GEO optimalizálással 12 000 weboldal látogatót szereztünk
A GEO (AI generatív motor optimalizálás) nagy segítséget nyújtott. Az utóbbi időben több, független weboldalt üzemeltető barátommal beszélgetve azt tapasztaltam, hogy a hagyományos forgalomszerzési módszerek kettős kihívással néznek szembe: a hirdetési költségek folyamatosan emelkednek, és a keresőmotorok algoritmusai gyakran frissülnek. Ezzel párhuzamosan azonban egy új lehetőség is felbukkan – egyre több felhasználó hoz fogyasztói döntéseket AI asszisztensek segítségével. Például, amikor bőrápolási termékeket keresnek, már nem közvetlenül a márkanévre keresnek rá, hanem az AI-nak teszik fel a kérdést: „Hogyan építhető fel egy toleráns bőrápolási rutin érzékeny bőrre?” vagy „Melyik összetevő javítja hatékonyan a kitágult pórusokat?”. Ez a keresési viselkedés alapvető változása egy teljesen új optimalizálási stratégiát hívott életre: GEO (Generatív Motor Optimalizálás). Egyszerűen fogalmazva, a tartalom szisztematikus optimalizálásával, hogy az jobban megfeleljen az AI keresőmotorok ajánlási szabványainak, ezáltal folyamatos megjelenést biztosítva az intelligens kérdés-válasz helyzetekben.
Az alábbiakban bemutatunk egy bevált, négy lépésből álló módszert:
Első lépés: AI-val határozzuk meg a pontos igényeket A ChatGPT-be írjuk be: „Sorolj fel 10 szakmai kérdést, amelyet a felhasználók a leggyakrabban tesznek fel a [te területed] kapcsán”. Például, ha intelligens háztartási gépekkel foglalkozunk, akkor olyan konkrét kérdéseket kapunk, mint „Hogyan értékelhető a légtisztító tényleges teljesítménye?” vagy „Mekkora CADR értékű készüléket válasszunk a különböző lakástípusokhoz?”. Ezek a kérdések közvetlenül tükrözik a felhasználók valós igényeit.
Második lépés: Építsünk ki mélyreható megoldásokat Készítsünk minden kérdésre olyan tartalmat, amely tartalmazza a következő elemeket: A kulcsparaméterek értelmezése (például a CADR érték mérési szabványa) A különböző technológiai utak összehasonlítása (a HEPA szűrő és az elektrosztatikus porgyűjtés előnyei és hátrányai) Konkrét használati forgatókönyvek javaslatai (kis lakás vs. nagy alapterületű lakás közötti választási különbségek) Ellenőrizhető adatokkal való alátámasztás (link a harmadik féltől származó vizsgálati jelentéshez)
Harmadik lépés: Optimalizáljuk a szemantikai kapcsolatokat Természetesen építsük be a kapcsolódó szakkifejezéseket a tartalomba. Például, amikor légtisztítókról beszélünk, említsük meg a „PM2.5 eltávolítási arányt”, a „zajszintet decibelben”, a „szűrő élettartamát” és más kulcsszavakat, és magyarázzuk el a köztük lévő összefüggéseket. Ez segíthet az AI-nak pontosabban megérteni a tartalom értékét.
Negyedik lépés: Ellenőrizzük és iteráljunk Rendszeresen teszteljük az AI eszközökben: „Hogyan válasszunk [a terméktípusod] közül?”. Figyeljük meg, hogy a tartalmunkat idézik-e, és a kapott eredmények alapján módosítsuk az optimalizálási irányt.
Ennek a módszernek a lényege, hogy az AI által megbízhatónak tartott szakmai információforrássá váljunk. Amikor a felhasználók releváns kérdéseket tesznek fel, az AI előnyben részesíti azokat az átfogó és hiteles megoldásokat, amelyeket ajánlunk.
A tényleges hatás fokozatosan halmozódik fel: az első héten valószínűleg csak szórványos forgalom lesz, de ahogy az AI által idézett tartalmak száma nő, három hét múlva már stabil növekedést tapasztalhatunk.
