நான் பேசும் பெரும்பாலான மார்க்கெட்டிங் டீம்கள் உண்மையாகவே நல்ல எஸ்சிஓவைச் செய்கின்றன, இன்னும் அவர்கள் ChatGPT அல்லது Perplexity ஐத் திறந்து, தங்கள் வாங்குபவர்கள் உண்மையில் பயன்படுத்தும் அறிவுறுத்தல்களைத் தட்டச்சு செய்யும் போது, அவர்களின் பிராண்ட் எங்கும் காணப்படவில்லை. எஃப்எஸ்ஏ கட்டமைப்பானது தீர்க்க உருவாக்கப்பட்ட சரியான பிரச்சனை இதுதான். கடந்த தசாப்தத்தில், வழக்கமான ஞானம், "நல்ல எஸ்சிஓவைச் செய்யுங்கள், மீதமுள்ளவை தன்னைத்தானே கவனித்துக்கொள்கின்றன." அந்த அனுமானம் பாதுகாப்பானது, மேலும் பல பிராண்டுகள் நன்கு செயல்படுத்தப்பட்ட எஸ்சிஓ உத்தி (ஹலோ, வருவாய்!) மூலம் பயனடைந்தன. ஆனால் அது இனி வேலை செய்யாது. எஸ்சிஓ உடைந்ததால் பொருந்தாதது அல்ல. எஸ்சிஓ வடிவமைக்கப்பட்டதைச் சரியாகச் செய்கிறது. பிரச்சனை என்னவென்றால், தேடுபொறிகள் சிறந்த ஆதாரத்தை தரவரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றன, மேலும் பதில் இயந்திரங்கள் சிறந்த பதிலை வழங்குவதற்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றன. அவை இரண்டு வெவ்வேறு இயந்திரங்கள், மேலும் அவை இரண்டு வெவ்வேறு விஷயங்களுக்கு வெகுமதி அளிக்கின்றன. பொருளடக்கம் FSA கட்டமைப்பு என்றால் என்ன? FSA கட்டமைப்பின் முறிவு FSA கட்டமைப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது FSA கட்டமைப்பு என்றால் என்ன? FSA கட்டமைப்பு என்பது புத்துணர்ச்சி, கட்டமைப்பு மற்றும் அதிகாரத்தைக் குறிக்கிறது - உருவாக்கப்பட்ட பதிலில் எந்த ஆதாரங்களை மேற்கோள் காட்ட வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்கும் போது என்ஜின்களுக்கு பதிலளிக்கும் மூன்று சமிக்ஞைகள். ChatGPT, Perplexity, Gemini மற்றும் Google இன் AI மேலோட்டங்களில் ஒரு பிராண்ட் ஏன் இருக்கிறது அல்லது காண்பிக்கப்படவில்லை என்பதையும், அவை இல்லாதபோது முதலில் எதைச் சரிசெய்வது என்பதையும் கண்டறிய நான் பயன்படுத்தும் கண்டறியும் லென்ஸ் இதுதான். ஒவ்வொரு தூணும் வெவ்வேறு வேலையைச் செய்கிறது: புதிய தூண்டுதல்கள் வரும்போது உங்கள் உள்ளடக்கம் மறுபரிசீலனை செய்யப்படுமா என்பதை புத்துணர்ச்சி தீர்மானிக்கிறது. ஒரு மாதிரியானது உங்கள் உள்ளடக்கத்திலிருந்து சுத்தமான பதிலை உண்மையில் உயர்த்த முடியுமா என்பதை அமைப்பு தீர்மானிக்கிறது. அடுத்த முறை தொடர்புடைய ப்ராம்ட் காட்டப்படும் போது, மாடல் உங்கள் பிராண்டிற்கு திரும்ப வருமா என்பதை அதிகாரம் தீர்மானிக்கிறது. ஒன்றை தவறவிட்டால், மற்றவர்கள் முழுமையாக ஈடுசெய்ய முடியாது. மூன்றுமே ஒன்றாகச் செயல்படும் போது, உங்கள் உள்ளடக்கம் வேட்பாளராக நிறுத்தப்பட்டு, AI-உருவாக்கிய பதிலுக்குள் வெளிப்படையான தேர்வாகத் தொடங்கும். FSA கட்டமைப்பு எங்கிருந்து வந்தது 2025 ஆம் ஆண்டில், பதில் என்ஜின் மேம்படுத்தலுக்கான சோதனைக் களமாக எனது சொந்த இணையதளத்தைப் பயன்படுத்தத் தொடங்கினேன். எனக்கு AEO பற்றி ஒரு எண்ணம் இருந்தது, நான் படிக்க விரும்பிய சோதனைகளை யாரும் இயக்கவில்லை. எனவே, அவற்றை நானே ChatGPT, Perplexity, Gemini மற்றும் Google இன் AI மேலோட்டங்கள் முழுவதும் இயக்கினேன், ஒவ்வொரு ப்ராம்ப்ட்டிற்கும் என்ன தோன்றியது மற்றும் - மிக முக்கியமாக - என்ன செய்யவில்லை என்பதைக் கண்காணித்தேன். ஒரு பரிசோதனையில், நான் உருவாக்கும் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு பக்கத்தைப் புதுப்பித்தேன், மேலும் முழு சாளரத்திலும் AI பகிர்வின் குரலைக் கண்காணித்தேன். தேடல் பொறி ஜர்னல் - பெரும்பாலான சந்தைப்படுத்துபவர்கள் கொல்லும் வகையான டொமைன் அதிகாரம் கொண்ட மரபு வெளியீட்டாளர் - பல மாதங்களாக ஆதிக்கம் செலுத்தும் ஆதாரமாக இருந்த ஒரு தலைப்பில் பக்கம் இருந்தது. 96 மணி நேரத்திற்குள், அந்த தலைப்பில் காஸ்ஸி கிளார்க் மார்க்கெட்டிங்கிற்கான AI குரல் பங்கு சுமார் 27% இலிருந்து 72.7% ஆக மாறியது. தேடுபொறி இதழ் ஒரே சாளரத்தில் 0% தெரிவுநிலைக்குக் குறைந்தது. புதிய பின்னிணைப்புகள் மற்றும் விளம்பர உந்துதல் எதுவும் இல்லை. அதே யோசனையின் சிறந்த கட்டமைக்கப்பட்ட, புதிய, பிரித்தெடுக்கக்கூடிய பதிப்பு என்னிடம் உள்ளது. பாரம்பரிய எஸ்சிஓ தர்க்கத்தின் கீழ், இது சாத்தியமில்லை. ஒரு தனி மூலோபாயவாதியின் தளம் நான்கு நாட்களில் மரபு வெளியீட்டாளரை இடமாற்றம் செய்யக்கூடாது. அது நடக்காது - குறிப்பாக விரைவாக - பாரம்பரிய தரவரிசையில். ஆனால் AEO தர்க்கத்தின் கீழ், அது சரியான அர்த்தத்தை அளித்தது. மரபுப் பக்கம் பராமரிக்கப்படுவது நிறுத்தப்பட்டது, அதன் அமைப்பு கிராலர்களுக்காக கட்டப்பட்டது, பிரித்தெடுப்பதற்காக அல்ல. அந்த ஆண்டு நான் நடத்தும் ஒவ்வொரு சோதனையிலும் நான் திரும்பிச் சென்றபோது, என்ஜின்கள் உயர் அதிகார டொமைன்களைத் தவறவிடுவதைக் கவனித்தேன். அதற்குப் பதிலாக, சமீபத்தில் புதுப்பிக்கப்பட்ட, சுத்தமாக கட்டமைக்கப்பட்ட, பல ஆதாரங்களில் தொடர்ச்சியாகக் குறிப்பிடப்பட்ட மற்றும் எளிதாகப் பதிலளிக்கக்கூடிய உள்ளடக்கத்தை அவர்கள் மேற்கோள் காட்டியுள்ளனர். புத்துணர்ச்சி, அமைப்பு, அதிகாரம். அதே மூன்று சமிக்ஞைகள், ஒவ்வொரு முறையும், ஒவ்வொரு மாதிரியிலும். நமக்கு ஏன் முதலில் ஒரு புதிய கட்டமைப்பு தேவை பாரம்பரிய எஸ்சிஓ ஒரு எளிய முன்மாதிரியைச் சுற்றி கட்டமைக்கப்பட்டது: ஒரு பயனர் வினவலைத் தட்டச்சு செய்கிறார், தேடுபொறி மிகவும் பொருத்தமான பக்கங்களை அடையாளம் காட்டுகிறது, மேலும் அந்த பக்கங்கள் முடிவுகள் பக்கத்தில் நிலைப்பாட்டிற்கு போட்டியிடுகின்றன. பக்கங்கள் இலக்காகும், மேலும் எஸ்சிஓவின் முழுப் பணியும் அடுத்தவரின் இலக்கை விட உங்கள் இலக்கை பட்டியலில் உயர்த்துகிறது. அந்த மாதிரி இரண்டு விஷயங்களைக் கருதுகிறது, அது என்ஜின்கள் இனி கருதாது: பயனர் விருப்பங்களின் பட்டியலை விரும்புகிறார். பயனர் அந்த விருப்பங்களை அவர்களே மதிப்பீடு செய்வார். AI மாதிரிகள் அப்படி வேலை செய்யாது. அவர்கள் பல ஆதாரங்களில் இருந்து தகவலை மீட்டெடுத்து, அதை ஒருங்கிணைத்து, பயனருக்கு ஒரு நம்பிக்கையான பதிலை வழங்குகிறார்கள். பயனர் சுருக்கத்தைப் பெறுகிறார், பட்டியல் அல்ல. அந்தச் சுருக்கத்தின் உள்ளே, ஆதாரங்கள் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன, சிறந்த தரவரிசைக்கான வெகுமதியாக அல்ல, ஆனால் பதிலை நம்பலாம் என்பதற்கான ஆதாரமாக. எனவே இயந்திரம் கேட்கும் கேள்விமுற்றிலும் மாறிவிட்டது. இனி "எந்தப் பக்கத்தைக் காட்ட வேண்டும்?" இது "எந்த ஆதாரங்கள் இதை தெளிவாகவும் துல்லியமாகவும் விளக்க உதவுகின்றன?" நீங்கள் ஒரு பக்கத்தில் அதைப் படிக்கும்போது இது ஒரு சிறிய வித்தியாசமாகத் தெரிகிறது, ஆனால் நடைமுறையில், கணினிக்கு பயனுள்ளதாக இருக்க உங்கள் உள்ளடக்கம் என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதைப் பற்றிய அனைத்தையும் இது மாற்றுகிறது. உங்கள் உள்ளடக்கம் இனி இலக்கு அல்ல, ஆனால் உள்ளீடு. மேலும், அந்த மாற்றத்தை நீங்கள் உள்வாங்கியவுடன், எஃப்எஸ்ஏ கட்டமைப்பு ஒரு புதிய தந்திரோபாயமாக உணருவதை நிறுத்துகிறது. பதில் இயந்திரங்கள் உண்மையில் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதற்கான ஒரே தர்க்கரீதியான பதில் இதுவாகும். பிரத்யேக ஆதாரம்: தேடல் நிலப்பரப்பை AEO எவ்வாறு மாற்றுகிறது. FSA கட்டமைப்பின் முறிவு புத்துணர்ச்சி AEO இல், புத்துணர்ச்சி என்பது ஒரு எடையாகும் - ஒரு மாடல் உங்கள் உள்ளடக்கத்தை எவ்வளவு நம்பிக்கையுடன் மீண்டும் பயன்படுத்துகிறது, புதிய தூண்டுதல்கள் வரும்போது அது எவ்வளவு அடிக்கடி மறுபரிசீலனை செய்யப்படுகிறது, மேலும் அது ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பதில்களில் தோன்றுவதற்கு தகுதியுடையதா என்பதைப் பாதிக்கிறது. பழைய உள்ளடக்கம் வேட்பாளர் குழுவிலிருந்து முழுவதுமாக கைவிடப்படும். நான் அதைப் பற்றி நினைக்கும் விதம் இதுதான்: புத்துணர்ச்சி என்பது புதுமை, பொருத்தம் மற்றும் வலுவூட்டல். அண்மைக்காலம் என்பது கால அடிப்படையிலானது. இது கடைசியாக எப்போது தொட்டது? பொருத்தம் என்பது சூழல் சார்ந்தது. மக்கள் உண்மையில் பயன்படுத்தும் மொழியுடன் இந்த தலைப்பு உண்மையில் விவாதிக்கப்படும் விதத்தில் இது இன்னும் பொருந்துகிறதா? வலுவூட்டல் என்பது நடத்தை சார்ந்தது. இந்த ஆதாரம் தொடர்ந்து காட்டப்பட்டு, மேற்கோள் காட்டப்பட்டு, காலப்போக்கில் அதன் இடத்தைப் பிடித்திருக்கிறதா? மூன்றும் ஒரே சமிக்ஞையை வழங்குகின்றன, மேலும் ஒரு பக்கம் அவற்றில் ஏதேனும் ஒன்றில் தோல்வியடைந்து நிலத்தை இழக்கலாம். புத்துணர்ச்சி உண்மையில் என்ன அர்த்தம் உள்ளடக்கம் தற்போதையதா என்பதைத் தீர்மானிக்க பதில் இயந்திரங்களுக்கு "கடைசியாக புதுப்பிக்கப்பட்ட" பேட்ஜ் தேவையில்லை. அதற்குப் பதிலாக, ஒரு தலைப்பு இப்போது விவாதிக்கப்படும் விதத்துடன் மொழி பொருந்தாதபோது, இப்போது இல்லாத ஒரு கருவியை நீங்கள் குறிப்பிடும்போது அல்லது உங்கள் பக்கம் விவரிக்கும் இடத்தைச் சுற்றியுள்ள தலைப்பு இடம் உருவாகும்போது அவர்கள் கவனிக்கிறார்கள். வேகமாக நகரும் செங்குத்துகளில் — SaaS, AI, fintech — உள்ளடக்கமானது தொடர்புடைய சிக்னல்களை இழக்கத் தொடங்கும் முன் தோராயமாக 90 நாள் ஆயுளைக் கொண்டுள்ளது. இன்னும் பசுமையான தலைப்புகளுக்கு, உங்களுக்கு ஆறு மாதங்களுக்கு அருகில் உள்ளது. அதன் பிறகு, நீங்கள் முழுவதுமாக பதில் குளத்திலிருந்து வெளியேறும் அபாயம் உள்ளது. நடைமுறை எடுத்துக்கொள்வது எளிது: தேதியை மட்டும் புதுப்பிக்க வேண்டாம். தற்போதைய உதாரணத்தைச் சேர்க்கவும். சமீபத்திய புள்ளிவிவரத்தை இழுக்கவும். விண்வெளியில் உண்மையில் மாற்றப்பட்ட ஒன்றைக் குறிப்பிடவும். புதுப்பிப்புகளின் அளவு அவற்றின் நிலைத்தன்மை மற்றும் அவற்றின் பொருளைக் காட்டிலும் குறைவாகவே உள்ளது. ஒவ்வொரு காலாண்டிலும் ஒரு உண்மையான புதுப்பிப்பு ஒரு மாதத்திற்கு ஐந்து ஒப்பனை மாற்றங்களை மீறுகிறது. புத்துணர்ச்சி உங்கள் உள்ளடக்கத்தை மறுபரிசீலனை செய்கிறது, ஆனால் மறுபரிசீலனை செய்வது தானாகவே போதாது. மாடல் இன்னும் அது கண்டுபிடித்ததைப் பயன்படுத்த முடியும். கட்டமைப்பு AIக்கான அமைப்பு கிராலர்களுக்கான கட்டமைப்பிலிருந்து வேறுபட்டது, மேலும் இரண்டும் எப்போதும் சீரமைப்பதில்லை. AI மாதிரிகள் உங்கள் பக்கத்தை மனிதர்கள் படிக்கும் விதத்தில் படிப்பதில்லை. அவர்கள் அதைப் பாகுபடுத்தி, சுத்தமான படிநிலைகள், தன்னிச்சையான விளக்கங்கள் மற்றும் தெளிவாக லேபிளிடப்பட்ட பிரிவுகளை ஸ்கேன் செய்து, பக்கத்தின் மற்ற பகுதிகள் அர்த்தமுள்ளதாக இல்லாமல் பதில் அளிக்க முடியும். AI பதில்களில் சிறப்பாகச் செயல்படும் உள்ளடக்கம் ஒரே மாதிரியான கட்டமைப்புப் பண்புகளைப் பகிர்ந்து கொள்கிறது: H2s மற்றும் H3களை அழிக்கவும். ஒரு நேரத்தில் ஒரு யோசனையை தீர்க்கும் குறுகிய பத்திகள். விளக்கம் வெளிவருவதற்கு முன், ஒரு பிரிவின் மேற்பகுதியில் வெளிப்படையான வரையறைகள். பெயரிடப்பட்ட படிகள். அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் பிரிவுகள். அழைப்புகள். உங்கள் சிறந்த யோசனை, முந்தைய பகுதியைப் பின்பற்ற வேண்டிய ஒரு பிரிவில் மூன்று பத்திகள் புதைக்கப்பட்டால், மாதிரி அதைத் தவிர்க்கப் போகிறது. இது ஒரு மோசமான யோசனை என்பதால் அல்ல, ஆனால் அதை சுத்தமாக பிரித்தெடுக்க முடியாது என்பதால். பதில் எஞ்சின்களுக்கான கட்டமைப்பு ஏன் பாரம்பரிய எஸ்சிஓவில் இருந்து வேறுபட்டது உங்கள் உள்ளடக்கம் மாடலை விளக்கமளிக்கும் வேலையைச் செய்ய நிர்ப்பந்தித்தால், அந்த மாதிரியானது எளிதில் பிரிந்து செல்லக்கூடிய வகையில் கட்டமைக்கப்பட்ட ஒன்றைக் கண்டறியும். நான் அடிக்கடி பார்க்கும் தவறு என்னவென்றால், கிராலர்களுக்கான கட்டமைப்பை அணிகள் மேம்படுத்துவது - மெட்டா குறிச்சொற்கள், சுத்தமான தலைப்பு படிநிலை, உள் இணைப்புகள் - மற்றும் அதே வேலை என்று கருதுவது. அது இல்லை. கிராலர் அமைப்பு வழிசெலுத்தலில் கவனம் செலுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் AI அமைப்பு பிரித்தெடுக்கும் தன்மைக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது. எந்தப் பக்கத்திலும் கேட்க வேண்டிய சரியான கேள்வி: ChatGPT ஆல் இதிலிருந்து ஒரு சுத்தமான, துல்லியமான பதிலைப் பக்கத்தின் மற்ற பகுதிகள் தேவையில்லாமல் எடுக்க முடியுமா? பதில் இல்லை என்றால், உங்கள் தலைப்புகள் எவ்வளவு நன்றாக உள்ளமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், உங்களுக்கு கட்டமைப்பில் சிக்கல் உள்ளது. அதிகாரம் எஸ்சிஓவில், அதிகாரம் என்பது டொமைன் அதிகாரத்தைக் குறிக்கிறது. அதை உருவாக்க பல ஆண்டுகள் ஆனது மற்றும் ஒரு பிராண்ட் கிடைத்தவுடன் இடமாற்றம் செய்வது கிட்டத்தட்ட சாத்தியமற்றது. முழு ஏஜென்சி வணிக மாதிரிகள் இணைப்பு கையகப்படுத்துதலைச் சுற்றி கட்டமைக்கப்பட்டது. AEO இல், அதிகாரம் என்பது இப்போது நிறுவன அதிகாரமாகும். "இந்த டொமைன் எவ்வளவு வலிமையானது?" என்பது கேள்வி அல்ல. இது "இந்த பிராண்ட் தான் இந்த குறிப்பிட்ட தலைப்பை தொடர்ந்து விளக்குகிறது, ஒவ்வொரு சேனலிலும் நான் அவர்களைக் கண்டுபிடிக்க முடியும்அன்று?" பின்னிணைப்புகளுடன் எந்த தொடர்பும் இல்லாத வகையில், நிறுவன அதிகாரம் ஒரு நேரத்தில் ஒரு குறிப்பை உருவாக்குகிறது. ஒவ்வொரு முறையும் உங்கள் பிராண்ட் எங்காவது தோன்றும்போது ஒரு மாடல் - போட்காஸ்ட், ரெடிட் த்ரெட், கெஸ்ட் போஸ்ட், மூன்றாம் தரப்புக் கட்டுரையில் மேற்கோள், லிங்க்ட்இன் போஸ்ட், உங்கள் சொந்த இணையதளம் - உங்களைப் பற்றி மாடல் அறிந்ததைச் சேர்க்கிறது. ஒரு குறிப்பு ஒரு தரவு புள்ளி. ஆனால் பல சேனல்களில் ஒரே மாதிரியான சூழல்களில் மீண்டும் மீண்டும் குறிப்பிடுவது ஒரு வடிவத்தை உருவாக்க மற்றும் மாதிரி நம்பிக்கையை உருவாக்க உதவுகிறது. நம்பிக்கையே உங்களை மேற்கோள் காட்டுகிறது. சிறிய பிராண்டுகளுக்கு ஏன் வலுவான நிறுவன அதிகாரம் உள்ளது Inside AI answers, smaller brands are suddenly winning fights they have no business winning on paper. ஆழமாக தோண்டினால், அதற்கான காரணம் தெளிவாகத் தெரிகிறது. சிறிய பிராண்டுகள் பெரும்பாலும் தங்கள் முக்கிய பார்வையாளர்களுக்காக மட்டுமே உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குகின்றன மற்றும் அவற்றின் சொந்த வலைத்தளம் மட்டுமல்லாமல் பரப்புகளில் பிராண்ட் அதிகாரத்தை உருவாக்க சமூக ஊடகங்கள் அல்லது செல்வாக்குமிக்க சந்தைப்படுத்துதலை நம்பியுள்ளன. ஒரு மாதிரி அந்த பிராண்டுகளை மீண்டும் மீண்டும் சந்திக்கும் போது, அது விளக்கத்தை மீண்டும் பயன்படுத்துவதில் நம்பிக்கையை பெறுகிறது. மிகப்பெரிய பதிப்பாளர், மாறாக, எல்லாவற்றையும் பற்றி எழுதும் நூறு பங்களிப்பாளர்கள் உள்ளனர். அவற்றில் எதுவுமே ஒரு குறிப்பிட்ட, பயனரை மையமாகக் கொண்ட தலைப்பைச் சுற்றி அடையாளம் காணக்கூடிய நிறுவனத்தை உருவாக்கவில்லை. பாரம்பரிய SEO ஞானம் டொமைன் அதிகாரம் போதும் என்று கூறுவதால் விநியோகம் பெரும்பாலும் இருக்காது. இது நிகழும்போது, மாடலுக்கு தொகுக்க எதுவும் இல்லை. இணைப்புக் கட்டமைப்பைக் காட்டிலும் சேனல்கள் முழுவதும் நற்பெயர் நிர்வாகத்திற்கு அதிகாரம் வழங்குவது இப்போது நெருக்கமாக உள்ளது. இவை எதுவுமே எஸ்சிஓ பிரச்சாரம் போல் இல்லை, ஆனால் மாடல் அங்கீகரிக்கும் பிராண்டாக நீங்கள் எப்படி மாறுகிறீர்கள். FSA கட்டமைப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது எனவே, பதில் என்ஜின்கள் உண்மையில் ஹூட் கீழ் வேலை செய்யும் என்றால், அடுத்த கேள்வி: FSA கட்டமைப்பை வேலை செய்ய அணிகள் வித்தியாசமாக என்ன செய்ய வேண்டும்? வாடிக்கையாளர்களுக்காக நான் அதை வடிவமைக்கும் வழி இங்கே. எஸ்சிஓ உங்களை அறைக்குள் அழைத்துச் செல்கிறது. நீங்கள் அங்கு வந்தவுடன் AEO உங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கும். நடைமுறையில் FSA கட்டமைப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பது இங்கே. 1. தணிக்கையுடன் தொடங்கவும் - உங்கள் பணத்தைத் தூண்டுவதைக் கண்டறியவும் நீங்கள் ஒரு பக்கத்தைத் தொடும் முன், AI பதில்களுக்குள் நீங்கள் உண்மையில் எங்கு நிற்கிறீர்கள் என்பதை அறிய உங்கள் தெரிவுநிலையைத் தணிக்கை செய்ய வேண்டும். அதாவது, உங்கள் பைப்லைனுடன் இணைக்கப்பட்ட தலைப்புகளுக்கு ChatGPT, Perplexity மற்றும் Gemini இல் உண்மையான தூண்டுதல்களை இயக்க வேண்டும் - உங்கள் முக்கிய வார்த்தை பட்டியலில் இணைக்கப்பட்ட தலைப்புகள் அல்ல. இவை உங்கள் பணத் தூண்டல்கள். உங்கள் வாங்குபவர்கள் ஒரு தீர்வை மதிப்பிடும்போது, விருப்பங்களை ஒப்பிடும்போது அல்லது நீங்கள் சரியான பொருத்தமாக இருக்கிறீர்களா என்பதைக் கண்டுபிடிக்க முயற்சிக்கும்போது அவர்கள் தட்டச்சு செய்யும் கேள்விகளைப் பற்றி சிந்தியுங்கள். அவை பொதுவாக ஒலிப்பது: "[குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்கான] சிறந்த [வகை] கருவி" “[உங்கள் பிராண்ட்] எதிராக [போட்டியாளர்] [வாங்குபவர் சூழல்]” "உங்கள் ஐசிபியாக நான் எப்படி [உங்கள் தயாரிப்பு தீர்க்கும் சிக்கலைத் தீர்ப்பது]" "[குறிப்பிட்ட தடை] என்றால் [வகை] கருவியில் நான் எதைப் பார்க்க வேண்டும்" பல எஞ்சின்களில் உங்கள் பணத் தூண்டுதல்களை இயக்கி, உங்கள் பிராண்ட் காட்டப்படுகிறதா, அதற்குப் பதிலாக யார் தோன்றுகிறார்கள், உங்கள் இடத்தைப் பற்றி AI-உருவாக்கிய பதில் உண்மையில் என்ன சொல்கிறது என்பதை உன்னிப்பாகக் கவனிக்கவும். எந்தவொரு முக்கிய அறிக்கையையும் விட அந்த ஒற்றைப் பயிற்சியானது உங்களின் உண்மையான AI தெரிவுநிலையைப் பற்றி உங்களுக்குச் சொல்லும். ப்ரோ உதவிக்குறிப்பு: நீங்கள் HubSpot AEO மூலம் குறிப்புகளை அளவிடலாம் — ChatGPT, Perplexity மற்றும் Gemini முழுவதும் ப்ராம்ப்ட்களைக் கண்காணிக்கலாம், மேலும் உங்கள் பிராண்ட் எங்கு நிற்கிறது என்பதைப் பார்க்கவும். நீங்கள் ஆரம்ப ஸ்கேன் செய்து முடித்ததும், ஒவ்வொரு தூணும் எங்கு உள்ளது அல்லது நிற்கவில்லை என்பதை நேர்மையான கண்ணோட்டத்துடன் FSA லென்ஸ் மூலம் உங்கள் முதல் ஐந்து பக்கங்களைத் தணிக்கை செய்யுங்கள்: உள்ளடக்கம் தற்போதையதா மற்றும் தலைப்பு எவ்வாறு விவாதிக்கப்படுகிறது என்பதைப் பிரதிபலிக்கிறதா, அல்லது அது அமைதியாக முதிர்ச்சியடைகிறதா? முதல் சில நூறு வார்த்தைகளில் ஒரு மொழி மாதிரி ஒரு சுத்தமான பதிலை உயர்த்தும் வகையில் இது கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளதா? உங்கள் இடத்தில் வாங்குபவர்கள் கவனம் செலுத்தும் சேனல்களில் உங்கள் பிராண்ட் தொடர்ந்து பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்படுகிறதா? அல்லது உங்கள் சொந்த டொமைனைத் தவிர எல்லா இடங்களிலும் நீங்கள் கண்ணுக்குத் தெரியாதவரா? ஒவ்வொரு முறையும் தந்திரோபாயங்களுக்கு முன் கண்டறிதல். 2. தொகுதி இலக்குகளை புதுப்பிப்பு இலக்குகளுடன் மாற்றவும் ஒவ்வொரு வாரமும் நிகர-புதிய உள்ளடக்கத்தை வெளியிடுவதை விட, ஏற்கனவே உள்ள உள்ளடக்கத்தைப் பராமரிப்பது மற்றும் புதுப்பித்தல், AI பார்வைக்கு அதிகமாகச் செய்கிறது. If your editorial calendar is built around how many posts you ship, rebuild it around how many of your top-performing pages get meaningfully refreshed each month. 3. பிரித்தெடுப்பதற்கான கட்டமைப்பு, அட்டவணைப்படுத்தல் மட்டுமல்ல ஒரு கேள்வியை மனதில் வைத்து உங்களின் முதன்மைப் பக்கங்களைத் தணிக்கை செய்யுங்கள்: முதல் சில நூறு வார்த்தைகளில் சுத்தமான, முழுமையான பதிலை ஒரு மாதிரி எடுக்க முடியுமா? இல்லையெனில், மறுசீரமைப்பு: வரையறைகள் மேலே. பெயரிடப்பட்ட பிரிவுகள். அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் தொகுதிகள். மாற்றுகளுக்கு எதிராக வாங்குபவர்கள் உங்களை மதிப்பிடும் அறிவுறுத்தல்களுக்கான ஒப்பீட்டு மொழி. 4. நிறுவன அதிகாரத்தை உருவாக்குதல்சேனல்கள் முழுவதும் உங்கள் இணையதளம் மட்டும் இனி எல்லா வேலைகளையும் செய்யாது. பதில் இயந்திரங்கள் உள்ளடக்க பல்வகைப்படுத்தலில் இருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன, இதன் பொருள்: பாட்காஸ்ட் தோற்றங்கள். LinkedIn நிறுவனம் மற்றும் பணியாளர் உள்ளடக்கம். Reddit கருத்துகள் மற்றும் நூல்கள். விருந்தினர் கட்டுரைகள். நிபுணர் மேற்கோள்கள். சமூக பங்கேற்பு. பல பரப்புகளில் நிலையான இருப்பை உருவாக்கும் பிராண்டுகள் மாதிரிகள் நம்பத் தொடங்குகின்றன. 5. தரவரிசையில் மட்டும் இல்லாமல், குரலின் AI பகிர்வை அளவிடவும் போட்டியிடும் ஆதாரங்களுடன் ஒப்பிடும்போது AI-உருவாக்கிய பதில்களில் உங்கள் பிராண்ட் எவ்வளவு அடிக்கடி தோன்றும் என்பதை AI பகிர்வு குரல் கண்காணிக்கும். இது பூஜ்ஜியத் தொகை அளவீடு - ஒரு பிராண்ட் பங்கைப் பெறும்போது, மற்றொரு பிராண்ட் அதை இழக்கிறது. HubSpot இன் AEO அம்சங்கள், பதில் இயந்திரங்களில் உங்கள் பிராண்ட் எவ்வாறு வெளிப்படுகிறது என்பதையும், அதற்குப் பதிலாக போட்டியாளர்கள் எங்கு மேற்கோள் காட்டப்படுகிறார்கள் என்பதையும் நீங்கள் பார்க்கலாம் - இது ஒரு தொடக்கப் புள்ளியாக உண்மையிலேயே பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் பெரும்பாலான அணிகள் தரவைப் பார்க்கும் வரை அவற்றின் இடைவெளிகள் எங்கே என்று தெரியவில்லை. 6. முதலில் சரிசெய்ய ஒரு தூணைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் நீங்கள் எங்கு நிற்கிறீர்கள் என்பது உங்களுக்குத் தெரிந்தவுடன், மூன்றையும் ஒரே நேரத்தில் தீர்க்க முயற்சிப்பதை விட, முதலில் சரிசெய்ய ஒரு தூணைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: உங்கள் உள்ளடக்கம் பழையதாக இருந்தால், புத்துணர்ச்சியுடன் தொடங்கவும். அதுவே வேகமாக நகரும் சமிக்ஞையாகும். உங்கள் உள்ளடக்கம் விரிவானதாக இருந்தாலும் அடர்த்தியாக இருந்தால், பிரித்தெடுக்கும் தன்மைக்கான மறுசீரமைப்பு. உண்மையிலேயே நல்ல உள்ளடக்கம் இருந்தாலும், உங்கள் பிராண்ட் கண்ணுக்குத் தெரியாமல் இருந்தால், சிக்கல் நிச்சயமாக நிறுவன அதிகாரமாகும், மேலும் உங்கள் வலைத்தளத்திற்கு வெளியே சரிசெய்தல் இருக்கும். பெரும்பாலான AI தெரிவுநிலை சிக்கல்கள் அந்த மூன்று வாளிகளில் ஒன்றில் தெளிவாக விழும். தெரிவுநிலைச் சிக்கல் போல் தோற்றமளிக்கும் பல உண்மையில் மாறுவேடத்தில் உள்ள அதிகாரச் சிக்கலாகும். உதவிக்குறிப்பு: மிகவும் விரிவான அணுகுமுறைக்கு இந்த AEO சிறந்த நடைமுறைகளுடன் FSA கட்டமைப்பை இணைக்கவும். உங்கள் உள்ளடக்க உத்திக்கு இது என்ன அர்த்தம் FSA கட்டமைப்பு என்பது AI பதில்களுக்குள் உங்கள் பிராண்டிற்கு ஏன் தெரிவுநிலை உள்ளது அல்லது நடக்கவில்லை என்பதைக் கண்டறிவதற்கான கண்டறியும் லென்ஸ் ஆகும். நீங்கள் யூகிப்பதை நிறுத்திவிட்டு சரியான வரிசையில் சரியானதைச் செய்யத் தொடங்கலாம். மாடல்கள் உருவாகும்போது குறிப்பிட்ட சிக்னல்கள் பதில் என்ஜின்களின் எடை மாறும். கட்டமைப்பின் மேல் கட்டப்பட்ட தந்திரோபாயங்கள் மேற்பரப்புகள் மாறும்போது சரிசெய்யப்பட வேண்டும். ஆனால் அடிப்படை தர்க்கம் - புத்துணர்ச்சி, வெகுமதி தெளிவு, நம்பிக்கை நிலைத்தன்மை - நான் சோதித்த ஒவ்வொரு மாடலிலும் நிலையானதாக உள்ளது, மேலும் என்ஜின்கள் உருவாகும்போது அது தொடர்ந்து இருக்கும் என்று எதிர்பார்க்கிறேன். அடுத்த சில ஆண்டுகளில் AI பதில்களுக்குள் வெற்றி பெறும் பிராண்டுகள் ஒவ்வொரு புதிய யுக்தியையும் துரத்தப் போவதில்லை. AEO உண்மையில் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொண்டு, அவர்களின் தெரிவுநிலை இடைவெளிகளை நேர்மையாகக் கண்டறிந்து, முதலில் சரியான தூணைச் சரிசெய்வவர்களாக அவர்கள் இருக்கப் போகிறார்கள். அந்த கொள்கைகளை உருவாக்கவும், FSA கட்டமைப்பு மேற்பரப்பு மாறும்போது மாற்றியமைக்கிறது.
FSA கட்டமைப்பு விளக்கியது: AI இன்ஜின்கள் ஏன் சில பிராண்டுகளை மேற்கோள் காட்டுகின்றன (மற்றும் சந்தையாளர்கள் அதை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்)
By Marketing
·
·
13 min read
·
350 views
Read in:
aa
ace
af
ak
alz
am
ar
as
awa
ay
az
ba
ban
be
bew
+191 more
bg
bho
bik
bm
bn
brx
bs
bug
ca
ceb
cgg
ckb
co
crh
cs
cv
cy
da
de
din
doi
dv
dyu
dz
ee
el
en
eo
es
et
eu
fa
ff
fi
fj
fo
fr
fur
fy
ga
gd
gl
gom
gn
gu
ha
haw
he
hi
hil
hne
hmn
hr
hrx
ht
hu
hy
id
ig
ilo
is
it
ja
jam
jv
ka
kab
kbp
kg
kha
kk
kl
km
kn
ko
kri
ku
ktu
ky
la
lb
lg
li
lij
ln
lo
lmo
lt
ltg
lua
luo
lus
lv
mai
mak
mg
mi
min
mk
ml
mn
mni-mtei
mos
mr
ms
mt
my
nd
ne
nl
nn
no
nr
nso
nus
ny
oc
om
or
pa
pag
pam
pap
pl
ps
pt
pt-br
qu
rn
ro
ru
rw
sa
sah
sat
sc
scn
sg
si
sk
sl
sm
sn
so
sq
sr
ss
st
su
sus
sv
sw
szl
ta
tcy
te
tg
th
ti
tiv
tk
tl
tn
to
tpi
tr
trp
ts
tt
tum
ty
udm
ug
uk
ur
uz
ve
vec
vi
war
wo
xh
yi
yo
yua
yue
zap
zh
zh-hk
zh-tw
zu
