Báo cáo mới từ LightSite AI và theCUBE Research cảnh báo các thương hiệu chậm thích ứng có nguy cơ mất khả năng hiển thị trong tìm kiếm LLM trong khi các đối thủ nhỏ hơn đang giành lợi thế thông qua nội dung chân thực và sử dụng dữ liệu có cấu trúc hiệu quả hơn.
Israel – LightSite AI và theCUBE Research vừa công bố một báo cáo nghiên cứu mới có tên "Xây dựng Giá trị Thương hiệu trong Công cụ AI: Làm thế nào để được Đề xuất bởi LLMs." Ấn phẩm này giải thích cách các mô hình ngôn ngữ lớn ảnh hưởng đến việc khám phá thương hiệu và lý do tại sao các thương hiệu toàn cầu chậm thích ứng đang dần mất vị thế trước các đối thủ nhỏ hơn, linh hoạt hơn trong trải nghiệm tìm kiếm được Hỗ trợ bởi AI.
Người mua ngày càng bắt đầu với trợ lý AI và trải nghiệm mua sắm AI mới thay vì kết quả tìm kiếm truyền thống, và các thương hiệu xuất hiện đầu tiên trong những câu trả lời đó không phải lúc nào cũng là lớn nhất hoặc được thiết lập lâu đời nhất, thường là hoàn toàn ngược lại. Nhiều công ty nổi tiếng vẫn dựa vào chiến lược tìm kiếm xây dựng xung quanh lưu lượng truy cập tự nhiên và tương tác dựa trên nhấp chuột, trong khi các thương hiệu nhỏ hơn đầu tư vào nội dung tập trung, mang tính đối thoại và chân thực cùng cấu trúc dữ liệu sạch hơn mà hệ thống AI có thể dễ dàng hiểu và tin tưởng.
"Trong tìm kiếm AI, sân chơi bằng phẳng hơn nhiều người nghĩ," Stas Levitan, người sáng lập LightSite AI cho biết. "Một thương hiệu nhỏ, tập trung với quan điểm rõ ràng, nội dung chuyên gia mạnh mẽ và ngôn ngữ trung thực có thể dễ dàng được hệ thống AI tin tưởng và trích dẫn hơn một thương hiệu lớn với thông điệp mơ hồ, đa dạng sản phẩm gây nhầm lẫn và kiến trúc trang web lỗi thời. Đây là cơ hội một thập kỷ có một cho những người mới nổi, và là rủi ro thực sự cho bất kỳ ai cho rằng họ không cần phải thích nghi với thực tế mới của tìm kiếm AI."
Các thương hiệu lớn đối mặt với hai khoảng cách liên quan. Thứ nhất là khoảng cách nội dung, nơi các công ty thị trường trung cấp và doanh nghiệp xuất bản tài liệu được chau chuốt nhưng chung chung, được viết nhiều cho các bài thuyết trình hơn là cho các cuộc trò chuyện thực tế. Thứ hai là khoảng cách công nghệ, nơi thông tin sản phẩm, câu chuyện khách hàng và dữ liệu công ty không được hiển thị ở định dạng có cấu trúc, máy có thể đọc được như đánh dấu schema và đồ thị kiến thức sản phẩm. Khi hệ thống AI dựa nhiều hơn vào sự rõ ràng của thực thể, tính minh bạch và tường thuật nhất quán, những khoảng cách này giúp các đối thủ nhỏ hơn, tập trung hơn dễ dàng trở thành câu trả lời mặc định cho các truy vấn ngách, có ý định cao – điều gần như không thể trong tìm kiếm Google thông thường.
Nghiên cứu chỉ ra một xu hướng đang phát triển. Các nhà cung cấp mới nói rõ ràng về các trường hợp sử dụng cụ thể, cho thấy kết quả đo lường được và duy trì giọng điệu chuyên gia nhất quán được hệ thống AI tiếp nhận nhanh hơn. Họ có xu hướng sử dụng tên riêng của mình trong trích dẫn, xuất hiện trong bản ghi, podcast và thảo luận của nhà phân tích, và giữ cho tuyên bố của họ gần với kết quả thực tế của khách hàng. Ngược lại, các thương hiệu lâu đời thường lan truyền câu chuyện của họ qua nhiều chiến dịch không liên quan hoặc dựa vào các tuyên bố định vị chung chung, có thể dẫn đến tín hiệu yếu hơn trong khám phá AI.
Để giúp các thương hiệu phản ứng một cách có cấu trúc, báo cáo giới thiệu khung Tối ưu hóa Công cụ AI bốn lớp và Chỉ số Lợi thế AEO. Thay vì dừng lại ở mức lý thuyết, phương pháp này tập trung vào một số lượng nhỏ các bước thực tế. Nó đánh giá mức độ sẵn sàng AEO thông qua đánh giá 19 thuộc tính phù hợp với cách AI học, truy xuất và xếp hạng thương hiệu. Dựa trên đánh giá đó, nó xác định các chiến lược mục tiêu và kế hoạch hành động 90 ngày để tăng cường tín hiệu yếu và khuếch đại thẩm quyền trong các lĩnh vực quan trọng nhất.
Phương pháp này cũng bao gồm một hướng nội dung rõ ràng. Nó phác thảo cách các tổ chức có thể cung cấp cho công cụ AI với tài liệu mới, chân thực phản ánh tường thuật thương hiệu nhất quán, sử dụng thư viện gợi ý và đồ thị kiến thức sản phẩm. Song song đó, nó mô tả cách thiết kế hành trình người mua được hướng dẫn bởi AI để khi một thương hiệu có được khả năng hiển thị trong câu trả lời AI, khám phá đó có thể dẫn đến tương tác, đánh giá và nhu cầu thay vì một đề cập đơn lẻ.
LightSite AI hỗ trợ công việc này với một nền tảng xây dựng các lớp dữ liệu máy có thể đọc được và theo dõi hiệu suất thương hiệu trong tìm kiếm AI – một công nghệ độc đáo, đang chờ cấp bằng sáng chế. Nền tảng này giúp các tổ chức làm cho trang web của họ dễ dàng hơn cho hệ thống AI hiểu và trích dẫn, và cho phép các đội ngũ theo dõi tần suất thực thể thương hiệu, sản phẩm và chuyên gia xuất hiện trong các phản hồi được tạo ra bởi AI. Thông tin chi tiết hơn có sẵn tại LightSite AI.
Các đội ngũ tiếp thị cũng có thể khám phá các công cụ sẵn sàng AI từ LightSite AI, bao gồm các tiện ích Tối ưu hóa Công cụ Tạo sinh trên trang công cụ tại LightSite AI – Kiểm tra Mức độ Sẵn sàng Tìm kiếm AI của Bạn, giúp các tổ chức kiểm tra khả năng thu thập AI, phạm vi dữ liệu có cấu trúc và các nền tảng kỹ thuật khác cần thiết cho khám phá hiện đại. Chi tiết thêm về nghiên cứu và phương pháp có thể được tìm thấy thông qua theCUBE Research.
Báo cáo nghiên cứu "Xây dựng Giá trị Thương hiệu trong Công cụ AI: Làm thế nào để được Đề xuất bởi LLMs" và thông tin bổ sung về Chỉ số Lợi thế AEO có sẵn từ theCUBE Research và LightSite AI.
Về LightSite AI
LightSite AI giúp các doanh nghiệp và nền tảng kỹ thuật số cải thiện cách họ được nhận diện và đại diện trong tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI. Nền tảng này xây dựng các lớp dữ liệu có cấu trúc và cung cấp phân tích đo lường khả năng hiển thị, độ chính xác và thẩm quyền trên các hệ thống AI chính, cho phép các tổ chức hiểu và cải thiện cách họ xuất hiện trong các câu trả lời được tạo ra bởi AI.
Về theCUBE Research
theCUBE Research là một công ty nghiên cứu và tư vấn độc lập tập trung vào tác động kinh doanh của trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây và công nghệ dữ liệu. Công ty kết hợp hiểu biết của nhà phân tích, bao phủ sự kiện và nghiên cứu gốc để giúp các nhà lãnh đạo công nghệ hiểu sự thay đổi thị trường, đánh giá giải pháp mới nổi và thiết kế chiến lược dựa trên dữ liệu cho sự tăng trưởng.
Thông tin liên hệ
Doanh nghiệp: LightSite AI
Tên liên hệ: Stas Levitan
Email liên hệ: stas@lightsite.ai
Website: https://www.lightsite.ai/
Quốc gia: Israel
