A LinkedIn egyre inkább az AI válaszok forrásává válik, de ne támaszkodjon az állapotfrissítésekre

A Press Gazette adatai szerint a Google Search globális kiadói forgalma körülbelül egyharmadával csökkent. 2023 májusa óta a Google Search referenciák száma több mint 20%-kal csökkent, a Google Discover esetében közel 18%-kal, és összesen a külső hivatkozások körülbelül negyedével.

Az AI által generált áttekintések közvetlenül a keresési eredményekben jelentősen lerövidítik a felhasználói utat, és a lekérdezések nagy része ma már weboldalra való kattintás nélkül végződik. A weboldalakra és az e-boltokra egyaránt negatív hatás. Egyre nagyobb része a döntéshozatalnak a saját oldalaidon kívül zajlik.

Ahol az MI eszközök áttereltetik figyelmüket

A legújabb kutatások világosabb választ adnak arra a kérdésre, hogy mely forrásokat használják az MI rendszerek válaszaik megépítéséhez. Két független tanulmány kimutatta, hogy a nagy nyelvi modellek egyre inkább a LinkedIn tartalmára támaszkodnak.

A SEMrush elemzése, amely több mint 230 000 prompton alapul a ChatGPT-n, a Google AI-n és a Perplexity-n, azt mutatja, hogy a LinkedIn jelenleg a második leggyakrabban idézett forrás az MI által generált válaszok között. Az első hely a Reddit, amely összhangban van azzal a tágabb mintával, ahogyan az MI modellek a közösség által vezérelt tartalommal működnek. Az MI rendszerek általában olyan kiterjedt beszélgetési szálakat helyeznek előtérbe, ahol a konkrét tapasztalatokat ismételten validálják.

A Spotlight további kutatásai még mélyebbre mennek. Azt mutatja, hogy LinkedIn forrásokra hivatkozva az MI eszközökben évente körülbelül négy-ötszörös nőtt. A márkák és szakértők számára kritikus részlet, hogy ezek a hivatkozások többsége LinkedIn Pulse cikkekből származik, nem rövid státuszfrissítésekből vagy hozzászólásokból.

Amikor egy ügyfél ma olyan MI-kérdéseket tesz fel, mint például „mi a legjobb platform egy e-bolthoz”, „hogyan optimalizáljuk a termékfeedeket” vagy „mi működik a B2B e-kereskedelemben”, a válasz gyakran nem egy vállalati blogból származik. Ehelyett szakértői szintű tartalomból származik, amelyet az AI megbízhatónak és kontextusban relevánsnak tart.

Ebben a kontextusban a LinkedInnek több előnye van. A tartalom egyértelműen egy adott szerzőhöz kötött, akinek átlátható szakmai múltja van, a cikkek tematikailag fókuszálnak, és közvetlenül olyan platformon jelennek meg, ahol a szerző teljes irányítással rendelkezik mind a publikáció, mind a tartalom felett.

Ez a kombináció segít megmagyarázni, miért idéznek az MI-rendszerek gyakrabban egyéneket a márkák helyett, és miért alkalmas a LinkedIn ilyen láthatóságra.

Mit kellene tenned?

Ha az MI eszközök egyre inkább a LinkedIn-re hivatkoznak válaszaikban, új lehetőség nyílik a láthatóságra. Ez nem kísérlet vagy múló trend, hanem válasz arra, hogyan értékeli és választja ki a forrásokat jelenleg az MI.

Hogyan tudsz alkalmazkodni ezekhez a változásokhoz?

• Vonjon be csapatod szakértőit mélyreható LinkedIn-cikkek készítésébe

• Gyakorlati tudást publikálni, beleértve a folyamatokat, adatokat és valódi projekttapasztalatot

• Biztosítsuk a profilhitelességet ellenőrzéssel, naprakész szakmai gyakorlattal és világos szakterülettel.

Ahogy az MI rendszerek egyre inkább választ adnak a hagyományos keresőmotorok helyett, a válaszokon belüli láthatóság új organikus jelenlétté válik. Ezen eredmények alapján a LinkedIn egy közösségi hálózatból az egyik elsődleges forrássá fejlődik az MI-vezérelt kereséshez.

A Google által érkező referral forgalom valószínűleg nem tér vissza korábbi szintre. Azonban a változás nem jelenti azt, hogy a márkák elvesztették volna a lehetőséget, hogy részesek legyenek azoknak a válaszoknak, amelyeket ma a vásárlók kapnak. Ami változik, az a hely, ahol a bizalom és a tekintély épül fel.

Ez jelzés a stratégiád módosítására. Ha azt akarod, hogy az AI idézzen, jelen kell lenned, ahol „olvashat” és megérthet. Ma ez nagyon gyakran azt jelenti, hogy cikkeket kell publikálni a LinkedIn-en.