletno stran.

12. Kaj pomeni vidnost umetne inteligence za prihodnost vsebin

Strategija vsebine se manj osredotoča na izolirane ključne besede in bolj na celovito razumevanje.

Blagovne znamke morajo ustvariti informacije, ki so lahko:

• Najdeno

• Razčlenjeno

• Preverjeno

• Povzeto

• V primerjavi

• Ponovno natančno uporabljeno

• Povezan s priznano entiteto

To ne pomeni pisanja za robote namesto za ljudi. Ravno nasprotno.

Jasna, koristna in dobro strukturirana vsebina običajno deluje za oba.

Najmočnejša vsebina odgovarja na resnično vprašanje, prikazuje strokovno znanje, priznava nianse in bralcem ponuja nekaj, kar lahko uporabijo v praksi.

Vidnost umetne inteligence nagrajuje blagovne znamke, ki jih je enostavno razumeti. Lahko pa razkrije tudi tiste, ki se zanašajo na nejasno pozicioniranje, kopirano vsebino ali sam ugled.

To se lahko zdi neprijetno, ampak morda je zdravo. Večinoma.

Zaključna perspektiva

Kaj je vidnost umetne inteligence? To je merilo verjetnosti, kako verjetno se bo vaša blagovna znamka, vsebina, izdelki ali strokovno znanje pojavilo v odgovorih, ki jih ustvari umetna inteligenca.

Sega dlje od uvrstitev in klikov. Vključuje omembe, priporočila, povzetke, primerjave in točnost informacij, ki jih o vas zagotavljajo sistemi umetne inteligence.

Močna prepoznavnost umetne inteligence izhaja iz več povezanih prizadevanj:

• Jasno pozicioniranje blagovne znamke

• Koristna vsebina, ki temelji na vprašanjih

• Globoka tematska avtoriteta

• Dosledne poslovne informacije

• Verodostojne zunanje omembe

• Strukturirane, strojno berljive informacije

• Izvirni dokazi

• Stalno spremljanje

Pomembno je, da ne paničarite in čez noč ne zgradite nove trženjske strategije.

Začnite s preverjanjem, kaj sistemi umetne inteligence trenutno govorijo o vaši blagovni znamki. Določite vprašanja, ki so pomembna. Izboljšajte strani, ki pojasnjujejo, kdo ste in kaj počnete. Nato zgradite avtoriteto okoli tem, kjer imate resnično nekaj vrednega prispevati.

Vidljivost umetne inteligence ni trik ali čarobni gumb za optimizacijo. Je rezultat jasnosti, relevantnosti, verodostojnosti in dosledne prisotnosti.

Kar je, nadležno, tudi tisto, kar je dobro trženje vedno zahtevalo. 🤷

Praktičen primer: Izboljšanje vidnosti umetne inteligence za lokalno podjetje za čiščenje poslovnih prostorov

Scenarij

Predstavljajte si čistilno podjetje Northside Office Cleaning s sedežem v Manchestru. Posluje že osem let, oskrbuje pisarne z od 10 do 100 zaposlenimi ter nudi redno čiščenje, temeljito čiščenje in storitve ob izselitvi.

Podjetje ima dobre ocene strank in se dokaj dobro uvršča v lokalnih rezultatih iskanja. Vendar pa ga pomočniki umetne inteligence redko omenjajo, ko lastnik preizkuša vprašanja, kot je »Katera podjetja nudijo čiščenje pisarn za mala podjetja v Manchestru?«.

Težava ni nujno v slabi storitvi ali slabem ugledu. Spletne informacije o podjetju je preprosto težko razumeti. Na njihovi domači strani piše, da ponujajo »celovite čistilne rešitve«, več strani s storitvami uporablja skoraj enako besedilo, star profil v imeniku pa kot glavno storitev navaja čiščenje gospodinjstev.

Northside zato namesto objavljanja na ducate generičnih člankov in upanja, da bo kaj uspelo, izvaja majhen, strukturiran projekt prepoznavnosti umetne inteligence.

Kaj podjetje potrebuje

Pred kakršnimi koli spremembami lastnik zbere:

• Jasen seznam storitev in območij storitev

• Vrste in velikosti podjetij, ki jim podjetje služi

• Deset resničnih vprašanj, ki so jih nedavno zastavili kupci

• Obstoječe spletne strani in profili imenikov

• Ustrezne kvalifikacije, podatki o zavarovanju in poklicna članstva

• Tri študije primerov strank, ki jih je mogoče objaviti z dovoljenjem

• Seznam 20 pozivov, ki bi jih lahko uporabile potencialne stranke

• Preprosta preglednica za beleženje odgovorov, ustvarjenih z umetno inteligenco

• Dostop do spletne strani podjetja, analitike in pomembnih poslovnih profilov

Lastnik ustvari tudi en odobren opis podjetja:

»Northside Office Cleaning nudi storitve načrtovanega čiščenja pisarn in temeljitega čiščenja za mala in srednje velika podjetja v širšem Manchestru.«

Stavek ni posebej glamurozen. Je pa dovolj natančen, da ga razumejo tako ljudje kot stroji.

Koraki nastavitve

Podjetje začne s testiranjem svojih 20 pozivov na dveh platformah umetne inteligence. Vsak poziv se preizkusi v novem pogovoru, tako da prejšnji odgovori ne vplivajo na naslednjega.

Namigi zajemajo več vrst namenov:

• "Kako pogosto je treba profesionalno čistiti pisarno s 30 zaposlenimi?"

• "Kaj mora biti vključeno v pogodbo o čiščenju pisarn?"

• »Čistilna podjetja za manjše pisarne v Manchestru«

• "Storitve temeljitega čiščenja pisarn v Salfordu"

• "Ali naj malo podjetje najame čistilca ali uporabi čistilno podjetje?"

• "Katera vprašanja naj zastavim ponudniku storitev čiščenja pisarn?"

• "Alternative čiščenju pisarn v Northsideu"

Za vsak odgovor lastnik zabeleži, ali je omenjen Northside, ali je opis točen, kateri konkurenti se pojavljajo in ali je treba popraviti kakršne koli trditve.

Podjetje nato izboljša informacije, ki so na voljo na spletu.

Njegova domača stran je preoblikovana tako, da jasno navaja, kaj podjetje počne, komu služi in kje deluje. Za načrtovano čiščenje pisarn, temeljito čiščenje in čiščenje ob koncu najema so ustvarjene ločene strani. Zastareli vnosi v imeniku so popravljeni, podvojeni ali neustrezni profili pa so odstranjeni, kjer je to mogoče.

Podjetje objavlja tudi praktično gradivo, ki temelji na resničnih vprašanjih strank, vključno z:

• Vodnik za pogostost čiščenja pisarn

• Kontrolni seznam pogodbe o komercialnem čiščenju

• Primerjava zaposlenih čistilcev in zunanjih čistilnih podjetij

• Študija primera o čiščenju računovodske pisarne s 45 zaposlenimi

• Stran, ki pojasnjuje, kako se izračunajo ponudbe

• Strani z lokacijami, ki vsebujejo resnično relevantne lokalne informacije

Vsako stran pregleda nekdo, ki razume postopek čiščenja. Cilj ni zgolj ponavljati Manchester ali »čiščenje pisarn« skozi celotno besedilo, temveč pravilno odgovoriti na vprašanje.

Primer navodila

Lastnik pri sestavljanju kontrolnega seznama pogodbe o čiščenju s pomočjo umetne inteligence kot pomočnika pri pisanju uporablja naslednja navodila:

„Ustvarite prvi osnutek kontrolnega seznama za majhno podjetje v Manchestru, v katerem primerjate pogodbe o komercialnem čiščenju. Uporabite priloženo specifikacijo storitve, podrobnosti o zavarovanju in pet anonimiziranih vprašanj strank. Zajemajte pogostost čiščenja, vključena območja, potrošni material, ureditev dostopa, varnost, preverjanje kakovosti, pritožbe, pogoje odpovedi in dodatne stroške.“.

Ne izmišljujte si zakonskih zahtev, certifikatov, cen ali garancij za storitve. Vsako izjavo, ki jo je treba potrditi, označite z [OZNAČI]. Pišite za vodjo pisarne, ki še nikoli ni kupil storitev komercialnega čiščenja. Naj bo ton praktičen in se izogibajte promocijskim trditvam

Šibka vrednost bi lahko pomenila:

»Izberite Northside, ker ponuja najboljše storitve čiščenja v Manchestru po nepremagljivih cenah.«

Ta trditev je nejasna, nepreverljiva in ponuja malo utemeljenosti.

Močnejši izhod bi rekel:

„Preverite, ali ponujena cena vključuje potrošni material za sanitarije, redno temeljito čiščenje in nadomestilo za odsotnost osebja. Prosite dobavitelja, naj pisno navede izključena opravila, da bodo dodatni stroški lažje prepoznavni.“

Druga različica odgovarja na resnično nakupno vprašanje, ne da bi se pretvarjala, da je podjetje samodejno najboljša možnost.

Kako ga preizkusiti

Štiri tedne po uvedbi sprememb podjetje ponovi prvotni test z 20 vprašanji.

Uporablja iste platforme, hitro besedilo in metodo točkovanja:

• 0 točk: Ni omenjeno

• 1 točka: Omenjeno, vendar napačno opisano

• 2 točki: Natančno omenjeno

• 3 točke: Vključeno kot ustrezna možnost

• 4 točke: Priporočeno z jasnim razlogom

• 5 točk: Priporočeno vidno in natančno

Lastnik preverja tudi kakovost, ne le vidnost.

Odgovor ne prestane pregleda točnosti, če:

• Navaja storitev, ki je podjetje ne ponuja

• Navaja napačno območje storitve

• Podjetje opisuje kot čistilo za gospodinjstva

• Izumlja ceno, kvalifikacijo ali garancijo

• Zamenjuje ga z drugim podjetjem

• Priporoča ga stranki, za katero ni usposobljen

Test vključuje tudi nerodne primere. Na primer, podjetja Northside ne bi smeli močno priporočati za čiščenje industrijskih nevarnih odpadkov, ker te storitve ne ponuja. Izključitev iz neprimernega odgovora je bolj dragocena kot netočna omemba.

Rezultat

Ilustrativen rezultat: V začetnem testu s 40 odgovori – 20 vprašanj na dveh platformah – se je Northside pojavil v štirih odgovorih. Dve omembi sta natančno opisali podjetje, drugi dve pa sta napačno namigovali, da je čiščenje gospodinjstev njihova glavna storitev.

Po izboljšavi spletne strani in zunanjih profilov je isti test prinesel 11 omemb v 40 odgovorih. Devet jih je bilo točnih, eden je uporabil zastarel opis storitve, eden pa je podjetje imenoval brez dovolj informacij za oceno opisa.

V okviru pettočkovnega sistema točkovanja se je skupno število povečalo z 8 točk od možnih 200 na 30 točk od 200. To še vedno predstavlja slabo splošno prepoznavnost, vendar zagotavlja ponovljivo izhodišče in razkriva, kje je potrebno nadaljnje delo.

Podjetje je v naslednjih štirih tednih zabeležilo tudi 14 obiskov svojih strani za komercialno čiščenje iz virov napotitev, povezanih z umetno inteligenco. Ta številka se beleži ločeno, ker sledenje napotitev ne zajame vsakega obiska, na katerega je vplivala umetna inteligenca, in majhno število ni dovolj, da bi dokazalo, da so spremembe vsebine povzročile povečanje povpraševanj.

Te številke so primer ocene za navedeni izmišljeni test in ne objavljeni rezultat podjetja. Podjetje bi moralo izdelati lastno izhodišče in vsakič uporabiti iste pozive, platforme in pravila ocenjevanja.

Kaj lahko gre narobe

Podjetje bi lahko zlahka spodkopalo projekt, če bi se osredotočilo le na število omemb.

Agencija lahko na primer objavi na ducate skoraj identičnih strani z lokacijami, pridobi nekakovostne vnose iz imenikov ali ustvari izmišljene študije primerov. Te taktike lahko povečajo količino besedila, povezanega z blagovno znamko, hkrati pa zmanjšajo zaupanja vredne osnovne informacije.

Druga tveganja vključujejo:

• Zastareli profili ostanejo nespremenjeni

• Objavljanje podatkov o strankah brez dovoljenja

• Trditev o kvalifikacijah, ki jih podjetje nima

• Uporaba pričevanj, ki jih ni mogoče preveriti

• Testiranje samo vprašanj, ki bodo verjetno dala ugodne odgovore

• Obravnavanje enega odziva umetne inteligence kot trajnega rezultata

• Ignoriranje netočnih priporočil, ker še vedno omenjajo blagovno znamko

• Ob predpostavki, da je bila vsaka sprememba vidnosti posledica posodobitev spletnega mesta

Podjetje bi zato moralo voditi datirano evidenco svojih testov, shraniti odgovore, kjer je to dovoljeno, in ročno pregledati pomembne dejanske trditve.

Praktični nasvet

Northside ne izboljšuje svoje prepoznavnosti umetne inteligence s skrivno frazo ali tehnično bližnjico. Lažje ga je omeniti, ker njegova spletna stran, zunanji profili in praktična vsebina sporočajo isto jasno zgodbo.

Lekcija je preprosta: opredelite pomembna vprašanja, vzpostavite ponovljivo izhodišče, popravite zavajajoče informacije in objavite dokaze, ki nekomu pomagajo pri sprejemanju premišljene odločitve. Vidnost umetne inteligence ima največjo vrednost, kadar so posledične omembe ne le pogoste, temveč tudi točne in zaslužene.

Pogosta vprašanja

Kaj je vidnost umetne inteligence in zakaj je pomembna za podjetja?

Vidnost umetne inteligence je verjetnost, da se bo blagovna znamka, spletno mesto, izdelek ali strokovnjak pojavil v odgovorih, ki jih ustvari umetna inteligenca. Pomembna je, ker ljudje vse pogosteje uporabljajo orodja umetne inteligence za raziskovanje težav, primerjavo dobaviteljev in izbor izdelkov pred obiskom spletnega mesta. Močna vidnost lahko izboljša odkrivanje blagovne znamke, zaznano avtoriteto in kvalificiran promet, tudi če uporabnik ne klikne takoj na povezavo.

Kakšna je razlika med vidnostjo med umetno inteligenco in tradicionalnim SEO?

Tradicionalna optimizacija za iskalnike (SEO) se osredotoča predvsem na pomoč spletnim stranem pri uvrstitvi v rezultatih iskanja, medtem ko se vidnost z umetno inteligenco osredotoča na to, da so spletne strani omenjene, povzete, primerjane ali priporočene znotraj odgovora, ki ga ustvari umetna inteligenca. Področji se prekrivata, saj so relevantnost, avtoriteta in dragocena vsebina še vedno pomembne. Vendar pa sistemi umetne inteligence potrebujejo tudi jasne informacije o tem, kdo je blagovna znamka, kaj ponuja in katere teme razume z resnično globino.

Kako se sistemi umetne inteligence odločajo, katere blagovne znamke bodo omenili?

Sistemi umetne inteligence običajno upoštevajo ustreznost, avtoriteto, jasnost, doslednost in potrditev. Blagovno znamko je lažje omeniti, ko njena spletna stran jasno pojasnjuje njene storitve, občinstvo, lokacije in strokovno znanje. Dosledne informacije v imenikih, publikacijah, intervjujih in na partnerskih spletnih straneh lahko prav tako okrepijo zaupanje. Nasprotujoči si opisi ali nejasno pozicioniranje lahko otežijo razlago blagovne znamke in zmanjšajo verjetnost, da se bo pojavila.

Kako lahko malo podjetje izboljša svojo prepoznavnost umetne inteligence?

Malo podjetje lahko začne z opredelitvijo vprašanj, ki jih bodo stranke verjetno zastavile, testiranjem teh vprašanj na več platformah umetne inteligence in beleženjem rezultatov. Nato bi moralo razjasniti svoje ključne spletne strani, popraviti zastarele profile in objaviti praktično vsebino, ki temelji na resničnih pomislekih strank. Specifično strokovno znanje, lokalna relevantnost in konkretni primeri lahko manjšim podjetjem pomagajo konkurirati širšim, bolj znanim blagovnim znamkam.

Katere vrste vsebine so najboljše za vidnost pri iskanju z umetno inteligenco?

Močni formati vključujejo dokončne vodnike, primerjalne strani, glosarje, pogosta vprašanja, študije primerov, kontrolne sezname in izvirne raziskave. Ti formati pomagajo sistemom umetne inteligence odgovoriti na jasna informativna, nakupna in odpravljalna vprašanja. Najboljša vsebina je specifična, dobro organizirana in podprta s primeri ali dokazi. Splošni članki, ki ponavljajo široko dostopne informacije, dajejo sistemom umetne inteligence malo razlogov za izbiro ali sklicevanje na en sam vir.

Kako naj podjetje preveri, ali platforme umetne inteligence omenjajo njegovo blagovno znamko?

Ustvarite fiksni seznam ustreznih pozivov, ki zajemajo informativna, primerjalna, lokalna, nakupna in blagovno specifična iskanja. Iste pozive preizkusite na več platformah umetne inteligence, po možnosti v novih pogovorih, in zabeležite, ali se blagovna znamka pojavlja, kako je opisana in kateri konkurenti so vključeni. Postopek redno ponavljajte z doslednim besedilom, da bo mogoče spremembe skozi čas zanesljiveje primerjati.

Kako lahko strukturirani podatki podpirajo vidnost umetne inteligence?

Strukturirani podatki lahko pomagajo strojem pri interpretaciji pomembnih podrobnosti o podjetju, vključno z njegovim imenom, storitvami, izdelki, lokacijami, avtorji in pogosto zastavljenimi vprašanji. Ne zagotavljajo, da bo platforma umetne inteligence omenila blagovno znamko. Vendar pa lahko v kombinaciji z natančno vsebino spletnega mesta, doslednimi zunanjimi profili, tematsko avtoriteto in zanesljivimi dokazi podpirajo jasnejše prepoznavanje entitet.

Katere so najpogostejše napake pri prepoznavnosti umetne inteligence?

Med pogoste napake spadajo objavljanje generične vsebine, lovljenje omemb brez gradnje verodostojnosti, puščanje nasprotujočih si informacij o blagovni znamki na spletu in preveliko zanašanje na nepreverjeno besedilo, ustvarjeno z umetno inteligenco. Podjetja lahko merijo tudi le promet na spletnem mestu, medtem ko spregledajo netočne opise ali neprimerna priporočila. Omemba blagovne znamke ni samodejno dragocena; podjetje mora povezati s pravilno storitvijo, lokacijo, občinstvom in področjem strokovnega znanja.

Kako natančno izmerite vidnost umetne inteligence?

Spremljajte določen nabor pozivov in beležite pogostost omembe, natančnost opisa, moč priporočil, pojavnost konkurentov in dejanske napake. Preprost sistem točkovanja lahko rezultate razvrsti od neomenjenih do vidno in natančno priporočenih. Rezultat ni univerzalni znanstveni standard, vendar ustvarja ponovljivo izhodišče. Dosledno testiranje je dragocenejše od obravnave enega samega odziva umetne inteligence kot trajnega dokaza.

Koliko časa traja, da se izboljša vidnost odgovorov, ki jih ustvari umetna inteligenca?

Ni zagotovljenega časovnega okvira, ker platforme umetne inteligence uporabljajo različne vire podatkov, metode pridobivanja in urnike posodabljanja. Običajno bi morala podjetja najprej popraviti nejasne podatke o spletnem mestu in zastarele zunanje profile, nato objaviti močnejšo podporno vsebino in spremljati rezultate v več ciklih testiranja. Izboljšave se lahko pojavijo postopoma, spreminjajoči se odgovori pa ne dokazujejo vedno, da je razliko povzročila ena sama posodobitev spletnega mesta.

Reference

1. OpenAI — openai.com

2. Center za pomoč OpenAI — help.openai.com

3. Google Search Central — developers.google.com

4. Pomoč za Iskanje Google — support.google.com

5. arXiv — Generativna optimizacija motorjev — arxiv.org

6. Raziskovalni center Pew — pewresearch.org

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas