Bağlantı kurmanın gelişmesi gerekiyor.
SEO'lar yıllarca görünürlüğü anahtar kelimeler, sıralamalar, bağlantılar ve tıklama trafiği aracılığıyla ölçtüler.
Bunlar hala önemli.
Ancak dönüş sinyali özellikle huninin üst kısmında zayıfladı.
Daha büyük değişim, potansiyel müşterilerinizin sorunları nasıl çözdüğüdür. Alıcıların* artık bir soruyu, kısıtlamayı, korkuyu veya şüpheyi bir anahtar kelimeye sıkıştırması gerekmiyor. Yapay zeka sistemlerine doğal dilde sorular sorabilir, bağlam ekleyebilir ve kendi durumları için en iyi kararı vermek için neye ihtiyaç duyduklarını açıklayabilirler.
Ekipler bu vardiyada uyursa eski SEO ölçümleriyle açıklayamayacakları görünürlük kabuslarıyla uyanacaklar.
Bu, bağlantı oluşturucuların işini değiştirir.
Gol hiç olmadıSadecedaha fazla bağlantı. Dönüşen sayfalarda görünürlük kazanmak için bağlantı oluşturuculara ihtiyaç vardı.
Artık karara yaklaşmamız gerekiyor: Alıcının hangi bilgiye ihtiyacı olduğu, bu bilginin mevcut olup olmadığı ve yapay zeka sistemlerinin hangi kaynakları alabileceği, güvenebileceği ve kullanabileceği.
Bağlantı oluşturmanın alıntı optimizasyonuna dönüşmesi gerekiyor.
*Alıcı, teklifinizin çözmeye yardımcı olabileceği bir sorunu çözmeye çalışan uygulayıcılar, paydaşlar ve karar katılımcılarının kısaltmasıdır.
Yapay zeka araması SEO görünürlüğünün anlamını değiştiriyor
Hâlâ dönüşüm hunisinin üst kısmındaki görünürlüğe aşırı odaklanmış mısınız?
O dönem bitmedi ama aynı etkiyi yaratmıyor.
Alıcıyla alakalı geniş kapsamlı konuların sıralaması yine de yardımcı olabilir. Karar aşamasındaki bir istemin yeni bilgiye ihtiyaç duyması durumunda, yapay zeka sistemlerinin aldığı ilgili aramalar ve kaynaklardaki görünürlük de aynı şekilde olabilir.
SEO temelleri hala önemlidir: faydalı içerik, güvenilir referanslar, otorite, kaynak tutarlılığı, netlik ve güçlü bağlantılar.
Ancak eski zincir (bağlantıyı kazanın, sıralamayı destekleyin, tıklamayı alın, etkiyi kanıtlayın) zayıfladı.
SEO ve bağlantı kurma, anahtar kelimeler etrafında tam bir işletim modeli oluşturdu çünkü anahtar kelimeler bizim için mevcut olan ölçüm birimiydi.
Ancak anahtar kelimeler her zaman asıl sorunun sıkıştırılmış versiyonuydu.
Bir kişinin bir sorusu, bir kısıtlaması, bir korkusu, vermesi gereken bir kararı ya da yapılması gereken bir işi vardı. Aramayı kullanmak için bunu bir anahtar kelimeye çevirmeleri gerekiyordu.
Yapay zeka bu davranışı değiştirir. İnsanlar yapabilirdoğal dilde sor, önceki etkileşimlerden bağlam ekleyin ve neyi çözmeye çalıştıklarını, zaten bildiklerini ve nerede takılıp kaldıklarını açıklayın.
Bu kulağa basit geliyor ancak SEO ekipleri için daha derin bir zihniyet değişimi yaratıyor. İşin, anahtar kelime için sıralama yapmaktan, kişinin temel sorunu çözmesine yardımcı olmaya doğru değişmesi gerekiyor.
Alıntı optimizasyonunun temeli budur: Başka bir bağlantıyı işin tamamı olarak ele almak yerine, yapay zeka sistemlerinin karar için yararlı kaynak materyal bulmasına yardımcı olmak.
Yapay zeka, alıcılarınızın satışlara sorduğu soruları ortaya çıkarıyor
Bunu başarılı kurumsal markalarda gördükArama görünürlüğü çok yüksek olan ancak alıcılar çözümleri değerlendirmek için yapay zeka araçlarını kullandığında temel yanıtlarda görünmeyenler.
İşletme, çok sayıda anahtar kelime için sıralamada yer alıyor ve milyonlarca site ziyaretçisi alıyor.
Daha sonra kuruluş içinden biri, alıcının sıkıntılı noktası ve hizmetiyle ilgili belirli bir soru sordu ve marka, yanıtlar arasında yer almadı.
Rakipler yaptı.
Google'ın Yapay Zeka Modu, markalarını bu spesifik alıcı soruları için önde gelen bir çözüm olarak güvenle tanımlamak, alıntı yapmak, dahil etmek ve tavsiye etmek için yeterli bağlamdan yoksun olduğundan bunları ortaya çıkarmadı.
Bunlar anahtar kelimeye dayalı sorular değildir. Bunlar, yalnızca satış görüşmeleri sırasında ortaya çıkan, alıcı tarafı sorularıdır: alıcıların derinlemesine değerlendirip durum tespiti yaptıktan sonra sorduğu açıklama, uygunluk, kullanım senaryosu, kanıt ve uygulama soruları.
Geleneksel olarak bu bilgi satış temsilcilerinin kafasında ve birkaç dahili satış etkinleştirme varlığında yaşardı. Alıcının özel ihtiyaçlarını anlamak ve bunları hizmetle eşleştirmek için aramalar sırasında bağlamı kullanıyorlardı.
Alıcılar artık seçenekleri kısa listeye alırken bu araştırmayı yapıyor (son davranışsal çalışmamız bunu doğruluyorDAI modu ve AIO'lar sayesinde alıcı davranışının değiştiğibeslenir).
Bağlantı oluşturucunun görevi (evet, bu bize bağlı… yayıncılarla hâlâ ön saflardayız) artık bu bilgiyi kuruluşun dışına çıkarmak ve bunu AI araçlarının yanıtlar için incelediği yerlerde kullanmaktır.
Sadece geri bağlantılar değil.
Bu, bağlantı oluşturucuların önemli satış ve uygulama teşhis bilgilerine erişmeleri gerektiği anlamına gelir.
Bu sorular ortaya çıktığında, anahtar kelime kapsamı tek başına bunu yapmayacaktır.
Talebi gösterebilir ancak alıcının bir öneriye güvenmeden önce neyi anlaması gerektiğini göstermez. Ayrıca alıcıların sormayı bilmediği soruları da kapsamıyor (FLUQ dediğimizbeslenir).
Karar düzeyindeki eksik bilgiler, yapay zeka sistemlerinin markayı dahil etmeden, karşılaştırmadan veya alıntı yapmadan önce bulması gereken şeydir.
Alıntılar cevaptan önce başlar
Anahtar kelime kapsamı alıcının karar sorularını kaçırıyorsa yapay zeka sistemleri bunları yanıtlayacak materyali nereden bulacak?
BOFU istemlerini izlemebu yüzeyi incelememize yardımcı olur.
Alıcıların tipini tam olarak göstermez. Kimse bu verileri alamaz. Son araştırmalar, sentetik yönlendirmelerin, gerçek alıcı niyetini modellediğinde hala yararlı bir sinyal verebileceğini öne sürüyor.ancak tek bir koşuyu (veya 100 koşuyu) gerçekmiş gibi değerlendirmemeliyizHer gün
“Alıcının sorununu temsil eden bir bilgi istemi sorduğumuzda sistem hangi kaynaklara ulaşıyor?” diye sorarak başlıyorsunuz.
Bağlantı kurma işinin değiştiği yer burasıdır.
Bu cevaplarda alıntı yapılan sayfalara bakmanız ve sisteme tahmin etmeden cevap vermek için yeterli ayrıntıyı verip vermediklerini sormanız gerekir:
- Teklifi açıklıyorlar mı?
- Seçenekleri karşılaştırıyorlar mı?
- Kullanım durumunu gösteriyorlar mı?
- Kanıt içeriyorlar mı?
Kaynak karışımı bilgi istemine, sektöre ve amaca göre değişir.
Dönüşüm hunisinin alt kısmında sıklıkla AI araçlarının LinkedIn, YouTube'dan alıntı yaptığını görüyoruz.üçüncü taraf karşılaştırma sayfalarıdiye soruyorlar.mikrositlerve alıcıların isteklerine yanıt olarak rakiplerden veya pazardaki satıcılardan TONS içerik. Bazı segmentlerde hükümet belgelerini ve kılavuzlarını görüyoruz
Pazardaki satıcılar genellikle en büyük alıntı grubunu oluşturur.
Yapay zeka sistemleri, minimum düzeyde bilgi işlemle (tıpkı insanlar gibi) hızlı bir şekilde alıp uygulayabilecekleri şeyleri kullanır. Halihazırda oluşturulmuş tablonun, karşılaştırmanın, çerçevenin veya yapının bulunduğu bir sayfa, sisteme kullanılacak bir şey sağlar.
İşiniz bağlantı kazanmakVeYapay zeka sistemlerinin referans alabileceği materyali iyileştirinöncecevaba hangi markaların ait olduğuna karar veriyorlar. Alıntı optimizasyonu yanıttan önce başlar.
Önemli not:Tek bir komut istemini fazla okumayın.İstemleri birden çok kez izleyintekrarlanan boşlukları aramak için. Bir marka değerli bir ipucu kategorisinden kaybolursa, bu yokluk size araştıracak bir alan sağlar.
Alıntı optimizasyonu: Bağlantı oluşturmanın gelecekteki durumu
Alıntı optimizasyonu, AI yanıtlarını etkileyen sayfaları ve web sitelerini belirlemek ve ardından teklifinizden bahsetme biçimlerini iyileştirmek anlamına gelir. Dolayısıyla marka daha tutarlı, daha doğru ve daha iyi bir bağlamda görünür.
Bu yaklaşımı işlevselleştirmenin basit bir yolu,PARSE'yi hatırla:
SEO'lar ve bağlantı oluşturucular için başlangıç noktası, istem odaklı kaynak araştırmasıdır:
- Alıcının sorunu için önemli olan markasız istemleri takip edin.
- Bunları bir kereden fazla çalıştırın.
- Sistemin tekrar tekrar hangi sayfa ve alan adlarından alıntı yaptığına bakın.
- Bu sayfaları inceleyin.
Sormalısın:
- Cevabı hangi kaynaklar şekillendiriyor?
- Hangileri seçenekleri karşılaştırır?
- Hangilerinin sistemin kullanabileceği bir tablosu, listesi, çerçevesi veya açıklaması var?
- Hangileri rakiplerden bahsediyor ama sizi dışarıda bırakıyor?
- Hangileri neden ait olduğunuzu açıklamak için yeterli bağlam olmadan sizden bahsediyor?
Bu yaklaşım, bağlantı oluşturuculara farklı türde bir hedef listesi sağlar. Amacınız yalnızca başka bir geri bağlantı sağlamak değildir. Bu, yapay zeka sistemlerinin cevaba hangi markaların ait olduğuna karar vermeden önce kullanabileceği kaynak materyali iyileştirmektir.
Bu, markayı alıntı yapılan bir sayfaya eklemek, mevcut bir sözü iyileştirmek, ince bir karşılaştırmayı daha net bir karşılaştırmayla değiştirmek, bir tablo, grafik, kısa açıklama veya sayfaya çalışmak için daha yararlı materyal sağlayan başka bir varlık yığınına katkıda bulunmak anlamına gelebilir.
Buna hala bağlantılar dahildir.
Bağlantıyı geride bırakmıyoruz.
Ancak markadan bahsetmek ve bağlantı metni tek başına çok zayıftır.
Bağlantı bağlamına ihtiyacınız var:Bağlantının etrafındaki, sistemin sözün değerini anlamasına yardımcı olan faydalı materyal.
İster şirket içinde olun ister bağlantı oluşturucularla çalışıyor olun, bir geri bağlantıdan daha fazlasını istemeniz gerekir.
Bir geri bağlantı artı bağlantı bağlamı isteyin: AI alıntısı oluşturmaya yardımcı olabilecek yararlı bir bağlam parçası. Bu parça en azından teklifi, kullanım durumunu, kime yardımcı olduğunu ve neden cevaba ait olduğunu açıklamalıdır.
Bu, bağlantı oluşturmadan alıntı optimizasyonuna ve artan arama VE Yapay Zeka görünürlüğüne doğru ilk geçiştir.
