SEO para IA — O que significa SEO agora que estamos todos usando IAs?

Tentar acompanhar todas as respostas de IA sobre minha marca em diferentes plataformas de bate-papo de IA deixou minha cabeça girando. Eu tive que sentar e pensar em como realmente começar a pensar em SEO para IA .

Enquanto o mundo enlouquece produzindo mais conteúdo com IA na esperança de melhorar as pontuações de SEO de suas marcas, muitos não perceberam que não haverá usuário voltado para “Mecanismos de busca” para otimizar.

Os mecanismos de pesquisa eram ótimos até que todos nós aprendemos que não precisamos perder tempo visitando links nos resultados da pesquisa, mas podemos obter diretamente a resposta que procuramos apenas fazendo a pergunta a um modelo de linguagem grande. Com efeito

“As interfaces de usuário do mecanismo de pesquisa se transformaram em back-ends de IA.”

Serão nossos amiguinhos de IA analisando os resultados da pesquisa e descobrindo quais informações exibir nos links para a interface do usuário.

O que isso significa para minha marca, produto ou empresa?

Isso significa que qualquer pessoa curiosa sobre seu produto, empresa ou marca provavelmente fará perguntas ao ChatGPT , Bing AI ou Google Bard sobre isso. Nossos novos senhores da IA começarão a ter a maior influência na percepção de sua marca e determinarão o sentimento no primeiro contato com um novo cliente em potencial.

Espere, essas respostas de IA não são baseadas em modelos generativos e cheias de alucinações?

Correto! Leia uma história de fundo sobre alucinações sobre dados pessoais em Hackernoon: AI e dados pessoais: o GPT-3 sabe alguma coisa sobre mim? ou ouça uma entrevista na rádio American Public Media Marketplace sobre o assunto.

Agora vamos olhar para o mesmo problema do ponto de vista do produto/marca/empresa. Aqui está o detalhamento das respostas vindas da IA:

1. A primeira geração de LLMs populares como o GPT-3 veio com uma contagem de parâmetros mais baixa e, portanto, tem respostas que mal acertam as coisas. Apenas marcas bem conhecidas e estabelecidas esperariam ver resultados refletindo a verdade, enquanto o resto veria lixo estatístico.

   
   

2. A segunda onda de LLMs veio com uma contagem de parâmetros maior (ChatGPT, Google Bard) e pode codificar o suficiente para fornecer saídas úteis para um conjunto maior de marcas, empresas e produtos. Isso é o que a maioria dos usuários de IA está vendo agora por meio de um serviço como o ChatGPT.

   
   

3. E, por último, temos os LLMs apenas interpretando os resultados da pesquisa para automatizar a etapa de pesquisa nos links. O Microsoft Bing AI e o Perplexity.ai seguiram esse caminho, por exemplo, e o Google acaba de anunciar que a Bard também está mudando.

   
   

A principal diferença entre 1,2 e 3 é que os dois primeiros obtêm respostas de dentro dos modelos, enquanto o último combina os resultados da pesquisa na Internet em uma resposta com a ajuda de um LLM. Eu acho que a última abordagem é a mais provável de sucesso, dadas as deficiências óbvias de LLM ter problemas para codificar links e referências.

Como NÃO fazer SEO para IA?

A maioria dos vendedores de SEO parece estar se concentrando em sugerir que você use modelos generativos para gerar mais conteúdo para aumentar sua pontuação de SEO à moda antiga. Se você pesquisar “seo para ai” no Google , encontrará uma lista de anúncios patrocinados para serviços como jasper.ai , jemsu.com que o ajudam a gerar mais conteúdo. Isso provavelmente será um beco sem saída, pois todos usarão IA para produzir mais conteúdo e você deve esperar que os mecanismos de pesquisa diminuam o volume em breve.

As respostas de IA realmente são atualizadas?

Para modelos mais antigos, como GPT-3, não há muito o que fazer. Não há incentivo econômico para as empresas de IA atualizarem os parâmetros e aposto que não. É mais um teste de reconhecimento de marca para ver se sua marca foi importante o suficiente para ser capturada pela primeira evolução dos LLMs.

Para modelos de contagem de parâmetros maiores, como GPT-3.5, GPT-4, Bard etc., devemos esperar que eles sejam atualizados continuamente em algum intervalo que faça sentido econômico. A atualização não acontecerá com frequência e a maior parte do ajuste acontecerá na filtragem de entradas e saídas dos modelos, mas as atualizações de peso reais que influenciam as saídas em maior extensão provavelmente estão acontecendo. Aqui, suas melhores chances são garantir que Wikipedia , Quora e quaisquer outras fontes de informações pesadas usadas para treinamento LLM tenham os detalhes e sentimentos corretos sobre sua marca. Mais sobre isso em artigos futuros.

Por fim, para o que eu acho que é o futuro dos mecanismos de pesquisa – os bots de IA que interpretam os resultados da pesquisa . Aqui você também pode esperar incentivos econômicos para limitar quantos links os bots podem cobrir para chegar a uma boa resposta. Mesmo quando o conteúdo dos mecanismos de pesquisa é armazenado em cache e na verdade não requer a visita a sites - a contagem de tokens definirá o limite de quantos dados são processados para gerar a saída. Por razões econômicas, acho que no próximo ano provavelmente não veremos mais do que 5 a 10 primeiros resultados de pesquisa interpretados para capturar a essência do seu produto.

Por enquanto, qualquer trabalho de SEO que você fizer para garantir que o conteúdo que captura melhor seu produto apareça no topo dos resultados da pesquisa não será desperdiçado. Mas dentro de um ano, no entanto, todas as apostas serão canceladas.

Anúncios dentro de respostas de IA

Espero que todas as grandes empresas de IA executem a nova oportunidade de publicidade nas respostas do LLM e comecem a oferecer serviços pagos para influenciar os resultados do modelo ou apresentar anúncios misturados com resultados de IA. O Google já iniciou as primeiras iterações de mistura dos resultados.

Isso provavelmente também mudará qual é a maneira mais sensata de influenciar os resultados do modelo e a resposta honesta sobre esse futuro é que ninguém sabe! Se alguém lhe disser o contrário, provavelmente não está sendo honesto.

Acompanhamento de respostas de IA sobre sua marca

Aqueles de nós que desejam se preparar devem começar com o rastreamento – certifique-se de saber o que todos os modelos dizem sobre seus produtos, marcas e empresas, seus pontos positivos, negativos e a concorrência e acompanhe essas respostas ao longo do tempo. Dessa forma, você saberá qual será o sentimento inicial à medida que a pesquisa se move para a IA e saberá se algo substancial em relação às respostas da IA muda.

A lista de coisas possíveis que você pode querer rastrear deve incluir:

• a marca é bem conhecida por algum modelo?
• pelo que a marca é mais conhecida?
• quais são os aspectos mais positivos associados à marca?
• quais são os aspectos mais negativos associados à marca?
• quem são os concorrentes da marca?
• etc.

Como realmente fazer SEO para IA?

Como existem muitos modelos por aí para continuar solicitando manualmente alterações em relação à sua marca e não encontrei nenhuma solução existente para rastrear vários modelos, tive que escrever o meu próprio. Chamei isso de SEO para IA e decidi torná-lo público, assim como outros podem querer se preparar para o futuro do cenário de SEO em mudança. Experimente em https://seofor.ai

Este é apenas o primeiro passo e, além do rastreamento, acho que ninguém sabe qual deve ser o próximo passo. As pessoas que dizem o contrário provavelmente estão se enganando nessa corrida maluca para redefinir a pesquisa. Este espaço está evoluindo rapidamente e algo importante provavelmente mudou quando termino de escrever este artigo, então dou as boas-vindas a você para entrar nesta jornada comigo. Comece a rastrear suas marcas nas respostas de IA manualmente ou com a ajuda da minha ferramenta e vamos descobrir como nos preparar para esse futuro juntos!

Sinta-se à vontade para entrar em contato no Twitter e deixe-me saber o que você pensa nos comentários abaixo!