تبلیغات در چت‌جی‌پی‌تی و سئو هوش مصنوعی (GEO)؛ تلفیق دیده‌شدن ارگانیک و پولی در عصر هوش مصنوعی
دیجیتال مارکتینگ جهان سئو و جستجوتبلیغاتهوش مصنوعی در مارکتینگ

تبلیغات در چت‌جی‌پی‌تی و سئو هوش مصنوعی (GEO)؛ تلفیق دیده‌شدن ارگانیک و پولی در عصر هوش مصنوعی

۲ مهر ۱۴۰۵ ⏱ ۲ دقیقه مطالعه 👁 ۰ بازدید ✍️ تحریریه رشدینو
✈️ اشتراک در تلگرام 💬 واتساپ 𝕏 توییتر
خلاصه خبر پاسخ سریع در یک نگاه

کارشناسان بازاریابی و تیم درآمدزایی OpenAI در نشستی مشترک تفکیک دقیق تبلیغات پولی چت‌جی‌پی‌تی از نتایج ارگانیک هوش مصنوعی (GEO) و استراتژی سنجش اثربخشی برندها را تشریح کردند.

در محیط‌های تعاملی جدید مانند چت‌جی‌پی‌تی، کاربران می‌توانند تمام مراحل تحقیق درباره یک نیاز، مقایسه گزینه‌ها و تصمیم‌گیری نهایی را در قالب یک گفت‌وگوی پیوسته و بدون ترک صفحه انجام دهند. این تغییر الگوی مصرف، تعریف سنتی دیده‌شدن برند در فضای وب را دگرگون ساخته و مفهوم جدیدی از تلفیق دیده‌شدن اکتسابی (Earned Visibility) و جایگاه‌های پولی (Paid Placements) خلق کرده است.

در رویدادی تحلیلی با حضور تیم درآمدزایی شرکت OpenAI و متخصصان آژانس Go Fish Digital، جزئیات فنی و راهبردی تبلیغات در چت‌جی‌پی‌تی و بهینه‌سازی موتورهای مولد (Generative Engine Optimization یا GEO) مورد بررسی قرار گرفت. ابهیلاش اداتیل از تیم مانیتایزیشن OpenAI با نمایش نمونه‌ای از برنامه‌ریزی سفر نشان داد که آگهی‌های پولی در کنار پاسخ مدل ظاهر می‌شوند، اما کاملاً از پاسخ ارگانیک مستقل هستند. وی صراحتاً تأکید کرد که تبلیغات پولی هیچ تاثیری بر الگوریتم‌های تولید پاسخ مدل ندارند و نمی‌توان با پرداخت پول، نام برندی را وارد متن پاسخ هوش مصنوعی کرد.

در حوزه سئو برای موتورهای هوش مصنوعی (GEO)، کارشناسان پیشنهاد می‌کنند دیده‌شدن برند را نه به عنوان یک رتبه ثابت و تک‌کلمه‌ای، بلکه به عنوان یک «الگو و روند مستمر» مورد سنجش قرار داد. چارچوب پیشنهادی بر سه رکن کلیدی استوار است: ۱. حضور (Presence): آیا در پاسخ به پرسش‌های پرتکرار مشتریان، نام برند یا محصولات آن ذکر می‌شود؟ ۲. دقت بازنمایی (Representation): آیا توصیف ارائه‌شده از خدمات و ویژگی‌های برند دقیق، به‌روز و بدون خطا است؟ ۳. رقابت‌پذیری (Competitiveness): برند تا چه میزان در مقایسه با رقبای مستقیم در سناریوهای مختلف بازخورد دریافت می‌کند؟

برای اجرای اصولی این راهبرد، بازاریابان باید با انتخاب ۲۰ تا ۴۰ پرسش واقعی خریداران، پاسخ‌های مدل‌ها را در بازه‌های زمانی منظم ارزیابی کنند. پاتریک آلگریم، استراتژیست ارشد دیجیتال، تأکید کرد که برندها باید پیش از هر چیز شواهد و اطلاعات وب‌سایت خود را اصلاح کنند. اگر شرکتی خدماتی تخصصی ارائه می‌دهد اما اطلاعات کامل آن را در صفحات خود قرار نداده و ساختار متن‌ها برای خزنده‌های هوش مصنوعی خوانا نیست، نباید انتظار داشته باشد که سیستم‌های هوش مصنوعی آن خدمت را در پیشنهادات خود بگنجانند.

همچنین در زمینه گزارش‌گیری و اتریبیوشن، تأکید شد که ابزارهای تحلیلی سنتی مانند GA4 به تنهایی قادر به ثبت کامل اثر موتورهای هوش مصنوعی نیستند؛ زیرا بسیاری از کاربران پس از دریافت پاسخ از هوش مصنوعی، بعدها به صورت جستجوی مستقیم یا نام برند به سایت مراجعه می‌کنند. بنابراین بازاریابان باید داده‌های ارجاعی را در کنار نظرسنجی‌های ثبت‌نامی و روندهای ترافیک مستقیم تحلیل کنند.

# سئو و جستجو# تبلیغات# هوش مصنوعی در مارکتینگ
🔗 اخبار مرتبط

بخوانید