Generative Engine Optimization (GEO): így említi a termékét a ChatGPT, a Claude, a Gemini és a Grok
Kérdezze meg a ChatGPT-től, melyik social listening eszközt válassza egy kis startup, és öt névből álló listával válaszol, mindegyikhez egysoros ajánlással. Tegye fel ugyanezt a kérdést a Claude-nak vagy a Gemininek, és kissé eltérő listát kap, ugyanúgy összeállítva abból, amit a modell a tanítás során olvasott. A vásárlók egyre nagyobb hányada ezekben a beszélgetésekben kezdi és fejezi be a termékkutatást, anélkül hogy valaha megnyitna egy találati oldalt. A Generative Engine Optimization, röviden GEO, az a munka, amellyel a terméke felkerül ezekre a listákra. Ez az útmutató arról szól, honnan jönnek a válaszok, és mit tehet ez ügyben egy kis csapat, akár már ezen a héten.
Mi az a Generative Engine Optimization?
A GEO annak alakítása, amit a generatív MI-modellek mondanak az Ön piacáról és termékéről. A kifejezés a Princeton, a Georgia Tech, az Allen Institute for AI és az IIT Delhi kutatóinak 2023-as tanulmányából származik, amely azt mérte, hogyan változtatják meg egy weboldal esélyeit az MI-válaszokban való idézésre az oldalon végzett módosítások. A marketingesek azóta tágabb célra nyújtották a címkét: gondoskodni arról, hogy a modell pontosan írja le a terméket, és megemlítse, amikor egy vásárló lehetőségeket kér.
Segít elképzelni, hogyan épül fel a válasz. A klasszikus SEO-ban egy tíz linkből álló oldalon harcol egy helyért, amelyet a látogatónak még át kell futnia és mérlegelnie. Egy csevegőmotor mindezt egyetlen bekezdéssé sűríti, így az a négy-öt termék, amelyet megnevez, az adott vásárló számára maga a teljes piac. Ezt az elmozdulást a kattintás nélküli kereséssel láttuk elindulni, és írtunk is róla az MI-ről és a Google algoritmusfrissítéseiről szóló cikkünkben.
Az Ön neve két úton kerülhet be egy válaszba. Az élő kereséssel rendelkező motorok, a Perplexity vagy a ChatGPT és a Gemini böngésző módjai a kérdés pillanatában töltik le az oldalakat, és idézik őket. Az alapmodellek abból válaszolnak, amit a tanítás során magukba szívtak, és ez a memória csak új modellverzió megjelenésekor frissül. Mindkét út nagyrészt ugyanazokból a forrásokból táplálkozik, ami egyszerűvé teszi a munkát.
Honnan szerzik a modellek a véleményüket
A nyelvi modelleket hatalmas szöveghalmokon tanítják: begyűjtött weboldalakon, licencelt kiadói archívumokon, könyveken, kódon és videóátiratokon. A termékvélemények ebben a halomban többnyire olyan helyekről származnak, ahol az emberek arról beszélnek, mit használnak. A Reddit 2024 elején a Google-lel, néhány hónappal később az OpenAI-jal kötött tartalomlicenc-megállapodást, így a subredditek szálai a platform áldásával áramlanak a tanítási folyamatokba. A Grok az X bejegyzésein tanul, a Youtube-átiratok a tesztelők véleményét viszik a keverékbe, és sok minden, amit a modellek a fejlesztői eszközökről hisznek, a Hacker Newsra vezethető vissza.
Képzelje el, mire van szüksége egy modellnek ahhoz, hogy befejezze a mondatot: „a legjobb számlázóeszköz szabadúszóknak a…”. A legerősebb anyag, ami a rendelkezésére áll, több ezer ember, aki pontosan erre a kérdésre válaszol nyilvánosan: összehasonlító szálak, „ti mit használtok erre” típusú bejegyzések, válaszok egy versenytárs bejelentése alatt, és panaszok olyan eszközökről, amelyek elmaradtak az elvárásoktól. Ez a szöveg sűrűn tele van a valódi vásárlók szókincsével, és mély nyomot hagy.
A forráskeresés ugyanebből az anyagból dolgozik. Tegyen fel a Perplexitynek egy vásárlási kérdést, és olvassa el a válasz alatti hivatkozásokat; a Reddit-szálak és az összehasonlító listák általában kitöltik a lista nagy részét. A Google AI Overviews folyamatosan idéz közösségi bejegyzéseket. A minta minden motornál ugyanaz, mert mind ugyanazt keresik: őszinte embereket, akik termékeket hasonlítanak össze.
Az MI válasza azelőtt áll össze, hogy bárki egyetlen linkre is rákattintana
Egy hozzászólás tehát két műszakot dolgozik le. A megjelenése hetében eléri azokat, akik az adott szálban éppen döntenek. Hónapokkal később egy crawler összesöpri, és részévé válik annak, amit a modellek következő nemzedéke hisz az Ön kategóriájáról, ahol tovább válaszol olyan vásárlóknak, akiket soha nem fog látni egyetlen analitikai felületen sem.
Egy gyakorlatias GEO-módszer
Egy kis csapat is jól végezheti ezt, mert az összetevők hétköznapi munkák: megjelenni a megfelelő beszélgetésekben, és következetesen mondani ugyanazt.
Válaszoljon nyilvánosan a vásárlási kérdésekre. Ha valaki a Redditen vagy a Hacker Newson a kategóriája legjobb eszközét kérdezi, vagy egy versenytárs alternatíváját keresi, írjon hasznos választ, amely megemlíti a termékét, és mondja el, hogy Ön építette. Pontosan ezeket a szálakat gyűjtik be a crawlerek.
Tartson egyetlen következetes leírást. Válasszon egyetlen mondatot, amely megmondja, mi a terméke és kinek szól, és használja a weboldalán, a közösségi profiljain, a katalógusbejegyzéseiben és a bejelentő posztjaiban. Az ismétlés az, ahogyan egy modell megtanulja összekötni a nevét a kategóriájával.
Kerüljön be az összehasonlító tartalmakba. A listás cikkeket, a „tíz legjobb eszköz” összeállításokat és a szoftverkatalógusokat folyamatosan idézik az MI-motorok. Keresse meg a szerzőket, és tartsa naprakészen a bejegyzéseit.
Adjon ki olyan oldalakat, amelyeket egy gép idézni tud. Az eredeti GEO-tanulmány azt találta, hogy az idézetek és statisztikák hozzáadása, más módosítások mellett, akár 40 százalékkal növelte egy oldal esélyét az idézésre a tesztjeikben. Fogalmazzon meg konkrét állításokat valódi számokkal, és lássa el a GYIK-oldalait schema jelölésekkel.
Kérdezze meg a motorokat önmagáról. Havonta egyszer tegye fel a legfontosabb vásárlási kérdéseit a ChatGPT-nek, a Claude-nak, a Gemininek, a Groknak és a Perplexitynek. Jegyezze fel, mely nevek térnek vissza, és hogyan írják le az Önét. Ezek az átiratok a GEO megfelelői egy rangkövetőnek.
A KWatch.io előbb találja meg a beszélgetéseket, mint a modellek
A fentiek mindegyike azon múlik, hogy időben látja-e a beszélgetést. Egy Reddit-szál az olvasói nagy részét az első napon gyűjti össze, a késői válaszok pedig az oldal aljára süllyednek, ahová kevesen görgetnek. Hat platformot kézzel figyelni, minden vásárlási kérdés minden megfogalmazására, felemésztené a hetét.
Ezt a munkát végzi el a KWatch.io. Figyeli a Redditet, a Hacker Newst, az X-et (Twitter), a Linkedint, a Facebookot és a Youtube-ot az Ön által rögzített kulcsszavakra, és egy találó bejegyzés vagy hozzászólás másodperceken belül megjelenik a felületén. Az értesítések e-mailben vagy a Slacken érkeznek, egy JSON webhook pedig minden említést továbbíthat a CRM-jébe vagy olyan automatizálási eszközökbe, mint a Zapier és az n8n. Az ezekben a szálakban írt hozzászólásai részévé válnak annak a nyilvános anyagnak, amelyen a modellek következő köre tanul, így minden korán elkapott beszélgetés egy kis befizetés a jövőbeli MI-válaszokba.
Kulcsszóértesítések a KWatch.io felületén
A GEO szempontjából négy kulcsszócsalád éri meg a helyét:
A márkaneve. A téves leírások és az elavult árazásról szóló panaszok bekerülnek a tanítóadatokba, ha senki nem válaszol rájuk, ezért kapja el őket, amíg a szál fiatal.
A versenytársak nevei, valamint az olyan kifejezések, mint „[versenytárs] alternatívája”. Ezekben a szálakban íródnak a szűkített listák.
A kategóriája vásárlási kérdései: „legjobb [kategória] eszköz”, „ti mit használtok [probléma] esetén”, „megéri fizetni a [kategória]-ért”.
A problémák, amelyeket megold, úgy megfogalmazva, ahogy az ügyfelek fogalmazzák meg őket, és finomítva, ahogy jönnek a valódi említések.
Minden említés MI által adott hangulatpontszámot kap, így könnyű előhozni például egy versenytársról szóló negatív hozzászólásokat, ahol egy higgadt és segítőkész válasz Öntől általában jól szokott elsülni.
A beszélgetéskövetés azokat a szálakat fedi le, amelyek hosszú távon térülnek meg. Egyes összehasonlító szálak évekig szerepelnek a Google találatai között, és minden bejárásnál újra összesöprik őket. Kövessen egyet, és a KWatch.io értesíti, valahányszor új hozzászólás jelenik meg benne, így a válasza aktuális marad egy olyan szálban, amelyhez a vásárlók és a tanítási folyamatok is újra és újra visszatérnek. Tudjon meg többet a beszélgetéskövetésről a Redditen és a Hacker News-on.
Írjon olyan hozzászólásokat, amelyek túlélik a moderálást
A moderátorok döntik el, hogy ebből bármi eljut-e egy crawlerhez. A Reddit perceken belül eltávolítja a reklámspamet, egy törölt hozzászólás pedig eltűnik az oldalról és annak minden jövőbeli bejárásából.
A fennmaradó hozzászólásoknak közös alakjuk van. A tényleges kérdésre válaszolnak, a szál hangnemében, olyan részletekkel, amelyeket csak a termékhez közel álló ember ismer, és elárulják, hogy a szerző építette a dolgot. Az olvasók felszavazzák az ilyen őszinteséget, a moderátorok pedig békén hagyják, ami számít, mert a felszavazott hozzászólások az oldal tetején ülnek, ahol a crawlerek a legnagyobb súlyt adják nekik.
Az ehhez hasonló hozzászólások kerülnek az MI tanítóadataiba
Kezdjen el részt venni, mielőtt szüksége lenne a fiókra, és tartsa ritkán a linkeket az egyszerű, segítőkész válaszokhoz képest. Azok a platformok, amelyek önreklámot sejtenek, szólás nélkül elrejtik a bejegyzéseit; írtunk erről egy teljes útmutatót: hogyan tudhatja meg, hogy shadowbant kapott, és hogyan kerülheti el.
Mikor jelentkeznek az eredmények
Az élő MI-keresésben megjelenő hivatkozások heteken belül reagálnak. Egy oldal vagy szál, amelyet a Perplexity idézni kezd, olyan látogatókat küld, akiket az analitikája chatgpt.com és perplexity.ai típusú hivatkozók alatt mutat majd.
Maguk a modellek lassabban mozognak, mert amit ebben a negyedévben tesz közzé, azt a következő hónapokban járják be, és abban bukkan fel, ami utána jelenik meg. A hatás csendben épül, majd egy új kiadással egyszerre jelenik meg. Azok a versenytársak, akik egy éve kezdték, már ott laknak a mai súlyokban, és az Ön most elültetett említései ugyanezen menetrend szerint zárkóznak fel.
Vezessen naplót. Havonta tegye fel a tíz legfontosabb vásárlási kérdését a nagy motoroknak, és illessze be minden választ egy táblázatba. Jegyezze fel, mely termékeket nevezik meg, és hogyan írják le az Önét. Néhány hónap után az elmozdulás nyilvánvalóvá válik, és az MI-keresés válaszaiban szereplő hivatkozások megmondják, mely szálak végzik a munkát.
Gyakran ismételt kérdések
Mi az a Generative Engine Optimization (GEO)?
A GEO mindaz, amit azért tesz, hogy az olyan generatív MI-modellek, mint a ChatGPT, a Claude, a Gemini és a Grok, pontosan írják le a termékét, és megemlítsék, amikor a felhasználók ajánlásokat kérnek az Ön kategóriájában. Kiterjed arra is, amit a modellek a tanítás során tanulnak, és arra is, amit az MI-keresők a kérdés pillanatában idéznek.
Miben különbözik a GEO a klasszikus SEO-tól?
Egy keresőmotor a tíz link között rangsorolja az oldalát. Egy generatív motor egyetlen választ ír, és néhány terméket nevez meg annak alapján, amit a tanítás során olvasott, és amit élőben lekér. A közösségi beszélgetések mindkét úton sokat nyomnak a latban, így a GEO nagy része a saját weboldalán kívül zajlik.
Befolyásolják a Reddit-hozzászólások, hogy mit mond a ChatGPT és a Gemini?
Igen. A Reddit 2024-ben licencelte tartalmát a Google-nek és az OpenAI-nak, és a Reddit-szálak a leggyakrabban idézett források közé tartoznak az MI-keresés válaszaiban. Egy jól fogadott hozzászólás egy releváns szálban eléri a mai olvasókat, és beszívják a holnap modelljei.
Mennyi idő alatt hoz eredményt a GEO?
Az élő MI-keresésben megjelenő hivatkozások heteken belül feltűnhetnek, és mérhető hivatkozási forgalmat hozhatnak. A modellsúlyokba beépült említések a tanítási naptárat követik, ezért számítson több hónapra, mire egy új modell felszedi a munkáját.
Mely platformok számítanak a legtöbbet a GEO szempontjából?
A Reddit nyom a legtöbbet a termékajánlásoknál, a fejlesztői eszközöknél pedig szorosan mögötte a Hacker News. A Youtube-átiratok, az X-bejegyzések, a Linkedin-beszélgetések és a Quora-válaszok szintén táplálják a tanítókorpuszokat. A megfelelő arány attól függ, hol teszik fel a kérdéseiket az Ön vásárlói.
Hogyan segít a KWatch.io a GEO-ban?
A KWatch.io valós időben figyeli a Redditet, a Hacker Newst, az X-et, a Linkedint, a Facebookot és a Youtube-ot az Ön kulcsszavaira, hogy be tudjon kapcsolódni a vásárlási beszélgetésekbe, amíg frissek. Az ezekben a szálakban írt hozzászólásai később bekerülnek azokba az adathalmazokba, amelyeken a generatív modellek tanulnak, a KWatch.io pedig akkor is értesíti, ha a márkáját tévesen írják le, hogy reagálhasson.
Automatizáljam vagy tömegesen posztoljam a hozzászólásokat a GEO érdekében?
Ez visszaüt. A moderátorok perceken belül eltávolítják a spamet, az eltávolított tartalom pedig soha nem kerül be egy bejárásba. A platformok ráadásul shadowbant adnak az ismétlődő fiókoknak. Egyetlen átgondolt hozzászólás a megfelelő szálban többet ér ötven bemásoltnál.
Következtetés
A vásárlási tanácsadás átköltözik a csevegőablakokba, és a modellek nyilvános beszélgetésekből állítják össze, amelyek épp most zajlanak a Redditen, a Hacker Newson, az X-en és a többi nagy platformon. Jelenjen meg ezekben a beszélgetésekben hasznos válaszokkal és következetes történettel, és a modellek ugyanúgy megtanulják, ki Ön, ahogy az ügyfelei is.
A KWatch.io ingyenes csomagja tartalmaz kulcsszóértesítéseket a Redditen és a Hacker Newson, azon a két platformon, ahol az MI-t tanító beszélgetések többsége zajlik, így már ma elkezdhet figyelni: regisztráljon a KWatch.io-n itt. Az összes csomag részletei itt találhatók: árazási oldal.
KWatch.io
