Eskiden Google aramaları bir soru dünyası açardı. Aradınız, bağlantıları incelediniz ve kendi sonucunuza vardınız.
-Yapay Zekaya Genel Bakış,ChatGPT, Şaşkınlık ve diğer yapay zeka platformları birden fazla kaynağı tek bir sentezlenmiş yanıta sıkıştırır. Bu süreçte, nüans düzleştirilir ve belirli bakış açıları aşırı temsil edilebilir.
Bu, temel bir değişime işaret ediyorOnline İtibar Yönetimi. Arama motorları artık ortaya çıkardıkları bilgileri şekillendiriyor. Sonuç, kullanıcıların temel kaynakları ziyaret etmeden yapay zeka tarafından oluşturulan cevapları kabul ettiği sıfır tıklama davranışında bir artıştır.
Markalar için bu, riskleri değiştirir. Görünürlük artık etkiyi garanti etmiyor. Anlatı farklı bir hikaye anlatıyorsa, 1 numaralı sıralama bile atlanabilir.
AI anlatı oluşumu: AI sistemleri kullanıcılara cevaplarını nasıl sunar?
Yapay zeka arama motorları artık cevap vermek için yeni bir model izliyor. Bu makalenin hatırına, buna yapay zeka anlatı oluşumu diyeceğiz. İşleyiş şu şekildedir.
Kaynak havuzu oluşturma
Yapay zeka sistemleri çok çeşitli kaynaklardan gelir. Güvenilir, hakemli içerik bekleyebilirsiniz, ancak bunlar genellikle Reddit, YouTube, inceleme platformları, şikayet forumları ve Instagram ve TikTok gibi sosyal medya sitelerinden gelir.
Sinyal ağırlıklandırma
Tüm kaynaklar eşit ağırlık taşımaz. Tek bir güvenilir kaynak, büyük miktarda düşük kaliteli içerikten daha ağır basabilir. Örneğin, olumsuz incelemelerle dolu oldukça aktif bir Reddit dizisi, Wikipedia gibi doğruluğu kontrol edilmiş bir kaynaktan daha iyi performans gösterebilir.
Anlatı sıkıştırma
Yapay zeka, düzinelerce girdiyi kısa, sindirilebilir bir özet halinde yoğunlaştırır. Süreçte nüans kaybolur ve saçak vakaları baskın temalar haline gelebilir. Karmaşık bir itibar şu şekilde azaltılabilir: "Kullanıcılar bu şirketin güvenilir olmadığını söylüyor ."
Devam eden güçlendirme
Bu özetler kontrol altında tutulmaz. Tüm platformlarda ekran görüntüsü alınır, paylaşılır ve tekrarlanır. Bu tekrarlar, gelecekteki yapay zeka çıktılarında aynı anlatıyı pekiştiren yeni girdiler haline gelir.
Daha çok araştırOtorite dönemi: Yapay zeka aramada neyin sıralandığını nasıl yeniden şekillendiriyor?
Bir finans şirketinin yapay zeka aramasındaki sağlam itibarı nasıl ortaya çıktı?
Yapay zeka anlatı oluşumunun nasıl çalıştığını görmek için bir kullanım örneğine bakalım.
Şirketim yakın zamanda çevrimiçi itibarını onarmak için bir finans kuruluşuyla çalıştı. Bu örnek için ona Şirket X adını vereceğiz.
Google AI Genel Bakış'ın yükselişiyle X Şirketi için sorunlar ortaya çıktı. Daha önce, geleneksel SERP'ler altında X Şirketi sağlam bir üne sahipti. Google'da inceleme arayan kullanıcılar, çalışanların biyografilerini ve güvenilir kaynaklardan gelen çok sayıda olumlu blog incelemesini içeren güçlü bir şirket web sitesi olan Trustpilot'ta 4,2 puan bulacaklardır.
Google AI Genel Bakış bunu değiştirdi. Nasıl? X Şirketi hakkındaki olumsuz şikayetlere odaklanan eski bir Reddit forumunu yeniden ortaya çıkararak.
Kullanıcılar Google'a "X Şirketi hakkındaki görüşler nasıl?" AI Genel Bakışı net bir yanıt verdi: "X Şirketi, müşteri hizmetleriyle ilgili belirli şikayetlerle birlikte karışık incelemelere sahip." Ancak bu müşteri hizmetleri sorunları neredeyse on yıl önce çözüldü.
AI Genel Bakış, Reddit başlığından çok sayıda inceleme aldı, bunları güçlü olumsuz ifadelerle birleştirdi ve yarı olumsuz bir izlenim oluşturmak için yapılandırılmış olumlu içerik eksikliğini hesaba kattı. X Şirketi’ne dair yeni bir algı oluşturuldu.
Yapay zeka araması neden itibar riskini artırıyor?
Yapay zekanın itibar riskini nasıl etkilediğini daha derinlemesine inceleyebiliriz. Aşağıdakileri göz önünde bulundurun:
- Olumsuz yapay zeka anlatıları nasıl yayılıyor:Geleneksel aramada kullanıcıların olumsuz sonuçlar bulmak için araştırma yapması gerekiyordu. LLM'lerde bu sonuçlar, iftira niteliğinde veya yanlış olsa bile anında ortaya çıkabilir.
- Halüsinasyonlar ve yanlış bilgi:Artık çoğu kullanıcı biliyorYapay zeka halüsinasyonları, ancak fark edilmeleri her zaman kolay değildir. Daha da kötüsü, Yüksek Lisans'lar yanlış iddiaları veya gerçek tutarsızlıkları güvenle sunabilirler.
- Kartopu etkisi:Anlatım güçlendirme bölümünde tartışıldığı gibi, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların ekran görüntüsü alınır, paylaşılır ve platformlar arasında tekrarlanır. Bu tekrarlama ivme kazandırıyor ve ORM firmalarının artık yönetmesi gereken zorluklar yaratıyor.
ORM'de acı bir gerçek ortaya çıktı: En doğru iddia zirveye çıkmıyor. En çok tekrarlanan iddia bunu doğruluyor.
Daha çok araştırÜretken yapay zeka ve iftira: Yeni itibar tehditleri neye benziyor?
Yapay zeka tarafından oluşturulan anlatı oluşumunu denetlemeye yönelik adım adım kılavuz
Yapay zeka tarafından oluşturulan bir anlatının nasıl denetlenebileceğini görmek için başka bir vakayı inceleyelim.
CEO X, bir SaaS şirketinin kurucusudur. Devam eden bir düşünce liderliği varlığına ve sektöründe güçlü bir itibara sahiptir.
Yakın zamanda yayınlanan bir podcast yayınında, bir alıntı bağlamdan çıkarıldı ve çeşitli platformlarda bir araya getirildi. Alıntı bir gerçek olmaktan ziyade bir görüş olarak çerçevelendi. Blog yazıları yazıldı ve Instagram Live tepkileri internette yayıldı.
ChatGPT ve Google AI Genel Bakışı, kısa sürede CEO X'i tartışmalı bir figür haline getirdi.
İşte itibar yönetimi krizine yaklaşmak için adım adım bir kılavuz.
1. Adım: Sorguları eşleme
Arama motorlarının CEO X hakkında neler söylediğini belirleyerek başlıyoruz. ChatGPT ve Google AI Genel Bakışına "CEO X ne dedi?" gibi sorular soruyoruz. ve "CEO X'in mevcut itibarı nedir?" Bu, sorunları analiz etmemize yardımcı olur.
2. Adım: Çıkışları yakalama
CEO X ile ilgili iddiaları tespit ediyoruz. Google AI Genel Bakışı ve ChatGPT, CEO X'i yakın zamanda zevksiz yorumlar yapan tartışmalı bir figür olarak tanımlıyor. Her iki platformda da oluşturulan anlatı olumsuz bir eğilim gösteriyor.
3. Adım: Kaynakları araştırmak
Daha sonra, AI Genel Bakışlarının ve ChatGPT'nin güvendiği kaynakları analiz ediyoruz. Güncelliğini yitirmiş, birbirini tekrar eden veya düşük kaliteli olup olmadığına bakıyoruz. (X Şirketi durumunda son ikisi geçerlidir.)
4. Adım: Anlatı boşluğunu analiz etmek
Yapay zekanın anlatısı ile gerçeklik arasındaki boşluğu tespit ediyoruz.
- CEO X’in gerçek görüşleri neler?
- Alıntının içeriği neydi?
- Peki bu noktaya kadar itibarları neydi?
5. Adım: Kaynakların düzeltilmesi ve değiştirilmesi
Son adım, bu olumsuz kaynakları değiştirmek veya bunlara yanıt vermektir. İddialar doğrudan Reddit, Instagram veya hikayeyi yayan diğer platformlar üzerinden iletilebilir. Yapılandırılmış açıklamalar SSS'ler ve politikalar aracılığıyla da yayınlanmalı ve üçüncü taraf doğrulaması güçlendirilmelidir.
Daha çok araştırYapay zeka, olumsuz incelemelere ve yorumlara yanıt verme şeklimizi nasıl değiştiriyor?
Yeni bir zihniyet: İtibar artık bir çıktı
Yalnızca SEO sıralamalarına odaklanmak artık yeterli değil. Anlatı değişimleri ve çerçeveleme açısından düşünmemiz gerekiyor. Bu aynı zamanda girdiler ve çıktılar açısından düşünmek anlamına da gelir.
Kullanıcılar sayfaları tek tek değerlendirmiyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarla ilgileniyorlar. Kullanıcıların bulduklarını yönetmek yerine, yapay zeka sistemlerinin sunduğu yanıtları yönetmemiz gerekiyor. Bu, bu sistemlerin dayandığı şeyleri güçlendirmek anlamına gelir:
- Yüksek kaliteli birinci taraf içerik yayınlama.
- Güvenilir üçüncü taraf sözlerinin kazanılması.
- Olumlu müşteri yorumlarını güçlendirmek.
- Yanlış bilgiye doğrudan müdahale etmek.
- Yapılandırılmış verilerin iyileştirilmesi.
- Geçerli olduğu durumlarda Vikipedi veya Vikiveri girişlerinin doğru olmasını sağlamak.
