Как опытный веб-мастер, я рад сообщить, что мы находимся на грани выпуска обновлённой версии нашего всеобъемлющего AIO Исследования юзабилити – Версия 1.5! Это новое издание содержит свежие идеи и знания, которые, как мы уверены, будут вам полезны.
Кроме того, я с удовольствием анонсирую грядущее исследование, посвящённое юзабилити режима искусственного интеллекта. Отметьте в своих календарях – оно должно выйти через несколько недель! Чтобы не пропустить это захватывающее развитие событий, не забудьте подписаться на наши обновления. Оставайтесь на связи и готовьтесь глубже погрузиться в увлекательный мир искусственного интеллекта!
С марта все задаются одним и тем же вопросом: «Убивают ли обзоры, созданные искусственным интеллектом, наши конверсии?»
Результаты нашего исследования удобства использования за 2025 год дают более четкие выводы по сравнению с быстрыми и часто сенсационными мнениями, которые можно встретить в LinkedIn или Twitter.
В мае 2025 года я поделился революционными результатами первоначального комплексного UX-исследования об обзорах на основе искусственного интеллекта (AIO). Теперь я представляю новые открытия, полученные в ходе этого исследования, с использованием ведущей системы анализа RAG, которая проанализировала более 100 000 расшифрованных слов.
Одним из ключевых открытий исследования является то, что люди в основном используют AI-резюме, чтобы быстро ознакомиться с информацией и сэкономить время.
В таких случаях, когда поиск касается транзакций или важных решений, пользователи часто предпочитают подтверждать найденную информацию вне Google, обычно полагаясь на известные бренды или авторитетные веб-сайты для проверки.
Как специалист по цифровому маркетингу, я хотел бы поделиться интересным взглядом на то, что ИИО является предварительным слоем. Хотя традиционные синие ссылки могут вести вас на другие ресурсы, важно отметить, что эта информация исходит от Гарретта Френча, генерального директора Xofu, который финансировал это исследование. По сути, мы рассматриваем ИИО как возможность заглянуть в будущее, но переход по этим синим ссылкам уведет вас от него.
Что исследование на самом деле обнаружило:
- Органические результаты являются наиболее надежным и стабильно успешным источником информации для решения задач.
- Спонсируемые результаты замечаются, но активно пропускаются из-за низкого доверия.
- Ответы, отображаемые непосредственно в результатах поиска, быстро решили примерно 85% простых фактических вопросов.
- Пользователи часто используют универсальные инструменты как предварительный просмотр или быстрый способ доступа, а затем переходят для завершения или подтверждения (на сайтах брендов, YouTube, сайтах с купонами и тому подобном).
- Показ товаров в каруселях способствует обнаружению новых продуктов больше, чем завершению покупки. Ожидайте повторных кликов для переоценки.
- Доверие разделяется в зависимости от важности вопроса: некритичные поиски часто заканчиваются использованием универсальных инструментов, в то время как вопросы, связанные с финансами или здоровьем, заставляют людей обращаться к признанным авторитетам, таким как PayPal, NIH или Mayo Clinic.
- Возраст и устройство имеют значение. Молодые пользователи, особенно на смартфонах, быстрее принимают обобщенные поисковые ответы; старшие поколения предпочитают синие ссылки и авторитетные домены.
- Когда универсальный подход ошибочен или кажется шаблонным, люди отказываются от него. Мы зафиксировали 12 уникальных отметок о том, что «универсальный подход вводит в заблуждение/неверный» в контекстах с высокими ставками.
Почему это важно для итоговой прибыли
Ранее я утверждал, что видимость на начальном этапе воронки продаж значительно влияет на результаты, даже больше, чем наши маркетинговые показатели признавали ранее. Кроме того, я утверждал, что уменьшение количества кликов не обязательно приводит к снижению общего спроса.
Как эксперт в области SEO, могу сказать, что анализ этого исследования показывает, что оптимизация с помощью искусственного интеллекта (AIO) эффективно решает задачу быстрого поиска информации, но когда дело доходит до намерения совершить покупку, похоже, что пользователи по-прежнему полагаются на внешнюю оценку и доверие к известным брендам – другими словами, они переходят по ссылкам, прежде чем принять решение. Судя по общему мнению участников исследования, это действительно так.
- Есть результаты, полученные с помощью ИИ, но я бы предпочел сразу перейти на сайт PayPal.
- Клиника Мейо вверху результатов, туда бы я и пошел. Я больше доверяю клинике Мейо, чем сводке, созданной искусственным интеллектом.
…и обеспечивает успешное взаимодействие на последующих этапах разговора (появляясь в соответствующих местах и устанавливая доверие).
Более глубокий анализ: Второстепенные результаты, которые вам необходимо увидеть
В последнее время я тесно сотрудничаю с Эриком Ван Бускирком, директором исследований данного исследования, и его командой из Clickstream Solutions, чтобы более глубоко изучить выводы, полученные из наших данных за май 2025 года.
Используя сложную систему искусственного интеллекта, ориентированную на оценку, действие и цель (RAG), мы тщательно изучили колоссальные 91 559 слов, найденных в стенограммах взаимодействия пользователей в рамках 275 различных задач.
Стоит отметить, что исследование дало новые взгляды благодаря инновационным технологическим достижениям Эрика.
Как специалист по цифровому маркетингу, я рад сообщить, что наш новейший инструмент, в разработке которого я принимал участие, совершает революцию! Эта система, которую я называю своей, анализирует структурированные аспекты, такие как элементы поисковой выдачи, уровни удовлетворенности искусственным интеллектом и даже отзывы пользователей из расшифровок разговоров и аннотаций. Она создает поисковый слой, специально разработанный для эффективного извлечения информации, и использует продвинутые возможности ChatGPT-5 для семантического поиска. Это означает более точные и релевантные результаты за меньшее время!
Расследование проводится оперативно, тщательно и обеспечивает повышенную ясность. Каждое утверждение можно проследить до конкретных данных и фрагментов диалогов, закономерности проверяются на всем наборе данных, а визуальные доказательства доступны по запросу.
Проще говоря, специально разработанная Эриком система искусственного интеллекта, работающая на основе аналитического управления в реальном времени, действительно впечатляет и отличается высокой эффективностью.
Практическая польза:
- Проверяемые сведения: Выводы соотносятся с точными фрагментами данных.
- Скорость: Проверьте гипотезу за минуты вместо повторных чтений.
- Масштаб: Триангулируйте расшифровки, кодированные поля и результаты для всех участников.
Вот что нам удалось найти:
- Данные подтвердили четыре различных шаблона намерений ИИ.
- Ключевые элементы поисковой выдачи привлекли больше внимания, чем другие.
- Основные бренды формируют доверие к ИИ-устройствам.
О новой системе RAG
Вместо того, чтобы полагаться на предположения модели, мы переработали наш метод анализа, используя систему, которая извлекает информацию непосредственно из данных исследования. Основой этой системы являются структурированные поля, содержащие полные расшифровки и аннотации, хранящиеся в легковесной базе данных и организованные с использованием данных, сгруппированных по категориям, для эффективной фильтрации когорт и перекрестной проверки.
Основные компоненты:
- Загрузка и очистка данных.
- Слой извлечения, основанный на гибридном поиске по ключевым словам и семантике.
- Автоматически закодированное определение настроения для преобразования речи в последовательные, доступные для запросов сигналы.
- Цикл валидации для минимизации галлюцинаций.
Результат приводит к более быстрой, строгой и понятной методологии исследования. Каждое утверждение можно проследить до конкретных записей данных и цитат, закономерности проверяются на всем наборе данных, а визуальное подтверждение легко доступно через запросы.
Практическая польза:
- Сопоставьте выводы с точными фрагментами данных.
- Проверьте гипотезу за считанные минуты.
- Сопоставьте стенограммы, закодированные поля и результаты по всем участникам.
- Чёткая структура и надёжные сигналы.
Какие шаблоны намерений «все в одном» были подтверждены на основе данных?
Еще одним важным второстепенным открытием нашего исследования удобства использования ИИ стало то, что паттерны намерений ИИ — это уже не просто инстинктивные предположения; они были статистически подтверждены и построены на основе наблюдаемого поведения пользователей.
Вместо того, чтобы сразу отметать это как свежепридуманный термин из области SEO/маркетинга, позвольте мне уточнить, что то, что мы обнаружили в данных, не совсем соответствовало поисковым персонам или поисковым запросам, а скорее было чем-то уникальным.
Таким образом, чтобы четко разграничить эти идеи, мы используем термин «Шаблон искусственного интеллекта (ИИ)» в качестве отличительного обозначения.
Шаблоны намерений «Всё в одном» — это группы действий пользователей, статистически подтвержденные и часто встречающиеся при взаимодействии с обзорами, созданными искусственным интеллектом. Эти шаблоны охватывают такие поведения, как углубленное изучение темы, просмотр контента, внесение уточнений и выражение мнений. По сути, они описывают регулярные, количественно определяемые способы, которыми люди взаимодействуют с ИИ-сводками, будь то их одобрение, проверка, сравнение или отклонение.
Вместо этого важно уточнить, что эти закономерности не являются ни явными поисковыми намерениями или запросами, ни эквивалентом пользовательских профилей. Скорее, они представляют собой сочетание характеристик и поведения, которое может помочь лучше понять намерения пользователя.
Вместо этого, эти закономерности указывают на различные методы (встречающиеся в наших данных), которые пользователи используют для аутентификации AIO уникальными и отдельными способами. Следовательно, мы решили обозначать эти различные поведенческие шаблоны как «техники валидации» в дальнейшем.
Анализ более чем 250 задач, выполненный в рамках подхода RAG (Красный, Желтый, Зеленый), помог нам оценить четыре различных способа взаимодействия пользователей с Искусственными Интеллектуальными Операторами (ИИО):
1. Красный шаблон: Низкая вовлеченность пользователей и неудовлетворительная производительность.
2. Желтый шаблон: Средняя вовлеченность и средняя производительность.
3. Зеленый шаблон: Высокая вовлеченность пользователей и отличная производительность.
4. Шаблон-выброс: Исключительная вовлеченность пользователей при исключительной производительности или низкая вовлеченность пользователей при низкой производительности.
- Валидации, ориентированные на эффективность, вознаграждают за получение чистых, извлекаемых фактов (с учётом интеграций «все в одном»).
- Проверки, основанные на доверии, которые конвертируют только благодаря авторитетности (проверяют все в одном).
- Skeptical rejections that automatically distrust AIOs for high-stakes queries.
Самое главное здесь то, что это не произвольные ярлыки.
Статистический анализ показал, что продолжительность пребывания на сайте, объем прокрутки и количество корректировок значительно различались между четырьмя протестированными группами, превышая случайные колебания.
Если говорить прямо: это реальные поведенческие сегменты пользователей, использующих всё включено, или намерения использования всего включено, которые вы можете учитывать при планировании.
Давайте рассмотрим каждый из них.
Проверки, ориентированные на эффективность
Пользователи часто обращаются к комплексным ресурсам, когда им нужны быстрые ответы, быстро просматривая информацию, чтобы найти необходимое, прежде чем двигаться дальше. Обычно их мотивирует желание сэкономить время или найти более простой путь.
Эффективные проверки лучше всего работают с лаконичным, легко просматриваемым и информационно насыщенным контентом. К распространенным вопросам, на которые напрямую отвечает искусственный интеллект, относятся:
1. Каков статус этого запроса?
2. Сколько времени займет обработка этой задачи?
3. Можете ли вы проверить эти данные?
4. Есть ли какие-либо проблемы, препятствующие завершению этой операции?
5. Когда я могу ожидать результаты этого запроса?
- 1 чашка в миллилитрах
- как сделать скриншот на Mac
- Конвертер из UTC в CET
- что такое robots.txt
- пример регулярного выражения для электронной почты
Ниже вы можете ознакомиться с двумя примерами задач «проверки, ориентированной на эффективность» из исследования.
Данные показывают, что в среднем эта группа тратит около 14 секунд на материал, почти не прокручивая его и не внося коррективы.
Люди, которые ценят эффективность в своих поисках, как правило, положительно относятся к оптимизаторам искусственного интеллекта (ИИО), а иногда даже испытывают энтузиазм, поскольку они эффективно удовлетворяют потребность пользователя в быстрых решениях без каких-либо признаков неуверенности или колебаний.
Советы по оптимизации для этой группы валидации:
- Сжимайте ключевые факты в лаконичные краткие обзоры, часто задаваемые вопросы и схемы, чтобы ИИ мог их представить.
- Размещайте определения, контрольные списки и примеры блоков в верхней части вашей страницы.
- Используйте простые таблицы и пошаговые списки, которые можно легко скопировать.
- Убедитесь, что упоминания бренда и ключевые факты отображаются в верхней части страницы для лучшей видимости.
2. Валидации, основанные на доверии
Эти проверки несут в себе сильное чувство предосторожности. Люди, которые подходят к системам искусственного интеллекта с доверием, склонны взаимодействовать с ними, однако они редко останавливаются в своем исследовании.
Например, они быстро просмотрят сводку, задумаются на мгновение, а затем уйдут, чтобы посетить надёжный сайт и проверить предоставленные детали.
Пользователь объяснил, что вначале ему предоставили подробное разъяснение о переводе средств. Однако, несмотря на это, он перешел по ссылке PayPal, поскольку она исходила с официального сайта. Он выбрал этот вариант, потому что считает, что он предоставляет более надежную и точную информацию.
Типичные запросы, которые запускают эту схему проверки, включают:
- Правила защиты покупателей PayPal
- Симптомы стрептококковой инфекции по версии клиники Мейо
- Безопасен ли креатин при длительном применении?
- Сроки возврата средств Stripe
- Пример требований к согласию в соответствии с GDPR
Результаты нашего исследования подтверждают, что пользователи в среднем прокручивают контент почти в 3 раза дольше, проводят около 57 секунд на каждой странице и часто выражают сомнения или неуверенность, находясь в режиме, ориентированном на доверие. По сути, похоже, что они ищут достоверные источники или авторитеты.
Пользователи часто проявляют нерешительность, о чем свидетельствует большое количество отметок колебаний во время их поисковых испытаний. Их эмоции могут варьироваться от нейтральности, иногда проявляя признаки тревоги или разочарования, а уровень уверенности, как правило, умеренный или низкий.
В этих поисковых запросах ИИ-помощник служит отправной точкой, а не конечным результатом. Пользователи могут переходить на проверенные сайты, такие как Mayo Clinic, PayPal, Stripe и другие, для подтверждения полученной информации.
Советы по оптимизации для этой валидационной группы:
- Укрепите основу доверия на ваших посадочных страницах: используйте экспертные отзывы, цитаты и даты последнего обновления.
- Добавьте блоки «Что делать дальше», соответствующие рекомендациям компетентных органов.
- Создавайте сильные сигналы E-E-A-T, поскольку доверие является рычагом конверсии в данном случае.
3. Сравнительные проверки
Примерные запросы, демонстрирующие поведение сравнительной валидации AIO:
- Notion против Obsidian для команд
- Лучшая беззеркальная камера стоимостью менее 1000
- Как заменить велосипедную шину
- Преимущества и риски использования стола для работы стоя
- Примеры программного SEO для B2B
- Как установить гнездовой термостат
Обычно люди, ищущие сравнительные обзоры на универсальной платформе (AIO), тратят около 45 секунд или больше, прокручивают страницы четыре-пять раз и часто открывают несколько новых вкладок.
Их общее настроение позитивное, и они полны уверенности, но они всё ещё хотят сравнить.
Если это кажется напоминающим традиционные транзакционные или бизнес-поиски, то, вероятно, это связано с тем, что здесь задействовано взаимодействие.
Как опытный SEO-специалист, я уверен, что вы занимались созданием страниц типа ‘против’ или ‘сравнение’, демонстрируя различные продукты или услуги бок о бок для лучшего понимания. Кроме того, вы, вероятно, создавали контент формата ‘как сделать’, предлагая пошаговые инструкции, чтобы помочь пользователям выполнять такие задачи, как эффективная установка плоского телевизора на стену.
До появления комплексных решений, ваши целевые пользователи находили вас, если вы занимали высокие позиции в поисковой выдаче.
Советы по оптимизации для этой валидационной группы:
- Публикуйте структурированные страницы сравнения с таблицами решений и разбивками по вариантам использования.
- Сопоставляйте каждую страницу с короткими демонстрационными видео, социальным подтверждением и заслуживающими доверия публикациями сообщества, чтобы усилить ваши ключевые моменты.
- Включите разделы «Для кого это предназначено» и «Для кого это не предназначено», чтобы уменьшить неоднозначность.
- Контент для распространения на YouTube и форумах, который могут использовать ИИ-помощники (и пользователи).
4. Скептические отказы
Искатели с решительным намерением? Это откровенные скептики, отвергающие всё включенное.
В ситуациях, когда на кону важные вопросы, такие как личное здоровье, финансы или юридические проблемы – то, что мы часто называем решениями, меняющими жизнь – люди, как правило, не уверены в способности искусственного интеллекта справиться с этим точно.
Типичные запросы, в которых проявляется эта схема отклонения:
- Дозировка метформина при синдроме поликистозных яичников
- Как подавать налоговую декларацию как фрилансер в Германии
- Права на опротестование платежа по кредитной карте в ЕС
- Лихорадка у младенца: когда обращаться в отделение неотложной помощи
- «Юридическая ответственность ООО против ООО с ограниченной ответственностью»
Как опытный вебмастер, я заметил, что при данном конкретном поисковом запросе пользователи обычно проводят очень мало времени или вообще не задерживаются на универсальных (AIO) страницах, и общее впечатление, выражаемое этими посетителями, часто бывает негативным. Эта закономерность указывает на то, что есть возможности для улучшения вовлеченности и удовлетворенности пользователей.
Они демонстрируют решимость обойти слой искусственного интеллекта в пользу прямой проверки полномочий.
Советы по оптимизации для этой валидационной группы:
- Приоритизируйте цитаты и упоминания из высокоавторитетных источников, чтобы ИИ обращались к вам косвенно.
- Добавьте явные отказ от ответственности и четкие заголовки, чтобы усилить сигналы авторитетности.
- Для тем, связанных с вашим здоровьем, деньгами или счастьем (YMYL), сосредоточьтесь на том, чтобы быть указанными в качестве источника, а не на предоставлении окончательного ответа.
Функции поисковой выдачи, которые стимулировали вовлечение
Используемая нами RAG-система с искусственным интеллектом подтвердила, что различные элементы страницы результатов поиска (SERP) отличаются по эффективности.
Сосредоточившись на точках данных, демонстрирующих значительное взаимодействие пользователей, характеризующееся минимальным временем пребывания в 5 секунд при как минимум десяти повторениях, наш анализ выявил четыре значимые особенности Страниц результатов поиска (SERP).
Как эксперт по SEO, я хотел бы поделиться некоторыми соображениями: ‘Позвольте мне сделать несколько обоснованных предположений о результатах… Скоро мы узнаем, насколько я близок к истине!’
(Ладно, момент, всё, начинаем.)
Органические результаты по-прежнему являются основой.
Когда наши испытуемые тратили больше, чем просто мимолетный момент, размышляя над привычными синими ссылками, они обычно достигали своей цели почти каждый раз.
Стенограммы показывают, что участники предпочитали доверять устоявшимся веб-сайтам, официальным доменам и хорошо известным авторитетным брендам, что подтверждается высказыванием одного из пользователей.
А что насчет социальных или общедоступных сайтов, которые появились в органических синих ссылках?
Согласно исследованию, Reddit и YouTube были социальными сетями или веб-сайтами сообществ, которые часто упоминались участниками, когда речь шла о страницах результатов поисковых систем (SERP).
Проще говоря, в ходе всего исследования Reddit был упомянут 45 раз уникально. В целом, когда Reddit появляется среди естественных результатов поиска, реакции пользователей, как правило, преимущественно положительные, некоторые демонстрируют нейтральное отношение к его включению в поиск, и лишь небольшое количество выражает негативное мнение о результатах поиска Reddit.
В данном исследовании YouTube упоминался в общей сложности 20 раз без повторений. Примечательно, что в 19 из 20 случаев пользователи выражали положительные эмоции по поводу появления YouTube на страницах результатов поисковых систем (SERP). Участники исследования испытывали такие чувства, как счастье, удовлетворение, любопытство или стремление к изучению при просмотре результатов поиска YouTube.
В ходе исследования стало очевидно, что последовательный мотив проявлялся всякий раз, когда социальные или общественные платформы появлялись в неоплачиваемых результатах поиска.
- Реддит привлекали, когда участникам требовалось мнение сообщества, обычно для сравнительного анализа. Уверенность была высокой, поскольку Реддит подтверждал тонкости, но доверие к ИИ было слабым (пользователи предпочитали Реддит вместо ИИ).
- YouTube использовался как **визуальный подтверждающий источник**, особенно при **сравнении продуктов или технических характеристик**. Пользователи выражали **положительные эмоции и высокую степень удовлетворения**, даже когда явно не заявляли о доверии. Они рассматривали YouTube как естественный шаг после результатов, полученных из ИИ-обобщенных поисковых систем/органической выдачи.
2. Спонсорские результаты едва заметны.
Люди часто становились свидетелями этих случаев, но редко предпринимали какие-либо действия. Распространенным ответом было: ‘Мне не нравится посещать рекламируемые веб-сайты’.
Высокая видимость, но низкое доверие.
3. Показывающие товары карусели помогают найти, но не завершить покупку.
Пользователи часто просматривали карусели с товарами в поисках предложений, но затем покидали сайт, чтобы пересмотреть свой выбор на других ресурсах.
Карусель работает как каталог – не как инструмент для завершения сделки.
4. Выделенные фрагменты по-прежнему оказывают значительное влияние.
Для простых фактических поисков Snippets имел примерно 85% успешных результатов взаимодействия.
Они были эффективны и окончательны для фактических запросов, таких как [пример] и [пример].
🔔 Важное напоминание: Google переходит от выделенных сниппетов к AIO (ответам в поисковой строке), но пользователи, похоже, наслаждаются взаимодействием с этими информативными результатами на странице результатов поиска. Хотя выделенный сниппет может быть упразднен, важно понимать, что частое появление вашего контента в цитированиях AIO все еще может повысить видимость. Поэтому продолжайте прилагать усилия для поддержания высоких позиций как для выделенных сниппетов, так и для AIO, поскольку они по-прежнему важны с точки зрения вовлеченности пользователей.
Особенности поисковой выдачи x Универсальные шаблоны намерений
Принимая во внимание предполагаемые модели поведения различных групп пользователей, ваши стратегии поиска становятся более точными.
- Более молодые пользователи мобильных устройств активно использовали все в одном и фрагменты информации, часто останавливаясь на этом, если ставки были невысоки. Это признак проверок, ориентированных в первую очередь на эффективность (быстрые проверки фактов) и сравнительных проверок (прокрутка, уточнение и использование всего в одном в качестве основной призмы).
- Более опытные пользователи последовательно обходили элементы искусственного интеллекта, предпочитая результаты, основанные на признанном авторитете. Это типичное поведение для подтверждений, основанных на доверии, когда пользователи переходят по ссылкам на такие бренды, как PayPal или Mayo Clinic, и скептического отклонения, когда пользователи полностью не доверяют ИИ для выполнения важных задач.
- Транзакционные запросы – деньги, здоровье, бронирование – почти всегда подталкивали людей к проверенным брендам, независимо от того, что показывали ИИ-обобщения или реклама. Это напрямую связано с проверками, основанными на доверии (пользователи, которым необходимо подтверждение авторитета для удовлетворения их поискового намерения), и скептическим отклонением (пользователи, которые отвергают ИИ-обобщения в контекстах, связанных с жизненно важными аспектами, потому что ИИ-обобщения не соответствуют намерениям, стоящим за действиями).
Вместо того, чтобы пытаться охватить все доступные функции SEO, цель должна заключаться в стратегическом определении приоритетов наиболее полезных из них.
Воспринимайте это как пример:
Ваша задача — сопоставить намерение (как всегда):
- Зарабатывайте заметное присутствие в комплексных системах искусственного интеллекта для предоставления оперативной информации.
- Укрепите структуру доверия на органических страницах, управляемых авторитетом, и
- Рассматривайте рекламные слоты и спонсорские размещения как инструменты повышения узнаваемости и видимости, а не как способы стимулирования конверсий.
Какие бренды сформировали доверие к моноблокам?
Результаты работы искусственного интеллекта не могут функционировать самостоятельно; они полагаются на репутацию брендов, под которыми они представлены, вне зависимости от личного отношения к этим брендам.
Похоже, Google действительно поглощает себя, одновременно пожирая и всех нас.
Во многих случаях принятие или отклонение ответа ИИ зависело от того, была ли задействована известная или престижная торговая марка.
Наши данные исследования, закодированные с помощью RAG, выявили явных победителей:
- Авторитетные институты, такие как PayPal, NIH и государственные сайты, последовательно формировали доверие, даже без кликов.
- Гиганты электронной коммерции и розничной торговли (Amazon, Walmart, Groupon) вызывали положительные ассоциации благодаря узнаваемости бренда.
- Услуги по финансовой и налоговой подготовке (H&R Block, Jackson Hewitt, упоминания сертифицированных бухгалтеров) были надежными точками притяжения в транзакционных запросах.
- Бренды по аренде автомобилей (Budget, Avis, Dollar, Kayak, Zipcar, Turo) доминировали в задачах, связанных с путешествиями.
- Новые платформы (Raise, CardCash, GameFlip, Kade Pay) приобрели популярность главным образом благодаря тому, что их обнаружил агрегатор, а не из-за предварительной осведомленности.
Почему это важно: доверие к бренду – это связующее звено между знакомством с ИИ и действиями пользователя.
Я искал места, где можно быстро обменять подарочные карты на наличные. Встречаются сайты вроде Raise, Gift Card Granny и CardCash. На CardCash, когда я попытался продать подарочную карту 7-Eleven на 10 долларов, мне предложили только 8.30 доллара. Кажется, они берут комиссию за продажу, что стоит учитывать. Тем не менее, это показывает, что подарочные карты можно продать за наличные, и CardCash — один из вариантов, который можно рассмотреть.
В данной ситуации искусственный интеллект обнаружил для пользователя CardCash, о котором он ранее не знал. Пользователь углубился в изучение его функций, но потенциальные проблемы, связанные с доверием (опасения по поводу оплаты), определили, воспользуется ли он им в конечном итоге.
Для специалистов по поисковой оптимизации это означает три параллельно работающих стратегии:
- Получите упоминания в обобщающих материалах, структурируя свой контент, делая его легко просматриваемым и извлекаемым.
- Укрепите свой авторитет на внешних ресурсах, чтобы пользователи, подтверждая (или отклоняя) комплексное решение, с уверенностью попадали на ваши страницы.
- Укрепите свой авторитет в своей нише, обеспечивая всестороннее тематическое покрытие, основанное на потребностях целевой аудитории, и предоставляя ценную информацию по своим темам. (Это может стать мощной отправной точкой или возможностью для команд, конкурирующих с более крупными брендами.)
Что все это значит для ваших собственных тактических улучшений?
Но самое главное, что нужно вынести из этого анализа сегодня:
Учитывая новые идеи, не стесняйтесь делиться этими взглядами с заинтересованными сторонами, побуждая их рассматривать все ваши запросы, вопросы и темы с обновленной точки зрения.
Вам нужно определить:
- Какие из целевых запросов/тем дают быстрые ответы?
- Какие из целевых запросов/тем являются примерами ситуаций, когда людям требуется больше доверия и уверенности?
- Когда ваши целевые пользователи, основываясь на их запросах/темах, ожидают узнать больше?
Это поможет вам правильно установить ожидания и измерять успех с течением времени.
Смотрите также
2025-09-10 16:50
