Näin tekoäly muodostaa vastauksensa: viisi vaihetta

Viisi vaihetta

1. Kielimallin koulutus: mitä malli on jo oppinut brändistäsi.
2. Järjestelmäprompti: miten palvelu ohjaa mallia vastaamaan.
3. Tiedon etsiminen: mitä lähteitä ja hakuja malli käyttää juuri nyt.
4. Vastauksen rakentaminen: miten uusi tieto yhdistyy mallin aiempaan tietoon.
5. Vastauksen muodostaminen: lopullinen vastaus, jossa satunnaisuus on vahvaa.

Vaihe 1: kielimallin koulutus on pitkän aikavälin tärkein vaihe

Kielimalli oppii koulutuksessa brändiin liittyviä faktoja, kokemuksia ja yhteyksiä. Se muodostaa käsitystä siitä, minkä aiheiden yhteydessä yritys esiintyy, millaisia kokemuksia siitä kerrotaan ja mitä väitteitä siihen toistuvasti liitetään.

Jotta brändi voi päätyä tähän oppimateriaaliin, sen on esiinnyttävä lähteissä, joita käytetään mallien kouluttamiseen tai joita mallit muuten pitävät luotettavina. Tällaisia voivat olla uutis- ja tietosivustot, Wikipedia, yrityshakemistot, tutkimukset, lehdistötiedotteet, Reddit, arvostelusivustot ja muut korkeasti luotetut sivustot.

Jos brändi esiintyy vain omalla sivustollaan, malli ei saa sille samanlaista ulkopuolista vahvistusta. Väitteen toistuminen useissa oikeissa lähteissä kasvattaa sen uskottavuutta. Kun sama yhteys on opittu, sen muuttaminen myöhemmin voi olla vaikeaa.

Tämä tekee vaiheesta hitaan mutta pitkävaikutteisen. Harjoitusdataan pääseminen voi olla vaikeaa ja kallista, ja vaikutusten näkyminen voi viedä kuukausia.

Vaihe 2: järjestelmäpromptiin et voi vaikuttaa

Tekoälypalvelun taustalla oleva järjestelmäprompti ohjaa sitä, miten malli toimii ja vastaa eri tilanteissa. Siihen ei voi vaikuttaa omalla optimoinnilla.

Sen käyttäytymisestä voi silti oppia. Kannattaa tarkkailla, miten vastaukset on rakennettu, esiintyykö niissä siteerauksia ja suositaanko tietyissä kysymyksissä tiettyä formaattia, kuten videota, kuvaa, listausta tai taulukkoa. Tätä tietoa voi hyödyntää oman sisällön rakenteessa.

Vaihe 3: tiedon etsiminen tarjoaa suurimmat pikavoitot

Kun tekoäly vastaa kysymykseen, se voi hakea uutta tietoa eri lähteistä ja tehdä reaaliaikaisia hakuja. ChatGPT:n tiedonhaun yhteydessä voidaan hyödyntää Bingiä ja mallin koulutusdataa, Geminin yhteydessä Google Searchia ja Knowledge Graphia.

Tässä vaiheessa optimointi muistuttaa vahvasti tavallista hakukoneoptimointia. AI voi muodostaa käyttäjän kysymyksestä useita omia hakulausekkeita ja etsiä niillä tietoa. Omalla sivustolla voidaan vaikuttaa siihen, että sisältö löytyy näillä kyselyillä.

Mitä omalla sivustolla kannattaa tehdä tiedonhakuvaihetta varten?

• Optimoi sisältöä AI:n käyttämien Query Fan Out -hakutermien perusteella.
• Pidä etusivulla ja Tietoa meistä -sivulla kattavasti tekstimuotoista tietoa siitä, mitä yritys tekee.
• Näytä oikeiden käyttäjien kokemuksia, arvosteluja ja asiakastarinoita.
• Julkaise vertailusisältöjä, kattavia tuotetietoja ja selkeitä palvelukuvauksia.
• Kerro, minkä ongelman tuote tai palvelu ratkaisee.

Mitä oman sivuston ulkopuolella kannattaa tehdä?

• Sisältöyhteistyöt ja vertailusivustot.
• Affiliate-kumppaneiden sisällöt.
• Uutiset ja lehdistötiedotteet.
• Keskustelufoorumit, sosiaalinen media ja videoalustat.
• Arvostelut ja myös arvosteluihin vastaaminen.
• Tietolähteet kuten Wikipedia, Wikidata, patentit, tavaramerkit ja viranomaisrekisterit.

Tavoitteena on, että yrityksen omat väitteet saavat tukea myös muista lähteistä. Jos yritys itse sanoo olevansa paras, turvallisin tai luotettavin, se ei välttämättä riitä. Kun samaa asiaa tukevat useat toisistaan riippumattomat lähteet, väite on tekoälyn näkökulmasta uskottavampi.

Vaihe 4: tekoäly yhdistää uuden tiedon siihen, mitä se jo tietää

Tiedonhaun jälkeen tekoäly ei käsittele löydettyä tietoa tyhjiössä. Se yhdistää sen kielimallin aikaisemmin oppimaan tietoon. Mallin omaa tietämystä tukeva sisältö voi olla turvallisempaa ja helpommin hyödynnettävää.

Jos uusi tieto on voimakkaasti ristiriidassa mallin aiemman käsityksen kanssa tai vaikeasti jäsenneltävää, se voi jäädä vähemmälle huomiolle. Siksi ensimmäinen vaihe on niin tärkeä: jos halutaan muuttaa sitä, mitä kielimalli brändistä lähtökohtaisesti ajattelee, muutos tehdään ennen kaikkea siellä.

Vaihe 5: lopullinen vastaus on vahvasti satunnainen

Sama kysymys ei tuota joka kerta samaa vastausta eikä samoja siteerauksia. AI-haussa ei ole perinteisen Googlen kaltaista absoluuttista ykkössijaa tai pysyvää sijoitusta.

Olennaisempaa on todennäköisyys tulla suositelluksi tai siteeratuksi. Tämä tekee näkyvyyden mittaamisesta haastavaa. Yksittäinen testi kertoo vain yhden vastauksen. Jos haluttaisiin arvioida todellista todennäköisyyttä, sama kysely pitäisi suorittaa lukuisia kertoja.

Siksi AI Rank Tracker -työkalujen yksittäisiin sijoituslukuihin kannattaa suhtautua kriittisesti. Kokonaisuutta voi seurata esimerkiksi tarkastelemalla, kuinka monella relevantilla kyselyllä brändi esiintyy, mutta yksittäistä pysyvää sijoitusta ei ole samalla tavalla kuin perinteisessä hakukoneessa.

Usein kysytyt kysymykset

Mihin AI-vastauksen vaiheisiin voi vaikuttaa optimoinnilla?

Erityisesti kielimallin koulutukseen ja tiedon etsimiseen voi vaikuttaa. Järjestelmäpromptiin ei voi vaikuttaa, mutta sen ohjaamaa käyttäytymistä voi tarkkailla.

Mikä vaihe on tärkein pitkällä aikavälillä?

Kielimallin koulutus, koska siinä muodostuu mallin perustava käsitys brändistä ja siihen liittyvistä väitteistä.

Missä vaiheessa saa nopeimpia tuloksia?

Tiedon etsimisen vaihe tarjoaa suurimmat pikavoitot, koska siihen voidaan vaikuttaa pitkälti perinteisen SEO:n keinoin.

Onko AI-haussa pysyvää ykkössijaa?

Ei. Sama kysely voi tuottaa eri vastauksia ja eri siteerauksia eri kerroilla.