Марките между човека и машината

Нови изследвания показват, че приемането на нов подход към съдържанието, съсредоточен върху структурната логика, може драстично да увеличи присъствието на марката в генерираните от изкуствен интелект отговори от моделите на големи езикови модели (LLM). Този подход може да помогне на маркетолозите да преодолеят проблема с избягването на марките им от LLM.

Изкуственият интелект все повече доминира на етапа на откриване на продукти и се оказва, че марките губят ценна видимост, защото маркетинговото им съдържание е форматирано за човешки читатели, а не за машинна обработка. Така маркетингът е поставен между човека и машината. Структурната логика е от решаващо значение за видимостта на марката в моделите с изкуствен интелект, защото LLM-ите не четат отгоре надолу, както правят хората. Вместо това те обработват токени, преценяват близостта и разрешават неяснотите, като по подразбиране използват статистически познати модели. Когато съдържанието е лошо структурирано или изградено единствено, за да предоставя наративи на хората, моделът е принуден да запълва празнините с общи данни за обучение, като често оставя специфични споменавания на марки изцяло извън резултата.

Залогът за правилното постигане на LLM познаваемост и присъствие бързо нараства, тъй като проучване на Similarweb от 2026 г. показва, че 35% от потребителите в САЩ вече използват изкуствен интелект по време на фазата на откриване на продукта, в сравнение с едва 13,6%, използващи традиционни търсачки. Добрата новина е, че преструктурирането на съдържанието за яснота по LLM, а не само за традиционно класиране в търсенето, може да доведе до огромни печалби, като проучване на Принстънския университет от 2024 г. демонстрира подобрения във видимостта с над 100 процента за съдържание, което прилага правилни структурни сигнали.

Препоръките в посока на по-добро присъствие в LLM са:

Твърдението трябва да е водещо, а не контекста. Тъй като LLM отдават по-голяма тежест на съдържанието, което се появява в началото на пасажа, маркетолозите трябва да се откажат от традиционния увод и да поставят основния си аргумент на първо място.

Разделете различните нива на значение. Избягвайте смесването на инструкции, доказателства за качество към клиентите и емоционални маркери в единични, смесени параграфи и вместо това ясно сигнализирайте всеки тип информация в негово собствено отделно ниво, така че моделът да не се налага да гадае. Освен това използването на директни структурни сигнали – като „за разлика от“ или „доказателствата сочат“ – изрично казва на модела дали даден раздел е опровержение, сравнение или изключение.

Бъдете ясни относно това към какво може да води дадена страница. Това е от решаващо значение, защото LLM не следват връзки, така че фраза като „Прочетете повече“ не съобщава нищо. „Изтеглете спецификацията на продукта“ сигнализира, че съществува документ със спецификация за продукта. „Прочетете казуса за това как намалихме времето за адаптация с 60 процента“ помага още повече.

Използвайте HTML таблици за сложни сравнения. Когато описвате детайли на продуктовите линии, възможностите или цените, използвайте изрично HTML таблично маркиране – вместо проза или оформления, базирани на div – за да предоставите на LLM дискретна, анализираема структура от данни, която точно картографира връзките между обектите.

„Позиционирането в традиционното търсене и качеството на структурния сигнал за LLM са свързани, но не са един и същ проблем. Можете да се класирате добре в Google и все пак да бъдете поставени наравно с всички или пропуснати в LLM, защото двете търсят различни неща.“ обобщава Брендън Търнър, старши вицепрезидент/Дигитален опит в The MX Group.