المواضيع مهمة لإشارات سلطة الطرف الثالث
النصيحة الشائعة هي بناء سلطة على موقعك الخاص من خلال العلاقات العامة الرقمية والإشارات والروابط ذات السلطة العالية. قم بتنمية إشارات الطرف الثالث الخاصة بك، وزيادة ظهور الذكاء الاصطناعي الخاص بك، أليس كذلك؟
الغريزة الصحيحة. لكن مجموعة المصادر التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي تختلف باختلاف كل موضوع، لذلك يجب أن تكون جهود بناء السلطة خارج نطاق الملكية أيضًا مبنية على الموضوع.
هذا الأسبوع:
لماذا يثق الذكاء الاصطناعي في مجموعة مختلفة من المصادر لكل موضوع، وما الذي يتغير في مكان إنشائه.
لماذا تهدر السلطات المتناثرة خارج الملكية الميزانية، وكيفية استهدافها.
كيفية العثور على المصادر الدقيقة التي يستشهد بها الذكاء الاصطناعي لموضوعك وشق طريقك إليه.
عرض المحتوى المضمن
يبني الذكاء الاصطناعي مجموعة مختلفة من المصادر الموثوقة لكل موضوع
تقوم محركات بحث الذكاء الاصطناعي بإعادة بناء المصادر التي يمكن الوثوق بها حول موضوع السؤال. اسأل عن الفواتير، وهو يميل على مجموعة واحدة. اسأل عن بدء مشروع تجاري، وسيجد أنه يعتمد على عمل مختلف في الغالب.
هذه البيانات عبارة عن مجموعة عينات من مجموعة مجهولة من العملاء، ولكنها توضح أن الفجوة كبيرة. تتبع استشهادات الذكاء الاصطناعي نمط نوع المصدر الخاص بالموضوع.
في أسئلة الفواتير، تمتلك النطاقات المنافسة 33.5% مما يستشهد به الذكاء الاصطناعي. في أسئلة بدء النشاط التجاري، حصل نفس نوع المصدر على 7%. نفس النموذج، وموضوعان، ونوع المصدر الذي يصل إليه يتقلب تقريبًا.
يؤكد تحليل العينة الصغيرة هذا شيئًا كتبت عنه في “تفعيل استراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بالموضوع أولاً”:
“يجب عليك استخدام استراتيجية الروابط الخلفية القائمة على الموضوع أيضًا. أنت لا تريد روابط خلفية فقط. بل تريد روابط لها سلطة في موضوعاتك المستهدفة و/أو مع جمهورك.”
وفي الوقت نفسه، تعمل أسطح الفيديو ووسائل التواصل الاجتماعي على آليات منفصلة وتستحق تشغيلها بشكل منفصل في مزيج الرؤية الخاص بك، والذي تم الاستشهاد به بنسبة 6.5% تقريبًا عبر مجموعة العينات هذه.
يظل YouTube استثناءً عبر LLMs، وتتصرف منصات المحتوى الذي ينشئه المستخدمون مثل Reddit بشكل مختلف مرة أخرى. لكن هذه المذكرة تضع جانبًا شريحة الفيديو/الشبكات الاجتماعية/المحتوى الذي ينشئه المستخدمون عمدًا وتغطي الناشر والأبحاث ومصادر الخبراء التي تتصرف مثل الوسائط المكتسبة.
لذا فإن المكان الذي تبني فيه السلطة يعتمد على الموضوع الذي تريد الفوز به. ارفع خطة علاقات عامة من موضوع أو قطاع مجاور، ومن المرجح أن تستهدف المصادر الخاطئة.
يثق الذكاء الاصطناعي في الكيانات التي يتعرف عليها بالفعل
لا يشكل الذكاء الاصطناعي رأيًا جديدًا حول علامتك التجارية في كل استفسار. فهو يعيد استخدام الثقة المرتبطة بالفعل بالمصادر التي يسحب منها، ويفضل المستندات والكيانات التي يربطها بالفعل بالسلطة في هذا الموضوع. (وهذا هو السبب في أن بناء السلطة الموضعية لا يزال مهمًا).
مدونتك/موقعك المملوك هو أحد المدخلات. إنها مدخلات حاسمة، لكنها على الأرجح واحدة من أضعف المدخلات. إن المنشورات والمحللين والخبراء والمنافسين والمجتمعات التي تذكرك لها وزن كبير.
هذه الفجوة هي السبب وراء إمكانية الاستشهاد بعلامتين تجاريتين لهما تحسين متطابق على الصفحة بمعدلات مختلفة: السمعة خارج الموقع التي يثق بها النموذج بالفعل.
أضف إلى ذلك أن المؤلف المسمى الذي يحمل عنوانًا ثانويًا يبدو أنه يتفوق على نفس المحتوى المنشور تحت علامة تجارية. ليس لدينا مجموعة بيانات نظيفة حول هذا الأمر عبر المنصات حتى الآن، وهي تعتمد على نتائج نوعية لمرة واحدة عبر العملاء وأحاديث الصناعة، لذا تعامل مع هذا باعتباره اعتقادًا عمليًا، وليس نتيجة محسوبة.
أفاد تحليل LinkedIn الخاص لعوامل رؤية الذكاء الاصطناعي أن تتبع التأليف والطوابع الزمنية يؤدي إلى أداء أفضل: فقد حصل المحتوى الجديد الذي ألفه خبراء والمختوم زمنيًا بشكل واضح على أسرع مكاسب في الرؤية والاقتباس في اختباراتهم.
“أظهر اختبارنا المبكر تحسنًا ملموسًا في الرؤية والاستشهادات عبر المواضيع التي ركزنا عليها، مع تقديم المحتوى المملوك للمكاسب الأسرع والأكثر قابلية للتوسع حتى الآن…. يؤدي نشر محتوى جديد موثوق إلى تحسين الرؤية. يفضل حاملو ماجستير إدارة الأعمال المحتوى الذي يشير إلى المصداقية والملاءمة، والذي ألفه خبراء حقيقيون، ومختوم زمنيًا بشكل واضح، ومكتوب بأسلوب حواري قائم على الرؤية على منصات مثل LinkedIn.”
– “كيف يتكيف LinkedIn مع الاكتشافات التي يقودها الذكاء الاصطناعي”
الآلية معقولة: إن المؤلف البشري الذي يتمتع بسجل حافل (شخص كتب عن هذا الموضوع عبر مواقع أخرى، أو لديه حضور اجتماعي نشط، أو يحمل ترخيصًا، أو عضو في فريقك التنفيذي) يمنح النموذج كيانًا لمنح السلطة إليه. منشور العلامة التجارية بدون وجه يمنحها قدرًا أقل من الثبات.
يتم دفع السلطة في خطوات، لذلك ينتشر العمق في موضوعك
المزيد من الإشارات ذات الجودة يجب أن يعني المزيد من الاستشهادات. ومع ذلك، فإن السلطة لا تدفع بالتساوي. ويدفع في خطوات.
أظهر تحليلنا لـ 1000 نطاق مع Semrush هذا بالنسبة للروابط الخلفية: درجة السلطة هي أقوى مؤشر للروابط الخلفية للذكاء الاصطناعي المذكور في الدراسة عند 0.65 بيرسون، قبل عدد الروابط الأولية، وينحني المنحنى بدلاً من الصعود بشكل مستقيم.
سبب أهميته: من المحتمل ألا يغير وجود سلطة طرف ثالث “أكثر قليلاً” في الطبقة الوسطى المزدحمة من عدد المرات التي يستشهد فيها الذكاء الاصطناعي بك. الشيء الذي يغير الاقتباس هو الوصول إلى الطبقة العليا من المصادر الموثوقة لموضوعك.
اقرأ جنبًا إلى جنب مع اكتشاف الموضوع، فالخطوة واضحة. العمق في المصادر ذات المستوى الأعلى لموضوعك يتفوق على الانتشار. تنقلك ثلاثة مواضع في مصدر من أعلى العشرية إلى أكثر من اثنتي عشرة مواضع منتشرة عبر المواقع ذات السلطة المنخفضة. هذا هو المكان الذي تستثمر فيه.
يبقى سؤال واحد مفتوحًا: ما إذا كان الاقتباس يرتفع بسلاسة مع الإشارات أو يتجاوز نقطة التحول، وحجم الإشارات داخل الموضوع الذي يتم بعده الاستشهاد بالعلامة التجارية باستمرار بدلاً من الاستشهاد بها في بعض الأحيان. لا نعرف بعد. المزيد من البيانات والوقت سيخبرنا بذلك.
مهما كانت الإجابة الحاسمة، فإن بناء السلطة من خلال مصادر خارجية موثوقة في موضوعك ليس طلبًا مفتوحًا لمديريك التنفيذيين. إنه هدف يمكنك وضع الميزانية له والقياس عليه.
كيفية بناء السلطة في المصادر التي يستشهد بها الذكاء الاصطناعي لموضوعك
لا تحمل كل إشارة طرف ثالث وزنًا متساويًا. من المحتمل أن يؤدي المنشور البحثي الذي يتم التقاطه عبر مدونات الصناعة ذات السلطة العالية إلى نقل الاقتباس أكثر من عدد قليل من المدونات الصوتية التنفيذية سنويًا، بينما يظل YouTube استثناءً عبر LLMs. (سيتم تناول المحتوى الذي ينشئه المستخدمون في منشور لاحق كجزء من سلسلة سلطة البناء هذه.)
اختبر هذه التحركات بالترتيب.
1. اختر 2 إلى 3 من الشركات الصغيرة والمتوسطة الراغبة في ذلك
لا يحتاجون إلى جمهور حالي، ولا يحتاجون إلى أن يكونوا مؤسسًا أو عضوًا في الفريق التنفيذي. إنهم بحاجة إلى:
المصداقية في موضوعك
الفهم العميق لعلامتك التجارية ومنتجك.
الرغبة في النشر.
امنحهم عملية (وإذنًا) لتطوير محتوى حاد يحمل علامة تجارية مع وجهة نظر قوية، ومصمم خصيصًا لأشخاص محددين.
تمثل الأدلة الإرشادية والتقارير الموجزة معًا 62.3% من صفوف المصادر المستشهد بها (انظر الرسم البياني أدناه)، لذا قم ببناء عمل شركتك الصغيرة والمتوسطة بهذه الأشكال.
2. قم بتعيين المجموعة التي استشهد بها الذكاء الاصطناعي بالفعل، ثم استهدف الكيان، وليس الشعار
قم بتشغيل المطالبات ذات النية الأعلى من خلال أداة بحث الجمهور مثل SparkToro وقم بتسجيل النطاقات والحسابات الاجتماعية وقنوات YouTube والمؤلفين المحددين. افعل الشيء نفسه عبر محركات بحث الذكاء الاصطناعي، ولاحظ التداخل أو التناقضات في من يتم الاستشهاد به ومتى.
ثم طاردوا الناس، وليس المنشورات فقط. احصل على اقتباسات عن شركتك الصغيرة والمتوسطة من قبل نفس الصحفي، أو احجزها في نفس سلسلة الندوات عبر الإنترنت، أو شارك في التأليف مع المؤلف الذي يثق به النموذج وجمهورك بالفعل. يجذبك التواجد المشترك مع كيان موثوق به إلى مجموعة المرشحين بشكل أسرع من النشر المستقل.
3. ركز على مستوى السلطة
انتشار دقات العمق: 3 مواضع في مصدر من الفئة العشرية العليا تنقلك إلى أكثر من اثني عشر موقعًا منتشرًا عبر المواقع ذات السلطة المنخفضة. صنف هدفك الذي حددته حسب السلطة وأنفق هناك أولاً. استخدم أدوات مثل Qwoted وHARO لاكتشاف الفرص.
4. قم بإنشاء nofollow عن قصد
لا تخطي هذه. وجدت دراسة رابط Semrush أن nofollow يسحب تقريبًا نفس الوزن الذي تتبعه إشارات الذكاء الاصطناعي (0.509 Spearman مقابل 0.504). من الأسهل كسبها، ولا تزال النماذج تحسبها. أنشئ قائمة بالمصادر الثقيلة التي ترتبط بها فئتك وقم بعرضها عمدًا.
5. قم بإرسال البيانات القابلة للتضمين باسم الخبير الخاص بك
انشر المخططات والرسوم البيانية الأصلية المخصصة للشركات الصغيرة والمتوسطة لديك واسمح للمواقع الأخرى بتضمينها مع الإسناد. يمكن لمخطط واحد أن يحصل على استشهادات عبر عشرات الصفحات التي لم يسبق لك عرضها. التنسيق مهم: يعتمد الذكاء الاصطناعي بشدة على الصفحات الجاهزة للإجابة.
6. استخدم LinkedIn كخط سريع واحد
وفقًا للاختبارات الخاصة بهم، تتم فهرسة منشورات المؤلفين المسمىين وظهورها بسرعة، وتصف التقارير المباشرة في مساحتنا العلامات التجارية التي تدخل إجابات الذكاء الاصطناعي في غضون أسابيع من النشر المستمر ضمن شخص بدلاً من صفحة (أحيانًا أيام، اعتمادًا على جمهور LinkedIn المدمج). اللعب المحتمل: شارك مع خبراء LinkedIn والمؤثرين في مجال سلطتك.
ظهرت هذه المقالة لأول مرة على موقع المؤلف وأعيد نشرها هنا بإذن.
إرسال التعليق