تحول‌های پارادایمی در سئو: بررسی AEO، GEO، AIO و SXO

مقدمه

سئو (SEO) سنتی همواره بر افزایش رتبه وب‌سایت در نتایج جستجوی موتورهای جستجو تمرکز داشت – یعنی جذب کلیک‌های ارگانیک بیشتر با بهینه‌سازی کلمات کلیدی، لینک‌سازی و تکنیک‌های فنی. اما طی سال‌های اخیر، انتظارات کاربران و فناوری‌های جستجو دستخوش تغییرات بنیادین شده است. اکنون کاربران بیشتر به دنبال پاسخ سریع و مستقیم پرسش‌های خود هستند تا فهرستی از لینک‌ها. ظهور دستیارهای صوتی مانند Siri و Alexa، همه‌گیر شدن جستجوی محاوره‌ای (Conversational Search) و ورود مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به جستجو (مثل ChatGPT و قابلیت SGE گوگل) باعث شده تا Paradigm جستجو از «یافتن لینک» به سوی «دریافت پاسخ» تغییر جهت دهد.

در همین حال، موتورهای جستجو بیش از پیش به تجربه کاربر و میزان رضایت او از نتیجه جستجو اهمیت می‌دهند. این تحولات منجر به ظهور مفاهیم و رویکردهای جدیدی در حوزه سئو شده است که هر کدام نیازهای نوظهور را هدف قرار می‌ده می‌دهند.

در این تحقیق، چهار مفهوم کلیدی – Answer Engine Optimization (AEO)، Generative Engine Optimization (GEO)، AI Optimization (AIO) و Search Experience Optimization (SXO) – را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم و توضیح می‌دهیم که هر کدام چیستند، چرا به وجود آمده‌اند، چه تفاوتی با سئوی سنتی دارند، چه نیازهایی را پوشش می‌دهند و چگونه باید برای انطباق با آن‌ها اقدام کرد. تمرکز اصلی بر تغییرات پارادایمی است که این مفاهیم در دنیای سئو ایجاد کرده‌اند.

همچنین خواهیم دید آیا این‌ها ادامه تکاملی سئو محسوب می‌شوند یا پارادایمی کاملاً متفاوت پیشنهاد می‌کنند، و چه شواهدی از عملکرد بهتر آن‌ها نسبت به روش‌های قبلی وجود دارد. در پایان نیز توصیه‌ها و راهکارهای عملی برای متخصصان سئو، بازاریابان دیجیتال و مدیران محصول جهت بهره‌گیری از این رویکردهای نوین ارائه خواهد شد.

بهینه‌سازی موتور پاسخ‌گو (Answer Engine Optimization – AEO) چیست؟

تعریف AEO

بهینه‌سازی موتور پاسخ‌گو یا Answer Engine Optimization رویکردی است که محتوا را به گونه‌ای بهینه می‌کند که ماشین‌های پاسخ‌گو مبتنی بر هوش مصنوعی (نظیر دستیارهای صوتی و سیستم‌های جواب فوری گوگل) به‌راحتی بتوانند آن را درک کرده و به عنوان پاسخ مستقیم به کاربران نمایش دهند. برخلاف سئوی سنتی که هدفش رتبه‌گیری در صفحه نتایج جستجو است، AEO تلاش می‌کند محتوای شما منبع معتمد پاسخ برای پرسش کاربر باشد.

به بیان دیگر، باید محتوای خود را طوری آماده مصرف توسط ماشین‌ها کنید که بدون اتکا به لیست صفحات رتبه‌بندی‌شده، بتوانند با استفاده از پردازش زبان طبیعی و داده‌های ساخت‌یافته مستقیماً پاسخ صحیح را استخراج کنند. برای مثال، زمانی که کاربری می‌پرسد «بهترین رستوران نزدیک من چیست؟»، یک موتور پاسخ‌گو (مانند Siri یا Google Assistant) به جای نمایش لینک‌ها، مستقیماً یک پاسخ شفاهی یا متنی ارائه می‌دهد. هدف AEO این است که محتوای شما همان پاسخی باشد که این موتورها ارائه می‌کنند.

علت ظهور و نیاز محوری

AEO زاییده تغییر رفتار کاربران و فناوری‌های جستجوست. با افزایش جستجوهای صوتی و محاوره‌ای، کاربران انتظار دارند سریع و بی‌واسطه جواب بگیرند، نه این‌که خودشان در چندین وب‌سایت به دنبال جواب بگردند. گوگل با معرفی نتایج بدون کلیک و باکس‌های پاسخ فوری (Featured Snippets) و به‌تازگی باکس پاسخ مولد هوش مصنوعی در نتایج (SGE)، مسیری را آغاز کرد که در آن پاسخ پرسش کاربر می‌تواند مستقیماً در خود صفحه نتایج نمایش داده شود.

طبق گزارش‌ها، ۵۸٪ پرس‌وجوی کاربران اکنون ماهیتی مکالمه‌ای دارد که نشان می‌دهد جستجوها به سمت سوالات کامل و محاوره‌ای رفته است. همچنین ابزارهای هوش مصنوعی نظیر ChatGPT با رشد انفجاری در استفاده مواجه شده‌اند (برای نمونه در آوریل ۲۰۲۵ ترافیک ChatGPT به بیش از ۵ میلیارد بازدید در ماه رسید و حتی از ویکی‌پدیا پیشی گرفت) که حاکی از تمایل کاربران به دریافت پاسخ از این مدل‌هاست.

این تغییرات، نیازی جدید برای کسب‌وکارها ایجاد کرد: محتوایی تولید کنند که توسط این «موتورهای پاسخ‌گو» انتخاب و ارائه شود. در واقع AEO برای پاسخ دادن به این سوال به وجود آمد که «چگونه مطمئن شویم ماشین‌های پاسخ (چه یک دستیار صوتی، چه یک چت‌بات مانند بینگ چت یا گوگل SGE) محتوا و برند ما را به عنوان جواب به کاربر عرضه می‌کنند؟».

تفاوت AEO با سئوی سنتی

در سئوی کلاسیک، ما با هدف افزایش کلیک، روی رتبه گرفتن در نتایج (مثلاً صفحه اول گوگل) کار می‌کردیم؛ موفقیت یعنی کاربر روی لینک سایت ما کلیک کند. اما در AEO موفقیت یعنی کاربر حتی بدون کلیک کردن، پاسخ مورد نیازش را از محتوای ما بگیرد. بنابراین معیار «رتبه» کم‌رنگ‌تر می‌شود و جای خود را به معیار «حضور در پاسخ مستقیم» می‌دهد.

به تعبیر یکی از متخصصان، در دنیای جدید محتوایی برنده است که بهتر، سریع‌تر و دقیق‌تر پاسخ دهد نه صرفاً آن‌که رتبه‌ی بالاتری داشته باشد. برای تحقق این امر، محتوا باید بسیار صریح، دقیق و ساخت‌یافته باشد تا مستقیماً توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی استخراج شود. همچنین اعتبار محتوا اهمیت دوچندان می‌یابد، زیرا موتورهای پاسخ‌گو ترجیح می‌دهند از منابع معتبر نقل قول کنند.

به طور خلاصه:

• سئوی سنتی: تمرکز بر بهینه‌سازی برای نمایش لینک در نتایج جستجو و جذب کاربر به سایت.

• AEO: تمرکز بر بهینه‌سازی برای نمایش پاسخ مستقیم به کاربر، حتی اگر کاربر وارد سایت نشود.

این تفاوت البته به این معنا نیست که AEO جایگزین کامل SEO شده است. بلکه AEO را می‌توان ادامه تکاملی سئو دانست که با حفظ اصول پایه (محتوای باکیفیت، کلمات کلیدی مرتبط، اعتبار دامنه و ...) اکنون در راستای نوع جدیدی از خروجی (پاسخ مستقیم) بهینه‌سازی می‌کند. در واقع AEO پاسخی است به یک پارادایم شیفت در جستجو، اما همچنان بر پایه همان ستون‌های کیفیت محتوا و درک نیاز کاربر که در سئو مهم بودند بنا شده است. به همین دلیل بسیاری از متخصصان تاکید می‌کنند که AEO یک مرز جدید در سئو است نه چیزی کاملاً جدا؛ به عبارت دیگر، سئو در حال تکامل به این سمت است.

استراتژی‌ها و اقدامات برای انطباق با AEO

برای موفقیت در Answer Engine Optimization، تولیدکنندگان محتوا و متخصصان سئو باید تغییراتی در رویکرد خود بدهند:

• پاسخ را مقدم بر کلیک ببینید: محتوا را به فرم پرسش و پاسخ (Q&A) تنظیم کنید. تیترها یا Headingها را به صورت سوالی (آن‌طور که خود کاربران می‌پرسند) بنویسید و بلافاصله زیر هر سوال، پاسخی کوتاه، روشن و دقیق ارائه کنید. از خود بپرسید: «آیا یک مدل هوش مصنوعی ممکن است این پاراگراف را به عنوان پاسخ نقل قول کند؟». به عنوان مثال، به جای مقاله‌ای با عنوان کلی «راهنمای انتخاب CRM» بهتر است عنوانی سوالی مثل «بهترین نرم‌افزار CRM برای کسب‌وکارهای کوچک چیست؟» داشته باشید و در اولین پاراگراف دقیقا به همین سؤال پاسخ دهید. این قالب پرسش‌محور، شانس استخراج شدن محتوا توسط موتورهای پاسخ را بالا می‌برد.

• اهمیت زمینه و نیت کاربر: فهم عمیق Intent یا نیت کاربر کلید AEO است. محتوای خود را حول سؤالات واقعی کاربران بنا کنید نه صرفاً کلمات کلیدی خشک. ابزارهای تحقیق کلمات کلیدی را به کار بگیرید تا سؤالات پرتکرار را در حوزه صنعت خود بیابید. جستجوی صوتی نشان داده کاربران اغلب با عباراتی محاوره‌ای سوال می‌پرسند (مثلاً به جای «آب و هوای تهران فردا» می‌گویند: «فردا تهران بارون می‌آد؟»). محتوای شما باید منعکس‌کننده این زبان طبیعی باشد. همچنین استفاده از عبارات پرسشی مانند «چیست»، «چگونه»، «کِی» و ... در محتوای شما (در تیترها و متن) می‌تواند به تطبیق بهتر با جستجوهای محاوره‌ای کمک کند.

• ساختاردهی و نشانه‌گذاری داده‌ها (اسکیما): برای اینکه ماشین‌ها راحت‌تر محتوای شما را درک کنند، از داده‌های ساخت‌یافته (Structured Data) حداکثر بهره را ببرید. افزودن Schema Markup مخصوص به محتوایی مثل پرسش‌های متداول (FAQ)، دستورالعمل‌ها (HowTo) یا مقالات، به موتورهای پاسخ‌گو کمک می‌کند تا زمینه و نوع اطلاعات صفحه شما را بهتر بفهمند. اسکیما مثل این است که با زبان خود ماشین به او بگویید «این بخش پاسخ یک سوال مشخص است». این کار احتمال اینکه محتوای شما در باکس‌های پاسخ فوری یا نتایج صوتی ظاهر شود را افزایش می‌دهد. در واقع باید تا حد امکان با قاشق به خورد موتورهای پاسخ بدهید! یعنی هر چیزی را که می‌خواهید بفهمند، صریح و نشانه‌گذاری‌شده در اختیارشان بگذارید.

• مختصر، دقیق و قابل استناد بنویسید: پاسخ‌هایی که شامل جملات اضافه یا مبهم باشند، کمتر توسط AI انتخاب می‌شوند. مدل‌های زبانی به دنبال جملات واضح و حقایق دقیق هستند. از طرفی هرچه پاسخ شما جامع و مستقیماً پاسخ‌گوی سوال باشد، احتمال اینکه AI آن را بدون نیاز به کلیک ارائه کند بیشتر می‌شود. این یک چاقوی دو لبه برای کسب‌وکارهاست: شما جواب کاربر را می‌دهید ولی شاید کاربر به سایت شما نیاید. بنابراین باید استراتژیک عمل کنید – ارائه پاسخ مستقیم را در کنار ایجاد حس نیاز به جزئیات بیشتر متعادل کنید تا کاربر ترغیب شود برای اطلاعات تکمیلی کلیک کند.

• جلب اعتماد الگوریتم‌های هوش مصنوعی: بهتر است در متن به منابع معتبر لینک بدهید یا مطالبتان را به داده و آمار پشتیبان‌سازی کنید. الگوریتم‌ها به سیگنال‌های اعتماد (Trust) حساس‌اند و محتوای دارای اعتبار (مبتنی بر E-E-A-T) شانس بیشتری برای انتخاب شدن دارد. از ذکر نویسنده متخصص، تاریخ به‌روزرسانی و منابع در محتوای خود غافل نشوید تا ماشین متوجه بروز بودن و معتبر بودن اطلاعات بشود. به عنوان نمونه، صفحه‌ای که درباره علائم بیماری خاصی نوشته شده اگر مرتباً با آخرین یافته‌های پزشکی به‌روز شود و نام پزشک معتبری به عنوان نویسنده داشته باشد، برای یک سیستم پاسخ‌گو منبع قابل اعتمادتری خواهد بود.

• فراتر از گوگل فکر کنید: هرچند هنوز موتور جستجوی گوگل اهمیت زیادی دارد، اما کاربران اکنون از پلتفرم‌های متنوعی پاسخ می‌گیرند – از ChatGPT گرفته تا Bing Chat (بینگ کوپایلت) و حتی دستیارهای مبتنی بر مدل‌های خاص در صنایع مختلف. AEO یعنی اینکه حضور شما در همه این پاسخ‌گوها بهینه شود. بنابراین رصد و بهینه‌سازی محتوا برای چندین کانال اهمیت دارد. مثلاً اگر محصولی دارید، مطمئن شوید دستیارهای صوتی (الکسا، گوگل) اطلاعات به‌روز و درستی از شما دارند (با بروزرسانی Google Business یا دیتا فیدهای مرتبط). یا مثلاً مقالات دانش‌بنیان سایت خود را در مخازنی قرار دهید که مدل‌های زبان از آنها یاد می‌گیرند (برخی سایت‌ها محتوایشان را برای آموزش LLMها در اختیار سازندگان قرار می‌دهند). این تفکر چند-پلتفرمی باعث می‌شود فرصت حضور برند شما در هر کجا که پرسشی مطرح می‌شود افزایش یابد.

شواهد بهبود عملکرد با AEO

هنوز حوزه AEO نسبتاً جدید است و داده‌های بلندمدت محدودی دارد، اما روندها و آمارهای موجود اهمیت آن را نشان می‌دهد. برای مثال گارتنر پیش‌بینی کرده تا سال ۲۰۲۶ حجم جستجوی سنتی ۲۵٪ کاهش می‌یابد چون بخش بیشتری از پرس‌وجوها توسط چت‌بات‌های هوشمند و موتورهای پاسخ جذب خواهد شد. این یعنی ترافیک ارگانیک مستقیماً تحت تأثیر پاسخ‌دهی AI قرار می‌گیرد.

همچنین شواهدی از پروژه‌های عملی وجود دارد: یک نمونه، هتل‌های بست وسترن در سال ۲۰۲۵ با تمرکز بر محتوای پاسخ‌محور و تطبیق استراتژی محتوا با جستجوی مولد گوگل (AI Overview)، ۳۴۹٪ افزایش در تعداد کلمات کلیدی که در نتایج AI گوگل ظاهر می‌شدند را تجربه کردند. این یک رشد چشمگیر در دیده‌شدن محتوا در پاسخ‌های مولد است که به لطف رویکرد AEO حاصل شده.

همچنین بررسی‌ها نشان داده‌اند اکنون بسیاری از پاسخ‌های AI (مثل حالت AI در بینگ یا گوگل) از منابع محدودی تغذیه می‌کنند که اغلب همان نتایج برتر جستجوی ارگانیک هستند؛ به طوری که طبق یک مطالعه، ۹۹٪ URLهایی که در پاسخ‌های هوش مصنوعی گوگل نمایش داده می‌شوند، در رتبه‌های ۲۰ نتیجه اول ارگانیک نیز حضور دارند. این نشان می‌دهد AEO بی‌ارتباط با SEO نیست – سایت‌هایی که قبلاً SEO قوی داشته‌اند شانس اولیه بیشتری برای انتخاب شدن در پاسخ AI دارند. از سوی دیگر، نرخ کلیک سنتی در نتایج دارای پاسخ AI حدود ۱۵٪ کاهش یافته است، یعنی بخشی از کاربرانی که قبلاً روی لینک‌ها کلیک می‌کردند اکنون جوابشان را همان‌جا می‌گیرند.

مجموع این آمارها تاییدی است بر اینکه تمرکز بر AEO برای حفظ دیده‌شدن و ترافیک ضروری است. برندها و سایت‌هایی که AEO را نادیده بگیرند، ممکن است در آینده نزدیک عملاً از دید کاربران نامرئی شوند.

ارتباط AEO با هوش مصنوعی و LLMها

AEO مستقیماً زاییده پیشرفت‌های AI در حوزه جستجو است. موتورهای پاسخ‌گو خود بر پایه هوش مصنوعی مکالمه‌ای و مدل‌های زبانی بزرگ بنا شده‌اند که قادر به درک زبان طبیعی و ارائه پاسخ هستند. بنابراین AEO در حقیقت یعنی بهینه‌سازی برای این موتورهای هوشمند پاسخ‌گو.

به عنوان مثال، گوگل قابلیتی به نام SGE (Search Generative Experience) معرفی کرده که خلاصه‌ای از پاسخ را بالای نتایج نشان می‌دهد و به چند منبع نیز لینک می‌دهد. موتورهای دیگری مثل Bing Chat نیز پاسخ‌های تولیدی ارائه می‌کنند که در انتها به ۲ تا ۳ منبع لینک می‌دهند. وظیفه AEO این است که کاری کند الگوریتم‌های AI این موتورهای پاسخ، محتوای ما را به عنوان یکی از آن منابع یا حتی پاسخ اصلی برگزینند.

الگوریتم این سیستم‌ها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک سؤال، و از مدل‌های یادگیری عمیق برای استخراج بهترین پاسخ بهره می‌گیرد. هرچه محتوای ما با زبان طبیعی سازگارتر، ساخت‌یافته‌تر و حاوی سیگنال‌های اعتماد بیشتری باشد، احتمال انتخاب شدن توسط مدل AI بیشتر می‌شود.

همچنین AEO و LLMها رابطه‌ای دوسویه دارند: از یک طرف LLMهای معروف (GPT-4، Claude، Bard و ...) تبدیل به یک «بستر توزیع محتوا» برای سایت‌ها شده‌اند؛ از طرف دیگر خود این مدل‌ها در حال یادگیری از محتوای وب هستند. بنابراین AEO حتی ممکن است فراتر از پاسخ فوری عمل کند و در آموزش مدل‌های AI نیز موثر باشد (مثلاً اگر محتوای شما بسیار غنی و ساخت‌یافته باشد، ممکن است در داده‌های آموزشی LLMها وزن بیشتری داشته باشد و مدل در پاسخ‌های آینده‌اش ناخودآگاه اطلاعات شما را لحاظ کند).

خلاصه اینکه AEO کاملاً در دل موج هوش مصنوعی تعریف می‌شود – پلی است بین محتوای وب‌سایت شما و دنیای مدل‌های پاسخ‌گوی هوشمند.

بهینه‌سازی موتور مولد (Generative Engine Optimization – GEO) چیست؟

تعریف GEO

بهینه‌سازی موتور مولد (Generative Engine Optimization) رویکردی نوظهور در سال‌های اخیر است که متمرکز بر بهبود دیده‌شدن محتوا در پاسخ‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی مولد می‌باشد. منظور از موتور مولد سیستم‌هایی است که با تکیه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌صورت دینامیک پاسخ یا محتوایی جدید را برای کاربر تولید می‌کنند، بر خلاف موتور جستجوی سنتی که صرفاً لینک‌های موجود را نمایش می‌دهد.

نمونه‌های بارز موتور مولد عبارتند از چت‌بات‌های هوشمند (مانند ChatGPT، بینگ‌چت، Google Bard/Gemini) و قابلیت‌های جدید جستجو مثل Google SGE که خلاصه‌ای تولید‌شده از چند منبع مختلف را به کاربر نشان می‌دهد. GEO تلاش می‌کند محتوا و حضور آنلاین شما (online presence) را طوری تطبیق دهد که در خروجی این موتورهای مولد نیز دیده شوید و نقل‌قول گردید.

اصطلاح GEO اولین بار در نوامبر ۲۰۲۳ توسط شش پژوهشگر در یک مقاله علمی معرفی شد. آنها GEO را به عنوان یک «پارادایم جدید» توصیف کردند که به تولیدکنندگان محتوا کمک می‌کند قابلیت رؤیت محتوای خود در پاسخ‌های تولیدی موتورهای مولد را بهبود بخشند. به زبان ساده، GEO یعنی: بهینه‌سازی کنیم تا اگر کاربری سوال خود را به یک چت‌بات AI سپرد، پاسخ تولیدشده‌ی آن چت‌بات حاوی اطلاعات یا منابعی از جانب ما باشد.

چرایی پیدایش و نیاز جدید

ظهور GEO مستقیماً مرتبط با ادغام هوش مصنوعی مولد در فرآیند جستجو و اطلاع‌یابی کاربران است. در گذشته‌ای نه چندان دور، اگر کسی سوالی داشت یا اطلاعاتی می‌خواست، آن را در گوگل جستجو می‌کرد و گوگل لینک‌هایی پیشنهاد می‌داد. اما اکنون الگوی جدیدی رواج یافته: کاربر سوال خود را مستقیماً از یک مدل زبانی می‌پرسد و پاسخی تشریحی دریافت می‌کند. این مدل ممکن است پاسخ را از ترکیب ده‌ها منبع مختلف و دانش درونی خود بسازد، بدون آن‌که کاربر نیاز به بررسی تک‌تک منابع داشته باشد.

برای نمونه، Google در SGE خود پاسخ‌هایی حاوی ترکیب اطلاعات چند سایت ارائه می‌دهد که در آن ممکن است ۵-۶ منبع مختلف را به طور غیرمستقیم پوشش دهد و تنها به برخی از آن‌ها لینک بدهد. یا ChatGPT را در نظر بگیرید که عموماً پاسخش را بدون اشاره مستقیم به هیچ منبعی بیان می‌کند مگر اینکه کاربر اصرار بر منابع داشته باشد.

در چنین فضایی، نگرانی صاحبان وب‌سایت‌ها این است که اگر فقط به سئو کلاسیک متکی باشند، شاید در این پاسخ‌های تولیدی کاملاً نادیده گرفته شوند. GEO پدید آمد تا به این نگرانی پاسخ دهد و استراتژی‌هایی ارائه کند که محتوای شما در دیدرس موتورهای مولد باشد. به عنوان نیاز محوری، GEO تضمین می‌کند کسب‌وکار شما در عصر جستجوی مولد توسط AI نیز حضور و هویت آنلاین قوی داشته باشد – چه به شکل ذکر شدن نام برند/سایت شما در پاسخ‌های AI، چه به شکل استفاده شدن داده‌های شما در تولید آن پاسخ‌ها.

تفاوت GEO با SEO سنتی (و حتی با AEO)

در سئوی سنتی هدف این بود که الگوریتم رتبه‌بندی گوگل را متقاعد کنیم صفحه ما را بالاتر از بقیه نشان دهد. اکنون در GEO هدف این است که مدل‌های هوش مصنوعی را قانع کنیم تا دانش و محتوای ما را در خروجی خود بگنجانند. این می‌تواند دو شکل داشته باشد: یا به‌صورت یک ارجاع مستقیم (Citation) در پاسخ AI – مثل وقتی که Bing Chat می‌گوید «بر اساس سایت X...» و لینک می‌دهد – یا به‌صورت بی‌نام اما درون‌متنی – یعنی اطلاعاتی که AI ارائه می‌دهد از محتوای شما گرفته شده ولی لزوماً نامی از شما آورده نمی‌شود. در هر دو حالت، اگر GEO را نادیده بگیریم ممکن است حتی با داشتن محتوای خوب، جایی در دنیای پاسخ‌های AI نداشته باشیم.

به طور خلاصه:

• در SEO کلاسیک: اگر صفحه شما در نتایج گوگل رتبه نگرفت، بخش بزرگی از کاربران از وجود شما مطلع نمی‌شدند.

• در GEO: اگر محتوای شما در پاسخ‌های تولیدی AI لحاظ نشود یا منبع آن ذکر نگردد، کاربران ممکن است پاسخ سوالشان را بگیرند بی‌آنکه هرگز به سایت شما برسند یا برند شما را ببینند.

از این منظر GEO حتی یک گام جلوتر از AEO است. AEO عمدتاً به نمایش پاسخ مستقیم با ذکر منبع می‌اندیشد (مثلاً حضور در یک فیچر اسنیپت یا پاسخ دستیار صوتی که نام سایت شما را اعلام می‌کند یا لینک می‌دهد). اما در دنیای GEO، مدل‌های مولد ممکن است پاسخ را به زبان خودشان بازگو کنند و شاید تنها در انتها لیستی از منابع (آن هم نه همیشه) بیاورند. بنابراین GEO باید دغدغه «ذکر شدن یا دیده شدن محتوای شما حتی در غیاب لینک مستقیم» را هم داشته باشد.

GEO: پارادایم متفاوت یا ادامه مسیر؟

متخصصان دیدگاه‌های مختلفی دارند. برخی می‌گویند GEO در کنار AEO یک تحول اساسی در هدف‌های سئو ایجاد کرده است، چرا که معیار کلاسیک رتبه و کلیک را کنار می‌گذارد و تمرکز را بر جلب نظر الگوریتم‌های AI می‌گذارد. این قطعاً یک تغییر پارادایم در تفکر است. اما از سوی دیگر، می‌توان GEO را بخشی از تکامل طبیعی سئو دید: موتورهای جستجو همیشه تغییر کرده‌اند و سئوکاران هم راهی برای بهینه‌سازی پیدا کرده‌اند.

اکنون نیز GEO را نباید در تضاد با SEO دید، بلکه در کنار آن. طبق گزارشی، فعالان صنعت به این نتیجه رسیده‌اند که SEO سنتی، AEO و GEO سه ضلع یک استراتژی واحد هستند و نباید آن‌ها را رویکردهایی رقیب یا مجزا پنداشت. شما می‌توانید همزمان محتوای خود را برای گوگل کلاسیک بهینه کنید، برای پاسخ مستقیم (AEO) آماده کنید و برای حضور در خروجی مدل‌های مولد (GEO) نیز تقویت نمایید.

بنابراین بهتر است GEO را بعد تازه‌ای در بهینه‌سازی بدانیم نه یک مسیر کاملاً گسسته. شرکت‌ها و سایت‌هایی که جلوتر این موضوع را درک کرده‌اند، اکنون GEO را جزئی استاندارد از استراتژی دیجیتال مارکتینگ خود کرده‌اند. به عنوان مثال، از اوایل ۲۰۲۴ سرویس‌ها و ابزارهای ویژه‌ای برای GEO به بازار آمدند (از ابزارهای پایش نام برده تا سرویس‌های مشاوره) که نشان می‌دهد این مفهوم جای خود را باز کرده است. در کل، GEO بیش از آنکه نفی‌کننده سئو باشد، تکمیل‌کننده سئو در عصر AI است.

راهکارها و تاکتیک‌های GEO برای انطباق

برای اینکه محتوای شما در پاسخ‌های مولد AI حضور پررنگی داشته باشد، اقدامات زیر مفید است:

• محتوای خود را کاملاً شفاف و ساخت‌یافته کنید: مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات از متن بسیار توانا هستند، اما اولویت آن‌ها متونی است که ساختار منسجم و وضوح بالایی داشته باشد. برای مثال، استفاده از پاراگراف‌های کوتاه، تیترهای معنی‌دار، جدول‌ها یا bulletها می‌تواند فهم محتوا را برای AI تسهیل کند. هر پاراگراف را حول یک ایده‌ی مشخص نگه دارید تا اگر مدل AI به دنبال پاسخ بخشی از سوال است، بتواند به راحتی آن را از متن شما پیدا و کپی کند. این شبیه همان بهینه‌سازی برای Featured Snippet است که قبلاً در SEO انجام می‌دادیم، اما اکنون با این تفاوت که snippet ممکن است توسط خود AI ساخته شود.

• تمرکز بر جامعیت و عمق محتوا (Context): موتورهای مولد هنگام پاسخ دادن شاید یک منبع واحد را نقل نکنند، بلکه از دانش تلفیقی خود استفاده کنند. اگر می‌خواهید بخشی از این دانش تلفیقی باشید، لازم است محتوایتان در زمینه‌های مرتبط حضور داشته باشد. این یعنی به‌جای مقالات پراکنده، یک خوشه محتوایی منسجم پیرامون موضوعات حوزه کاری خود ایجاد کنید. هر موضوع را با جزئیات کافی پوشش دهید و به جنبه‌های مختلف آن بپردازید. مدل‌های AI هنگام تولید پاسخ، نوعی «جمع‌بندی» می‌کنند – اگر محتوای شما چند جنبه از پرسش را پوشش داده باشد، احتمال بیشتری دارد که بخش‌هایی از آن در پاسخ مدل بیاید.

• بافت معنایی (Semantic Context) مهم است: LLMها محتوا را بر اساس شباهت معنایی سازمان‌دهی می‌کنند. سعی کنید در متون خود مرتباً به مفاهیم مرتبط کنار هم اشاره کنید تا در بردارهای زبانی مدل، برند و محتوای شما در ارتباط تنگاتنگ با موضوعات کلیدی قرار گیرد. به قول یک متخصص، «هرچه نام برند شما در زمینه‌های مرتبط بیشتری ظاهر شود، حضور معنایی آن در فضای مدل‌های AI پررنگ‌تر خواهد شد».

• قابلیت استنادپذیری را افزایش دهید: برخی از مدل‌های مولد (مثلاً بینگ‌چت یا گوگل) منابع پاسخ را نیز ذکر می‌کنند. برای اینکه محتوای شما انتخاب شود، باید دلیلی به مدل بدهید که به شما ارجاع دهد. یکی از راه‌ها این است که محتوای شما حاوی اطلاعاتی باشد که AI نتواند به سادگی در خود پاسخ خلاصه‌اش کند و نیاز ببیند که منبع را معرفی کند. به عنوان مثال، اطلاعات بسیار تازه و به‌روز (که شاید مدل در داده‌های آموزشی قدیمی خود نداشته باشد) یا داده‌های آماری و تحقیقات اختصاصی (که AI برای اطمینان شاید ترجیح دهد منبع آن ذکر شود) می‌توانند چنین نقشی داشته باشند. یا تولید محتوای چندرسانه‌ای منحصر‌بفرد (ویدئو، اینفوگرافیک) که AI در پاسخ متنی‌اش نمی‌تواند بازسازی‌شان کند، کاربر را مجاب می‌کند روی لینک شما کلیک کند.

• محتوایی تولید کنید که مدل برای کامل کردن جواب، به ذکر منبع آن نیاز پیدا کند: طبق یک مطالعه، محتوایی با دستورالعمل‌های گام‌به‌گام مفصل، یا تحقیقات داده‌محور همراه با تصاویر و نمودار بیشتر احتمال دارد که AI به جای خلاصه کردن کامل آن، کاربر را به منبع اصلی هدایت کند.

• رصد و پایش الگوریتم‌های مولد: درست همان‌طور که سئوکاران سال‌ها تغییرات الگوریتم‌های گوگل را دنبال می‌کردند، اکنون باید رفتار و اولویت‌های مدل‌های مولد را زیر نظر بگیرند. هر پلتفرم AI ممکن است در انتخاب منابع متفاوت عمل کند. مثلاً مشاهده شده که Google SGE تقریباً همیشه اگر منبعی در نتایج ارگانیک رتبه بالا نداشته باشد، در پاسخ خود ذکر نمی‌کند. یا Bing Chat تمایل دارد پاسخ‌های تخصصی را از سایت‌های معتبر تخصصی بگیرد نه وبلاگ‌های عمومی. آگاهی از این تمایلات به شما کمک می‌کند استراتژی GEO خود را متناسب با هر پلتفرم تنظیم کنید.

• اقدام عملی برای رصد: می‌توان از ابزارهای جدیدی که برای پایش «سهم حضور در پاسخ‌های AI» طراحی شده‌اند استفاده کرد (برخی ابزارها مثلاً رصد می‌کنند که در ۱۰۰ پرسش مرتبط با حوزه شما، چه وب‌سایت‌هایی بیشتر به عنوان منبع توسط AI معرفی می‌شوند). اگر چنین ابزاری در دسترس نیست، می‌توانید دستی هم ارزیابی کنید؛ چندین پرسش کلیدی را در ChatGPT یا Bing Chat بپرسید و ببینید آیا نامی از برند یا سایت شما می‌آورد. همچنین اخبار مربوط به تغییرات مدل‌های زبانی (مثل آپدیت‌های GPT-4 یا معرفی مدل‌های جدید مانند Claude یا Gemini) را دنبال کنید زیرا هر تغییر ممکن است در شیوه پاسخ‌دهی و استناد آن‌ها تأثیر بگذارد.

• Schema و داده‌های فنی ویژه AI: گرچه هنوز استاندارد خاصی فراتر از اسکیماهای معمول برای GEO مطرح نشده، اما بد نیست از نشانه‌گذاری‌های موجود حداکثر استفاده را ببرید و در صورت معرفی استانداردهای جدید، سریعا آن‌ها را به‌کار گیرید. برای مثال، استفاده از اسکیما FAQ در صفحه‌ای که پرسش‌های متداول حوزه شما را پاسخ داده، می‌تواند آن صفحه را هم در فیچر اسنیپت‌های گوگل و هم در دیتابیس داخلی LLMها به عنوان صفحه‌ای با ساختار پرسش‌وپاسخ برجسته کند. یا نشانه‌گذاری Article با ذکر نویسنده و تاریخ می‌تواند به مدل کمک کند تشخیص دهد محتوای شما یک مقاله تحلیلی با نویسنده متخصص است (که برای سنجش اعتبار مفید است).

• آمادگی برای آینده: برخی کارشناسان حتی پیشنهاد کرده‌اند که در آینده ممکن است متادیتاهای اختصاصی برای AI رایج شود – مثلاً تگ‌هایی که نشان دهد «این بخش را حتما با ذکر منبع نقل کن» یا «این یک نتیجه تجربی است». هر چند چنین ابزاری فعلاً استاندارد نشده، اما آماده باشید که تغییرات تکنیکی جدید را سریعا در سایت خود پیاده کنید تا از رقبا عقب نمانید.

شواهد اهمیت و کارایی GEO

نخستین مطالعات رسمی درباره GEO نتایج جالبی ارائه کرده‌اند. همان‌طور که اشاره شد، مقاله اولیه‌ی معرفی GEO در سال ۲۰۲۳ یک دیتاست بنچمارک (GEO-Bench) شامل ۱۰هزار پرسش طراحی کرد تا تکنیک‌های GEO را به‌طور تجربی بسنجد. نتایج آن پژوهش نشان داد که برخی روش‌های بهینه‌سازی (مثل استفاده از FAQهای ساخت‌یافته، به‌روزرسانی مرتب محتوا، و ذکر منابع درون‌متنی) به طور معناداری شانس اینکه منبعی در پاسخ‌های مولد AI گنجانده شود را افزایش می‌دهد. این یافته از لحاظ آماری تایید کرد که GEO یک حوزه متمایز (هرچند مرتبط) با SEO است و می‌توان با اقدامات مشخص، حضور در پاسخ‌های AI را تقویت کرد.

در صنعت نیز شواهدی هست: بسیاری از شرکت‌ها در سال ۲۰۲۴ به بعد شروع به استخدام متخصصانی با عنوان AI Search Optimizer یا GEO Specialist کردند که نشان‌دهنده‌ی اهمیت این موضوع در عمل است. همچنین آمارها نشان می‌دهد اگرچه هنوز ۵۳٪ ترافیک وب از جستجوی ارگانیک کلاسیک می‌آید، حدود ۵۸٪ از کل پرسش‌های آنلاین اکنون به شکل مکالمه‌ای (و عمدتاً در بسترهای AI) مطرح می‌شوند. این شکاف بین منبع ترافیک و نحوه پرسش کاربران زنگ خطری است که اگر محتوای خود را با روند پرسش‌های مکالمه‌ای وفق ندهیم، ممکن است ترافیک بالقوه زیادی را از دست بدهیم.

در مجموع، هرچند GEO یک مفهوم نوپا است، هم داده‌های پژوهشی و هم روندهای بازار، حکایت از اثربخشی و ضرورت آن دارند. برندهایی که زودتر استراتژی GEO را جدی گرفته‌اند، اکنون در چشم‌انداز جستجوی AI، جلوتر از رقبا دیده می‌شوند.

ارتباط GEO با سیستم‌های هوش مصنوعی، Answer Engineها و LLMها

GEO ذاتاً پیرامون تعامل با سیستم‌های مبتنی بر AI شکل گرفته است. اگر AEO را بهینه‌سازی برای پاسخ‌گوهای نسبتاً ساده (مانند پاسخ‌های کوتاه صوتی یا یک باکسSnippet) بدانیم، GEO مستقیماً معطوف به سروکار داشتن با مدل‌های زبان بزرگ است. در GEO باید درک کنیم که یک LLM (مثل GPT-4) چگونه پاسخ را تولید می‌کند و از چه منابعی بهره می‌گیرد.

مثلاً این واقعیت که LLMها اساساً فهرستی از URLها را ایندکس نمی‌کنند بلکه یک بردار معنایی از کل دانش وب می‌سازند، به ما می‌گوید برای نفوذ در خروجی آن‌ها باید حضور معنایی و محتوایی قوی در وب داشته باشیم. GEO تا حدی روان‌شناسی یک هوش مصنوعی مولد را مطالعه می‌کند: چه نوع محتوایی را قابل اعتماد می‌داند؟ چه سیگنال‌هایی باعث می‌شود عباراتی از متن من را عیناً نقل کند؟ و حتی فراتر: آیا برند من در «ذهن» این مدل جایی دارد یا خیر؟

بنابراین ارتباط GEO با LLM بسیار نزدیک است – در واقع GEO یعنی سئو برای موتور جستجویی که خود یک AI است. لازم به ذکر است که اصطلاحات دیگری هم‌ارز GEO بعضاً استفاده می‌شوند: مثلاً AI SEO یا LLMO (Large Language Model Optimization). همه این‌ها ناظر بر یک مفهوم‌اند: بهینه‌سازی برای دیده‌شدن در نتایج حاصل از موتورهای دارای AI مولد.

شاید بهتر باشد GEO را در پیوستار تاریخی سئو این‌گونه ببینیم: زمانی سئو برای موتورهای ساده متنی (مثل یاهوی دهه ۹۰)، سپس موتورهای مبتنی بر لینک (گوگل کلاسیک)، بعد موتورهای پاسخ مستقیم (دستیارهای صوتی و snippetها) و اکنون موتورهای مولد (مانند چت‌بات‌ها و SGE). در هر مرحله ما در حال تعامل با یک «مغز مصنوعی» پیچیده‌تر برای جلب توجه آن بوده‌ایم. GEO جدیدترین حلقه از این زنجیره است که مستقیماً با مغزهای مصنوعی خلاق سر و کار دارد.

بهینه‌سازی هوش مصنوعی (AI Optimization – AIO) چیست؟

مفهوم AIO و دلیل شکل‌گیری

AI Optimization یا AIO مفهومی است که در پی خیزش همه‌جانبه‌ی هوش مصنوعی در دنیای وب مطرح شد. برخلاف AEO و GEO که مستقیماً بر محتوای وب‌سایت تمرکز دارند، AIO بیش از هر چیز معطوف به برند و حضور کلی شما در اکوسیستم هوش مصنوعی است. به عبارت دیگر، AIO یعنی اطمینان یابید هوش مصنوعی‌ها (از چت‌بات‌ها گرفته تا موتورهای توصیه‌گر) برند شما را می‌شناسند، درست معرفی می‌کنند و به مخاطبان پیشنهاد می‌دهند.

اگر بخواهیم تفاوت GEO و AIO را خیلی ساده بیان کنیم: GEO تلاش می‌کند محتوای شما به عنوان منبع پاسخ‌های AI ذکر شود، AIO تلاش می‌کند خودِ برند یا محصول شما بخشی از پاسخ و راه‌حل ارائه‌شده توسط AI باشد.

برای مثال در یک گفت‌وگوی ChatGPT، اگر کاربر بپرسد «یک کفش راحت برای پیاده‌روی معرفی کن»، AIO یعنی برند کفش شما طوری بهینه شده باشد که ChatGPT در پاسخ خود نام آن را به عنوان یکی از پیشنهادها ذکر کند. این فراتر از صرفاً نقل قول کردن یک مقاله از سایت شماست – این به معنی حضور فعال برند در خروجی AI* است.

چنین حضوری تنها وقتی ممکن می‌شود که هوش مصنوعی از قبل درباره برند شما «دانشی» داشته باشد و شما را به عنوان بخشی از گزینه‌های قابل طرح بشناسد. مفهوم AIO دقیقاً به همین خاطر به وجود آمد: در دورانی که هوش مصنوعی به واسطه اصلی تعامل کاربر با اطلاعات بدل می‌شود، برندها نباید اجازه دهند که فقط به خاطر نبودن در نتایج سنتی، از دید AI محو شوند.

این تحول را برخی متخصصان “Shifting from SEO to AIO” نامیده‌اند، یعنی حرکت از صرف بهینه‌سازی برای موتورهای جستجو به سمت بهینه‌سازی برای هوش‌های مصنوعی. تاکید می‌شود که AIO جایگزین SEO نیست بلکه تکامل آن است؛ زیرا هنوز هم بهینه‌سازی فنی و محتوایی اهمیت دارد، اما علاوه بر آن باید به فکر آموزش غیرمستقیم AI درباره برندمان نیز باشیم.

چه نیازی را پاسخ می‌دهد؟

نیاز اصلی که AIO پوشش می‌دهد این است: دیده‌شدن برند و محصولات در جریان‌هایی که دیگر صرفاً از طریق وب‌سایت ما کنترل نمی‌شوند. در روش‌های کلاسیک بازاریابی دیجیتال، اگر سئوی شما قوی بود و کاربر را به سایت می‌آوردید، آنجا می‌توانستید با UX مناسب و محتوا، او را قانع کنید. اما حالا ممکن است کاربر اصلاً به سایت شما نیاید، بلکه یک AI به جای شما با او صحبت کند.

برای مثال، کاربران از چت‌بات‌های AI درباره توصیه خرید سؤال می‌کنند («کدام گوشی هوشمند ارزش خرید دارد؟») یا حتی مستقیماً خرید می‌کنند (پلتفرم‌های خرید مبتنی بر AI). در چنین مواردی، اگر اطلاعات برند و مزیت‌های شما در پایگاه دانش AI وجود نداشته باشد، طبعاً AI شما را توصیه نخواهد کرد.

AIO این خلأ را پر می‌کند: با AIO شما به AI «یاد می‌دهید» که برندتان کیست، چه می‌کند، چه ارزشی دارد و در چه مواقعی باید آن را پیشنهاد بدهد. به بیان دیگر، AIO بر بهینه‌سازی حضور برند در داده‌های ورودی و دانش پس‌زمینه AIها تمرکز دارد. این شامل اطمینان از صحیح و به‌روز بودن اطلاعات کسب‌وکار در تمام پلتفرم‌های داده (مانند ویکی‌پدیا، Google Knowledge Graph، بانک‌های اطلاعاتی و ...) و همچنین تبدیل شدن به یک نام پرتکرار در محتوای آنلاین مرتبط است.

نیاز جدیدی که AIO برطرف می‌کند این است که برند شما از یک موجودیت منفعل، به یک موجودیت فعّال در مکالمات AI تبدیل شود. برای نمونه، اگر قبلاً استراتژی شما صرفاً تولید محتوا در بلاگ شرکت بود، حالا باید فکر کنید چگونه نام شرکت شما می‌تواند در منابع ثالث (اخبار، شبکه‌های اجتماعی، فروم‌ها، و غیره) مطرح شود تا AIها آن را ببینند و یاد بگیرند.

تفاوت AIO با سئوی سنتی

سئوی سنتی عمدتاً معطوف سایت شما و صفحات آن بود – مثلاً مطمئن می‌شدید عنوان‌ها و متا تگ‌ها بهینه‌اند، سایت ایندکس می‌شود، لینک‌سازی خوبی دارید و غیره. در AIO، تمرکز از «سایت» به سمت «برند به عنوان یک کل» می‌رود. شاید بتوان گفت AIO ترکیبی از SEO، بازاریابی محتوا و روابط‌عمومی دیجیتال (Digital PR) است. شما تلاش می‌کنید سیگنال‌هایی به دنیای AI بدهید که برند من در فلان موضوع، راه‌حل شناخته‌شده‌ای است.

برای این کار ممکن است به تاکتیک‌هایی متوسل شوید که در سئو سنتی مستقیماً موضوع بحث نبودند: مثلاً انتشار اخبار و مقالات در رسانه‌های معتبر (تا برند شما در وب به‌عنوان یک منبع معتبر ذکر شود) یا مشارکت در گفتگوهای آنلاین (مثل پاسخ دادن به سؤالات در فروم‌های تخصصی یا پلتفرم Reddit با نام برند) تا در داده‌های متنی موجود برای AI، نام شما تداعی‌گر یک موضوع خاص شود.

بنابراین تفاوت کلیدی این است که اگر SEO = بهینه‌سازی وب‌سایت برای موتور جستجو باشد، AIO = بهینه‌سازی شناخت AI از برند برای الگوریتم‌های پیشنهاددهنده. Ann Smarty این تفاوت را این‌طور خلاصه می‌کند: «GEO یعنی محتوایت در پاسخ AI ارجاع داده شود، AIO یعنی برندت خودش جزئی از پاسخ AI باشد».

همچنین از منظر پارادایم، AIO درک ما را از مخاطب هدف گسترده‌تر می‌کند: در SEO ما انسان جستجوگر را مخاطب نهایی می‌دیدیم، در AIO ما علاوه بر انسان، AI را هم نوعی مخاطب میانجی در نظر می‌گیریم که باید آن را متقاعد کنیم تا انسان را به سمت ما هدایت کند. به بیان شاید عجیب اما واقعی، در AIO «مشتری» ما ابتدا الگوریتم است تا از طریق آن به مشتری حقیقی برسیم. البته این موضوع کاملاً جدید نیست؛ در SEO هم ما همیشه باید ابتدا موتور جستجو (گوگل) را راضی می‌کردیم تا به کاربر دست یابیم. تفاوت در این است که اکنون موتور جستجو هوشمندتر و مستقل‌تر شده و خودش تصمیماتی شبیه یک مشاور یا کارشناس می‌گیرد. پس AIO چارچوبی برای مطمئن شدن از این است که این مشاور هوشمند، ما را می‌شناسد و توصیه می‌کند.

AIO: ادامه سئو یا رویکردی متفاوت؟

بیشتر صاحب‌نظران معتقدند AIO ادامه مسیر تکامل سئو است، نه نقطه انحراف. دلایل مختلفی برای این نظر وجود دارد: اول اینکه بسیاری از تاکتیک‌های AIO جدید نیستند و قبلاً هم بخشی از کار سئوکاران بوده‌اند (مثلاً ساختن حضور برند در وب از طریق انتشار مهمان یا لینک‌سازی در سایت‌های خبری). تفاوت در هدفگذاری و شیوه اندازه‌گیری موفقیت است.

دوم اینکه موتورهای جستجوی سنتی هم در حال تغییر به سمت AI هستند – مثلاً خود گوگل در نتایج AI Mode تقریباً همیشه به نتایج ارگانیک برتر اتکا می‌کند. بنابراین هنوز داشتن SEO قوی پیش‌نیاز حضور در AI است. در نتیجه بهتر است به جای تقابل SEO و AIO، آن‌ها را ابتکاراتی مکمل ببینیم.

دیدگاهی که برخی مطرح می‌کنند این است که: «SEO می‌تواند مخفف Search Experience Optimization هم باشد» که SXO نام دارد (در بخش بعد خواهد آمد) و در دل آن، AEO، GEO و AIO همه زیربخش‌هایی هستند. به عبارت دیگر، ما همچنان درباره هنر دیده‌شدن در جستجو حرف می‌زنیم، فقط «جستجو» اکنون ابعاد تازه‌ای یافته است.

البته از جنبه تاکتیکی، AIO نیاز به مهارت‌ها و همکاری‌های فرابخشی هم دارد (مثلاً تیم روابط‌عمومی یا برندینگ در اینجا نقشی اساسی دارند). اما روح کلی ماجرا امتداد همان هدف است: افزایش قابلیت کشف (Discoverability) و قابلیت پیشنهاد (Recommendability) کسب‌وکار توسط سیستم‌های اطلاعاتی. Forbes در یکی از مقالات خود اشاره کرد که «AIO جایگزین SEO نیست – بلکه تکامل‌یافته آن است».

راهبردها و اقدامات عملی برای AIO

برای پیاده‌سازی AIO موفق، باید روی دو محور کار کنید: پررنگ کردن حضور برند در محتوای آنلاین مرتبط، و رسیدن به یک هویت و درک شفاف از برند در ذهن AIها. اقدامات زیر به این اهداف کمک می‌کنند:

• تعریف روشن ارزش برند و تثبیت آن در وب: اولین گام این است که دقیقاً مشخص کنید برند شما چه ارزش یا راه‌حلی را ارائه می‌دهد و این پیام را به صورت یکدست در همه محتواها منعکس کنید. برای AI، اهمیت دارد که برند شما با یک سری مفاهیم مشخص گره خورده باشد. اگر در جاهای مختلف هر بار خود را به شکل متفاوتی معرفی کنید یا حوزه‌های پراکنده‌ای را هدف بگیرید، مدل زبانی دچار سردرگمی می‌شود و برند شما در هیچ زمینه‌ای وزن معنایی پیدا نخواهد کرد. به عنوان مثال، اگر شرکت شما همزمان خدمات طراحی سایت، سئو، برنامه‌نویسی، تولید محتوا و دیجیتال مارکتینگ ارائه می‌دهد، شاید از دید تجاری خوب باشد، اما از منظر AI برند شما گسترده و نامشخص جلوه می‌کند. در مقابل، برندی که به طور مستمر روی یک نیاز یا مشکل خاص تأکید دارد (مثلاً «ابزار مدیریت پروژه برای استارتاپ‌ها») احتمال بیشتری دارد که در پاسخ یک AI وقتی آن مشکل مطرح می‌شود نامش بالا بیاید. پس تمایز و حوزه تمرکز برند را دقیق تعیین کنید و در تمام محتواهای خود (سایت، شبکه‌های اجتماعی، وایت‌پیپرها، پروفایل‌ها و ...) بر آن تأکید نمایید.

• تقویت حضور معنایی برند در داده‌های AI: مدلی چون GPT-4 بر اساس دفعات و زمینه‌های تکرار یک نام در دیتای آموزش خود یاد می‌گیرد که آن نام چقدر مهم است و به چه چیزی ربط دارد. بنابراین راهبرد AIO حکم می‌کند که نام برند شما در هر جایی که امکان دارد و مرتبط است ذکر شود. چند روش عملی:

  • انتشار رپورتاژها و مقالات: در سایت‌های معتبر صنعتی یا خبری که درباره شما یا به نقل از شما صحبت می‌کنند. این کار هم اعتبار انسانی شما را بالا می‌برد و هم مهم‌تر برای AIO، باعث می‌شود AIها طی خزش وب به این ذکرها برسند. مدل‌های زبانی منابعی مثل مقالات خبری، ویکی‌پدیا، نشریات تخصصی را وزن‌دهی بیشتری می‌کنند (چون عموماً قابل اعتمادترند). داشتن نام برند در این منابع، حضور شما در حافظه AI را تضمین می‌کند. حتی اگر ممکن است صفحه ویکی‌پدیا برای شرکت خود بسازید یا در ویکی‌های مرتبط مشارکت کنید.

  • تعامل در شبکه‌های اجتماعی و انجمن‌ها: باور کنید یا نه، محتوای بسیاری از شبکه‌های اجتماعی و فروم‌ها وارد دیتاست‌های مدل‌های AI می‌شود (مثلاً محتوای عمومی توییتر، Reddit و ... بخش قابل توجهی از داده آموزشی GPT بوده‌اند). اگر متخصصان شرکت شما به سوالات در StackExchange یا Reddit با ذکر نام برند پاسخ دهند، یا در لینکدین مقالات تاثیرگذار منتشر کنید، همه اینها ردپای برند شما در فضای آنلاین را افزایش می‌دهد. مدل زبانی متوجه می‌شود که برند شما توسط افراد مختلف در بحث‌های مرتبط به موضوعات تخصصی ذکر می‌شود.

  • تولید محتوای دانش‌محور (Thought Leadership): انتشار گزارش‌ها، آمار و تحقیقات منحصربه‌فرد تحت نام برند شما دو سود دارد: هم لینک و ارجاعات از سوی سایت‌های دیگر می‌گیرید (که SEO سنتی را بهبود می‌دهد)، هم AIها هنگام یادگیری زبان به این اطلاعات برمی‌خورند و برند شما را با آن دانش گره می‌زنند.

• پایش و سنجش سهم صدای برند در AI: همان‌طور که در بازاریابی سنتی ما سهم صدای برند در بازار یا شبکه‌های اجتماعی را می‌سنجیم، در AIO نیز باید سهم برند در پاسخ‌های AI را رصد کنیم. برخی ابزارهای جدید (یا خدمات مشاوره AIO) این کار را انجام می‌دهند. برای مثال، ابزاری که دفعات و جایگاه ذکر نام برند شما را در نتایج حاصل از ChatGPT، Bing، Bard و ... پایش کند می‌تواند مفید باشد. اگر می‌بینید رقبای شما بیشتر در این فضا حضور دارند، باید علت را بیابید (آیا محتوایشان ساختاری دارد که AI ترجیح می‌دهد؟ آیا داده‌های منتشرشده توسط آن‌ها بیشتر بوده؟ و ...). حتی بدون ابزار، می‌توانید هر چند وقت یک‌بار سوالاتی را که فکر می‌کنید باید منجر به توصیه محصول/خدمت شما شود، از چند AI بپرسید و پاسخ‌ها را بررسی کنید. مثلاً اگر یک شرکت گردشگری هستید، از AI بپرسید «تور مسافرتی مطمئن برای اروپا معرفی کن» – اگر نامی از شما نبود، AIO شما جای کار دارد! در مقابل، اگر برند خود را مکرراً مشاهده کردید، نشان از موفقیت تلاش‌هایتان است.

• بهبود نمایه‌های دانش آنلاین: اطمینان حاصل کنید اطلاعات کسب‌وکار شما در تمام منابع دانش پایه صحیح و کامل است. این شامل Google Knowledge Panel، Google My Business، Microsoft Bing Places، Wikipedia، Wikidata، صفحات Bio اعضای کلیدی تیم و ... می‌شود. چرا که AIها برای دانستن حقایق اساسی (سال تأسیس، حوزه فعالیت، افتخارات، شعار و ...) معمولاً به همین پایگاه‌ها نگاه می‌کنند. اگر AI اطلاعات نادرستی از شما عرضه می‌کند (مثلاً اسم مدیرعامل یا قیمت محصول)، سریعاً آن را در منابع اصلی اصلاح کنید.

• اعتمادسازی و اعتماد (Trust) را فراموش نکنید: هرچند AIO عمدتاً روی حضور برند در داده‌ها تمرکز دارد، اما کیفیت این حضور نیز مهم است. برند شما اگر با سیگنال‌های منفی همراه باشد (مثلاً نظرات کاربران بسیار بد یا اخبار منفی متعدد) طبیعتاً AI با احتیاط بیشتری آن را توصیه می‌کند. پس تلاش کنید بازخورد مشتریان را نیز در وب بهبود دهید – چون این هم بخشی از داده ورودی AI است. برای مثال، به نظرات (Reviews) محصولاتتان در سایت‌های مختلف توجه کنید. یا اگر اشتباهی رخ داده که خبرساز شده، برای رفع اثر آن محتوا تولید کنید (Press Release یا مقاله وبلاگی درباره اقدامات اصلاحی). در اصل، AIO یک جنبه مدیریت شهرت آنلاین (ORM) هم دارد: هرچه محتوای مثبت و مفید پیرامون برند شما بیشتر باشد، تصویر AI از شما مثبت‌تر خواهد بود.

شواهد و نتایج بهتر با AIO

AIO حوزه‌ای است که هنوز در حال شکل‌گیری است، اما برخی شواهد نشان از تأثیر ملموس آن دارند. برای مثال طبق تحلیل‌های Ann Smarty، مدل‌های هوش مصنوعی تمایل دارند برندهایی را که به طور مداوم در زمینه‌های مسئله-راه‌حل ظاهر می‌شوند پیشنهاد دهند. یعنی اگر برند الف بارها در متن‌های مرتبط با «مشکل X و راه‌حل آن» حضور داشته باشد و برند ب کمتر، احتمال اینکه AI برند الف را در جواب کاربر مطرح کند بیشتر است.

همچنین او اشاره می‌کند که برندی که پیشنهاد ارزش مشخص و واضحی دارد (حتی اگر میزان محتوایش کمتر باشد) بیش از برندی با پیام‌های متنوع و پراکنده در پاسخ‌های AI ظاهر می‌شود. این ادعا را می‌توان با تست نیز تا حدی دید: مثلاً ChatGPT در توصیه ابزارهای مدیریت پروژه معمولاً Asana یا Trello را نام می‌برد، چون این برندها هویت روشنی به عنوان ابزار مدیریت پروژه دارند؛ در حالی که ممکن است ابزارهایی با کارکرد مشابه اما برندینگ چندمنظوره کمتر مطرح شوند.

از منظر کمی، هنوز «معیار استانداردی» برای سنجش AIO تعریف نشده (چون مثلاً گوگل هنوز آنالیتیکسی ارائه نداده که بفهمیم چندبار در پاسخ AI بودیم). اما شرکت‌های مشاوره گزارش می‌دهند سازمان‌هایی که روی محتوای برند در رسانه‌های معتبر سرمایه‌گذاری کرده‌اند، بعد از چند ماه حضور برندشان را در توصیه‌های AI مشاهده کرده‌اند.

همچنین عدم توجه به AIO در نقطه مقابل می‌تواند زیان‌بار باشد؛ یک مثال واقعی: در اواخر ۲۰۲۴ کاربری گزارش کرده بود که ChatGPT برای پرسشی درباره “نرم‌افزارهای امنیت سایبری” برند شرکت او (که در SEO سنتی رتبه خوبی داشت) را ذکر نمی‌کند. مشکل پس از بررسی مشخص شد که این برند حضور محتوایی بسیار کمی در وب فراتر از سایت خودش دارد و AI عملاً آن را نمی‌شناسد.

بنابراین می‌توان گفت شواهد اصلی حامی AIO در حال حاضر کیفی و استنتاجی هستند: هر جا برندها سهم محتوای بیشتری در وب داشته‌اند، در خروجی AIها نیز سهم بیشتری دارند. این قطعاً باید با تحقیقات آماری بیشتری تایید شود، ولی روند عمومی رشد بازاریابی مبتنی بر AI (AI-driven marketing) نشان می‌دهد که شرکت‌ها بودجه و توجه قابل توجهی به این بخش معطوف کرده‌اند.

رابطه AIO با سیستم‌های AI، Answer Engineها و LLMها

AIO کاملاً در مورد رابطه با AI است. می‌توان گفت در بین چهار مفهوم مورد بحث، AIO مستقیم‌ترین تعامل را با خودِ مدل‌های هوش مصنوعی دارد. چون به جای تمرکز بر رتبه یا محتوا، بر چگونگی ادراک و بیان AI از کسب‌وکار شما متمرکز است. AIO فرض می‌گیرد که مدل‌های زبانی مانند موجوداتی دارای دانش (knowledge) هستند و ما باید خود را وارد این دانش کنیم.

در عمل این یعنی AIO ترکیبی از تاکتیک‌های مختلف برای خوراک‌دهی به AI است: از تغذیه داده‌های ساخت‌یافته (مثل marking up اطلاعات کسب‌وکار به طوری که در Graphهای دانش قرار گیرد) گرفته تا مشارکت در محتوای تولیدشده توسط کاربر (UGC) که مدل‌ها از آن یاد می‌گیرند.

یک نکته مهم: مدل‌های AI URLها یا وب به شکل سنتی را «خزش زنده» نمی‌کنند (حداقل تاکنون)، بلکه بر روی داده‌های آموزش‌یافته دوره‌ای تکیه دارند. مثلاً نسخه‌های فعلی ChatGPT اطلاعاتشان تا سپتامبر ۲۰۲۱ یا ۲۰۲۳ است (بسته به نسخه). بنابراین AIO باید آینده‌نگر باشد – محتوایی که امروز منتشر می‌کنید شاید ۶ ماه بعد وارد نسخه جدید مدل شود. این فاصله زمانی به این معنی است که اثر اقدامات AIO فوری نیست اما پایدار است. اگر از همین حالا برند خود را در انبوهی از داده‌های آنلاین وارد کنید، نسخه‌های بعدی مدل‌های AI (و یا آپدیت‌های مداوم آن‌ها) شما را بهتر خواهند شناخت.

همچنین AIO در ارتباط با Answer Engineها نیز قرار می‌گیرد؛ مثلاً دستیارهای صوتی امروزه برای پاسخ‌های توصیه‌ای (مانند «یک رستوران خوب نزدیک من») از ترکیب دانش محلی و دانش عمومی برندها استفاده می‌کنند. اگر رستوران شما در تمام پایگاه‌های داده محلی ثبت شده و نظرات خوبی داشته باشد (SEO محلی + AIO)، دستیار صوتی احتمالاً آن را توصیه می‌کند.

از بُعد LLMها هم، AIO همکار نزدیک GEO است؛ با این تفاوت که GEO درباره محتوا است و AIO درباره برند. در کل، AIO به ما یادآوری می‌کند که در عصر هوش مصنوعی، نه تنها صفحات وب، بلکه خود «موجودیت» کسب‌وکار ما هم نیاز به بهینه‌سازی دارد – موجودیتی که توسط AI فهمیده و معرفی می‌شود.

بهینه‌سازی تجربه جستجو (Search Experience Optimization – SXO) چیست؟

تعریف SXO

بهینه‌سازی تجربه جستجو یا Search Experience Optimization (SXO) رویکردی است که سئو (SEO) را با تجربه کاربری (UX) پیوند می‌دهد تا از لحظه‌ای که کاربر جستجو را آغاز می‌کند تا لحظه‌ای که نیازش برطرف می‌شود، بهترین و رضایت‌بخش‌ترین تجربه برای او فراهم گردد.

در حالی که SEO به‌طور سنتی روی بهینه‌سازی برای موتور جستجو تمرکز داشت، SXO مفهوم را گسترش می‌دهد و می‌گوید: موفقیت یعنی کاربر پس از کلیک بر نتیجه جستجو، تجربه خوبی در سایت شما داشته باشد و به هدفش برسد. به عبارت دیگر، SXO ترکیبی از قابلیت یافت شدن (Findability) و رضایت پس از یافتن (Satisfaction) است.

این مفهوم زمانی مطرح شد که مشخص گردید صرف آوردن کاربر به سایت کافی نیست؛ اگر کاربر سریع خارج شود یا کاری را که می‌خواهیم انجام ندهد، سئوی ما به نتیجه‌ی مطلوب نرسیده است. SXO بر این اساس تأکید می‌کند علاوه بر بهینه‌سازی برای رتبه، باید وب‌سایت را برای کاربران واقعی نیز بهینه کنیم تا تجربه‌ای عالی داشته باشند.

علت ظهور و نیاز محوری

SXO بتدریج با بلوغ فضای دیجیتال شکل گرفت. اواخر دهه ۲۰۱۰، باهوش‌تر شدن الگوریتم‌های گوگل (که قادر شدند رفتار کاربران در سایت‌ها را تا حدی در رتبه‌بندی لحاظ کنند) و همچنین اشباع شدن فضای وب از نظر محتوا، نیاز به کیفیت تجربه پررنگ‌تر شد.

دو محرک اصلی را می‌توان نام برد: ۱) نیاز کسب‌وکارها به تبدیل (Conversion)، ۲) سیگنال گرفتن موتورهای جستجو از تجربه کاربری.

• در مورد اول، خیلی از شرکت‌ها دیدند که با وجود ترافیک ارگانیک خوب، نرخ تبدیل (مثلاً خرید، ثبت‌نام، تماس و ...) پایین است. علت معمولاً طراحی ضعیف سایت، محتوای کم‌کیفیت یا عدم تطابق دقیق محتوا با نیاز کاربر بود. لذا مفهومی شکل گرفت که سئو نباید در خلأ انجام شود، بلکه باید کنار UX بنشیند تا کاربر جذب‌شده را به مشتری تبدیل کند.

• در مورد دوم، شواهدی به دست آمد که گوگل به رضایت کاربران اهمیت می‌دهد. مثلاً کاهش نرخ پرش (Bounce Rate) و افزایش زمان ماندگاری کاربر در سایت می‌توانست به بهبود رتبه کمک کند (ولو غیرمستقیم). گوگل رسماً اعلام کرد سیگنال‌هایی مثل سرعت سایت، موبایل‌فرندی و بعدها Core Web Vitals را در رتبه‌بندی درنظر می‌گیرد.

بنابراین سئوکارها متوجه شدند باید تجربه بهتری فراهم کنند تا در رقابت رتبه عقب نمانند. نتیجه‌ی این روند، شکل‌گیری SXO به عنوان یک رویکرد جامع بود که هدفش رضایت کاربر از فرآیند جستجو تا استفاده از سایت است. امروزه برخی متخصصان حتی عنوان می‌کنند اصطلاح SEO اکنون بهتر است مخفف Search Experience Optimization تلقی شود، یعنی سئو = بهینه‌سازی تجربه جستجو؛ چرا که هدف نهایی تمام تلاش‌های ما باید راضی کردن کاربر جستجوکننده باشد، نه فقط الگوریتم.

تفاوت SXO با سئوی سنتی

• در SEO سنتی: تمرکز اصلی روی عوامل بیرونی و قبل از کلیک است – یعنی بهینه‌سازی‌هایی مثل انتخاب کلمات کلیدی مناسب، متا تگ جذاب، کسب بک‌لینک، ساختار سایت برای کراول شدن و ... تا کاربر سایت ما را در صفحه نتایج ببیند و ترجیح دهد کلیک کند. اگر کاربر کلیک کرد و وارد سایت شد، وظیفه SEO کلاسیک در ظاهر تمام شده بود.

• در SXO: وظیفه ما آنجا تمام نمی‌شود؛ بلکه تازه مرحله بعدی مهم است که مطمئن شویم کاربر در سایت ما تجربه خوبی خواهد داشت و نیازش واقعاً برآورده می‌شود. SXO می‌گوید موفقیت یعنی کاربر چیزی را که به دنبالش بود به بهترین شکل در سایت شما پیدا کند و یک تعامل مثبت (مثلاً خرید، ثبت‌نام یا حتی رضایت اطلاعاتی) داشته باشد.

بنابراین SXO علاوه بر تکنیک‌های SEO، تکنیک‌های UX را هم در بر می‌گیرد. تفاوت این دو را با یک مثال می‌توان روشن کرد: فرض کنید کاربری جستجو می‌کند «خرید آنلاین کفش ورزشی». سئوی سنتی کاری می‌کرد که صفحه فروش کفش شما با آن کلمه کلیدی در نتایج بالا بیاید و کاربر را جذب کند. اما اگر سایت شما کند بود، یا طراحی گیج‌کننده‌ای داشت، یا اطلاعات کفش‌ها ناقص بود، کاربر ممکن است بلافاصله خارج شود و شاید به سراغ رقیب برود.

از منظر SXO، ما باید کل این سناریو را بهینه کنیم: یعنی نه‌تنها کاربر را بیاوریم، بلکه صفحه محصول ما باید سریع لود شود، اطلاعات کامل و قابل فهم داشته باشد، امکان فیلتر یا جستجوی راحت کفش‌ها باشد، دیدگاه مشتریان دیگر باشد، و در کل تجربه‌ای دلپذیر برای او ایجاد کند تا به خرید منجر شود.

بنابراین SXO دربرگیرنده اقداماتی مانند بهبود محتوای سایت (از نظر کیفیت و ارتباط با نیاز کاربر)، بهبود طراحی رابط کاربری، سازگاری با موبایل، بهینه‌سازی سرعت بارگذاری و حتی فرآیندهای پس از ورود کاربر (مثل ساده‌سازی مراحل خرید) است. به طور خلاصه: SEO = دیده شدن در نتایج، SXO = نتیجه‌گیری موفق از آن دیده شدن.

هر دوی اینها اکنون برای موفقیت دیجیتال ضروری‌اند. اگر فقط روی SEO تمرکز کنیم، ممکن است ترافیک بیاوریم که ثمربخش نباشد. اگر فقط روی UX داخلی تمرکز کنیم ولی کاربری نیاید، فایده‌ای ندارد. SXO تلاشی است برای پیوند این دو.

ادامه تکامل یا پارادایمی متفاوت؟

SXO را می‌توان تا حد زیادی تکامل طبیعی سئو دانست. در واقع با بالغ‌تر شدن موتورهای جستجو، آن‌ها نیز به سمت ارزیابی تجربه نهایی کاربر پیش رفته‌اند، پس سئوکاران هم ناگزیر بودند این فاکتور را وارد بازی کنند. برای مثال، گوگل در سال‌های اخیر با بروزرسانی‌های الگوریتم و ابزارهایی نظیر Page Experience Update و گزارش Core Web Vitals، رسماً اعلام کرده که تجربه کاربری بخشی از سئو است (هر چند به طور غیرمستقیم).

لذا SXO در اصل تعمیق مفهوم سئو است. اگر زمانی سئو عمدتاً یک فعالیت فنی-محتوایی بود، اکنون تبدیل به فعالیتی چندوجهی شده که جنبه‌های طراحی و روانشناسی کاربر را نیز شامل می‌شود. به همین دلیل بسیاری معتقدند SXO واژه بهتری برای رویکرد مدرن است و SEO سنتی دیگر کافی نیست.

Ahrefs – یکی از مراجع معتبر سئو – بیان کرده که تمام این تاکتیک‌های جدید (از AEO و GEO گرفته تا بهبود تجربه کاربری) را می‌توان زیر چتر SXO درک کرد، یعنی «بهینه‌سازی حضور برند برای مسیرهای جستجوی غیرخطی در پلتفرم‌های متعدد، نه فقط گوگل». این تعریف نشان می‌دهد SXO پارادایمی است که می‌گوید باید کل سفر جستجوی کاربر در اکوسیستم‌های مختلف را بهینه کرد، طوری که برند شما حضوری مفید و خوشنام در آن داشته باشد.

این قطعاً دیدگاهی وسیع‌تر از SEO سنتی است. بنابراین می‌توان SXO را هم یک پارادایم جدید در نگاه به سئو دانست (چون معیار موفقیت و گستره اقدامات را عوض می‌کند)، و هم دنباله تکامل آن (چون قدم بعدی منطقی در پاسخ به تغییرات رفتار کاربران و موتورهای جستجوست).

اقدامات ضروری برای SXO

برای پیاده‌سازی موفق SXO، باید به دو جنبه توجه کنیم: ۱) قبل از کلیک (یافت‌پذیری) و ۲) بعد از کلیک (تجربه کاربری). بخش اول، همان کارهای مرسوم SEO است (تحقیق کلمات کلیدی، بهینه‌سازی متاها، اسکیما، لینک‌سازی، حضور در فیچر اسنیپت‌ها و ...). اما بخش دوم، مجموعه‌ای از اقدامات UX و بهبود محتوا را می‌طلبد:

• ارائه محتوای ارزشمند و مرتبط: پایه‌ی یک تجربه خوب، محتوای مناسب است. مطمئن شوید صفحاتی که از طریق جستجو ترافیک می‌گیرند واقعاً پاسخگوی نیاز کاربر باشند. اگر کاربر دنبال «آموزش اکسل مقدماتی» بوده، آیا صفحه‌ای که بهینه کرده‌اید فقط کلمات کلیدی را تکرار کرده یا واقعاً یک آموزش گام‌به‌گام مفید ارائه می‌دهد؟ محتوای باکیفیت به معنی پاسخ دادن کامل به قصد کاربر، به روز بودن، قابل فهم و جذاب بودن است.

• طراحی کاربرپسند و ساده: زمانی که کاربر وارد سایت می‌شود، برداشت چند ثانیه اول بسیار مهم است. طراحی شما باید شفاف، حرفه‌ای و هدایت‌گر باشد. عناصر حواس‌پرت‌کن یا پاپ‌آپ‌های آزاردهنده را حذف کنید. منوهای سایت را ساده و قابل پیمایش کنید. کاربر باید به راحتی بفهمد کجاست و چطور به هدف بعدی‌اش برسد. یک قانون مفید SXO این است: کاربر نباید برای یافتن چیزی بیش از سه کلیک انجام دهد. اگر مثلا کاربر از گوگل وارد یک صفحه محصول شده ولی آن محصول خاص را نمی‌خواهد، با ناوبری آسان او را به محصولات مرتبط هدایت کنید.

• سرعت و سازگاری با موبایل: این مورد را شاید بارها شنیده باشید ولی در SXO بسیار کلیدی است. سایت شما باید سریع بارگذاری شود؛ هر ثانیه تأخیر می‌تواند درصد قابل توجهی از کاربران را دلزده کند. مطالعات گوگل نشان داده اگر صفحه‌ای ظرف ۳ ثانیه لود نشود، درصد زیادی از کاربران موبایلی آن را ترک می‌کنند. همین‌طور ریسپانسیو بودن طراحی برای موبایل اکنون نه فقط یک ترجیح، بلکه ضرورت است. بیش از نیمی از جستجوها از دستگاه‌های موبایل انجام می‌شود؛ اگر سایت شما در موبایل ظاهر نامناسبی داشته باشد یا المان‌ها بدرستی کار نکنند، تجربه کاربر نابود شده و حتی ممکن است گوگل در نتایج موبایلی شما را پایین‌تر نشان دهد. SXO حکم می‌کند که وب‌سایت را برای انسان‌ها روی همه دستگاه‌ها بهینه کنیم، نه فقط برای موتور جستجو.

• اعتمادسازی و اعتبار در تجربه: کاربر زمانی که از جستجو می‌آید معمولاً در مرحله تحقیق یا مقایسه است. اگر می‌خواهید او را حفظ کنید، عناصر اعتماد را در صفحه بگنجانید. این عناصر می‌تواند شامل نظرات مشتریان یا امتیازدهی, لوگوی تامین امنیت/پرداخت امن, درباره ما و راه‌های تماس واضح, نمادهای اعتماد یا مجوزها, و هر چیزی که اعتبار شما را نشان دهد باشد. برای مثال اگر کاربری دنبال یک پزشک با جستجو آمده و وارد سایت یک کلینیک شده، دیدن رزومه پزشکان، مدارج علمی، تصاویر محیط کلینیک و نظرات بیماران قبلی می‌تواند او را برای رزرو وقت مطمئن سازد. این‌ها جزو بهینه‌سازی تجربه است که از دید موتور جستجو هم پنهان نمی‌ماند (گوگل با مفهوم E-A-T و اکنون E-E-A-T دقیقاً به دنبال همین سیگنال‌های تخصص، تجربه، اعتبار و اعتماد در محتوا و سایت‌هاست).

• تعامل‌پذیری و راهنمایی کاربر: یک تجربه خوب باید کاربر را در مسیر درست هدایت کند. از فراخوان به اقدام (CTA) های واضح و مرتبط استفاده کنید. اگر هدف شما فروش است، دکمه «افزودن به سبد» را کاملاً برجسته کنید و بعد از آن مراحل خرید را ساده و مختصر نگه دارید. اگر هدف عضویت یا اشتراک است، پس از اینکه کاربر محتوای صفحه را خواند، به او یک پیشنهاد مشخص بدهید (مثلاً «برای دریافت مقالات بیشتر عضو خبرنامه شوید»). SXO به این معنی است که کاربر را بدون سردرگمی به سوی کاری که هم به نفع او و هم شماست راهنمایی کنید. همچنین به Feedback loop توجه کنید – مثلاً اگر امکانش هست، از کاربران نظرخواهی کنید (یک نظرسنجی کوچک: آیا این محتوا مفید بود؟). این کار دو سود دارد: هم به شما برای بهبود کمک می‌کند، هم کاربر احساس می‌کند ارزش نظرش را می‌دانید که خود یک تجربه مثبت است.

• استفاده از ابزارهای تحلیل تجربه: برای بهبود SXO، باید مشکلات را شناسایی کنید. ابزارهایی مثل Google Analytics و Hotjar یا Microsoft Clarity کمک می‌کنند رفتار کاربران را بررسی کنید. به نرخ پرش صفحات نگاه کنید – اگر صفحه‌ای ورودی خوبی از گوگل دارد ولی ۹۰٪ کاربران بلافاصله خارج می‌شوند، احتمالاً مشکل SXO دارد (یا محتوا با نیاز کاربر منطبق نیست، یا طراحی بد است). نقشه‌های حرارتی (Heatmap) ببینید تا بفهمید کاربران روی کدام بخش‌ها کلیک می‌کنند یا در کجاها توقف می‌کنند. شاید متوجه شوید یک دکمه یا لینک اصلاً دیده نمی‌شود چون پایین صفحه است. یا شاید فرم شما خیلی طولانی است و اکثر کاربران نصفه رها می‌کنند. با این داده‌ها می‌توانید تست‌های A/B برای بهبود انجام دهید و تجربه را بهتر و بهتر کنید. SXO یک فرآیند مستمر است؛ باید دائماً با داده‌های واقعی اصلاح شود.

شواهد تاثیر SXO بر بهبود نتایج

SXO خوشبختانه مفهومی است که پشتوانه‌های قوی تجربی دارد. تقریباً هر بهبودی در تجربه کاربری را می‌توان به بهبود در یکی از شاخص‌های موفقیت ربط داد: افزایش نرخ تبدیل، بهبود رتبه، افزایش زمان حضور کاربر، نرخ بازگشت کاربران و... به عنوان نمونه:

• افزایش نرخ تبدیل: یک مطالعه معروف توسط Amazon سال‌ها پیش نشان داد بهبود جزئی سرعت سایت می‌تواند میلیون‌ها دلار فروش اضافه بیاورد (آن‌ها محاسبه کردند هر ۱۰۰ میلی‌ثانیه کاهش در زمان پاسخ باعث ~۱٪ افزایش فروش می‌شود). شاید این اعداد برای هر کس متفاوت باشد، اما جهت‌گیری روشن است: سایت‌هایی که تجربه بهتری می‌دهند، بیشتر می‌فروشند.

• کاهش نرخ پرش: وقتی SXO رعایت شود، کاربر مدت طولانی‌تری در سایت می‌ماند چون چیزی که می‌خواست را پیدا کرده یا مشغول تعامل است. داده‌های داخلی گوگل بیانگر آن است که سایت‌های با UX بهتر نرخ پرش کمتری دارند و عموماً در رتبه‌بندی هم وضعیت بهتری می‌یابند (البته گوگل مستقیماً نرخ پرش را اعلام نکرده که معیار است، اما تجربه کاربری را به شکل کلی تأیید کرده).

• بهبود رتبه بر اثر سیگنال‌های تجربه: بعد از معرفی Core Web Vitals در سال ۲۰۲۱، بسیاری از وبمسترها گزارش کردند با بهبود این متریک‌ها (مثل LCP, FID, CLS) ترافیک ارگانیک آن‌ها رشد ملایمی داشته است – نه لزوماً به خاطر ارتقاء رتبه آنی، بلکه شاید به خاطر تعامل بهتر کاربران که خود اثرات مثبت زنجیره‌ای دارد.

• نمونه‌های موفق SXO: شرکت‌هایی نظیر آمازون و اسپاتیفای که تجربه کاربری را در مرکز استراتژی خود قرار داده‌اند مثال‌های بارزی هستند. آمازون با صفحات محصول بسیار بهینه (توضیحات کافی، پیشنهادهای مرتبط، نظرات، سوالات متداول) و فرایند خرید آسان، نرخ تبدیل فوق‌العاده‌ای کسب کرده است. اسپاتیفای با رابط کاربری ساده و الگوریتم‌های پیشنهاد هوشمند، توانسته کاربران را بیشتر در پلتفرم خود نگه دارد. این شرکت‌ها عملاً نشان داده‌اند SXO (حتی فراتر از SEO) مزیت رقابتی بزرگی است.

علاوه بر این، SXO در دنیای موتورهای پاسخ و AI نیز بی‌اثر نیست: اگر کاربری از طریق یک پاسخ AI به سایت شما هدایت شد، احتمالاً انتظارات بالایی دارد (چون AI او را به شما ارجاع داده). برآورده کردن این انتظار با یک تجربه خوب، می‌تواند کاربر را تبدیل به مشتری کند. برعکس، اگر تجربه بدی داشته باشد، شاید حتی به AI بازخورد منفی بدهد («سایت X مفید نبود») که در طولانی‌مدت ممکن است روی پیشنهادات AI هم اثر بگذارد. بنابراین SXO حلقه مکملی است حتی برای تلاش‌های AEO/GEO/AIO شما – زیرا در نهایت اگر کاربری که از آن کانال‌ها آمد ناراضی برگردد، مأموریت محتوای شما هم ناتمام می‌ماند.

رابطه SXO با موتورهای پاسخ، هوش مصنوعی و LLMها

SXO بیش از آنکه به خود فناوری AI بپردازد، به رفتار انسانی در تعامل با نتایج (اعم از سنتی یا AI) توجه دارد. اما تاثیرات متقابلی وجود دارد: مثلاً الگوریتم‌های هوش مصنوعی گوگل (RankBrain, BERT و ...) تلاش می‌کنند نیت کاربر را بهتر درک کنند و نتایج را بر این اساس مرتب کنند. اگر سایت شما روی SXO کار کرده باشد، احتمالاً محتوایش دقیقاً با نیت کاربر منطبق است و توسط این الگوریتم‌های هوشمند مرتبط‌تر تشخیص داده می‌شود.

همچنین در تجربه‌های جدید جستجو (مثل SGE)، اگر سایت‌ها پشت یک پاسخ AI لینک شوند، کاربری که کلیک می‌کند حتماً دنبال جزئیات بیشتر یا تعامل تکمیلی است – در اینجا داشتن صفحه‌ای جذاب و غنی (به لطف SXO) کاربر را راضی خواهد کرد و شاید باعث شود AI دفعه بعد باز هم آن را پیشنهاد دهد.

از زاویه دیگر، SXO می‌تواند حتی برای تعامل مستقیم با AI در سایت شما باشد: برخی سایت‌ها شروع به استفاده از چت‌بات‌های داخلی برای پاسخگویی به کاربران کرده‌اند (مثلاً یک AI که مستندات سایت شما را خوانده و به سوالات کاربر پاسخ می‌دهد). این هم نوعی تلاش در جهت SXO است چون تجربه جستجوی درون‌سایتی کاربر را بهبود می‌دهد.

خلاصه اینکه SXO به هر شکل که کاربر جستجو کند – چه در گوگل، چه با صدایش در موبایل، چه با یک AI – می‌خواهد اطمینان یابد وقتی کاربر به سمت ما آمد، دست پر و با حس خوب خارج می‌شود.

مقایسه و همگرایی AEO، GEO، AIO و SXO

چهار مفهومی که بررسی کردیم هر کدام جنبه‌ای از تحول فضای جستجو و بهینه‌سازی را نشان می‌دهند. برای روشن‌تر شدن تفاوت‌ها و ارتباط‌های آن‌ها، در جدول زیر مرور مختصری ارائه شده است:

همان‌طور که جدول نشان می‌دهد، هر مفهوم بُعد تازه‌ای به دنیای سئو افزوده است: AEO و GEO به ما یادآور شدند که نحوه پاسخ‌دهی موتورهای جستجو تغییر کرده و باید استراتژی محتوا را بر مبنای ارائه پاسخ مستقیم و حضور در پاسخ‌های ترکیبی AI تنظیم کنیم. AIO تأکید می‌کند که در عصر جدید، برندها هم باید برای هوش مصنوعی‌ها بهینه شوند؛ یعنی علاوه بر صفحات وب، تصویر کلی برند در انبوه داده‌ها مهم است. SXO نیز تاکید دارد که تجربه کاربر هدف نهایی است و تمام بهینه‌سازی‌ها وقتی ارزش دارد که به رضایت و اعتماد کاربر منجر شود.

نکته مهم این است که این مفاهیم در تضاد با یکدیگر نیستند، بلکه کاملاً همگرا و مکمل هم هستند. در حقیقت، یک استراتژی موفق سئو در ۲۰۲۵ به بعد احتمالاً باید هر چهار بعد را با هم در نظر بگیرد.

برای مثال:

1. شما محتوایی تولید می‌کنید با در نظر داشتن AEO (فرمت پرسش‌وپاسخ، اسکیما، پاسخ مختصر) تا شاید در پاسخ مستقیم گوگل یا پاسخ صوتی الکسا بیاید.

2. همین محتوا را با GEO همسو می‌کنید (عمق کافی، نقل قول‌ها و حقایق منحصربه‌فرد) تا اگر کاربر در بینگ چت یا SGE پرسید، بخشی از جواب از متن شما استخراج یا در منابع ذکر شود.

3. در عین حال، نام برند و وب‌سایت شما را در اطراف این محتوا و در فضای وب تقویت می‌کنید (AIO: انتشار محتوا در شبکه‌های اجتماعی، کسب لینک از سایت‌های معتبر، ویکی‌پدیا و ...)، بنابراین اگر کاربر از ChatGPT راهنمای خرید بخواهد، مدل شما را در میان گزینه‌ها بشناسد.

4. و سرانجام، وقتی کاربر روی لینک شما کلیک کرد یا به پیشنهاد AI وارد سایت شما شد، با یک صفحه جذاب، سریع و کارآمد مواجه شود که اطلاعات تکمیلی را عالی ارائه می‌دهد و او را راضی می‌کند (SXO).

به این ترتیب، AEO, GEO, AIO و SXO مثل اجزای یک پازل کنار هم قرار می‌گیرند تا سئو مدرن را شکل دهند. اگر هر تکه را نادیده بگیریم، ممکن است تصویر کامل موفقیت حاصل نشود. برای مثال، تمرکز صرف بر AEO/GEO بدون SXO می‌تواند منجر به حضور در پاسخ‌ها اما بدون کسب سود (تبدیل) شود؛ یا تمرکز بر SXO بدون AEO/GEO شاید سایتی عالی ولی دور از دسترس کاربران را نتیجه دهد.

همچنین توجه صرف به SEO سنتی و نادیده گرفتن این روندهای جدید ریسک بزرگی است – چنان‌که متخصصان هشدار می‌دهند برندهایی که خود را با موج GenAI در جستجو تطبیق ندهند، در آینده احتمالاً “نامرئی” خواهند شد.

بنابراین می‌توان گفت پارادایم امروز سئو، یک نگاه جامع و چندوجهی است. حتی برخی همه این مفاهیم را زیر چتر SXO می‌گذارند، زیرا SXO در ذات خود یعنی بهینه‌سازی برای بهترین نتیجه نهایی در یک سفر جستجو. در این نگاه، AEO و GEO و AIO تاکتیک‌هایی برای رسیدن به آن تجربه مطلوب‌اند. چنان‌که در ویکی‌پدیا نیز اشاره شده، هرکدام از این تاکتیک‌ها را می‌توان زیرمجموعه‌ای از Search Experience Optimization دانست؛ یعنی بهینه‌سازی حضور برند برای مسیرهای جستجوی غیرخطی در پلتفرم‌های متعدد، نه فقط گوگل.

پیشنهادهای اجرایی و راهکارهای عملی برای متخصصان سئو، بازاریابان دیجیتال و مدیران محصول

در این بخش به طور مشخص‌تر بیان می‌کنیم که فعالان مختلف صنعت دیجیتال چگونه می‌توانند رویکردهای AEO، GEO، AIO و SXO را در برنامه‌های خود بگنجانند و از آن‌ها بهره بگیرند:

برای متخصصان سئو (SEO Specialists)

• همگام‌شدن با بهینه‌سازی برای پاسخ‌ها: از همین امروز تولید محتوای خود را با فرمت پاسخ‌محور آغاز کنید. صفحات FAQ، مقالات وبلاگ به صورت پرسش و پاسخ، و بخش‌های Q&A در سایت ایجاد کنید. همچنین اسکیماهای مرتبط (FAQPage, QAPage, HowTo و ...) را به صفحات بیفزایید تا درک موتورهای جستجو و پاسخ‌گو از محتوای شما بهتر شود. این اقدامات شما را در زمینه AEO/GEO جلو می‌اندازد.

• پیگیری مداوم روندهای AI در جستجو: تحولات را زیر نظر داشته باشید. برای مثال، با معرفی Google SGE، بسیاری از سئوکاران داده‌های Google Search Console را برای تشخیص کلمات کلیدی که AI Overview ظاهر می‌شود تحلیل کردند و متوجه افت CTR برخی کوئری‌ها شدند. شما نیز به این نشانه‌ها توجه کنید و استراتژی کلمات کلیدی خود را وفق دهید (مثلاً تمرکز بر عبارات لانگ‌تیل که کاربر را به مراحل بعدتر قیف هدایت می‌کند). همچنین با ابزارهایی مثل Bing Webmaster Tools بررسی کنید چه میزان از ترافیک شما از طریق بینگ چت یا سایر سرویس‌های AI می‌آید.

• استفاده از ابزارهای جدید: در کنار ابزارهای سنتی (Google Analytics, GSC, Ahrefs)، از ابزارهای نوظهور مرتبط با GEO/AIO استفاده کنید. برخی از این ابزارها که اخیراً مطرح شده‌اند شامل سرویس‌هایی هستند که موقعیت شما را در پاسخ‌های AI ردیابی می‌کنند یا پیشنهادهای محتوایی برای GEO می‌دهند. مثلا سرویس “Am I On AI” و ابزارهایی نظیر آن برای این منظور طراحی شده‌اند. آشنا شدن با این ابزارها و بکارگیری آن‌ها می‌تواند دید بهتری نسبت به عملکرد شما در فضای AI بدهد.

• همکاری نزدیک با تیم محتوا و فنی: اکنون سئو در خلأ عمل نمی‌کند. شما باید با تیم محتوا کار کنید تا مطمئن شوید محتوا هم برای AI و هم انسان بهینه است (قابل نقل قول برای AI، و در عین حال جذاب برای کاربر). با تیم فنی/توسعه نیز برای اجرای اسکیما، بهبود سرعت، و شاید آماده‌سازی APIهایی که امکان دسترسی AIها به داده‌های شما را فراهم کند، همکاری کنید.

• ارزیابی و تطبیق مستمر: الگوریتم‌های AI و موتورهای جستجو مرتب در حال تغییرند. یک ذهنیت آزمون و خطا داشته باشید و نتایج را بسنجید. به عنوان مثال، یک تست می‌تواند این باشد: یک سری صفحات را به فرم Q&A بهینه کنید و ببینید میزان ترافیک بدون کلیک (Impression در جستجو در برابر Click) چقدر تغییر می‌کند؛ یا ببینید آیا snippet rate شما افزایش می‌یابد یا خیر. سپس بر اساس داده‌ها تصمیم بگیرید که این رویکرد را گسترش دهید یا اصلاح کنید.

برای بازاریابان دیجیتال (Digital Marketers)

• تمرکز بر برند و پیام یکپارچه: همان‌طور که در بخش AIO گفتیم، مهم است که برند شما جایگاه روشنی در ذهن AIها (و طبیعتاً در ذهن مخاطبان) داشته باشد. از این رو، در استراتژی محتوا و کمپین‌های خود یک پیام و ارزش پیشنهادی واحد را برجسته کنید. همه کانال‌های بازاریابی (وبلاگ، شبکه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها، تبلیغات) باید حول این پیام کلیدی هم‌افزا باشند. این باعث می‌شود محتوای تولیدی شما در وب حول یک تم متمرکز شود و در نتیجه AIها راحت‌تر زمینه تخصص شما را درک کنند.

• سرمایه‌گذاری در روابط‌عمومی دیجیتال: بودجه و زمان مناسب را به انتشار محتوای برند در رسانه‌های معتبر و پربازدید اختصاص دهید. انتشار رپورتاژ یا مقالات توسط مدیران ارشد شما در وب‌سایت‌های خبری یا ژورنال‌های صنعتی، دو تاثیر بزرگ دارد: هم اعتبار برند را نزد مخاطبان انسانی بالا می‌برد، هم همان‌طور که ذکر شد AIها این منابع را می‌خزند و برند شما را با موضوع مرتبط پیوند می‌زنند. اگر محصول یا خدمتی دارید، حصول بازبینی (Review) در سایت‌های نقد و بررسی یا وبلاگ‌های مطرح را فراموش نکنید – این‌ها هم برای کاربران مهم‌اند و هم برای الگوریتم‌ها.

• استفاده از قدرت محتوای تولیدشده توسط کاربر: UGC سال‌هاست که برای بازاریابان ارزشمند بوده، اما اکنون حتی برای AIO هم اهمیت دارد. تشویق کنید که کاربران در شبکه‌های اجتماعی درباره برند شما صحبت کنند، هشتگ مرتبط بسازید، به اشتراک‌گذاری تجربیات را آسان کنید. کامنت‌ها، پست‌ها و بحث‌هایی که پیرامون برند شما شکل می‌گیرد، خوراک آموزش مدل‌های زبانی هستند. البته این صحبت‌ها باید مثبت باشند! بنابراین ارتقای تجربه مشتری و سپس درخواست از مشتری راضی برای نشر تجربه‌اش (مثلا در توییتر یا اینستاگرام) یک استراتژی برد-برد است.

• شخصی‌سازی و تجربه چندکاناله: SXO یک بخش مهم از استراتژی بازاریابی است – مطمئن شوید مسیر کاربر از تبلیغ یا جستجو تا تبدیل، کاملاً روان و یکپارچه طراحی شده. برای مثال، اگر کاربری از طریق یک سوال در گوگل (مثلاً «مشکل Y چگونه حل می‌شود؟») به بلاگ شما آمد و مقاله را خواند، در پایان مقاله یک CTA مرتبط بگذارید (مثلاً دعوت به وبیناری در مورد حل مشکل Y). یا اگر از طریق فیچر اسنیپت گوگل جواب کوتاه را گرفت ولی کلیک کرد، احتمالاً دنبال جزئیات است – پس صفحه فرود شما باید اطلاعات غنی و maybe ابزارهای تعاملی برای عمق دادن به آن جواب داشته باشد. این نوع فکر کردن در مورد سفر مشتری (Customer Journey) باعث می‌شود تمام عناصر AEO/GEO که برای جذب به کار بردید در نهایت به نتیجه کسب‌وکاری ختم شوند.

• آموزش تیم و ذینفعان: مفاهیم جدید سئو را به زبان ساده برای تیم‌های غیرسئو هم توضیح دهید. مثلاً مدیران محصول یا فروش ممکن است ندانند چرا باید FAQهای سایت را آپدیت کنیم یا چرا قرار دادن نام برند در یک مقاله شخص ثالث ارزش هزینه دارد. با نشان دادن ترندها و داده‌ها (مثلاً کاهش نرخ کلیک سنتی یا افزایش سهم جستجوی محاوره‌ای) آن‌ها را قانع کنید که این سرمایه‌گذاری در آینده برند ضروری است.

برای مدیران محصول (Product Managers)

• طراحی محصول/سایت با ذهنیت SXO: به عنوان مدیر محصول دیجیتال (مثلا یک فروشگاه آنلاین، یک اپلیکیشن یا هر سرویس تحت وب)، از همان فاز طراحی به نیازهای کاربر جستجوگر توجه کنید. پرسونای کاربران شما ممکن است یکی از کانال‌های اصلی ورودشان جستجو یا معرفی توسط AI باشد – تجربه اولین برخورد آن‌ها با محصول شما را بهینه کنید. برای مثال، اگر کاربری از گوگل به صفحه جزئیات یک محصول می‌آید، آن صفحه باید طوری طراحی شود که بدون نیاز به گشتن در سایت،‌ همه اطلاعات کلیدی (قیمت، مشخصات، نظرات، تصاویر) را ببیند و عمل موردنظر (خرید) به سادگی قابل انجام باشد. یا اگر کاربر از طریق یک لینک در پاسخ AI به مقاله دانش‌نامه شما وارد شد، مطمئن شوید که عناصر مزاحم (مثل تبلیغات زیاد یا درخواست ثبت‌نام اجباری) او را فراری ندهد – ابتدا ارزش بدهید بعد درخواست. این تصمیمات طراحی محصول، تاثیر مستقیم بر SXO و در نتیجه بر نرخ تبدیل شما خواهد داشت.

• فراهم کردن زیرساخت‌های داده برای AEO/GEO: مدیر محصول در هماهنگی با تیم فنی می‌تواند ابتکارهایی داشته باشد تا محتوای سایت برای مصرف ماشین‌ها سهل‌الوصول‌تر شود. به عنوان مثال، یک API عمومی یا فید داده راه‌اندازی کنید که اطلاعات محصولات یا خدمات شما را در قالبی ساخت‌یافته ارائه دهد (مثلاً یک API که لیست قیمت و مشخصات محصولات را برمی‌گرداند). این کار ممکن است به دستیارهای هوش مصنوعی یا سرویس‌های شخص ثالث امکان دهد راحت‌تر داده شما را دریافت و به کاربران نشان دهند – شبیه چیزی که مثلاً Expedia یا Booking برای ارائه قیمت هتل‌ها به دستیارها انجام می‌دهند. حتی اگر API عمومی ممکن نیست، استفاده گسترده از structured data markup در کد صفحات (تا حد امکان کامل) یک باید است. این امر نیازمند تصمیم‌گیری محصولی است چون باید در بک‌اند داده‌های ساخت‌یافته تمیز داشته باشید.

• محصول خود را «یافت‌شدنی» و «مشارکت‌پذیر» کنید: برخی محصولات قابلیت‌هایی اضافه می‌کنند که خودشان AEO/AIO را تقویت می‌کند. مثلاً ویجت‌های قابل جاسازی (Embed) طراحی کنید که سایت‌های دیگر بتوانند از محتوای شما استفاده کنند – این به افزایش footprint شما کمک می‌کند. یا دکمه‌های اشتراک‌گذاری آسان روی محتوا بگذارید تا کاربران دانشنامه یا بلاگ شما بتوانند سریع در Reddit/Twitter به اشتراک بگذارند (که همان UGC مفید برای AIO است).

• ادغام با اکوسیستم AI: اگر محصول شما مثلاً یک اپلیکیشن است، فکر کنید آیا امکان دارد خروجی‌های آن توسط AIها استفاده شود. پروژه‌هایی مثل Google Bard API یا Microsoft 365 Copilot در حال شکل‌دادن اکوسیستمی هستند که در آن محصولات مختلف از طریق AI به هم حرف می‌زنند. مدیر محصول آینده‌نگر بررسی می‌کند که چگونه می‌توان محصول را در این اکوسیستم قابل استفاده یا قابل توصیه کرد. به عنوان مثال، اگر یک اپلیکیشن مدیریت وظایف دارید، آیا می‌توانید ترتیبی دهید که دستیارهای هوشمند بتوانند وظایف را از/به آن بخوانند؟ اینگونه اسم محصول شما وارد مکالمات AI می‌شود و نوعی AIO عملیاتی رقم می‌خورد.

• رصد تغییرات رفتار کاربر: محصول شما ممکن است از تغییرات کلان در نحوه جستجوی کاربران تاثیر بگیرد. برای نمونه، گزارش‌های اخیر نشان می‌دهد نسل Z بیشتر بجای گوگل، از TikTok یا اینستاگرام برای جستجوی برخی چیزها استفاده می‌کنند، یا بسیاری از کاربران مستقیماً سوالات خود را با ChatGPT مطرح می‌کنند. این روندها را دنبال کنید و در استراتژی محصول لحاظ کنید. اگر کاربران کمتر از طریق موتور جستجو می‌آیند و بیشتر از طریق توصیه AI یا شبکه‌های اجتماعی، باید روی آن کانال‌ها تمرکز بیشتری بگذارید (چه از لحاظ فنی چه محتوایی). همیشه خود را با این سؤال به‌روز نگه دارید: «کاربران هدف من این روزها چگونه دنبال اطلاعات/محصولی مثل محصول من می‌گردند؟». پاسخ هرچه باشد – گوگل، بینگ، چت‌بات، شبکه اجتماعی – شما باید حضور بهینه در آن‌جا داشته باشید.

در پایان، توصیه کلی به همه‌ی نقش‌ها در فضای دیجیتال این است که نگاه خود را گسترده و منعطف نگه دارید. سئو دیگر یک جعبه سیاه محدود به گوگل نیست؛ ترکیبی است پویا از فهم تکنولوژی‌های هوش مصنوعی، رفتار کاربران و اصول همیشگی بازاریابی محتوا. برای موفقیت در این عرصه: آموزش مستمر خود و تیم‌هایتان را جدی بگیرید، از آزمایش و ابتکار نترسید، و همیشه کاربر نهایی را در مرکز تصمیمات نگه دارید. برندها و متخصصانی که زودتر این تغییرات پارادایمی را درک و اجرا کنند، بی‌شک در چشم‌انداز جدید جستجو یک گام جلوتر خواهند بود.