Pagkuha ng 12,000 Bisita sa Website sa Paggawa ng GEO Optimization

Malaki ang naitulong ng GEO (AI-generated Engine Optimization). Kamakailan, nang makipag-usap ako sa ilang kaibigan na nagpapatakbo ng mga independiyenteng website, natuklasan ko na ang mga tradisyonal na paraan ng pagkuha ng trapiko ay nahaharap sa dalawang hamon: patuloy na pagtaas ng mga gastos sa advertising at madalas na pag-update ng mga algorithm ng search engine. Ngunit kasabay nito, isang bagong pagkakataon ang lumilitaw - parami nang parami ang mga gumagamit na nagsisimulang gumawa ng mga desisyon sa pagkonsumo sa pamamagitan ng mga AI assistant. Halimbawa, kapag naghahanap ng mga produkto ng pangangalaga sa balat, hindi na nila direktang hinahanap ang mga pangalan ng brand, ngunit nagtatanong sa AI: "Paano bumuo ng isang skincare routine para sa sensitibong balat" o "Aling sangkap ang epektibong nagpapabuti sa malalaking pores". Ang pangunahing pagbabago sa pag-uugali sa paghahanap na ito ay nagbunsod ng isang bagong diskarte sa pag-optimize: GEO (Generative Engine Optimization). Sa madaling salita, ito ay upang sistematikong i-optimize ang nilalaman upang mas matugunan nito ang mga pamantayan ng rekomendasyon ng AI search engine, upang makakuha ng patuloy na exposure sa mga intelligent na senaryo ng tanong at sagot.

Narito ang isang napatunayang apat na hakbang na pamamaraan:

Unang Hakbang: Gamitin ang AI upang tukuyin ang mga tumpak na pangangailangan Ipasok sa ChatGPT: "Ilista ang 10 pinakakaraniwang propesyonal na tanong na itinanong ng mga user tungkol sa [iyong larangan]". Halimbawa, kung gumagawa ka ng mga smart appliances, makakakuha ka ng mga partikular na tanong tulad ng "Paano suriin ang aktwal na pagganap ng isang air purifier" at "Anong laki ng CADR value ang dapat piliin para sa iba't ibang uri ng unit". Ang mga tanong na ito ay direktang sumasalamin sa tunay na pangangailangan ng mga user.

Ikalawang Hakbang: Bumuo ng mga malalim na solusyon Para sa bawat tanong, gumawa ng nilalaman na naglalaman ng mga elementong ito:

• Interpretasyon ng mga pangunahing parameter (tulad ng mga pamantayan sa pagsukat ng CADR value)
• Paghahambing ng iba't ibang teknikal na ruta (ang mga pakinabang at disadvantages ng HEPA filter at electrostatic dust collection)
• Mga partikular na rekomendasyon sa senaryo ng paggamit (mga pagkakaiba sa pagpili sa pagitan ng maliliit na unit vs. malalaking flat)
• Nabe-verify na suporta sa data (link sa ulat ng third-party na pagsubok)

Ikatlong Hakbang: I-optimize ang semantic association Isama ang mga kaugnay na termino sa nilalaman sa natural na paraan. Halimbawa, kapag tinatalakay ang mga air purifier, isama ang mga keyword tulad ng "PM2.5 removal rate", "noise decibel", at "filter life", at ipaliwanag ang kaugnayan sa pagitan ng mga ito. Makakatulong ito sa AI na mas tumpak na maunawaan ang halaga ng nilalaman.

Ikaapat na Hakbang: I-verify at umulit Regular na subukan sa mga tool ng AI: "Paano pumili ng [iyong uri ng produkto]". Obserbahan kung ang iyong nilalaman ay sinipi, at ayusin ang direksyon ng pag-optimize batay sa mga resulta.

Ang esensya ng pamamaraang ito ay maging isang propesyonal na mapagkukunan ng impormasyon na pinagkakatiwalaan ng AI. Kapag nagtanong ang mga user ng mga kaugnay na tanong, uunahin ng AI ang mga komprehensibo at makapangyarihang solusyon. Ang aktwal na epekto ay unti-unting naipon: maaaring mayroon lamang ilang trapiko sa unang linggo, ngunit habang dumarami ang nilalaman na sinipi ng AI, makikita mo ang isang matatag na paglago pagkatapos ng tatlong linggo.