Ορατότητα στις μηχανές αναζήτησης AI: Τι γνωρίζουμε μέχρι στιγμής

Εισαγωγή

Η ορατότητα αναζήτησης AI είναι ένα καυτό θέμα τον τελευταίο καιρό. Η ανάπτυξη εργαλείων, μηχανών και χαρακτηριστικών SERP που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει γρήγορα τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι βρίσκουν και αλληλεπιδρούν με τις πληροφορίες στο διαδίκτυο. Σύμφωνα με το Pew Research Center, περίπου το 58% των χρηστών πραγματοποιούν τουλάχιστον μία συνεδρία στο Google που παρέχει μια επισκόπηση AI. Επιπλέον, οι χρήστες που συνάντησαν μια απάντηση παραγόμενη από AI ανέφεραν ότι έκαναν κλικ σε έναν παραδοσιακό σύνδεσμο SERP μόνο στο 8% των συνεδριών τους.

Η αυξανόμενη εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη κατά την αναζήτηση πληροφοριών στο διαδίκτυο και η άνοδος των εμπειριών μηδενικού κλικ σημαίνουν ότι η παραδοσιακή ορατότητα των μηχανών αναζήτησης δεν είναι πλέον επαρκής για την ανάπτυξη και τη βιωσιμότητα των επιχειρήσεων. Τώρα, πρέπει να εμφανίσετε το περιεχόμενό σας στις απαντήσεις AI για να παραμείνετε ανταγωνιστικοί. Αλλά τι ακριβώς γνωρίζουμε μέχρι στιγμής για τη βελτιστοποίηση αναζήτησης με AI; Ας το ανακαλύψουμε!

Τι είναι η αναζήτηση με τεχνητή νοημοσύνη;

Πηγή: Freepik

Η αναζήτηση AI είναι ένας γενικευμένος όρος που αντιπροσωπεύει κάθε είδους διαδικτυακή αναζήτηση που πραγματοποιείται με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης. Μπορεί να γίνει με τη χρήση αυτόνομων μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) όπως το ChatGPT και το Claude, καθώς και με τη βοήθεια μηχανών που έχουν κατασκευαστεί με βάση αυτά, όπως το Perplexity AI και το Microsoft Copilot. Ο όρος αυτός καλύπτει επίσης συνεδρίες σε παραδοσιακές μηχανές, αλλά με τη βοήθεια λειτουργιών SERP που βασίζονται στην ΤΝ, όπως οι επισκοπήσεις ΤΝ της Google.

Ανεξάρτητα από το εργαλείο που χρησιμοποιείται, το κύριο χαρακτηριστικό μιας τέτοιας αναζήτησης είναι ότι δεν παρέχει στους χρήστες έναν παραδοσιακό κατάλογο πηγών, που κατατάσσονται με βάση την αντιστοιχία λέξεων-κλειδιών και τη συνάφεια. Αντ' αυτού, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί επεξεργασία φυσικής γλώσσας και μηχανική μάθηση για να επεξεργαστεί το ερώτημα του χρήστη και να κατανοήσει την πρόθεση πίσω από αυτό. Με βάση την πρόθεση, η τεχνητή νοημοσύνη συνθέτει μια άμεση απάντηση στο αίτημα ενός ατόμου, παραθέτοντας συνήθως τις αρχικές πηγές από τις οποίες συνέλεξε πληροφορίες.

Το αποτέλεσμα; Ο χρήστης λαμβάνει μια γρήγορη, εξατομικευμένη και άμεση απάντηση στο ερώτημά του, χωρίς να χρειάζεται να ψάξει σε πολλές σελίδες. Αυτός είναι ένας πιο βολικός τρόπος αναζήτησης πληροφοριών, γι' αυτό και όλο και περισσότεροι άνθρωποι τον χρησιμοποιούν. Και, για τις επιχειρήσεις, αυτό σημαίνει την ανάγκη να εφαρμόσουν τη βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης AI εκτός από το παραδοσιακό SEO για να παραμείνουν ορατές στο διαδίκτυο, ακόμη και όταν το κοινό-στόχος τους δεν εξετάζει τις κανονικές SERPs.

Πώς διαφέρει το AI Search SEO από το παραδοσιακό SEO;

Αν και έχουν ορισμένες ομοιότητες, οι παραδοσιακοί και οι αλγόριθμοι AI λειτουργούν διαφορετικά. Τα SERPs που έχουμε συνηθίσει δημιουργούνται με βάση την αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιών. Αντίστοιχα, το παραδοσιακό SEO βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στη στόχευση και την ενσωμάτωση λέξεων-κλειδιών. Από την άλλη πλευρά, η τεχνητή νοημοσύνη εξετάζει βαθύτερα από την ομοιότητα λέξεων-κλειδιών. Αξιολογεί τι θέλει να βρει ο χρήστης -την πρόθεσή του. Ωστόσο, αυτή δεν είναι η μόνη διαφορά.

Ας εξετάσουμε εν συντομία τα κύρια διακριτικά χαρακτηριστικά μεταξύ του παραδοσιακού SEO και του SEO αναζήτησης με τεχνητή νοημοσύνη με βάση όσα γνωρίζουμε:

	Παραδοσιακή βελτιστοποίηση	Βελτιστοποίηση με επίκεντρο την τεχνητή νοημοσύνη
Στόχος	Να κάνετε το περιεχόμενό σας να κατατάσσεται στις SERPs- συνήθως, εστιάζεται στην κατάταξη στα 10 πρώτα αποτελέσματα.	Να εμφανίζεται σε απαντήσεις που δημιουργούνται από AI σε μηχανές, SERPs και συζητήσεις και να αναφέρεται ως πηγή.
Λέξεις-κλειδιά	Επικεντρωθείτε σε δημοφιλείς, υψηλού όγκου (και, συχνά, μικρής έκτασης) λέξεις-κλειδιά που ευθυγραμμίζονται με τη θέση σας.	Επικεντρωθείτε σε λέξεις-κλειδιά μακράς ουράς και συχνή χρήση ερωτήσεων που βασίζονται σε ερωτήσεις.
Πρόθεση χρήστη	Δευτερεύουσα εστίαση.	Πρωταρχική εστίαση.
Γλώσσα και τόνος φωνής	Ανεπίσημη, επίσημη ή σοβαρή, ανάλογα με τη γλώσσα του ΤΑ σας. Μεγάλη έμφαση στη σαφήνεια και την αυθεντικότητα.	Περισσότερο διαλογική για να ταιριάζει με τις εμπειρίες που μοιάζουν με διάλογο και παρέχονται από την τεχνητή νοημοσύνη.

Βασικοί παράγοντες κατάταξης βελτιστοποίησης αναζήτησης AI

Λόγω των διαφορών τους, οι παραδοσιακές και οι μηχανές AI χρησιμοποιούν τελικά διαφορετικούς παράγοντες και σήματα για την κατάταξη του περιεχομένου. Παρόλο που υπάρχουν ακόμη πολλοί άγνωστοι παράγοντες, γνωρίζουμε ήδη τους ακόλουθους πρωταρχικούς παράγοντες που μπορούν να σας βοηθήσουν να εμφανιστείτε στα παραγόμενα αποτελέσματα:

Βάθος περιεχομένου και θεματική αυθεντία

Η παραδοσιακή ορατότητα των μηχανών αναζήτησης εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τη συνάφεια του περιεχομένου σας με ένα συγκεκριμένο ερώτημα χρήστη. Η τεχνητή νοημοσύνη, με τη σειρά της, δίνει προτεραιότητα στην ευρύτερη θεματική αυθεντία. Οι πηγές που παρέχουν σημαντικό βάθος περιεχομένου και καλύπτουν μια ποικιλία συναφών υποθεμάτων έχουν περισσότερες πιθανότητες να βρεθούν στα παραγόμενα αποτελέσματα από ό,τι οι ιστότοποι που δημοσιεύουν περιστασιακά μεμονωμένα άρθρα σε διαφορετικά θέματα. Η θεματική αυθεντία είναι ένα ισχυρό μήνυμα εμπειρογνωμοσύνης και αξιοπιστίας.

Πρωτοτυπία και ποιότητα περιεχομένου

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί και να αναλύσει μεγάλο όγκο περιεχομένου για ένα συγκεκριμένο θέμα μέσα σε σύντομο χρονικό διάστημα. Και εντοπίζει γρήγορα επιφανειακά και χαμηλής ποιότητας αντίγραφα. Στις συνθετικές απαντήσεις της, δίνει προτεραιότητα στις πηγές που προσφέρουν έγκυρες και μοναδικές γνώσεις που προσδίδουν αξία. Ως εκ τούτου, η ποιότητα και η πρωτοτυπία των πληροφοριών παραμένουν κομβικής σημασίας.

Σημασιολογική βελτιστοποίηση και συνάφεια πλαισίου

Σε αντίθεση με τις κανονικές μηχανές, οι μηχανές με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να εξετάσουν το πλαίσιο και τη σημασιολογική βάση ενός άρθρου. Οι αλγόριθμοί τους αναζητούν άρθρα οργανωμένα σε λογικές θεματικές ομάδες που καλύπτουν συναφείς όρους και οντότητες εκτός από την κύρια λέξη-κλειδί-στόχο. Για να μπουν στα παραγόμενα αποτελέσματα, οι ιστότοποι πρέπει να βελτιστοποιήσουν τα κείμενα για σημασιολογικό βάθος και να χρησιμοποιούν λογική εσωτερική σύνδεση.

Μετρήσεις δέσμευσης και εμπειρία χρήστη

Σήματα συμπεριφοράς όπως το ποσοστό αναπήδησης, ο χρόνος παραμονής, το ποσοστό κλικ και το βάθος κύλισης υποδεικνύουν το επίπεδο δέσμευσης και ικανοποίησης των χρηστών. Η τεχνητή νοημοσύνη στις μηχανές αναζήτησης εξετάζει πλέον συχνότερα αυτά τα σήματα. Τα ερμηνεύει ως ένδειξη ότι ένα συγκεκριμένο κομμάτι περιεχομένου ανταποκρίνεται στις προθέσεις των χρηστών και παρέχει θετική εμπειρία, γεγονός που αυξάνει τη δυνατότητα κατάταξης.

Διαδικτυακές αναφορές και αξιοπιστία της μάρκας

Ακριβώς όπως και η παραδοσιακή ορατότητα στις μηχανές αναζήτησης, η ορατότητα στις LLM εξαρτάται επίσης από την αξιοπιστία. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη κοιτάζει πέρα από τα backlinks. Αξιολογεί το συνολικό ψηφιακό αποτύπωμα και τη φήμη μιας μάρκας για να παρέχει αποτελέσματα που ανταποκρίνονται στις ανάγκες των χρηστών. Οι τακτικές αναφορές της μάρκας και η κάλυψη σε μέσα ενημέρωσης της κατηγορίας 1, καθώς και το συναίσθημά τους, βοηθούν στη λήψη αναφορών. Είναι σημαντικό να δημιουργηθεί μια μάρκα με επαληθευμένη αξιοπιστία και τεχνογνωσία στον τομέα.

Σήματα αναγνώσιμα από μηχανήματα και δομημένα δεδομένα

Η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε δεδομένα αναγνώσιμα από μηχανήματα. Προκειμένου να καταστήσετε το περιεχόμενό σας εύκολα κατανοητό γι' αυτήν, πρέπει να εφαρμόσετε μια καθαρή ιεραρχία HTML, μεταδεδομένα και σήμανση Schema. Αυτά τα πράγματα θα βοηθήσουν τις LLM να ερμηνεύσουν και να πλαισιώσουν τις σελίδες σας, γεγονός που μπορεί να αυξήσει την πιθανότητα να εμφανίζονται σε περιλήψεις της τεχνητής νοημοσύνης.

Ορατότητα AI έναντι των παραδοσιακών SERPs

Εάν εφαρμόσετε τις σωστές στρατηγικές βελτιστοποίησης που ταιριάζουν με τους παράγοντες που αναφέρθηκαν παραπάνω, αυτό θα πρέπει να σας βοηθήσει να αρχίσετε να εμφανίζεστε στα παραγόμενα αποτελέσματα και να λαμβάνετε αναφορές ήδη από τώρα. Υπάρχει όμως ένα ακόμη πράγμα που γνωρίζουμε για αυτό το είδος ορατότητας - δεν αυξάνει απαραίτητα την οργανική επισκεψιμότητα.

Όλοι έχουμε συνηθίσει στο γεγονός ότι η κατάταξη στις πρώτες θέσεις των SERPs μπορεί τελικά να σας δώσει περισσότερα κλικ και επισκεψιμότητα. Ωστόσο, δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει πλήρεις και ολοκληρωμένες απαντήσεις, συχνά δεν απαιτεί από τους χρήστες να κάνουν κλικ στις αναφερόμενες πηγές, εκτός αν θέλουν να μάθουν περισσότερα οι ίδιοι. Δηλαδή, το να εμφανίζεται σε περιλήψεις LLM δεν θα σας δώσει απαραίτητα ένα κύμα επισκεψιμότητας. Παρ' όλα αυτά, μπορεί να σας βοηθήσει να ενισχύσετε το κύρος σας και να παραμείνετε στην κορυφή του μυαλού του κοινού σας. Αυτά τα δύο προτερήματα θα καταστούν απαραίτητα στον κόσμο των εμπειριών μηδενικού κλικ.

Πηγή: Δρ: Freepik

Μετρικές βελτιστοποίησης αναζήτησης AI

Έτσι, η βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης με τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ διαφορετική από το SEO όπως το ξέρουμε τώρα. Και επίσης δεν αυξάνει πάντα την επισκεψιμότητα και το CTR σας. Αντίστοιχα, ο ποσοτικός προσδιορισμός της επιτυχίας σας στην ορατότητα αναζήτησης AI θα απαιτήσει εστίαση σε διαφορετικές μετρήσεις, όπως

• Ποσοστό ορατότητας AI
• Βαθμολογία θεματικής αυθεντίας
• Συνολικό κύρος πηγής
• Αναφορά στα παραγόμενα αποτελέσματα
• Συναρτησιακή συνάφεια
• Σημασιολογική κάλυψη
• Δέσμευση και εμπειρία χρήστη
• Συναίσθημα αναφοράς
• Μερίδιο φωνής
• Μετατροπή από την κίνηση με βάση την ΤΝ

Αβεβαιότητες και προκλήσεις

Παρά την ταχεία ανάπτυξή της, η διαδικτυακή αναζήτηση που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να μας δίνει πολλές προκλήσεις και αβεβαιότητες όσον αφορά τον τρόπο με τον οποίο μπορούμε να βελτιστοποιήσουμε την ορατότητά μας για αυτήν. Προς το παρόν, οι βασικοί περιορισμοί της ορατότητας στις μηχανές αναζήτησης περιλαμβάνουν:

• Έλλειψη σαφούς λογικής κατάταξης. Προς το παρόν, μπορούμε μόνο να προβλέψουμε τι αναζητά η τεχνητή νοημοσύνη με βάση τα υπάρχοντα δεδομένα. Ωστόσο, οι αλγόριθμοι εξακολουθούν να εξελίσσονται και δεν υπάρχει ακόμη δομημένη λογική κατάταξης παρόμοια με αυτή που χρησιμοποιείται στα κανονικά SERPs.
• Αστάθεια κατάταξης. Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει δυναμικές και εξατομικευμένες απαντήσεις σε κάθε χρήστη. Αυτό καθιστά σχεδόν αδύνατη τη σταθερή θέση όπως στα SERPs.
• Σφάλματα απόδοσης πηγής. Η τεχνητή νοημοσύνη συνθέτει τόνους δεδομένων σε κάθε απάντηση. Συχνά, χρησιμοποιεί πληροφορίες χωρίς να παραπέμπει στην πηγή, πράγμα που σημαίνει ότι το να εμφανίζεται στα αποτελέσματα δεν σημαίνει πάντα ότι λαμβάνει αναφορές.
• Πτώση των κλικ και της επισκεψιμότητας. Η τεχνητή νοημοσύνη δίνει τη δυνατότητα στους ανθρώπους να καταναλώνουν πληροφορίες χωρίς να επισκέπτονται κανέναν ιστότοπο. Στο εγγύς μέλλον, αυτό θα μπορούσε να σημαίνει μια συγκλονιστική μείωση της επισκεψιμότητας και του όγκου των κλικ. Μελέτες αποκαλύπτουν ότι ακόμη και οι σελίδες που βρίσκονται στην κορυφή της κατάταξης μπορούν να χάσουν το 79% της επισκεψιμότητας εάν το ερώτημα του χρήστη φέρει μια επισκόπηση της Google. Αυτό μπορεί να δημιουργήσει σημαντικά ζητήματα για τις επιχειρήσεις.

Συμπέρασμα

Στις μέρες μας, η ορατότητα της αναζήτησης με τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ευκαιρία που κάθε επιχείρηση πρέπει να εκμεταλλευτεί για να παραμείνει ανταγωνιστική. Αλλάζει ήδη τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι βρίσκουν και αλληλεπιδρούν με τις πληροφορίες στον ιστό. Και αναμένουμε ότι θα αναδιαμορφώσει ολόκληρο το τοπίο του SEO στο εγγύς μέλλον.

Όπως βλέπετε τώρα, υπάρχουν ακόμη πολλές αβεβαιότητες και προκλήσεις που σχετίζονται με τη βελτιστοποίηση της AI. Παρόλο που γνωρίζουμε λίγα πράγματα γι' αυτό, υπάρχουν ακόμα πολλά που πρέπει να μάθουμε για να παραμείνουμε ανταγωνιστικοί και να αναπτυχθούμε στο περιβάλλον μηδενικών κλικ. Χρησιμοποιήστε τις γνώσεις από αυτό το άρθρο για να μπείτε στο σωστό δρόμο ήδη από τώρα και μείνετε συντονισμένοι για περισσότερες ενημερώσεις και γνώσεις σχετικά με αυτό το θέμα.