هوش مصنوعی، موتور تحول کانالهای فروش شما: استراتژی نوین موفقیت در عصر دیجیتال
تصور کنید: دیده شدن محتوا افزایش یافته، اما ترافیک وبسایتتان به شدت کاهش یافته است. طبق گزارش Search Engine Land، امروزه بیش از نیمی از جستجوهای گوگل بدون کلیک به پایان میرسند. مصرفکنندگان برای یافتن راهحلهای فوری متناسب با نیازهایشان، همهجا را جستجو میکنند؛ از «مرور کلی هوش مصنوعی گوگل» گرفته تا رِدیت.
آیا این واقعیت شماست؟ به تولد دوباره نحوه یافتن اطلاعات توسط انسانها خوش آمدید.
در گذشته، تاکتیکهای سئو سنتی بازدهی عظیمی داشتند. اکنون، هوش مصنوعی به طور مؤثر به همه دسترسی نامحدود و شخصیسازیشدهای به دانش در کانالهای متنوع داده است و جستجوی گوگل کاربران خود را به موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT میبازد.
دفترچه راهنمای بازاریابی که زمانی قابل اعتماد بود، رسماً مختل شده است. دیگر نمیتوانید روی یک کانال توزیع، مانند جستجو، حساب کنید تا تمام کار را برای شما انجام دهد. به عنوان یک برند، باید محتوای خود را در کانالهای مختلف توزیع کنید تا خریداران را در جایی که هستند، ملاقات کنید.
با افزایش پذیرش هوش مصنوعی، یکی از این کانالها، جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی است. هنگامی که مخاطبان شما اطلاعات را در مدلهای زبان بزرگ (LLM) پیدا میکنند، زمان آن رسیده است که استراتژی محتوای خود را هم برای انسانها و هم برای ماشینها بهینه کنید.
نگاهی به بهینهسازی موتور هوش مصنوعی (AEO)
استفاده از هوش مصنوعی از سال ۲۰۲۳ رو به افزایش بوده است. نظرسنجی اخیر مککینزی نشان داد که ۷۸٪ سازمانها در سال ۲۰۲۴ از هوش مصنوعی در حداقل یکی از عملکردهای تجاری خود استفاده کردهاند، در مقایسه با ۵۵٪ در سال قبل. این پذیرش گسترده، اساساً نحوه مصرف اطلاعات توسط مردم را تغییر میدهد.
همانطور که گوگل و سایر موتورهای جستجو ویژگیهای هوش مصنوعی بیشتری را ارائه میدهند، کسبوکارها با یک پارادوکس منحصربهفرد روبرو هستند: حتی اگر رتبهبندی و نمایش (impressions) آنها بهبود یابد، کلیکهای کمتری دریافت میکنند. دلیل این امر این است که موتورهای جستجوی هوش مصنوعی به طور فزایندهای به اولین نقطه کشف محصول تبدیل میشوند.
شایان ذکر است که سفر خریدار تغییری نکرده است. کاربران همچنان یک نقطه درد را شناسایی میکنند، راهحلی را تعیین میکنند، محصول مناسب برای آن راهحل را پیدا میکنند و در نهایت خرید را انجام میدهند. اما کانالهای هدایتکننده این مراحل تغییر کردهاند و جستجوی هوش مصنوعی به طور فزایندهای سه مرحله اول را شکل میدهد.
سئو سنتی بر نمایش بهترین منابع از طریق صفحات نتایج موتور جستجو (SERP) تمرکز داشت. محتوا برای پاسخگویی به پرسوجوهای جستجوی ساده طراحی میشد، جایی که کاربران چندین بار جستجو میکردند و تحقیقات دستی برای مقایسه نتایج انجام میدادند.
اما AEO بر نمایش بهترین پاسخها مستقیماً از طریق LLM اولویت دارد. این بدان معناست که باید محتوایی توسعه داد که پرسوجوهای زبان طبیعی، خاص و مکالمهای را برآورده کند، جایی که کاربران از موتور هوش مصنوعی یاد میگیرند و سؤالات پیگیری مکالمهای میپرسند.
موفقیت در محیط AEO به دو چیز بستگی دارد: انتخاب موضوعات درست و طراحی محتوا با هدف مشخص.
انتخاب موضوعات درست
موتورهای هوش مصنوعی برای درک روابط بین کلمات، مفاهیم و موجودیتها به تعبیهسازیهای برداری (vector embeddings) متکی هستند. این بدان معناست که برندها باید ارتباطات معنایی قوی بین محتوای خود و دستهبندیهای محصولی که میخواهند بر آنها تسلط داشته باشند، ایجاد کنند.
به عنوان مثال، یک شرکت نرمافزاری مدیریت پروژه باید فراتر از کلمات کلیدی «ابزارهای مدیریت پروژه» را هدف قرار دهد و عمق بیشتری در موضوعات مرتبط مانند «تخصیص منابع»، «خودکارسازی گردش کار» و «بهترین شیوههای همکاری تیمی» ایجاد کند. به این ترتیب، موتورهای هوش مصنوعی میتوانند برند را با کل دستهبندی محصول مرتبط کنند.
انتخاب موضوع به معنای ادعای قلمرو معنایی و مالکیت کامل آن است، نه تعقیب کلمات کلیدی منفرد. شما میتوانید این کار را به سه روش انجام دهید:
- اشباع دستهبندی: توسعه خوشههای محتوایی که یک دسته موضوعی را به طور کامل، از تعاریف گرفته تا موارد استفاده پیشرفته، بررسی میکنند.
- پاسخهای غنی از نظر زمینه: پاسخگویی به پرسوجوهای ظریف و مکالمهای مانند «کسبوکارهای کوچک چگونه پروژهها را با منابع محدود مدیریت میکنند؟» به جای فقط پرسوجوهای کوتاه و مبتنی بر کلمه کلیدی.
- شخصیسازی در مقیاس: ایجاد انواع مختلفی از محتوا که برای صنایع، اندازههای کسبوکار یا نقشهای مختلف سفارشیسازی شدهاند. این به موتورهای هوش مصنوعی اجازه میدهد تا مرتبطترین پاسخ را برای هر زمینه کاربری استخراج کنند.
AEO به وسعت و عمق زمینه پاداش میدهد. هرچه محتوا کاملتر و بههمپیوستهتر باشد، هوش مصنوعی بهتر میتواند آن را درک کرده و به عنوان معتبر شناسایی کند.
طراحی محتوا با هدف مشخص
موتورهای هوش مصنوعی محتوایی را که هم دقیق است و هم برای خوانایی و بازیابی ماشینی ساختار یافته، اولویتبندی میکنند. این یک تعادل استراتژیک بین اعتبار واقعی، کامل بودن معنایی و داستانسرایی ساختاریافته است.
اطلاعات مبتنی بر اجماع و گسترده، ارزش زیادی دارند. استناد به منابع معتبر، پیوند به دادههای ساختاریافته و ارائه حقایق تأیید شده، احتمال استناد به شما را افزایش میدهد. اما برای برجسته شدن، محتوا باید شامل «افزایش اطلاعات» (information gain) نیز باشد – بینشها یا دادههایی که در جای دیگری یافت نمیشوند.
به عنوان مثال، یک شرکت بازاریابی که مقالهای درباره «مهمترین روندهای نوظهور بازاریابی» منتشر میکند، میتواند به دادههای گسترده موجود استناد کند، اما برای افزایش شانس ظاهر شدن در نتایج جستجوی هوش مصنوعی، یافتههای اختصاصی تیم تحقیقاتی خود را نیز اضافه کند.
LLMها همچنین محتوا را در «قطعات» (chunks) ایندکس و بازیابی میکنند. این بدان معناست که هر پاراگراف یا بخش از قطعه محتوای شما باید به تنهایی به عنوان یک فکر کامل، برجسته باشد.
پارگرافی که توضیح میدهد چگونه ابزارهای خودکارسازی گردش کار از وظایفی مانند بخشبندی مخاطبان و امتیازدهی به سرنخها پشتیبانی میکنند، بسیار ارزشمندتر از پاراگرافی است که صرفاً به نکتهای قبلی اشاره میکند. این کامل بودن تضمین میکند که محتوا بدون نیاز به زمینه اطراف، قابل درک و بازیابی باشد.
یکی دیگر از عوامل مهم در اینجا، ارتباط موجودیتها (entity association) است. محتوایی که موجودیتها (مانند شرکتها، ابزارها یا فرآیندها) را به وضوح شناسایی و به هم متصل میکند، به موتورهای هوش مصنوعی کمک میکند تا اطلاعات را در بستر درک کنند. تکنیکهای نوشتاری مانند استفاده از سهتاییهای معنایی (semantic triples) این کار را آسانتر میکند.
در اینجا نمونهای عملی از آن آورده شده است:
سهتایی معنایی: «CRM هاوسپات به تیمهای فروش کمک میکند تا سرنخها را پیگیری کنند.»
- موضوع (Subject): موجودیتی که توصیف میشود (CRM هاوسپات)
- مسند (Predicate): رابطه یا ویژگی (کمک میکند)
- مفعول (Object): ارزش یا موجودیت مرتبط (پیگیری سرنخها)
تنها محتوای عالی دیگر تضمینکننده دیده شدن نیست. امروزه برای موفقیت، باید با محتوایی دقیق، جامع و قابل فهم برای انسانها و هوش مصنوعی، با مشتریان بالقوه در جایی که هستند، روبرو شوید.
برای اینکه واقعاً تأثیرگذار باشید، برندها به رویکردی هوشمندانهتر برای توزیع نیاز دارند که محتوا را در کانالهایی که خریداران در حال حاضر به آنها توجه میکنند، تقویت کند.
از توزیع تا تقویت (Amplification)
این تغییر تاکتیکی مبتنی بر هوش مصنوعی در جستجو و کشف، در کتابچه راهنمای بازاریابی «حلقه» (Loop Marketing) هاوسپات تشریح شده است که به کسبوکارها کمک میکند تا با تغییر عادات مشتریان، تکامل یابند.
این حلقه دارای چهار مرحله است:
- ابراز وجود (Express): هویت، سلیقه، لحن و دیدگاه خود را تعریف کنید.
- شخصیسازی رویکرد (Tailor): از هوش مصنوعی برای شخصیسازی تعاملات خود استفاده کنید.
- تقویت دامنه (Amplify): محتوای خود را در کانالهای مختلف برای انسانها و رباتها توزیع کنید.
- تکامل در زمان واقعی (Evolve): به سرعت و به طور مؤثر تکرار کنید.
AEO دقیقاً در مرحله تقویت این کتابچه قرار میگیرد، جایی که تمرکز بر تنوع بخشیدن به ترکیب کانالها برای جذب مشتریان در جایی که هستند، است.
اجزای مرحله تقویت، از نظر تاریخی به عنوان یک بازی ساده دیده میشدند: توزیع. اما این تاکتیکها اکنون بر حجم استناد LLMها در عصر جستجوی هوش مصنوعی تأثیر میگذارند.
در اینجا یک مرور سریع آورده شده است:
تنوع بخشیدن به ترکیب کانالهای خود
این موضوع به تفصیل مورد بحث قرار گرفته است، زیرا AEO به عنوان یک کانال جدید برای اطلاعات و کشف محصول، در کانون توجه قرار گرفته است. کلید تنوع بخشیدن، پذیرش کانالهایی با پتانسیل بیشتر است. این شامل AEO، بلکه کانالهایی مانند انجمنهای گفتگو و ویدئو که بازدهی قابل توجهی نشان میدهند، نیز میشود.
بر اساس گزارش Statista، رِدیت شاهد افزایش قابل توجهی در کاربران فعال روزانه در مناطق مختلف است و تقریباً ۵۰ میلیون کاربر در ایالات متحده دارد. Statista همچنین گزارش میدهد که یوتیوب در فوریه ۲۰۲۵ بیش از ۲.۵ میلیارد بیننده جهانی داشته است.
استراتژی کانال شما باید روندهای صنعت را منعکس کرده و رفتار مخاطبان شما را دنبال کند. هدف این نیست که همه جا حضور داشته باشید – شما میخواهید در پلتفرمهایی باشید که پیام شما بیشترین تأثیر را دارد.
تعامل با خریداران در زمان واقعی و در بالاترین نقطه قصد
هنگامی که شخصی به وبسایت شما مراجعه میکند، او قبلاً قصد بالایی را نشان داده است. دیگر او به صورت اتفاقی در حال مرور نیست. او فعالانه در حال ارزیابی این است که آیا محصول یا خدمت شما میتواند مشکل او را حل کند.
این امر تجربه درونسایتی را به همان اندازه کانالهایی که از آنها آمدهاند، مهم میسازد.
ارائه ارزش در این لحظات نیازمند فوریت است. خریداران انتظار پاسخهای فوری، توصیههای شخصیسازی شده و مسیرهای روان برای اقدام را دارند.
یک شرکت نرمافزاری ممکن است دستیار هوش مصنوعی را ادغام کند که به محض شروع تحقیق بازدیدکننده درباره ویژگیها، آموزشهای مرتبط یا صفحات مقایسه را نمایش دهد. هدف، غرق کردن کاربر در اطلاعات نیست، بلکه پیشبینی سؤال بعدی و ارائه آن قبل از خروج خریدار است.
تعامل در زمان واقعی همچنین به معنای کاهش اصطکاک است. زمان بارگذاری سریع و ناوبری بصری به ایجاد تجربهای کمک میکنند که بدون زحمت به نظر میرسد. در نهایت، خریداران احتمالاً زمانی که مجبور نیستند برای یافتن اطلاعات زیاد تلاش کنند، به نتیجه میرسند.
فعالسازی خالقان مورد اعتماد
در حالی که قدرت نفوذ از جستجوی سنتی به LLMها منتقل میشود، از کانالهای برندهای پر زرق و برق نیز به افراد مورد اعتماد منتقل شده است.
مخاطبان امروزی بیشتر احتمال دارد که یک بررسی محصول از یک یوتیوبر معتبر یا یک پست صادقانه لینکدین از یک متخصص صنعت را باور کنند تا یک بیانیه مطبوعاتی تجاری.
همکاری با خالقان محتوا – مانند یوتیوبرها یا متخصصان صنعت – با انتقال اعتماد، اعتبار را ایجاد میکند. این صداها از قبل روابطی با جوامع مورد نظر برند شما دارند، که آنها را برای تقویت (amplification) ارزشمند میسازد.
مقیاسبندی تولید محتوا با هوش مصنوعی
اگر هنوز مشخص نشده است، تقاضا برای محتوای تازه و مرتبط در چندین پلتفرم بسیار بالاست. هوش مصنوعی میتواند به شما اهرمی برای پاسخگویی به این تقاضا بدهد، بدون اینکه بودجه سنگینی را برای نیروی انسانی یا هزینههای اضافی صرف کنید.
از هوش مصنوعی برای افزایش تولید استفاده کنید، اما آن را عاقلانه به کار بگیرید و دخالت انسان را نادیده نگیرید. شما میتوانید از هوش مصنوعی بخواهید که:
- محتوای طولانی (پستهای وبلاگ، مقالات سفید) را به داراییهای کوچک (پستها/گرافیکهای رسانههای اجتماعی، ویدئوهای کوتاه) تبدیل کند.
- متن را برای بخشهای مختلف مخاطب شخصیسازی کند تا پیامرسانی مداوم در مقیاس تضمین شود.
- کارهای تکراری و زمانبر مانند تحقیق و ویرایش متن را انجام دهد.
نتیجه، یک موتور محتوایی است که سریعتر حرکت میکند، راحتتر تطبیق مییابد و تیمها را آزاد میگذارد تا به جای تولید، بر خلاقیت تمرکز کنند.
آزمایش تبلیغات نسل بعدی
تبلیغات وارد مرحلهای میشود که شخصیسازی و تعامل دیگر ویژگیهای اختیاری نیستند. بنرهای ایستا و تبلیغات از پیش نمایش ثابت، جای خود را به کمپینهای تولید شده توسط هوش مصنوعی میدهند که در زمان واقعی سازگار میشوند.
به عنوان مثال، یک شرکت SaaS ممکن است تبلیغات ویدئویی در لینکدین اجرا کند که بسته به عنوان شغلی بیننده، به طور خودکار ویژگیهای مختلف محصول را برجسته میکند. یک مدیر مالی داشبورد ROI را میبیند، در حالی که مدیر فروش ابزارهای پیگیری خط لوله را مشاهده میکند.
نخ مشترک، ارتباط (relevance) است. با آزمایش فرمتها و فناوریهای جدید تبلیغاتی، برندها میتوانند پیامهای بهموقع و شخصیسازی شدهای را به مخاطبان خود ارائه دهند و خود را در مقابل رقبایی که همچنان به روشهای قدیمی متکی هستند، قرار دهند.
همگام شدن با تغییر اساسی در کشفپذیری
هوش مصنوعی در حال بازسازی نحوه تصمیمگیری خریداران است. این جای تعجب ندارد.
مانند بازی تلفن، وبسایت کسبوکار شما اکنون در تأثیرگذاری بر موتورهای هوش مصنوعی که انسانها را برای اقدام و خرید از شما ترغیب میکنند، ضروری است. سفر کشف محصول در LLMها، جوامع، خالقان محتوا و تجربیات برند پویا گسترده شده است.
پیروزی در این دوران جدید به معنای ایجاد محتوایی است که هم انسانها و هم ماشینها به آن اعتماد کنند و در فضاهایی حضور داشته باشند که خریداران در حال حاضر درگیر آن هستند.
شرکتهایی که خود را تطبیق دهند، نه تنها یافت خواهند شد – بلکه در لحظات دقیق با بالاترین قصد، توصیه، استناد و نمایش داده خواهند شد.
