Globoka vsebina LLM-jev, ne domače strani

Številke so jasne. Le 11,6 % citatov prihaja iz URL-jev z globino mape ena. Z vsako dodatno stopnjo se odstotek poveča – 27,5 % pri dveh mapah, 33,3 % pri treh. Strani z globino od štirih do desetih map skupaj predstavljajo dodatnih 16,2 % citatov.

Zakaj AI modeli raje uporabljajo določene vsebine

ChatGPT in podobna orodja ne iščejo splošnih informacij na glavnih straneh. Potrebujejo natančne odgovore na določena vprašanja. Ko nekdo vpraša “UV zaščita v športnih oblačilih”, bo model raje našel podroben blog ali stran izdelka kot splošno besedilo o športnih oblačilih.

Rezultati študije kažejo, da uspešne blagovne znamke ustvarjajo vsebine prav za tovrstno iskanje.

Podrobni razdelki s pogostimi vprašanji, tehnične specifikacije izdelkov, študije podatkov in vsebine z dolgim repom ponujajo AI modelom gradivo, ki ga lahko citirajo.

Source: Similarweb

Struktura določa vidljivost

Walmart in Temu sta dober primer, kako oblikovanje vpliva na rezultate. Walmart uporablja ločen razdelek “O tem izdelku” na straneh izdelkov z alinejami in jasnimi značilnostmi. Temu večino informacij vključi v naslov izdelka.

Razlika v rezultatih je pomembna. Walmart se pojavi v 59 % relevantnih AI odgovorov. Temu je praktično neviden. Razlog je preprost – LLM modeli bolje obdelujejo strukturirano vsebino z jasnimi oznakami razdelkov.

Source: Similarweb

Kaj to pomeni za vašo e-trgovino

Ustvarjajte specializirane vsebine , ki odgovarjajo na specifična vprašanja vaših strank. Namesto splošne strani “Kako izbrati tekaške copate” naredite pet ločenih člankov za začetnike, maratonce, zimski tek, ljudi s težavami s sklepi in ultralahke obutve.

Uporabite jasne strukture – naslove H2 in H3, alineje za značilnosti in ločene razdelke za specifikacije. AI modeli morajo vedeti, kje najti specifične informacije.

Analizirajte, katera vprašanja stranke postavljajo. Iskanje z dolgim repom je vaša priložnost – konkurenca je tukaj najnižja, možnosti za citacije pa največje.