A făcut cineva un audit de conținut AI? Ce ați învățat de fapt?

Am realizat audituri de conținut AI pentru peste 15 clienți. Iată ce implică de fapt:

Componente principale:

1. Evaluarea reprezentării brandului

• Pui întrebări platformelor AI despre compania ta
• Documentezi ce răspund
• Identifici inexactități sau informații învechite
• Compari cu modul în care sunt reprezentați concurenții

2. Auditul descoperirii conținutului

• Ce conținut al tău apare în răspunsurile AI?
• Ce tipuri de conținut sunt cel mai des citate?
• Ce lipsește și ar trebui să fie acolo?

3. Revizuirea acurateței și actualității

• Conținutul citat este actual?
• Articolele vechi antrenează AI cu date depășite?
• Conținutul actual reflectă poziționarea curentă?

4. Verificarea semnalelor de autoritate

• Sunt vizibile acreditările autorului?
• Există atribuiri de expertiză?
• Sunt prezente semnale de validare de la terți?

5. Auditul optimizării structurale

• Formatare prietenoasă pentru extragere?
• Schema markup implementată?
• Headere clare și ușor de parcurs?

Constatarea tipică:

Majoritatea companiilor au mult conținut vechi care antrenează AI cu informații incorecte sau depășite despre brandul lor.

Noi am făcut un audit AI complet acum 6 luni. Iată ce am învățat efectiv:

Descoperire surprinzătoare #1:

Un articol de blog din 2019 era cel mai citat de ChatGPT. Problema? Prezenta o funcționalitate de produs pe care am eliminat-o în 2021. AI dezinforma activ potențialii clienți.

Descoperire surprinzătoare #2:

Pagina noastră „Despre noi” avea semnale slabe de entitate. Când oamenii întrebau ChatGPT despre compania noastră, descrierea era vagă și parțial greșită.

Descoperire surprinzătoare #3:

Concurenții cu conținut mai nou erau citați acolo unde ar fi trebuit să fim noi, deși aveam mai multă autoritate pe domeniu.

Ce am făcut:

1. Am actualizat sau eliminat 45 de articole învechite
2. Am restructurat pagina Despre cu definiții clare de entitate
3. Am creat conținut nou țintind întrebări unde concurenții dominau
4. Am adăugat schema markup pe paginile cheie

Rezultate după 6 luni:

• Creștere de 60% a mențiunilor corecte de brand în AI
• 3 concurenți nu ne mai depășesc la AI
• Dezinformările vechi au fost corectate în mare parte

Perspectivă de proces asupra auditurilor de conținut AI:

Cum structurăm auditul:

Săptămâna 1: Descoperire

• Instalăm instrumente de monitorizare AI
• Creăm lista de întrebări cheie (50-100 întrebări)
• Facem teste de bază pe platforme AI
• Documentăm starea curentă

Săptămâna 2: Inventariere conținut

• Identificăm tot conținutul citat de AI
• Marcăm conținutul învechit (>2 ani)
• Evaluăm acuratețea conținutului citat
• Verificăm reprezentarea brandului

Săptămâna 3: Analiză

• Comparăm cu concurenții
• Identificăm lacune și oportunități
• Prioritizăm problemele după impact
• Elaborăm recomandări

Săptămâna 4: Plan de acțiune

• Conținut de actualizat
• Conținut de eliminat/redirecționat
• Conținut nou de creat
• Remedieri tehnice necesare

Timp investit:

Pentru un site cu peste 500 de pagini: 40-60 ore în total Pentru unul mai mic: 15-25 ore

Merită? Absolut. Informațiile sunt acționabile, iar riscurile de a nu face auditul sunt reale.

Perspectivă SEO tehnică asupra auditurilor AI:

Elemente tehnice de evaluat:

Schema markup:

• Schema de articol cu autor, date
• Schema FAQPage pentru conținut Q&A
• Schema Organization pentru claritatea entității
• Schema HowTo pentru conținut instructiv

Crawlabilitate:

• Boții AI pot accesa tot conținutul cheie
• robots.txt nu blochează crawlerii AI
• Paginile se încarcă rapid
• Conținutul este în HTML (nu doar JavaScript)

Optimizare structurală:

• Ierarhie clară a headerelor
• Paragrafe scurte (40-60 de cuvinte)
• Bullet points și liste
• Tabele pentru comparații

Ce găsim cel mai des:

60-70% dintre site-uri au probleme cu schema 40% au conținut la care boții AI nu pot accesa corect Majoritatea conținutului nu e structurat pentru extragerea AI

Auditul tehnic singur adesea relevă soluții rapide.

Dimensiunea competitivă a auditurilor AI:

Ce să analizezi:

1. Share of voice: Ce procent din răspunsurile AI din categoria ta te menționează pe tine vs. concurenții?
2. Poziționare: Când ești menționat, cum ești poziționat față de concurență?
3. Întrebări lipsă: Unde apar concurenții, dar tu nu?
4. Sentiment: Mențiunile sunt pozitive, neutre sau negative?

Ce am descoperit:

Principalul nostru concurent apărea în de 3 ori mai multe răspunsuri AI pentru categoria noastră principală de produs. Analiza a arătat:

• Aveau conținut mai proaspăt pe subiecte cheie
• Conținutul lor era mai bine structurat pentru extragerea AI
• Aveau semnale de entitate mai puternice

Acțiunea:

Am creat conținut țintit pentru 20 de întrebări valoroase unde concurentul domina. După 6 luni am redus semnificativ diferența.

Analiza competitivă trebuie să fie parte esențială din orice audit AI.

Framework-uri foarte utile. Iată planul nostru de audit:

Faza 1: Evaluare de bază (Săptămâna 1)

• Instalăm monitorizarea Am I Cited
• Creăm 50 de întrebări cheie despre industria/compania noastră
• Testăm pe ChatGPT, Perplexity, Google AI
• Documentăm starea curentă

Faza 2: Inventariere conținut (Săptămâna 2)

• Identificăm conținutul citat
• Marcăm conținutul învechit/inexact
• Evaluăm riscurile conținutului vechi
• Verificăm reprezentarea brandului

Faza 3: Revizuire tehnică (Săptămâna 3)

• Audit schema markup
• Verificare crawlabilitate AI
• Evaluarea structurii conținutului
• Evaluare prietenoasă pentru extragere

Faza 4: Analiză competitivă (Săptămâna 3)

• Evaluare share of voice
• Gap analysis
• Compararea poziționării

Faza 5: Plan de acțiune (Săptămâna 4)

• Listă de actualizări prioritizate
• Conținut de eliminat/redirecționat
• Oportunități de conținut nou
• Remedieri tehnice

Rezultate așteptate:

• Imagine clară a vizibilității în AI
• Listă de îmbunătățiri acționabile
• Date despre poziționarea competitivă
• Bază pentru măsurarea progresului

Mulțumim tuturor pentru sfaturi detaliate.

Perspectiva ROI asupra auditurilor de conținut AI:

Costul auditului:

• Intern: 40-60 ore de lucru ale echipei
• Extern (consultant): de obicei $5,000-$15,000

Valoarea constatărilor:

Calculul nostru:

Am descoperit că informațiile învechite ne afectau activ în relația cu potențialii clienți care foloseau AI pentru cercetare. Echipa de vânzări a raportat mai multe cazuri de prospecți confuzi din cauza informațiilor depășite din AI.

Auditul s-a amortizat prin reducerea fricțiunii din vânzări în 2 luni.

Întrebarea nu este dacă îți permiți să faci un audit AI. Întrebarea este dacă îți permiți să nu îl faci.

Perspectivă asupra auditului continuu:

Auditul inițial este doar începutul.

Peisajul AI se schimbă rapid. Ce e valabil azi poate fi diferit peste 3 luni.

Ritm recomandat:

• Audit complet: Trimestrial
• Monitorizare: Continuă (automatizată)
• Verificări rapide: Săptămânal (15 min)

Ce să urmărești între audituri:

• Modele de citare (Am I Cited)
• Mișcări ale concurenței
• Schimbări în reprezentarea brandului
• Performanța conținutului nou

Evoluția:

Primul audit stabilește baza. Audituri ulterioare urmăresc:

• Au funcționat remediile?
• Ce s-a schimbat?
• Unde apar noi oportunități?
• Ce probleme noi au apărut?

Integrează auditul în operațiunile tale de conținut. Nu este un proiect de tip one-time.