Правила игры изменились , причем совсем недавно.

Генеративная поисковая оптимизация (GEO - Generative engine optimization), обзоры ИИ (AIO - AI Overviews) или просто расширенное SEO (теперь называемое на LinkedIn Search Everywhere Optimization) — какая аббревиатура верна?

Я бы сказала, что это GEO, и вы поймёте, почему.

Мы все видели различные пугающие (для некоторых) данные о том, как

• резко упали показатели кликов из- за Google AIO;
• языковые модели, такие как ChatGPT, подрывают долю поиска Google — по сути, «SEO умерло» — поэтому я не буду их здесь повторять.

Я расскажу об основных принципах того, как добиться того, чтобы ваш контент (а также ваша компания) был рекомендован как искусственным интеллектом, так и языковыми моделями.

Все, что я здесь раскрываю, основано на реальном опыте успешного использования искусственного интеллекта в поиске у клиентов.

Расскажите миру что-нибудь новое

Представьте себе ужас, который может испытать PR-агентство, если оно заключит контракт с новым бизнес-клиентом, а потом обнаружит, что у него нет ничего, что стоило бы продвигать в СМИ, — это будет непросто. Традиционный SEO-контент чем-то похож на это.

Мы все видели и проходили по довольно скучным руководствам по созданию контента для [вставьте целевую тему], которые пытаются превратить ваш веб-сайт в Википедию (судя по всему, ключевой источник данных для ChatGPT) любой отрасли, в которой вы работаете.

И давайте будем честны, это сработало настолько хорошо, что разрушило Интернет, как сообщает The Verge.

Фундаментальная проблема такого SEO-контента заключается в том, что он не приносит никакой информации. Когда триллионы веб-страниц следуют одним и тем же «рекомендациям», они не несут миру ничего по-настоящему нового.

Достаточно взглянуть на  патент Information Gain компании Google, чтобы подчеркнуть важность наличия ценности в контенте, то есть ваш контент должен сообщать миру (через Интернет) что-то новое.

BoundlessHQ заказал опрос об удаленной работе, задав вопрос «Где бы вы в идеале хотели работать, если бы это был ваш выбор?»

Результаты предоставили набор данных, и этот тип контента требует больших усилий, является уникальным и имеет достаточную ценность, чтобы быть упомянутым в результатах поиска ИИ .

Конечно, для создания такого контента изначально не нужен ИИ, поскольку это в любом случае был бы хорошим SEO-контент-маркетингом. ИИ просто вынудил нас действовать (подробнее об этом позже).

В конце концов, если ваш контент не уникален, зачем журналистам вас упоминать? Блогеры будут ссылаться на вас? Люди будут делиться вашей страницей или добавлять её в закладки? Искусственный интеллект будет переобучать свои модели, используя ваш контент, или ссылаться на ваш бренд?

Вы поняли.

Для улучшения видимости ИИ включите в список свои источники данных и методы исследования с их ограничениями, поскольку такой уровень прозрачности делает ваш контент более проверяемым для ИИ.

Кроме того, более частое обновление данных, чем раз в год, повысит надёжность ИИ как надёжного источника информации для цитирования. Какая языковая модель (LLM) откажется от более актуальных данных?

SEO, возможно, ещё живо, но ключевые слова — точно мертвы

Ключевые слова не говорят вам, кто именно ищет. Они лишь показывают, какие запросы запускают показ рекламы в Google.

Ваш контент может быть интересен студентам, пенсионерам или кому угодно. Это не таргетинг, это шаблон для всех. А в эпоху искусственного интеллекта универсальных решений точно не существует.

Итак, попрощайтесь с руководствами по контенту, написанными на одном английском языке, которые привлекают трафик во всех англоязычных регионах.

ИИ создал больше рабочих мест для маркетологов, поэтому, чтобы получить тот же трафик, что и раньше, вам придется создавать тот же контент, что и раньше, для англоязычных регионов.

Инструменты подсказки ключевых слов также якобы сообщают вам объемы поиска по вашим ключевым словам (если они вам все еще нужны, то нам они не нужны).

Итак, если вы планируете свою контент-стратегию на основе исследования ключевых слов , остановитесь. Вы оптимизируете не для той поисковой системы.

Вместо этого вы можете провести полноценное маркетинговое исследование, основанное на первичных источниках данных, используемых языковыми моделями (LLM), а не на самих результатах их обучения. Например, Grok использует X (Twitter), ChatGPT имеет партнёрские отношения с издателями и так далее.

Обсуждения — это реальные темы, вокруг которых следует строить вашу контент-стратегию, а их объем — это реальный спрос на контент.

Входные данные ИИ, а не выходные данные ИИ

Я вижу некоторые обсуждения (даже рекомендации) о том, что создание контента на основе данных или исследований способствует получению рекомендаций ИИ.

Учитывая нехватку контента, основанного на настоящих данных, в котором нуждается ИИ, наслаждайтесь им, пока он есть, поскольку это будет работать только в краткосрочной перспективе.

ИИ повысил планку качества контента, а это значит, что пользователи стали точнее в своих шаблонах поиска, настолько они доверяют этой технологии.

Поэтому контент-маркетологи примут вызов и начнут производить более целеустремленный и содержательный контент.

Но даже если вы используете LLM в «глубоком» режиме по премиум-подписке, чтобы придать больше содержания и ценности вашему контенту, это просто не повлияет на качество ИИ.

Ожидать таких фантастических результатов — все равно, что просить ИИ восстанавливать водный баланс с помощью собственного пота.

Результаты ИИ по своей природе вторичны, разбавлены и галлюцинаторны. Именно эта галлюцинаторность — одна из причин, по которой я не боюсь магистерских программ, ведущих к созданию общего искусственного интеллекта (ОИИ), но это уже другой разговор.

Из-за снижения ценности результатов ИИ не захочет рисковать ухудшением своих моделей на основе контента, основанного на результатах ИИ, из-за страха стать глупее.

Чтобы создавать контент, который предпочитает ИИ , необходимо использовать те же источники данных, что и для систем ИИ. Давно известно, что Google начал свой проект LLM более десяти лет назад, обучая свои модели на Google Книгах и другой литературе.

Хотя у большинства из нас нет бюджета на сбор данных по технологии X.com, вы все равно можете найти креативные способы (как это сделали мы), например, проводя опросы с выборками достаточного размера.

Значимое освещение в прессе, упоминания в СМИ и хорошие обратные ссылки будут достаточно весомыми, чтобы заставить ИИ увидеть ценность вашего контента и счесть его достаточно хорошим для переобучения своих моделей и обновления своего мировоззрения.

А извлекая данные из тех же источников, вы можете начать структурировать контент как прямые ответы на вопросы.

Вы также обнаружите, что ваш контент написан в более разговорном стиле, чтобы соответствовать шаблонам поиска, используемым вашими целевыми покупателями, когда они ищут решения.

Основы SEO все еще важны

Гео и SEO — это не одно и то же. Обратный инжиниринг страниц результатов поиска для разработки и точной разработки контентной стратегии оказался эффективным, поскольку позиция в поисковой выдаче — это проблема регрессии.

В ИИ нет рангов, есть только победители и проигравшие.

Однако существуют некоторые существенные совпадения, которые не исчезнут и сейчас стали даже более критичны, чем когда-либо.

В отличие от SEO, где большее количество слов, как правило, означает больше, ИИ сталкивается с дополнительными ограничениями, связанными с ростом цен на электроэнергию и нехваткой компьютерных чипов.

Это значит, что контент должен быть даже более эффективным, чем для поисковых систем, чтобы ИИ мог разбить и проанализировать его значение, прежде чем он сможет определить его ценность.

Итак, конечно:

• Кодовые страницы для более быстрой загрузки и обработки.
• Развертывание схемы для добавления контекста к контенту.
• Создайте архитектуру диалогового контента, ориентированную на ответы.
• Используйте HTML-ссылки для перехода к различным разделам вашего контента.
• Откройте свой контент для сканирования LLM и используйте файл llms.txt.
• Предоставьте программный доступ к контенту, RSS-каналам и т. д.

Эти практики — скорее гигиенические меры, помогающие повысить вероятность обнаружения вашего контента. Возможно, они не кардинально изменят ситуацию с цитированием вашей организации в ИИ, но если вы превзойдёте показатели GEO, вы превзойдёте показатели SEO.

Написано человеком, а не ИИ

Системы искусственного интеллекта не цитируют скучные перефразированные тексты. Они слишком заняты этой работой за нас и вместо этого ссылаются на источники для своих перефразированных текстов.

Теперь я слышала аргументы в пользу того, что если качество контента (предположим, что оно даже включает в себя получение информации) находится на должном уровне, то ИИ не должно волновать, был ли он написан ИИ или человеком.

Я бы сказала иначе. Потому что последнее, чего хочет создатель LLM, — это переквалификация своего LLM на контент, созданный ИИ.

Хотя маловероятно, что генеративные результаты каким-либо образом помечены, для людей довольно очевидно, что контент написан ИИ, и это также довольно очевидно статистически для систем ИИ.

В программах LLM будут использоваться определенные тропы, общие для текстов, созданных с помощью ИИ, например: «Будущее ...».

Языковая модель не будет по умолчанию генерировать личный жизненный опыт или спонтанно генерировать тонкий юмор без весомых творческих побуждений.

Так что не делайте этого. Пусть ваш контент пишут люди .

Будущее — это новая целевая существенная ценность

Чтобы ваш контент и ваша компания были рекомендованы искусственным интеллектом, вам нужно рассказать миру что-то новое.

Убедитесь, что статья предлагает информационную ценность, основанную на существенных исследованиях, не связанных с языковой моделью (достаточно, чтобы она была достойна включения в модель), содержит основы SEO и написана человеком.

Теперь возникает вопрос: «Что можно сделать, чтобы производить трудоемкий контент, достаточно хороший для ИИ, и при этом не тратить уйму денег?»