Про абстрактне AI visibility.

Ми в XQL вже давно працюємо з AI Search.

І дуже часто, особливо від маркетингових команд, приходять запитання типу «А я десь побачив, що Reddit впливає на AI visibility», «А якщо ми опублікуємо статтю у Forbes?», «А я читав, що потрібно робити більше відео на YouTube» і так далі.

Тому хочу трохи пояснити деякі речі, бо мені здається, що маркетологи часто концентруються на якихось окремих best practices, забуваючи, яку саме задачу вони намагаються вирішити.

Почнемо з того, що нам взагалі потрібно від AI Search.

Спочатку потрібно зрозуміти, що ми продаємо, кому, що ці люди потенційно шукають і чи рекомендує нас ChatGPT або Claude, коли хтось шукає конкретно нашу послугу чи продукт.

Наприклад, якщо ви software development компанія, яка працює з FinTech, вам може бути цікаво, чи рекомендує вас ChatGPT за запитом «fintech app development companies».

До речі, саме за цим запитом ми в XQL виводили одного з наших клієнтів у рекомендації ChatGPT.

Якщо вас там немає, то потрібно зрозуміти, чому він рекомендує інші компанії, звідки він взагалі про них дізнався і на основі чого формує свою відповідь.

І тут є два етапи.

Перший, це зробити так, щоб AI взагалі натрапив на назву вашої компанії.

Якщо ви почнете аналізувати, як LLM формують відповіді, то побачите, що по великих, давно сформованих категоріях вони дійсно можуть використовувати свої внутрішні знання. Але коли хтось шукає конкретну послугу, продукт чи постачальника, вони часто йдуть у live search.

Там уже використовуються пошукові індекси, в тому числі зовнішні пошукові системи. В різних LLM це працює по-різному, але, по факту, вони знаходять контент на сайтах, читають його і на основі цього формують відповідь.

Якщо якісь галузеві видання, рейтинги чи інші сайти рекомендують конкретну компанію, є велика ймовірність, що LLM теж її підхопить.

Тому перше, що нам потрібно зробити, це зрозуміти, які саме джерела він використовує по нашому запиту і як зробити так, щоб наша компанія там з’явилася. Або створити свої сторінки, які будуть в топі і змінити видачу.

Другий етап, це коли він уже знайшов вашу компанію, потрібно переконати його, що саме ви є хорошим рішенням для його користувача.

І тут уже вступають у силу довіра, кейси, відомі клієнти, кількість років на ринку, кількість проєктів, які ви зробили, сертифікації, ну і, звичайно, ваша експертиза.

Особливо якщо це якийсь нішевий запит. Наприклад, людина шукає fintech app development company. Тоді їй важливо розуміти, що ви дійсно працювали з цією індустрією, маєте відповідні кейси, розумієте специфіку і так далі.

І тепер повертаємось до всіх цих рекомендацій про Reddit, Forbes, YouTube, соцмережі.

По факту, більшість із них зводиться до того, що вам потрібно більше просувати свій бренд.

І це дійсно так. Чим більше про вашу компанію інформації в інтернеті, чим частіше вас згадують інші майданчики, тим більше шансів, що LLM будуть вас знаходити і рекомендувати.

Але проблема в тому, що AI visibility часто сприймається маркетологами і власниками компаній як щось абстрактне.

Типу нам потрібно просто більше AI visibility.

Добре, але що це означає? По яких конкретно запитах? Звідки ми очікуємо отримати лідів? Яку конкретно послугу ми хочемо продавати через цей канал?

І ми якраз таки в XQL працюємо трохи по-іншому.

Ми беремо конкретний комерційний запит і протягом конкретного місяця концентруємося на просуванні саме цього запиту.

Бо часто маркетингові команди збирають всі ці best practices з Reddit, LinkedIn, різних досліджень і починають робити якісь масові активності, які самі по собі хороші, але незрозуміло, як вони мають привести до конкретного результату. Особливо якщо ресурси обмежені. Ці активності забирають часто 80% часу і дають 5% результату.

Мені це трохи нагадує спортзал.

Якщо у вас задача мати кубики преса, вам потрібно конкретно працювати над пресом, харчуванням і рівнем жиру в організмі.

Те, що овочі, фрукти, спіруліна чи якісь добавки корисні для здоров’я, ще не означає, що саме вони допоможуть вам накачати прес.

Бо що таке взагалі «корисно для здоров’я»?