Новый отчет LightSite AI и theCUBE Research предупреждает, что медленно развивающиеся бренды рискуют потерять видимость в поиске на основе больших языковых моделей, в то время как более мелкие конкуренты набирают обороты благодаря аутентичному контенту и более эффективному использованию структурированных данных.
Израиль – LightSite AI и theCUBE Research объявили о выпуске нового исследовательского отчета под названием "Создание капитала бренда в ИИ-движках: как получить рекомендации от больших языковых моделей". Публикация объясняет, как большие языковые модели влияют на обнаружение брендов и почему более медленно развивающиеся глобальные бренды уже уступают позиции более мелким, гибким конкурентам в поисковых системах на базе ИИ.
Покупатели все чаще начинают с ИИ-ассистентов и новых возможностей шоппинга с помощью ИИ, а не с традиционных результатов поиска, и бренды, которые появляются первыми в этих ответах, не всегда являются крупнейшими или наиболее устоявшимися, часто это совершенно наоборот. Многие известные компании по-прежнему полагаются на стратегию поиска, построенную вокруг органического трафика и взаимодействия на основе кликов, в то время как более мелкие бренды инвестируют в целенаправленный, разговорный и аутентичный контент и более чистую структуру данных, которую системы ИИ могут легко понять и которой могут доверять.
"В поиске на базе ИИ игровое поле более ровное, чем многие думают", - сказал Стас Левитан, основатель LightSite AI. "Небольшому, целенаправленному бренду с четкой точкой зрения, сильным экспертным контентом и честным языком может быть легче завоевать доверие и цитирование системой ИИ, чем крупному бренду с расплывчатыми сообщениями, запутанным разнообразием продуктов и устаревшей архитектурой сайта. Это возможность, которая появляется раз в десятилетие для новичков, и реальный риск для тех, кто полагает, что им не нужно адаптироваться к новой реальности поиска на базе ИИ".
Крупные бренды сталкиваются с двумя связанными пробелами. Первый - это пробел в контенте, когда компании среднего рынка и предприятия публикуют материал, который отполирован, но общий, написанный больше для слайдов, чем для реальных разговоров. Второй - это технологический пробел, когда информация о продукте, истории клиентов и данные компании не представлены в структурированных, машиночитаемых форматах, таких как схема разметки и графы знаний о продуктах. Поскольку системы ИИ все больше полагаются на ясность сущностей, прозрачность и последовательное повествование, эти пробелы облегчают более мелким, более целенаправленным игрокам стать ответом по умолчанию для нишевых запросов с высоким намерением - то, что было почти невозможно в обычном поиске Google.
Исследование указывает на растущую тенденцию. Новые поставщики, которые говорят просто о конкретных случаях использования, показывают измеримые результаты и поддерживают последовательные экспертные голоса, быстрее подхватываются системами ИИ. Они, как правило, используют свои собственные имена в цитатах, появляются в стенограммах, подкастах и аналитических обсуждениях, и держат свои утверждения близко к реальным результатам клиентов. Напротив, устаревшие бренды часто распространяют свою историю через множество разрозненных кампаний или полагаются на общие заявления о позиционировании, что может привести к более слабому сигналу в обнаружении ИИ.
Чтобы помочь брендам реагировать структурированным образом, в отчете представлена четырехуровневая структура оптимизации ИИ-движка и индекс преимущества AEO. Вместо того, чтобы оставаться на теоретическом уровне, методология фокусируется на небольшом количестве практических шагов. Она оценивает готовность AEO через оценку по 19 атрибутам, согласованным с тем, как ИИ изучает, извлекает и ранжирует бренды. На основе этой оценки она определяет целевые стратегии и 90-дневные планы действий для усиления слабых сигналов и усиления авторитета в наиболее важных областях.
Подход также включает четкий контентный трек. Он описывает, как организации могут питать ИИ-движки новым, аутентичным материалом, который отражает последовательное повествование бренда, используя библиотеки подсказок и графы знаний о продуктах. Параллельно он описывает, как разрабатывать пути покупателя, управляемые ИИ, чтобы, как только бренд получает видимость внутри ответов ИИ, это открытие могло привести к взаимодействию, оценке и спросу, а не к единичному изолированному упоминанию.
LightSite AI поддерживает эту работу с помощью платформы, которая создает машиночитаемые слои данных и отслеживает производительность бренда в поиске на базе ИИ - уникальная технология, ожидающая патента. Платформа помогает организациям сделать свои сайты более понятными и цитируемыми для систем ИИ, и позволяет командам отслеживать, как часто сущности бренда, продукты и эксперты появляются в ответах, сгенерированных ИИ. Дополнительная информация доступна на LightSite AI.
Маркетинговые команды также могут изучить инструменты готовности к ИИ от LightSite AI, включая утилиты оптимизации генеративного движка на странице инструментов LightSite AI – Проверьте свою готовность к поиску на базе ИИ, которые помогают организациям проверить возможность сканирования ИИ, покрытие структурированных данных и другие технические основы, необходимые для современного обнаружения. Дополнительные сведения об исследовании и методологии можно найти через theCUBE Research.
Исследовательский отчет "Создание капитала бренда в ИИ-движках: как получить рекомендации от больших языковых моделей" и дополнительная информация об индексе преимущества AEO доступны от theCUBE Research и LightSite AI.
О LightSite AI
LightSite AI помогает бизнесу и цифровым платформам улучшить то, как они распознаются и представлены в поиске на базе ИИ. Платформа создает структурированные слои данных и предоставляет аналитику, которая измеряет видимость, точность и авторитет в основных системах ИИ, позволяя организациям понимать и улучшать то, как они появляются внутри ответов, сгенерированных ИИ.
О theCUBE Research
theCUBE Research - независимая исследовательская и консультационная фирма, ориентированная на бизнес-влияние искусственного интеллекта, облачных и технологий данных. Фирма сочетает аналитические выводы, освещение событий и оригинальные исследования, чтобы помочь технологическим лидерам понять рыночные сдвиги, оценить новые решения и разработать стратегии, основанные на данных, для роста.
Контактная информация
Бизнес: LightSite AI
Контактное лицо: Стас Левитан
Электронная почта: stas@lightsite.ai
Веб-сайт: https://www.lightsite.ai/
Страна: Израиль
