Il nostro team sta discutendo su come ottimizzare per ChatGPT, ma mi sono resa conto che potremmo stare confondendo due cose diverse.
La confusione:
Il ChatGPT regolare utilizza dati di addestramento con una data limite (circa aprile 2024 per GPT-4o). ChatGPT Search estrae risultati web live e mostra le citazioni.
Quello che sto cercando di capire:
La nostra situazione attuale:
Abbiamo ottimizzato diversi contenuti per la “citabilità AI” - formato strutturato, completo, con risposta immediata. Ma non ho idea se stia aiutando con il ChatGPT basato su dati di addestramento, quello live-search, o entrambi.
Chiunque abbia già ragionato su questa distinzione, sarei felice di avere i vostri spunti.
Questa è una distinzione davvero importante che la maggior parte dei marketer ignora. Lascia che te la spieghi:
La differenza fondamentale:
| Aspetto | ChatGPT regolare | ChatGPT Search |
|---|---|---|
| Fonte dati | Dati di addestramento (limite ~aprile 2024) | Ricerca web live tramite Bing |
| Accuratezza | ~12% tasso di allucinazioni | ~76% accuratezza fattuale |
| Citazioni | Nessuna fonte visibile | Citazioni delle fonti cliccabili |
| Freschezza contenuti | Vecchi di mesi/anni | In tempo reale |
| Target di ottimizzazione | Essere nei dati di addestramento | Essere scoperti tramite ricerca |
Insight chiave per i marketer:
Per ChatGPT regolare - i tuoi contenuti devono essere stati abbastanza rilevanti da essere inclusi nei dati di addestramento E associati alle giuste entità e argomenti. Questo è retroattivo e in gran parte fuori dal tuo controllo.
Per ChatGPT Search - i tuoi contenuti devono solo posizionarsi/essere scopribili tramite la ricerca Bing. Questo è qualcosa su cui puoi agire direttamente usando la SEO tradizionale + una struttura dei contenuti amica dell’AI.
Implicazione strategica:
Concentra i tuoi sforzi di ottimizzazione su ChatGPT Search perché:
Quindi per ChatGPT Search, la strategia di ottimizzazione è praticamente la stessa della SEO tradizionale visto che usa Bing?
Oppure ci sono fattori specifici di ChatGPT su come seleziona quali risultati citare?
È simile alla SEO ma non identico. Ecco cosa ho osservato:
Cosa è simile alla SEO tradizionale:
Cosa è diverso per ChatGPT Search:
Rilevanza della risposta rispetto alla posizione - ChatGPT Search non prende solo il risultato n°1. Valuta quale contenuto risponde meglio alla domanda specifica posta.
Struttura facilmente sintetizzabile - I contenuti che possono essere facilmente estratti e citati funzionano meglio. Sezioni chiare, risposte dirette, elenchi puntati.
Partnership con editori - ChatGPT ha accordi con AP, Reuters, Financial Times, ecc. I contenuti di queste fonti hanno la priorità per alcune query.
Supporto elementi interattivi - ChatGPT Search mostra mappe, meteo, azioni, ecc. Se i tuoi contenuti hanno dati strutturati per questi, aiuta.
In sintesi:
Una buona SEO è necessaria ma non sufficiente. Serve contenuto che sia SIA scopribile (SEO) CHE facile da sintetizzare e citare per ChatGPT (struttura amica dell’AI).
Ecco il mio framework per ottimizzare entrambe le versioni di ChatGPT:
Checklist di ottimizzazione contenuti valida per entrambe:
Struttura (aiuta entrambi):
Freschezza (critica per ChatGPT Search):
Autorevolezza (aiuta entrambi, meccanismi diversi):
Accuratezza (riduce rischio di allucinazioni):
La realtà pratica:
La maggior parte di ciò che fai per ottimizzare per ChatGPT Search aiuta anche il ChatGPT regolare (il contenuto potrebbe entrare nei futuri dati di addestramento). Ma con ChatGPT Search vedi risultati più rapidi perché le modifiche possono influire sulla visibilità in pochi giorni, non ai cicli di aggiornamento dei modelli.
Aggiungo una prospettiva basata sui dati dal monitoraggio di migliaia di citazioni ChatGPT:
Pattern di citazione che abbiamo osservato in ChatGPT Search:
Concentrazione degli editori - Pochi fonti dominano. Nel nostro monitoraggio, Reddit, Wikipedia, TechRadar, Forbes e LinkedIn catturano oltre il 20% delle citazioni per molti tipi di query.
Volatilità - I pattern di citazione cambiano drasticamente. Abbiamo visto Reddit passare dal 60% delle citazioni a meno del 10% in poche settimane a causa di cambi algoritmici di ChatGPT.
Vantaggio dei contenuti freschi - Per le query sensibili al tempo, i contenuti pubblicati recentemente superano nettamente quelli evergreen.
Cosa significa per la strategia:
Il lato monitoraggio:
Usa Am I Cited o strumenti simili per tracciare dove sei citato. Le citazioni di ChatGPT Search sono misurabili: puoi vedere quando e per quali query vieni citato. Le menzioni di ChatGPT regolare sono più difficili da tracciare ma stanno emergendo alcuni strumenti.
Ecco la domanda pratica con cui mi sto confrontando:
Quale versione di ChatGPT conta di più per il B2B?
La nostra ipotesi:
Il nostro test:
Abbiamo fatto 50 domande tipiche dei buyer e tracciato quale versione usava ChatGPT.
Risultati:
Implicazione:
Per il B2B, dove i buyer pongono domande di confronto e valutazione, ChatGPT Search è probabilmente più rilevante del ChatGPT regolare. Questo significa che i nostri fondamentali SEO (posizionarsi su Bing, contenuti freschi, informazioni prodotto chiare) contano molto.
Prospettiva da technical writer sulla struttura dei contenuti:
La differenza nelle allucinazioni è reale e conta per i tuoi contenuti:
ChatGPT regolare: tasso di allucinazione del 12% significa che inventa fatti abbastanza spesso. I tuoi contenuti possono essere “menzionati” anche se ChatGPT inventa cose su di te.
ChatGPT Search: 76% di accuratezza perché le risposte sono basate su fonti reali. Se ti cita, sta citando i tuoi contenuti reali.
Cosa significa:
Per ChatGPT Search, l’accuratezza dei tuoi contenuti conta di più. Se hai informazioni errate sul sito, ChatGPT Search potrebbe citarle, diffondendo l’errore col tuo nome associato.
Checklist igiene contenuti:
Più puliti sono i tuoi contenuti, più ChatGPT Search ti citerà con sicurezza E più accurate saranno quelle citazioni.
Affronto la questione della misurazione:
Come tracciare il traffico da ChatGPT Search:
ChatGPT Search invia traffico con informazioni di referrer, quindi PUOI tracciarlo in analytics (al contrario del ChatGPT regolare che influenza solo la ricerca branded).
In GA4, cerca:
Cosa abbiamo appreso dai nostri dati:
Sfida attribuzione:
L’influenza di ChatGPT regolare è invisibile in analytics. Qualcuno fa ricerca su ChatGPT, poi cerca il tuo brand su Google. Sembra traffico organico branded, non ChatGPT.
ChatGPT Search è più trasparente: puoi vedere il traffico referral diretto.
Raccomandazione misurazione:
Traccia entrambi:
Prospettiva enterprise sulla distribuzione delle risorse:
Il nostro approccio:
Abbiamo diviso l’ottimizzazione AI in due flussi di lavoro:
Workstream 1: ChatGPT Search (SEO+)
Workstream 2: Influenza dati di addestramento (Brand/PR)
Perché preferiamo ChatGPT Search:
Il limite dei dati di addestramento:
Non possiamo entrare retroattivamente nei dati di addestramento di GPT-4. Ma POSSIAMO influire sui dati futuri costruendo autorevolezza ora. Quindi il lavoro PR/brand ha valore a lungo termine anche se l’impatto a breve è difficile da misurare.
Questo è stato davvero illuminante. Ecco la mia sintesi:
Distinzioni chiave che porto a casa:
Implicazioni pratiche:
Cosa sto implementando:
Lo spunto strategico:
Stavamo trattando “ottimizzazione ChatGPT” come una sola cosa. In realtà sono due target diversi, con tattiche, tempistiche e misurazioni differenti.
È ora di smettere di confonderli e ottimizzare ciascuno in modo appropriato.
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Traccia come appare il tuo brand sia nelle risposte di ChatGPT che in quelle di ChatGPT Search. Comprendi la differenza tra visibilità nei dati di addestramento e citazioni da ricerche live.
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