С начала тысячелетия маркетологи освоили науку о поисковой оптимизации.
Мы узнали «правила» рейтинга, искусство обратной ссылки и ритм алгоритма. Тем не менее, почва перешла к генеративной оптимизации двигателя (GEO).
Эра 10 синих связей уступает место возрасту индивидуального, синтезированного ответа, который поставляется крупными голосовыми моделями (LLMS), которые действуют как партнер по разговору.
Новый вызов не о рейтинге. Речь идет о рассуждениях. Как мы гарантируем, что наш бренд не только упоминается, но и понял точно и положительно представлен духом в машине?
Этот вопрос зажег новое оружие, которое создает разнообразную экосистему инструментов, основанных на различных философиях. Даже слова об описании этих инструментов являются частью боя: «Гео», «GSE», «AIO», «AISO», только «SEO». Список сокращений продолжает расти.
Тем не менее, есть разные философии и подходы к инструментам. Понимание этой философии является первым шагом, чтобы перейти от реактивного наблюдения к упреждающей стратегии влияния.
Содержание
Denkschule 1: Разработка мониторинга видимости на основе прослушивания
Самый интуитивно понятный подход для многих специалистов SEO — это развитие того, что мы уже знаем: отслеживание.
Эта категория инструментов «прослушивает» на LLMS, по существу, систематически тестируя их с большим объемом входных запросов, чтобы увидеть, что они говорят.
В этой школе есть три основных филиала:
Vibe Coder
В настоящее время нетрудно создать программу, которая просто выполняет запрос для вас и хранит ответ. Есть бесчисленное множество воинов для клавиатуры на выходных с предложениями.
Для некоторых это может быть все, что вам нужно, но беспокойство будет заключаться в том, что эти инструменты не имеют защитного предложения. Если все могут это сделать, как вы можете перестать строить свои собственные?
VC -финансируемый трекеры
Такие инструменты, как Peec.ai, Tryprobund и гораздо больше концентрируются на измерении «доли языка» бренда в разговорах с искусственным интеллектом.
Они преследуют, как часто упоминается бренд в ответ на определенные вопросы и часто обеспечивает процентную ценность видимости против конкурентов.
TryProfound добавляет еще один слой, анализируя сотни миллионов взаимодействий с ИИ пользователя и пытается отобразить вопросы, которые задают людям, а не только ответы, которые они получают.
Этот подход предоставляет ценные данные о узнаваемости бренда и присутствии в реальных приложениях.
Линчан
Основные актеры SEO — Semrush, Ahrefs, Seoclarity, Dirador — быстро увеличивают свои существующие платформы. Они интегрируют преследование ИИ в свои знакомые, ориентированные на ключевые слова панели.
Благодаря таким функциям, как Radar или Semrush, маркетологи ahrefs ‘Ki’ Brand Radar или Semrush могут использовать видимость или упоминания своего бренда для их целевых ключевых слов, теперь в таких средах, как обзоры искусственного интеллекта Google, CHATGPT или путаница.
Это логическое и мощное расширение вашего текущего предложения, которое позволяет команде управлять SEO и то, что многие генеративные оптимизации двигателя (GEO) описывают из одного узла.
Основным значением здесь является наблюдение. Вопрос отвечает: «Мы говорим об этом?» Тем не менее, менее эффективно отвечать: «Почему?» Или «Как мы можем изменить разговор?».
У меня это тоже Математика сделана В какой степени многие запросы требуют, чтобы база данных имела достаточно формального тома, чтобы быть статистически полезным, и (с помощью Claude) есть запрос базы данных в 1-5 миллиарда командной строки.
Если это достигнуто, это, безусловно, повлияет на затраты, которые уже отражены в предложениях.
Школа DENK 2: Дизайн цифровой души — фундаментальный анализ знаний
Радикальный подход предполагает, что стремление к выходу в качестве попытки предсказать погоду, глядя в окно. Чтобы действительно иметь эффект, вы должны понимать Undermosperiary Systems.
Эта философия имеет дело не с изданием единого запроса, но с основными, внутренними «знаниями» LLM о бренде и его отношениях с более широким миром.
Инструменты GEO в этой категории, особенно Waikay.io и все чаще дирижера, работают на этом более низком уровне. Они работают над картированием понимания LLM для сущностей и концепций.
Как эксперт по методологии Вайкай, я могу подробно описать процесс, который обеспечивает «четкий мост» анализа для действия:
1. Это начинается с темы, без ключевого слова
Анализ начинается с широкой бизнес -концепции, такой как «облачное хранилище для компаний» или «устойчивые роскошные поездки».
2. Назначение графики знаний
Waikay использует свою собственную проприетарную диаграмму знаний и вышеупомянутые алгоритмы распознавания сущностей (упомянутое признание сущности), чтобы сначала понять вселенную сущностей по этой теме.
Каковы наиболее важные функции, конкурирующие бренды, влиятельные люди и основные концепции, которые определяют это пространство?
3 .. проверить мозг LLM
С контролируемыми вызовами API LLM не только узнает, что он говорит, но и что он знает.
LLM сочетает ваш бренд с наиболее важными функциями этой темы? Вы понимаете свою позицию в отношении конкурентов? Проверяет ли это фактические неточности или вы путаете свой бренд с другим?
4. Создание плана действий
Вывод не является приборной панелью упоминаний; Это стратегическая дорожная карта.
Например, анализ может показать: «LLM понимает, что бренд нашего конкурента для« корпоративных клиентов », но считает нашу бренд« для малых предприятий », что не так».
«Чистый мост» — это полученная стратегия: для разработки и содействия контенту (пресс -релизы, технической документации, тематических исследований), которые явно и значительно устанавливают связь между вашим брендом и «корпоративными клиентами».
Этот подход направлен на то, чтобы постоянно улучшить основные знания о LLM и сделать позитивные и точные презентации бренда в естественный результат к почти бесконечному количеству будущих обязательств, а не только тех, кто преследуется.
Интеллектуальный разрыв: нюансы и необходимая критика
Необеспеченное представление требует распознавания компромиссов. Ни один из двух подходов не является серебряным мячом.
На основе быстрого метода для всех данных естественно реактивный. Может показаться, что играть в игру с «Whack-a-Mole», в которой они постоянно выполняют результаты системы, внутренняя логика которого остается загадкой.
Чистая шкала возможных запросов ввода означает, что у вас никогда не будет полной картинки.
И наоборот, базовый подход не лишен его собственной достоверной критики:
- Проблема черного ящика: Если проприетарные данные не являются публичными, точность и методология нелегко протестировать третьих участников. Клиенты должны верить, что определение инструмента субъекта пространства темы является правильным и всеобъемлющим.
- Кредит «Чистая комната»: Этот подход в первую очередь использует API для его анализа. Это имеет значительное преимущество в устранении персонализации, которая испытывает зарегистрированный пользователь и предлагает «основу» знаний LLM. Однако это также может быть слабостью. Он может потерять фокус на конкретном контексте целевой группы, курса разговора и пользовательских данных, которые могут и могут привести к различным, сильно персонализированным выходам ИИ.
Заключение: Путешествие от наблюдения за контролем
Создание этих генеративных инструментов оптимизации двигателя сигнализирует о критическом созревании в нашей отрасли.
Мы переходим к простому вопросу «ИИ упомянул нас?» К гораздо более сложным и стратегическому вопросу «Понимает ли нас ИИ?»
Выбор инструмента менее важен, чем понимание философии, в которой вы делаете покупки.
Для некоторых может быть достаточная стратегия реактивного наблюдения, но упреждающая стратегия для проектирования основных знаний о LLM закрыта.
Конечная цель состоит не только в том, чтобы продолжить отражение вашего бренда в издании ИИ, но и стать незаменимым компонентом цифровой души ИИ.
Больше ресурсов:
Выбранная картина: rawpixel.com/shutterstock
