독일의 Google 검색 혁명 : 2025 년 3 월 26 일 AI 업데이트 및 회사 전략의 영향

의사 결정 요약 -제조업체 : 새로운 시대 정보 찾기

2025 년 3 월 26 일에는 독일의 정보에 대한 디지털 검색 역사의 전환점이 있습니다. 밤새 Google은 사용자가 인터넷에서 정보를 찾는 방식과 회사가 보이는 방식을 근본적으로 변경 한 심오한 업데이트를 수행했습니다. 이 혁명의 중심에는 종종 "AI 개요"또는 실험적인 "AI 모드"라고 불리는 AI 생성 답변이 있습니다. 검색 결과의 시작 부분에 직접 나타나는이 지능적인 요약은 점점 더 유기적 인 검색 결과에 대한 클래식 블루 링크를 대신하고 있습니다.

이 개발은 특히 중소 규모의 회사 (SMES) 및 독일의 서비스 제공 업체가 엄청난 도전을 제시합니다. 온라인 고객 확보의 중추 인 그들의 가시성과 그에 따른 귀중한 유기 트래픽은 이제 이러한 유명한 AI 개요에 컨텐츠와 제안이 언급되어 있는지에 따라 크게 좌우됩니다. 검색 엔진 최적화 (SEO)의 게임 규칙이 다시 작성됩니다. 링크 기반 순위 요소와 정확한 키워드 계약에 중점을 둔 전통적인 초점은 새로운 우선 순위를 제공합니다. 특히 Google의 AI 시스템에서 선택한 콘텐츠 최적화.

경험, 전문 지식, 권위 및 신뢰의 기준 - 약어학 (경험, 전문 지식, 권위 성, 신뢰)에 요약 된 기준은 이제이 선택에 더 중요합니다. AI가 컨텐츠를 쉽게 이해하고 문맥 화 할 수 있도록하는 구조화 된 데이터도 방대합니다.

이 보고서는 독일 기업 환경에 대한 이러한 변화의 심오한 영향에 대한 포괄적 인 분석을 제공합니다. 새로운 AI 기능의 메커니즘을 밝히고,이 변화의 잠재적 인 승자와 패자를 식별하며, 무엇보다도 구체적이고 구현 가능한 전략을 제공합니다. 목표는 회사, 특히 중소기업 및 서비스 제공 업체, 필요한 지식과 도구를 제공 하여이 새로운 현실에 자신을 주장 할뿐만 아니라 온라인 존재를 확보하고 이상적으로 강화하기 위해 제공하는 것입니다. AI 지원 검색의 새로운 시대에 대한 재고하고 적극적인 적응을 요구합니다.

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독일의 Google 검색 변환 : AI Focus

AI 개요 및 AI 모드의 이동 : 전략적 단계

2025 년 3 월 26 일경, 독일 Google 검색의 소위 AI 개요가 이루어졌으며, 이는 이전의 관찰과 추측을 확인했습니다. 이 단계는 Google 기반 요약의 글로벌 전략의 일부로, 수백 개가 넘는 다른 국가에서 이미 출시 된 후 검색 결과의 필수 부분을 확립했습니다. 공식 시작 전에도 독일에는 선택된 사용자가 이러한 새로운 개요를 받았습니다. 이것은 신중한 준비를 나타내며 점차 새로운 형식에 사용됩니다.

동시에 Google은 실험적인 "AI 모드"도입을 시작했습니다. 이 모드는 고급 언어 모델 Gemini 2.0을 기반으로 논리적 사고에 대한 확장 된 기술, 다양한 유형의 정보 처리 (다중 분위기) 및 세대의보다 광범위한 답변을 약속합니다. 처음 에이 실험 모드에 대한 액세스는 Google One AI Premium의 구독자 지불로 제한되었지만 나중에 대기자 명단에 등록한 사용자에게도 열려있었습니다. 고객에게 지불하는 것으로 시작 하여이 비틀 거리는 소개는 Google이 미래의 지불 장벽 뒤에 확장 된 AI 검색 기능을 제공 할 수 있음을 나타낼 수 있습니다. 이는 정보의 접근성과 검색 엔진 시장의 경쟁에 대한 결과를 낳을 것입니다.

AI 모드의 흥미로운 기술 혁신은 "쿼리 팬 아웃"기술입니다. 백그라운드에서 단일 사용자 요청은 서브 토픽 및 다른 데이터 소스에서 몇 가지 관련 검색 쿼리를 트리거합니다. 그런 다음 이러한 유사점의 결과는 가장 포괄적이고 미묘한 답변을 생성하기 위해 AI에 의해 합성됩니다.

더 큰 유럽의 맥락에서, Ecosia 및 Qwant와 같은 검색 엔진의“EUSP (European Search Perspective”(EUSP) 이니셔티브도 언급 할 가치가 있습니다. 그것은 Google의 업데이트와 직접 관련이 없지만 유럽에서 더 많은 디지털 주권에 대한 인식과 더 많은 디지털 주권에 대한 욕구를 반영하며 장기적으로 지배적 인 미국 검색 기술의 대안이 될 수 있습니다.

Google이 AI 개요를 출시 한 속도와 동시에 AI 모드를 테스트 한 동시에 AI 중심 경험을 향한 검색을 재 설계하기위한 그룹의 전략적 결정을 강조합니다. 독일의 회사의 경우, 이는 AI 기능이 점점 더 중심적인 역할을 수행 할 가능성이 있기 때문에 적응성이 선택 사항이 아니라 필요하다는 것을 의미합니다.

AI 답변의 프레젠테이션 : AI 개요 작동 방식

AI 개요는 간결한 요약으로, 종종 Google 검색 결과 (SERP 검색 엔진 결과 페이지)의 맨 위에있는 블록 또는 목록에 형식화됩니다. 그들의 선언 된 목표는 여러 웹 사이트를 클릭하지 않고도 가능한 빨리 질문에 대한 직접적인 답변을 사용자에게 제공하는 것입니다. 그것들은 전통적인 유기 검색 결과 앞에 표시되며 답변의 복잡성과 답의 범위에 따라 눈에 보이는 화면 영역의 상당 부분을 취할 수 있습니다.

분석에 따르면 AI 개요의 평균 길이는 약 157 단어이며 압도적 다수 (약 99%)는 328 단어 미만으로 남아 있습니다. 이것은 간결하고 간결한 것에 대한 초점을 강조합니다. 정보를 명확하게 제시하기 위해 AI는 종종 목록 표시 (약 61%의 경우) 및 번호가 매겨진 목록 (약 12%)과 짧고 쉽게 소화 할 수있는 텍스트 설정과 같은 서식으로 돌아갑니다.

경우에 따라 Google은 또한 사용자에게 언어를 단순화하여 AI 개요의 표현을 조정할 수있는 기회를 제공합니다. 이는보다 개인화되고 낮은 캐시 정보를 향한 개발을 나타냅니다.

AI 개요의 중요한 기능은 요약 정보가 추출 된 소스 웹 사이트에 대한 링크입니다. 이 링크는 사용자에게 주제를 더 깊이 들어가서 원본 소스를 참조 할 수있는 기회를 제공합니다. 그러나 AI가 단일 소스에서 답을 인수하지 않고 다양한 온라인 소스의 정보를 종합한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다.

AI 개요의 눈에 띄는 배치와 종종 충분한 정보 제공은 중대한 결과를 초래합니다. 아래의 전통적인 유기 검색 결과에 대한 클릭 횟수는 눈에 띄게 감소 할 수 있습니다. 사용자는 이미 개요에서 답변을 찾을 수 있으며 더 이상 단일 웹 사이트를 방문 할 이유가 없습니다. 이로 인해 소위 "제로 클릭 검색"이 증가하고 회사는 온라인 마케팅에서 성공 지표를 재정의해야하며, 이는 순수한 순위 위치를 넘어선 온라인 마케팅을 재정의해야합니다.

AI 개요에서 목록과 짧은 단락을 자주 사용하면 이미 잘 구성되어 있고 명확하게 공식화되고 빠른 녹화를 위해 최적화 된 컨텐츠가 AI에서 추출 될 가능성이 높아지고 있습니다. 따라서 회사는 그에 따라 컨텐츠를 준비해야합니다. 구조화, 읽기 쉬우 며 잠재적 인 사용자 질문에 대한 직접적인 답변을 제공해야합니다.

링크에 투명성이 포함되어 있지만, 요약이 충분하다고 인식되면 역설적으로 실제 소스를 클릭 할 위험이 있습니다. 동시에 인용 된 웹 사이트에 대한 새로운 기회도 있습니다. 자세한 정보를 찾고있는 사용자의 AI 응답 및 잠재적 추천 트래픽의 가시성 및 소스 링크를 클릭하십시오. 다르게 측정하고 평가 해야하는 새로운 형태의 가시성입니다.

영향을받는 검색 : AI 답변이 가장 자주 발생하는 경우

모든 유형의 검색 쿼리가 AI 개요의 영향을받는 것은 아닙니다. 정보 지향 검색 쿼리의 AI 요약은 가장 강력한 영향을 미칩니다. 이들은 사용자가 지식을 찾고있는 문의, 질문에 대답하거나 주제를 이해하고 싶어하는 문의입니다 (“광합성은 어떻게 작동합니까?”,“독감 증상”,“태국에 가장 적합한 시간”). Google은 특히 생성 AI가 복잡한 정보를 종합하거나 질문의 ​​다양한 측면을 밝히는 데 특히 도움이되는 것으로 간주되는 경우 AI 개요를 재생하는 것 같습니다.

대조적으로, 내비게이션 -지향 검색 (사용자는 특정 웹 사이트, 예를 들어 로그인 Deutsche Bank”,“Opening Times Aldi”) 및 거래 중심 검색 (사용자가 구매하려는 명확한 의도,“iPhone 16 구매”,“저렴한 항공편 Berlin에서 Munich 로의 저렴한 항공편”)은 AI 개요에서 직접 접근 할 수있는 경향이있다.

그러나이 구분은 절대적으로 분리 될 수 없습니다. AI 개요 내에서 제품 회전 목마와 같은 AI 기반 요소가 트랜잭션 관련 검색에서도 나타날 수 있다는 관찰이 있습니다. 또한이 영역에서 제품 및 제안의 가시성에 영향을 줄 수 있으며 새로운 최적화 접근법이 필요합니다.

검색 결과의 다른 요소와 AI 개요의 상호 작용도 흥미 롭습니다. 그들은 종종 "유사한 질문"(사람들에게 묻는)과 같은 상자와 함께 나타나고 때로는 스 니펫 (강조 표시된 텍스트 추출물)과 함께 나타납니다. 그러나 클래식 제품 항목 (쇼핑 광고), 로컬 검색 결과 (로컬 팩) 또는 Sitel 링크와 함께 종종 발생합니다.

이는 회사의 경우 고객 여정의 초기 단계에서 사용자를 달성하기 위해 정보 지향 키워드를 주로 목표로하는 사람들 (예 : 자문 항목, 블로그 게시물, 설명 비디오)이 업데이트의 효과를 가장 명확하게 느낄 것임을 의미합니다. 이 회사들은 AI 개요에 존재하기 위해 컨텐츠 전략을 대규모로 조정해야합니다.

내비게이션 또는 거래 키워드에 중점을 둔 회사는 짧은 통지로 덜 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 이러한 중독 유형에 대한 AI 요소의 개발은 또한 경계가 제공됨을 나타냅니다. AI 지원 검색 결과에 디스플레이를 위해 향후 제품, 서비스 및 브랜드 정보를 최적으로 최적으로 준비 할 수있는 방법을 고려해야합니다. "유사한 질문"및 특집 스 니펫과의 상호 작용은 이러한 전통적인 SERP 기능에 대한 최적화가 AI 개요에서 인용 될 가능성을 간접적으로 증가시킬 수 있음을 시사합니다.

새로운 AI 검색 생태계에서 우승자 및 패자

잠재적 인 패자 : 전통적인 초점을 가진 중소기업 및 서비스 제공 업체

Google 업데이트는 디지털 공간의 모든 배우에 영향을 미치지 않습니다. 중소 규모의 회사 (SMEM) 및 서비스 제공 업체는 특히 영향을받으며 비즈니스 모델은 고전적인 유기 검색 결과의 가시성에 크게 의존합니다. 이 회사들 중 다수는 수년에 걸쳐 SEO에 자원을 투자하여 전면에서 관련 검색어를 돌보고 웹 사이트 방문자 및 잠재 고객 (리드)을 수상했습니다.

AI 개요의 존재가 증가하면 이제이 모델에 의문을 제기합니다. 사용자는 개요에서 직접 답변을 찾으므로 아래 링크를 클릭해야합니다. 업계의 추정치에 따르면 AI 개요와 같은 AI 제안은 잠재적으로 유기 트래픽의 최대 25%가 손실 될 수 있습니다. "제로 클릭 검색"의 이러한 증가는 많은 독일 중소기업 및 서비스 제공 업체의 전통적인 리드 생성 및 고객 확보 채널을 직접 위협합니다. 그들은 AI 개요에 존재하지 않거나 대체 트래픽 소스를 열지 않으면 귀중한 웹 사이트 방문자의 상당 부분을 잃을 위험이 있습니다.

이 회사들에게 이것은 급진적 인 재고의 필요성을 의미합니다. 기술적 측면, 키워드 밀도 또는 백 링크 구조에 주로 초점을 맞출 수있는 이전 SEO 전략은 더 이상 충분하지 않을 수 있습니다. AI 지원 검색의 새로운 요구 사항에 대한 적응 특히 EEAT 및 고품질의 구조화 된 콘텐츠 버전에 중점을 둔 디지털 경쟁에서 생존 문제. 도전은 종종 제한된 자원과 이러한 복잡한 새로운 요구 사항을 구현하기위한 노하우에도 있습니다.

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표 1/3 : 독일 기업을위한 EEAT 최적화 점검표

독일 기업의 EEAT 최적화 점검표는 브랜드의 경험, 전문 지식, 권위 및 신뢰성을 구체적으로 강화할 수있는 방법에 대한 귀중한 정보를 제공합니다. "경험"요소를 홍보하기 위해서는 자신의 작업에서 특정 사례 연구 및 응용 사례를 제시하고 개인 경험과 산업별 통찰력을 공유하는 것이 좋습니다. 항상 귀하의 전문 지식이 실질적인 사용에 기반을두고 있음을 보여줍니다. 설득력있는 "전문 지식"을 위해서는 컨텐츠가 기술적으로 잘 알려져 있고, -date 및 흠이 없어야합니다. 연구 나 데이터와 같은 신뢰할 수있는 출처를 제공하고 백서 또는 전문 기사와 같은 심오한 간행물을 통해 지식을 강조하십시오. 또한 저자 상자 또는 팀 페이지를 통해 전문가와 자격을 두드러지게 제시하십시오.

"권한"을 늘리려면 인정 된 업계 간행물, 규범 또는 과학 연구에 대한 링크가 권장됩니다. 또한 다른 권위주의 웹 사이트의 게스트 게시물에 적극적으로 노력하거나 Digital PR의 관련 채널에 언급을 제공해야합니다. 각 틈새 시장의 온라인 존재는 매력적인 웹 사이트와 함께 일관되고 전문적으로 확장되어야합니다. 여기에는 소셜 미디어 채널 및 업계 디렉토리의 항목도 포함됩니다. 마지막으로, 각인, 데이터 보호 선언 및 연락처 정보가 쉽게 액세스하고 완료되도록하여 신뢰를 창출하십시오. 안전한 HTTPS 연결은 제품, 서비스, 가격 및 비즈니스 관행의 투명한 프리젠 테이션만큼 필수적입니다. 관련 포털에 대한 실제 고객 리뷰뿐만 아니라 신중하게 점검하고 완벽하며 수정 된 사실도 신뢰성에 기여합니다. 이러한 각 측면은 자신을 신뢰할 수있는 정보원으로 자리 매김하고 업계에서 영향력있는 플레이어로 자리 매김하는 데 도움이됩니다.

잠재적 수상자 : 강한 EEAT 신호와 명확한 포지셔닝이있는 브랜드

스펙트럼의 반대편에는 변화의 명확한 승자도 있습니다. 이들은 일반적으로 업데이트 전에 전문 지식, 권위 및 신뢰성을 확립하는 데 중점을 둔 브랜드와 회사입니다. 원래 맥락에서 언급 된 모범적 인 예는 산업 허브 Xpert.Digital과 함께 Konrad Wolfenstein과 같은 전문가 및 전문 플랫폼의 온라인 존재입니다. 특정 틈새 시장 (예 : 디지털화, 기계 공학, 물류)에서 개척자 및 신뢰할 수있는 정보 소스로 분명히 위치한 이러한 행위자들은 AI 제어 검색 결과에서도 지배 할 수 있도록 잘 갖추어져있는 것으로 보입니다.

AI 개요의 존재에 대한 EEAT (경험, 전문 지식, 권위, 신뢰성)의 중요성이 강조됩니다. Google의 AI 시스템은 이러한 특성을 보여주는 소스에서 컨텐츠를 선호하도록 교육을 받았습니다. 급증한 전문 지식 (전문 지식)을 보유한 것으로 입증 된 회사는 업계에서 인정 된 규모 (권한)로서 실용적인 경험 (경험)을 공유 할 수 있으며 정보는 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 (신뢰할 수있는)로 분류되며 AI가 AI 개요의 출처로 사용할 가능성이 상당히 높습니다.

Xpert.Digital의 예는 명확하고 신뢰할 수있는 온라인 브랜드의 설립과 명확하게 정의 된 틈새 시장 내에서 전문가로서의 설립이 결정적임을 시사합니다. 여기에는 전문 지식의 존재뿐만 아니라 고품질의 유익한 내용 (블로그 기사, 연구, 백서), 전문적이고 잘 구조화 된 웹 사이트, 투명한 저자 프로필 및 일관된 디지털 존재를 통한 적극적인 데모가 포함됩니다.

그러한 전문적이고 권위주의적인 출처의 성공은 적어도 이론적으로보다 자비로운 수색 환경으로의 전환을 나타낼 수 있습니다. 실제 전문 지식과 검증 가능한 권한은 순수한 SEO 트릭보다 더 많은 보상을받을 수 있습니다. 역설적으로, 이것은 또한 대기업이 없더라도 EEAT가 틈새 시장에서 효과적으로 시연 할 수있는 소규모 고도로 전문화 된 회사의 기회를 열 수 있습니다. B2B 산업에 대한 Xpert.Digital과 같은 사례의 초점은 AI 혁신이 회사가 특수 부문에서 온라인으로 대상 그룹을 온라인으로 도달하고 설득하는 방법에 특히 관련된 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

기업의 디지털 존재가 성공을 결정하는 시대에, 이러한 존재를 진정성 있고 개별적이며 광범위한 것으로 만드는 방법이 과제입니다. Xpert.Digital은 산업 허브, 블로그 및 브랜드 홍보대사 간의 교차점으로 자리매김하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 커뮤니케이션과 판매 채널의 장점을 단일 플랫폼에 결합하여 18개 언어로 출판이 가능합니다. 파트너 포털과의 협력, Google 뉴스에 기사 게시 가능성, 약 8,000명의 언론인과 독자가 포함된 언론 배포 목록을 통해 콘텐츠의 도달 범위와 가시성을 극대화합니다. 이는 외부 영업&마케팅(SMarketing)에 있어 필수적인 요소입니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

AI 검색 시대에 EEAT의 주요 역할

eeat decodes : 단순한 약어 이상

EEAT는 Google의 컨텐츠 품질 및 신뢰성에 대한 Google의 평가를 주도하는 핵심 개념이며 이제 AI 개요의 가시성에 더욱 중요 해지고 있습니다. 개별 구성 요소는 자세히 의미합니다.

경험

컨텐츠 제작자가 거래에 대한 실용적이고 먼저 경험을 가진 정도를 나타냅니다. 저자가 제품을 스스로 테스트 했습니까? 회사는 프로세스 자체를 겪었습니까? 그가 쓴 장소에 저자였습니까? 이 실용적인 관점은 컨텐츠 진정성과 신뢰성을 제공합니다. 원래 Eat Framework에 2022 년에 경험을위한“E”를 추가하면 Google의 실제 지식과 개인 통찰력에 대한 관심이 높아집니다.

전문 지식 (전문 지식)

이것은 각 주제에서 저자 또는 웹 사이트의 입증 가능한 전문 지식과 역량에 관한 것입니다. 저자는 인정 된 전문가입니까? 웹 사이트 에이 주제에 대한 고품질 콘텐츠의 기록이 있습니까? 전문 지식은 종종 자격, 상 또는 제공된 정보의 깊이 및 정확성에 의해 입증됩니다.

권위성

저자, 컨텐츠 및 웹 사이트가 귀하의 산업 또는 틈새 시장에서 즐기는 명성과 인정을 설명합니다. 웹 사이트는 자주 인용되는 소스입니까? 저자는 다른 전문가들에 의해 존중되고 언급됩니까? 권한은 종종 시간이 지남에 따라 구축되며 다른 유명한 페이지의 링크, 언론의 언급 또는 긍정적 인 리뷰와 같은 외부 신호에 의해 강화됩니다.

신뢰성

이것은 가장 중요한 측면 일 수 있습니다. 여기에는 컨텐츠, 제작자 및 웹 사이트의 일반적인 신뢰성, 정직, 보안 및 신뢰성이 포함됩니다. 정보가 정확하고 사실 기반입니까? 명확한 연락처 정보와 각인이 있습니까? 웹 사이트가 안전 (HTTPS)입니까? 소스가 투명하게 제공됩니까? 다른 EEAT 요소가 쌓이는 기초는 신뢰성입니다.

Google 자체는 AI 개요를 생성하는 순위 시스템을 포함하여 순위 시스템이 EEAT를 보여주는 독창적 인 고품질 컨텐츠를 식별하고 보상하도록 설계되었음을 반복적으로 강조합니다. 이는 이러한 품질 기준을 충족하는 한 AI 생성 컨텐츠에 대한 컨텐츠가 어떻게 생성되었는지에 관계없이 적용됩니다 (실제로는 종종 어려운 일). Google의 일관된 커뮤니케이션은 다음과 같습니다. EEAT는 추상 개념이 아니라 알고리즘의 기본 안내서입니다. 회사는 이러한 특성의 구조와 가시적 시연을 전략적 우선 순위로 취급해야합니다.

EAE가 AI 개요 선택에 미치는 영향

강한 EAT 신호는 Google AI의 자체 콘텐츠가 AI 개요에 사용되는 신뢰할 수있는 소스로 인식하고 그에 따라 인용 할 가능성을 높이는 열쇠입니다. 인공 지능과 전통적인 검색의 점진적인 융합은 디지털 가시성에 대한 EEAT의 중요성을 더욱 강화할 것입니다.

AI 알고리즘은 사용자에게 정확하고 유용한 요약을 제공하기 위해 정보 소스의 신뢰성과 신뢰성을 평가하는 데 의존합니다. AI는 중요한 지표 역할을합니다. 특히, 컨텐츠 내의 사실에 대한 신중한 검토, 저자의 전문 지식과 경험에 대한 명확한 프레젠테이션 (예 : 자격을 갖춘 세부 저자 프로필을 통해), 웹의 다른 존경받는 소스의 강력한 브랜드 명성 및 긍정적 인 언급의 확립은 EEAT 구축에 크게 기여합니다. 이러한 요소는 탐욕스러운 AI 개요에 눈에 띄게 배치 될 가능성을 직접 향상시킵니다.

존경받는 출처의 언급에 대한 강조는 또한 전통적인 오프 페이지 세오시오시오, 특히 고품질의 테마 관련 백 링크 및 긍정적 인 브랜드 언급을 통해 권위를 구축하는 것을 목표로하는 전통적인 전술이 여전히 관련이 있음을 보여줍니다. AI 검색의 맥락에서, 그들은 소스의 권한에 대한 외부 검증 역할을하기 때문에 중요성을 얻을 수도 있습니다. 그러나 품질과 주제 연결보다 순수한 수의 링크에 관한 것이 아닙니다.

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행동 전략 : AI 검색을위한 컨텐츠 최적화

AI 지원 검색의 새로운 시대에 성공하기 위해서는 회사가 컨텐츠 전략을 조정해야합니다. 다음 조치는 중요합니다.

구조화 된 컨텐츠 및 직접 답변을 우선시하십시오

일관된 권장 사항은 다음과 같습니다. AI가 콘텐츠를 이해하고 관련 정보를 추출 할 수 있도록 최대한 쉽게 만듭니다. 이것은 콘텐츠를 명확하고 논리적으로 구성하여 가장 잘 수행됩니다. 의미있는 제목 (H1, H2, H3 등)을 사용하여 주제를 나누십시오. 정보를 명확하게 제시하기 위해 목록 표시 및 번호 목록을 사용하십시오. 자주 묻는 사용자 질문을 직접 수행하는 질문 응답 섹션 (FAQ)을 통합하십시오.

특정 사용자 질문에 대한 직접적이고 간결한 답변을 제공하는 데 중점을 두어야합니다. 때때로 "마이크로 SEO"라고도하는이 접근법은 사용자 (및 AI)가 찾고있는 정보 간식을 정확하게 제공하는 것을 목표로합니다. 가장 중요한 질문은 섹션의 시작 부분에서 바로 답변해야합니다. 복잡한 주제는 더 작고 쉽게 소화 가능한 섹션으로 나누어야합니다.

연구에 따르면 AI 모델은 구조화 된 컨텐츠를 선호하고 AI 생성 결과에서 상당히 높은 확률로 참조된다는 것이 밝혀졌습니다. 따라서 회사는 길고 구조화되지 않은 텍스트 사막에서 멀어지고 정보를 명확하고 논리적으로 그리고 독자 (및 AI)를 위해 쉽게 구성해야합니다. 이는 AI 개요에 포함될 가능성을 향상시킬뿐만 아니라 웹 사이트의 일반 사용자와 친구들을 증가시킵니다.

자연어 최적화 (NLP) 및 사용자 스테이션

최신 검색 엔진, 특히 AI 기반 시스템은 NLP (Natural Language Processing)에 의존하여 컨텐츠 및 검색 쿼리의 의미와 맥락을 이해합니다. 정확한 키워드 계약에서만 콘텐츠를 최적화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 대신, 회사는 대상 그룹의 자연 언어와 검색 습관을 이해하고 그에 따라 콘텐츠를 설계하는 법을 배워야합니다.

사용자에게 중점을 두어야합니다. 사용자가 특정 검색 쿼리를 요청하면 실제로 무엇을 알고 싶어합니까? 사람들이 실제로 말하고 검색하는 방식에 해당하는 자연스럽고 때로는 구어체 문구를 사용하십시오. Google 트렌드와 같은 대상 그룹에 대한 질문, 검색 또는 전문 질문 연구 도구의 자동 완성 기능이 여기에서 귀중한 통찰력을 제공 할 수있는 분석을 분석하십시오.

개별 키워드뿐만 아니라 전체 테마 클러스터에 대해 최적화하십시오. 다른 관점에서 주제를 밝히는 포괄적 인 컨텐츠를 만들고 관련 질문에 답하십시오. 검색 의도에 대한 깊은 이해는 AI가 관련성 있고 도움이되는 컨텐츠를 만드는 데 중요합니다. 이 접근법은 사용자의 요구를 예상하고 실제 부가 가치를 제공하는보다 까다로운 컨텐츠 제작이 필요합니다.

브랜딩을 강화하고 컨텐츠-코크 쿠트 렌트를 배양하십시오

브랜드의 권위와 신뢰성은 자체 웹 사이트를 기반으로 AI 시스템으로부터 평가할뿐만 아니라 전체 디지털 생태계의 존재 및 언급을 통해서도 평가합니다. 따라서 여러 관련 및 존경받는 플랫폼에서 강력하고 일관된 디지털 존재를 구축하는 것이 좋습니다.

여기에는 다음과 같은 전략적 조치가 포함됩니다.

내용 신디케이트

다른 관련 플랫폼에 컨텐츠를 게시합니다 (올바른 소스 포함).

디지털 PR

적극적인 언론 작업 및 전문 미디어에 전문가 기여 또는 인터뷰를 배치합니다.

전략적 파트너십

업계의 다른 회사 또는 영향력있는 사람과의 협력.

커뮤니티 참여

관련 온라인 포럼, 업계 그룹 및 소셜 미디어 플랫폼에 대한 존재 및 적극적인 참여.

목표는 "콘텐츠 코커 쿠티스트"를 만드는 것입니다. 귀하의 브랜드와 핵심 역량은 종종 귀하와 관련된 주제 및 키워드와 관련하여 웹에 나타나야합니다. 업계의 주요 주제를 식별하고 귀하의 브랜드가 다양한 신뢰할 수있는 온라인 소스 에서이 주제에서 관련 행위자로 인식되도록하십시오.

AI 알고리즘은 당국을 평가할 때이 광범위한 온라인 사진을 고려합니다. 다양한 채널에서 강력하고 긍정적이며 주제별 일관된 존재는 AI 신뢰성과 관련성을 나타 내며, 이는 AI 개요에서 정보의 출처로 고려 될 가능성을 높입니다.

기술의 필수 역할 : 구조화 된 데이터 및 SEO베이스

고품질 콘텐츠와 강한 EAT 신호 외에도 웹 사이트의 기술적 최적화는 AI 검색의 가시성에 중요한 역할을합니다.

체계 마크 업 : AI의 언어를 말하십시오

체계 마크 업을 사용한 구조화 된 데이터의 구현을 강력하게 권장합니다. Scheme Markup은 웹 사이트 코드에 추가하여 콘텐츠의 의미와 상황에 대한 명시적인 정보를 제공 할 수있는 표준화 된 어휘입니다. Google (및 AI)이 페이지 컨텐츠를 더 잘 이해하고 정보를보다 정확하게 분류하고 추출하는 데 도움이됩니다.

AI 개요의 맥락에서 특히 관련 스키마 유형은 다음과 같습니다.

faqpage

질문과 답변 목록이있는 녹음 된 페이지. FAQ 영역, 제품 또는 서비스 사이트에 이상적입니다.

Howto

단계별 지침을 설명합니다. 튜토리얼, 지침 및 자문 항목에 적합합니다.

제품

제품 (이름, 가격, 가용성, 리뷰)에 대한 정보를 정의합니다. 전자 상거래 웹 사이트에는 필수 불가능합니다.

검토

개별 등급을 식별합니다 (예 : 고객).

기사/블로그 게시

기사 또는 블로그 게시물의 주요 내용을 식별하는 데 도움이됩니다 (제목, 저자, 날짜).

사람/조직

EAT 신호를 강화할 수있는 저자 또는 회사 자체에 대한 구조화 된 정보를 제공합니다.

구현은 바람직하게는 JSON LD 형식으로 수행되며, 종종 사용하기 쉽기 때문입니다. 연구에 따르면 구조화 된 데이터를 사용하는 웹 사이트는 AI 생성 결과에서 참조 할 확률이 상당히 높습니다 (일부 최대 40% 더 말). 따라서 체계 마크 업은 더 이상 풍부한 스 니펫에 대한 순수한 최적화가 아니라 AI 지원 검색 환경의 가시성을 향상시키기위한 기본 전제 조건입니다. 당신은 AI의 선호하는 언어를 말합니다.

표 2/3 : AI 개요의 권장 체계 마크 업 유형

테이블에는 AI 개요에 권장 스키마 마크 업 유형이 나열됩니다. FAQPAGE 유형은 배송 조건, 세금 컨설팅 서비스 또는 중소기업의 소프트웨어 기능에 대한 질문과 답변이 포함 된 페이지를 식별합니다. Howto 체계는 예를 들어 발코니에 태양계 설치, 독일의 상업적 등록 또는 소프트웨어 구성을위한 단계별 지침을 설명합니다. 제품은 전자 제품, 패션 또는 도구 용 독일 온라인 소매 업체의 제품 페이지에서 이름, 설명, 가격, 가용성, 브랜드 및 리뷰와 같은 제품에 대한 정보를 제공합니다. 검토는 식당, 호텔 또는 공예 비즈니스에 대한 고객 의견과 마찬가지로 평가 또는 평가의 평가 또는 요약을 말하고 EEAT를 강화합니다. 기사/블로그 게시물은 업계 문제에 관한 기업 항목, 지역 뉴스 기여금 또는 가이드와 같은 뉴스 기사 또는 블로그 게시물을 설명합니다. 이 계획 조직은 이름, 로고, 주소 및 연락처 정보를 통해 회사를 나타내며, 페이지를 시작하거나 "미국 정보"페이지를 시작하여 브랜드 아이덴티티와 신뢰성을 강화합니다. 마지막으로,이 계획은 이름, 직원 또는 전문 지식이있는 저자, 직원 또는 전문가와 같은 사람을 설명하며, 이는 EAT와 관련된 역량과 경험을 강조하기 위해 저자 프로필 또는 팀 페이지에서 사용할 수 있습니다.

기술 SEO베이스 : AI 크롤링의 기초

컨텐츠와 EEAT에 중점을두고 있지만 기술 검색 엔진 최적화의 고전적인 기본 사항을 무시해서는 안됩니다. 강력한 기술적 기반은 AI 시스템이 처음부터 콘텐츠를 찾고, 크롤링하고, 색인하고, 이해할 수 있도록 중요합니다.

여기에는 다음이 포함됩니다.

유동성

모든 장치에서 잘 작동하는 웹 사이트.

웹 사이트 속도 (핵심 웹 생명)

빠른 로딩 시간은 사용자 경험과 크롤링에 중요합니다.

보안 (HTTPS)

안전한 연결은 기본 신뢰 신호입니다.

명확한 웹 사이트 아키텍처 및 탐색

논리적 구조는 측면 계층 구조를 크롤링하고 이해합니다.

클린 코드 및 완벽한 색인 성

크롤링을 방해하는 기술적 실수를 피합니다.

이미지 최적화

더 빠른 로딩 시간을위한 압축 사진.

Google 검색 콘솔

Google 검색 콘솔은 필수적인 도구로 남아 있습니다. AI가 컨텐츠에 액세스 할 수있는 능력에 영향을 줄 수있는 색인 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이됩니다. 또한 새로운 검색 기능의 맥락에서 웹 사이트의 성능에 대한 통찰력을 점점 더 많이 제공합니다. 정기적 인 기술 감사와 식별 된 문제의 해결이 필수적입니다. AI가 기술적 장벽으로 인해 AI에 도달하여 처리 할 수 ​​없다면 최상의 콘텐츠조차 사용하지 않기 때문입니다.

Xpert.Digital은 다양한 산업에 대한 심층적인 지식을 보유하고 있습니다. 이를 통해 우리는 귀하의 특정 시장 부문의 요구 사항과 과제에 정확하게 맞춰진 맞춤형 전략을 개발할 수 있습니다. 지속적으로 시장 동향을 분석하고 업계 발전을 따라가면서 우리는 통찰력을 가지고 행동하고 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 경험과 지식의 결합을 통해 우리는 부가가치를 창출하고 고객에게 결정적인 경쟁 우위를 제공합니다.

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AI 연령의 평판 관리 : 통화로서 신뢰

AI 가시성에 대한 온라인 평판의 영향

AI가 신뢰할 수있는 답변으로 합성하고 제시 한 검색 환경에서 브랜드 또는 회사의 온라인 명성이 더욱 중요 해지고 있습니다. 신뢰 신호는 중요한 통화입니다. AI 알고리즘은 신뢰할 수있는 출처를 선호하도록 프로그래밍되며 브랜드에 대한 대중의 인식은 이러한 신뢰성의 중요한 지표 역할을합니다.

여기에는 다음이 포함됩니다.

고객 리뷰

관련 포털 (특히 현지 기업의 Google 회사 프로필뿐만 아니라 산업 별 플랫폼)에 대한 긍정적 인 리뷰.

브랜딩 언급

웹에서 브랜드에 대해 어떻게 그리고 어떤 맥락에서 이야기됩니까 (프레스, 블로그, 포럼, 소셜 미디어)?

전문가 의견 및 상

업계의 제 3 자의 인정.

일반 분위기 (정서)

브랜드에 대한 일반적인 의견이 다소 긍정적, 부정적이거나 중립적입니까?

AI 생성 결과는 종종 신뢰할 수있는 것으로 간주되는 소스를 명시 적으로 언급합니다. 강력하고 긍정적 인 온라인 평판은 귀하의 콘텐츠가 AI 개요의 기초로 사용될 가능성을 높이고 브랜드는 신뢰할 수있는 정보 소스로 인식됩니다. 수집 및 응답 등급을 포함한 Google 회사 프로필의 적극적인 관리는 독일의 현지 기업, 특히 독일의 현지 기업에게 필수적입니다.

AI 검색에 대한 사전 평판 관리

회사는 더 이상 온라인 명성을 우연히 남길 여유가 없습니다. 적극적이고 전략적인 접근 방식이 필요합니다.

모니터링

모든 관련 채널 (Google 알림, 소셜 청취 도구, 검토 플랫폼)에서 브랜딩 및 평가를 지속적으로 모니터링합니다.

적극적인 평가 관리

만족스러운 고객을 즐기면 리뷰를 제출하십시오. 모든 리뷰에 즉시, 전문적으로나 개별적으로 긍정적이고 부정적인 반응을 보입니다. 피드백을 진지하게 받아들이는 것을 보여줍니다.

위기

부정적인 홍보 또는 정당화되지 않은 비판을 다루기위한 전략을 개발하십시오.

컨텐츠 전략

강점을 강조하고 검색 결과에서 부정적인 결과를 대체하는 특별히 긍정적 인 컨텐츠 (사례 연구, 성공 사례, 전문가 기사)를 만듭니다.

투명성과 진정성

공개 커뮤니케이션, 명확한 지침 및 정직한 비즈니스 관행을 통해 신뢰를 구축하십시오.

흥미롭게도 AI 기반 도구도이를 지원할 수 있습니다. 이제 언급을 모니터링하는 데 도움이되는 소프트웨어 솔루션, 리뷰의 분위기 분석 (감정 분석) 및 개인화 된 답변 제안의 공식화도 있습니다. 특수 도구는 또한 Google 리뷰를보다 효율적으로 수집하는 프로세스를 만들 수 있습니다. 이러한 기술을 사용하면 평판 관리가 더욱 확장 가능하지만 인간의 감독과 진정한 개인 메모는 필수적입니다.

사례 연구 및 관찰 : 실습에서 배우기

구체적인 사례를 분석하면 업데이트 및 성공적인 적응 전략의 영향을 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다.

Konrad Wolfenstein과 Xpert.Digital의 예는 이미 언급 된 독일 상황에서 "우승자"의 잠재적 모델 역할을합니다. 온라인 존재에 대한보다 정확한 (가상) 관점은 아마도 많은 권장 전략을 구현했을 것입니다.

명확한 틈새 초점

특정 B2B 주제 (디지털화, 기계 공학 등)에 집중합니다.

고품질의 깊은 콘텐츠

기사, 연구, 분석 형태로 전문 지식 제공.

전문 지식의 시연

아마도 명확한 저자 프로필, 자격 또는 산업 경험에 대한 언급 일 것입니다.

구조화 된 웹 사이트

아마도 AI를 처리하기 쉬운 컨텐츠 형식의 명확한 탐색 및 사용 일 것입니다.

구조화 된 데이터의 잠재적 사용

콘텐츠의 더 나은 라벨링을 위해 체계 마크 업 사용.

강한 eeat 신호

권위주의 자로 인식되고 틈새 시장에서 신뢰할 수있는 브랜드를 구축합니다.

AI 개요에 대한 내용을 구체적으로 최적화 한 대학과 같은 다른 사례 연구는 유사한 성공 요인을 보여줍니다. 사용자 질문에 직접 답변 한 맞춤형 컨텐츠, 풍부한 체계 구현, 견고한 기술 SEO, 질문에 중점을 둔 데이터 제어 키워드 추적 및 고품질 백 링크의 구조를 강화합니다. 독일에만 국한되지는 않지만 전략은 이전 가능합니다.

동시에 기술의 현재 한계를 인식하는 것이 중요합니다. Google의 AI 개요 (피자에 접착제를 사용하는 조언이나 매일 먹는 돌을 사용하는 조언 등)의 무의미하거나 위험한 답변의 예는 전 세계적으로 헤드 라인을 만들었습니다. 이러한 사건은 AI가 불가능하지 않으며 Google은 알고리즘을 지속적으로 개선해야한다는 것을 강조합니다. 그러나 그들은 또한 회사에 대한 엄청난 책임을 강조하고, 절대적으로 정확하고 안전하며 고품질의 정보를 강조합니다. 부정확하거나 오도하는 콘텐츠는 통화에 해를 끼칠 수있을뿐만 아니라 최악의 경우 AI에 의해 채택 및 배포 될 수 있습니다. 사용자의 경우 이는 항상 AI 생성 정보에 대한 비판적으로 질문하고 의심스러운 경우 링크 된 소스를 확인하는 것을 의미합니다.

AI 개요의 일반적인 예 (예 : 수공예에 대한 지침, 여행 권장 사항)는 일반적인 형식을 보여줍니다 : 간결한 요약, 종종 목록 또는 단계가있는 소스에 대한 링크. 이 예제를 분석하면 AI가 선호하는 컨텐츠 유형과 어떤 구조가 선호되는지 이해하는 데 도움이됩니다.

변화의 SEO 환경 : 독일의 새로운 패러다임

SEO에서 GEO로 : 생성 엔진 최적화의 상승

AI 개요의 도입은 기술적 인 변화를 나타내는 것뿐만 아니라 검색 엔진 최적화 철학의 근본적인 변화를 시작합니다. 우리는 점점“생성 엔진 최적화”(GEO)에 대해 말하고 있습니다. Geo의 주요 목표는 더 이상 자신의 웹 사이트에서 클릭을 생성하기 위해 가능한 한 높은 전통적인 파란색 링크에 경향이있는 것이 아닙니다. 대신, AI 지원 검색 엔진에 의해 신뢰할 수 있고 관련성이 높은 출처로 인정되고 생성 된 답변에 인용되는 것입니다.

이 변경 사항은 순수한 키워드 중심 전략에서 더 강력한 초점을 향해 떠나야합니다.

엔티티

명확하게 정의 된 개념, 사람, 장소 또는 조직에 대한 최적화 및 서로의 관계.

주제와 컨텍스트

고립 된 키워드 대신 주제 영역의 포괄적 인 적용 범위.

사용자 스테이션 및 질문

사용자가 실제로 묻는 질문에 직접 답변하십시오.

구조화된 데이터

AI에 대한 명시 적 식별.

eeat

경험, 전문 지식, 권위 및 신뢰의 구성 및 시연.

키워드 순위와 같은 전통적인 SEO 메트릭은 잠재적으로 의미를 잃을 수 있습니다. 새로운 메트릭이 앞서 나옵니다 : AI 개요에서 내 브랜드 나 콘텐츠가 얼마나 자주 언급됩니까? 이 저명한 상자의 가시성은 무엇입니까? 소스 링크를 통해 어떤 트래픽이 (여전히) 오는가? AI 개요의 존재는 브랜드 인식과 간접 전환에 어떤 영향을 미칩니 까? GEO는 새로운 측정 방법의 재고와 개발이 필요합니다.

표 3/3 : 전통적인 SEO vs. 생성 엔진 최적화 (GEO) 비교

이 테이블은 기존 검색 엔진 최적화 (SEO)를 생성 엔진 최적화 (GEO)와 비교합니다. 기존 SEO는 유기 검색 결과에서 높은 배치를 달성하고 웹 사이트로 트래픽을 지시하는 데 중점을두고 있지만 Geo Focus는 AI 검색 엔진에 의해 신뢰할 수있는 소스로 인식되고 AI 생성 답변에서 인용되는 것입니다. 키워드 전략에서 전통적인 SEO는 포괄적 인 키워드 연구와 특정 키워드 및 변형에 대한 컨텐츠 최적화를 따릅니다. 반면에 Geo는 자연스럽고 포괄적 인 답변을 제공하는 컨텐츠를 만들고 의미 적 관련성 및 상황에 집중하는 컨텐츠를 만들기 위해 테마 클러스터, 사용자 스테이션 및 질문을 우선시합니다.

컨텐츠 형식과 관련하여 전통적인 SEO는 종종 긴 텍스트를 사용하여 주제를 자세히 다루고 순위 요소를 충족합니다. 반면에 Geo는 목록, FAQ, 테이블 또는 간결한 단락과 같은 구조화 된 컨텐츠를 선호합니다. 특정 질문에 대한 직접적인 답변을 제공하고 높은 수준의 정보 및 명확성을 제공합니다. 기존 SEO의 중요한 신호에는 백 링크의 품질 및 수량, 키워드 최적화 및 충전 속도, 모바일 최적화 및 사용자 경험과 같은 기술 SEO 측면이 포함됩니다. 반면에 Geo는 Eat (경험, 전문 지식, 권위, 신뢰성), 구조화 된 데이터 (체계), 브랜딩, 정확성, 콘텐츠 -CAR-OC 전투 및 긍정적 인 온라인 평판에 중점을 둡니다.

성공 측정도 다릅니다. 기존 SEO는 키워드 순위, 유기 트래픽, 클릭률 (CTR) 및 전환율을 사용하여이를 평가합니다. GEO의 경우 AI 개요의 가시성, 소스 링크의 클릭, 인용문을 통한 브랜드 인식 및 클릭에 따른 참여 메트릭이 관련이 있습니다. 또한 권위와 전환에 대한 간접적 인 영향이 고려됩니다. 마지막으로, 기본적인 사고 방식 차이는 SEO가 "이 키워드에 대한 내 페이지 순위를 어떻게 평가 하는가?"라는 사실로 줄어들 수 있습니다. Geo는 다음과 같이 묻습니다.

AI 시대의 지역 SEO : 독일 기업 조정

AI 검색은 독일의 현지 회사 (장인, 식당, 의사, 소매 업체 등)의 경우 특정 도전과 기회를 제공합니다. 로컬 SEO 전략을 조정해야합니다.

Google 회사 프로필의 최적화

GUP는 로컬 AI의 주요 데이터 소스입니다. 모든 정보 (주소, 개방 시간, 서비스, 사진)는 정확하고 완전하며 -date가되어야합니다. 기여 및 Q & A 기능은 적극적으로 사용되어야합니다.

로컬 따옴표 (인용)

관련 온라인 디렉토리의 회사 이름, 주소 및 전화 번호 (NAP 데이터)에 대한 일관된 언급은 신뢰의 신호로 여전히 중요합니다.

위치 관련 키워드 및 콘텐츠

지역 요구 및 검색 쿼리에 맞게 조정 된 콘텐츠 제작 (예 : "[City]의 최고의 배관공", "[Sight] 근처의 이탈리아 레스토랑").

지역 평가 관리

GUP 및 기타 관련 로컬 플랫폼에서 활발한 수집 및 관리는 지역 평판과 가시성에 중요합니다.

AI 기반 로컬 도구 사용

AI를 사용하는 도구는 지역 트렌드를 분석하거나 리뷰를 관리하거나 로컬 컨텐츠를 최적화하는 데 도움이되고 있습니다.

현지 회사는 자신의 존재 정보가 사용자에게 최적화되어야 할뿐만 아니라 지역 권장 사항 생성 또는 지역 서비스를 통해 AI 개요를 통합하는 데이 데이터를 사용하는 AI 알고리즘에도 최적화되어야합니다.

더 넓은 영향 : AI, 중소기업 및 독일 업무 세계

Google 검색의 격변은 훨씬 더 큰 트렌드의 일부입니다. 독일의 거의 모든 삶과 비즈니스 영역에서 인공 지능의 확산 및 통합 증가. 연구에 따르면 때때로 주저하지만 독일 기업에서는 AI의 적응률이 꾸준히 증가하고 있으며, 이는 종종 EU 평균보다 높습니다.

중소기업의 경우 이는 프로세스를 최적화하고 생산성을 높이고 경쟁력을 유지하기 위해 모든 비즈니스 전략에 AI가 모든 비즈니스 전략에 통합 될 수있는 방법을 고려해야한다는 것을 의미합니다.

동시에, AI 혁명은 또한 일의 세계에 큰 영향을 미칩니다. 지속적인 학습과 추가 교육을 통해 직원들에게 적응해야 할 필요성이 점점 더 분명 해지고 있습니다. 회사는 변화하는 디지털 환경을 이해하고 AI 기반 도구 및 전략을 마케팅, 고객 서비스, 생산 또는 관리에 효과적으로 사용할 수 있도록 직원 교육에 투자해야합니다. AI 시스템과 상호 작용하고 결과를 비판적으로 평가하는 능력이 핵심 역량이됩니다.

미래를위한 행동 권장 사항

분석은 분명하게 보여줍니다. 2025 년 3 월 26 일 Google Suchupdate와 검색에서 AI의 점진적인 통합은 독일의 디지털 환경에 대한 심오한 전환점을 나타냅니다. AI 개요의 지배력은 전력의 균형을 이동시키고 회사, 특히 중소기업 및 서비스 제공 업체, 빠르고 전략적이며 포괄적 인 적응을 요구합니다.

기술 순위 신호 및 키워드에 중점을 둔 전통적인 SEO는 뒷좌석을 차지합니다. EEAT, 높은 품질 및 품질 및 구조화 된 콘텐츠, 사용자 정의 및 사전 예방 적 평판 관리에 대한 깊은 이해가 특징 인 새로운 패러다임은 가시성의 미래를 결정합니다.

독일에서 AI 지원 수색의 새로운 시대에 살아남을뿐만 아니라 성공하기 위해서는 기업이 다음과 같은 특정 조치를 우선시해야합니다.

1. EEAT를 구축하고 시연하십시오 : 팀의 실제 경험과 전문 지식을 반영하는 첫 클래스,보다 정확하고 공개 콘텐츠의 생성에 투자하십시오. 외부 검증을 통해 권한을 보여주고 대상 그룹에 대한 신뢰를 적극적으로 구축하십시오. 전문 지식을 보이게합니다 (저자 프로필, 자격).
2. 직접 답변 및 구조에 대한 컨텐츠 최적화 : 콘텐츠 (제목, 목록, FAQ)를 논리적으로 나눕니다. 대상 그룹의 가장 시급한 질문에 대한 명확하고 간결한 답변을 공식화하십시오. AI가 정보를 쉽게 추출 할 수 있도록하십시오.
3. 사용자 스테이션 이해 및 운영 : 키워드를 넘어서십시오. 사용자가 실제로 찾고 필요한 것을 분석하십시오. 자연어로 이러한 요구를 종합적으로 해결하는 콘텐츠를 만듭니다.
4. 체계 마크 업 구현 : 구조화 된 데이터 (특히 faqpage, howto, product, ongritional, person)를 사용하여 콘텐츠의 컨텍스트를 명시 적으로 전달합니다.
5. 온라인 평판 관리 : 언급 및 리뷰를 모니터링합니다. 전문적으로 반응합니다. 긍정적 인 피드백을 장려하십시오. Google 회사 프로필을 신중하게 유지하십시오.
6. 기술 SEO베이스 유지 : 빠르고 안전하며 모바일 친화적이며 크롤링 가능한 웹 사이트를 보장하십시오. 기술 오류를 즉시 수정하십시오.
7. AI 검색 결과를 관찰하고 배우십시오 : 업계와 키워드에서 AI 개요의 모습을 정기적으로 분석하십시오. 선호하는 내용과 출처를 식별하고 그에 따라 전략을 적용하십시오.
8. 정보를 유지하고 훈련하십시오 : AI 풍경은 빠르게 발전하고 있습니다. GEO의 업계 뉴스, Google 업데이트 및 모범 사례를 따르십시오. 팀의 지식에 투자하십시오.
9. AI Holistic을 고려하십시오 : AI가 검색을 넘어서 회사에 잠재력을 제공하는 위치를 확인하십시오 (프로세스 최적화, 고객 서비스 등).

AI 검색에 대한 적응은 고유 한 프로젝트가 아니라 지속적인 프로세스입니다. 이제는 적극적으로 행동하고 전략을 조정하며 품질, 신뢰 및 사용자 센터링에 중점을 둔 회사는 새로운 정보 발견에서 성공할 수있는 최상의 기회를 갖게 될 것입니다.