Новий звіт LightSite AI та theCUBE Research попереджає, що повільні бренди ризикують втратити видимість у пошуку LLM, тоді як менші конкуренти набирають обертів завдяки автентичному контенту та ефективнішому використанню структурованих даних.
Ізраїль – LightSite AI та theCUBE Research оголосили про новий дослідницький звіт під назвою "Створення капіталу бренду в ШІ-двигунах: як отримати рекомендації від LLM". Публікація пояснює, як великі мовні моделі впливають на виявлення брендів і чому повільніші глобальні бренди вже втрачають позиції перед меншими, більш гнучкими конкурентами в пошукових системах, керованих ШІ.
Покупці все частіше починають з ШІ-асистентів і нових ШІ-шопінг досвідів, а не з традиційних результатів пошуку, і бренди, які з'являються першими у цих відповідях, не завжди є найбільшими чи найвідомішими, часто це прямо протилежне. Багато відомих компаній все ще покладаються на стратегію пошуку, побудовану навколо органічного трафіку та взаємодії на основі кліків, тоді як менші бренди інвестують у цілеспрямований, розмовний та автентичний контент і чистішу структуру даних, яку системи ШІ можуть легко зрозуміти та довіряти.
"У пошуку ШІ ігрове поле рівніше, ніж багато хто думає", – сказав Стас Левітан, засновник LightSite AI. "Менший, цілеспрямований бренд з чіткою точкою зору, сильним експертним контентом і чесною мовою може бути простішим для системи ШІ, щоб довіряти та цитувати, ніж великий бренд з розмитими повідомленнями, заплутаним різноманіттям продуктів і застарілою архітектурою сайту. Це можливість, яка трапляється раз на десятиліття для новачків, і реальний ризик для тих, хто вважає, що їм не потрібно адаптуватися до нової реальності пошуку ШІ".
Великі бренди стикаються з двома пов'язаними прогалинами. Перша – це прогалина в контенті, де компанії середнього ринку та підприємства публікують матеріал, який є відполірованим, але загальним, написаним більше для слайдів, ніж для реальних розмов. Друга – це технологічна прогалина, де інформація про продукт, історії клієнтів і дані компанії не представлені в структурованих, машиночитаних форматах, таких як схема розмітки та графи знань про продукт. Оскільки системи ШІ більше покладаються на чіткість сутностей, прозорість і послідовні наративи, ці прогалини полегшують меншим, більш цілеспрямованим гравцям стати стандартною відповіддю на нішеві запити з високим наміром – щось, що було майже неможливо в звичайному пошуку Google.
Дослідження вказує на зростаючу тенденцію. Новіші постачальники, які говорять просто про конкретні випадки використання, показують вимірювані результати та підтримують послідовні експертні голоси, швидше підхоплюються системами ШІ. Вони, як правило, використовують власні імена в цитатах, з'являються в транскриптах, подкастах і аналітичних дискусіях, і тримають свої твердження близько до реальних результатів клієнтів. На противагу цьому, старі бренди часто поширюють свою історію через багато непов'язаних кампаній або покладаються на загальні позиціонуючі заяви, що може призвести до слабшого сигналу в виявленні ШІ.
Щоб допомогти брендам відповісти структурованим способом, звіт представляє чотиришарову структуру оптимізації ШІ-двигуна та індекс переваги AEO. Замість того, щоб залишатися на теоретичному рівні, методологія зосереджується на невеликій кількості практичних кроків. Вона оцінює готовність AEO через оцінку 19 атрибутів, узгоджених з тим, як ШІ вивчає, отримує та ранжує бренди. На основі цієї оцінки вона визначає цільові стратегії та 90-денні плани дій для зміцнення слабких сигналів і посилення авторитету в найважливіших областях.
Підхід також включає чіткий контентний трек. Він окреслює, як організації можуть подавати ШІ-двигунам новий, автентичний матеріал, який відображає послідовний наратив бренду, використовуючи бібліотеки підказок і графи знань про продукт. Паралельно він описує, як розробити шляхи покупця, керовані ШІ, щоб після того, як бренд отримує видимість у відповідях ШІ, це відкриття могло призвести до взаємодії, оцінки та попиту, а не до єдиної ізольованої згадки.
LightSite AI підтримує цю роботу платформою, яка будує машиночитані шари даних і відстежує продуктивність бренду в пошуку ШІ – унікальна технологія, що очікує на патент. Платформа допомагає організаціям зробити свої сайти простішими для розуміння та цитування системами ШІ, і дозволяє командам відстежувати, як часто сутності бренду, продукти та експерти з'являються у відповідях, згенерованих ШІ. Більше інформації доступно на LightSite AI.
Маркетингові команди також можуть дослідити інструменти готовності до ШІ від LightSite AI, включаючи утиліти оптимізації генеративного двигуна на сторінці інструментів LightSite AI – Перевірте свою готовність до пошуку ШІ, які допомагають організаціям перевірити можливість сканування ШІ, покриття структурованих даних та інші технічні основи, необхідні для сучасного виявлення. Додаткові деталі про дослідження та методологію можна знайти через theCUBE Research.
Дослідницький звіт "Створення капіталу бренду в ШІ-двигунах: як отримати рекомендації від LLM" та додаткова інформація про індекс переваги AEO доступні від theCUBE Research та LightSite AI.
Про LightSite AI
LightSite AI допомагає бізнесу та цифровим платформам покращити те, як вони розпізнаються та представляються в пошуку, керованому ШІ. Платформа будує шари структурованих даних і надає аналітику, яка вимірює видимість, точність і авторитет у основних системах ШІ, дозволяючи організаціям зрозуміти та покращити те, як вони з'являються у відповідях, згенерованих ШІ.
Про theCUBE Research
theCUBE Research – це незалежна дослідницька та консультаційна фірма, зосереджена на бізнес-впливі штучного інтелекту, хмарних і технологій даних. Фірма поєднує аналітичне розуміння, висвітлення подій і оригінальні дослідження, щоб допомогти технологічним лідерам зрозуміти ринкові зміни, оцінити нові рішення та розробити стратегії, керовані даними, для зростання.
Контактна інформація
Бізнес: LightSite AI
Контактна особа: Стас Левітан
Контактний email: stas@lightsite.ai
Веб-сайт: https://www.lightsite.ai/
Країна: Ізраїль
