การเพิ่มขึ้นของการบริหารชื่อเสียงที่ใช้ AI

ในยุคที่การตัดสินใจโดยอัลกอริทึมเป็นเรื่องปกติ อินเทลลิเจนต์เทคนิคไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงวิธีการค้นหาข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่เราค้นหาได้ด้วย ชื่อเสียงในปัจจุบันไม่ขึ้นอยู่กับผลการค้นหาในหน้าแรกของ Google เท่านั้น แต่ยังถูกกำหนดและสร้างขึ้นโดยระบบ AI ที่อธิบายคุณ บริษัท และแบรนด์ของคุณ เมื่อ ChatGPT, Claude, Gemini และโมเดล AI อื่นๆ อีกมากมายกลายเป็นช่องทางหลักในการค้นหาข้อมูล การบริหารชื่อเสียงสาธารณะในยุคใหม่ก็เกิดขึ้น: การบริหารชื่อเสียงที่ใช้ AI

เมื่อมีคนถามโมเดล AI “ใครคือ [แบรนด์ของคุณ]?” คำตอบที่ได้รับจะถูกสังเคราะห์จากเซตข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึงการรายงานข่าว การเผยแพร่ข่าวสาร บล็อก โพสต์ รีวิว หน้า Wikipedia กิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย และสัญญาณข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย ปัญหาก็คือธุรกิจส่วนใหญ่ยังไม่ได้คิดถึงว่าโมเดล AI จะรับและสรุปการแสดงตัวตนของพวกเขาอย่างไร ในการทำเช่นนั้น พวกเขากำลังพลาดโอกาสที่ยิ่งใหญ่หรือเสี่ยงต่อความรับผิดที่ยิ่งใหญ่

วิธีการที่ระบบ AI สร้างความคิดเห็น

โมเดล AI พึ่งพาการรับรู้รูปแบบและความน่าจะเป็นในการสร้างคำตอบ พวกมันไม่ “คิด” ในความหมายแบบดั้งเดิม แต่ระบุส่วนที่ตามมาที่เป็นไปได้มากที่สุดตามข้อมูลที่พวกมันเห็น ซึ่งหมายความว่าการบริหารชื่อเสียงในยุค AI ต้องการไม่เพียงแต่มีความสามารถในการมองเห็นเท่านั้น แต่ยังต้องมีความสอดคล้องและน่าเชื่อถือทั่วทั้งจุดสัมผัสดิจิทัล

ลองพิจารณาตัวอย่างของ JPMorgan Chase เมื่อมีคนถามเกี่ยวกับธนาคาร ChatGPT จะอธิบายว่าเป็นหนึ่งในสถาบันการเงินที่ใหญ่ที่สุดและทรงอิทธิพลที่สุดในโลก ซึ่งไม่ใช่เรื่องบังเอิญ JPMorgan ลงทุนอย่างมากในการสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพ การเผยแพร่ข่าวสาร และการสื่อสารองค์กร ซีอีโอของ JPMorgan, Jamie Dimon, ตีพิมพ์ จดหมายผู้ถือหุ้น ที่อ่านกันอย่างกว้างขวาง บริษัทมีห้องข่าวที่ใช้งานอยู่ อัปเดตช่องทางโซเชียลมีเดียเป็นประจำ และได้รับการวางตำแหน่งในแหล่งข่าวชั้นนำอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น ระบบ AI จึงรับรู้ว่าเป็นหน่วยงานที่น่าเชื่อถือและมั่นคง

เมื่อเปรียบเทียบกับแบรนด์ที่ไม่ค่อยมีคนรู้จักซึ่งมีการรายงานข่าวที่ไม่สม่ำเสมอ การส่งข้อความที่ไม่สอดคล้องกัน หรือข้อมูลที่ขัดแย้งกันออนไลน์ โมเดล AI อาจสร้างคำอธิบายที่ไม่สมบูรณ์หรือแม้กระทั่งไม่ถูกต้องเกี่ยวกับแบรนด์นั้น ในบางกรณี AI ที่สร้างข้อมูลใหม่จะสร้างความร่วมมือหรือความขัดแย้งที่ไม่มีอยู่จริง ในขณะที่บางคนเห็นว่านี่เป็นข้อบกพร่องทางเทคนิค สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและประชาสัมพันธ์ นี่เป็นช่องว่างเชิงกลยุทธ์ที่ต้องได้รับการแก้ไข

การให้อาหารเครื่องจักร: การสร้างเรื่องราวที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การบริหารชื่อเสียงในปัจจุบันต้องรวมถึงกลยุทธ์ในการ “ให้อาหารเครื่องจักร” ซึ่งหมายถึงการสร้างและเผยแพร่เนื้อหาที่เสริมสร้างเรื่องราวที่สอดคล้องและถูกต้องเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ การเผยแพร่ข่าวสารยังคงมีความสำคัญ เช่นเดียวกับบทความจากบุคคลที่สาม การเผยแพร่ความคิดเห็น หน้า Wikipedia โปรไฟล์ Crunchbase และการสัมภาษณ์ในสื่อเผยแพร่ในอุตสาหกรรม วัตถุประสงค์คือการหล่อหลอมโดเมนสาธารณะด้วยเนื้อหาที่เชื่อถือได้และเป็นมิตรต่อแบรนด์ ซึ่งโมเดล AI สามารถรับและสรุปได้

พิจารณาว่า Tesla ได้ทำเช่นนี้ได้อย่างไร แม้ว่าจะไม่มีการโฆษณาแบบดั้งเดิม แต่ Tesla ก็ครอบงำการอภิปรายออนไลน์ การอัปเดตผลิตภัณฑ์ ทวีตของผู้บริหาร และการปรากฏตัวในสื่อสร้างกระแสข้อมูลใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง โมเดล AI มีแหล่งสัญญาณที่เชื่อถือได้มากมายเมื่อมีคนถามเกี่ยวกับภารกิจ การทำงาน หรือผู้นำของ Tesla เช่นเดียวกับบริษัทอย่าง HubSpot ซึ่งลงทุนใน บล็อกที่มีเนื้อหาอุดมสมบูรณ์ และศูนย์ทรัพยากรที่วางตำแหน่งให้เป็นผู้นำด้านการตลาด สตรีมเนื้อหานี้ไม่เพียงแต่ส่งผลต่อผู้อ่านมนุษย์เท่านั้น แต่ยังสอนโมเดล AI เกี่ยวกับสิ่งที่แบรนด์ยืนหยัด

การเคลื่อนไหวเกิน SEO: กลยุทธ์แบบผสมผสานสำหรับการปรับให้เหมาะสมกับ AI

ในสถานการณ์นี้ SEO เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ ในขณะที่การปรับให้เหมาะสมกับเครื่องมือค้นหาช่วยให้การเข้าชมเพิ่มขึ้น การปรับให้เหมาะสมกับ AI คือการมีอิทธิพลต่อแหล่งข้อมูลที่โมเดลภาษาใช้ ซึ่งต้องใช้แนวทางแบบผสมผสาน: ที่รวม PR การตลาดเนื้อหา และกลยุทธ์ทางเทคนิค ไม่เพียงพอแล้วที่จะตามล่าลิงก์ย้อนกลับหรืออันดับคำค้นหา ผู้เชี่ยวชาญด้านประชาสัมพันธ์จะต้องแน่ใจว่าแบรนด์ของตนถูกจัดเฟรมอย่างเหมาะสมในเซตข้อมูลที่ AI บริโภค

วิธีการที่มีประสิทธิผลหนึ่งคือการตรวจสอบรอยเท้าดิจิทัลของแบรนด์ด้วยการมี AI ในใจ เมื่อโมเดลภาษาได้รับการฝึกฝนจากเนื้อหาสาธารณะของแบรนด์ alone มันจะเล่าเรื่องราวที่สอดคล้องกันหรือไม่ มันสะท้อนถึงภารกิจ ค่านิยม และความได้เปรียบทางการแข่งขันของแบรนด์หรือไม่ เครื่องมืออย่าง Perplexity.ai หรือ Google Gemini สามารถให้มุมมองในการสรุปแบรนด์ของโมเดล AI การทดสอบระบบเหล่านี้ด้วยคำถามเช่น “แบรนด์ [แบรนด์] คืออะไร?” หรือ “แบรนด์ [แบรนด์] น่าเชื่อถือหรือไม่?” สามารถเปิดเผยจุดบอดและเน้นย้ำถึงพื้นที่ที่ต้องการพัฒนาเนื้อหา

การกล่าวถึงที่น่าเชื่อถือและเนื้อหาที่สร้างความไว้วางใจ

กลยุทธ์อีกอย่างหนึ่งคือการวางตำแหน่งแบรนด์ของคุณพร้อมกับแหล่งข้อมูลที่มีอำนาจสูง เมื่อบริษัทถูกกล่าวถึงโดยแหล่งข้อมูลที่มีชื่อเสียง เช่น Forbes, Bloomberg หรือ TechCrunch การกล่าวถึงเหล่านั้นมีแนวโน้มที่จะถูกบริโภคโดยโมเดลภาษามากขึ้น สัญญาณเหล่านี้มีน้ำหนักมากขึ้นในเซตข้อมูลการฝึก ซึ่งเพิ่มโอกาสที่ AI จะอ้างอิงถึงเมื่อสร้างคำตอบ ตัวอย่างล่าสุดคือ การร่วมมือของ OpenAI กับ PwC ซึ่งได้รับการรายงานอย่างกว้างขวางและยืนยันความน่าเชื่อถือของ OpenAI ในบริการ AI ระดับองค์กร

เนื้อหาที่สร้างความไว้วางใจยังคงเป็นศูนย์กลางของการบริหารชื่อเสียงที่ใช้ AI ซึ่งรวมถึงการสัมภาษณ์ผู้ก่อตั้ง การศึกษากรณี, การให้การรับรองของลูกค้า, นโยบายที่โปร่งใส และการเผยแพร่ความคิดเห็นที่แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในด้านของตน เนื้อหาต้องมีคุณภาพสูงและปริมาณมาก ซึ่งไม่ได้หมายความว่าจะสแปมเว็บ แต่หมายถึงการมีเครื่องมือเนื้อหาที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อสนับสนุนเรื่องราวของแบรนด์อย่างต่อเนื่องและทั่วทั้งรูปแบบและช่องทาง

ทำไมการบริหารชื่อเสียง AI จะกำหนดความสำเร็จทางธุรกิจ

เรากำลังเข้าใกลโลกที่ตัวแทน AI จะตัดสินใจแทนเรา พวกมันจะเลือกผู้ขาย แนะนำร้านอาหาร ประเมินผู้สมัครงาน และแนะนำที่ปรึกษาทางการเงิน ในหลายกรณี การเลือกเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาสรุปบุคคลหรือหน่วยงานอย่างไร เช่นเดียวกับการจัดอันดับ Google ที่เปลี่ยนแปลงการตลาดดิจิทัลในช่วงต้นปี 2000 คำตอบที่สร้างโดย AI กำลังเปลี่ยนแปลงชื่อเสียง แบรนด์ที่ประสบความสำเร็จจะเป็นแบรนด์ที่ปฏิบัติต่อ AI ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือค้นหาเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

สิ่งนี้ไม่ใช่ความคิดในอนาคต บริษัทต่างๆ ได้ลงทุนในการกำกับดูแลเนื้อหาที่ใช้ AI และการฝึกอบรมพนักงานเพื่อลดความเสี่ยงต่อชื่อเสียง ตาม รายงานของ Financial Times บริษัทที่ปรึกษาด้านการจัดการอย่าง McKinsey, EY และ KPMG ได้ให้ความรู้แก่พนักงานเกี่ยวกับการใช้ AI ที่รับผิดชอบและกำกับดูแล แนวโน้มนี้เน้นย้ำถึงความตระหนักที่เพิ่มขึ้นว่าแบรนด์ที่มีการแสดงออกที่ไม่ถูกต้องสามารถส่งผลกระทบต่อการรับสมัครงาน การร่วมมือ และความไว้วางใจของลูกค้า AI จะไม่ให้อภัยการขาดข้อมูล และจะไม่แก้ไขความเข้าใจผิด เว้นแต่จะเปลี่ยนแปลงเนื้อหาที่อยู่ด้านล่าง

การรับรู้คือความเป็นจริง ในยุค AI การรับรู้นี้ถูกสร้างขึ้นในระดับใหญ่โดยระบบที่ได้รับการฝึกจากสิ่งที่เรากำหนดให้ หากแบรนด์ของคุณไม่มีอยู่ในแหล่งข้อมูลที่มีอำนาจสูง ไม่สอดคล้องกันในโทน หรือเงียบเกี่ยวกับประเด็นสำคัญ AI จะเติมช่องว่างเหล่านั้น และคุณอาจไม่ชอบเรื่องราวที่มันเล่า

วิธีแก้ปัญหาไม่ใช่การวิตกกังวล แต่เป็นการสร้างเรื่องราวเชิงรุก เริ่มต้นด้วยข้อความหลักของคุณแล้วสร้างโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่สนับสนุนมัน ตีพิมพ์ข้อความที่มีจุดประสงค์ ติดตามว่า AI อธิบายคุณอย่างไร จัดตำแหน่งกับแหล่งข้อมูลที่มีชื่อเสียง และปฏิบัติต่อแบรนด์ของคุณเหมือนกับข้อมูลเพราะนั่นคือสิ่งที่ AI มองเห็น เรากำลังเข้าสู่ยุคใหม่ของการประชาสัมพันธ์ ซึ่งอิทธิพลวัดไม่เพียงแต่จากหัวข้อข่าวเท่านั้น แต่ยังวัดจากคำถามและผลลัพธ์