„LinkedIn” tampa dirbtinio intelekto atsakymų šaltiniu, tačiau nepasikliaukite būsenos atnaujinimais

Remiantis „Press Gazette ” duomenimis, pasaulinis leidėjų srautas iš „Google” paieškos sumažėjo maždaug trečdaliu. Nuo 2023 m. gegužės „Google” paieškos persiuntimų sumažėjo daugiau nei 20 proc., „Google Discover” – beveik 18 proc., o bendras išorinių persiuntimų skaičius – maždaug ketvirtadaliu.

Dirbtinio intelekto sukurtos apžvalgos, rodomos tiesiogiai paieškos rezultatuose, žymiai sutrumpina vartotojo kelionę, o didelė dalis užklausų dabar baigiasi be paspaudimo į svetainę. Tiek svetainėms, tiek el. parduotuvėms poveikis yra neigiamas. Vis daugiau sprendimų priimama už jūsų puslapių ribų.

Kur dirbtinio intelekto įrankiai nukreipia dėmesį

Naujausi tyrimai pateikia aiškesnį atsakymą į klausimą, kokius šaltinius dirbtinio intelekto sistemos naudoja savo atsakymams kurti. Du nepriklausomi tyrimai rodo, kad dideli kalbos modeliai vis labiau remiasi „LinkedIn” turiniu.

„SEMrush” analizė, pagrįsta daugiau nei 230 000 raginimų „ChatGPT„, „Google AI” ir „Perplexity„, rodo, kad „LinkedIn” šiuo metu yra antras dažniausiai cituojamas šaltinis dirbtinio intelekto generuojamuose atsakymuose. Pirmoji vieta priklauso „Reddit„, kuri atitinka platesnį modelį, kaip dirbtinio intelekto modeliai veikia su bendruomenės valdomu turiniu. Dirbtinio intelekto sistemos paprastai teikia pirmenybę plačioms diskusijų temoms, kuriose konkrečios patirtys yra pakartotinai patvirtinamos.

Tolesni „Spotlight” tyrimai yra dar gilesni. Tai rodo, kad „LinkedIn” šaltinių citavimas dirbtinio intelekto įrankiuose kasmet padidėjo maždaug keturis ar penkis kartus. Prekių ženklams ir ekspertams labai svarbi detalė yra ta, kad dauguma šių citatų yra iš „LinkedIn Pulse” straipsnių, o ne iš trumpų būsenos atnaujinimų ar komentarų.

Kai šiandien klientas užduoda dirbtinio intelekto klausimus, tokius kaip „geriausia platforma el. parduotuvei”, „kaip optimizuoti produktų sklaidos kanalus” ar „kas veikia B2B el. prekyboje”, atsakymas dažnai neateina iš įmonės tinklaraščio. Vietoj to, jis paimtas iš ekspertų lygio turinio, kurį dirbtinis intelektas laiko patikimu ir kontekstiniu požiūriu.

Šiame kontekste „LinkedIn” turi keletą privalumų. Turinys yra aiškiai susietas su konkrečiu autoriumi, turinčiu skaidrią profesinę istoriją, straipsniai yra orientuoti į temas ir skelbiami tiesiogiai platformoje, kurioje autorius gali visiškai kontroliuoti tiek publikaciją, tiek turinį.

Šis derinys padeda paaiškinti, kodėl dirbtinio intelekto sistemos dažniau nurodo asmenis, o ne prekės ženklus ir kodėl „LinkedIn” yra ypač tinkama aplinka tokio tipo matomumui.

Ką daryti?

Jei dirbtinio intelekto įrankiai savo atsakymuose vis dažniau cituoja „LinkedIn”, atsiranda nauja matomumo galimybė. Tai nėra eksperimentas ar praeinanti tendencija, o atsakas į tai, kaip dirbtinis intelektas šiuo metu vertina ir atrenka šaltinius.

Kaip prisitaikyti prie šių pokyčių?

• Įtraukite savo komandos srities ekspertus į išsamių „LinkedIn” straipsnių kūrimą

• Skelbkite praktines žinias, įskaitant procesus, duomenis ir realią projekto patirtį

• Užtikrinti profilio patikimumą tikrinant, naujausią profesinę praktiką ir aiškią specializacijos sritį.

Kadangi dirbtinio intelekto sistemos vis dažniau pateikia atsakymus, o ne tradicinės paieškos sistemos, šių atsakymų matomumas tampa nauja organinio buvimo forma. Remiantis šiomis išvadomis, „LinkedIn” iš socialinio tinklo tampa vienu iš pagrindinių dirbtiniu intelektu pagrįstos paieškos šaltinių.

Vargu ar persiuntimo srautas iš „Google” grįš į ankstesnį lygį. Tačiau šis pokytis nereiškia, kad prekės ženklai prarado galimybę dalyvauti atsakymuose, kuriuos klientai gauna šiandien. Keičiasi vieta, kur kuriamas pasitikėjimas ir autoritetas.

Tai signalas koreguoti savo strategiją. Jei norite, kad dirbtinis intelektas jus cituotų, turite būti ten, kur jis gali jus „perskaityti” ir suprasti. Šiandien tai labai dažnai reiškia straipsnių publikavimą „LinkedIn”.