За последние два десятилетия специалисты по маркетингу научились оптимизировать веб-сайты для поисковых систем.
Мы освоили принципы позиционирования, технику обратных ссылок и схему работы алгоритмов поисковых систем. Однако ландшафт изменился и теперь движется к генеративной поисковой оптимизации (ГПО).
Вместо десятилетия, в котором доминировали десять текстовых ссылок, мы переходим в эпоху, где унифицированный, сгенерированный искусственным интеллектом ответ становится нормой. Эти продвинутые языковые модели функционируют не только как результаты поиска, но и как интерактивные собеседники.
Новое препятствие не связано с позиционированием; оно сосредоточено на понимании. Как мы можем гарантировать, что наш бренд не просто упоминается, но и правильно воспринимается и позитивно изображается автоматизированной системой?
Как профессионал в области цифрового маркетинга, я заметил, что эта сфера стала весьма динамичной и конкурентной, с постоянно расширяющимся набором инструментов в нашем распоряжении. Каждый инструмент представляет собой уникальный подход, и даже терминология, используемая для их описания, иногда кажется частью сложной игры:
Однако, сосредотачиваясь на имеющихся инструментах, появляются различные философии и стратегии. Понимание этих философских основ имеет решающее значение для перехода от подхода, основанного на реагировании на мониторинг, к активному, влияющему подходу.
Школа мысли 1: Эволюция подслушивания – Мониторинг видимости на основе подсказок
Для многих SEO-специалистов предпочтительной стратегией часто является совершенствование и развитие техник, с которыми они знакомы: в первую очередь, отслеживание прогресса.
Эта категория инструментов, проще говоря, отслеживает языковые модели (LLM), постоянно задавая множество запросов для наблюдения за их ответами.
В этой школе три основных направления:
Vibe Coders
В наши дни довольно просто разработать программу, которая запрашивает данные и сохраняет ответ. Многие программисты-любители создали подобные инструменты.
Хотя эти инструменты могут быть достаточны для некоторых пользователей, возникает вопрос об их уникальном ценностном предложении, поскольку они доступны каждому. Сложность заключается в защите инструмента от широкого копирования другими.
Отслеживатели упоминаний, финансируемые венчурным капиталом
Эти инструменты, такие как Peec.ai и TryProfound, среди прочих, в первую очередь предназначены для оценки заметности бренда или доли его присутствия в дискуссиях, основанных на искусственном интеллекте.
Они отслеживают частоту, с которой бренд появляется в качестве ответа на конкретные вопросы, обычно предоставляя процентный показатель сравнения, который показывает видимость бренда по сравнению с другими брендами.
ProfoundTry, анализируя свыше сотни миллионов взаимодействий пользователей с ИИ, стремится понять вопросы, которые задают люди, а не просто сосредотачиваться на получаемых ответах.
Этот подход предоставляет ценные данные об узнаваемости бренда и его присутствии в реальных сценариях использования.
Поворот действующих лиц
Ведущие SEO-платформы, такие как Semrush, Ahrefs, seoClarity и Conductor, постоянно совершенствуют свои текущие системы. Они объединяют технологию отслеживания искусственного интеллекта в свои известные панельные интерфейсы, которые в основном ориентированы на ключевые слова.
Как опытный вебмастер, я обнаружил огромную ценность в таких инструментах, как Brand Radar от Ahrefs и AI Toolkit от Semrush. Эти замечательные ресурсы позволяют мне отслеживать присутствие моего бренда и упоминания ключевых слов в различных цифровых пространствах, включая инновационные платформы, такие как AI Summaries от Google, ChatGPT или Perplexity.
Как специалист по цифровому маркетингу, я рад сообщить о расширении нашего набора услуг инновационным решением. Это новое предложение служит централизованной платформой, где команды могут беспрепятственно управлять поисковой оптимизацией (SEO) и тем, что сейчас называют генеративной оптимизацией (GEO). Проще говоря, это мощное расширение, которое оптимизирует наши текущие предложения, делая управление цифровым маркетингом более эффективным, чем когда-либо прежде!
Здесь наш основополагающий принцип вращается вокруг мониторинга обсуждений о нас. Это отвечает на вопрос:
В моих расчетах я учел, какого размера должна быть база данных, чтобы генерировать статистически значимое количество запросов. Работая вместе с Claude, мы оценили, что для удовлетворения этого требования база данных должна содержать от 1 до 5 миллиардов ответов.
Если это будет достижимо, важно отметить, что с этим могут быть связаны финансовые последствия, которые уже учтены в наших текущих предложениях. В случае возможности следует упомянуть, что потенциальные затраты были учтены в ценах наших существующих услуг.
Школа Мысли 2: Формирование Цифровой Души – Анализ Фундаментальных Знаний
Альтернативная точка зрения предполагает, что простое отслеживание результатов сродни прогнозированию погоды, осуществляемому лишь путем наблюдения из окна. Для значительного влияния, однако, следует изучать фундаментальные механизмы, управляющие атмосферными условиями.
Рассматриваемая философия не сосредотачивается на конкретном ответе на отдельный запрос, а скорее на фундаментальном, внутреннем понимании, которое имеет языковая модель (LLM) о бренде, включая его связи с более широким контекстом мира.
Инструменты, такие как Waikay.io и Conductor, относящиеся к категории GEO, функционируют на более глубоком уровне. Их основная роль — визуализировать понимание большими языковыми моделями (LLM) сущностей и идей.
В моей роли специалиста по цифровому маркетингу, знакомого с подходом Вакая, я буду рад провести вас по пошаговому процессу, который плавно связывает анализ данных с практическим применением — по сути, создавая чёткий мост между ними.
1. Начинается с темы, а не с ключевого слова
Исследование начинается с изучения всеобъемлющей бизнес-идеи, такой как «Облачное хранилище корпоративного уровня» или «Экологичные премиальные путешествия».
2. Сопоставление графа знаний
Как опытный веб-мастер, я использую наш уникальный Граф знаний и алгоритмы распознавания именованных сущностей (NER) для первоначального отображения области сущностей, связанных с конкретной темой. Таким образом, мы можем предоставить пользователям более точную и релевантную информацию.
Если говорить проще, каковы основные характеристики, конкурирующие компании, заметные личности и основополагающие идеи, которые формируют этот конкретный рынок или область?
3. Аудит мозга LLM
Используя тщательно управляемые API-запросы, он впоследствии исследует Большую Языковую Модель (LLM), чтобы обнаружить не только ее утверждения, но и накопленные знания.
Связывает ли LLM ваш бренд с ключевыми аспектами рассматриваемой темы? Знает ли он, как ваш бренд позиционируется по сравнению с другими на рынке? Избегает ли он дезинформации или не связывает ли ваш бренд с другим?
4. Разработка плана действий
Результат — не панель упоминаний, а стратегическая дорожная карта.
Согласно анализу, представляется, что бренд нашего конкурента ориентирован в основном на корпоративных клиентов, в то время как наш бренд может восприниматься как обслуживающий малый бизнес. Однако это восприятие кажется неточным. Пересмотренная версия призвана передать более вежливый и дипломатичный тон, используя выражение
Подход ‘Чёткий мост’ заключается в создании и распространении материалов, таких как пресс-релизы, технические документы и тематические исследования, чтобы установить прочную и неоспоримую связь между вашим брендом и крупными корпоративными клиентами.
Этот метод направлен на постоянное расширение базовых знаний языковой модели, обеспечивая последовательное, положительное и правдивое представление бренда в широком спектре потенциальных будущих сценариев, а не только в тех, которые отслеживаются в настоящее время.
Интеллектуальный разрыв: нюансы и необходимые критические замечания
Непредвзятая точка зрения требует признания компромиссов. Ни один подход не является панацеей.
Подход, основанный на подсказках, богат данными и по своей природе работает реактивно. Может показаться, что вы постоянно пытаетесь догнать результаты системы, внутренние механизмы которой загадочны, как в игре «молотком по кротам», где вы постоянно имеете дело с неожиданными всплывающими окнами.
Огромный масштаб возможных запросов означает, что у вас никогда не будет полной картины.
Однако, основополагающий подход не лишен обоснованной критики:
- Проблема чёрного ящика: когда запатентованные данные не являются общедоступными, точность и методология не могут быть легко проверены третьими сторонами. Клиенты должны доверять, что определение предметной области инструмента является правильным и исчерпывающим.
- Загадка «чистой комнаты»: этот подход в основном использует API для своего анализа. Это имеет значительное преимущество, поскольку устраняет предвзятость персонализации, которую испытывает вошедший в систему пользователь, предоставляя возможность взглянуть на «базовые» знания LLM. Однако это также может быть слабостью. Он может потерять фокус на конкретном контексте целевой аудитории, чья история разговоров и пользовательские данные могут и действительно приводят к различным, высоко персонализированным результатам работы ИИ.
Заключение: Путь от мониторинга к мастерству
Появление этих наборов инструментов оптимизации, генерирующих контент, знаменует собой важную эволюцию в нашей отрасли.
Вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на том, признаёт ли ИИ наше существование, мы теперь погружаемся в более глубокий, тактический вопрос: «Действительно ли ИИ понимает, кто мы такие?»
Выбор инструмента менее важен, чем понимание философии, которую вы приобретаете.
В то время как реактивный, наблюдательный подход может быть достаточен для определенных ситуаций, именно стратегический, перспективный подход, направленный на формирование фундаментальных знаний Большой Языковой Модели (БЯМ), создаст долгосрочное конкурентное преимущество.
Основная цель заключается не только в наблюдении за тем, как ваш бренд отображается в результатах работы ИИ, но и в стремлении к глубокой интеграции в цифровую идентичность ИИ — по сути, становясь неотъемлемой частью его цифровой сущности.
Смотрите также
2025-08-13 16:32
