تحذر دراسة جديدة من LightSite AI وtheCUBE Research من أن العلامات التجارية بطيئة الحركة تخاطر بفقدان الظهور في بحث نماذج اللغة الكبيرة بينما يكتسب المنافسون الأصغر أرضًا من خلال المحتوى الأصيل والاستخدام الأكثر فعالية للبيانات المنظمة.
إسرائيل - أعلنت LightSite AI وtheCUBE Research عن دراسة بحثية جديدة بعنوان "بناء قيمة العلامة التجارية في محركات الذكاء الاصطناعي: كيفية الحصول على توصية من نماذج اللغة الكبيرة". يشرح المنشور كيف تؤثر نماذج اللغة الكبيرة على اكتشاف العلامة التجارية ولماذا تفقد العلامات التجارية العالمية الأبطأ حركة بالفعل أرضًا لصالح المنافسين الأصغر والأكثر مرونة في تجارب البحث القائمة على الذكاء الاصطناعي.
يبدأ المشترون بشكل متزايد مع مساعدي الذكاء الاصطناعي وتجارب التسوق الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي بدلاً من نتائج البحث التقليدية، والعلامات التجارية التي تظهر أولاً في تلك الإجابات ليست دائمًا الأكبر أو الأكثر رسوخًا، بل غالبًا ما يكون العكس تمامًا. لا تزال العديد من الشركات المعروفة تعتمد على استراتيجية بحث مبنية حول حركة المرور العضوية والمشاركة القائمة على النقرات، بينما تستثمر العلامات التجارية الأصغر في محتوى مركز وتحاوري وأصيل وبنية بيانات أنظف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي فهمها والوثوق بها بسهولة.
"في بحث الذكاء الاصطناعي، ساحة اللعب أكثر تسطحًا مما يعتقد الكثيرون،" قال ستاس ليفيتان، مؤسس LightSite AI. "يمكن أن تكون العلامة التجارية الأصغر والمركزة ذات وجهة نظر واضحة ومحتوى خبير قوي ولغة صادقة أسهل بالنسبة لنظام الذكاء الاصطناعي للوثوق بها والاستشهاد بها من علامة تجارية كبيرة ذات رسائل غامضة ومجموعة متنوعة مربكة من المنتجات وهندسة موقع قديمة. هذه فرصة تأتي مرة واحدة في العقد للقادمين الجدد، وخطر حقيقي لأي شخص يفترض أنه لا يحتاج إلى التكيف مع واقع بحث الذكاء الاصطناعي الجديد."
تواجه العلامات التجارية الكبيرة فجوتين مرتبطتين. الأولى هي فجوة المحتوى، حيث تنشر شركات السوق المتوسطة والمؤسسات مواد مصقولة ولكنها عامة، مكتوبة أكثر للشرائح منها للمحادثات الحقيقية. والثانية هي فجوة تكنولوجية، حيث لا يتم عرض معلومات المنتج وقصص العملاء وبيانات الشركة في تنسيقات منظمة وقابلة للقراءة آليًا مثل ترميز المخطط ورسوم بيانات معرفة المنتج. مع اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر على وضوح الكيان والشفافية والروايات المتسقة، تجعل هذه الفجوات من الأسهل للاعبين الأصغر والأكثر تركيزًا أن يصبحوا الإجابة الافتراضية للاستعلامات المتخصصة ذات النية العالية - وهو أمر كان شبه مستحيل في بحث Google العادي.
يشير البحث إلى نمط متزايد. يتم التقاط البائعين الجدد الذين يتحدثون بوضوح عن حالات استخدام محددة، ويظهرون نتائج قابلة للقياس ويحافظون على أصوات خبراء متسقة بشكل أسرع من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي. يميلون إلى استخدام أسمائهم الخاصة في الاقتباسات، والظهور في النصوص والبودكاست ومناقشات المحللين، والحفاظ على مطالباتهم قريبة من نتائج العملاء الحقيقية. في المقابل، غالبًا ما تنشر العلامات التجارية القديمة قصتها عبر العديد من الحملات غير المتصلة أو تعتمد على بيانات تحديد المواقع العامة، مما قد يؤدي إلى إشارة أضعف في اكتشاف الذكاء الاصطناعي.
لمساعدة العلامات التجارية على الاستجابة بطريقة منظمة، تقدم الدراسة إطار تحسين محرك الذكاء الاصطناعي ذو الطبقات الأربع ومؤشر ميزة AEO. بدلاً من البقاء على المستوى النظري، تركز المنهجية على عدد صغير من الخطوات العملية. إنها تقيس جاهزية AEO من خلال تقييم عبر 19 سمة متوافقة مع كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي واسترجاع وترتيب العلامات التجارية. بناءً على هذا التقييم، تحدد استراتيجيات مستهدفة وخطط عمل لمدة 90 يومًا لتعزيز الإشارات الضعيفة وتضخيم السلطة في المجالات الأكثر أهمية.
يتضمن النهج أيضًا مسارًا واضحًا للمحتوى. يوضح كيف يمكن للمنظمات تغذية محركات الذكاء الاصطناعي بمواد جديدة وأصيلة تعكس سردًا متسقًا للعلامة التجارية، باستخدام مكتبات المطالبات ورسوم بيانات معرفة المنتج. بالتوازي، يصف كيفية تصميم رحلات المشتري الموجهة بالذكاء الاصطناعي بحيث بمجرد أن تكتسب العلامة التجارية رؤية داخل إجابات الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يؤدي هذا الاكتشاف إلى المشاركة والتقييم والطلب بدلاً من ذكر واحد معزول.
تدعم LightSite AI هذا العمل بمنصة تبني طبقات بيانات قابلة للقراءة آليًا وتتتبع أداء العلامة التجارية في بحث الذكاء الاصطناعي - وهي تقنية فريدة قيد براءة الاختراع. تساعد المنصة المنظمات على جعل مواقعها أسهل لأنظمة الذكاء الاصطناعي لفهمها والاستشهاد بها، وتسمح للفرق بمراقبة مدى تكرار ظهور كيانات العلامة التجارية والمنتجات والخبراء في ردود الذكاء الاصطناعي المولدة. مزيد من المعلومات متاحة على LightSite AI.
يمكن لفرق التسويق أيضًا استكشاف أدوات جاهزية الذكاء الاصطناعي من LightSite AI، بما في ذلك أدوات تحسين المحرك التوليدي على صفحة الأدوات في LightSite AI - اختبر جاهزية بحث الذكاء الاصطناعي الخاص بك، والتي تساعد المنظمات على التحقق من قابلية زحف الذكاء الاصطناعي وتغطية البيانات المنظمة وغيرها من الأسس التقنية المطلوبة للاكتشاف الحديث. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول البحث والمنهجية من خلال theCUBE Research.
الدراسة البحثية "بناء قيمة العلامة التجارية في محركات الذكاء الاصطناعي: كيفية الحصول على توصية من نماذج اللغة الكبيرة" ومعلومات إضافية حول مؤشر ميزة AEO متاحة من theCUBE Research وLightSite AI.
حول LightSite AI
تساعد LightSite AI الشركات والمنصات الرقمية على تحسين كيفية التعرف عليها وتمثيلها في البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تبني المنصة طبقات بيانات منظمة وتوفر تحليلات تقيس الرؤية والدقة والسلطة عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي الرئيسية، مما يمكن المنظمات من فهم وتحسين كيفية ظهورها داخل إجابات الذكاء الاصطناعي المولدة.
حول theCUBE Research
theCUBE Research هي شركة أبحاث واستشارات مستقلة تركز على التأثير التجاري للذكاء الاصطناعي وتقنيات السحابة والبيانات. تجمع الشركة بين رؤى المحللين وتغطية الأحداث والبحوث الأصلية لمساعدة قادة التكنولوجيا على فهم تحولات السوق وتقييم الحلول الناشئة وتصميم استراتيجيات مدفوعة بالبيانات للنمو.
معلومات الاتصال
الشركة: LightSite AI
اسم جهة الاتصال: ستاس ليفيتان
البريد الإلكتروني للاتصال: stas@lightsite.ai
الموقع الإلكتروني: https://www.lightsite.ai/
البلد: إسرائيل
