A 4 rétegű AI Ops Playbook: Jobb AI-kimenetek és SEO-eredmények

A legtöbb SEO csapat már AI-t használ tartalom írásához. Szinte egyikük sem tudja megmagyarázni a mögötte álló rendszert.

Egy közelmúltbeli SEJ webináriumon Darrell Tyler, a CallRail organikus növekedésért felelős vezető menedzsere megosztotta saját, az iparágban folytatott beszélgetéseiből származó statisztikát: az általa beszélt keresőoptimalizálók nagyjából 85%-a használja az AI-t a tartalomhoz, és csak körülbelül 12%-uk rendelkezik dokumentált rendszerekkel, amelyek szabályozzák ezt a felhasználást.

Ez a szakadék az egész probléma. Az örökbefogadás már megtörtént. A csapatokat most az választja el, hogy a mesterséges intelligencia alapon fut-e, vagy lazán.

Darrell végigjárta azt a négy réteget, amelyek a mesterséges intelligencia előfizetést tényleges előnyökké alakítják, miért tekinthető ezek nélkül a tartalom általánosnak, valamint az auditot, amely megmutatja, hol vannak hiányosságai.

Nézze meg az igény szerinti webináriumot most, és szerezze be a teljes keretet.

A keresőoptimalizálók 85%-a mesterséges intelligenciát használ a tartalomhoz. 12%-uk mögött rendszer van.

Az örökbefogadás megoldva. Darrell iparági beszélgetései során a keresőoptimalizálók túlnyomó többsége már valamilyen formában AI-t használ tartalomhoz. A felosztás egy fokkal lejjebb jelenik meg: csak körülbelül 12%-uk rendelkezik dokumentált rendszerrel arra vonatkozóan, hogy az AI-t ténylegesen hogyan használják.

„Ha az Ön mesterséges intelligencia-használata megegyezik a versenytárs AI-használatával, akkor valójában nincs stratégiája vagy előnye, csak előfizetése van” – mondta Darrell.

Az alulépült műtét tüneteit a legtöbb gyakorló felismeri. A kimenet sodródik a csapattagok között, mert mindenki a saját utasításait futtatja. A minőség nagymértékben romlik: az első néhány cikk remekül néz ki, majd a 97. cikkre látható visszaesés tapasztalható, mivel a munka az üzleti eredmények helyett mentett tokenekre indult el. Tegyen közzé 500 cikket gyenge alapon, és 500 márkahibás oldalt produkált, nem 500 győzelmet.

Darrell ezt a skálázott inkonzisztenciát, láthatatlan minőségsorvadást és optimalizálási sodródást nevezte el. Az AI méretezése az azt támogató rendszerek nélkül nem jelent növekedést. Valós forgalomba és valós időbe kerül a publikált munka újrajavításával.

Az első lépés egy őszinte ellenőrzés, hogy hol is tart a csapat. Futtassa az AI érettségi auditját az igény szerinti munkameneten belül.

Miért olyan az Ön mesterséges intelligencia tartalma, mint mindenki másé

Miért hangzik általánosnak az AI-tartalom?

Mert a mesterséges intelligencia ugyanarról az üres lapról indul, mint a versenytársaid. Ha ír egy cikket arról, hogy mi a híváskövetés, és egy versenytárs ugyanazt a cikket írja meg hasonló prompttal, akkor nagyjából ugyanazt a kimenetet szállítják. Darrell a bemenetet „blank slate MI”-nek nevezi, és ez nagyrészt annak köszönhető, hogy az AI-tartalom organikus perspektívából ütődik meg. Ez megegyezik a már közzétett összes többivel.

A vonal, amellyel távozni szeretne: „Nem tud kiutat tenni egy dokumentálatlan kontextusból.”

Az azonnali tervezés valós, de nem menti meg azt az AI-t, amelynek nincs összefüggése az Ön vállalkozásával. Nem a modell jelenti a szűk keresztmetszetet. Nem a platform jelenti a szűk keresztmetszetet. Az AI körüli művelet az. Dokumentált kontextus nélkül a mesterséges intelligencia az interneten található dolgokból ír, amely ugyanabból a forrásból származik, ahonnan a versenytársak merítenek.

Művelet: a méretezés előtt dokumentálja a kontextust, amely egyedivé teszi a tartalmat: a márka- és termékpozícionálást, a belső felek adatait, valamint azokat a nézőpontokat, amelyeket csak a csapata tud biztosítani.

Az igény szerinti webináriumon megtudhatja, hogyan néz ki a dokumentált kontextus a gyakorlatban.

Tanítsa meg a mesterséges intelligencia vállalkozását, mielőtt megkérné, hogy írjon

Mi az AI Ops for SEO?

Ez az a rendszer, amely szabályozza, hogy a mesterséges intelligencia hogyan hoz létre konzisztens, kiváló minőségű, márkához igazodó munkát nagy méretekben. A Darrell keretrendszerének négy rétege van, amelyek szellemében az MLOps-tól és a RevOps-tól származnak, és a tartalomra mutatnak rá.

A tudásréteg a mesterséges intelligencia igazságforrása a vállalkozásával kapcsolatban: márka- és termékontológiák, stílusirányelvek, versenyképes intelligencia és belső adatok, például vélemények, vásárlói történetek és hívás-átiratok. Ezt nevezi a legfontosabb rétegnek, mert ez az, amely rögzíti az AI azonosságát. A mesterséges intelligencia abbahagyja az írást a témából, és az Ön pozíciójából kezdi el az írást.

A munkafolyamat réteg az, ahol az egyén képességei szervezeti szabvánnyá válnak: SOP-ok, termelési kódként kezelt prompt könyvtárak, sablonok. Az irányítási réteg az emberi oldal: minőségbiztosítási keretrendszerek, felülvizsgálati ellenőrző pontok és visszacsatolási hurkok, amelyek idővel bizalmat építenek a kimenetbe. Az alkalmazási réteget, magukat az eszközöket és modelleket tartja a legkevésbé fontosnak. A modellek olyan motorok, amelyeket akkor cserélünk, amikor jobbat szállítanak. A rendszer nem változik, amikor a motor változtat.

Az első féltől származó adatok az a rész, amelyet a legtöbb csapat kihagy, és az a rész, amelyik előnyt jelent. A vélemények, az ügyfelek történetei és a hívások átiratai első kézből adják az AI-t az íráshoz, és pontosan ez jutalmazza az organikus keresést.

Az egyes rétegek tartalmát, a tudásbázisba helyezendő elemeket, a munkafolyamat SOP-ok felépítését és az irányítási ellenőrzőpontok eltávolításának módját a bizalomépítés során, igény szerint végigjárjuk. Nézze meg, mi kerül az egyes rétegek belsejébe.

Hagyja abba a tartalom mennyiség szerinti mérését. Kezdje el az eredmények mérését.

Hogyan mérje az AI-tartalmat, ha nem a hangerő alapján? Az eredmények szerint hajt. Egy versenytárs holnap megvásárolhatja ugyanazt az AI-előfizetést. Nem vásárolhatják meg a tudásréteget, a munkafolyamatokat és a kormányzást, amelyre Ön egy évig épített és iterált. Ez az a rész, ami összeáll.

Darrell tanácsa az eszközökkel kapcsolatban, hogy a tervezésnél maradjon LLM-agnosztikus. Végezze el a mai munkát a legjobban teljesítő modellen, és amikor a vezető megváltozik, cserélje ki a motort, ne a működést. Tartsa meg eszközeit, a stílusirányelveket, az azonnali könyvtárakat és a pozicionálási dokumentumokat, és önállóan éljen egy verzióvezérelt környezetben, ahelyett, hogy egyetlen platformba zárná.

A szerep ezzel együtt változik. Kevesebb vázlatkészítés a semmiből, kevesebb kézi keresés, több stratégia, tudásréteg-építés és irányítás. A technikusból rendszertervező lesz.

És a pontozókártya megváltozik. A SEO ROI-ját a hatékonyság, a konverziók és a bevétel alapján mérik, nem pedig azon, hogy hány cikket tolt ki az ajtón.

Tekintse meg az igény szerinti webináriumot a teljes bevezetéshez, az audittól a működőképes munkafolyamatig.

Kérdések és válaszok: A webinárium leghasznosabb kérdései

K: A mesterséges intelligencia linkjeit táplálom a webhelyemről. Ez elég egy tudásréteg felépítéséhez?

Darrell így válaszolt: Ez a kezdet, nem a befejezés. A kimásolt linkek lefedik azt, ami már nyilvános, de a tudásréteg értéke abban rejlik, ami nincs a webhelyén. Rámutatott a bennfentes kontextusra, például a márkakiáltványra, a közönségre, amelyet meg akarsz vonzani, és olyan pozicionálásra, amely soha nem kerül nyilvános oldalra. Táplálja be a linkeket, majd ásson mélyebbre a kontextusba, amelyet az AI önmagában nem talál.

K: A ChatGPT-n nyerő prompt nem a legjobb Claude-nál. Hogyan kezeljem ezt?

Darrell így válaszolt: A felszólítás csak a fele a jó eredménynek. A másik fele egyedi kontextus. Ha jól érzi magát a nagyszerű megjelenésről, támaszkodjon erre, és kérje meg az AI-t, hogy segítsen bezárni a különbséget. Azzal érvelt, hogy ha ugyanazt az egyedi kontextust adjuk meg, akkor kiegyensúlyozottabb eredményt kapunk, függetlenül attól, hogy melyik modellt futtatjuk, így a platformok közötti azonnali különbségek kevésbé számítanak.

K: A Search Console-ban elért megjelenítéseken és kattintásokon túl hogyan állapíthatom meg, hogy a mesterséges intelligencia tartalma többet árt-e, mint segít?

Darrell így válaszolt: Menjen a GA4-re az oldalért, és olvassa el az elköteleződési jeleket. Az átlagos elköteleződési idő és a felhasználónkénti megtekintések azt mutatják meg, hogy a tartalom hogyan teljesít ténylegesen, miután valaki megérkezett, nem csak azt, hogy a Google szolgáltatta-e azt. Kötetlen lakmuszpapírja: olvassa el valaki a művön kívül, és ha küzd, valószínűleg nem elég erős a tartalom.

K: Eltelt egy év, és a mesterséges intelligencia tartalma még mindig közepes. A felszólítások vagy a modell?

Darrell így válaszolt: Nem a modell. Kezdje a felszólítással, majd nézze meg jobban, mennyi kontextust adott az AI-nak a feladat elvégzéséhez. Hasonlata: kérj meg két embert, hogy építsenek egy házat, és aki megkérdezi, hogy téglát vagy fát akarsz, aki előbb összegyűjti a kontextust, az életre kelti a víziót. Aki elfut és azonnal építkezik, az nem. Vizsgálja meg a promptot, de ellenőrizze a mögötte lévő kontextust, mert a kombináció az, ami emeli a kimenetet.

Nézze meg a teljes webináriumot

Nézze meg az igény szerinti webináriumot most.