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2년 전, 25%의 소비자는 검색 엔진 대신 AI 도구를 사용하여 제품과 서비스를 찾았습니다. 오늘날, 그 숫자는 58%입니다.
이러한 급격한 증가에도 불구하고, 대부분의 비즈니스들은 여전히 전통적인 방식으로 콘텐츠 전략을 최적화합니다. 결과적으로, 구글 첫 페이지를 지배하는 회사들은 때때로 AI 답변에서 완전히 사라졌습니다.
Alps2Alps에서, 저는 몇 개월 동안 테스트를 수행하여 무슨 일이 발생하는지 이해하려고 했습니다. 팀과 함께, 우리는 전략을 재구축했으며, 우리의 체계적인 GEO 작업은 AI 검색 모델에서 경쟁사 중 최상단에 올려놓았습니다(기반 Basebright 서비스).
짧은 생각은 AI가 웹사이트를 랭킹하지 않는다는 것입니다. 그것은 다양한 인터넷 소스에서 응답을 컴파일하며, 증거에 대한 기준은 근본적으로 SEO 표준과 다릅니다.
검색 랭킹에서 AI 인용으로
Princeton과 Georgia Tech의 연구자들은 2024년 연구에서 발표된 KDD에서 생성 엔진 최적화(GEO)라는 용어를 만들었습니다. 그들은 다양한 콘텐츠 전략이 AI 생성 응답에서 가시성을 어떻게影响하는지 테스트했으며, 올바른 최적화는 인용률을 최대 40%까지 높일 수 있다는 것을 발견했습니다. 또한 전통적인 SEO 전략인 키워드 스태핑은 생성 검색에서 성능을 저하한다는 것을 발견했습니다.
비즈니스 케이스는 간단합니다. Gartner는 전통적인 검색 볼륨이 2026년까지 25% 감소할 것이라고 예측합니다. 사용자가 AI 어시스턴트로 이동함에 따라 Capgemini의 2025년 소비자 연구는 12,000명 이상의 사람들을 3개 대륙에 걸쳐 조사했으며, 58%의 사람들이 이미 제품 발견을 위해 검색 엔진과 생성 AI를 대체했다는 것을 발견했습니다. Statista에 따르면, 약 40%의 여행자가 지금 여행을 계획하기 위해 AI 도구를 사용합니다.
이것들은 먼 미래에 대한 예측이 아닙니다. 이것은 이미 고객이您를 찾거나 찾지 않는 방식입니다. 테스트와 콘텐츠 전략을 재구축한 후 1년이 지난 후, 패턴이 나타났습니다. 수많은 테스트와 콘텐츠 전략을 재구축한 후, 여기에서 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지입니다.
완벽한 리뷰는 새로운 적신호
Princeton 연구는 어떤 것인지 직관적으로 발견했습니다. 인용과 구체적인 통계를 콘텐츠에 추가하는 것이 언어를 다듬거나 키워드를 채우는 것보다 AI 가시성을 훨씬 더 개선합니다. 고객 리뷰에 의존하는 비즈니스에 대한 의미는重大합니다. 이는 별점이 중요하지 않다는 것을 의미하지 않습니다. AI는 Trustpilot이나 Google Maps와 같은 신뢰할 수 있는 플랫폼에서 점수 분포를 읽으며, 강한 집계 신호가 중요합니다. 그러나 그것은 당신에게 그렇게遠く까지 도움이 되지 않습니다. 모델이 여행자에게 어느 트랜스를 예약해야 하는지에 대한 답변을 합성할 때, 그것은 단지 별점만을 세지 않습니다. 그것은 리뷰 플랫폼, 포럼, 소셜 미디어, 편집 콘텐츠에서 정보를 합성합니다.詳細한 설명은 모델이 작업할 수 있는 구체적인 것을 제공합니다. 이것은 이러한 시스템이 작동하는 방식에 대해 생각할 때 의미가 있습니다. ChatGPT가 여행자에게 대한 트랜스에 대한 질문에 답변할 때, 그것은 단지 별점만을 세지 않습니다. 그것은 리뷰 플랫폼, 포럼, 소셜 미디어, 편집 콘텐츠에서 정보를 합성합니다.詳細한 설명은 모델이 작업할 수 있는 구체적인 것을 제공합니다.
불편한 부분은 리뷰 프로필에 일부 충돌이 실제로 도움이 된다는 것입니다. 예를 들어, 여행에는 날씨 중단이나 비행 지연이 포함될 수 있습니다. 이러한 문제가 공공 리뷰에 나타나고 회사가 “우리는 귀하의 피드백을 가치 있게 생각합니다”라는 템플릿 대신 구체적인 세부 사항으로 응답할 때, 그것은 진정성을 시그널합니다. 오직 찬사를 받는 프로필은 소비자와 소스 신뢰도를 가중하는 AI 시스템에게 조작된 것으로 보입니다.
실제적인 takeaway는 간단하지만 실행하기 어렵습니다. 리뷰를 남길 수 있는 사람을 필터링을 중단하십시오. 모든 고객을 요청하십시오, 심지어 부정적인 경험을 가진 사람들까지. 비판에 대해 구체적인 세부 사항과 함께 공개적으로 응답하십시오. 그 메시지는 중요합니다. 그것은 획득한 평판과 합성된 것을 구분합니다.
인상보다 추출을 위해 작성
대부분의 마케팅 복사는 인간이 웹사이트를 브라우징할 때 설득하기 위해 작성됩니다. GEO는 추출을 위해 작성하는 것을 필요로 합니다. 콘텐츠는 AI가 구체적인 사실을 추출하고 결합된 답변에서 인용할 수 있도록 구조화되어야 합니다.
언어 모델은 답변을 생성할 때 여러 소스를 끌어오며, 독립된 플랫폼을 선호합니다. TripAdvisor의 언급, 실제 사용자가 경험을 설명한 Reddit 스레드, 서비스를 실제로 사용한 영향者の YouTube 비디오는 기업 블로그의 동일한 정보보다 더 많은 인용 가중치를持ちます. 제3자 플랫폼上的 사용자 생성 콘텐츠는 상세하고, 대화형이며, 독립된 소스에서 오므로 생성 검색에서 잘 색인됩니다.
同じ 논리는 번득은 미디어에도 적용됩니다. 산업 출판물이 특정 주제에 대한 기사에서 당신을 인용한다면, 그 인용은 AI 생성 답변에서 인용 가능한 자료가 됩니다. 그것은 권위적인 도메인에 위치하며, 명명된 전문가에게 속해 있으며, 구체적인 주제를 다룹니다. 하나의 좋은 인용은 수십 개의 AI 생성 답변에 나타날 수 있습니다.
자신의 웹사이트에서, 변경은 더 기술적이지만同樣 중요합니다. 구조화된 데이터 마크업은 AI 파서가 비즈니스가 무엇을 하는지, 어디에서 운영하는지, 어떤 서비스를 제공하는지 이해하는 것을 도와줍니다. FAQ 섹션에 직접적인 구체적인 답변은 언어 모델이 작업하는 질문-답변 형식과 일치하기 때문에 잘 수행됩니다. 언어 자체도 중요합니다: “우리는 최고의 서비스입니다”는 노이즈입니다. “우리는 5개국에 걸쳐 12개의 서비스를 운영하며 평균 응답 시간은 6분입니다”는 AI가 사용할 데이터입니다.
언어 커버리지는 종종 간과되는 중요한 요소입니다. AI는 쿼리의 언어로 응답합니다. 웹사이트가 영어만으로 존재하지만 고객의 절반이 프랑스어, 독일어 또는 이탈리아어로 검색한다면, 그 쿼리에 대해서는 보이지 않습니다. 여러 시장에서 운영하는 비즈니스에 대해, 다국어 콘텐츠는 GEO 요구 사항입니다.
지원 티켓은 콘텐츠의 금광
대부분의 회사가 AI를 사용하는 경우, 팀에는 기본적인 작업을 위해 ChatGPT 탭이 열려 있는 사람이 있습니다. 그것은 시작점이지, 전략이 아닙니다. GEO의 실제 경쟁 우위는 자신의 운영 데이터를 사용하여 생성하고 최적화하는 것입니다.
B2C 서비스는 매월 수천 개의 고객 쿼리를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 트랜스에서 약 45%는 반복됩니다. chúng를 AI 어시스턴트를 통해 라우팅하기 시작했을 때, 즉각적인 명백한 이점은 더 빠른 응답 시간과 어려운 경우를 위해 지원 직원을 해방하는 것이었습니다. 그러나 또 다른 중요한 이점은 데이터였습니다. 이제 고객이 실제로ถาม는 것을, 모든 단계에서 그들의 말로, 명확한 지도を持って 있습니다.
그 질문은 사람들이 ChatGPT에게 물어볼 것입니다. 정확히 그것을回答하는 상세한 페이지가 있다면, AI가 인용하는 소스가 됩니다. 그렇지 않으면, 다른 사람의 Reddit 댓글이 답변으로 됩니다.
同じ 원칙은 경쟁 모니터링에도 적용됩니다. 어느 소스가 인용되나요? 빈틈은 어디에 있나요? 새로운 경쟁자가 AI 답변에 나타기 시작했을 때, 어떤 콘텐츠를 생성하여 인용을 얻었나요? 이것은 비즈니스에 대한 주간 관행이어야 합니다.
GEO는 지속적인 프로세스이지, 출시 날짜가 있는 프로젝트가 아닙니다. 생성 모델은不断으로 업데이트됩니다. 우선하는 소스는 변경될 수 있습니다. 3개월 전에 인용을 얻었던 것이 오늘날에는 작동하지 않을 수 있습니다. 피드백 루프를 구축하는 회사는 시간이 지남에 따라 우위를 누적할 것입니다. 다른 사람들은 여전히 왜 그들의 Google 랭킹이 AI 가시성으로 번역되지 않는지 궁금해할 것입니다.
1년 전, 저는 우리 산업에 대해 ChatGPT가 어떻게 설명하는지에 대해 많이 생각하지 않았습니다. 이제 그것은 제가 매주 확인하는 첫 번째 것 중 하나입니다. 답변은 변경되고, 새로운 소스가 나타나고, 오래된 소스는 사라집니다. 그것은 살아있는 시스템이며, 그 안에서 가시성을 유지하는 유일한 방법은 계속해서 실제로 무엇인가를 공급하는 것입니다.
