“Nihai rehberler” tartışmasız ağır sıklet şampiyonlarıydıSEO. Bunlar, Google'ın algoritmasının içerik değerini ölçme yöntemiyle uyumlu olacak şekilde özel olarak oluşturuldu.
“gökdelen tekniği” bir doktrinin sağlamlaştırılmasına yardımcı oldu: uzunluk = derinlik.
Ancak web devam etti. Arama amacı hızlı yanıtlara yöneldi, yapay zeka doygunluğu bir güvenilirlik sinyali olarak uzunluğu yok etti ve Google'ın sistemleri, nihai kılavuzların üretmek üzere tasarlandığı tek şeyi cezalandırmaya başladı: sıfır bilgi kazanımı.
Peki şimdi ne olacak?
Yeni içerik kısıtlaması, çıkarılabilirliktir ve özetten yayına kadar her yapısal kararı değiştirir.
İçeriğinizde kelime sınırı var: temel bütçe
Gemini gibi yapay zeka motorları, makalenin toplam uzunluğuna bakılmaksızın sorgu temeli için web sayfası başına yaklaşık 380 kelime ayırır. Bu, uyum sağlamanız gereken bir geri alma kısıtlamasıdır.
Çıkarma verileri kesindir:
- 5.000 karakterin altındaki sayfalar: %66 AI çıkarma oranı.
- 20.000 karakterin üzerindeki sayfalar: %12 AI çıkarma oranı.
Üretken sistemler artık birçok soruyu tıklamaya gerek kalmadan yanıtlıyor. Bu sayfaların bir kez yakalandıkları trafik artık yakalanacak durumda değil. 4.000 kelimelik nihai kılavuz içerik pazarlama yaklaşımı, üretken arama görünürlüğünü aktif olarak yok ediyor.
Bilgilendirici kütüphanenin yerini alan şey, yapısal olarak farklı ve üretilmesi çok daha zorlu bir şeydir. Her cümle, bir varlığa isim vererek, bir ilişki belirterek, bir koşulu koruyarak veya alıntı yapılabilir bir iddiada bulunarak yerini kazanmalıdır.
Daha derine inin:Yapay zeka araması için nasıl yazılır: Makine tarafından okunabilen içerik için bir başucu kitabı
Markanızın yapay zeka aramasında nerede göründüğünü, rakiplerin nerede kazandığını ve yapay zekanın önerdiği cevap olmak için ne gerektiğini görün.
Anahtar kelimelerden konumlara: Asma kilit ilkesi
Geleneksel anahtar kelime hedefleme tek bir soruyu sordu: "İnsanlar ne arıyor?"
Problem öncelikli konumlandırma daha zor olanı sorar: "Bu aramaya hangi durum neden oldu ve bu durumda gerçekten yararlı bir cevap neye benziyor?"
Asma kilit ilkesinin işe yaradığı yer burasıdır. İşletmeniz, her biri farklı bir kişi için farklı bir sorunu temsil eden birden fazla kombinasyona açılan bir kilittir.
Örneğin, "araba sigortası"nı hedefleyen bir araba sigortası sağlayıcısı bir kategoridir. Aynı sağlayıcının, "standart sigorta şirketleri tarafından reddedilen 18 yaşındaki yeni sürücü" ve "ticari iş için araç kullanan kurye" için ayrı sayfalar oluşturması bir çözüm.
Bu ayrım, her alt yapısal kararı etkilediğini fark edene kadar kulağa felsefi gelebilir. Andrew Holland haklı:Yapay zeka, düşük dereceli bilgilendirici SEO'yu öldürdü. İşte içerik yaklaşımınızı değiştirmeye yönelik bazı taktik tavsiyeler.
Soruna ilk konumlama için 3 taktiksel yeniden yazma
Kategorik kimliği sorunlu kimlikle değiştirin
- Önce: “Biz bir sigorta sağlayıcısıyız.”
- Sonra: "Standart sigorta şirketleri tarafından reddedilen ve 25 yaşın altındaki ilk kez sürücüler için sigortalama sorununu çözüyoruz."
Başlıkları etiket olarak değil sonuç olarak yeniden yazın
- Önce: “Araba Sigortası | Marka Adı”
- Sonra: “25 yaşın altındaki yeni sürücüler için araba sigortası çoğu sağlayıcı tarafından reddedildi”
Kısıtlamaları bastırmak yerine onlara yaslanın
Çözümünüzün 100 veya daha fazla kişiden oluşan ekipler için işe yaradığını ancak tek başına çalışan operatörler için işe yaramadığını kabul etmek, bir erişim sistemine içeriğinizin güvenle alıntılanabileceği sinyalini verir. Genel tavsiye, yapay zekanın zaten ücretsiz olarak oluşturduğu içeriktir.
Kısıtlamaya duyarlı, duruma özel rehberlik, yapay zekanın kopyalayamayacağı ve bu nedenle kaynak sağlaması gereken şeydir.
Bu mantık, dijital pazarlamadaki en köklü ayrımlardan birini çökertiyor. Bilgilendirici içerik ile ticari açılış sayfaları arasındaki geleneksel ayrım her zaman biraz yapaydı, ancak yapay zeka erişimi bunu yapısal olarak sürdürülemez hale getirdi.
Önceki ayrımın yerini alan, temelde farklı bir içerik mimarisidir: Her sayfa, tam olarak kimin için olduğunu bilen, çözdüğü sorunu ilk cümlede belirten ve alıntı yapılabilecek kadar spesifik, ancak dönüştürülecek kadar insani bir çözüm sunarak geçimini sağlayan bir belgedir.
Pazarlamacılar, problem odaklı, yapay zeka tarafından okunabilen yanıtları bloglar yerine doğrudan ticari sayfalara enjekte etmeye başlamalı. "X için en iyi araçlar" özeti ve mevcut bilgiye hiçbir şey eklemeyen "nasıl yapılır" kılavuzu gibi düşük dereceli bilgi özetleri, artık bu sorguları tek bir tıklama olmadan yanıtlayan üretken sistemler tarafından özümsenmiştir.
Daha derine inin:Yapay zeka çağında içeriğinizi nasıl taze tutabilirsiniz?
Sıfır bağlam için yazın
Her cümle kendi kendine yetmeli ve tek başına hayatta kalabilmelidir. Yapay zeka erişim sistemleri makalenizi bir insanın yaptığı gibi okumaz: sırayla, biriken bağlamla.
Bunun yerine, bir Yüksek Lisans, cümleleri "bunu bağlamı olmayan birine gönderpasajları çıkararak ve cümleleri bağımsız anlam birimleri olarak değerlendirerek bir yol türü.
Bir cümle, komşularının anlamlı olmasını gerektiriyorsa, bağımsız bir anlamsal birim olarak çıkarılamaz ve değerlendirilemez (yani, ne kolayca anlaşılır ne de bir makine için kullanışlıdır).
Üç arıza modeli ve bunların düzeltmeleri:
| Arıza | Örnek | Düzeltmek |
| Çözülmemiş zamir | “Aynı zamanda sınırsız depolama alanı da içeriyor.” | “Dropbox Business Standard Planı, 5 TB şifreli bulut depolama alanı içeriyor.” |
| Soyulmuş durum | “Fiyat önemli ölçüde düştü.” | "Asana Kurumsal Planının maliyeti kullanıcı başına aylık 24,99 dolardır; bu rakam 2024'ün ilk çeyreğindeki 30,49 dolardı." |
| Belirsiz iddia | "Platformumuz ekip yönetimini kolaylaştırıyor." | "Asana Kurumsal Planı, 100'den fazla kişiden oluşan ekipler için işlevler arası proje takibini kolaylaştırıyor." |
Hangi içerik formatını oluşturuyor olursanız olun, yüksek lisansa uygun içerik yazmak istiyorsanız işte size tavsiyem: anlamsal üçlülere bakın.
Yapay zeka sistemleri, içeriği sayfa türünden bağımsız olarak aynı erişim altyapısını kullanarak değerlendirdiğinden, anlamsal üçlüler (konu, yüklem, nesne, korunan koşullar) blog makalelerine, ürün açıklamalarına ve fiyatlandırma sayfalarına eşit şekilde uygulanır.
İşte anlamsal üçlülerin somut bir uygulaması: Başlığınızı daha açık hale getirin. Doğrudan karşılık gelen paragrafların üzerine yerleştirilen açık başlıklar matematiksel alaka düzeyi artırır (yani kosinüs benzerlik puanlarını artırır), bu da bir yapay zekanın iyi bir başlığa sahipse bu pasajı seçme olasılığının %17,54 daha yüksek olduğu anlamına gelir.
Alıntı yemi formülü
Yapay zeka çağında içeriği nasıl güncel tutarsınız?
Öncelikle sayfaları değil paragrafları optimize ettiğinizi kabul edin.
Alıntı tuzağı formülü, cümlelerin ait olduğu paragraf bloklarının nasıl yapılandırılacağını tanımlar.
Adım 1: Doğrudan bildirime dayalı açılış (40 ila 60 kelime)
Önsöz yok. Hayır “Bu bölümde keşfedeceğiz.” Cevap her zaman önce gelir. Bu blok, üretken sistemlerin çıkardığı şeydir.
Adım 2: Bağlam (maksimum bir ila iki cümle)
Gömmeden genişletin. İkinin ötesindeki her ek cümle, daha önce gelenin yoğunluğunu azaltır.
3. Adım: Yapılandırılmış kanıt
Bir tablo, numaralandırılmış bir liste veya bir karşılaştırma. Çevredeki düzyazıdan bağımsız olarak kendi başına çıkarılabilir bir şey.
Adım 4: Bağımsız başlık
Aşağıdaki H2 veya H3, az önce ortaya çıkan konunun konusunu, amacını ve kapsamını belirtmelidir. “Önemli çıkarımlar” değil. Not “Overview.”
Başlığın tamamen bağlam dışında okunduğunda tam anlamıyla anlamlı olması gerekir, çünkü üretken erişimde sıklıkla öyle olacaktır.
Makine tarafından okunabilen içerik için başucu kitabıdaha da fazla alıntı yem tavsiyesi içerir.
Adam Tanguay bunu çok güzel açıklıyor:Otorite katmanı zamanla birleşir. Alıntı tuzağı formülünün hem kısa hem de uzun vadede işe yaramasının nedeni budur.
İnsana özgü makine yapısı
Yapay zeka tarafından okunabilen yapı ile insanı ikna etme arasındaki gerilimi yönetmek zordur. Shrek'in soğan benzetmesi gibi, Yüksek Lisans dostu içerik de çoğu insanın düşündüğünden daha fazla katmana sahiptir. İkisi arasında seçim yapmak zorunda değilsiniz. Bunları katmanlamanız gerekir.
Yapay zeka ters piramidi, her bölümün girişine makine tarafından okunabilen cevap blokları yerleştirir. İnsan hikâyesi anlatımı (anekdot, kısıtlama, gerçek sayı/istatistik/bulgu) okuyucuyu optimize edilmiş yapıdan kazanılmış anlatıya taşıyan doğal bir geçişle bağlantılı olarak hemen sonraya aittir.
Jessica FosterDove'un "Gerçek Güzellik Hikayeleri"ni belirledibu tür metin yazarlığının harika bir örneği olarak. Dove, amaç odaklı erişimi tatmin eden yapılandırılmış nasıl yapılır kılavuzlarıyla açılıyor ve ardından bu eğitimleri gerçek müşterilerin yaşanmış deneyimlerine bağlıyor.
Makine bloğun en üstünde alıntılanabilir bir yanıt alır. İnsan buna inanmak için bedeninde bir neden bulur. Her iki katman da belgede farklı konumlarda yer aldığından diğerinden ödün vermez.
Casey Nifong'un harika bir yeteneği vardenetim iş akışımevcut içerik için:
- Her bölümün yanıtladığı ana soruyu belirleyin.
- Paragraflara gömülü en net doğrudan cevabı bulun ve en üste taşıyın.
- Temel yanıtı geciktiren konuşma girişlerini kaldırın.
- Her sayfa ortası cümlede hem izolasyon testini hem de belirsizliği giderme testini çalıştırın.
- Cevap bloğunun altında, doğal geçişlerle birbirine bağlanan hikayeleri, örnekleri ve marka sesini olduğu gibi bırakın.
Yapay zeka aramalarında görünürlüğünüzü takip edin, kaçırılan fırsatları ortaya çıkarın ve müşterilerin soru sorduğu yerlerde varlığınızı artırın.
Eksik açı: İş akışınız henüz mevcut değil
Artık iyi içeriğin artık 4.000 kelimelik bir nihai kılavuza benzemediğini biliyorsunuz. Şimdi hangi iş akışının söz konusu yeni iyi içeriği ürettiğini bulmanın zamanı geldi.
Arama Motoru Ülkesindeki makalelerin çoğu yolu değil varış noktasını anlatır. Çünkü yolculuktan siz sorumlusunuz. Editoryal kontrol listenizi, bilgi istemi yapınızı (mevcut içeriği yeniden yapılandırmak için Yüksek Lisans kullanıyorsanız) ve temel bütçe hesaplamasını oluşturmanız gerekir.
Teorinin ötesine geçin ve hiçbir modelin kopyalayamayacağı insani özelliklerden ödün vermeden sürekli olarak LLM dostu içerik üreten bir editoryal sistem oluşturun.
