Ja vēl nesen galvenais mērķis bija nokļūt Google meklēšanas rezultātu pirmajā lapā, tad šodien arvien svarīgāk kļūst panākt, lai uzņēmums būtu redzams arī mākslīgā intelekta ģenerētajās atbildēs. Arvien vairāk lietotāju atbildes meklē mākslīgā intelekta rīkos, piemēram, ChatGPT, Gemini vai Perplexity, tāpēc rodas jautājums, kā panākt, lai mākslīgā intelekta sistēmas ne tikai atrod informāciju par uzņēmumu, bet arī iesaka to savās atbildēs?
Līdz šim informācijas meklēšana internetā galvenokārt balstījās uz tradicionālajām meklētājprogrammām, piemēram, Google, Microsoft Bing vai Yahoo!, kas lietotājiem piedāvāja plašu saišu sarakstu atbilstoši meklēšanas jautājumam. Lai iegūtu precīzu atbildi un atrastu uzticamu informācijas avotu, lietotājam bieži nācās atvērt vairākas mājaslapas, izvērtēt avotus un salīdzināt informāciju.
Taču AI jeb mākslīgā intelekta (Artificial intelligence) meklētāji, piemēram, ChatGPT, Gemini un Perplexity, būtiski maina informācijas meklēšanas procesu. Tā vietā, lai lietotājs pats pārlūkotu desmitiem mājaslapu, AI sistēmas ģenerē gatavas atbildes, apkopojot gan internetā pieejamo informāciju, gan savus apmācību datus. Turklāt mākslīgā intelekta risinājumi arvien biežāk tiek integrēti arī tradicionālajās meklētājprogrammās, piemēram, Google vai Bing meklēšanas rezultātos.
Kā darbojas AI meklētāji?
AI meklētāju darbības pamatā ir mehānisms, ko sauc par query fan-out. Tas nozīmē, ka AI sistēma vienu lietotāja jautājumu sadala vairākos saistītos apakšjautājumos, pēc tam apkopo informāciju par katru no tiem un pēc tam izveido vienotu, sarunvalodā formulētu atbildi.
Piemēram, ja lietotājs jautātu: “Kādi ir kvalitatīvi un pieejami gultasveļas komplekti?”, AI meklētājs varētu analizēt:
- produktu salīdzinājumus,
- klientu atsauksmes,
- forumu un sociālo tīklu diskusijas,
- cenu salīdzinājumus,
- ekspertu rakstus un blogus.
Lai izveidotu precīzu atbildi, AI sistēmas bieži izmanto pieeju, ko sauc par RAG (Retrieval Augmented Generation). Tā ļauj modelim ne tikai izmantot apmācību laikā iegūtās zināšanas, bet arī izgūt aktuālu informāciju no interneta, lai sniegtu precīzākas un aktuālākas atbildes.
Kā AI uztver zīmolus?
Lai uzņēmums būtu redzams AI meklētājos, svarīgi saprast, no kurienes AI sistēmas iegūst informāciju par zīmoliem un uzņēmumiem. Galvenokārt tiek izmantoti divi informācijas avoti. Pirmkārt, apmācības dati (Training Data).
Tie ir dati, ar kuriem AI modelis sākotnēji ticis apmācīts. Šī informācija palīdz AI sistēmām saprast:
- zīmolu reputāciju,
- popularitāti,
- asociācijas ar konkrētām produktu kategorijām.
Ja zīmols regulāri parādās internetā, medijos un citos uzticamos avotos, AI to biežāk uztver kā kvalitatīvu un uzticamu. Piemēram, AI sistēmas zīmolu “Forum Cinemas” saista ar kino un izklaidi, savukārt “airBaltic” – ar aviāciju, ceļošanu un lidojumiem.
Otrkārt, RAG dati
Papildus apmācību datiem AI sistēmas bieži izmanto arī aktuālo informāciju no interneta. Tas var ietvert:
- cenas,
- produktu specifikācijas,
- klientu atsauksmes,
- forumu un sociālo tīklu diskusijas,
- jaunākos rakstus un salīdzinājumus.
Tas nozīmē, ka pat tad, ja AI modelis nav nesen atjaunināts, tas joprojām var izmantot jaunāko informāciju no tīmekļa.
Kā panākt, lai AI iesaka tieši jūsu uzņēmumu?
Efektīvai GEO (Generative Engine Optimization) stratēģijai jāstrādā divos virzienos vienlaikus:
1. Palieliniet zīmola autoritāti un atpazīstamību
Jūsu uzņēmumam jāparādās:
- medijos,
- blogos,
- nozares portālos,
- ekspertu rakstos,
- sociālajos tīklos.
Tas palīdz AI modeļiem uztvert zīmolu kā uzticamu un populāru. Jo redzamāks zīmols, jo lielāka iespēja, ka to pamanīs un savās atbildēs izmantos arī AI meklētājs.
2. Uzlabojiet redzamību RAG rezultātos
Jūsu mājaslapai jāspēj parādīties AI meklētāju izmantotajos avotos. To iespējams panākt ar:
- kvalitatīvu SEO,
- strukturētu saturu,
- detalizētiem produktu aprakstiem,
- FAQ sadaļām,
- bloga rakstiem,
- klientu atsauksmēm.
SEO (Search Engine Optimization) jeb meklētājprogrammu optimizācija ir darbību kopums, kas uzlabo mājaslapas redzamību tādās meklētājprogrammās kā Google.
Kā iegūt datplūsmu no AI meklētājiem?
1. Sakārtojiet SEO un tehniskos pamatus
Lai AI meklētāji spētu izmantot jūsu saturu, mājaslapai jābūt viegli pieejamai un saprotamai. Lai gan AI meklēšana ievieš jaunas iespējas, tā joprojām balstās uz klasiskajiem SEO principiem. Tas nozīmē:
- ātrs mājaslapas ielādes ātrums,
- mobilajām ierīcēm pielāgots dizains,
- strukturēti virsraksti,
- kvalitatīvs un viegli uztverams saturs.
2. Veidojiet citējamus produktus un saturu
AI dod priekšroku saturam, kuru ir viegli saprast un izmantot atbildēs. Īpaši svarīgi ir:
- skaidri produktu apraksti,
- salīdzinājumi,
- cenu informācija,
- FAQ sadaļas,
- ekspertu raksti.
3. Kļūstiet par primāro informācijas avotu
Publicējiet:
- pētījumus,
- statistiku,
- nozares datus
- oriģinālu analīzi.
AI modeļi daudz biežāk izmanto unikālu informāciju no oriģināliem avotiem
4. Veidojiet kopienu un atsauksmes
Forumi, sociālie tīkli un klientu atsauksmes arvien biežāk kļūst par AI atbilžu avotiem. Aktīva kopiena palīdz stiprināt zīmola uzticamību. Jo vairāk cilvēku internetā apspriež jūsu produktu vai pakalpojumu, jo uzticamāks tas šķiet gan lietotājiem, gan AI sistēmām.
5. Palieliniet pieminējumus uzticamos medijos
Digitālais PR kļūst arvien svarīgāks GEO stratēģijā. Jo biežāk jūsu uzņēmums tiek pieminēts uzticamos avotos, jo lielāka iespēja, ka AI to izmantos savās atbildēs.
6. Tehniskā optimizācija jeb saturs, ko “saprot” AI
Mūsdienās saturu internetā arvien biežāk patērē ne tikai cilvēki, bet arī autonomi AI modeļi, meklēšanas roboti un digitālie aģenti. Lai uzņēmums būtu topirmā izvēle, ir svarīgi nodrošināt, ka saturs ir viegli pieejams, strukturēts un saprotams ne tikai cilvekiem, bet arī mākslīgā intelekta sistēmam, meklēšanas robotiem un digitālajiem aģentiem.
- Strukturēts HTML
HTML (HyperText Markup Language) jeb pamata valoda, ar kuru tiek veidotas mājaslapas. Tā nosaka, kā saturs tiek strukturēts, piemēram, virsraksti, teksti, attēli, pogas un saites.
HTML pats par sevi nerada dizainu vai funkcionalitāti, bet “pasaka pārlūkprogrammai”, kas tieši lapā ir jāattēlo un kāda ir satura nozīme. AI sistēmām īpaši svarīgi ir tas, lai HTML būtu loģiski strukturēts – tas nozīmē, ka katram elementam ir skaidra loma (piemēram, virsraksts, raksts, saraksts vai tabula). Jo skaidrāka ir struktūra, jo vieglāk AI saprot, kas lapā ir svarīgākais. - Markdown teksta formatēšanas veids
Papildus HTML, būtisku lomu spēlē Markdown formāts – vienkārša teksta formatēšanas sistēma, ko plaši izmanto dokumentu, ziņojumu un mākslīgā intelekta instrukciju (promptu) veidošanā. Markdown izmanto vienkāršus simbolus, lai skaidri strukturētu tekstu, piemēram, virsrakstus (##), sarakstus (–), izcēlumus (bold) un citus teksta elementus. Šāda struktūra palīdz ne tikai cilvēkiem vieglāk uztvert informāciju, bet arī mākslīgā intelekta sistēmām ātrāk izprast teksta loģiku un galveno domu.
Kad saturs ir sagatavots Markdown formātā, AI sistēmai nav jāmin, kuri teksta elementi ir svarīgākie, tas uzreiz spēj atpazīt virsrakstus, galvenos punktus un savstarpējo saistību starp informācijas blokiem. Tādējādi labi strukturēts Markdown saturs kļūst par kvalitatīvāku un vieglāk apstrādājamu informācijas avotu.
Apvienojot HTML un Markdown priekšrocības, saturs kļūst gan labi strukturēts, gan vieglāk lasāms. HTML veido mājaslapas pamatu, savukārt Markdown palīdz ātri un vienkārši strukturēt tekstu. Labi strukturēts saturs abos formātos palīdz mākslīgā intelekta modeļiem efektīvāk analizēt informāciju un palielina iespēju, ka tas tiks izmantots kā uzticams avots AI atbildēs.
Secinājumi
AI meklēšana vairs nav nākotnes tendence – tā maina digitālā mārketinga vidi jau šobrīd. Ja agrāk uzņēmumi konkurēja par vietu Google pirmajā meklēšanas rezultātu lapā, tad tagad arvien svarīgāk ir panākt, lai AI sistēmas ne tikai atrod uzņēmuma saturu, bet arī izmanto to savās atbildēs un ieteikumos.
Latvijas uzņēmumiem šī ir iespēja iegūt būtisku priekšrocību jau tagad, jo konkurence AI optimizācijas jomā pagaidām vēl ir salīdzinoši zema. Tie uzņēmumi, kas sāks pielāgoties agrāk, nākotnē būs daudz redzamāki gan tradicionālajās meklētājprogrammās, gan AI balstītajās meklēšanas sistēmās
