Como começar com a otimização da IA ​​(e explicá -la à sua liderança)

Muitas pessoas tratam a pesquisa tradicional e os LLMs como uma escolha binária – um ou outro. Mas, na realidade, os mecanismos de pesquisa e a pesquisa generativa são concorrentes experimentais, não diretos. Eles fazem coisas muito diferentes, como a tabela abaixo mostra:

Pense na pesquisa generativa como analista

Como profissional de marketing, é útil pensar em produtos de pesquisa generativos como analistas imparciais que envolvem o público de diversas personas. Essas ferramentas visam entender a intenção de cada persona, analisar dados relevantes e personalizar os resultados com base na entrada do usuário.

Como as ferramentas de pesquisa e generativas funcionam de maneira diferente, os profissionais de marketing devem repensar a visibilidade digital e mudar de uma mentalidade de SEO para uma mentalidade generativa de otimização de pesquisa.

Uma mentalidade de SEO parece: “Se direcionarmos as palavras -chave X com o conteúdo Y e construirmos os backlinks Z, devemos classificar na página um e direcionar conversões”.

A mentalidade de pesquisa generativa é mais ampla: “Se nos estabelecermos como a fonte autorizada de tópicos relacionados a nossos produtos e serviços, aumentamos a probabilidade de ser citado e recomendado pelos sistemas de IA”.

A mudança para o LLMS é real

Os LLMs estão mudando rapidamente o cenário da visibilidade digital.

A Semrush (empresa controladora do editor da Martech Third Door Media) estudou recentemente o impacto da pesquisa de IA no SEO. A análise prevê que o envolvimento da pesquisa de IA aumentará à medida que a tecnologia se tornar mais familiar. À medida que os hábitos do usuário evoluem, muitos cliques mudarão da pesquisa tradicional para a IA – ou desaparecem completamente.

Entendendo a relevância da marca de IA

O marketing digital tradicional se concentrou na otimização de conversão e na segmentação por palavras -chave. A relevância eficaz da marca de IA, no entanto, está enraizada em:

• Edifício de autoridade: Tornando -se uma fonte definitiva de tópicos relevantes para sua marca.
• Arquitetura de informação: Estruturar o conteúdo para que os sistemas de IA possam interpretá -lo com confiança.
• Presença multidimensional: Publicação de conteúdo diversificado e de alta qualidade entre as plataformas.
• Treinamento além das diretrizes: Inserir dados da marca em locais menos óbvios, mas contextualmente apropriados, para ajudar a aprender.
• Consistência entre ecossistemas: Manter mensagens coerentes nas propriedades digitais.

A paisagem fragmentada de LLM

• Pesquisa generativa do Google baseia -se na pesquisa tradicional, promovendo o conteúdo por meio de sua estrutura EEET: experiência, experiência, autoridade e confiabilidade.
• Pesquisa de Chatgpt Muitas vezes, ignora os resultados mais bem classificados em favor de conteúdo mais profundo.

A visibilidade varia de acordo com a plataforma

Medindo sua visibilidade LLM

Como a visibilidade do SEO, o LLM pode e deve ser medido. Isso permite que os profissionais de marketing demonstrem progresso e justifique o investimento em otimização generativa.

Visibilidade do LLM é uma medida probabilística da frequência com que sua marca aparece nas respostas de IA a instruções relevantes. Combina:

• Persona: Quem está perguntando?
• Incitar: O que eles estão perguntando?

Ao emparelhar várias personas com avisos, você simula conversas. A presença da sua marca nessas conversas determina a visibilidade. Como cada LLM se comporta de maneira diferente, você precisa de pontuação de visibilidade de plataforma cruzada.

Fórmulas para saber:

• Personas × Pumts × LLMS = Conversas
• Conversas × Menção da marca = Visibilidade LLM

Fator de visibilidade da conversa

No nível da conversa, você pode usar o Gumshoe.ai para obter uma classificação competitiva para cada marca mencionada na resposta. Usando essas informações, você pode gerar um fator de visibilidade de conversa para cada prompt através desta fórmula:

(Visibilidade da marca % / classificação da marca) x visibilidade do link = fator de visibilidade

A visibilidade do link é um valor pré -selecionado entre 0 e 1 com base na natureza do prompt. É menos provável que os LLMs exibam links relacionados para avisos de conhecimento geral. Os avisos que são mais específicos e requerem respostas mais complexas têm maior probabilidade de incluir links para produtos e serviços mencionados.

Você pode usar o fator de visibilidade para medir o impacto das otimizações no nível do prompt. Ao agrupar os avisos por nível de especificidade, você pode medir sua autoridade em cada nível. Você pode usar isso para monitorar e ajustar seus avisos de destino para encontrar a mistura ideal de desempenho imediato.

Estratégias de otimização do núcleo

As boas notícias: As equipes de SEO estão bem posicionadas para ter sucesso na era da otimização generativa, ou AIO (otimização da IA).

Existem duas categorias de conteúdo para otimizar:

1. Conteúdo visuável por humanos. Isso é conteúdo projetado para leitores humanos e inclui:

• Otimização de EEAT: Essencial para alimentar visões gerais do Google AI.
• Estrutura clara de conteúdo: Use cabeçalhos, pontos de bala, tabelas de comparação e perguntas frequentes para tornar as informações digitalizáveis ​​para o LLMS.
• Linguagem precisa: MAIS TERMOS PRÓPRIOS PROVADO INTENÇÃO.
• Conteúdo comparativo: Os LLMs geralmente respondem a perguntas como “O que é melhor?” – Verifique se o seu conteúdo inclui comparações.
• Insights únicos: Destaque conselhos exclusivos, valores da marca e pesquisa original.

2. Conteúdo otimizado para LLM. Isso suporta a compreensão LLM:

• Publicação de Markdown: Use arquivos de marcação semanticamente limpos para melhorar a rastreamento.
• Treinamento de reforço: Um método mais avançado para incorporar sinais de marca no LLMS por meio de aprendizado estatístico.

Treinamento de reforço explicado

O LLMS cria modelos estatísticos a partir de grandes conjuntos de dados. Você pode influenciar seus resultados, alimentando -os de dados estruturados relevantes.

Passos:

1. Identifique os pontos de prova de alto valor dos registros do cliente.
2. Remova PII e dados sensíveis.
3. Crie conjuntos de dados grandes e estruturados formatados para aprendizado de máquina.
4. Vincule -os a partir de páginas de marcação relevantes.
5. Acompanhe as alterações na visibilidade do LLM e no tráfego do site.
6. Atualize trimestralmente.

Os LLMs recompensam conjuntos de dados estruturados e de alto volume que aprimoram sua capacidade de gerar respostas relevantes. Tornará -se -se moricítico à medida que os agentes da IA ​​capazes de concluir as tarefas emergem no final de 2025 e além.

Explicando LLMs e AIO para liderança

Os executivos podem não precisar de detalhes técnicos profundos, mas devem entender o impacto estratégico. Veja como enquadrá -lo:

1. Defina o problema: Use dados internos para mostrar como os LLMs afetam o tráfego, as conversões e a visibilidade.
2. Quantificar a ameaça: Projeto de perdas futuras se nada for feito.
3. Referência hoje: Mostre visibilidade atual do LLM e defina metas futuras.
4. Mostre o plano: Táticas de esboço, cronogramas, KPIs e recursos necessários.