Помощники с искусственным интеллектом сужают локальный поиск до нескольких имен, прежде чем клиенты попадают на веб-сайт. Вот что говорит Google о том, как эти ответы создаются для локальных сетей.
Ассистенты ИИ теперь могут выполнять работу по сравнению, которую местные клиенты раньше выполняли самостоятельно. Раньше локальный поиск оставлял эту работу клиенту: кто-то вводил запрос, получал список вариантов, открывал несколько и делал выбор. Попросите помощника дать вам деловую рекомендацию прямо сейчас, и он вернет короткий список, который он уже выбрал.
Google описывает режим искусственного интеллекта как особенно полезный для вопросов, требующих исследования, рассуждения или сложных сравнений, которые, по его словам, раньше могли потребовать нескольких поисков.
<п>В органическом поиске компания могла проверить свой рейтинг и примерно узнать, где она находится. Отчет Google о производительности генеративного искусственного интеллекта показывает, как часто ссылки на ваш сайт появляются в его функциях искусственного интеллекта. В отчете не отображается запрос, который привел к каждому показу, или то, что происходит с другими помощниками.
Вступление в листинг – это вступительный взнос
<стр>Объявления, отзывы и репутация могут повлиять на то, будет ли помощник вообще учитывать бизнес в своих ответах.
Я рассмотрел эти сигналы в разделах «Обзоры», «Репутация» и «Репутация». Листинги: ИИ локальных сигналов теперь читает, и с тех пор ничего не изменилось.
За ответом стоит то, что говорит Google
Google заявляет, что его функции искусственного интеллекта в поиске основаны на тех же системах ранжирования и качества, что и обычные результаты. В нем названы два метода, характерных для процесса генерирования ответов.
<п>Чтобы контент на веб-сайте компании способствовал ответам ИИ Google, он должен находиться на странице, которую Google может получить. Если кто-то просит тихий ресторан для обеда для клиента, это должно быть описано где-нибудь, где Google может прочитать, например, в обзорах или описании.
Когда Google извлекает из нескольких источников разную информацию об одном и том же бизнесе, он не документирует, как он устраняет разницу в данном ответе, поэтому помогает гарантировать, что одна и та же информация отображается на каждой странице, которую вы контролируете.
Большинство местных усилий по SEO направлены на обеспечение того, чтобы бизнес был достаточно квалифицированным, чтобы его можно было рекомендовать. Поддержание точности списков, поддержание активного профиля обзора и обеспечение согласованности между источниками – все это способствует этому допуску.
<п>Хотя соблюдение требований Google важно, оно не гарантирует автоматически, что ваш контент будет представлен в функциях, управляемых искусственным интеллектом.
<п>
Что показывает консоль поиска и что пропускает
<п>Google объединяет обзоры AI и данные режима AI в основной отчет о производительности под типом веб-поиска, смешанный со всем остальным. Эти клики включены в общее количество и не могут быть выделены отдельно.
Отчет о производительности генеративного ИИ разделяет их, и Google все еще его внедряет, поэтому он пока есть не у всех объектов. Он подсчитывает показы, то есть время появления ссылок на сайт в одной из генеративных функций искусственного интеллекта Google, и разбивает их по страницам, странам, устройствам и датам.
Значения запроса нет, поэтому показ говорит, что появилась ссылка на страницу и ничего больше. Он не отличает ответ, в котором рекомендовалась компания, от ответа, в котором рекомендовался конкурент и указана компания в качестве источника.
Этот отчет касается только Google. Ничто в Search Console не сообщает о том, что ChatGPT, Perplexity или Claude сказали кому-то, спрашивающему, какую местную компанию использовать.
<п>Анализ Whitespark, о котором я рассказывал в июле, проверил 540 запросов в трех городах США и шести отраслях. Обзоры ИИ были обнаружены в 15 % прямых запросов с локальной направленностью, в 92 % информационных и в 97 % гибридных запросов, например: «Следует ли мне нанять адвоката после несчастного случая?» которые содержат решение о покупке внутри информационного запроса. Это вопросы, на которые ответ ИИ может определить, какие предприятия рассматривает клиент.
Пока мы ждем более качественных отчетов, команды оценивают производительность двумя способами. Некоторые по расписанию запускают фиксированный набор локальных запросов к основным помощникам и записывают, какие предприятия названы. Это охватывает запросы в те дни, когда они выполнялись, а ответы помощника меняются в зависимости от фразы, местоположения и сеанса, поэтому числа являются направленными.
<п>Еще один способ, с помощью которого компании оценивают производительность, — это разделение реферального трафика ИИ в аналитике, где эти данные существуют, и отслеживание объема и поведения с течением времени. Это показывает, что произошло после того, как кто-то перешел по ссылке, а это меньшая группа, чем люди, увидевшие ответ.
Руководство Google также предостерегает от сторонних инструментов, которые претендуют на доступ к ее внутреннему рейтингу или системам искусственного интеллекта.
<стр>Что может и не может показать каждый метод видимости ИИ
Каждый метод измеряет разные части пути клиента, оставляя разные слепые зоны.
<стр>Отчет Google о генеративном искусственном интеллекте <стр>Что он показывает <стр>Связывание показов по странице, стране, устройству и дате <п>Чего не хватает <стр>Запрос, статус рекомендации, сторонние помощники
Фиксированное отслеживание запросов помощника
<п>Что он показывает
<стр>Какие компании появляются в выбранных подсказках <п>Чего не хватает <стр>Изменения в зависимости от фразы, места, сеанса и времени <п>Аналитика рефералов с помощью ИИ <стр>Что он показывает <стр>Посещения и поведение после клика <п>Чего не хватает <стр>Люди, которые видели ответ, но так и не нажали кнопку Источник: отчет о производительности генеративного искусственного интеллекта Google Search Console; ручное отслеживание и реферальная аналитика, описанные в этой статье. <п>
Дайте помощнику что-нибудь процитировать
Руководство Google по оптимизации описывает, как лучше всего позиционировать контент для включения в функции искусственного интеллекта. Во-первых, сайт должен быть включен в функции генерирующего ИИ поиска, чтобы иметь право появляться в них.
Google распространяет эту настройку только на некоторых владельцев сайтов, но не на других. Включить — значение по умолчанию. Дочернее свойство наследуется от ближайшего родительского свойства с параметром, настроенным вручную, если только дочерний элемент не переопределяет его. Если настройка доступна, стоит убедиться, что сайт не был исключен, и компании, использующие каждое местоположение как отдельный ресурс, также должны проверить их, поскольку свойство местоположения может наследовать исключение от домена над ним.
<п>Рекомендации Google также рекомендуют открывать разрешения на сканирование в robots.txt и CDN, а также предоставлять важный контент в виде текста. Они подчеркивают важность структурированных данных, которые соответствуют видимому содержимому страницы, а также текущей информации о бизнес-профиле.
Google может обрабатывать контент JavaScript, если он не заблокирован, хотя в его руководстве говорится, что с сайтами, использующими JavaScript, обычно сложнее работать. Каждый этап рендеринга — это еще одна точка, где часы работы компании могут не отображаться.
<п>Ответы ИИ также могут быть получены со страниц, которые компания не контролирует. Они могут найти устаревший каталог с часами работы за прошлый год, старую статью или страницу сравнения конкурентов, описывающую бизнес с точки зрения конкурента. Тестирование, о котором я рассказывал в июле, показывает, что может случиться, если эти описания неточны.
Убедитесь, что часы работы, услуги и зона обслуживания четко указаны на сайте обычным текстом и соответствуют тому, что указано в списках. Таким образом, вы предоставляете Google точную информацию непосредственно от самой компании.
Руководство Google по оптимизации также проясняет некоторые распространенные заблуждения. Поиск Google игнорирует llms.txt и подобные текстовые файлы AI, и нет необходимости разбивать контент на небольшие фрагменты, чтобы системы искусственного интеллекта Google могли его понять.
<ч2>Когда агенты начинают бронировать <п>Google описывает агентов искусственного интеллекта как системы, которые выполняют задачи для людей, такие как бронирование или сравнение вариантов продуктов. В нем говорится, что агенты браузера могут напрямую обращаться к сайту, анализируя отображаемые снимки экрана, проверяя DOM и интерпретируя дерево доступности, на которое полагаются программы чтения с экрана.
Последний момент делает важным проверить, есть ли на сайте пробелы в доступности. Кнопка, созданная как немаркированный элемент div, поле формы, идентифицируемое только текстом-заполнителем, или номер телефона, который существует только внутри изображения, представляют собой проблемы для программ чтения с экрана. Google не заявил, что эти дефекты остановят работу агента, но дерево доступности — это один из слоев, которые, по его словам, могут интерпретировать агенты браузера.
Google указывает на руководство web.dev по подготовке сайта для текущих браузерных агентов и описывает такие протоколы, как Universal Commerce Protocol (UCP), как новые.
<п>Для местного бизнеса подготовка к приему агентов, скорее всего, означает наличие такой же четкой информации, как упоминалось ранее, а также бесперебойно функционирующей системы бронирования или заказа, которая работает без необходимости вмешиваться и исправлять неработающую форму.
<ч2>Что остается местному бизнесу
Клиенты, обращающиеся к помощнику за местными рекомендациями, могут получить краткий список, а не страницу с вариантами, и они увидят его до того, как доберутся до чего-либо, что контролирует компания.
Отчет об эффективности Google все еще находится в разработке, и инструменты для его отслеживания только зарождаются. Публичное руководство Google не объясняет, почему один местный бизнес назван выше другого, и Search Console также не раскрывает это решение. Пока это не изменится, приоритетами являются поддержание точности и единообразия информации о бизнесе во всех источниках, а также ее доступность в виде текста на страницах, которые Google может сканировать.
<п>
SEJ Live обсудит этот вопрос 26 августа. Сессия 2 посвящена атрибуции лидов по каналам, включая поиск с использованием ИИ, а сессия 3 посвящена созданию локальных страниц, которые ИИ-системы могут читать, доверять и цитировать, с участием Даррена Шоу из Whitespark. Регистрация бесплатна, записи включены.
