რას გვეუბნება ასობით საიტის AI ბოტების მონაცემები ხელოვნური ინტელექტის ძიების შესახებ

მარკეტინგული სტრატეგიის ოპტიმიზაციისთვის აუცილებელია ხელოვნური ინტელექტის (AI) ძიების მეტრიკების შეზღუდვების გააზრება და არსებული მონაცემების ეფექტურად გამოყენება. თანამედროვე ციფრულ გარემოში მხოლოდ ზოგად მაჩვენებლებზე დაყრდნობა საკმარისი აღარ არის.

2 სექტემბერს, LightSite AI-ის დამფუძნებელი, სტას ლევიტანი, წარადგენს ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ რას ავლენს ასობით ვებგვერდიდან მიღებული AI ბოტებისა და ქროულერების (crawler) მონაცემები ხელოვნური ინტელექტის ძიების რეალური მუშაობის პრინციპებზე.

რას გაიგებთ სესიის ფარგლებში

• რატომ არის ნახსენები ადგილები (mentions), ციტირებები, ხმის წილი (SOV) და სენტიმენტები მხოლოდ ორიენტირები და არა სანდო KPI-ები ბიუჯეტის შესახებ გადაწყვეტილებების მისაღებად.
• რომელი 4 სიგნალი საკუთარი მონაცემებიდან — მათ შორის AI ქროულერების აქტივობა, AI ბოტების მიერ ათვისებული გვერდები და AI რეფერალური ტრაფიკი — ეხმარება რეალურად ბიუჯეტისა და კონტენტის შესახებ გადაწყვეტილებების მიღებას.
• როგორ უკავშირდება მანქანური ყურადღება (machine attention) ადამიანების ვიზიტებს და რას ნიშნავს ეს პრიორიტეტების განსაზღვრისთვის.
• როგორ გადაიქცეს ეს სიგნალები სამოქმედო გეგმად: რომელი გვერდები უნდა გაუმჯობესდეს, რა ტიპის კონტენტი შეიქმნას და სად უნდა გაძლიერდეს ავტორიტეტი.

სპიკერის შესახებ

სტას ლევიტანი არის LightSite AI-ის დამფუძნებელი. მისი გუნდი ასობით ვებგვერდზე აკვირდება AI ბოტების, ქროულერებისა და აგენტების აქტივობას, რათა გაზომოს, თუ როგორ გარდაიქმნება მანქანური ყურადღება რეალურ ადამიანურ ტრაფიკად. აღნიშნული სესია პირდაპირ ეყრდნობა ამ მონაცემთა ბაზას და არა პლატფორმების მხრიდან მოწოდებულ ხილვადობის სავარაუდო შეფასებებს.

თუ AI ძიების ანგარიშგება მხოლოდ ნახსენებ ადგილებსა და ციტირებებზეა აგებული, ეს სესია დაგეხმარებათ გაარკვიოთ, რა უნდა გაზომოთ მათ ნაცვლად.