Akhir dari e-commerce seperti yang kita tahu. Merek akan membutuhkan manual baru.
Getty
Pencarian Google kehilangan relevansi untuk e-commerce, dan beranda Amazon kehilangan lalu lintas. Masa depan adalah milik asisten AI seperti Chatgpt, Claude dan Bancxity. Agar merek tetap terlihat, mereka harus merangkul optimalisasi mesin generatif, juga disebut optimalisasi model bahasa besar atau menjawab optimalisasi mesin.
Kontennya masih raja – tetapi aturannya telah berubah. Kemarin, pembeli menjelajahi; Hari ini, mereka bertanya. Alih -alih menggulir menu yang tak ada habisnya atau memfilter kisi produk, konsumen sekarang beralih ke AI Assistant -dan jawabannya mendorong pembelian mereka.
Pintu depan baru untuk ritel telah dibuka, tetapi tidak lagi menjadi milik pengecer atau Google atau Amazon. Itu milik Chatgpt, Claude, Gemini dan Bancxity. Dan untuk pengecer, taruhannya tidak bisa lebih tinggi.
Akhir rumah
Sama seperti outlet media yang telah kehilangan lalu lintas beranda ke Google dan Facebook, pengecer sekarang menghadapi shift yang sama – hanya lebih cepat. Konsumen tidak lagi melacak situs web Anda yang dirancang dengan cermat; Mereka bertanya kepada asisten AI. “Jaket luar ruangan terbaik di dekat saya” bukan lagi pertanyaan. Sebaliknya, seseorang mungkin bertanya:
“Aku mendaki bagian Pacific Crest Trail di Sierras musim panas ini -dua hari masing -masing. Jaket apa yang harus saya beli?”
Chatgpt menanggapi dengan:
- Helium Penelitian Luar Ruang -Talight, sangat bagus untuk thru-hiker
- Lampu beta arc'teryx – Premium, serbaguna, dapat diandalkan dalam badai
- Patagonia Storm10 – Minimalis tapi tangguh
Claude, sementara itu, menyarankan:
- Secara keseluruhan yang terbaik: Patagonia Torrerentshell 3L ($ 99–129)
- Opsi anggaran: Set Co-on Rainier ($ 69)
- Opsi Ultralight: Outdoor Research Helium ($ 149)
Claude atau ChatGPT memiliki kekuatan untuk mengatakan apa yang akan ditemukan, posisi yang sebelumnya hanya dimiliki oleh Google. Tidak sulit untuk memahami mengapa saya menulis awal tahun ini tentang membuka unggul e-commerce.
Tapi di mana Mammut, Columbia atau North Face? Merek ini memiliki produk berkualitas, tetapi tidak ada. Alasannya? Data pelatihan. Model jawaban permukaan berdasarkan konten yang mereka hadapi. Patagonia, REI dan Helium telah melakukan pekerjaan yang lebih baik dengan memasok informasi terstruktur dan berkualitas tinggi untuk sistem AI. Jika merek Anda tidak ada dalam jawaban AI, Anda secara efektif tidak terlihat.
Geo> SEO – Optimalisasi mesin generatif mengambil alih
Bagaimana cara memperhatikan pesanan e-commerce baru ini? Konten, konten, konten. Tapi, manual SEO lama – kata kunci, backlink, dan blogspam – tidak akan berfungsi. AI AI Assistant tidak merangkak untuk konten bentuk pendek. Mereka mengandalkan data terstruktur otentik, pertanyaan dan jawaban yang kaya, yang membantu mereka memahami dan mengontekstualisasikan jawaban.
Masukkan Geo (atau AEO atau LLMO, tergantung pada siapa yang Anda minta). Aturan telah berubah:
- LLMS lebih suka konten yang dirancang untuk menjawab pertanyaan yang bernuansa dan situasional.
- Data terstruktur dan dapat dibaca lebih penting daripada kata -kata kunci.
- Merek harus mengajarkan model siapa mereka jika mereka ingin ditemukan.
Mengapa merek harus peduli dengan optimalisasi mesin generatif
Lalu lintas yang digerakkan oleh AI masih dalam volume kecil-tetapi dampaknya terlalu besar. Studi ini menunjukkan bahwa lalu lintas yang berasal dari LLMS dikonversi menjadi sembilan kali lebih baik daripada saluran lainnya.
Mengapa? Karena rekomendasi terasa pribadi, kontekstual, dan dapat dipercaya. Salah satu contoh yang menonjol: Konsumen mengunggah hasil darah mereka ke dalam chatgpt dan segera membeli vitamin senilai € 200 ($ 239) – tidak ada pencarian, tidak ada perbandingan, kepercayaan murni.
Dan waktu penting. Segera, sebagian besar model bahasa besar akan memperkenalkan saluran penempatan berbayar. Merek yang disebutkan secara organik hari ini akan menikmati keunggulan kompetitif yang bertahan besok. Jendela untuk mendapatkan keuntungan ini sekarang.
KIAT No. 1: Dapatkan pertanyaan dengan benar
Selama dua dekade, saya telah membangun data dan memantau data – dan saya telah melihat film ini sebelumnya. Pada hari -hari awal media sosial, merek yang diukur secara obsesif menyebutkan tanpa mengajukan pertanyaan yang lebih dalam: Apa sebenarnya yang harus kita ukur?
Ambil contoh jaket lain. Jika pengguna secara khusus bertanya, “Apa jaket paling ringan di pasaran?” Jawabannya mungkin Montbell Versalite. Tetapi apakah pengguna mengajukan pertanyaan-pertanyaan hiper-spesifik itu? Kami tidak tahu, dan Openi atau Google tidak akan memberi tahu kami.
Oleh karena itu, tantangan untuk merek adalah untuk memprediksi apa yang akan ditemukan pengguna. Satu hal yang pasti, itu tidak akan menjadi salinan pemasaran yang dikeluarkan oleh perusahaan. Sebaliknya, perusahaan harus menggunakan:
- Tiket Dukungan Pelanggan
- Forum Komunitas
- Percakapan media sosial
- Wawancara Pengguna
Dengan kata lain, jangan lari dan mulai memantau merek Anda. Sebaliknya, cobalah untuk memahami serangkaian pertanyaan terbaik yang akan dipantau.
Tip No. 2: Fokus pada konten unik
Pelatihan LLMS yang mahal -elon Musk baru saja mengungkapkan bahwa ia menghabiskan $ 1 miliar per bulan untuk pelatihan XAI. Model tidak akan mengindeks konten apa pun; Mereka memprioritaskan informasi asli, baru dan tepercaya.
Tujuan Anda tidak hanya dicari. Over adalah waktu -apa yang perlu Anda lakukan adalah memasukkan “kata kunci” ke dalam konten Anda. Anda perlu memberi tahu Anda siapa Anda sehingga Anda menjadi bagian dari set jawaban default mereka.
Optimalisasi Buku Playbook dari mesin generatif baru untuk merek
Sampai asisten AI sepenuhnya dibuka untuk penempatan yang dibayarkan, visibilitas organik tergantung pada membuat konten yang dirancang untuk dipelajari, seperti yang saya jelaskan dalam artikel Forbes ini. Inilah cara melakukannya.
- Leverage Bahasa Pelanggan Nyata
Konten Dasar tentang Pertanyaan Otentik dari Tiket Dukungan Pengguna, Forum, dan Umpan Balik. - Gunakan format Q&A terstruktur
Atur produk dan bantu halaman sehingga LLMS dapat memecahnya dengan mudah. - Mengintegrasikan FAQ ke dalam halaman produk
Tempatkan konteks langsung -Jawaban kaya di mana keputusan terjadi. - Memprioritaskan kepercayaan dan transparansi
Informasi yang diverifikasi, ringkas, dan baik.
Cara itu tidak sekarat – sudah ketinggalan zaman. Pertempuran untuk Discovery telah bergeser ke AI Assistant, dan para pemenang akan menjadi merek yang belajar mengoptimalkan jawaban, bukan klik. Masa depan ritel adalah milik merek -Brand yang memiliki kisah unik untuk diceritakan. Seperti yang saya katakan lebih dari sekali, “Masa depan adalah indie.”
Setuju? Tidak setuju? Punya koleksi yang berbeda? Saya telah memposting artikel Forbes di sini di LinkedIn – tambahkan pemikiran Anda di komentar dan mari kita bahas.
NewsRoom.id
