Замість того, щоб зосередитись виключно на ключових слів, рекламодавці тепер повинні оптимізувати, як інформація про поверхонь AI в досвіді розвитку досвіду та розмовних інтерфейсів. Це являє собою сейсмічний перехід від традиційного SEO, оптимізуючи не лише для відкриття людини, а для алгоритмічних переваг.
Цей новий ландшафт вимагає освоєння декількох стратегій для забезпечення видимості ШІ:
- Вставки бренду—Забезпечення свого бренду як визнаної сутності в базах знань AI через присутність у Вікіпедії, послідовні списки бізнесу та структуровану розмітку даних.
- Вміст, орієнтований на відповідь– Створення стислих, прямі відповіді на запитання у форматах AI можуть легко перетравлювати та посилатися.
- Стратегічний вміст, створений користувачем– Культивуючи позитивні UGC на платформах, які подають дані про навчання AI.
- Технічні стандарти—Полікації нових протоколів, таких як llms.txt, які орієнтуються на те, як системи AI взаємодіють із вашим вмістом.
Оптимізуючи ці стратегії, пріоритетні характеристик контенту, які надають перевагу платформ AI, включаючи багатий розмовний текст; Структури, зручні для агента, такі як упорядковані списки та визначення; Чисті, прискорені сайти, а не на ключових словах сторінок; Зароблений на місці авторитет через цитати медіа; та позитивні відгуки користувачів.
Окрім процесу, показники успіху також повинні відповідно трансформуватися. Шлях та залучення кліків поступаються місцем включенню алгоритму, частоти рекомендацій AI та ефективності конверсії за допомогою автономних агентів. Нещодавній звіт про eMarketer оцінює, що агенти, ймовірно, візьмуть на себе значну частину фази розгляду; Як результат, це змушує маркетологів розвивати прямі шляхи інтеграції з системами AI, а не покладатися лише на традиційні рекламні канали.
Щоб орієнтуватися на цю нову реальність, бренди вперед, повинні:
- Розробити стратегію AI-оптимізованої. Встановіть всебічний підхід, який забезпечує видимість бренду у всіх системах ШІ, від пошукових систем та розмовних агентів до автономних помічників покупок та прогнозних систем AI. Це включає вдосконалення вмісту для розуміння AI, впровадження структурованих даних та вбудовування атрибутів бренду, що відповідають критеріям алгоритмічної оцінки.
- Переосмислити показники успіху. Традиційні показники цифрового маркетингу, такі як враження та тарифи на клік, стають менш актуальними, коли AI опосередковує взаємодію споживачів. Такі компанії, як глибокий та Brandlight, пропонують спеціалізовані інструменти моніторингу для відстеження видимості AI, частоти рекомендацій та автоматизованих показників розгляду бренду. Ці інструменти імітують оцінки агента за різними параметрами, виявляючи можливості оптимізації, приховані в “чорній скриньці” алгоритмічного прийняття рішень.
- Впровадити постійне алгоритмічне тестування. На відміну від традиційного тестування A/B, спрямованого на психологію людини, компанії тепер повинні встановити протоколи динамічного тестування, які визначають, які атрибути продукту, структури контенту та сигнали даних найбільш ефективно впливають на рекомендації AI.
