GEO პლატფორმის დახურვა: სჭირდება თუ არა ხელოვნური ინტელექტის ძიებას ცალკე სტრატეგია?

ბენჯამინ ჰოუიმ საკუთარი პლატფორმა Lorelight დახურა, რომელიც ბრენდების ხილვადობას ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმებში, როგორიცაა ChatGPT, Claude და Perplexity, აკონტროლებდა. მისი გადაწყვეტილება ეფუძნება დასკვნას, რომ კომპანიების უმეტესობას ხელოვნური ინტელექტის ძიებაში წარმატებისთვის სპეციალიზებული ინსტრუმენტი არ სჭირდება, რამაც ინდუსტრიაში ფართო დისკუსია გამოიწვია.

ჰოუი თავის ბლოგპოსტში წერს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ასობით პასუხის გაანალიზების შემდეგ, ყველაზე ხშირად ნახსენებ ბრენდებს საერთო მახასიათებლები აქვთ: მაღალი ხარისხის კონტენტი, ავტორიტეტულ გამოცემებში მოხსენიება, მყარი რეპუტაცია და ნამდვილი ექსპერტიზა. „არ არსებობს ცალკე „GEO სტრატეგია“ ან „ხელოვნური ინტელექტის ოპტიმიზაცია“, რომელიც ბრენდის მშენებლობისგან განცალკევებულია. AI მოდელები იმავე კონტენტზე სწავლობენ, რომელიც თქვენს ბრენდს ყველგან აძლიერებს“, – ამბობს ის.

მისი თქმით, Lorelight-ის მომხმარებლებს მოსწონდათ პლატფორმის მიერ მოწოდებული მონაცემები, თუმცა ხშირად წყვეტდნენ მის გამოყენებას, რადგან ეს ინფორმაცია მათ სტრატეგიას არ ცვლიდა. კომპანიები ისედაც მუშაობდნენ ფუნდამენტურ პრინციპებზე, GEO პლატფორმის გარეშეც. ჰოუი მიიჩნევს, რომ ასეთი მონაცემების თვალყურის დევნება უფრო ლოგიკურია, როგორც ერთი სიგნალი ფართო SEO ინსტრუმენტებში, და არა როგორც დამოუკიდებელი პროდუქტი.

ამ გადაწყვეტილებამ მარკეტოლოგების აზრი ორად გაყო. SEO პროფესიონალების ნაწილმა მოიწონა ფუნდამენტურ პრინციპებზე დაბრუნების იდეა. სხვები კი ამტკიცებენ, რომ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტებიდან მიღებული ტრაფიკი ახალი და მნიშვნელოვანი არხია, რომელიც ცალკე გაზომვასა და ანალიზს საჭიროებს. ეს დაპირისპირება ასახავს ინდუსტრიაში არსებულ გაურკვევლობას AI ძიების მომავალთან დაკავშირებით.

მთავარი სირთულე გაზომვის პროცესს უკავშირდება, რადგან ასისტენტები ტრადიციული საძიებო სისტემებისგან განსხვავებულად მუშაობენ. ისინი ბრენდებს ორ ძირითად გზას სთავაზობენ: პასუხებში პირდაპირი წყაროების მითითებითა და ბმულების განთავსებით, ან მომხმარებლებისთვის ნაცნობი ვებ-შედეგებისკენ მიმართვით. ტრაფიკის წყაროს დადგენა კი რთულია, რადგან ყველა ასისტენტი არ გზავნის მკაფიო რეფერალურ მონაცემებს.

ამ პრობლემის გადასაჭრელად გუნდები ხშირად რამდენიმე მეთოდს ერთად იყენებენ: UTM თეგებს გაზიარებულ ბმულებზე, ბრენდირებული საძიებო მოთხოვნების ზრდის მონიტორინგს, პირდაპირი ტრაფიკის ანალიზს და კონვერსიების ანგარიშებს, რათა ერთობლივად შეაფასონ „LLM-ის გავლენა“. ეს ფრაგმენტული მიდგომა ცალკეულ შემთხვევებს დამაჯერებელს ხდის, მაგრამ უნივერსალური დასკვნების გაკეთებას ართულებს.

საბოლოოდ, მთავარი კითხვაა: სჭირდება თუ არა ხელოვნური ინტელექტის ძიებას ოპტიმიზაციის საკუთარი ჩარჩო, თუ ის უბრალოდ იმავე ძლიერ ბრენდ-სიგნალებზე რეაგირებს? თუ ჰოუი მართალია, დამოუკიდებელი GEO ინსტრუმენტები მხოლოდ საინტერესო, მაგრამ სტრატეგიულად უსარგებლო მონაცემებს მოგვცემს. თუ მისი ოპონენტები მართლები არიან, კომპანიები კარგავენ მნიშვნელოვან შესაძლებლობებს.

სავარაუდოდ, SEO პლატფორმები გააგრძელებენ „ხელოვნური ინტელექტის ხილვადობის“ ინტეგრირებას არსებულ ანალიტიკურ ინსტრუმენტებში, ნაცვლად ახალი კატეგორიის შექმნისა. ბიზნესისთვის ყველაზე უსაფრთხო გზაა, განაგრძოს ბრენდის გაძლიერებაზე მუშაობა, რასაც AI ასისტენტები ისედაც აფასებენ, და პარალელურად, გამოსცადოს სპეციფიკური საზომი ინსტრუმენტები იქ, სადაც ეს ყველაზე მეტად გამართლებულია.