Vyhledávání řízené AI: Pozor na nebezpečné výmysly!

Chcete optimalizovat pro vyhledávání ovládané umělou inteligencí? Dejte si pozor na dezinformace a zavádějící návody, kvůli kterým se můžete hned na začátku vydat úplně špatným směrem. Poznejte tři hojně rozšířená pochybení marketérů ošálených mylnými zvěstmi z příspěvků na sociálních sítích a zdaleka se jim vyhněte.

Všechny trápí stejné otázky

Od chvíle, kdy se platformy velkých jazykových modelů (LLM) staly plnohodnotnými vyhledávacími nástroji, zaplňují online prostor více či méně odborné názory a doporučení, jak k umělé inteligenci přistupovat. Problém je v tom, že tyto informace si často protiřečí a spousta marketérů se ptá, kdo má vlastně pravdu.

Nezáleží na tom, jestli děláte marketing pro menší firmu, pro klienty, pro dravý startup nebo pro mohutný podnik. Všichni řeší stejné pochybnosti a stejné problémy spojené s dalším směřováním strategií pro vyhledávání využívající umělou inteligenci. A pro všechny platí, že by ve vlastním zájmu neměli dělat následující chyby.

Nepravda č. 1: Nové GEO od tradičního SEO striktně oddělte

Zásadní rozdíly mezi tradiční optimalizací pro vyhledávače (SEO) a novou optimalizací pro generativní vyhledávání (GEO) jsou v chování uživatelů při vyhledávání, ve strojovém zpracovávání informací a v jejich výsledném formátování a zobrazení. Kvůli těmto rozdílům vyžadují oba optimalizační postupy vlastní specifické cíle a metriky.

Navzdory tomu mají obě strategie společné základní pilíře, které musíte udržovat a ladit zároveň. Jakmile je budete optimalizovat odděleně, riskujete kromě zbytečné duplicitní práce také nesrovnalosti v důležitých informacích, což dnešní algoritmy zrovna rády nemají.

Každý z tradičních principů SEO podporuje také výkon GEO, jako třeba:

• Jednou z disciplín SEO je optimalizace technických náležitostí usnadňujících procházitelnost a indexovatelnost webových stránek. Budete ji dělat dál, jenom v širším měřítku a tak, aby k vašemu obsahu měli přístup i boti řízení umělou inteligencí.
• Stejně tak budete pořád dál zajišťovat plynulou indexaci nejdůležitějšího a nejvýkonnějšího obsahu, jen s tím vědomím, že nástroje AI mohou mít stále potíže s vykreslováním dat z JavaScript.
• Zintenzivníte dosavadní spolupráci s oddělením PR a případně i s týmem pro správu komunit, abyste strategicky posílili pozitivní zmínky o značce na relevantních místech viditelných umělou inteligencí.

Nepravda č. 2: Usilujte o dosažení stejných cílů a měřte stejnými metrikami

Zatímco klasické vyhledávání je čistě výkonnostní kanál, vyhledávání řízené AI funguje jako kanál výkonnostní i brandingový. Důležité jsou už zmíněné rozdíly v chování lidí při jejich používání, odlišné formáty výsledků a jiné role v rámci zákaznické cesty. Tato specifika bezpodmínečně vyžadují vlastní cíle i metody měření výkonu.

Budete-li brát vyhledávání s využitím AI jako další výkonnostní nástroj a čekat, že každé zahrnutí vaší značky do odpovědí AI přivede návštěvnost a přinese příjmy podobně jako tradiční organické výsledky, dočkáte se jen zklamání. Pouhým měřením prokliků také přehlédnete skutečnou sílu umělé inteligence, která pomáhá reputaci vaší značky dávno předtím, než se zákazník dostane k finálnímu nákupu. Nehleďte na nízkou návštěvnost a slabé tržby přímo z doporučení. V této fázi je význam AI jinde.

A to především ve viditelnosti značky v generovaných odpovědích. Když budete tuto viditelnost ignorovat, mohlo by vám to negativně zkreslovat výsledky, protože přítomnost v odpovědích zvyšuje vaši důvěryhodnost a nepřímo tak podporuje konverze. Jen se musíte naučit tyto výsledky správně měřit.

Co z toho vyplývá? Že pro AI je nezbytné nastavit zvláštní metriky a cíle, a to jak z pohledu brandingu, tak i výkonu. Teprve poté můžete odpovídajícím způsobem měřit výsledky každé z vyhledávacích platforem umělé inteligence, pro kterou optimalizujete:

• Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) pro viditelnost značky: Zmínky o značce a citace, vyznění zmínek, podíl citací oproti konkurenci.
• Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI): Odkazy, zahrnutí a návštěvnost oproti konkurenci, přímé a asistované konverze a tržby, míra konverze a růst v průběhu času.

Váha těchto KPI v procesu optimalizace pro vyhledávání s umělou inteligencí závisí na typu vaší firmy, obchodním modelu, klíčových tématech, typech a formátech odpovědí a na tom, do jaké míry odpovědi AI nahrazují nebo doplňují klasické odkazy ve výsledcích vyhledávání (SERP).

Nepravda č. 3: Nástroje AI rozumí jen vzorovým a naučeným výzvám

Uvědomte si, že konverzace s umělou inteligencí je plynulá, má podobu běžného lidského rozhovoru a vychází z kontextu předchozí debaty a specifik daného okamžiku. Statické, přesně dané vzorové výzvy (prompty) vám AI ukazuje jenom pro ilustraci, abyste získali představu o tom, jakým způsobem je můžete používat. Běžný uživatel ale takto se strojem nekomunikuje.

Pokud byste optimalizovali obsah pouze pro tyto statické výzvy, budete se zbytečně honit za segmentem poptávky, který neladí s tím, jak skuteční lidé opravdu interagují s vyhledávacími platformami AI. Generované odpovědi se liší podle historie uživatele, lokality a jeho preferencí. To znamená, že když budete předpokládat jednu kanonickou, pořád stejnou odpověď, zkreslíte viditelnost značky a podceníte příležitosti i rizika. Což ve vás může vyvolat falešný pocit "bezpečí".

I nevelké změny formulací promptů (například: nejlepší CRM pro SaaS startupy vs. jaký CRM funguje dobře pro malé SaaS společnosti) mohou v mnoha případech vést k odlišným výsledkům vyhledávání a rozdílným sadám odpovědí na základě kontextu a historie uživatele.

Proto nepoužívejte ukázkové dotazy jako přesný obraz toho, co lidé AI píšou. Považujte je za srovnávací ukazatele pro odhalení relevantních témat, formátů, vzorců a případů užití v rámci různých bodů zákaznické cesty (porovnávání funkcí produktů, klady a zápory výrobků a podobně). To vám pomůže vytvořit sladěnou obsahovou strategii pro komplexní tematické pokrytí, což je mnohem efektivnější, než stanovovat konkrétní cíle jednotlivých výzev.

Bonusová nepravda: Je úplně jedno, jestli jsou odpovědi AI načtené nebo natrénované

Další zásadní chybou, které se můžete dopustit při zahájení optimalizace pro vyhledávání s AI, je ignorování typu odpovědí. Ty mohou být uzemněné, tedy aktuálně načtené z webu, nebo generované z dat, na kterých se model učil během svého tréninku.

Umělá inteligence se při poskytování ověřitelných faktických informací často spoléhá na uzemnění, i když rozsah momentálního načítání z internetu vždy závisí na konkrétní platformě a způsobu zpracování. Z těchto načtených odpovědí pak vychází příležitosti k optimalizaci vašeho obsahu.

• Uzemněné odpovědi: Jsou jasně podložené vyhledávanými a indexovanými zdroji a často je i citují. To znamená, že procházitelnost, indexovatelnost, tematické pokrytí a autorita vašich webových stránek přímo ovlivňují, jaký obsah se v odpovědích objeví.
• Natrénované odpovědi: Jsou generované z naučených znalostí modelu pocházejících z licencovaných, veřejně dostupných datových sad (weby, knihy, akademické práce, kódy, fóra…). Více se spoléhají na zastoupení značky v trénovacích datech, rozpoznávání entit a celkovou autoritu. Optimalizace obsahu pro tyto odpovědi je složitější, protože zahrnuje propracované PR a budování autority a věrohodnosti značky napříč online prostředím.

Když nevíte, jestli odpovědi AI pocházejí z aktuálních stránek ve vyhledávacím režimu, nebo z interní natrénované paměti modelu, riskujete plýtvání zdroji na upřednostňování otázek, na které nemá optimalizace pro vyhledávání řízené umělou inteligencí přímý vliv. Proto byste měli opodstatněnost odpovědí LLM na relevantní témata pravidelně kontrolovat, abyste si mohli stanovit priority pro svou optimalizaci.

Klíčové otázky optimalizace pro AI

Zde popsaným chybám a dalším obvyklým přešlapům se můžete hned od začátku snadno vyhnout, když si položíte následující otázky a poctivě na ně odpovíte. Pomůže vám to zůstat v souladu se současným SEO úsilím a vašimi obchodními i marketingovými cíli.

• Do jaké míry už platformy umělé inteligence přispívají k našim cílům v oblasti návštěvnosti, tržeb a marketingu?
• Jak se liší chování našich zájmových uživatelů při tradičním vyhledávání a při vyhledávání za asistence AI?
• Jaká je naše viditelnost a návštěvnost z odpovědí AI na relevantní vyhledávací dotazy v porovnání s konkurencí? Jaké jsou naše příležitosti k růstu?
• Jak dobře je náš obsah optimalizovaný pro klíčová témata vyhledávání s AI?
• Jak se potřebné optimalizace (GEO) doplňují s našim stávajícím nebo plánovaným úsilím v oblasti SEO, digitálního PR a správy komunity? Jaké další kroky či investice jsou potřebné?
• Jaká je očekávaná návratnost investic a jsou tyto naše iniciativy smysluplné?

Každý člověk přirozeně chybuje. Důležité je, abyste o možných nástrahách optimalizace pro vyhledávání ovládané umělou inteligencí věděli a snažili se chyby nedělat. Postupem času získáte více zkušeností, vyzrajete a ladění webu pro potřeby AI si osvojíte stejně jako nynější SEO.

Zdroj: searchengineland.com, searchenginejournal.com, marketingland.com, facebook.com, cpcstrategy.com

Autor: Martin Kulhánek

Foto zdroj: AI, pixabay.com