Content Upuality 및 AI 검색 : AI 모델이 정말로 사랑하는 #1 요소-이제 오래된 콘텐츠가 보이지 않습니다!

AI의 성전 편향 : 액세스 된 컨텐츠의 2 분의 2가 올해에서 오는 이유

디지털 환경은 인공 지능의 빠른 진보에 의해 중대한 변화에 빠졌습니다. 온라인 세계에서 콘텐츠가 발견되고 평가되는 방법이 재정의됩니다. SEER Interactive의 선구적인 연구는 이제 결정적인 개발을 강조합니다. AI 봇과 특히 큰 음성 모델은 현재 콘텐츠에 대한 압도적 인 선호도를 보여줍니다. 이 지식은 단순히 잘 알려진 SEO 지혜를 확인하는 것 이상입니다. 모든 콘텐츠 제조업체, 마케팅 담당자 및 SEO 전문가의 모닝콜 및 방향이며, 성공은 인터넷의 가시성에 크게 의존합니다.

최근 편견 편견은 우리가 오래된 정보를 과대 평가하거나 숨기거나 과소 평가하는인지 실수입니다.

이 데이터는 틀림없이 언어를 사용합니다. AI 시스템이 현재 연도에 부르는 모든 컨텐츠의 거의 3 분의 2가. "recency bias"라고도하는이 현상은 알고리즘에 의한 관련성 평가의 극적인 변화를 보여줍니다. 과거에는 시대를 초월한 콘텐츠의 타당성이 종종 이상적으로 간주되지만, 이제 기사, 블로그 게시물 또는 방문 페이지의 신선함과 주제가 가장 중요한 순위 요인 중 하나가되었음을 알 수 있습니다. 그러나이 선호도는 정확히 숫자에서 무엇을 의미하며, 콘텐츠 전략에 어떤 결과가 발생합니까? SEER 대화식 연구의 상세한 결과에 우리와 함께 몰입하고 구식 콘텐츠에 대한 시계가 왜 실행되는지, 디지털 콘텐츠를 미래 방지 할 수있는 방법을 알아보십시오.

데이터 상황 : 말하는 숫자

SEER Interactive의 연구는 5,000 개가 넘는 URL에 대한 광범위한 분석을 기반으로하며 AI 봇의 동작에 대한 인상적인 통찰력을 제공합니다. 숫자는 명확한 언어를 사용합니다. 모든 통화의 거의 65 %가 현재 2025 년의 내용에서 비롯됩니다.이 숫자는 적시 정보에 대한 AI의 극단적 인 선호도를 보여줍니다.

이 분석은 큰 음성 모델에 대한 현저한 "최근 바이어스"를 보여줍니다. 관찰 기간을 지난 3 년 (2023-2025)으로 연장하면 비율이 상당한 89 %로 증가합니다. 4 년 (2021-2025)의 기간으로, 할당량은 94 %에 이릅니다.

그러나 호출되는 콘텐츠의 6 %만이 6 년 이상이라는 것이 가장 주목할 만합니다. 이 통계는 AI 지원 검색에서 현재 콘텐츠로의 극적인 전환을 강조합니다.

산업 -특이 적 차이 : 모든 영역이 동일하지는 않습니다

이 연구는 컨텐츠 전략에 매우 중요한 흥미로운 산업 별 패턴을 보여줍니다. 금융 부문에서는 극도로 -date 압력이 특히 분명합니다. 2020 년 이전부터 시작된 콘텐츠는 실제로 없었습니다.이 개발은 사용자를위한 재무 정보, 세법 및 시장 데이터가 빠르고 구식 정보가 빠르게 변경 될 수있을뿐만 아니라 심지어 유해 할 수 있기 때문에 이해할 수 있습니다.

여행 및 관광 부문은 또한 현재 콘텐츠에 대한 강한 경향이 있지만 금융 부문보다 시간이 다소 넓습니다. 여행 정보, 호텔 리뷰 및 목적지 설명은 현장에서 조건이 변경 될 수 있기 때문에 주제로부터 혜택을받습니다.

반면에 에너지 부문에는보다 균형 잡힌 액세스 동작이 있습니다. 흥미롭게도, 컨텐츠의 초점은 2022 년에있었습니다. 이는 더 오래된 고품질의 컨텐츠가보다 안정적인 주제 영역에서도 관련성을 유지할 수 있음을 나타냅니다.

매혹적인 예는 테라스 빌딩 및 가정 노동자의 분석을 제공합니다. 현재 콘텐츠에 대한 일반적인 경향에도 불구하고 2004 년부터 2015 년까지의 콘텐츠는 AI 크롤러가 방문합니다. 이것은 시대를 초월한 유익한 콘텐츠가있는 영역에서 오래된 재료도 가치를 유지할 수 있음을 보여줍니다.

플랫폼 별 환경 설정 : AI 시스템의 차이점

이 시험은 또한 다른 AI 플랫폼간에 상당한 차이를 보여줍니다. Google AI 개요는 지난 2 년 동안 인용 된 컨텐츠의 74 %가있는 현재 콘텐츠를 선호하는 가장 큰 선호를 보여줍니다. 이러한 경향은 신선한 콘텐츠에 대한 Google의 역사적 초점과 출판 날짜를 순위 요인으로 고려하는 잘 알려진 관행에 해당합니다.

중간 영역에서는 당황 스티어가 70 %이며 Chatgpt는 인용 된 콘텐츠에서 가장 큰 범위의 60 %를 차지합니다. Chatgpt가 2004 년부터 매우 오래된 컨텐츠를 인용한다는 것은 흥미 롭습니다. 이는 시스템이 국소 성과 함께 요인으로 권위와 내구성을 고려하고 있음을 나타냅니다.

이러한 차이는 콘텐츠 제조업체 및 마케팅 관리자에게 매우 중요합니다. 다른 AI 플랫폼에는 다른 전략이 필요할 수 있음을 보여줍니다.

기술 기반 : AI 시스템이 컨텐츠를 평가하는 방법

현재 컨텐츠에 대한 선호도를 이해하려면 AI 시스템 뒤에있는 기술 메커니즘을 살펴 보는 것이 중요합니다. 최신 AI 알고리즘은 간단한 키워드 일치를 훨씬 뛰어 넘는 복잡한 평가 시스템을 사용합니다. 이 시스템은 다양한 품질 기준에 따라 컨텐츠를 분석하여 주제가 점점 더 중요한 역할을합니다.

머신 러닝 알고리즘 깊이, 충실도 및 언어 자연에 따라 내용이 속도. 소스의 신뢰성, 정보의 일관성 및 현재 사용자 문의의 관련성과 같은 요인은 평가로 유입됩니다.

국소의 강한 가중치를 향한 발전은 또한 변화된 사용자 행동에 대한 반응입니다. 오늘날 사람들은 더 빠르고 정확하며 개별 검색 결과를 기대합니다. 구식이거나 관련없는 정보와 비교 한 공차는 지속적으로 감소하여 AI 시스템의 압력을 증가시켜 현재 및 고품질 컨텐츠를 선호합니다.

웹 사이트 트래픽에 미치는 영향 : 새로운 현실

AI 시스템에서 현재 컨텐츠의 지배력은 웹 사이트 트래픽에 광범위한 영향을 미칩니다. 클릭이없는 검색은 이미 모든 Google 검색의 약 60 %를 차지합니다. 즉, 사용자는 종종 외부 웹 사이트를 클릭하지 않고 검색 결과 페이지에서 직접 필요한 정보를 찾습니다.

연구에 따르면 AI 개요는 클릭 속도를 외부 링크로 최대 2 분의 2로 낮출 수 있습니다. 데스크탑에서 CTR (Click-Strough Rate)은 극적으로 떨어 지므로 많은 웹 사이트 운영자에게 트래픽이 크게 손실됩니다.

그러나 역설적으로 다른 분석에 따르면 AI 플랫폼의 트래픽은 매우 높은 품질을 가질 수 있습니다. 이 트래픽은 총량 (0.5 %)의 일부일 뿐이지 만, 전환의 비율 (새로운 등록의 12.1 %)을 불균형 적으로 높은 비율 (새로운 등록의 12.1 %)을 담당했으며 기존 검색 트래픽으로 23 배 더 우수했습니다.

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새로운 성공 요인으로서 컨텐츠 검토

컨텐츠 검토는 결정적인 경쟁 우위가됩니다. 회사는 컨텐츠 전략을 근본적으로 재고하고 마케팅 활동의 필수 요소로 지속적인 업데이트를 설정해야합니다.

상록수 내용과 국소 내용의 전통적인 차이점은 KI 시대에 덜 관련이 있습니다. 시대를 초월한 주제조차도 AI 검색 결과에서 정기적 인 업데이트로 표시됩니다.

산업 -특이 적 전략 개발

컨텐츠 전략은 각 산업에 적합해야합니다. 금융 또는 기술과 같은 동적 영역에서는 정기적 인 업데이트 및 새로운 컨텐츠는 눈에 띄게 유지하기 위해 필수 불가결합니다. 품질과 관련성이 옳다면 더 안정적인 영역에서 오래 지속되는 상록수 콘텐츠를 관리하는 것이 가치가있을 수 있습니다.

하이브리드 최적화 접근

미래는 고전적인 SEO 원칙과 AI 특이 적 컨텐츠 구조를 결합한 하이브리드 최적화 접근법에 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 구조화 된 데이터 및 명확한 마크 업 형식
• 더 나은 AI를위한 FAQ 구조
• 비디오, 사진 및 그래픽이 포함 된 멀티미디어 컨텐츠
• 명확하고 논리적으로 구성된 언어
• 정기적 인 컨텐츠 업데이트

컨텐츠 새로 고침 전략 : 실제 구현

체계적인 콘텐츠 감사

컨텐츠 업데이트에 대한 체계적인 접근 방식은 정기 감사로 시작됩니다. 회사는 가장 중요한 콘텐츠를 최소한 분기별로 확인하고 주제를 평가해야합니다. Google 검색 콘솔과 같은 도구는 성능이 떨어지는 페이지를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전략적 컨텐츠 업데이트

효과적인 컨텐츠 업데이트는 단순한 날짜 정보 변경 사항을 넘어선 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 오래된 통계 및 데이터를 업데이트하십시오
• 새로운 지식과 트렌드를 보충합니다
• 관련 현재 소스에 대한 링크 수정
• 새로운 통찰력으로 기존 섹션의 확장
• 현재 키워드 및 검색어 최적화

자동화 및 AI 도구를 사용하십시오

최신 컨텐츠 관리 전략은 AI 도구를 사용하여 효율성을 높입니다. 이는 컨텐츠 격차를 식별하고 업데이트 요구를 인식하며 업데이트를위한 초기 설계를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 인간의 전문 지식과 품질 관리가 중점을 두는 것이 중요합니다.

도전과 기회

품질 트랩을 피하십시오

주제에 대한 초점은 품질을 희생해서는 안됩니다. Google의 관점에서 볼 때 AI 생성 된 콘텐츠는 인간의 개정없이 "불안한"에 대해 명시 적으로 개정했습니다. 전문가, 창의성, 독창성 및 독창성과 같은 기준은 기술적으로 설득력있는 주장뿐만 아니라 고품질 콘텐츠에도 중요합니다.

자원 관리

지속적인 콘텐츠 업데이트에는 상당한 리소스가 필요합니다. 회사는 우선적으로 어떤 컨텐츠를 업데이트 해야하는지에 대한 전략적 결정을 내려야합니다. 성능 지표 및 비즈니스 관련성을 고려하는 데이터 기반 접근 방식이 필수적입니다.

소규모 회사를위한 기회

주제에 중점을두면 소규모 기업에게 이점을 얻을 수 있습니다. 대기업은 콘텐츠 업데이트의 운송 업체 일 수 있지만 Agile Company는 현재 개발에 대한 빠른 반응을 통해 가시성 이점을 달성 할 수 있습니다.

기술 구현

구조화 된 데이터 및 마크 업

AI 시스템에서 구조화 된 데이터가 점점 더 중요 해지고 있습니다. FAQ 스키마, 기사 마크 업 및 기타 구조화 된 데이터 형식은 AI 시스템이 컨텐츠를 더 잘 이해하고 분류 할 수 있도록 도와줍니다.

컨텐츠 관리 시스템을 최적화합니다

최신 컨텐츠 관리 시스템은 정기적 인 업데이트를위한 워크 플로우를 지원해야합니다. 여기에는 컨텐츠 검토, 버전 제어 및 간단한 업데이트 프로세스를위한 자동 기억이 포함됩니다.

모니터링 및 분석

컨텐츠 성능의 지속적인 모니터링이 필수적입니다. Google 검색 콘솔, 분석 플랫폼 및 전문 SEO 도구와 같은 도구는 컨텐츠 업데이트의 성공을 측정하고 최적화 잠재력을 식별하는 데 도움이됩니다.

AI 검색의 개발

추가 개발을 기대합니다

현재 컨텐츠에 대한 선호도는 계속 증가 할 것으로 예상됩니다. 새로운 AI 모델은 컨텐츠 상쾌성을 평가하기위한 훨씬 더 정교한 방법을 개발할 것입니다. 동시에 특정 사용자 문의에 대한 컨텐츠의 관련성을 더 잘 평가할 수 있습니다.

실시간 데이터의 통합

향후 AI 시스템은 점점 더 실시간 데이터를 통합 할 것입니다. 이는 콘텐츠 업데이트 속도가 더욱 중요해질 수 있음을 의미합니다. 현재 개발에 신속하게 대응할 수있는 회사는 경쟁력있는 이점을 얻을 것입니다.

개인화와 맥락

AI 검색의 미래는 개인화 및 맥락과 점점 더 관련이있을 것입니다. 이는 콘텐츠의 일반적인 주제뿐만 아니라 특정 사용자 그룹 및 상황과의 관련성도 중요하다는 것을 의미합니다.

행동에 대한 실질적인 권장 사항

컨텐츠 관리자를 위해

컨텐츠 관리자는 콘텐츠 관리에 대한 체계적인 접근 방식을 개발해야합니다.

• 정규 컨텐츠 감사 구현 (적어도 분기 별)
• 업데이트 워크 플로 및 점검 목록 개발
• 성능 데이터를 기반으로 가장 중요한 컨텐츠의 우선 순위
• AI-OP 최적화 된 컨텐츠 위치에서 콘텐츠 팀의 교육

SEO 전문가

SEO 전문가는 전략을 확장해야합니다.

• 컨텐츠 검토를 SEO 전략에 통합합니다
• 로그 파일 분석을 통한 AI BOT 활동 모니터링
• 다른 AI 플랫폼에 대한 최적화 동시에
• 산업 -특이 적 업데이트 전략의 개발

기업 관리를 위해

기업 경영진은 전략적 결정을 내려야합니다.

• 지속적인 콘텐츠 관리를위한 충분한 자원의 예산
• 컨텐츠 상징성을 기업 전략에 통합합니다
• 해당 도구 및 기술에 대한 투자
• AI-OP 최적화 된 컨텐츠 마케팅을위한 내부 기술 구축

컨텐츠 전략의 새로운 시대

SEER 대화식 연구는 콘텐츠 마케팅 환경의 전환점을 나타냅니다. 현재 컨텐츠에 대한 AI 봇의 명확한 선호도는 잘 알려진 SEO 원칙을 확인할뿐만 아니라 극적으로 증가합니다. 지난 2 년간 콘텐츠에 중점을 둔 AI 전화의 79 %가 컨텐츠 상승성이 중요한 순위 요인에서 중요한 경쟁 우위가된다는 것이 분명해집니다.

산업 -특이 적 차이는 단위 전략이 충분하지 않다는 것을 보여줍니다. 금융 회사는 현재 매일 현재 콘텐츠가 필요하지만보다 안정적인 산업의 회사는 현재 업데이트와 시대를 초월한 컨텐츠의 균형 잡힌 혼합으로 성공할 수 있습니다.

AI 플랫폼의 차이점은 차별화 된 접근법의 필요성을 강조합니다. 콘텐츠 전략은 최대의 가시성을 달성하기 위해 Chatt, Perplexity 및 Google AI 개요의 특정 선호도를 고려해야합니다.

AI 기반 컨텐츠 평가의 기술 개발은 전통적인 SEO 관행의 추가 개발이 필요합니다. 구조화 된 데이터의 통합, 자연 언어 처리를위한 최적화 및 지속적인 품질 보증은 필수 기술이됩니다.

모든 기술 혁신에도 불구하고 인적 요소는 여전히 중요합니다. AI 도구는 컨텐츠를 만드는 데 효율성을 높이고 지원할 수 있지만, 고품질의 신뢰할 수있는 컨텐츠는 여전히 인간의 전문 지식, 창의성 및 산업 지식에서 발생합니다.

미래는 AI의 속도를 인간 콘텐츠 생성의 품질과 진정성과 결합하는 회사에 속합니다. 현재이지만 품질 중심적인 콘텐츠 전략에 대한 과정을 설정하는 사람은 내일의 AI가 지배적 인 검색 환경에서 발견되고 가치를 누릴 수있는 최상의 기회를 갖게됩니다.

XPAPER AIS AIS 비즈니스 개발, 마케팅, PR 및 업계 허브 (컨텐츠) - 이미지 : Xpert.Digital

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인공 지능 검색 를 기반으로하며 SEO 기술과 근본적으로 다릅니다. 그러나 두 가지 접근 방식은 모두 사용자가 관련 정보에 액세스 할 수 있도록하는 목표입니다. 검색 기술의 AIS 및 콘텐츠 측면의 SEO 웹 사이트.

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