Yapay zeka yaptıSEOEkipler neyi otomatikleştirebilecekleri konusunda iddialı. Daha önce mühendislik desteği gerektiren görevler artık Claude veya ChatGPT'nin yardımıyla çözülebiliyor.
Bu heyecan verici ama aynı zamanda yeni bir sorun da yaratıyor: Her şeyi otomatikleştirebileceğinizi düşünmek. Modern dilde bu genellikle tek bir soruya gelir: Bu yeni aracı mı yapmalıyız yoksa satın mı almalıyız?
Bu yap-satın al ikilemi hiçbir zaman basit olmadı ve yapay zeka bunu daha da karmaşık hale getirdi. Zorluk maliyetin ötesine geçiyor. Güvenlik, bakım, veri erişimi, dahili yetenekler, iş akışı uyumu ve özel bir çözümün bundan altı ay sonra da sürdürülebilir, güvenilir ve kullanışlı kalıp kalmayacağını içerir.
Yapay zeka inşaatın önündeki engelleri nasıl azaltır?
Yapay zeka deney yapmanın önündeki engeli azalttı. Artık teknik bilginiz olmasa bile özel bir GPT oluşturabilir, iş akışı oluşturabilir, veri kaynaklarını bağlayabilir veya dahili bir yapay zeka asistanı oluşturabilirsiniz.
Ancak bu, aynı kişinin önümüzdeki birkaç yıl boyunca güvenilir kalacak bir araç oluşturup bakımını yapabileceği anlamına gelmez.
Çoğu durumda yapay zeka, SEO ekiplerinin verileri analiz etmesine, kalıpları belirlemesine, bilgileri özetlemesine ve eylem önermesine yardımcı olabilir. Çok fazla zaman kazandırabilir ve yapay zekayı görmezden gelen ekipler açıkça geride kalıyor.
Ancak en azından şimdilik yapay zeka, insanlarla aynı şekilde yaratıcı çalışmalar yapmıyor. Mevcut kalıplardan çalışır ve olası çıktıları tahmin eder. Bu gelecekte değişebilir.
Yapay zeka aynı zamanda gizli maliyetlerle de gelir. Dahili olarak oluşturulan araçlar genellikle ücretsiz olarak değerlendirilir çünkü fatura genellikle SEO ekibinin eline geçmez. Ancak bu, token kullanımının, API çağrılarının, altyapının, mühendislik süresinin, güvenlik incelemelerinin ve bakımın maliyetli olmadığı anlamına gelmez.
Bu etkiyi zaten görüyoruz. Reuters bunu şu şekilde tanımladı:kurumsal yapay zeka çıkartma şoku"Şirketler kullanıma dayalı yapay zeka maliyetlerini tahmin etmekte zorlanıyor. TechCrunch ayrıca Uber'in yıllık yapay zeka bütçesini dört ay içinde tükettikten sonra yapay zeka harcamalarına sınır getirdiğini de bildirdi.
Günümüzde pazarlama ekipleri, özellikle mühendislik ekipleriyle karşılaştırıldığında en yoğun yapay zeka kullanıcısı değil. Ancak bu hızla değişebilir.
Kullanım arttıkça faturalar da artacaktır. Bu, doğal olarak şirketlerin hangi yapay zeka araçlarının ve yapay zeka destekli iş akışlarının değer yarattığını, hangilerinin yalnızca bütçe tükettiğini sormasını sağlayacaktır.
Markanızın yapay zeka aramasında nerede göründüğünü, rakiplerin nerede kazandığını ve yapay zekanın önerdiği cevap olmak için ne gerektiğini görün.
Neye ihtiyacınız olduğunu tanımlayarak başlayın
SEO ekiplerinin, inşa mı yoksa satın mı alacağına karar vermeden önce gerçekten neye ihtiyaç duyduklarını tanımlamaları gerekir.
Yapay zeka ve otomasyonu kullanmanın farklı yolları
Birçok ekip bu çözümleri bir arada gruplandırır ancak maliyet, karmaşıklık ve bakım gereksinimleri açısından önemli ölçüde farklılık gösterir.
- Özel bir araç:Genellikle mühendislik desteğine ihtiyaç duyan daha karmaşık bir iç sistem. Çoğunlukla otomasyonla ilgilidir ancak yapay zeka yönü de olabilir.
- Özel bir iş akışı:Özel GPT, Claude projesi, e-tablo, raporlama şablonu vb. gibi farklı araçlarla oluşturulmuş tekrarlanabilir bir süreç. Genellikle otomasyonu (örneğin, bir yapay zeka aracında zamanlanmış bir görevi) içerir ve genellikle bir yapay zeka katmanına sahiptir.
- SaaS'ın üstünde özel bir katman:Mevcut araçlardaki verileri kullanma ve bunları kendi raporlama, önceliklendirme veya öneri iş akışınıza göre şekillendirme.
- Gerçek bir yapay zeka ajanı:Daha otonom aksiyon alabilen bir sistem. Örneğin Slack'inizi tarayabilir ve hala beklediğiniz kişileri takip edebilir.
Bunlar aynı değildir ancak insanlar sıklıkla bunları yanlış etiketler. Her şeyi "Yapay Zeka aracısı" olarak adlandırmak kafa karışıklığı yaratır ve maliyet ve karmaşıklık konusunda yanlış tahminlere yol açabilir.
Tekrarlayan, bağlam açısından zengin görevleri arayın
Hala deneme aşamasındayız. Ekibimizin oluşturduğu şeylerin çoğu, çok fazla manuel çalışma gerektiren günlük görevlere odaklanıyor.
Örneğin, içeriğimizin kişiliklerimiz ve onların sorunlu noktalarıyla eşleşip eşleşmediğini değerlendiren özel bir GPT oluşturduk. Amaç, insan metin yazarının veya incelemecinin yerini almak değildir. Bir parçanın jenerik kalıp kalmadığını ve birkaç eklemenin onu daha alakalı hale getirip getiremeyeceğini belirlemektir.
Ayrıca çeviriler, aylık raporlama ve toplantı notları, Slack ve Jira'yı birleştiren haftalık özet için de yapay zeka kullanıyoruz ve Jira'ya bir görev eklemeyi kaçırıp kaçırmadığımı veya hala nerede takip etmem gerektiğini görmeme yardımcı oluyor.
En son iş akışlarımızdan biri, kaydedilen şirket içi toplantıları organize açılış sayfası özetlerine dönüştürüyor.
Bu tür görevler yapay zeka destekli özel iş akışları için iyi adaylardır çünkü dahili bağlama, tekrarlanabilir süreçlere ve şirkete özgü bilgilere dayanırlar.
Her şey inşa edilmemeli
Ekibimizden bir örnek, meslektaşımın titreşim kodladığı bir hızlı izleme aracıydı. Bir başlangıç noktası olarak işe yaradı. Ancak veri sunumu mükemmel değildi ve ek manuel adımlar olmadan bir trend grafiği oluşturmak zordu.
Kısa sürede bu bir bakım yükü haline geldi çünkü LLM araçlarının herhangi birindeki her harici değişiklik düzeltmeler gerektiriyordu ve bunun için mühendislik yardımına ihtiyacımız vardı.
Asıl sorun güvenilirlikti. Yapay zeka görünürlüğü ve anında takip için tek bir yerde, zaman içinde analiz edebileceğimiz bir şekilde sunulan tutarlı verilere ihtiyacımız vardı. Bu nedenle kendi sürümümüzü korumaya devam etmek yerine Peec AI gibi özel bir platforma geçtik.
Bu deney hâlâ değerliydi. Sorunu, karmaşıklığı ve harici bir satıcıdan gerçekten ihtiyacımız olan özellikleri anlamamıza yardımcı oldu.
Ve bu da benim tavsiyelerimden biri: İster şirket içinde bir araç oluşturmak ister bir araç satın almak isteyin, her zaman piyasada halihazırda mevcut olanı test edin. Ancak o zaman gerçekte neye ihtiyacınız olduğunu gerçekten anlayacaksınız. 10 özelliğe ihtiyacınız olduğunu düşünebilirsiniz, ancak yalnızca üçünü kullandığınızı fark edeceksiniz.
Sıralama ve AI görünürlük takibi ve web sitesi taraması gibi iş açısından kritik araçlar için, özel teknik desteği olmayan küçük SEO ekipleri genellikle sıfırdan oluşturma konusunda dikkatli olmalıdır. Veriler karar vermede temel teşkil ediyorsa, güvenilirlik ana karar faktörünüz olmalıdır.
Verilerinizin halihazırda bulunduğu yerde yapay zekayı kullanın
Tarayıcıyı, sıralama izleyiciyi veya AI görünürlük platformunu satın alın. Ardından şirket içi çabalarınızı, bu araçlardaki verileri GA ve GSC hesaplarınız ve hatta CRM verileriniz gibi özel bilgilere bağlamaya odaklayın. Bağlandıktan sonra, tüm bu kaynakları birleştiren ve her şeyi tek bir yerde analiz etmenize olanak tanıyan raporlar oluşturun.
MCP bağlantıları da dikkate alınmaya değerdir.Model Bağlam ProtokolüAI uygulamalarını harici sistemlere, veri kaynaklarına, araçlara ve iş akışlarına bağlamak için açık bir standarttır. MCP sunucularıyla, birincil araçlarınızdaki verileri doğrudan yapay zekayı kullanarak analiz edebilir ve mevcut iş akışlarınızı bir sonraki seviyeye taşıyabilirsiniz.
Bu, kodlamayı öğrenmeniz gerektiği anlamına gelmez. Ancak doğru soruları sorabilecek kadar bilgi sahibi olmaları gerekir.
Bir araç dahili bir bilgi tabanına, müşteri verilerine veya özel bir araştırmaya bağlanırsa bunun bir güvenlik riski oluşturabileceğinin farkında olmalısınız. Ve şirketin, hassas bilgilerin ifşa edilmesi riskine girmek yerine size destek olması için bir mühendis görevlendirmesinin daha iyi olduğu ortaya çıkabilir.
Özel bir araç kullanmaya karar verdiğinizde şirketiniz için nihai maliyetin ne olacağını da anlamalısınız. Fatura SEO'ya uymadığı için özel araçlar ücretsiz değildir. Mühendislik süresi, güvenlik incelemeleri, AI belirteçleri ve API kullanımı maliyetin bir parçasıdır.
SEO ekipleri, liderlikten bir araç istemeden önce iş akışı sorununu, beklenen değeri, satın alma maliyetini tahmini inşaat maliyetiyle karşılaştırmalı olarak ve hiçbir şey yapılmazsa ne olabileceğini açıklayabilmelidir.
En iyi istekler şu şekilde başlamaz: "Bu araca ihtiyacımız var."
Şöyle başlıyorlar: "Sorun şu, neden önemli, işte test ettiğimiz şey ve bunu çözebileceğimizi düşündüğümüz en iyi yol."
İlk önce neyin inşa edileceğine nasıl öncelik verilir?
Her durum için işe yarayacak tek bir önceliklendirme matrisi yoktur.
Bir web sitesi tarayıcısı, içerik değerlendirme aracı, rapor oluşturucu veya rekabetçi bir istihbarat sistemi aynı kriterlere göre değerlendirilemez.
Birden fazla araca ihtiyacınız olduğunu düşündüğünüz bir durumdaysanız mevcut iş akışınızı ve ideal durumunuzun nasıl göründüğünü haritalandırarak başlayın.
Bunu yaptığınızda desenler netleşecektir. Çoğunlukla en güçlü öncelikleriniz iki gruba ayrılır.
Bunlardan ilki, gelir yaratmayı destekleyebilecek araçlardır. SEO ekipleri genellikle pazarlama organizasyonunun bir parçasıdır ve pazarlamanın görünürlük veya potansiyel müşteriler getirmesi beklenir. Bir araç içerik fırsatlarını belirlemeye, dönüşüm oranlarını iyileştirmeye, yapay zeka görünürlüğünü artırmaya veya rakiplerle arasındaki boşlukları ortaya çıkarmaya yardımcı olabiliyorsa bir öncelik olarak görülebilir.
İkinci grup, tekrarlanan manuel işleri en aza indirmenize yardımcı olabilecek iş akışları ve araçlardır. Bu kategori gelir yaratmayabilir ancak ekibinize daha stratejik çalışmalara odaklanmaları için zaman kazandıracaktır.
Hızlı galibiyetlerin de önemli olduğunu unutmayın. Paydaşlar sonuçları görmek için üç ay beklemek istemiyor. Üç haftada değer getirebilecek daha küçük bir proje, güven oluşturmanıza yardımcı olacak ve daha büyük girişimler için destek almanızı kolaylaştıracaktır.
Ekipler arası değer de kararınızın bir parçası olmalıdır.
SEO sorunları genellikle yalnızca ekibiniz için sorun değildir. Örneğin rekabet istihbaratı PPC, ABM, içerik, ürün pazarlaması ve satışlar için de önemlidir. Birkaç takım aynı acıyı paylaşırsa iş durumu daha da güçlenir.
Bu nedenle, gerektiğinde ekipler arası senkronizasyon katmanı olarak hareket etmekten korkmayın. Daha önce birlikte çalıştığınız ekiplerle konuşun ve onların iş akışlarını, sorunlu noktalarını ve ihtiyaçlarınızın nerede örtüştüğünü anlamaya çalışın.
Ve unutmayın, en iyi araç her zaman en iddialı olan olmayabilir. Küçük bir şeyle başlamak çoğu zaman en akıllıca harekettir.
Yapay zeka aramalarında görünürlüğünüzü takip edin, kaçırılan fırsatları ortaya çıkarın ve müşterilerin soru sorduğu yerlerde varlığınızı artırın.
İyi kararlar doğru kapsam belirlemeyle başlar
Yapay zeka inşaatı kolaylaştırdı ancak bu, gerçekten neyin inşa edilmesi gerektiğini düşünmenize gerek olmadığı anlamına gelmiyor.
İnşa etmeye, satın almaya veya özelleştirmeye karar vermeden önce işin kapsamını uygun şekilde belirlemek için zaman ayırın.
- Sorunu, beklediğiniz değeri, çözümü kimin kullanacağını ve lansmandan sonra çözümü kimin sürdüreceğini anlayın.
- Takımınızla ve diğer takımlarla konuşun. Bunun yalnızca bir SEO sorunu mu yoksa daha geniş bir iş sorunu mu olduğunu belirleyin.
- Yapay zeka bunu mümkün kıldığı için inşa etmeyin. Demo etkileyici görünüyor diye satın almayın.
Uygun kapsam belirleme olmadan, iş akışınıza uymayan pahalı bir SaaS aracına veya ekibinizin bakımını yapamayacağı dahili bir araca sahip olabilirsiniz.
Her zaman önce düşün. Kapsamı doğru bir şekilde belirlemek için yeterli zaman ayırın. Daha sonra inşa etmeye, satın almaya veya özelleştirmeye karar verin.
