Нова цифрова видимість – розшифровка SEO, LLMO, GEO, AIO та AEO – лише SEO більше недостатньо

Зміна парадигми: від пошукової оптимізації до генеративної оптимізації

Переосмислення цифрової видимості в епоху штучного інтелекту

Цифровий інформаційний ландшафт зараз переживає найглибшу трансформацію з часів появи графічного веб-пошуку. Традиційний механізм, за якого пошукові системи представляють список потенційних відповідей у ​​вигляді синіх посилань і залишають користувачеві можливість переглянути, порівняти та синтезувати відповідну інформацію, все частіше замінюється новою парадигмою. Її замінює модель «запитай і отримай», що працює на генеративних системах штучного інтелекту. Ці системи виконують роботу синтезу за користувача, надаючи пряму, куровану та природною мовою відповідь на поставлене запитання.

Цей фундаментальний зсув має далекосяжні наслідки для визначення цифрової видимості. Успіх більше не означає просто появу на першій сторінці результатів; він все частіше визначається як невід'ємна частина відповіді, згенерованої штучним інтелектом, — чи то безпосередньо цитоване джерело, згаданий бренд, чи основа для синтезованої інформації. Цей розвиток прискорює існуючу тенденцію до «пошуку з нульовим кліком», коли користувачі задовольняють свої інформаційні потреби безпосередньо на сторінці результатів пошуку, не відвідуючи веб-сайт. Тому для бізнесу та творців контенту важливо розуміти нові правила гри та відповідно адаптувати свої стратегії.

Підходить для цього:

• Блог Xpert: Пошук на основі штучного інтелекту AIS / KIS – пошук за допомогою штучного інтелекту / NEO SEO = NSEO (пошукова оптимізація наступного покоління)

Новий словник оптимізації: розшифровка SEO, LLMO, GEO, AIO та AEO

З появою цих нових технологій розвинувся складний і часто заплутаний словник. Чітке визначення цих термінів є важливим для цілеспрямованої стратегії.

SEO (пошукова оптимізація): це усталена, фундаментальна дисципліна оптимізації веб-контенту для традиційних пошукових систем, таких як Google та Bing. Головна мета — досягти високих позицій на традиційних сторінках результатів пошуку на основі посилань (SERP). SEO залишається вирішальним навіть в епоху штучного інтелекту, оскільки воно формує основу для всієї подальшої оптимізації.

LLMO (Оптимізація моделі великої мови): цей точний технічний термін описує оптимізацію контенту саме для того, щоб його можна було ефективно розуміти, обробляти та цитувати текстовими моделями великої мови (LLM), такими як ChatGPT від OpenAI або Gemini від Google. Метою вже є не ранжування, а радше включення як надійного джерела у відповіді, згенеровані ШІ.

GEO (генеративна оптимізація двигуна): дещо ширший термін, який часто використовується як синонім LLMO. GEO зосереджується на оптимізації всієї генеративної системи або «двигуна» (наприклад, Perplexity, Google AI Overviews), яка генерує відповідь, а не лише самої мовної моделі. Йдеться про те, щоб забезпечити точне представлення та поширення повідомлення бренду по цих нових каналах.

AIO (оптимізація за допомогою штучного інтелекту): це загальний термін з кількома значеннями, що може призвести до плутанини. У контексті оптимізації контенту AIO стосується загальної стратегії адаптації контенту для будь-якого типу системи штучного інтелекту. Однак цей термін також може стосуватися технічної оптимізації самих моделей штучного інтелекту або використання штучного інтелекту для автоматизації бізнес-процесів. Ця неоднозначність робить його менш точним для конкретної контент-стратегії.

AEO (Оптимізація системи відповідей): спеціалізована підгалузь GEO/LLMO, яка зосереджена на оптимізації функцій прямих відповідей у ​​пошукових системах, таких як ті, що містяться в оглядах штучного інтелекту Google.

Для цілей цього звіту GEO та LLMO використовуються як основні терміни для нових стратегій оптимізації контенту, оскільки вони найточніше описують це явище та дедалі більше стають галузевим стандартом.

Чому традиційне SEO є фундаментальним, але вже недостатнім

Поширеною помилковою думкою є те, що нові дисципліни оптимізації замінять SEO. Фактично, LLMO та GEO доповнюють і розширюють традиційну пошукову оптимізацію. Ці зв'язки є симбіотичними: без міцної SEO-основи ефективна оптимізація для генеративного штучного інтелекту навряд чи можлива.

SEO як основа: Основні аспекти технічного SEO, такі як швидке завантаження, чиста архітектура сайту та забезпечення сканування, є абсолютно необхідними для того, щоб системи штучного інтелекту могли навіть знаходити, зчитувати та обробляти веб-сайт. Так само, встановлені сигнали якості, такі як високоякісний контент та тематично релевантні зворотні посилання, залишаються вирішальними для того, щоб вважатися надійним джерелом.

Зв'язок RAG: Багато генеративних пошукових систем використовують технологію під назвою Retrieval-Augmented Generation (RAG), щоб збагатити свої відповіді актуальною інформацією з Інтернету. Вони часто спираються на найвищі результати традиційних пошукових систем. Таким чином, високий рейтинг у традиційному пошуку безпосередньо збільшує ймовірність використання ШІ як джерела для згенерованої відповіді.

Прогалина лише SEO: Незважаючи на свою фундаментальну важливість, самої лише SEO більше недостатньо. Найвищий рейтинг більше не гарантує видимості чи трафіку, оскільки відповідь, згенерована штучним інтелектом, часто затьмарює традиційні результати та безпосередньо відповідає на запит користувача. Нова мета полягає в тому, щоб розглянути та синтезувати відповідну інформацію в цій відповіді, згенерованій штучним інтелектом. Це вимагає додаткового рівня оптимізації, зосередженого на машиночитабельності, контекстній глибині та демонстративній авторитетності — аспектах, які виходять за рамки традиційної оптимізації ключових слів.

Фрагментація термінології — це більше, ніж просто семантична дискусія; це симптом зміни парадигми на ранніх стадіях. Різні абревіатури відображають різні перспективи, які змагаються за визначення нової галузі — від технічної точки зору (AIO, LLMO) до маркетингової (GEO, AEO). Ця неоднозначність та відсутність чітко встановленого стандарту створюють стратегічне вікно можливостей. У той час як більші, більш ізольовані організації все ще обговорюють термінологію та стратегію, більш гнучкі компанії можуть прийняти основні принципи машиночитаного, авторитетного контенту та забезпечити собі значну перевагу першопрохідця. Поточна невизначеність — це не перешкода, а можливість.

Порівняння дисциплін оптимізації

Різні дисципліни оптимізації переслідують різні цілі та стратегії. SEO зосереджується на досягненні високих рейтингів у традиційних пошукових системах, таких як Google та Bing, шляхом оптимізації ключових слів, побудови посилань та технічних удосконалень, причому успіх вимірюється рейтингом ключових слів та органічним трафіком. LLMO, з іншого боку, прагне бути згаданим або цитованим у відповідях ШІ від основних мовних моделей, таких як ChatGPT або Gemini, використовуючи семантичну глибину, оптимізацію сутностей та фактори EEAT – успіх відображається у згадках та цитуваннях бренду. GEO прагне до правильного представлення бренду у відповідях, що генеруються такими пошуковими системами, як Perplexity або AI Overviews, надаючи пріоритет структуруванню контенту та формуванню авторитету теми, причому частка голосу у відповідях ШІ служить мірою успіху. AIO переслідує найповнішу мету: загальну видимість у всіх системах ШІ. Вона поєднує SEO, GEO та LLMO з додатковою оптимізацією моделей та процесів, що вимірюється видимістю в різних каналах ШІ. AEO зрештою зосереджується на появі у фрагментах прямих відповідей від пошукових систем через форматування FAQ та розмітку схеми, причому присутність у полях відповідей визначає успіх.

Машинне відділення: Аналіз технології, що лежить в основі пошуку на основі штучного інтелекту

Для ефективної оптимізації контенту для систем штучного інтелекту необхідне фундаментальне розуміння базових технологій. Ці системи не є чарівними чорними скриньками, а базуються на певних технічних принципах, що визначають їхню функціональність і, як наслідок, вимоги до контенту, що обробляється.

Великі мовні моделі (LLM): основні механізми

Генеративний штучний інтелект зосереджується на моделях великих мов (LLM).

• Попереднє навчання з використанням величезних наборів даних: LLM навчаються на величезних текстових наборах даних, отриманих з таких джерел, як Вікіпедія, весь загальнодоступний Інтернет (наприклад, через набір даних Common Crawl) та цифрові колекції книг. Аналізуючи трильйони слів, ці моделі вивчають статистичні закономірності, граматичні структури, фактичні знання та семантичні зв'язки в людській мові.
• Проблема обмеження знань: ключовим обмеженням LLM є те, що їхні знання заморожені на рівні навчальних даних. Вони мають так звану «дату обмеження знань» і не можуть отримати доступ до інформації, створеної після цієї дати. LLM, навчений до 2023 року, не знає, що сталося вчора. Це фундаментальна проблема, яку необхідно вирішити для пошукових застосунків.
• Токенізація та ймовірнісна генерація: LLM не обробляють текст слово за словом, а розбивають його на менші одиниці, які називаються «токенами». Їхня основна функція полягає в прогнозуванні найімовірнішого наступного токена на основі існуючого контексту, таким чином послідовно генеруючи зв'язний текст. Вони є високодосконалими статистичними розпізнавачами образів і не володіють людською свідомістю чи розумінням.

Розширена генерація пошуку (RAG): міст до живої мережі

Розширена генерація пошуку (RAG) – це ключова технологія, яка дозволяє LLM функціонувати як сучасні пошукові системи. Вона усуває розрив між статичними, попередньо навченими знаннями моделі та динамічною інформацією Інтернету.

Процес RAG можна розділити на чотири етапи:

• Запит: Користувач ставить запитання системі.
• Пошук: Замість негайної відповіді система активує компонент «пошуку». Цей компонент, часто семантична пошукова система, шукає документи, що стосуються запиту, у зовнішній базі знань — зазвичай в індексі великої пошукової системи, такої як Google або Bing. Саме тут стає очевидною важливість високих традиційних SEO-рейтингів: контент, який має високі рейтинги в класичних результатах пошуку, з більшою ймовірністю буде знайдений системою RAG та обраний як потенційне джерело.
• Доповнення: Найбільш релевантна інформація з отриманих документів витягується та додається до початкового запиту користувача як додатковий контекст. Це створює «збагачене підказку».
• Генерація: Цей збагачений запит пересилається до LLM. Тепер модель генерує свою відповідь, яка більше не базується виключно на застарілих знаннях навчання, а на поточних, отриманих фактах.

Цей процес зменшує ризик «галюцинацій» (вигадування фактів), дозволяє цитувати джерела та гарантує, що відповіді будуть більш актуальними та фактично точними.

Семантичний пошук та вбудовування векторів: мова штучного інтелекту

Щоб зрозуміти, як працює крок "Пошук" у RAG, необхідно зрозуміти концепцію семантичного пошуку.

• Від ключових слів до значення: Традиційний пошук базується на зіставленні ключових слів. Семантичний пошук, навпаки, спрямований на розуміння наміру та контексту запиту. Наприклад, пошук за запитом «теплі зимові рукавички» також може повернути результати за запитом «вовняні рукавиці», оскільки система розпізнає семантичний зв’язок між поняттями.
• Векторне вбудовування як основний механізм: Технічною основою цього є векторне вбудовування. Спеціальна «модель вбудовування» перетворює текстові одиниці (слова, речення, цілі документи) у числове представлення – вектор у багатовимірному просторі.
• Просторова близькість як семантична подібність: У цьому векторному просторі семантично подібні поняття представлені як точки, розташовані близько одна до одної. Вектор, що представляє «короля», має подібне відношення до вектора «королеви», як вектор «чоловіка» має до вектора «жінки».
• Застосування в процесі RAG: Запит користувача також перетворюється на вектор. Потім система RAG здійснює пошук у своїй базі даних векторів, щоб знайти вектори документів, найближчі до вектора запиту. Таким чином, витягується найбільш семантично релевантна інформація для збагачення запиту.

Моделі мислення та процеси мислення: наступний етап еволюції

На передньому краї розвитку LLM знаходяться так звані когнітивні моделі, які обіцяють ще більш просунуту форму обробки інформації.

• Більше ніж прості відповіді: у той час як стандартні LLM генерують відповідь за один прохід, моделі мислення розбивають складні проблеми на серію логічних проміжних кроків, так званий «ланцюг думок».
• Як це працює: Ці моделі навчаються за допомогою навчання з підкріпленням, де успішні багатоетапні шляхи вирішення винагороджуються. Вони, по суті, «міркують уголос» внутрішньо, формулюючи та відкидаючи різні підходи, перш ніж дійти до остаточної, часто більш надійної та точної відповіді.
• Наслідки для оптимізації: Хоча ця технологія все ще перебуває на початковій стадії розвитку, вона свідчить про те, що майбутні пошукові системи зможуть обробляти набагато складніші та багатогранні запити. Контент, який пропонує чіткі, логічні покрокові інструкції, детальні описи процесів або добре структуровані лінії міркувань, ідеально підходить для використання цими передовими моделями як високоякісне джерело інформації.

Технологічна архітектура сучасного пошуку на основі штучного інтелекту (ШІ) — поєднання LLM, RAG та семантичного пошуку — створює потужний, самопідсилювальний цикл зворотного зв'язку між «старою павутиною» рейтингових сторінок та «новою павутиною» відповідей, згенерованих ШІ. Високоякісний, авторитетний контент, який добре працює в традиційному SEO, має помітне місце в індексації та рейтингу. Цей високий рейтинг робить його основним кандидатом для пошуку системами RAG. Коли ШІ цитує цей контент, він ще більше зміцнює свій авторитет, що може призвести до збільшення залученості користувачів, більшої кількості зворотних посилань і, зрештою, ще сильніших сигналів традиційного SEO. Це створює «коло позитивного впливу». І навпаки, низькоякісний контент ігнорується як традиційними пошуковими, так і RAG системами, стаючи все більш непомітним. Розрив між цифровими «маючими» та «немаючими», таким чином, розширюватиметься експоненціально. Стратегічний наслідок полягає в тому, що інвестиції у фундаментальне SEO та формування авторитету контенту більше не зосереджені виключно на рейтингу; вони забезпечують постійне місце за столом переговорів для майбутнього синтезу інформації, керованого ШІ.

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Три основи генеративної оптимізації двигунів

Технічне розуміння, отримане в Частині I, формує основу для конкретної, дієвої стратегічної структури. Щоб досягти успіху в новій ері пошуку на основі штучного інтелекту, зусилля з оптимізації повинні спиратися на три центральні стовпи: стратегічний контент для машинного розуміння, передова технічна оптимізація для пошукових роботів на основі штучного інтелекту та проактивне управління цифровими повноваженнями.

Підходить для цього:

• Вичерпний огляд досліджень щодо штучного інтелекту, SEO, AIO та LLMO

  

Стовп 1: Стратегічний контент для машинного розуміння

Спосіб створення та структурування контенту потребує фундаментальних змін. Мета більше не просто переконати читача-людину, а й забезпечити машину найкращою можливою основою для вилучення та синтезу інформації.

Авторитет теми як нова межа

Фокус контент-стратегії зміщується з оптимізації окремих ключових слів на формування всебічного тематичного авторитету.

• Створення центрів знань: Замість створення ізольованих статей для окремих ключових слів, метою є створення цілісних «тематичних кластерів». Вони складаються з центральної, комплексної статті «основного змісту», що охоплює широку тему, та численних пов’язаних підстатей, що стосуються конкретних нішевих аспектів та детальних питань. Така структура сигналізує системам штучного інтелекту, що веб-сайт є авторитетним та вичерпним джерелом для певної предметної області.
• Всебічне охоплення: LLM обробляють інформацію в семантичних контекстах. Веб-сайт, який всебічно охоплює тему, включаючи всі відповідні аспекти, запитання користувачів та пов'язані концепції, збільшує ймовірність використання ШІ як основного джерела. Система знаходить всю необхідну інформацію в одному місці та не потребує її збирати з кількох, менш вичерпних джерел.
• Практичне застосування: Дослідження ключових слів більше не використовується для пошуку окремих пошукових термінів, а для картографування всієї сукупності питань, під-аспектів та пов'язаних тем, що належать до ключової області компетенцій.

EEAT як алгоритмічний сигнал

Концепція EEAT (Досвід, Експертиза, Авторитетність, Довіра) від Google еволюціонує від простого керівництва для оцінювачів якості людьми до набору машинозчитуваних сигналів, що використовуються для оцінки джерел контенту.

Стратегічне формування довіри: компанії повинні активно впроваджувати та робити ці сигнали видимими на своїх вебсайтах:

• Досвід та експертиза: Автори повинні бути чітко ідентифіковані, в ідеалі з детальними біографіями, які демонструють їхню кваліфікацію та практичний досвід. Контент повинен пропонувати унікальні висновки з реальної практики, що виходять за рамки простого фактичного знання.
• Авторитетність (авторитетність): Створення контекстуально релевантних зворотних посилань з інших авторитетних веб-сайтів залишається важливим. Однак, згадки брендів без посилання в авторитетних джерелах також набувають дедалі більшої ваги.
• Достовірність: Чітка та легкодоступна контактна інформація, посилання на достовірні джерела, публікація оригінальних даних або досліджень, а також регулярне оновлення та виправлення контенту є вирішальними сигналами довіри.

Стратегія контенту на основі сутностей: оптимізація для речей, а не для рядків

Сучасні пошукові системи базують своє розуміння світу на «графі знань». Цей граф складається не зі слів, а з реальних сутностей (людей, місць, брендів, концепцій) та зв'язків між ними.

• Піднесення вашого бренду до рівня сутності: Стратегічна мета полягає в тому, щоб утвердити ваш бренд як чітко визначену та впізнавану сутність у межах цього графіка, яка однозначно пов'язана з певною галуззю. Це досягається завдяки послідовному найменуванню, використанню структурованих даних (див. розділ 4) та частій спільній появі з іншими відповідними сутностями.
• Практичне застосування: Контент має бути структурований навколо чітко визначених сутностей. Важливі технічні терміни можна пояснити в глосаріях або полях визначень. Посилання на визнані джерела сутностей, такі як Вікіпедія або Вікідані, можуть допомогти Google встановити правильні зв'язки та закріпити тематичну класифікацію.

Мистецтво фрагмента: структурування контенту для прямого вилучення

Контент має бути відформатований таким чином, щоб машини могли легко його розбирати та використовувати повторно.

• Оптимізація на рівні уривків: системи штучного інтелекту часто видобувають не цілі статті, а окремі, ідеально сформульовані «фрагменти» або розділи — абзац, елемент списку, рядок таблиці — щоб відповісти на певну частину запиту. Тому веб-сайт має бути розроблений як сукупність таких фрагментів інформації, які легко видобуваються.
• Найкращі структурні практики:
  • Спочатку відповідь: абзаци повинні починатися з лаконічної, прямої відповіді на неявне запитання, а потім містити пояснювальні деталі.
  • Використання списків і таблиць: складну інформацію слід представляти у вигляді перерахувань, нумерованих списків і таблиць, оскільки ці формати особливо легко розбирати системам штучного інтелекту.
  • Стратегічне використання заголовків: Чіткі, описові заголовки H2 та H3, часто сформульовані у вигляді запитань, повинні логічно структурувати зміст. Кожен розділ має бути зосереджений на одній, сфокусованій ідеї.
  • Розділи поширених запитань: Розділи поширених запитань (FAQ) ідеально підходять, оскільки вони безпосередньо відображають формат розмовних запитань і відповідей у ​​чатах зі штучним інтелектом.

Мультимодальність та природна мова

• Тон розмови: Контент має бути написаний у природному, людському стилі. Моделі штучного інтелекту навчаються автентичній, людській мові та надають перевагу текстам, які читаються як справжня розмова.
• Оптимізація візуального контенту: Сучасний штучний інтелект також може обробляти візуальну інформацію. Тому зображення потребують змістовного альтернативного тексту та підписів. Відео повинні супроводжуватися стенограмами. Це робить мультимедійний контент індексованим та цитованим для ШІ.

Поєднання цих контент-стратегій — тематичного авторитету, EEAT, оптимізації сутностей та структурування фрагментів — призводить до глибокого розуміння: найефективніший контент для ШІ є одночасно найкориснішим, найзрозумілішим та найнадійнішим контентом для людей. Ера «письма для алгоритму», яка часто призводила до неприродно звучачих текстів, добігає кінця. Новий алгоритм вимагає орієнтованих на людину найкращих практик. Стратегічний наслідок полягає в тому, що інвестування в справжню експертизу, високоякісний текст, чіткий дизайн інформації та прозоре цитування джерел — це вже не просто «гарна практика» — це найпряміша та найстійкіша форма технічної оптимізації для генеративної епохи.

Компонент 2: Розширена технічна оптимізація для пошукових роботів на базі штучного інтелекту

Хоча стратегічний контент визначає «що» в оптимізації, технічна оптимізація забезпечує «як» — вона гарантує, що системи штучного інтелекту можуть отримувати доступ до цього контенту, інтерпретувати його та правильно обробляти. Без міцної технічної основи навіть найкращий контент залишається непомітним.

Переосмислення технічного SEO: незмінна важливість ключових показників

Основи технічної пошукової оптимізації актуальні не лише для географічних орієнтирів, але й стають ще більш критичними.

• Сканування та індексація: це абсолютно фундаментально. Якщо сканер на базі штучного інтелекту – будь то відомий Googlebot або спеціалізовані боти, такі як ClaudeBot та GPTBot – не може отримати доступ до сторінки або відобразити її, вона не існує для системи штучного інтелекту. Необхідно переконатися, що відповідні сторінки повертають код стану HTTP 200 і не блокуються (невнавмисно) файлом robots.txt.
• Швидкість завантаження сторінки та таймаути рендерингу: ШІ-сканери часто працюють із дуже короткими вікнами рендерингу сторінки, іноді лише 1-5 секунд. Сторінки, що повільно завантажуються, особливо ті, що мають високий вміст JavaScript, ризикують бути пропущеними або обробленими лише частково. Тому оптимізація основних веб-показників та загальної швидкості сторінки має вирішальне значення.
• Рендеринг JavaScript: Хоча пошуковий робот Google зараз дуже добре рендерить сторінки з інтенсивним використанням JavaScript, це не стосується багатьох інших пошукових роботів зі штучним інтелектом. Щоб забезпечити універсальну доступність, критичний контент має бути вже включений у початковий HTML-код сторінки, а не завантажений на стороні клієнта.

Стратегічний імператив Schema.org: створити мережеву діаграму знань

Schema.org — це стандартизований словник для структурованих даних. Він дозволяє операторам веб-сайтів чітко повідомляти пошуковим системам, про що їхній контент і як пов’язані різні фрагменти інформації. Веб-сайт, розмічений за допомогою Schema, по суті стає машинозчитуваною базою даних.

• Чому схема є критично важливою для ШІ: структуровані дані усувають неоднозначність. Вони дозволяють системам ШІ витягувати такі факти, як ціни, дати, місцезнаходження, рейтинги або кроки в посібнику, з високим ступенем достовірності. Це робить контент набагато надійнішим джерелом для генерування відповідей, ніж неструктурований текст.
• Ключові типи схем для GEO:
  • Організація та особа: Чітко визначити власний бренд та авторів як сутності.
  • Сторінка поширених запитань та інструкції: Для структурування контенту для прямих відповідей та покрокових інструкцій, яким надають перевагу системи штучного інтелекту.
  • Стаття: Передавати важливі метадані, такі як автор і дата публікації, тим самим посилюючи сигнали EEAT.
  • Продукт: Важливо для електронної комерції, щоб зробити дані про ціну, наявність та рейтинг машинозчитуваними.
• Найкраща практика – Взаємопов’язані сутності: Оптимізація повинна виходити за рамки простого додавання ізольованих блоків схеми. Використовуючи атрибут @id, різні сутності на сторінці та по всьому веб-сайту можна пов’язати між собою (наприклад, пов’язати статтю з її автором та видавцем). Це створює цілісний внутрішній граф знань, який робить семантичні зв’язки явними для машин.

Новий стандарт llms.txt: пряма лінія зв'язку з моделями штучного інтелекту

llms.txt — це запропонований новий стандарт, метою якого є забезпечення прямого та ефективного зв'язку з моделями штучного інтелекту.

• Призначення та функція: Це простий текстовий файл, записаний у форматі Markdown, розміщений у кореневому каталозі веб-сайту. Він надає кураторську «карту» найважливішого контенту веб-сайту, очищену від відволікаючих HTML, JavaScript та рекламних банерів. Це робить моделі штучного інтелекту надзвичайно ефективними у пошуку та обробці найрелевантнішої інформації.
• Відмінність від robots.txt та sitemap.xml: У той час як robots.txt повідомляє сканерам, які області їм не слід відвідувати, а sitemap.xml надає неанотований список усіх URL-адрес, llms.txt пропонує структурований та контекстуалізований посібник із найцінніших контентних ресурсів веб-сайту.
• Специфікація та формат: Файл використовує простий синтаксис Markdown. Зазвичай він починається із заголовка H1 (назва сторінки), за яким йде короткий опис у блоці цитати. Заголовки H2 потім групують списки посилань на важливі ресурси, такі як документація чи інструкції. Також існують варіанти, такі як llms-full.txt, які об'єднують весь текстовий вміст веб-сайту в один файл.
• Впровадження та інструменти: Створення може здійснюватися вручну або за допомогою зростаючої кількості інструментів-генераторів, таких як FireCrawl, Markdowner, або спеціалізованих плагінів для систем управління контентом, таких як WordPress та Shopify.
• Дискусія щодо його прийняття: Розуміння поточної суперечки навколо цього стандарту є надзвичайно важливим. В офіційній документації Google зазначено, що такі файли не є необхідними для видимості в оглядах ШІ. Провідні експерти Google, такі як Джон Мюллер, висловили скептицизм, порівнюючи його корисність із застарілим метатегом keyword. Однак інші великі компанії зі штучного інтелекту, такі як Anthropic, вже активно використовують стандарт на власних веб-сайтах, і його прийняття спільнотою розробників зростає.

Дебати навколо впровадження llms.txt та розширених схем виявляють критичну стратегічну суперечність: між оптимізацією для єдиної домінуючої платформи (Google) та оптимізацією для ширшої, гетерогенної екосистеми штучного інтелекту. Покладання виключно на рекомендації Google («Вам це не потрібно») – це ризикована стратегія, яка втрачає контроль та потенційну видимість на інших швидкозростаючих платформах, таких як ChatGPT, Perplexity та Claude. Найстійкішим підходом є перспективна, «полігамна» стратегія оптимізації, яка дотримується основних принципів Google, а також впроваджує стандарти екосистеми, такі як llms.txt та комплексну схему. Вона розглядає Google як основного, але не єдиного, машинного споживача контенту компанії. Це форма стратегічної диверсифікації та зменшення ризиків для цифрових активів компанії.

Компонент 3: Управління цифровими органами влади

Поява нової дисципліни

Третій, і, мабуть, найважливіший стратегічний, стовп генеративної оптимізації пошукових систем виходить за рамки простої оптимізації контенту та технічних характеристик. Він зосереджений на створенні та управлінні загальним цифровим авторитетом бренду. У світі, де системи штучного інтелекту намагаються оцінити достовірність джерел, алгоритмічно вимірюваний авторитет стає вирішальним фактором ранжування.

Концепцію «Управління цифровою владою» значною мірою сформував галузевий експерт Олаф Копп, і вона описує нову, необхідну дисципліну в цифровому маркетингу.

Міст між силосами

В епоху EEAT та штучного інтелекту сигнали, що формують алгоритмічну довіру, такі як репутація бренду, згадки в ЗМІ та довіра до автора, генеруються діяльністю, яка традиційно знаходиться в окремих відділах, таких як PR, бренд-маркетинг та соціальні мережі. SEO сама по собі часто має обмежений вплив на ці сфери. Управління цифровими повноваженнями долає цей розрив, об'єднуючи ці зусилля з SEO під єдиною стратегічною парасолькою.

Головною метою є свідомий та проактивний розвиток цифрового впізнаваного та авторитетного бренду, який можна легко ідентифікувати за допомогою алгоритмів та класифікувати як такий, що заслуговує на довіру.

За межами зворотних посилань: Валюта згадок та їх спільна поява

• Згадки як сигнал: Непов’язані згадки брендів в авторитетних контекстах набувають величезного значення. Системи штучного інтелекту агрегують ці згадки з усього Інтернету, щоб оцінити впізнаваність та репутацію бренду.
• Спільна поява та контекст: Системи штучного інтелекту аналізують, які сутності (бренди, люди, теми) часто згадуються разом. Стратегічною метою має бути створення міцного та послідовного зв'язку між брендом та його основними темами компетенцій у всьому цифровому просторі.

Створення цифрової впізнаваності бренду

• Послідовність є ключовою: абсолютна послідовність у написанні назви бренду, імен авторів та описів компаній у всіх цифрових точках контакту є надзвичайно важливою – від вашого власного веб-сайту та профілів у соціальних мережах до галузевих каталогів. Невідповідності створюють неоднозначність для алгоритмів та послаблюють цілісність.
• Міжплатформний авторитет: Генеративні системи цілісно оцінюють присутність бренду. Єдиний голос та послідовне повідомлення на всіх каналах (вебсайт, LinkedIn, гостьові публікації, форуми) зміцнюють сприйняття авторитету. Ключовою тактикою тут є повторне використання та адаптація успішного контенту для різних форматів та платформ.

Роль цифрового PR та управління репутацією

• Стратегічні зв'язки з громадськістю: Зусилля цифрового PR повинні бути зосереджені на досягненні згадок у публікаціях, які не лише релевантні для цільової аудиторії, але й класифікуються як авторитетні джерела за моделями штучного інтелекту.
• Управління репутацією: Вкрай важливо активно просувати та відстежувати позитивні відгуки на авторитетних платформах. Не менш важливою є активна участь у відповідних обговореннях на спільнотних платформах, таких як Reddit та Quora, оскільки вони часто використовуються системами штучного інтелекту як джерела автентичних думок та досвіду.

Нова роль SEO

• Управління цифровими повноваженнями фундаментально змінює роль SEO в організації. Воно піднімає SEO з тактичної функції, зосередженої на оптимізації одного каналу (вебсайту), до стратегічної функції, відповідальної за управління всім цифровим слідом компанії для алгоритмічної інтерпретації.
• Це передбачає значні зміни в організаційній структурі та необхідних навичках. «Менеджер цифрової авторитетності» – це нова гібридна роль, яка поєднує аналітичну точність SEO з наративними навичками та навичками побудови відносин бренд-стратега та фахівця зі зв'язків з громадськістю. Компанії, які не зможуть створити цю інтегровану функцію, виявлять, що їхні фрагментовані цифрові сигнали не можуть конкурувати з конкурентами, які представляють єдину, авторитетну ідентичність для систем штучного інтелекту.

Детальніше про це тут:

• Знаходьте продукти та отримуйте аналітику B2B за допомогою штучного інтелекту / Консалтинг та підтримка

Конкурентне середовище та вимірювання ефективності

Після визначення стратегічних стовпів оптимізації, акцент переходить на практичне застосування в сучасному конкурентному середовищі. Це вимагає аналізу найважливіших пошукових платформ на основі штучного інтелекту на основі даних, а також впровадження нових методів та інструментів для вимірювання ефективності.

Підходить для цього:

• Причиною втрати трафіку є штучний інтелект та зростання конкуренції контенту, яка за останні два роки зросла на 45%

Деконструкція вибору джерел: порівняльний аналіз

Різні платформи пошуку на основі штучного інтелекту працюють по-різному. Вони використовують різні джерела даних та алгоритми для генерації результатів. Розуміння цих відмінностей має вирішальне значення для визначення пріоритетів оптимізаційних заходів. Наведений нижче аналіз базується на синтезі провідних галузевих досліджень, зокрема комплексного дослідження SE Ranking, доповненого якісним аналізом та документацією, що стосується конкретної платформи.

Огляди Google AI: перевага усталеної системи

• Профіль джерела: Google використовує досить консервативний підхід. Огляди ШІ значною мірою спираються на існуючий Граф знань, встановлені сигнали EEAT та найвищі результати органічного рейтингу. Дослідження показують значну, хоча й не повну, кореляцію з першими 10 позиціями традиційного пошуку.
• Точки даних: Google наводить в середньому 9,26 посилань на відповідь і демонструє високу різноманітність з 2909 унікальними доменами в аналізованому дослідженні. Спостерігається чітка перевага для старіших, усталених доменів (49% згаданих доменів мають понад 15 років), тоді як дуже молоді домени розглядаються рідше.
• Стратегічне значення: Успіх в оглядах штучного інтелекту Google нерозривно пов'язаний із сильним, традиційним авторитетом SEO. Це екосистема, де успіх породжує ще більший успіх.

Пошук ChatGPT: Претендент з акцентом на користувацький контент та Bing

• Профіль джерела: ChatGPT використовує індекс Microsoft Bing для веб-пошуку, але застосовує власну логіку для фільтрації та впорядкування результатів. Платформа демонструє чітку перевагу до контенту, створеного користувачами (UGC), особливо з YouTube, який є одним із найчастіше цитованих джерел, а також до платформ спільноти, таких як Reddit.
• Дані: ChatGPT цитує найбільше посилань (в середньому 10,42) та посилається на найбільшу кількість унікальних доменів (4034). Водночас платформа демонструє найвищий рівень багаторазових згадок одного й того ж домену в одній відповіді (71%), що свідчить про стратегію поглибленого аналізу з використанням одного надійного джерела.
• Стратегічне значення: Видимість у ChatGPT вимагає багатоплатформної стратегії, яка включає не лише оптимізацію для індексу Bing, але й активне розширення присутності на важливих платформах контенту, що генерується користувачами.

Perplexity.ai: Прозорий дослідник у реальному часі

• Профіль джерела: Perplexity розроблено для виконання веб-пошуку в режимі реального часу для кожного запиту, забезпечуючи актуальність інформації. Платформа є дуже прозорою та надає чіткі вбудовані посилання у своїх відповідях. Унікальною особливістю є функція «Фокус», яка дозволяє користувачам обмежити пошук заздалегідь визначеним вибором джерел (наприклад, лише академічні статті, Reddit або певні веб-сайти).
• Точки даних: Вибір джерел дуже послідовний; майже всі відповіді містять рівно 5 посилань. Відповіді Perplexity демонструють найвищу семантичну схожість з відповідями ChatGPT (0,82), що свідчить про подібні уподобання щодо вибору контенту.
• Стратегічне значення: ключ до успіху на Perplexity полягає в тому, щоб стати «цільовим джерелом» — веб-сайтом, настільки авторитетним, що користувачі свідомо включають його у свої цільові пошуки. Характер платформи, що відображається в режимі реального часу, також винагороджує особливо актуальний та фактично точний контент.

Різні стратегії пошуку ресурсів на основних платформах штучного інтелекту створюють нову форму «алгоритмічного арбітражу». Бренд, який намагається закріпитися у висококонкурентній екосистемі Google AI Overview, орієнтованій на авторитет, може знайти легший шлях до видимості через ChatGPT, зосередившись на Bing SEO та сильній присутності на YouTube та Reddit. Аналогічно, нішевий експерт може обійти основну конкуренцію, ставши важливим джерелом цілеспрямованих пошуків на Perplexity. Стратегічний висновок полягає не в тому, щоб боротися в кожній битві на кожному фронті, а в тому, щоб проаналізувати різні «бар'єри для входу» кожної платформи штучного інтелекту та узгодити зусилля зі створення контенту та нарощування авторитету з платформою, яка найкраще відповідає сильним сторонам бренду.

Порівняльний аналіз пошукових платформ зі штучним інтелектом

Порівняльний аналіз пошукових платформ на основі штучного інтелекту виявляє суттєві відмінності між Google AI Overviews, ChatGPT Search та Perplexity.ai. Google AI Overviews використовує Google Index та Knowledge Graph як основне джерело даних, надає в середньому 9,26 цитувань та демонструє низький рівень перекриття джерел з Bing та помірний рівень перекриття з ChatGPT. Платформа демонструє помірну перевагу до контенту, створеного користувачами, такого як Reddit та Quora, але надає перевагу добре відомим, старішим доменам. Її унікальна перевага полягає в інтеграції з домінуючою пошуковою системою та сильному акценті на рейтингах EEAT (Ever After Appearance) зі стратегічним акцентом на побудові EEAT та сильного авторитету традиційного SEO.

Пошук ChatGPT використовує індекс Bing як основне джерело даних і генерує найбільше цитувань, в середньому 10,42. Платформа демонструє високий ступінь перекриття з Perplexity та помірне перекриття з Google. Особливо варто відзначити її сильну перевагу до контенту, створеного користувачами, особливо з YouTube та Reddit. Оцінка віку домену показує неоднозначні результати, з чіткою перевагою для молодших доменів. Її унікальна перевага полягає у великій кількості цитувань та сильній інтеграції UGC, тоді як її стратегічна спрямованість зосереджена на Bing SEO та присутності на UGC-платформах.

Perplexity.ai вирізняється використанням веб-пошуку в режимі реального часу як основного джерела даних та надає найменшу кількість цитувань, в середньому 5,01. Перекриття джерел високе з ChatGPT, але низьке з Google та Bing. Платформа демонструє помірну перевагу контенту, створеному користувачами, надаючи перевагу Reddit та YouTube у режимі Focus. Вік домену відіграє незначну роль через зосередженість на релевантності в режимі реального часу. Унікальними перевагами Perplexity.ai є прозорість завдяки вбудованим цитатам та налаштовуваний вибір джерел за допомогою функції Focus. Його стратегічний фокус зосереджений на формуванні нішевого авторитету та забезпеченні актуальності контенту.

Нова аналітика: Вимірювання та моніторинг видимості LLM

Зміна парадигми від пошуку до відповіді вимагає фундаментальної зміни способу вимірювання успіху. Традиційні SEO-метрики втрачають свою актуальність, коли кліки на веб-сайті більше не є основною метою. Потрібні нові метрики та інструменти для кількісної оцінки впливу та присутності бренду в генеративному ландшафті штучного інтелекту.

Зміна парадигми у вимірюванні: від кліків до впливу

• Старі показники: Успіх традиційного SEO оцінюється переважно за допомогою безпосередньо вимірюваних показників, таких як рейтинг ключових слів, органічний трафік та коефіцієнт кліків (CTR).
• Нові показники: успіх GEO/LLMO вимірюватиметься показниками впливу та присутності, які часто мають непрямий характер:
  • Видимість LLM / Згадки бренду: Вимірює, як часто бренд згадується у відповідних відповідях ШІ. Це найважливіший новий показник.
  • Частка голосу / Частка моделі: Кількісно визначає відсоток згадок власного бренду порівняно з конкурентами для визначеної групи пошукових запитів (підказок).
  • Цитування: Відстежує, як часто ваш власний веб-сайт посилається як джерело.
  • Настрої та якість згадок: аналізує тон (позитивний, нейтральний, негативний) та фактичну точність згадок.

Новий інструментарій: платформи для відстеження згадок про штучний інтелект

• Як це працює: Ці інструменти автоматично та у великих масштабах запитують різні моделі штучного інтелекту за допомогою попередньо визначених підказок. Вони реєструють, які бренди та джерела з'являються у відповідях, аналізують настрої та відстежують розвиток з часом.
• Провідні інструменти: Ринок молодий та фрагментований, але кілька спеціалізованих платформ вже зарекомендували себе. До них належать такі інструменти, як Profound, Peec.ai, RankScale та Otterly.ai, які відрізняються своїм спектром функцій та цільовою аудиторією (від малого та середнього бізнесу до великих підприємств).
• Адаптація традиційних інструментів: відомі постачальники програмного забезпечення для моніторингу брендів (наприклад, Sprout Social, Mention) та комплексних SEO-пакетів (наприклад, Semrush, Ahrefs) також починають інтегрувати функції аналізу видимості за допомогою штучного інтелекту у свої продукти.

Усунення розриву в атрибуції: інтеграція аналітики LLM у звітність

Одна з найбільших проблем полягає в тому, щоб пов’язати бізнес-результати зі згадкою у відповіді штучного інтелекту, оскільки це часто не призводить до прямого кліку. Потрібен багатоетапний метод аналізу:

• Відстеження реферального трафіку: Перший і найпростіший крок – аналіз прямого реферального трафіку з платформ штучного інтелекту за допомогою інструментів веб-аналітики, таких як Google Analytics 4. Створюючи власні групи каналів на основі джерел рефералів (наприклад, perplexity.ai, bing.com для пошуку ChatGPT), цей трафік можна ізолювати та оцінити.
• Моніторинг непрямих сигналів: Більш просунутий підхід передбачає кореляційний аналіз. Аналітикам необхідно відстежувати тенденції непрямих показників, таких як збільшення прямого трафіку веб-сайту та зростання кількості пошукових запитів брендів у Google Search Console. Ці тенденції потім необхідно співвіднести з розвитком видимості LLM, що вимірюється за допомогою нових інструментів моніторингу.
• Аналіз журналів ботів: Для технічно кваліфікованих команд аналіз файлів журналів сервера пропонує цінну інформацію. Виявляючи та відстежуючи діяльність сканерів на базі штучного інтелекту (наприклад, GPTBot, ClaudeBot), можна визначити, які сторінки використовуються системами штучного інтелекту для збору інформації.

Розробка ключових показників ефективності

Еволюція ключових показників ефективності (KPI) демонструє чіткий перехід від традиційних SEO-метрик до показників, керованих штучним інтелектом. Видимість відходить від класичного рейтингу за ключовими словами до частки голосу та частки моделі, що вимірюються спеціалізованими інструментами моніторингу LLM, такими як Peec.ai або Profound. Що стосується трафіку, реферальний трафік з платформ штучного інтелекту доповнює органічний трафік та коефіцієнт кліків, а інструменти веб-аналітики, такі як Google Analytics 4 (GA4), використовують користувацькі групи каналів. Авторитет веб-сайту більше не визначається виключно авторитетом домену та зворотними посиланнями, а й цитуванням та якістю згадувань у системах штучного інтелекту, що вимірюється за допомогою інструментів моніторингу LLM та аналізу зворотних посилань цитованих джерел. Сприйняття бренду розширюється від пошукових запитів, пов'язаних з брендом, до включення настроїв згадувань за допомогою штучного інтелекту, що фіксуються інструментами моніторингу LLM та соціального моніторингу. На технічному рівні, окрім традиційного коефіцієнта індексації, існує коефіцієнт пошуку ботами штучного інтелекту, який визначається за допомогою аналізу файлів журналу сервера.

Провідні інструменти моніторингу та аналізу GEO/LLMO

Ландшафт провідних інструментів моніторингу та аналітики GEO/LLMO пропонує різноманітні спеціалізовані рішення для різних цільових груп. Profound являє собою комплексне корпоративне рішення, яке забезпечує моніторинг, частку голосу, аналіз настроїв та аналіз джерел для ChatGPT, Copilot, Perplexity та Google AIO. Peec.ai також орієнтований на маркетингові команди та корпоративних клієнтів, пропонуючи інформаційну панель присутності бренду, бенчмаркінг конкурентів та аналіз розривів у контенті для ChatGPT, Perplexity та Google AIO.

Для малого та середнього бізнесу (МСП) та SEO-фахівців RankScale пропонує аналіз рейтингу в режимі реального часу у відповідях, згенерованих штучним інтелектом, аналіз настроїв та аналіз цитування в ChatGPT, Perplexity та Bing Chat. Otterly.ai зосереджується на згадках та зворотних посиланнях зі сповіщеннями про зміни та обслуговує МСП та агентства через ChatGPT, Claude та Gemini. Goodie AI позиціонує себе як універсальна платформа для моніторингу, оптимізації та створення контенту на тих самих платформах та орієнтована на МСП та агентства.

Hall пропонує спеціалізоване рішення для корпоративних та продуктових команд з аналітикою розмов, вимірюванням трафіку на основі рекомендацій штучного інтелекту та відстеженням агентів для різних чат-ботів. Для початківців доступні безкоштовні інструменти: HubSpot AI Grader забезпечує безкоштовну перевірку частки голосу та настроїв на GPT-4 та Perplexity, тоді як Mangools AI Grader пропонує безкоштовну перевірку видимості ШІ та порівняння конкурентів на ChatGPT, Google AIO та Perplexity для початківців та SEO-фахівців.

Повна структура дій GEO: 5 фаз для оптимальної видимості ШІ

Розбудова авторитету для майбутнього штучного інтелекту: Чому EEAT є ключем до успіху

Після детального аналізу технологічних основ, стратегічних напрямків та конкурентного середовища, у цій заключній частині результати узагальнено в практичну основу для дій та розглянуто майбутній розвиток пошуку.

Працездатна структура дій

Складність генеративної оптимізації двигунів вимагає структурованого та ітеративного підходу. У наступному контрольному списку рекомендації з попередніх розділів узагальнено у практичний робочий процес, який може слугувати керівництвом для впровадження.

Фаза 1: Аудит та базова оцінка

• Проведіть технічний SEO-аудит: перегляньте фундаментальні технічні вимоги, такі як сканування, індексування, швидкість завантаження сторінок (Core Web Vitals) та оптимізація для мобільних пристроїв. Визначте проблеми, які можуть блокувати сканери зі штучним інтелектом (наприклад, повільне завантаження, залежності JavaScript).
• Перевірка розмітки Schema.org: Перевірте наявну розмітку структурованих даних на повноту, правильність та використання мережевих сутностей (@id).
• Проведіть аудит контенту: оцініть існуючий контент з урахуванням сигналів EEAT (чи визначені автори, чи цитуються джерела?), семантичної глибини та авторитетності теми. Визначте прогалини в тематичних кластерах.
• Визначте базовий рівень видимості LLM: використовуйте спеціалізовані інструменти моніторингу або ручні запити на відповідних платформах штучного інтелекту (Google AIO, ChatGPT, Perplexity), щоб відстежити статус-кво видимості вашого власного бренду та бренду ваших основних конкурентів.

Фаза 2: Контент-стратегія та оптимізація

• Розробіть карту тематичних кластерів: на основі дослідження ключових слів та тем створіть стратегічну карту тем і підтем, які будуть охоплені, що відображатиме ваш власний досвід.
• Створення та оптимізація контенту: Створення нового контенту та перегляд існуючого, з чітким акцентом на оптимізацію для вилучення (структура фрагментів, списки, таблиці, поширені запитання) та охоплення сутностей.
• Посилення сигналів EEAT: впровадження або покращення сторінок авторів, додавання посилань та цитат, включення унікальних відгуків та оригінальних даних.

Фаза 3: Технічна реалізація

• Розгортання/оновлення розмітки Schema.org: впровадження відповідної та взаємопов’язаної розмітки Schema на всіх важливих сторінках, особливо для продуктів, поширених запитань, посібників та статей.
• Створіть та надайте файл llms.txt: Створіть файл llms.txt, який містить посилання на найважливіший та найрелевантніший контент для систем штучного інтелекту, і розмістіть його в кореневому каталозі веб-сайту.
• Вирішення проблем із продуктивністю: усунення проблем, виявлених під час технічного аудиту, щодо часу завантаження та рендерингу.

Фаза 4: Управління з будівництва та просування

• Проведення цифрового PR та інформаційно-просвітницької роботи: цілеспрямовані кампанії для генерування високоякісних зворотних посилань та, що ще важливіше, згадок бренду без посилання в авторитетних тематичних виданнях.
• Залучайтеся до спільнот: активно та корисно беріть участь в обговореннях на таких платформах, як Reddit та Quora, щоб позиціонувати бренд як корисне та компетентне джерело.

Фаза 5: Вимірювання та ітерація

• Налаштування аналітики: налаштування інструментів веб-аналітики для відстеження реферального трафіку з джерел штучного інтелекту та моніторингу непрямих сигналів, таких як прямий трафік та пошук за брендом.
• Постійно контролюйте видимість LLM: регулярно використовуйте інструменти моніторингу, щоб відстежувати розвиток власної видимості та видимості ваших конкурентів.
• Адаптація стратегії: Використовуйте отримані дані для постійного вдосконалення стратегії контенту та повноважень, а також реагування на зміни в ландшафті штучного інтелекту.

Майбутнє пошуку: від збору інформації до взаємодії знань

Інтеграція генеративного штучного інтелекту — це не швидкоплинна тенденція, а початок нової ери взаємодії людини та комп’ютера. Цей розвиток вийде за межі сучасних систем і докорінно змінить спосіб доступу до інформації.

Розвиток штучного інтелекту в пошуку

• Гіперперсоналізація: Майбутні системи штучного інтелекту адаптуватимуть відповіді не лише до явного запиту, але й до неявного контексту користувача – його історії пошуку, місцезнаходження, уподобань і навіть попередньої взаємодії з системою.
• Робочі процеси, подібні до агентів: ШІ перетвориться з простого постачальника відповідей на проактивного помічника, здатного виконувати багатоетапні завдання від імені користувача – від дослідження та підсумовування до бронювання чи покупки.
• Кінець «пошуку» як метафори: Концепція активного «пошуку» дедалі більше замінюється безперервною, орієнтованою на діалог взаємодією з всюдисущим, розумним помічником. Пошук перетворюється на розмову.

Підготовка до майбутнього: створення стійкої, перспективної стратегії

Підсумковий висновок полягає в тому, що принципи, викладені в цьому звіті – побудова справжнього авторитету, створення високоякісного, структурованого контенту та управління єдиною цифровою присутністю – не є короткостроковою тактикою для сучасного покоління штучного інтелекту. Це фундаментальні принципи побудови бренду, який може процвітати в будь-якому майбутньому середовищі, де інформація постачається через інтелектуальні системи.

Основна увага має бути зосереджена на тому, щоб стати джерелом істини, з якого захочуть вчитися як люди, так і їхні помічники на базі штучного інтелекту. Компанії, які інвестують у знання, емпатію та ясність, не лише будуть помітні в сьогоднішніх результатах пошуку, але й суттєво впливатимуть на наративи своєї галузі у завтрашньому світі, керованому штучним інтелектом.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus