Расцвет искусственного интеллекта: необходимость совершенствования платных и органических географических поисковых систем.

За последние два года советы, данные брендам, были в основном единообразными: убедитесь, что вас упоминают и рекомендуют в контексте искусственного интеллекта , и желаемые результаты будут достигнуты.

Независимо от того, называется ли это поисковой оптимизацией (GEO) или оптимизацией для поисковых систем с использованием искусственного интеллекта (AEO), цель остается неизменной: обеспечить, чтобы ИИ мог понимать ваш бренд, получать о нем точную информацию и рекомендовать его, когда клиент обращается к нему с запросом.

Эта ситуация продолжалась до тех пор, пока Amazon незаметно не опубликовала в своих результатах за второй квартал цифру, которая начала подрывать эти рекомендации.

Энди Джасси сообщил, что покупатели, которые кликают на рекламное предложение в Alexa для покупок, на 48% чаще совершают покупку и тратят на 21% больше, по сравнению с покупателями, которые этого не делают.

Хотя эти данные предоставлены самой компанией Amazon и не являются независимым отраслевым стандартом, они представляют собой одно из наиболее явных свидетельств того, что платные рекламные места становятся неотъемлемой частью процесса покупок, основанного на искусственном интеллекте , а не просто существуют параллельно с ним.

Это важно, потому что шопинг с использованием ИИ начинает разделяться на две совершенно разные модели: открытые системы помощи, которые стремятся показывать лучшие доступные товары, и закрытые экосистемы, которые контролируют бизнес-среду, окружающую рекомендации.

Для брендов эти модели формируют совершенно различное восприятие ценности видимости.

Почему платформы для онлайн-покупок, использующие искусственный интеллект, расходятся во мнениях?

До недавнего времени имело смысл говорить о появлении искусственного интеллекта как о едином целом. Бренд надеялся, что модель его поймет, что ассистент запомнит его и что он порекомендует бренд, когда клиент задаст соответствующий вопрос. Но это предположение становится трудно поддерживать, когда платформа, предоставляющая рекомендации, также имеет рекламный бизнес, который она стремится монетизировать.

Amazon — самый наглядный пример этого. Рекламное предложение может появляться в том же диалоге, где покупатель принимает решение о покупке. Google движется в аналогичном направлении, интегрируя рекламу во все более интерактивные процессы поиска и покупок.

إن الحافز التجاري واضح تماماً. فإذا كانت التوصية المدفوعة ضمن محادثة مع الذكاء الاصطناعي تحقق معدلات تحويل أفضل من الإعلان التقليدي، فإن المنصات ستجد مبرراً قوياً لدمج Plus من الإعلانات في تلك المحادثات.

Однако с бессрочной помощью ситуация иная. Ее ценность во многом зависит от того, насколько рекомендации воспринимаются как обоснованные, а не потому, что за них кто-то заплатил.

Это создает гораздо более сложный баланс между получением дохода и доверием . В результате получается не один канал покупок, управляемый ИИ, а множество экосистем, развивающихся вокруг различных бизнес-целей.

Достаточно ли по-прежнему улучшать географическую видимость (GEO) и улучшать взаимодействие с искусственным интеллектом (AEO)?

Основные принципы оптимизации географической видимости (GEO) и оптимизации пользовательского опыта с помощью искусственного интеллекта (AEO) остаются неизменными. Точная, конкретная и хорошо структурированная информация дает системам ИИ больше шансов понять продукт и определить его релевантность.

Однако выявляется ключевое различие: хотя GEO и AEO решают проблему обеспечения прозрачности, они не обязательно решают бизнес-задачу.

Бренд может иметь высокую видимость в рекомендациях ИИ, но при этом не конвертировать эту видимость в доход. Аналогично, платная видимость не может бесконечно компенсировать слабую базовую информацию о продукте. ИИ по-прежнему нуждается в надежных данных о том, что представляет собой продукт, кто его целевая аудитория и как он соотносится с альтернативами.

Таким образом, для брендов вопрос выходит за рамки простого вопроса о том, рекомендуются ли их продукты. Им необходимо понимать, как работают рекомендации на каждой платформе, что происходит, когда реклама включается в процесс принятия решений, и приводит ли ее видимость в конечном итоге к привлечению клиентов.

В чём заключается роль системы улучшения качества торговли, управляемой агентами (Acgent-Operated Trade Improvement, ACO)?

Именно здесь на первый план выходит оптимизация агентной коммерции (ACO).

GEO и AEO в первую очередь стремятся сделать бренд понятным, доступным и видимым с помощью искусственного интеллекта. ACO, однако, переносит эту проблему на уровень бизнеса, где ИИ начинает принимать или влиять на решения о покупке.

Для интеллектуального агента содержание продукта — лишь часть уравнения. Многие другие факторы имеют решающее значение, такие как цена, доступность, характеристики, варианты, доставка, возврат и возможности завершения транзакций. Поэтому продукт может быть хорошо оптимизирован для ИИ, но оставаться плохим выбором для агента, если необходимая ему для действий информация неполна или противоречива.

Поэтому концепцию ACO можно понять через призму пяти принципов: полнота, контекст, цитирование, корректность и привлечение клиентов.

Первые четыре принципа помогают определить, может ли система искусственного интеллекта понять продукт и уверенно его рекомендовать. Пятый принцип ставит бизнес-вопрос, на который одни только показатели видимости ответить не могут: привела ли эта рекомендация к привлечению клиента?

Таким образом, ACO представляет собой оперативный ответ на следующий этап развития онлайн-шопинга с использованием ИИ: непрерывный мониторинг того, как товары отображаются на различных платформах ИИ, и корректировка базовых данных для контента, каталога и электронной коммерции, когда эти системы начинают отклоняться от намеченного курса.

Это становится все более важным по мере того, как платформы разрабатывают различные методы рекламы и рекомендаций. Бренд не может оптимизировать свою деятельность под одну версию покупок, основанных на искусственном интеллекте, в то время как базовые платформы используют различные бизнес-стратегии.

Что должны предпринять бренды сейчас?

Решение не в том, чтобы отказаться от геолокационной поисковой оптимизации (GEO) или поисковой оптимизации на основе искусственного интеллекта (AEO) в пользу нового термина. Основные принципы остаются прежними: точная информация о продукте, четкая структура, согласованные данные и контент, отвечающий на реальные вопросы клиентов. Разница сегодня заключается в том, что брендам теперь необходимо отслеживать, что происходит после первоначальной рекомендации.

Какие продукты выделяют платформы искусственного интеллекта? Какие конкуренты набирают обороты? Где информация о продукте неточна или отсутствует? Как это различается в разных программах поддержки? Какова роль платной рекламы в этом процессе? И в конечном итоге, приводит ли эта реклама к привлечению дополнительных клиентов?

Показатель конверсии Amazon в 48% значителен, поскольку он говорит о том, что появление в диалоге с ИИ в момент совершения покупки может быть коммерчески отличным от появления рядом с ним . Если другие платформы последуют этому примеру, различие между присутствием ИИ, платной рекламой и коммерцией станет еще более размытым.

Таким образом, возможность заключается не в замене геолокационной поисковой оптимизации (GEO) или оптимизации пользовательского опыта с помощью искусственного интеллекта (AEO), а в их развитии. По мере того, как ИИ переходит от ответов на вопросы о покупках к влиянию на решения о приобретении товаров, прозрачность становится отправной точкой, а не конечной целью.

العلامات التجارية التي ستستفيد من هذا الوضع الراهن هي تلك التي تجمع بين أساسيات GEO/AEO مع ACO – لتحسين العناصر الخمسة (5 Cs)، وفي النهاية، قياس الذكاء الاصطناعي ليس فقط بعدد مرات ذكره لها، بل بحجم الإيرادات الإضافية التي يساعد في توليدها