Преди търсенията с Google отваряха цял свят от въпроси. Вие търсихте, пресявахте връзките и стигнахте до собственото си заключение.
Днес AI Overviews, ChatGPT, Perplexity и други AI платформи компресират множество източници в един синтезиран отговор. В този процес нюансите се изглаждат и определени гледни точки могат да бъдат прекомерно представени.
Това бележи фундаментална промяна в управлението на онлайн репутацията. Сега търсачките оформят информацията, която показват. Резултатът е повишаване на поведението с нулево кликване, при което потребителите приемат генерирани от AI отговори, без да посещават основните източници.
За марките това променя залозите. Видимостта вече не гарантира влияние. Дори класиране номер 1 може да бъде заобиколено, ако разказът разказва различна история.
Формиране на AI разказ: Как AI системите предоставят на потребителите техните отговори
Търсачките с изкуствен интелект сега следват нов модел за предоставяне на отговори. За целите на тази статия ще го наречем AI формиране на разказ. Ето как работи.
Обединяване на източниците
AI системите черпят от широк набор от източници. Въпреки че може да очаквате надеждно, рецензирано съдържание, те често черпят от Reddit, YouTube, платформи за прегледи, форуми за оплаквания и сайтове за социални медии като Instagram и TikTok.
Претегляне на сигнала
Не всички източници имат еднаква тежест. Единичен надежден източник може да бъде надделен от голям обем съдържание с по-ниско качество. Например, силно активна нишка в Reddit, пълна с отрицателни отзиви, може да надмине проверен източник като Wikipedia.
Компресия на разказ
AI кондензира десетки входящи данни в кратко, разбираемо резюме. В този процес нюансът се губи и страничните случаи могат да станат доминиращи теми. Сложната репутация може да бъде сведена до: „Потребителите казват, че тази компания не е надеждна.“
Продължаващо подсилване
Тези резюмета не се съхраняват. Правят се екранни снимки, споделят се и се повтарят на различни платформи. Тези повторения се превръщат в нови входни данни, подсилващи същия разказ в бъдещи резултати от AI.
Как солидната репутация на една финансова компания се разпадна в търсенето с изкуствен интелект
За да видим как формирането на AI разказ работи в действие, нека разгледаме един случай на употреба.
Компанията ми наскоро работи с финансова организация, за да поправи своята онлайн репутация. За този пример ще го наречем Компания X.
Проблеми се появиха за компания X с възхода на Google AI Обзор. Преди това, при традиционните SERP, компанията X имаше солидна репутация. Потребителите, които търсят отзиви в Google, ще намерят оценка 4,2 на Trustpilot, силен фирмен уебсайт с биографии на служители и множество положителни отзиви в блогове от доверени източници.
Прегледът на Google AI промени това. как? Чрез повторно показване на стар форум на Reddit, съсредоточен върху негативни оплаквания относно компанията X.
Когато потребителите попитаха Google: „Какви са мненията за компанията X?“ AI Overview даде ясен отговор: „Компанията X има смесени отзиви, с конкретни оплаквания относно обслужването на клиентите.“ Но тези проблеми с обслужването на клиенти бяха решени преди почти десетилетие.
AI Overview извади множество рецензии от тази тема на Reddit, комбинира ги със силни негативни фрази и взе предвид липсата на структурирано положително съдържание, за да създаде полуотрицателно впечатление. Създаде се ново възприятие за компания X.
Вземете търсенето на бюлетин, на което търговците разчитат.
Защо AI търсенето увеличава риска за репутацията
Можем да се задълбочим в това как изкуственият интелект влияе върху репутационния риск. Помислете за следното:
- Как се разпространяват негативните разкази за ИИ: При традиционното търсене потребителите трябваше да копаят за отрицателни резултати. С LLM тези резултати могат да излязат на повърхността незабавно, дори когато са клеветнически или неправилни.
- Халюцинации и дезинформация: Повечето потребители вече знаят за AI халюцинации, но те не винаги са лесни за забелязване. Влошавайки нещата, LLM могат да представят неверни твърдения или фактически несъответствия с увереност.
- Ефектът на снежната топка: Както беше обсъдено в наративното подсилване, генерираните от AI отговори се правят екранни снимки, споделят се и се повтарят на различни платформи. Това повторение изгражда инерция, създавайки предизвикателства, които ORM фирмите сега трябва да управляват.
Една трудна истина изплува в ORM: Най-точното твърдение не се издига до върха. Най-повтаряното твърдение прави.
Копайте по-дълбоко: Генеративен AI и клевета: Как изглеждат новите заплахи за репутацията
Ръководство стъпка по стъпка за одитиране на формиране на разказ, генерирано от AI
Нека да разгледаме друг случай, за да видим как може да бъде одитиран разказ, генериран от AI.
CEO X е основател на SaaS компания. Той има постоянно лидерско присъствие и силна репутация в своята индустрия.
При скорошна поява на подкаст един цитат беше изваден от контекста и събран в няколко платформи. Цитатът беше формулиран като мнение, а не като факт. Бяха написани публикации в блогове и реакциите на Instagram Live се разпространиха онлайн.
За нула време ChatGPT и Google AI Overview превърнаха CEO X в противоречива фигура.
Ето ръководство стъпка по стъпка за подход към кризата с управлението на репутацията.
Стъпка 1: Картографиране на заявки
Започваме, като идентифицираме какво казват търсачките за CEO X. Задаваме въпроси на ChatGPT и Google AI Overview като „Какво каза CEO X?“ и „Каква е текущата репутация на CEO X?“ Това ни помага да анализираме проблемите.
Стъпка 2: Улавяне на изходите
Ние идентифицираме твърденията, свързани с CEO X. Google AI Overview и ChatGPT описват CEO X като противоречива фигура, която наскоро направи коментари с лош вкус. Наративът, формиран в двете платформи, е с негативна тенденция.
Стъпка 3: Ровене в източниците
След това анализираме източниците, на които разчитат AI Overviews и ChatGPT. Търсим дали са остарели, повтарящи се или с ниско качество. (В случай на компания X се прилагат последните две.)
Стъпка 4: Анализиране на пропуска в разказа
Ние идентифицираме разликата между разказа на AI и реалността.
- Какви са действителните възгледи на CEO X?
- Какъв беше контекстът на цитата?
- И каква е била репутацията им до този момент?
Стъпка 5: Коригиране и подмяна на източници
Последната стъпка е да замените или да отговорите на тези негативни източници. Искове могат да бъдат адресирани директно в Reddit, Instagram или други платформи, разпространяващи разказа. Структурираните обяснения също трябва да бъдат публикувани чрез ЧЗВ и политики, като същевременно се засили валидирането от трети страни.
Копайте по-дълбоко: Как AI променя начина, по който реагираме на отрицателни отзиви и коментари
Нов начин на мислене: Репутацията вече е резултат
Фокусирането единствено върху SEO класирането вече не е достатъчно. Трябва да мислим от гледна точка на промени в разказа и рамкиране. Това също означава мислене от гледна точка на входове и изходи.
Потребителите не оценяват отделни страници. Те се ангажират с генерирани от AI отговори. Вместо да управляваме това, което потребителите намират, ние трябва да управляваме отговорите, които AI системите предоставят. Това означава укрепване на това, на което разчитат тези системи:
- Публикуване на висококачествено съдържание от първа страна.
- Печелене на достоверни споменавания от трети страни.
- Подсилване на положителните отзиви на клиентите.
- Справяне с дезинформацията директно.
- Подобряване на структурирани данни.
- Поддържане на точни записи в Wikipedia или Wikidata, където е приложимо.