Twoje treści nie są już odpowiedzią

Twoja strategia dotycząca treści LLM jest czytana przez kogoś, dla kogo jej nie tworzono.

Modele syntetyzują teraz Twoje strony w sparafrazowaną odpowiedź, którą kupujący czyta, zanim w ogóle znajdzie Twoją witrynę.

Jeśli więc statystyki ruchu w drugim kwartale wyglądają dziwnie, to właśnie dlatego. Andrea Saez, szefowa marketingu produktu i GTM w obszarze AI w firmie Turtl i współautorka książki Przepaść w dynamice produktu, wcześnie zauważyła tę zmianę.

„Ludzie po prostu nie odwiedzają już stron internetowych” – mówi. „Wpisują zapytanie do LLM i otrzymują listę dostawców”.

Większość zespołów marketingowych nadal pisze dla ludzkiego czytelnika. Tyle że czytelnik już poszedł dalej.

Zmieniły się nawyki odbiorców

Ilość treści tworzonych przez Twój zespół prawdopodobnie się nie zmniejsza, ale problemem stało się to, kto znajduje się po stronie odbiorcy.

Przez lata strukturyzowałeś treści z myślą o ludzkim czytelniku poruszającym się po Google. Tworzyłeś artykuły lub materiały, które można było łatwo przeglądać, miały wyraźny przebieg narracji i oferowały konkretne szczegóły ułatwiające zrozumienie abstrakcyjnego pojęcia. Ta formuła działała.

Teraz, jak twierdzi Saez, większość treści jest przetwarzana przez LLM, zanim kupujący w ogóle do niej dotrze. Otrzymuje on syntetyczną odpowiedź ukształtowaną przez sposób, w jaki model zinterpretował jego zapytanie. A teraz Twoja strona może się dla niego w ogóle nie załadować.

Treści stają się coraz dłuższe, ponieważ trzeba próbować zawrzeć w nich wszystkie te informacje, – powiedziała. „Ale tak naprawdę nikt ich nie czyta. Tworzone przez nas treści służą właściwie tylko temu, aby LLM mógł je wyodrębnić.

Artykuły, dzięki anegdotom, klarowności i strukturze narracyjnej, są projektowane tak, aby coś trafiło do ludzkiego czytelnika. Żaden z tych elementów nie jest zoptymalizowany pod kątem przetwarzania maszynowego.

Treści, które dobrze radzą sobie w LLM, są kompletne, dobrze uporządkowane i bezpośrednio związane z zapytaniem. Kupujący coraz częściej otrzymuje to, co model zdecyduje się wyświetlić.

W LLM nie ma rankingu

Wiele osób pytało, jak sprawić, aby treści zajmowały wysokie pozycje w LLM. Prawda jest taka, że nie wiemy.

Ludzie myślą, że można zajmować wysokie pozycje w LLM, ale nie można – powiedziała Saez. „Nie ma rankingu. Jedyne, co można zrobić, to próbować pojawiać się w wynikach tak często, jak to możliwe.

Wyszukiwanie miało mapę. Słowa kluczowe, linki zwrotne, autorytet domeny. Jasne, było to chaotyczne, ale można było za tym podążać. Można było obserwować zmiany pozycji w odpowiedzi na podejmowane decyzje.

Ale modele tego nie oferują, a Twoja strategia dotycząca treści LLM musi to uwzględniać.

Możesz uruchomić to samo polecenie piętnaście razy i pojawić się w dwunastu wynikach. Nie ma wiarygodnego sygnału wyjaśniającego, dlaczego się pojawiłeś ani dlaczego Cię zabrakło.

Możesz natomiast zadbać o to, aby Twoje treści odpowiadały na pytania, które faktycznie zadają kupujący, tak precyzyjnie, jak to tylko możliwe. Problem w tym, że nie widzisz tego pytania.

„Nie ma sposobu, aby naprawdę wiedzieć, jakie pytanie zadają” – powiedziała Saez.

Optymalizujesz treści pod kątem zapytania, którego nigdy nie widzisz, kierowanego przez kupującego, którego zachowania nie możesz już śledzić tak jak dawniej. Nawet jeśli Twój zespół jeszcze się z tym nie zmaga, zespoły wokół Ciebie już to robią.

Warstwa personalizacji dodatkowo komplikuje sytuację

W większości rozmów o AEO pomija się pewien aspekt tego zjawiska.

LLM wykraczają poza odpowiadanie na zapytania – teraz dostosowują odpowiedzi konkretnie do osoby, która je zadaje. Im więcej model wie o pytającym, tym lepiej może dopasować odpowiedź do kontekstu tej osoby.

Dwóch kupujących zadających to samo pytanie dotyczące kategorii Twojego produktu może otrzymać dwie zupełnie różne odpowiedzi – z których żadnej nie możesz zobaczyć ani przewidzieć.

Saez dzieli się osobistą anegdotą, aby wyjaśnić, jak działa to w czasie rzeczywistym. Poprosiła Claude'a o polecenie restauracji w Amsterdamie i otrzymała wyniki dokładnie dopasowane do swoich preferencji, ponieważ model je znał. Jej partner, zadając to samo pytanie, otrzymałby coś innego.

Przenieśmy to teraz do kontekstu B2B – powiedziała. „Jeśli jestem dyrektorem marketingu, zwracam się do LLM i mówię: „Hej, mam konkretny problem”. W jaki sposób personalizuje on wtedy wyniki dla tej osoby? I co my, jako marketerzy, możemy zrobić, aby trafiać do tych wyników? Nie mam pojęcia.

Saez zajmuje się tym dłużej niż większość osób. Jeśli nie ma na to jednoznacznej odpowiedzi, to dlatego, że taka odpowiedź jeszcze nie istnieje. Pokora i aktywne eksperymentowanie to obecnie jedyne uczciwe sposoby działania, a okno na rozpoczęcie tych działań się zamyka.

Co zostaje odfiltrowane

Trudniejsze pytanie brzmi: co właściwie usuwa synteza LLM.

Specyfika Twojego punktu widzenia, rzeczy, które wyróżniają Twoją markę, zamiast czynić ją wymienną. A te elementy nie przetrwają kompresji szczególnie dobrze. Tym, co przetrwa, jest odpowiedź na zapytanie. Twoja marka zostaje wyodrębniona jako trafna odpowiedź albo w ogóle się nie pojawia.

Jako autorkę bardzo mnie to smuci, powiedziała Saez. „Brakuje empatii. Brakuje ludzkiego charakteru.”

Jeśli maszyna jest teraz pierwszym czytelnikiem, czego doświadcza Twój kupujący, gdy ostatecznie zetknie się bezpośrednio z Twoją marką? Wielu z nich w ogóle tego nie zrobi. Większość ludzi przyjmie zsyntetyzowaną odpowiedź, zaufa jej i podejmie decyzję. Praca, która za nią stoi, pozostaje niewidoczna.

To problem marki, a nie tylko treści. A im dłużej zwlekasz z jego rozwiązaniem, tym bardziej się pogłębia.

Od czego zacząć

Nie ma gotowego, klarownego podręcznika dla CMO. Saez odpowiedziała jednak bez ogródek, zauważając, że fałszywa pewność nie służy nikomu w czasach analizowania treści przez LLM.

Jasne jest, że treści pisane wokół tego, co Twoja firma chce powiedzieć, zamiast tego, czego chce się dowiedzieć Twój kupujący, są odfiltrowywane.

Struktura wykonuje teraz więcej pracy niż styl. Bezpośrednie odpowiedzi, jasno sformułowane i umieszczone blisko początku strony, to treści, które LLM mogą analizować i prezentować — podobnie jak systemy ATS dopasowują słowa kluczowe do kandydatów źródłowych.

Obecnie jednym z najbardziej wiarygodnych dostępnych sygnałów jest testowanie własnej wykrywalności za pomocą różnych promptów i na różnych platformach, choć metoda ta jest niedokładna.

Mimo to trzymaj się kunsztu. Kupujący, którzy trafiają do starannie przygotowanych przez Ciebie treści i czytają je, zamiast jedynie przyjmować zsyntetyzowaną odpowiedź, są prawdopodobnie Twoimi najlepszymi klientami. Saez nadal pisze właśnie dla nich, nawet gdy na nowo buduje swoją szerszą strategię dla świata, który już wyszedł poza stronę.

Większość zespołów nie nazwała jeszcze w pełni tej zmiany. Te, które już to zrobiły, są o kilka kroków do przodu.

Co dalej?

Zarejestruj się, aby uzyskać bezpłatne konto w The CMO Club oraz otrzymywać informacje na temat marketingu i przywództwa prosto do swojej skrzynki odbiorczej.