5성 리뷰가 AI에 보이지 않는 이유

2년 전, 25%의 소비자는 검색 엔진 대신 AI 도구를 사용하여 제품과 서비스를 찾았다. 오늘날, 그 숫자는 58%로 증가했다.

이러한 급격한 증가에도 불구하고, 대부분의 기업은 여전히 전통적인 방식으로 콘텐츠 전략을 최적화한다. 결과적으로, 구글 첫 페이지를 지배했던 기업들은 때때로 AI 답변에서 완전히 отсутств했다.

Alps2Alps에서 나는 몇 개월 동안 테스트를进行하여 무슨 일이 발생하는지 이해하려고 했다. 팀과 함께 우리는 전략을 재구성했으며, 우리의 체계적인 GEO 작업은 Basebright 서비스를 기반으로 하는 AI 검색 모델에서 경쟁사 중에서 최고로 올려놓았다.

짧은 생각은 AI가 웹사이트를 랭킹하지 않는다는 것이다. 그것은 인터넷의 다양한 출처에서 응답을 컴파일하며, 증거에 대한 기준은 SEO 표준과 근본적으로 다르다.

검색 랭킹에서 AI 인용으로

Princeton과 Georgia Tech의 연구자들은 2024년 연구에서 Generative Engine Optimisation (GEO)라는 용어를 만들었다. 그들은 다양한 콘텐츠 전략이 AI 생성 답변에서 가시성에 미치는 영향을 테스트했으며, 올바른 최적화는 인용률을 최대 40%까지 높일 수 있다는 것을 발견했다. 또한 전통적인 SEO 전략인 키워드 스태핑은 실제로 성능을 저하한다는 것을 발견했다.

비즈니스 케이스는 간단하다. Gartner는 전통적인 검색 볼륨이 2026년까지 25% 감소할 것으로 예측한다. AI聊天봇과 가상 에이전트로 인해 사용자가 AI 어시스턴트로 이동할 것이라고 한다. Capgemini의 2025년 소비자 연구는 12,000명의 사람들을 대상으로 3개 대륙에서 진행되었으며, 58%의 사람들이 이미 제품 발견을 위해 검색 엔진을 생성적 AI로 대체했다는 것을 발견했다. Statista에 따르면 약 40%의 여행자가 이미 여행을 계획하기 위해 AI 도구를 사용하고 있다.

이것은 먼 미래에 대한 예측이 아니다. 이것은 이미 고객이 당신을 찾거나 찾지 않는 방식이다. 이 현실을 테스트하고 재구성한 후, 패턴이 나타났다. 수많은 테스트와 콘텐츠 전략을 재구성한 후, 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지 알게 되었다.

완벽한 리뷰는 새로운 적신호

Princeton 연구는 어떤 것인지 반直관적인 것을 발견했다. 인용과 구체적인 통계를 콘텐츠에 추가하면 언어를 다듬거나 키워드를 채우는 것보다 AI 가시성을 훨씬 더 높인다. 고객 리뷰에 의존하는 비즈니스에 대한 의미는重大하다. 이것은 별점이 중요하지 않다는 것을 의미하지 않는다. AI는 신뢰할 수 있는 플랫폼에서 점수 분포를 읽고, 강한 집계 신호가 중요하다. 그러나 그것은 당신에게 그렇게遠く까지 도움이 되지 않는다. 모델이 여행객을위한 이송에 대한 답변을 생성할 때, 그것은 단지 별점을 세지 않는다. 그것은 리뷰 플랫폼, 포럼, 소셜 미디어, 편집 콘텐츠에서 정보를综合한다. 자세한 설명은 모델이 작업할 수 있는 구체적인 것을 제공한다. 이것은 이러한 시스템이 작동하는 방식에 대해 생각할 때 의미가 있다. ChatGPT가 여행객을위한 이송에 대한 질문에 답변할 때, 그것은 단지 별점을 세지 않는다. 그것은 리뷰 플랫폼, 포럼, 소셜 미디어, 편집 콘텐츠에서 정보를综合한다. 자세한 설명은 모델이 작업할 수 있는 구체적인 것을 제공한다.

불편한 부분은 리뷰 프로필에 일부 충돌이 실제로 도움이 된다는 것이다. 예를 들어, 여행에는 날씨 중단이나 비행 지연이 포함된다. 이러한 문제가 공공 리뷰에 나타나고 회사가 구체적인 세부 사항으로 응답할 때, 그것은 진정성을 신호한다. 오직 찬사만 있는 프로필은 소비자와 AI 시스템에 의해 합성된 것으로 보인다.

실용적인 결론은 간단하지만 실천하기 어렵다. 리뷰를 남길 사람을 필터링을 중단하라. 모든 고객에게 요청하라, incluso那些 rough한 경험을 가진 사람들. 공개적으로 구체적인 세부 사항과 함께 비판에 응하라. 그 메시는 그 점이다. 그것은 획득한 평판과 합성된 것을 구분한다.

추출을 위해 쓰기, 인상을 위해 쓰기

대부분의 마케팅 복지는 인간이 웹사이트를閲覧할 때 설득하기 위해 쓰여진다. GEO는 추출을 위해 쓰기 것을 필요로 한다. 당신의 콘텐츠는 AI가 구체적인 사실을 뽑아내고 인용할 수 있도록 구조화되어야 한다.

언어 모델은 답변을 생성할 때 여러 출처에서 끌어온다. 그리고 독립된 플랫폼을 선호한다. TripAdvisor의 언급, 실제 사용자가 경험을 설명한 Reddit 스레드, 실제로 서비스를 사용한 영향者の 유튜브 비디오는 당신의 기업 블로그에同じ 정보보다 더 많은 인용 가중치를 가진다. 제3자 플랫폼上的 사용자 생성 콘텐츠는 자세한 설명, 대화형이며 독립된 출처에서 오기 때문에 생성적 검색에서 잘 인덱싱된다.

同じ 논리는 획득된 미디어에도 적용된다. 산업 출판물이 당신의 섹터에 대한 기사에서 당신을 인용할 때, 그 인용은 AI가 생성한 답변에서 인용할 수 있는 자료가 된다. 그것은 권위적인 도메인에 위치하고, 명명된 전문가에게 속해 있으며, 구체적인 주제를 다룬다. 하나의 좋은 인용은 수십개의 AI 생성 답변에서 나타날 수 있다.

당신의 웹사이트에서, 변경은 더 기술적이지만同樣 중요하다. 구조화된 데이터 마크업은 AI 파서가 당신의 비즈니스에 대해 무엇을 하는지, 어디에서 운영하는지, 무엇을 제공하는지 이해하도록 도와준다. FAQ 섹션은 언어 모델이 작업하는 질문-답변 형식과 일치하기 때문에 잘 작동한다. 그리고 언어 자체가 중요하다: “우리는 최고의 서비스입니다”는 노이즈이다. “우리는 5개국에서 12개의 서비스를 운영하며 평균 응답 시간은 6분입니다”는 AI가 사용할 데이터이다.

언어 커버리지는 종종 간과되는 중요한 요소이다. AI는 쿼리의 언어로 응답한다. 당신의 웹사이트가 영어만으로 존재하지만 고객의 절반은 프랑스어, 독일어, 이탈리아어로 검색한다면, 당신은 그 쿼리에 대해 보이지 않는다. 여러 시장에서 운영되는 비즈니스에 대해, 다국어 콘텐츠는 GEO의 요구사항이다.

당신의 지원 티켓은 콘텐츠의 보물

대부분의 기업이 AI를 사용하는 경우, 팀에 ChatGPT 탭을 열어 기본적인 작업을 수행하는 사람이 있다. 그것은 시작점이지 전략이 아니다. GEO의 실제 경쟁 우위는 당신의 운영 데이터를 사용하여 무엇을 생성하고 최적화할지 안내하는 것이다.

B2C 서비스는 매월 수천개의 고객 쿼리를 처리할 수 있다. 이송의 경우, 이러한 쿼리 중 약 45%가 반복된다. 우리는它们를 AI 어시스턴트를 통해 라우팅하기 시작했을 때, 즉각적인 이점은 더 빠른 응답 시간과 어려운 경우에 대한 지원 직원의 해방이었다. 그러나 또 다른 중요한 이점은 데이터였다. 우리는現在 고객이 실제로 무엇을 묻는지, 그들의 여행의 모든 단계에서, 그들의 말로 무엇인지에 대한 명확한지도를 갖게 되었다.

그 질문들은 사람들이 ChatGPT에게 묻는 것과同じ이다. 만약 당신이 그것에 대한 자세한 페이지를 가지고 있다면, 당신은 AI가 인용하는 출처가 된다. 만약 당신이 없다면, 누군가의 Reddit 댓글이 대신 답변된다.

同じ 원칙이 경쟁 모니터링에도 적용된다. 어떤 출처가 인용되는가? 빈틈은 어디인가? 새로운 경쟁자가 AI 답변에 나타나기 시작했을 때, 무엇이 인용을 얻었는가? 그리고 이것은 비즈니스에 대한 주간 관행이어야 한다.

GEO는 연속적인 과정이지, 출시 날짜가 있는 프로젝트가 아니다. 생성적 모델은 끊임없이 업데이트된다. 그들이 우선순위를 부여하는 출처는 변경될 수 있다. 3개월 전에 인용을 얻었던 것이 오늘날에는 작동하지 않을 수 있다. 피드백 루프를 구축하는 기업은 시간이 지남에 따라 우위를 누릴 것이다. 다른 모든 사람은 계속해서 왜 그들의 구글 랭킹이 AI 가시성으로 번역되지 않는지 궁금해할 것이다.

1년 전, 나는 우리 산업에 대해 ChatGPT가 어떻게 설명하는지에 대해 많이 생각하지 않았다. 이제 그것은 내가 매주 확인하는 첫 번째 것 중 하나이며, 답변은 변경된다. 새로운 출처가 나타나고, 오래된 출처는 떨어진다. 그것은 살아있는 시스템이며, 그 안에서 보이는 유일한 방법은 계속해서 실제적인 것을 제공하는 것이다.