يتم تحويل حركة مرور LLM بشكل مختلف — إليك ما يجب فعله حيال ذلك

لطالما كان البحث المدفوع هو العمود الفقري لتسويق الأداء لأنه يمكنك ربط النقرة بالتحويل. لكن البحث المعتمد على الذكاء الاصطناعي يخلق نوعًا مختلفًا من حركة الإحالة – التي تصل بعد أن ساعد نظام الذكاء الاصطناعي بالفعل في تشكيل قرار المستخدم.

تُظهر بياناتنا أن حركة إحالة LLM يتم تحويلها بنسبة 20%، مما يجعلها أعلى تكتيك تحويل في مجموعة البيانات لدينا وأعلى بنسبة 61% من البحث المدفوع. ويتمثل التحدي في معرفة كيفية تحويل حركة المرور هذه عندما لا تبدو الرحلة التي أدت إلى النقرة مثل البحث التقليدي.

يعمل بحث الذكاء الاصطناعي على تغيير الرحلة قبل النقر

إن نمو LLMs على نطاق واسع ووضع Google AI يغير بالفعل سلوك المستهلك.

أبلغت Google أن متوسط ​​استعلام البحث في وضع الذكاء الاصطناعي أطول بثلاث مرات من استعلام البحث التقليدي. واحدة من كل ستة عمليات بحث في وضع الذكاء الاصطناعي تكون أيضًا غير نصية، باستخدام المدخلات المستندة إلى الصوت أو الصورة.

هذه التفاصيل والسياق الإضافي يغيران قواعد اللعبة بالنسبة للعلامات التجارية.

كيف تتعامل مع المستخدم الذي يأتي من بحث قائم على LLM بعد إدخال صورة فقط؟ هل سيتم عرض المحتوى الخاص بك في هذا السيناريو؟

ونتيجة لذلك، يظهر نوع جديد من حركة المرور: حركة إحالة LLM.

ولكن كيف تتصرف حركة المرور هذه؟ هل يختلف تحويل المستخدم الذي نقر على اقتباس في استجابة الذكاء الاصطناعي عن تحويل شخص نقر على نتيجة بحث تقليدية في إعلانات Google؟

نعم. تختلف الرحلة التي تؤدي إلى النقرة اختلافًا جذريًا، مما يعني أن مسار التسويق التقليدي يحتاج إلى التغيير.

انظر بالضبط كيف يفوز منافسوك.

اكتشف الكلمات الرئيسية، والإعلانات، والصفحات المقصودة، والاستراتيجيات التي تقود نجاح منافسيك في البحث المدفوع – وابحث عن فرصتك التالية للتفوق عليهم.

تحليل منافسيك

لماذا تتصرف حركة مرور LLM بشكل مختلف عن PPC

في الدفع بالنقرة (PPC)، يمكنك استهداف النية بناءً على استعلام بحث معزول. يؤدي البحث عن “أفضل إدارة علاقات عملاء للشركات الصغيرة” إلى ظهور مجموعة إعلانية محددة. يتم تقديم العديد من الخيارات للمستخدم ومن المتوقع أن ينقر عليها لتقييمها.

يعمل مستخدمو LLM على السياق. قد يحثون الذكاء الاصطناعي على القول: “أدير شركة استشارية مكونة من 50 شخصًا باستخدام Google Workspace. ما هو نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الذي يتكامل معه بشكل أفضل، ويكلف أقل من 50 دولارًا أمريكيًا للمستخدم، ويتمتع بأتمتة قوية للبريد الإلكتروني؟”

بحلول الوقت الذي ينقر فيه مستخدم LLM على الرابط، يكون الذكاء الاصطناعي قد قام بالفعل بتجميع الخيارات. لا يبحث المستخدم عن صفحة مقصودة عامة تقارن بين 10 أنظمة لإدارة علاقات العملاء. إنهم يريدون التحقق من صحة التوصية المحددة للذكاء الاصطناعي. لقد قامت LLM بالرفع الثقيل من أعلى القمع.

تعتمد قدرة الدفع لكل نقرة (PPC) على النقرة. إذا لم يقم المستخدم بزيارة صفحتك المقصودة، فلن تتمكن من تحويله.

توفر LLMs، حسب التصميم، الإجابة مباشرة داخل واجهة الدردشة. يؤدي هذا إلى تفاقم ظاهرة البحث بنقرة صفرية. عندما توفر LLM اقتباسًا قابلاً للنقر، فعادةً ما يكون ذلك بسبب أن المستخدم يحتاج إلى أدلة أعمق، أو مصدر أساسي، أو أنه مستعد لاتخاذ خطوة معاملات لا يستطيع الذكاء الاصطناعي إكمالها.

وهذا يعني أن إحالة LLM يمكن أن تمثل إجراءً ذا نية أعلى بكثير من النقر على PPC أعلى مسار التحويل، على الرغم من أن الحجم أقل بكثير.

التعمق أكثر: رحلة البحث الجديدة تغير الطريقة التي يجب أن يعمل بها تحسين محركات البحث (SEO) والدفع لكل نقرة (PPC).

تتطلب إحالات LLM تجربة مختلفة للصفحة المقصودة

هناك أيضًا اختلاف في كيفية إدراك المستخدمين للتجربتين. عندما ينقر المستخدم على إعلان الدفع بالنقرة (PPC)، فإنه يعلم أنه موضع مدفوع، مما يخلق مستوى مدمجًا من الشك.

عندما يستشهد نموذج الذكاء الاصطناعي بموقعك على الويب كمصدر، فقد ينظر إليه المستخدم على أنه توصية موضوعية.

قام الذكاء الاصطناعي بتقييم المعلومات عبر الويب واختيار المحتوى الخاص بك كمصدر لإجابته. يمكن أن يمنح ذلك حركة مرور LLM خطًا أساسيًا أعلى من الثقة، بشرط أن يتوافق المحتوى الخاص بك مع ما أخبره الذكاء الاصطناعي للمستخدم.

إذا تعاملت مع زائر LLM مثل زائر PPC، فإنك تخاطر بفقدانه.

الصفحة المقصودة للقدرة الشرائية (PPC).

التركيز: إجراء فوري، مثل ملء النموذج أو الشراء أو الاتصال.

التصميم: تم تجريده، والحد الأدنى من التنقل، ودعوة قوية للعمل.

المحتوى: نسخة مبنية على الفوائد ونقاط نقطية ورسائل مصممة بشكل كبير لكلمة البحث الرئيسية المحددة.

الصفحة المقصودة المثالية لـ LLM

التركيز: العمق والتحقق والانتقال من ملخص الذكاء الاصطناعي إلى الخبرة البشرية.

التصميم: قابل للملاحة، وغني بالموارد، مع مسارات واضحة للحصول على معلومات أعمق.

المحتوى: شامل وموثوق، يوضح سبب اقتباس الذكاء الاصطناعي لك.

عندما يصل مستخدم LLM إلى موقعك، فقد يقوم بالتحقق من صحة الذكاء الاصطناعي أو يبحث عن الخطوة التالية. إذا تم الترحيب بهم من خلال نموذج مسور عالي الضغط دون المعلومات الدقيقة التي وعد بها الذكاء الاصطناعي، فقد يرتدون على الفور.

يتطلب التكيف مع هذا التحول الانتقال من SEO وPPC التقليديين إلى GEO واستراتيجيات التحويل المصممة خصيصًا لحركة المرور التي تعتمد على LLM.

احصل على النشرة الإخبارية التي يعتمد عليها مسوقو البحث.

انظر الشروط.

ما يلزم لتحويل حركة إحالة LLM

1. تحسين الحصول على المعلومات لتأمين الاقتباس

لا يمكنك تحويل حركة مرور LLM إذا لم تحصل على الاقتباس في المقام الأول. تعطي نماذج الذكاء الاصطناعي الأولوية للمحتوى الذي يوفر اكتساب المعلومات – البيانات الفريدة، والأبحاث الخاصة، والمصادر الأولية، وآراء الخبراء التي لا يمكن العثور عليها في أي مكان آخر.

عناصر العمل

تدقيق المحتوى الخاص بك. هل تقوم فقط بتجديد ما هو موجود بالفعل في الصفحة الأولى من Google؟ إذا كان الأمر كذلك، فليس لدى LLM أي سبب للاستشهاد بك. 

قم بإدخال البيانات الأصلية والاقتباسات من الخبراء المتخصصين (SMEs) والأطر الفريدة في صفحاتك الأساسية.

2. قم بمراجعة الاستشهادات للحصول على النتائج وقم بتغليف علامتك التجارية حول تلك المواقع

إذا لم تتمكن من التأثير على النتائج الفعلية لمطالبة LLM، فيمكنك مراجعة مواقع الويب التي تم الاستشهاد بها ومكان توجيه حركة المرور. 

في هذه المواقع، يمكنك شراء الإعلانات الصورية من خلال إستراتيجية سياقية أو ما قبل التشغيل على YouTube. يعد موقع YouTube أحد أكثر مواقع الويب التي يتم الاستشهاد بها شيوعًا. يظهر موقع YouTube في 16% من النتائج، وفقًا لتقرير صادر عن Bluefish.

عناصر العمل 

قم بمراجعة جميع الاستشهادات وحدد المواقع الشائعة أو منشورات المدونات التي تظهر في النتائج. 

استفد من قنوات شراء الوسائط الأخرى للتأثير على تلك النتائج من خلال حملة إعلانية سياقية أو شراء وسائط رقمية أخرى.

احفر بشكل أعمق: لماذا تبدأ رؤية الذكاء الاصطناعي قبل البحث وتنتهي بالاستشهادات

3. قم بالتقاط مقدمة المحادثة الطويلة

مستخدمو LLM محددون بشكل لا يصدق. لديهم حالات حافة فريدة من نوعها.

عناصر العمل

بناء مسارات تحويل ديناميكية. بدلاً من نموذج العميل المحتمل الثابت الذي يطلب الاسم والبريد الإلكتروني والشركة، فكر في العناصر التفاعلية. 

استخدم أدوات التأهيل ذاتية الخدمة، أو الآلات الحاسبة، أو حتى برنامج الدردشة الآلي الخاص بك الموجود في الموقع والذي يمكنه متابعة المحادثة من حيث توقفت دورة LLM الخارجية.

4. إعادة التفكير في الإسناد والقياس

هذه هي أصعب حبة يمكن ابتلاعها: إن تتبع حركة مرور LLM يعد بمثابة فوضى. تظهر الكثير من حركة مرور ChatGPT في التحليلات على أنها “مباشرة” أو “إحالة” بدون بيانات استعلام دقيقة.

عناصر العمل

ابتعد عن الاعتماد فقط على إحالة النقرة الأخيرة. 

تنفيذ “كيف سمعت عنا؟” الحقول في النماذج ذات القيمة الأعلى، بما في ذلك على وجه التحديد خيارات مثل “ChatGPT” أو “AI Search” أو “Perplexity”. 

راقب التأثير العام للعلامة التجارية وارتباطات حركة المرور المباشرة جنبًا إلى جنب مع عمليات طرح ميزات الذكاء الاصطناعي الرئيسية.

تعمق أكثر: إطار عمل مكون من 5 طبقات لقياس أداء بحث الذكاء الاصطناعي

كل نقرة يفوزون بها هي عميل تخسره.

تعرف على الأماكن التي يستثمر فيها المنافسون، والكلمات الرئيسية التي تحقق نتائجهم، وكيفية الاستحواذ على المزيد من السوق.

تعرف على من يسرق حركة المرور الخاصة بك

تتطلب حركة مرور LLM استراتيجية تحويل مختلفة

PPC هي لعبة لالتقاط الطلب الموحد الحالي من خلال الإنفاق المستهدف ومسارات التحويل القوية. يعد تحويل حركة مرور LLM بمثابة لعبة لكسب السلطة، وتوفير سياق عميق، وتسهيل الانتقال السلس من التوليف الاصطناعي إلى الخبرة البشرية.

قد لا تنافس أحجام حركة المرور من LLMs حملات بحث Google التقليدية أو حملات الدفع لكل نقرة (PPC) اليوم، ولكن يمكن أن يكون مستوى النية والثقة لدى المستخدم المُحال بواسطة الذكاء الاصطناعي مرتفعًا بشكل غير عادي. 

ومن خلال تحويل تركيزك من الصفحات المقصودة القوية التي تتطابق مع الكلمات الرئيسية إلى تجارب موثوقة وغنية بالسياق، يمكنك تحويل هذه القناة الناشئة إلى أقوى محرك لديك لتحقيق تحويلات عالية الجودة.