چطور بفهمیم برند ما در پاسخ‌های هوش مصنوعی چقدر دیده می‌شه؟
دنیای جستجو هیچ‌وقت ثابت نمی‌مونه. هر چند سال یک‌بار، یه لایه جدید به روش پیدا کردن و ارزیابی اطلاعات توسط مردم اضافه می‌شه. سیستم‌های هوش مصنوعی مولد مثل ChatGPT، Copilot و Perplexity نیومدن که جای گوگل یا بینگ رو بگیرن؛ اونا یه سطح جدید ایجاد کردن که کشف اطلاعات زودتر اتفاق میفته و ممکنه دیده شدن شما تو این فضا، هیچ‌وقت توی ابزارهای آنالیتیکس ثبت نشه.
اسمش رو بذارید بهینه‌سازی برای موتورهای مولد (GEO)، یا بهینه‌سازی برای هوش مصنوعی، یا خیلی ساده، نسل بعدی سئو. هر اسمی که براش انتخاب کنید، کارش همین الان شروع شده. متخصصای سئو همین حالا دارن استنادها (Citations) رو ردیابی می‌کنن، تحلیل می‌کنن که کدوم محتواها توی جواب‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شه و استراتژی‌هاشون رو با تکامل هفتگی این پلتفرم‌ها تطبیق می‌دن.
این کار جایگزین سئو نمیشه، بلکه روی اون ساخته می‌شه. بهش به عنوان یه «لایه پاسخ‌دهی» بالای لایه جستجوی سنتی فکر کنید. شما هنوزم به محتوای ساختاریافته، کدهای تمیز و بک‌لینک‌های خوب و بقیه جنبه‌های همیشگی سئو نیاز دارید. این‌ها پایه‌ای هستن که دستیارهای هوشمند ازشون یاد می‌گیرن. تفاوت اینجاست که این دستیارها حالا اطلاعات رو مستقیماً داخل مکالمه‌ها، سایدبارها و رابط‌های کاربری اپلیکیشن‌ها به کاربرها بازنمایی می‌کنن.
اگه کار شما فقط به رتبه‌بندی‌های سنتی محدود بشه، دیده شدنی که تو این لایه جدید شکل می‌گیره رو از دست می‌دید. ردیابی اینکه دستیارهای هوشمند کِی و چطور به محتوای شما اشاره، استناد و از اون استفاده می‌کنن، نقطه شروع اندازه‌گیری این دیده شدنه.
ممکنه برند شما بارها توی پاسخ‌های هوش مصنوعی ظاهر بشه، بدون اینکه شما روح‌تون هم خبر داشته باشه. این استنادها تا زمانی که کسی واقعاً روی لینک کلیک نکنه، توی هیچ ابزار آنالیتیکسی ثبت نمی‌شن.
پلتفرم Perplexity توضیح می‌ده که هر جوابی که می‌ده، شامل استنادهای شماره‌گذاری شده‌ایه که به منابع اصلی لینک شدن. OpenAI هم در معرفی جستجوی ChatGPT تایید می‌کنه که جواب‌ها الان شامل لینک به سایت‌های مرتبط و منابع پشتیبان هستن. Copilot مایکروسافت هم همین کار رو می‌کنه و از چندین منبع اطلاعات رو جمع‌آوری و توی یه پاسخ خلاصه‌شده بهشون استناد می‌کنه. و حتی مستندات خود گوگل برای AI Overviews هم مشخص می‌کنه که محتوای واجد شرایط می‌تونه توی نتایج مولد نمایش داده بشه.
هر کدوم از این سیستم‌ها، تعریف خودشون رو از «استناد» دارن. و هیچ‌کدومشون هم این رو توی آنالیتیکس به شما گزارش نمی‌دن.
این همون شکافیه که وجود داره. برند شما می‌تونه بارها تو جواب‌های هوش مصنوعی ظاهر بشه بدون اینکه شما بدونید. این‌ها همون impressionهای بدون کلیک (zero-click) مدرن هستن که توی سرچ کنسول ثبت نمی‌شن. اگه می‌خوایم دیده شدن برند رو تو دنیای امروز درک کنیم، باید به سراغ اندازه‌گیری اشاره‌ها (mentions)، نمایش‌ها (impressions) و اقدامات (actions) داخل این سیستم‌ها بریم.
اما یه لایه پیچیدگی دیگه هم اینجا وجود داره: قراردادهای لایسنس محتوا. OpenAI با ناشرانی مثل Associated Press، Axel Springer و بقیه همکاری‌هایی رو شروع کرده که ممکنه روی اولویت‌های استناد به منابع، به شکلی که ما مستقیماً نمی‌تونیم ببینیم، تأثیر بذاره. توی این فضا، درک چشم‌انداز رقابتی – نه فقط اینکه شما چیکار می‌کنید، بلکه اینکه به چه کسای دیگه‌ای و چرا استناد می‌شه – به یه دانش استراتژیک ضروری تبدیل می‌شه.
توی سئوی سنتی، impression و کلیک به شما می‌گن که چند بار دیده شدید و چند بار کسی روی لینک شما کلیک کرده. داخل دستیارهای هوشمند هم دینامیک مشابهی داریم، ولی بدون گزارش رسمی.
- اشاره (Mentions): وقتیه که به دامنه، اسم یا برند شما توی یه جواب هوش مصنوعی ارجاع داده می‌شه.
- نمایش (Impressions): وقتیه که اون اشاره جلوی چشم کاربر ظاهر می‌شه، حتی اگه روش کلیک نکنه.
- اقدام (Actions): وقتیه که کسی روی لینک کلیک می‌کنه، اون رو باز می‌کنه یا مرجع محتوای شما رو کپی می‌کنه.
این‌ها جایگزین معیارهای سئوی شما نیستن؛ بلکه شاخص‌های اولیه‌ای هستن که نشون می‌دن محتوای شما اونقدر قابل اعتماده که بتونه جواب‌های دستیارهای هوشمند رو تأمین کنه.
اگه مقاله هفته پیش رو خونده باشید که توش توضیح دادم چطور سال ۲۰۲۶ قراره نقطه عطفی برای سئوکارها باشه، حتماً منحنی پذیرش رو به خاطر دارید. پیش‌بینی می‌شه که طی سال ۲۰۲۶، دستیارهای هوشمند به حدود ۱ میلیارد کاربر فعال روزانه برسن و خودشون رو توی گوشی‌ها، مرورگرها و ابزارهای بهره‌وری جا بدن. اما این به معنی جایگزین شدن جستجو نیست. معنیش اینه که کشف اطلاعات، قبل از کلیک اتفاق میفته. اندازه‌گیری اشاره‌های دستیارهای هوشمند یعنی دیدن همون تعاملات اولیه، قبل از اینکه داده‌های آنالیتیکس به دست ما برسه.
بذارید روراست باشیم. جستجوی سنتی هنوزم محرک اصلی ترافیکه. گوگل روزانه بیش از ۳.۵ میلیارد جستجو رو مدیریت می‌کنه. در ماه می ۲۰۲۵، Perplexity در کل ماه ۷۸۰ میلیون کوئری رو پردازش کرد. این تقریباً معادل کاریه که گوگل تو حدود پنج ساعت انجام می‌ده.
آمار و ارقام کاملاً گویاست. دستیارهای هوش مصنوعی یه مکمل کوچیک اما با رشد سریع هستن، نه یک جایگزین (حداقل فعلاً).
اما اگه محتوای شما همین الان هم توی گوگل نمایش داده می‌شه، پس توسط سیستم‌هایی که این دستیارها رو آموزش می‌دن و از محتواها نقل‌قول می‌کنن هم ایندکس و پردازش می‌شه. این یعنی کارهای بهینه‌سازی شما همین الان هم برای هر دو فضا مفیده. شما قرار نیست از اول شروع کنید؛ فقط دارید چیزهایی که اندازه می‌گیرید رو گسترش می‌دید.
موتورهای جستجو صفحات رو رتبه‌بندی می‌کنن. دستیارهای هوشمند تیکه‌هایی از اطلاعات رو بازیابی می‌کنن.
رتبه‌بندی یه فرآیند مبتنی بر خروجیه. یعنی سیستم از قبل می‌دونه که چی می‌خواد نشون بده و بهترین صفحه موجود رو برای تطابق با اون هدف انتخاب می‌کنه. اما بازیابی، یه فرآیند پیش از پاسخ‌دهیه. یعنی سیستم هنوز داره اطلاعاتی رو جمع می‌کنه که قراره به جواب نهایی تبدیل بشه و همین تفاوت می‌تونه همه‌چیز رو تغییر بده.
وقتی برای رتبه‌بندی بهینه‌سازی می‌کنید، دارید سعی می‌کنید یه جایگاه بین رقبای قابل مشاهده به دست بیارید. اما وقتی برای بازیابی بهینه‌سازی می‌کنید، دارید تلاش می‌کنید تا قبل از اینکه جوابی وجود داشته باشه، جزو مجموعه کاری اون مدل هوش مصنوعی قرار بگیرید. اینجا بیشتر از اینکه برای جایگاه بجنگید، برای مشارکت در پاسخ می‌جنگید.
به همین دلیله که وضوح، قابلیت استناد و ساختار، توی این محیط اهمیت خیلی بیشتری پیدا می‌کنن. دستیارهای هوشمند فقط چیزی رو استخراج می‌کنن که بتونن به راحتی ازش نقل‌قول کنن، با اطمینان تاییدش کنن و سریع خلاصه‌ش کنن.
وقتی یه دستیار هوشمند به سایت شما استناد می‌کنه، به این دلیله که محتوای شما سه تا شرط رو داشته:
- مستقیماً و بدون حاشیه به سوال جواب داده.
- برای ماشین قابل خوندن بوده و نقل‌قول یا خلاصه‌سازی ازش راحت بوده.
- سیگنال‌های اصالتی رو داشته که مدل بهشون اعتماد کرده: نویسنده مشخص، تاریخ انتشار و منابع لینک‌شده.
این‌ها ایده‌های جدیدی نیستن. همون بهترین روش‌هایی هستن که سئوکارها سال‌هاست باهاشون کار می‌کنن، فقط حالا توی زنجیره تصمیم‌گیری، زودتر مورد آزمایش قرار می‌گیرن. قبلاً برای نتیجه قابل مشاهده بهینه‌سازی می‌کردید، حالا برای متریالی بهینه‌سازی می‌کنید که اون نتیجه رو می‌سازه.
یه واقعیت مهم که باید درک کنید: رفتار استناد به شدت بی‌ثباته. محتوایی که امروز برای یه کوئری خاص بهش استناد می‌شه، ممکنه فردا برای همون کوئری ظاهر نشه. جواب‌های دستیارهای هوشمند می‌تونن بر اساس آپدیت‌های مدل، ورود محتوای رقیب به ایندکس یا تغییر وزن‌دهی‌هایی که پشت صحنه اتفاق میفته، تغییر کنن. این بی‌ثباتی یعنی شما دارید روندها و الگوها رو ردیابی می‌کنید، نه تضمین‌ها رو (البته که رتبه‌بندی هم تضمینی نبود، ولی معمولاً پایدارتره). پس انتظاراتتون رو بر همین اساس تنظیم کنید.
همه محتواها پتانسیل یکسانی برای استناد شدن ندارن و درک این موضوع به شما کمک می‌کنه تا منابعتون رو هوشمندانه تخصیص بدید. دستیارهای هوشمند در پاسخ به کوئری‌های اطلاعاتی (مثل «X چطور کار می‌کنه؟» یا «مزایای Y چیه؟») عالی عمل می‌کنن. اما برای کوئری‌های تراکنشی (مثل «خرید آنلاین کفش») یا کوئری‌های ناوبری (مثل «ورود به فیسبوک») کاربرد کمتری دارن.
اگه محتوای شما عمدتاً هدف تراکنشی یا ناوبری برندمحور داره، دیده شدن در دستیارهای هوشمند ممکنه اهمیت کمتری نسبت به رتبه‌بندی‌های جستجوی سنتی داشته باشه. تلاش‌های اندازه‌گیری‌تون رو روی جایی متمرکز کنید که رفتار دستیارهای هوشمند واقعاً روی مخاطب شما تأثیر می‌ذاره و جایی که می‌تونید به طور واقع‌بینانه روی نتایج تأثیرگذار باشید.
ساده‌ترین راه برای شروع، تست دستیه.
پرامپت‌هایی رو اجرا کنید که با برند یا محصول شما همسو هستن، مثل:
- «بهترین راهنما در مورد [موضوع] چیه؟»
- «چه کسی [مفهوم] رو به واضح‌ترین شکل توضیح می‌ده؟»
- «کدوم شرکت‌ها ابزارهایی برای [وظیفه] ارائه می‌دن؟»
از همون کوئری در ChatGPT Search، Perplexity و Copilot Search استفاده کنید. مستند کنید که چه زمانی برند یا URL شما توی استنادها یا جواب‌های اون‌ها ظاهر می‌شه.
نتایج رو ثبت کنید. دستیار هوشمند استفاده شده، پرامپت، تاریخ و در صورت وجود، لینک استناد رو یادداشت کنید. اسکرین‌شات بگیرید. شما اینجا قرار نیست یه مطالعه علمی انجام بدید؛ دارید یه خط پایه برای دیده شدن برندتون ایجاد می‌کنید.
وقتی چند تا مثال جمع کردید، شروع به اجرای همون کوئری‌ها به صورت هفتگی یا ماهانه کنید تا تغییرات رو در طول زمان ردیابی کنید.
حتی می‌تونید بخشی از این فرآیند رو خودکار کنید. بعضی از پلتفرم‌ها الان دسترسی API برای ارسال کوئری‌های برنامه‌ریزی‌شده ارائه می‌دن، هرچند هزینه‌ها و محدودیت‌هایی دارن. ابزارهایی مثل n8n یا Zapier می‌تونن خروجی‌های دستیارهای هوشمند رو بگیرن و اون‌ها رو به یه گوگل شیت منتقل کنن. هر ردیف، رکوردی از زمان و مکانی می‌شه که به شما استناد شده. (البته اگه بخوایم منصف باشیم، این کار پیچیده‌تر از چیزیه که تو دو جمله کوتاه به نظر می‌رسه، ولی برای اکثر افراد، اگه حاضر باشن چند تا چیز جدید یاد بگیرن، قابل انجامه.)
اینطوری می‌تونید اولین گزارش «خط پایه استناد در هوش مصنوعی» خودتون رو بسازید، حتی اگه بخواید فقط با رویکرد دستی پیش برید.
اما فقط به ردیابی خودتون بسنده نکنید. تحلیل استناد رقبا هم به همون اندازه مهمه. چه کسای دیگه‌ای برای کوئری‌های کلیدی شما ظاهر می‌شن؟ از چه فرمت‌های محتوایی استفاده می‌کنن؟ صفحات استناد شده‌شون چه الگوهای ساختاری مشترکی دارن؟ آیا از اسکیما مارکاپ خاص یا سازماندهی محتوایی استفاده می‌کنن که دستیارهای هوشمند دوست دارن؟ این اطلاعات به شما نشون می‌ده که دستیارهای هوشمند در حال حاضر برای چه چیزهایی ارزش قائلن و چه شکاف‌هایی در پوشش محتوایی وجود داره.
ما هنوز داده‌های رسمی impression نداریم، اما می‌تونیم دیده شدن رو تخمین بزنیم.
- به انواع کوئری‌هایی که در دستیارهای هوشمند ظاهر می‌شید نگاه کنید. آیا گسترده، اطلاعاتی یا نیچ (niche) هستن؟
- از گوگل ترندز برای سنجش علاقه جستجو برای همون کوئری‌ها استفاده کنید. هرچقدر حجم جستجو بالاتر باشه، احتمال اینکه کاربرا جواب‌های هوش مصنوعی رو برای اون‌ها ببینن، بیشتره.
- پاسخ‌های دستیارهای هوشمند رو برای ثبات بررسی کنید. اگه شما برای پرامپت‌های مشابه در چندین دستیار هوشمند ظاهر می‌شید، می‌تونید به طور منطقی فرض کنید که پتانسیل impression بالایی دارید.
اینجا منظور از impression، بازدیدهای ثبت شده در آنالیتیکس نیست؛ بلکه منظور دیده شدن در سطح دستیار هوشمنده: یعنی محتوای شما در پنجره پاسخ دیده شده، حتی اگه کاربر هیچ‌وقت از سایت شما بازدید نکنه.
اقدامات (Actions) سخت‌ترین لایه برای مشاهده هستن، اما نه به این دلیل که اکوسیستم‌های دستیارهای هوشمند همه داده‌های ارجاعی (referrer) رو مخفی می‌کنن. واقعیت ردیابی، پیچیده‌تر از این حرف‌هاست.
اکثر دستیارهای هوش مصنوعی (Perplexity، Copilot، Gemini و کاربران پولی ChatGPT) داده‌های ارجاعی رو ارسال می‌کنن که در گوگل آنالیتیکس ۴ به صورت perplexity.ai / referral یا chatgpt.com / referral ظاهر می‌شن. شما می‌تونید این منابع رو در گزارش‌های استاندارد GA4 Traffic Acquisition ببینید. (یه مقاله مفید در این مورد)
چالش‌های واقعی این‌ها هستن:
کاربران نسخه رایگان، referrer ارسال نمی‌کنن. ترافیک ChatGPT رایگان به صورت «مستقیم» (Direct) در آنالیتیکس شما ثبت می‌شه، که تشخیص اون رو از بازدیدهای بوک‌مارک، URLهای تایپ شده یا سایر منابع ترافیکی بدون referrer غیرممکن می‌کنه. (یه مقاله مفید در این مورد)
عدم دید روی کوئری‌ها. حتی وقتی منبع ارجاعی رو می‌بینید، نمی‌دونید کاربر چه سوالی از هوش مصنوعی پرسیده که به سایت شما رسیده. جستجوی سنتی از طریق سرچ کنسول مقداری از داده‌های کوئری رو به شما می‌ده، اما دستیارهای هوش مصنوعی این کار رو نمی‌کنن.
حجم ترافیک هنوز کمه ولی در حال رشده. ترافیک ارجاعی از هوش مصنوعی معمولاً بین ۰.۵ تا ۳ درصد از کل ترافیک وب‌سایت رو در سال ۲۰۲۵ تشکیل می‌ده، که تشخیص الگوها رو در میان حجم کلی آنالیتیکس شما سخت‌تر می‌کنه. (یه مقاله مفید در این مورد)
در ادامه چند راهکار برای بهبود ردیابی و ساختن تصویری واضح‌تر از اقدامات ناشی از هوش مصنوعی ارائه می‌دیم:
- ردیابی ترافیک هوش مصنوعی رو به صورت اختصاصی در GA4 راه‌اندازی کنید. یه exploration سفارشی یا یه گروه کانال (channel group) با استفاده از فیلترهای regex بسازید تا همه منابع ارجاعی هوش مصنوعی رو در یک نما جدا کنید. از الگویی مثل مثال عالی که در این مقاله Orbit Media اومده استفاده کنید تا ترافیک پلتفرم‌های اصلی رو ثبت کنید (
^https:\/\/(www\.meta\.ai|www\.perplexity\.ai|chat\.openai\.com|claude\.ai|gemini\.google\.com|chatgpt\.com|copilot\.microsoft\.com)(\/.*)?$). این کار ترافیک ارجاعی هوش مصنوعی رو از ترافیک ارجاعی عمومی جدا می‌کنه و روندها رو قابل مشاهده می‌کنه. - وقتی کنترل لینک رو در دست دارید، پارامترهای UTM قابل شناسایی اضافه کنید. این کار رو در محتوایی که در پلتفرم‌های هوش مصنوعی به اشتراک می‌ذارید، در استنادهایی که می‌تونید روشون تأثیر بذارید، یا در URLهای عمومی انجام بدید. حتی پلتفرم‌هایی که داده‌های referrer ارسال می‌کنن هم می‌تونن از تگ‌گذاری UTM برای وضوح بیشتر در ارجاع بهره‌مند بشن. (یه مقاله مفید در این مورد)
- الگوهای ترافیک «مستقیم» (Direct) رو زیر نظر بگیرید. جهش‌های غیرقابل توضیح در ترافیک مستقیم، به خصوص برای لندینگ‌پیج‌های خاصی که دستیارهای هوشمند معمولاً به اون‌ها استناد می‌کنن، ممکنه نشون‌دهنده کلیک کاربران نسخه رایگان هوش مصنوعی بدون داده referrer باشه. (یه مقاله مفید در این مورد)
- ردیابی کنید که کدوم لندینگ‌پیج‌ها ترافیک هوش مصنوعی دریافت می‌کنن. در exploration ترافیک هوش مصنوعی خودتون، «Landing page + query string» رو به عنوان یه dimension اضافه کنید تا ببینید دستیارهای هوشمند دقیقاً به کدوم صفحات استناد می‌کنن. این به شما نشون می‌ده که سیستم‌های هوش مصنوعی چه محتوایی رو اونقدر ارزشمند می‌دونن که بهش ارجاع بدن.
- مراقب الگوهای کپی-پیست در شبکه‌های اجتماعی، فروم‌ها یا تیکت‌های پشتیبانی باشید که دقیقاً با زبان محتوای شما مطابقت دارن. این یه نشونه غیرمستقیم از متنیه که از خلاصه یه دستیار هوشمند کپی شده و جای دیگه‌ای به اشتراک گذاشته شده.
هر کدوم از این تاکتیک‌ها به شما کمک می‌کنه تا تصویر کامل‌تری از اقدامات ناشی از هوش مصنوعی بسازید، حتی بدون داشتن ارجاع کامل. نکته کلیدی اینه که بپذیرید بخشی از ترافیک هوش مصنوعی قابل مشاهده است (نسخه‌های پولی، اکثر پلتفرم‌ها)، بخشی پنهانه (ChatGPT رایگان)، و وظیفه شما اینه که تا حد امکان از هر دو سیگنال دریافت کنید.
اعتبار تایید شده توسط ماشین (MVA) برای ما قابل مشاهده نیست، چون یه سیگنال اعتماد داخلیه که سیستم‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه از چه منابعی نقل‌قول کنن، ازش استفاده می‌کنن. چیزی که ما می‌تونیم اندازه بگیریم، سرنخ‌هایی هستن که با اون در ارتباطن:
- تکرار استناد
- حضور در چندین دستیار هوشمند
- پایداری منبع استناد (URLهای ثابت، نسخه‌های کنونیکال، مارکاپ ساختاریافته)
وقتی استنادهای تکراری یا ثبات در چندین دستیار هوشمند رو می‌بینید، در واقع دارید یه نشونه غیرمستقیم از MVA رو مشاهده می‌کنید. این ثبات به شما می‌گه که سیستم‌ها دارن محتوای شما رو به عنوان یه منبع قابل اعتماد به رسمیت می‌شناسن.
Perplexity سالانه تقریباً ۱۰ میلیارد کوئری رو در بین کاربرانش گزارش می‌ده. این یعنی یه پتانسیل قابل توجه برای دیده شدن، حتی اگه در مقایسه با جستجو کوچیک باشه.
Copilot مایکروسافت در ویندوز، Edge و Microsoft 365 تعبیه شده. این یعنی میلیون‌ها کاربر روزانه بدون اینکه از جریان کاری خودشون خارج بشن، جواب‌های خلاصه‌شده و مستند رو می‌بینن.
راه‌اندازی AI Overviews توسط گوگل، سطح دیگه‌ای رو اضافه می‌کنه که محتوای شما می‌تونه در اون ظاهر بشه، حتی اگه کسی روش کلیک نکنه. مستندات خود گوگل توضیح می‌ده که چطور داده‌های ساختاریافته به واجد شرایط شدن محتوا برای نمایش کمک می‌کنه.
هر کدوم از این موارد یه حقیقت ساده رو تقویت می‌کنن: سئو هنوز مهمه، اما حالا فراتر از وب‌سایت شما گسترش پیدا کرده.
از کم شروع کنید. یه اسپردشیت ساده کافیه.
ستون‌ها:
- تاریخ
- دستیار هوشمند (ChatGPT Search, Perplexity, Copilot)
- پرامپت استفاده شده
- استناد پیدا شد (بله/خیر)
- URL استناد شده
- استنادهای رقبای مشاهده شده
- یادداشت در مورد عبارت‌بندی یا موقعیت رتبه
اسکرین‌شات‌ها و لینک به جواب‌های کامل رو برای مستندسازی اضافه کنید. به مرور زمان، متوجه می‌شید که کدوم موضوعات یا فرمت‌های محتوایی بیشتر ظاهر می‌شن.
اگه می‌خواید کار رو خودکار کنید، یه گردش کار (workflow) در n8n تنظیم کنید که هفتگی مجموعه‌ای کنترل‌شده از پرامپت‌ها رو اجرا کنه و خروجی‌ها رو در شیت شما ثبت کنه. حتی اتوماسیون جزئی هم باعث صرفه‌جویی در وقت می‌شه و به شما اجازه می‌ده به جای جمع‌آوری، روی تفسیر داده‌ها تمرکز کنید. از این شیت و داده‌هاش برای تکمیل چیزهایی که می‌تونید در منابعی مثل GA4 ردیابی کنید، استفاده کنید.
قبل از سرمایه‌گذاری سنگین روی نظارت بر دستیارهای هوشمند، تخصیص منابع رو با دقت در نظر بگیرید. اگه دستیارهای هوشمند کمتر از ۱٪ از ترافیک شما رو تشکیل می‌دن و تیم کوچیکی دارید، ردیابی گسترده ممکنه یه بهینه‌سازی زودهنگام باشه. روی کوئری‌های باارزشی تمرکز کنید که دیده شدن در دستیارهای هوشمند می‌تونه به طور قابل توجهی بر درک برند تأثیر بذاره یا ترافیک مراحل اولیه تحقیق رو که جستجوی سنتی ممکنه از دست بده، جذب کنه.
بازرسی‌های دستی فصلی ممکنه تا زمانی که این کانال به مقیاس معناداری برسه، کافی باشه. هدف اینه که الان یه درک پایه‌ای بسازید تا وقتی که پذیرش این فناوری شتاب گرفت، آماده باشید؛ نه اینکه به طور وسواس‌گونه منابع ترافیکی ناچیز رو روزانه ردیابی کنید.
مدیران، داشبوردها رو به بحث در مورد لایه‌های دیده شدن ترجیح می‌دن، پس بهشون مثال‌های واقعی نشون بدید. اسکرین‌شات‌هایی از استناد به برندتون در ChatGPT یا Copilot رو کنار داده‌های سرچ کنسول قرار بدید. توضیح بدید که این یه آپدیت الگوریتم جدید نیست، بلکه یه رابط کاربری جدیده برای محتوای فعلی شما. این وظیفه شماست که بهشون کمک کنید این تفاوت حیاتی رو درک کنن.
این موضوع رو به عنوان دسترسی بیشتر (additive reach) قاب‌بندی کنید. شما دارید به رهبری شرکت نشون می‌دید که تخصص شرکت الان در رابط‌های کاربری جدید و قبل از اینکه کلیکی اتفاق بیفته، قابل مشاهده است. این قاب‌بندی مجدد، حمایت از سئو رو قوی نگه می‌داره و شما رو به عنوان کسی که موج بعدی رو ردیابی می‌کنه، معرفی می‌کنه.
ارزش داره به این نکته هم اشاره کنیم که شیوه‌های استناد در یک چشم‌انداز قانونی در حال تغییر، وجود دارن. ناشران و تولیدکنندگان محتوا نگرانی‌هایی رو در مورد کپی‌رایت و استفاده منصفانه با آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی بر روی محتوای وب و بازتولید اون، مطرح کردن. بعضی از پلتفرم‌ها با قراردادهای لایسنس به این موضوع پاسخ دادن، در حالی که چالش‌های قانونی همچنان در دادگاه‌ها در حال بررسیه.
این محیط ممکنه روی اینکه پلتفرم‌ها با چه شدتی به منابع استناد می‌کنن، کدوم منابع رو در اولویت قرار می‌دن و چطور بین ارجاع و تجربه کاربری تعادل برقرار می‌کنن، تأثیر بذاره. چارچوب‌هایی که ما امروز می‌سازیم باید با تکامل این دینامیک‌ها و با ایجاد هنجارهای واضح‌تر در صنعت پیرامون استفاده از محتوا و ارجاع، انعطاف‌پذیر باقی بمونن.
دیده شدن در دستیارهای هوش مصنوعی هنوز یه منبع ترافیک اصلی نیست؛ بلکه یه سیگنال کوچیک اما رو به رشد از اعتماده.
با اندازه‌گیری اشاره‌ها و استنادها از همین الان، شما یه سیستم هشدار اولیه می‌سازید. شما خیلی قبل‌تر از اینکه هر کدوم از ابزارهای آنالیتیکس شما متوجه بشن، خواهید دید که محتواتون چه زمانی در دستیارهای هوشمند ظاهر می‌شه. این یعنی وقتی سال ۲۰۲۶ از راه برسه و دستیارهای هوشمند به یه عادت روزمره تبدیل بشن، شما نسبت به این منحنی رشد واکنش نشون نمی‌دید؛ بلکه از قبل داده‌هایی در مورد عملکرد برندتون در این سیستم‌های جدید خواهید داشت.
اگه مفهوم «داده» رو در اینجا به سطح بالاتری ببریم، می‌تونیم بگیم که داده‌ها همین الان هم دارن به ما می‌گن که رشد شروع شده، انفجاریه و قراره روی رفتار مصرف‌کننده‌ها تأثیر بذاره. پس الان لحظه‌ایه که باید این دانش رو برداریم و اون رو روی کارهای روزمره‌ترمون متمرکز کنیم و شروع به برنامه‌ریزی کنیم که این تغییرات چطور روی اون کارهای روزانه تأثیر می‌ذارن.
سئوی سنتی لایه پایه شما باقی می‌مونه. دیده شدن در هوش مصنوعی مولد بالای اون قرار می‌گیره. اعتبار تایید شده توسط ماشین (MVA) داخل سیستم‌ها زندگی می‌کنه. و تماشای اشاره‌ها، نمایش‌ها و اقدامات، روشی هست که ما با اون شروع به قابل اندازه‌گیری کردن چیزهایی می‌کنیم که در سایه قرار دارن.
ما قبلاً رتبه‌ها رو اندازه می‌گرفتیم چون این چیزی بود که می‌تونستیم ببینیم. امروز، به همون دلیل می‌تونیم بازیابی رو اندازه بگیریم. این فقط تکامل بعدی سئوی مبتنی بر شواهد هست. در نهایت، شما نمی‌تونید چیزی رو که نمی‌بینید، اصلاح کنید. ما نمی‌تونیم ببینیم که اعتماد چطور داخل سیستم تخصیص داده می‌شه، اما می‌تونیم خروجی‌های هر سیستم رو ببینیم.
دستیارهای هوشمند (هنوز) جایگزین جستجو نمی‌شن. اون‌ها فقط به شما نشون می‌دن که وقتی کلیک ناپدید می‌شه، دیده شدن چطور رفتار می‌کنه. اگه بتونید الان اندازه بگیرید که کجا در اون لایه‌ها ظاهر می‌شید، وقتی شیب منحنی شروع به تغییر کنه، متوجه خواهید شد و از قبل از اون جلوتر خواهید بود.
پاسخی بگذارید