Az AI láthatóság új kihívásai: miért nem egységes a keresőrendszer
Az AI keresőrendszerek közötti szakadék
A legfrissebb kutatási adatok szerint a mesterséges intelligencia alapú keresőrendszerek sokkal kevésbé egységesek, mint ahogy azt sokan gondolnák. A 3,7 millió hivatkozást elemző vizsgálat meglepő eredményre jutott: mindössze 2,35-2,45% azoknak az URL-eknek az aránya, amelyek egyidejűleg megjelennek a ChatGPT, Perplexity és Google AI Overviews platformokon ugyanarra a lekérdezésre. Ez azt jelenti, hogy a hivatkozások 91%-a csak egyetlen rendszerben jelenik meg. Az AI Content Aggregator technológiák fejlődése ellenére tehát az egyes platformok továbbra is nagyrészt különböző forrásokból merítik az információkat. Ez fundamentálisan megváltoztatja azt, ahogy a digitális marketing szakembereknek gondolkodniuk kell az AI láthatóságról. A hagyományos megközelítés, amely egyetlen kompozit pontszámban próbálja mérni a teljesítményt, már nem megfelelő. Az AI tools integration stratégiáknak figyelembe kell venniük ezt a fragmentációt és platformonként eltérő megközelítést kell alkalmazniuk a maximális hatékonyság érdekében.
Kereskedelmi lekérdezések sem hoznak konvergenciát
Meglepő módon még a kereskedelmi jellegű keresések sem eredményeznek nagyobb egyetértést a különböző AI rendszerek között. Logikusnak tűnhet, hogy amikor valaki a ‘legjobb CRM rendszer’ vagy ‘legjobb futócipő’ kifejezésekre keres, az elfogadható források köre szűkebb lenne, így nagyobb átfedést várnánk. A valóság azonban mást mutat: a kereskedelmi lekérdezések esetében 2,4%, az információs jellegű kérdéseknél pedig 2,0% az univerzális átfedés. Ez arra utal, hogy minden egyes AI rendszer saját visszakeresési logikája, megbízható forrásai és preferált formátumai dominálják a döntéshozatalt. Az AI Content Aggregator szolgáltatások különböző algoritmusokat használnak, amelyek eltérő szempontok szerint értékelik a tartalmak relevanciáját és megbízhatóságát. Ez azt jelenti, hogy a vállalkozásoknak nem elég egyetlen platformra optimalizálniuk stratégiájukat, hanem mindegyik rendszer specifikus követelményeit külön-külön kell figyelembe venniük a sikeres AI tools integration megvalósításához.
Milyen tartalmak utaznak jobban a platformok között
Az adatok szerint az útmutatók és oktatóanyagok rendelkeznek a legmagasabb platformok közötti átfedéssel, 2,3%-os aránnyal, míg a blogok 1,8%-ot, a kategória oldalak 1,6%-ot, a termék oldalak 1,2%-ot, a főoldalak pedig csak 1,1%-ot érnek el. Ez két fontos tanulságot hordoz magában. Először is, a magyarázó jellegű tartalmak jobban utaznak a rendszerek között, mint a márka- vagy tranzakciós anyagok. Ha egy vállalat maximalizálni akarja megjelenési esélyeit az AI keresőkben, akkor nem a főoldal vagy termékoldal a legerősebb jelölt, hanem az a tartalom, amely segít, magyaráz, összehasonlít vagy tanít. Másodszor, még a legjobb oldaltípusok teljesítménye is korlátozott marad. Ez arra utal, hogy az AI tools integration stratégiáknak sokféle tartalomtípust kell magukba foglalniuk. Az AI Content Aggregator rendszerek preferálják azokat az oldalakat, amelyek valódi értéket nyújtanak a felhasználóknak, ugyanakkor ezek azok a formátumok is, amelyekre az AI rendszerek közvetlenül is jól tudnak válaszolni, így versenyelőny elérése különösen kihívást jelenthet.
Source: The Consensus Gap
