Настоящая причина, по которой ваша SEO-команда ещё не перешла на ИИ

от

В последних пяти статьях мы рассмотрели, что вашей команде, контенту, технологиям и стратегии необходимо адаптировать к меняющемуся миру AI-поиска. Теперь мы рассмотрим ключевой вопрос, который не был затронут в этих статьях: как фактически внедрить эти изменения в вашей организации.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Команды обычно не терпят неудачу, потому что не понимают *что* нужно изменить. У них больше проблем с *как* реализовать эти изменения – превратить хорошие идеи в работающую систему.

Проблема перехода — это проблема людей, а не проблема технологий.

Хотя многие SEO-команды признают влияние ИИ, лишь около 30% фактически изменили организацию своей команды, чтобы воспользоваться им. Это означает, что около 70% не скорректировали свои роли или обязанности, несмотря на наличие инструментов, исследований и чётких доказательств необходимости этого. Удивительно, но большинство команд по-прежнему работают с той же структурой, которая была у них три года назад.

Речь идет не об ошибочной стратегии; речь идет о том, как были проведены изменения, и мы постоянно видим одни и те же три препятствия.

Аналитический паралич возникает, когда команда слишком долго обдумывает решение. Они провели все исследования и построили сильный аргумент, но не могут фактически начать что-либо, потому что обстоятельства постоянно меняются. Они могут думать, что разумно подождать, пока ситуация не стабилизируется, прежде чем проводить реструктуризацию, но в динамичной среде ожидание – это не осторожность – это отсрочка действий под видом тщательности.

Многие компании застряли в цикле тестирования AI-инструментов для маркетинга, не внедряя их полностью. Недавний опрос 200 лидеров маркетинга в США показал, что 82% команд, использующих AI, все еще находятся на стадии тестирования, и 61% используют его индивидуально, а не командой. Эти тесты обычно не заканчиваются четким решением; они просто не переходят к использованию в реальных маркетинговых кампаниях.

Карта Сопротивления

Сопротивление переменам — это не всегда одно и то же, и попытки исправить его одним простым решением обычно не работают. Мы выделяем четыре распространенных типа сопротивления внутри SEO и маркетинговых команд, и каждый из них требует уникального подхода.

Сопротивление, основанное на опыте – часто выражаемое как ‘Я делаю это годами и знаю, что работает’ – может быть особенно сложным. Хотя это часто справедливо, поскольку опытные профессионалы обладают ценным распознаванием закономерностей и здоровым скептицизмом по отношению к новым тенденциям, важно не отвергать их знания. Лучший подход – представить любые изменения как дополнения к их существующей экспертизе, а не замену. Как уже обсуждалось, основные принципы, такие как релевантность и доверие, остаются решающими даже при использовании поиска на основе искусственного интеллекта – они на самом деле становятся *более* важными. Когда опытные профессионалы понимают это, они могут стать сильными сторонниками изменений, а не препятствиями.

Беспокойство, вызванное недостатком навыков, является отдельной проблемой. Дело не в нежелании человека принять новый подход, а скорее в его незнакомстве с ним. Например, концепции, такие как векторные индексы и структурированные данные, могут быть совершенно новыми для человека, привыкшего к традиционным техникам SEO, таким как исследование ключевых слов и наращивание ссылочной массы. Понимание этой ситуации может быть облегчено моделью ADKAR – структурой управления изменениями, которая описывает пять шагов, которые людям необходимо предпринять, чтобы принять изменения: осознание, желание изменить, получение знаний, развитие навыков и получение поддержки. Обычно этот тип беспокойства возникает из-за недостатка знаний или навыков, а не из-за недостатка мотивации. Принятие его за сопротивление, основанное на мотивации, – это пустая трата времени и может усилить у члена команды ощущение, что руководство не понимает их трудности.

Сопротивление изменениям в политике часто проистекает из того, как организованы вещи, а не из индивидуальных личностей. По мере того, как ИИ становится более совершенным в таких областях, как поисковая оптимизация – включая то, как извлекается информация, как она разрабатывается для машин и как координируется между различными источниками данных – это влияет на распределение бюджета. Маркетинговые операции, ИТ и контент-команды могут считать, что они должны контролировать части этой более широкой сферы. Это сопротивление обычно не выражается как прямое несогласие, а скорее как задержка утверждений, неясные указания и постоянные запросы на согласование с заинтересованными сторонами. Чтобы преодолеть это, необходимо принимать четкие решения о бюджетах и о том, кто чем владеет, напрямую, вместо того, чтобы полагаться на сотрудничество, чтобы волшебным образом решить проблему.

Здоровый скептицизм — распространённая проблема для лидеров, и с ней часто справляются плохо. Когда кто-то спрашивает, как усилия в области ИИ влияют на доход, это обоснованный запрос, а не сопротивление. Честный ответ — признать, что мы всё ещё создаём инструменты для точного измерения влияния ИИ. Притворство, будто у нас есть все ответы, быстро подорвёт доверие. Лучше быть откровенным в отношении пробелов в данных, чётко демонстрируя, что мы добиваемся прогресса.

Выполнение Обеих Операций Одновременно

Маловероятно, что большинство команд полностью пересмотрят свой SEO-процесс, чтобы сосредоточиться на искусственном интеллекте в одночасье. Фактически, им, вероятно, это и не понадобится. Более реалистичным является смешанный подход: продолжение традиционной SEO-работы при постепенном добавлении стратегий на основе искусственного интеллекта. Для большинства компаний это не приведет к совершенно новой структуре команды — это просто станет стандартным способом работы. Мы уже наблюдаем это: SEO-командам поручают управление видимостью, основанной на искусственном интеллекте, наряду с их существующими задачами, часто без соответствующего увеличения бюджета. Эта ситуация, вероятно, сохранится в течение многих лет и даже бессрочно во многих организациях. В то время как более крупные компании и те, которые работают в высококонкурентных областях, могут в конечном итоге создавать специализированные роли в области искусственного интеллекта, это будет исключением, а не нормой.

Лучший способ распределять ресурсы – это не универсальная формула; он зависит от того, откуда сейчас поступают ваши клиенты и доходы, и как быстро эти вещи меняются. Исследования компаний, успешно использующих ИИ, показывают, что они сосредотачивают большую часть своих усилий на людях и процессах, а не только на самой технологии. Когда организации ставят инструменты выше своих команд, проекты ИИ часто застревают в бесконечных фазах тестирования. Поэтому ваши решения о распределении ресурсов должны это отражать – инвестиции в развитие команды имеют решающее значение, потому что отличная ИИ-система не добьется успеха без правильных людей для ее внедрения и управления.

В этот переходный период важно помнить о двух ключевых идеях. Во-первых, не сокращайте усилия по выполнению важных SEO-задач, таких как обеспечение технической исправности вашего веб-сайта, его лёгкой индексации и использование структурированных данных. Эти вещи защищают ваши текущие позиции в поисковой выдаче и на самом деле помогают AI находить ваш контент, поэтому они по-прежнему важны. Вы можете, однако, перенаправить ресурсы от создания больших объёмов стандартного контента на работу, ориентированную на AI, без ущерба для текущих показателей. Во-вторых, усилия по обеспечению видимости в AI нуждаются в выделенном владельце. Если работа с AI является лишь дополнительной ответственностью для всех, она не выйдет за рамки тестирования; кто-то должен нести полную ответственность за её продвижение.

Последовательность ролевых переходов

Изменение всех ролей одновременно может привести к выгоранию и сопротивлению. Вместо этого, внедрение изменений поэтапно минимизирует сбои и помогает заручиться поддержкой будущих изменений.

Первый шаг включает в себя контент-стратегов, поскольку они уже хорошо подготовлены, чтобы понять, что требуется. Размышления о том, какая информация нужна поисковой системе для правильного отображения контента, являются естественным продолжением их текущей работы – они уже сосредоточены на том, что ищут люди. Эта команда обладает наибольшим потенциалом для быстрого освоения новых навыков и не требует большого количества новых сотрудников. Начало работы с контент-стратегами позволяет добиться быстрых успехов, и эти победы могут помочь заручиться поддержкой для будущих этапов проекта.

Вторая фаза требует от специалистов по техническому SEO освоения новых, более сложных навыков. Это включает в себя поддержание векторных индексов, использование расширенных структурированных данных и обеспечение того, чтобы AI боты могли легко сканировать веб-сайты – все это требует более глубокого уровня технической экспертизы. Не все SEO-специалисты захотят освоить эти навыки, поэтому компаниям нужно будет решить, обучать ли существующий персонал или нанимать новые таланты. Хотя техническое SEO не исчезнет, работа эволюционирует и требует целенаправленных усилий для поддержания актуальности.

На третьем этапе вам, вероятно, потребуется определить новые роли, даже если вы не планируете сразу нанимать для них выделенных сотрудников. К ним относятся аналитик видимости AI, который отслеживает, как ваш контент появляется в результатах поиска AI и обеспечивает правильное представление вашего бренда, и специалист по структурированию контента специально для AI-систем. Хотя эти задачи могут первоначально быть добавлены к обязанностям существующих членов команды, важно четко определить эти функции и назначить ответственных, чтобы вы могли эффективно измерять их влияние на следующем этапе.

Четвертый шаг включает в себя изменение способа отслеживания прогресса и измерения успеха, чтобы он соответствовал нашему новому способу работы. Если команды оцениваются по результатам ИИ, но при этом оцениваются с использованием устаревших показателей трафика веб-сайта, они, скорее всего, просто *будут казаться* соответствующими ожиданиям, не добиваясь реальных улучшений. Этот этап не должен наступать после того, как все остальное будет сделано; его необходимо планировать с самого начала и четко объяснять команде, чтобы все понимали, как выглядит успех.

Решение об инвестициях в обучение

Люди часто думают, что выбор между обучением текущих сотрудников и наймом новых сводится к деньгам. Но на самом деле всё сводится к тому, чтобы понять, каких навыков не хватает вашей команде.

Если пробел в знаниях связан с пониманием того, как работает поиск, как ИИ использует данные или как отзывы сообщества влияют на обучение ИИ (как мы обсуждали ранее), то решением является обучение. Эти концепции поддаются изучению, и специалисты по SEO с твердым пониманием традиционных принципов поиска могут легко адаптироваться. Мы проанализировали более 10 000 вакансий для SEO-специалистов и обнаружили увеличение спроса на навыки ИИ на 21% по сравнению с прошлым годом. Это показывает, что работодатели хотят, чтобы существующие SEO-специалисты *добавили* навыки ИИ к своему опыту, а не полностью заменили свои команды.

Если основная сложность заключается в технических навыках, таких как создание API, работа с передовыми технологиями или создание сложных систем, требующих сильной экспертизы в области разработки программного обеспечения, часто лучше нанять или привлечь кого-то на контрактной основе. Обучение существующего сотрудника, чтобы он достиг совершенства в этих областях, может занять так много времени и быть настолько дорогим, что более эффективно привлечь кого-то, кто уже обладает этими навыками.

Чтобы понять, стоит ли обучать свою команду или нанимать кого-то нового, задайте себе следующий вопрос: мог бы квалифицированный специалист с текущим опытом вашей команды стать компетентным в определенной области благодаря целенаправленному обучению в течение 90 дней? Если да, то обучение – это правильный путь. Но если на это потребуется больше времени, или если навык требует принципиально иного подхода к разработке программного обеспечения, то, вероятно, лучше нанять сотрудника. Ключ в том, чтобы честно оценить ситуацию, даже если обучение кажется более дешевым вариантом.

Измерение самого перехода.

Как цифровой маркетолог, я узнал, что крайне важно измерять *процесс* изменений отдельно от результатов, которых мы пытаемся достичь. Если мы этого не сделаем, руководство не сможет определить, действительно ли команда продвигается вперед или просто *кажется*, что это так. Нам нужна специальная структура для отслеживания реального прогресса, а не только положительных результатов, которые могут скрывать отсутствие реального движения.

Чтобы понять, адаптируется ли ваша команда к ИИ, обратите внимание на следующие признаки: члены команды демонстрируют понимание того, как использовать инструменты ИИ в реальных задачах, проводится постоянный поток тестирований ИИ (а не только планируется), и часто происходит командная работа между вашими SEO, контент и техническими командами над проектами, связанными с ИИ.

Как вебмастер, который следит за этим некоторое время, я обнаружил, что крайне важно оценивать *результаты* любых изменений, которые мы вносим в ИИ. Это означает, как часто наш бренд упоминается, когда ИИ создает контент, появляется ли наша информация в этих результатах поиска ИИ, и насколько точно ИИ нас представляет, когда это происходит. Мы уже описали, как измерять эти вещи в предыдущей статье о KPI GenAI, и этот же подход идеально применим к этим метрикам, ориентированным на результаты. По сути, мы смотрим на конечный результат, чтобы увидеть, работает ли наша ИИ-стратегия.

Важно признать, что у нас пока нет полностью устоявшихся способов отслеживания и понимания производительности ИИ. В отличие от таких вещей, как поиск по веб-сайтам, индустрия не пришла к согласию относительно стандартных методов отслеживания. Однако, это не причина ждать, прежде чем начать использовать ИИ. Вместо этого, хорошей идеей будет тщательно документировать *ваш* подход к измерению с самого начала. Таким образом, вы создадите собственные исторические данные по мере развития отраслевых стандартов. Компании, которые начнут измерять сейчас, даже если их методы не идеальны, получат ценные данные, которые другие не смогут получить позже.

План перехода должен быть измерен в течение 90 дней с использованием ключевых действий, а не только наблюдений. Эти действия включают: назначение человека, который будет конкретно курировать внедрение ИИ, определение лидера, ответственного за то, как новые и старые системы будут работать вместе, проведение как минимум двух тестов для сбора данных и улучшения производительности ИИ, и завершение обзора навыков каждого члена команды, чтобы убедиться, что они готовы к финальной стадии. Все это о *выполнении* работы, и переходы часто терпят неудачу из-за плохого исполнения, а не недостатка осведомленности.

Кто победит?

Компании, которые хорошо адаптируются к развитию поиска на основе ИИ, будут не теми, у кого лучшие идеи, а теми, кто воплощает эти идеи в действие. Это означает назначение чётких зон ответственности, создание реалистичных графиков, честную оценку способностей своей команды и отслеживание прогресса шаг за шагом, а не только фокусировку на конечных результатах. Все уже понимают потенциал ИИ; победителями станут те, кто начинает каждую неделю с конкретным планом.

Смотрите также

2026-04-23 16:42