सत्याचा एआय-तयार स्त्रोत कसा तयार करायचा

माझ्या मागील शोध इंजिन जर्नल लेखात, मी ब्रँड सार्वभौमत्वाची संकल्पना मांडली: तुमच्या व्यवसायाबद्दल आणि उत्पादनांबद्दल सत्याचा तुमच्यापेक्षा चांगला स्रोत नसावा ही कल्पना. वाचकांच्या प्रतिसादांनी, थेट आणि लिंक्डइनवर, मला काही काळ संशयास्पद असलेल्या गोष्टीची पुष्टी केली. ब्रँड सार्वभौमत्व का महत्त्वाचे आहे हे बऱ्याच संस्थांना समजते, परंतु त्यांचा त्वरित प्रश्न अधिक व्यावहारिक आहे:

तुम्ही ब्रँड सार्वभौमत्व कसे तयार करता आणि राखता?

उत्तर अधिक स्कीमा मार्कअप जोडणे, अधिक सामग्री प्रकाशित करणे किंवा नवीनतम AI प्रोटोकॉल लागू करणे नाही. ते तंत्रज्ञान महत्त्वाचे आहेत, परंतु ते केवळ अंमलबजावणीचे पर्याय आहेत. ब्रँड सार्वभौमत्व ही मूलभूतपणे आपल्या ज्ञानाची गुणवत्ता, पूर्णता, प्रशासन आणि प्रवेशयोग्यता यावर आधारित संस्थात्मक क्षमता आहे.

व्यवसाय आणि ग्राहक यांच्यात AI वाढत्या प्रमाणात मध्यस्थ बनत असताना, संस्थांनी त्यांचे विचार पृष्ठे ऑप्टिमाइझ करण्यापासून प्रशासकीय उत्तरांकडे वळवले पाहिजेत.

नवीन स्पर्धात्मक फायदा सामग्री नाही; तो आत्मविश्वास आहे

पारंपारिक शोध पुरस्कृत वेबसाइट्स ज्या अधिकृत, संबंधित आणि तांत्रिकदृष्ट्या प्रवेशयोग्य होत्या. एआय सिस्टम वेगळ्या पद्धतीने काम करतात.

जेव्हा एखादा ग्राहक विचारतो, “गरम झोपणाऱ्या साइड स्लीपरसाठी कोणती गादी उत्तम आहे?” किंवा “ट्रॅव्हल ट्रेलर टोइंग करण्यासाठी कोणती SUV सर्वोत्तम आहे?” AI सर्वोत्तम कीवर्ड ऑप्टिमायझेशनसह पृष्ठ शोधत नाही. त्याच्याकडे उपलब्ध असलेल्या पुराव्यांवरून ते उत्तर एकत्र करत आहे.

प्रत्येक शिफारस आत्मविश्वासपूर्ण निर्णय दर्शवते. कोणते ब्रँड समावेशास पात्र आहेत हे ठरवण्यापूर्वी AI संरचित माहिती, उत्पादन गुणधर्म, संबंध, पुनरावलोकने, दस्तऐवजीकरण, स्थान माहिती, तज्ञ संदर्भ आणि इतर असंख्य संकेतांचे मूल्यांकन करते.

यामुळे रणनीतीमध्ये महत्त्वपूर्ण बदल घडतात. संस्था यापुढे फक्त शोधण्यासाठी स्पर्धा करत नाहीत. ते सर्वोच्च-आत्मविश्वासाचे पुरावे प्रदान करण्यासाठी स्पर्धा करत आहेत. तो आत्मविश्वास हुशार प्रॉम्प्ट्स किंवा आक्रमक ऑप्टिमायझेशनद्वारे तयार केला जाऊ शकत नाही. ते माहितीच्या गुणवत्तेद्वारे कमावले पाहिजे.

बहुतेक संस्थांकडे उत्पादन डेटा असतो. काही लोकांकडे निर्णय डेटा आहे

अलीकडील कामातील सर्वात मौल्यवान धड्यांपैकी एक म्हणजे ग्राहक उत्पादनांच्या किरकोळ विक्रेत्यासाठी एआय-तयार उत्पादन ज्ञान तयार करणे. अनेक कंपन्यांप्रमाणे, त्यांच्याकडे आधीपासूनच विस्तृत उत्पादन माहिती होती. त्यांच्या पृष्ठांमध्ये किंमत, परिमाणे, साहित्य, हमी, उपलब्धता आणि ईकॉमर्ससाठी आवश्यक मानक गुणधर्म समाविष्ट आहेत. उत्पादन स्कीमाने यातील बरीच माहिती अचूकपणे प्रतिबिंबित केली, ज्यामुळे एमसीपी आणि यूसीपी सारख्या उदयोन्मुख प्रोटोकॉलद्वारे ते उघड करणे सोपे होते.

तांत्रिक दृष्टीकोनातून, अंमलबजावणी यशस्वी मानली गेली. ग्राहकाच्या दृष्टीकोनातून, तथापि, काहीतरी महत्त्वाचे अजूनही गहाळ होते. ग्राहक क्वचितच कॉइलची संख्या किंवा गादीच्या उंचीबद्दल विचारून त्यांचा खरेदी प्रवास सुरू करतात. त्याऐवजी, ते त्यांच्या निर्णय प्रक्रियेचे प्रतिबिंबित करणारे प्रश्न विचारतात.

त्यांना हे जाणून घ्यायचे आहे की मॅट्रेस थंड झोपते की नाही, ते साइड स्लीपरसाठी योग्य आहे की नाही, ते खांद्यावरील दाब कमी करते की नाही, वित्तपुरवठा उपलब्ध आहे की नाही, त्यांच्या क्षेत्रात डिलिव्हरी दिली जाते की नाही आणि, सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, ते आधीच विचार करत असलेल्या प्रतिस्पर्धी उत्पादनांशी ते कसे तुलना करते.

ती उत्तरे सहसा संस्थेमध्ये कुठेतरी अस्तित्वात असतात आणि विशेषत: एकाधिक पृष्ठे आणि उत्पादन कॉन्फिगरेटरमध्ये पसरतात. ते अंतर्गत प्रशिक्षण साहित्य, ग्राहक समर्थन संभाषणे, विक्री साहित्य, खरेदी मार्गदर्शक किंवा स्टोअर सहयोगींच्या अनुभवामध्ये दिसू शकतात. दुर्दैवाने, ते क्वचितच एखाद्या संरचित, अधिकृत ज्ञानाच्या शरीरात आयोजित केले जातात जे AI प्रणाली आत्मविश्वासाने वापरू शकतात.

याचा परिणाम असा आहे की AI वारंवार डाउनस्ट्रीम किरकोळ विक्रेते, पुनरावलोकन साइट्स आणि तुलनात्मक वेबसाइटवर अवलंबून असते ज्यांनी ग्राहकांच्या निर्णय प्रक्रियेभोवती ही माहिती आधीच आयोजित केली आहे.

गंमत म्हणजे, अनेक ब्रँड त्यांच्या स्वतःच्या उत्पादनांबद्दल त्यांची विक्री करणाऱ्या कंपन्यांपेक्षा कमी अधिकृत होतात.

ग्राहक आधीच तुम्हाला काय गहाळ आहे ते सांगत आहेत

बऱ्याच वर्षांपूर्वी, मी एक मॉडेल सादर केले होते जे दर्शविते की कंपनीने अंतर्गत साइट शोधातून महसूल-संबंधित क्वेरी खाण करून $6.8 दशलक्ष कसे निर्माण केले. एआयच्या युगात ते तत्त्व अधिक मौल्यवान बनले आहे. प्रत्येक अंतर्गत शोध प्रश्नाचे उत्तर देण्याचा प्रयत्न करणाऱ्या ग्राहकाचे प्रतिनिधित्व करतो. आम्ही आमच्या वेबसाइटमध्ये तयार केलेल्या वैशिष्ट्य आणि फंक्शन कॉन्फिगरेटरवर समान नमुने शोधू शकतो.

जेव्हा हजारो अभ्यागत (पाठदुखीसाठी सर्वोत्कृष्ट गद्दा), (शांत डिशवॉशर), (पाळीव प्राण्यांसाठी अनुकूल हॉटेल), किंवा (तृतीय-पंक्तीच्या आसनासह SUV) शोधतात, तेव्हा ते निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक असलेली माहिती उघड करतात. त्याचप्रमाणे, त्यांनी कॉन्फिगरेटरमध्ये अनेक वैशिष्ट्ये निवडल्यास, ते तुम्हाला वेदना बिंदू आणि वैशिष्ट्ये देखील सांगत आहेत.

संस्था बऱ्याचदा या शोधांना सामग्री संधी मानतात, परंतु मला विश्वास आहे की ते प्रथम ज्ञान अंतर म्हणून पाहिले पाहिजे.

तुमची संरचित माहिती उत्तर देऊ शकत नाही असा प्रश्न ग्राहकांनी वारंवार विचारल्यास, तुम्हाला दुसऱ्या लेखाची गरज आहे असे नाही. हे सूचित करू शकते की तुमच्या संस्थेने कधीही त्या ज्ञानाचा औपचारिक नमुना तयार केला नाही किंवा तुमच्या उत्तरासाठी कोणताही संदर्भ नाही.

त्या साइट शोध मॉडेलिंग प्रोजेक्टमध्ये, एका क्वेरीमध्ये एकल-दिवसीय पासमधून एकाधिक-दिवसीय पासमध्ये रूपांतरित करण्याबद्दल 100,000 पेक्षा जास्त विनंत्या होत्या. मार्केटिंग टीम ठाम होती ते त्या प्रश्नाचे उत्तर देत होते. जे, खरं तर, प्रश्नासाठी त्यांच्या FAQ वर, उत्तर क्रिस्टल स्पष्ट आणि दिवसासारखे साधे होते आणि तीन अक्षरे: होय. ते ते करू शकतील अशा पृष्ठाची लिंक किंवा ते ऑनलाइन किंवा उद्यानात करण्याच्या प्रक्रियेबद्दल कोणतेही तपशील का समाविष्ट करू नये?

प्राप्तीमुळे चर्चेतच बदल झाला. संस्थेने प्रश्नाचे उत्तर दिले की नाही ही समस्या नव्हती, कारण ती दिली. समस्या अशी होती की उत्तराने ग्राहकाचा प्रवास पुढे जाण्याऐवजी संपवला. तो प्रश्न थेट अपग्रेड प्रक्रियेशी जोडून, ​​ग्राहकाचा हेतू सर्वोच्च असताना संस्थेने कमाईची नवीन संधी निर्माण केली.

हा फरक महत्त्वाचा आहे कारण AI कडून ग्राहकांच्या प्रश्नांची उत्तरे फक्त दुसऱ्या वेबपेजवर नेण्याऐवजी थेट देणे अपेक्षित आहे.

ब्रँड सार्वभौमत्व तयार करण्यासाठी 4 ज्ञान क्षमता आवश्यक आहेत

ब्रँड सार्वभौमत्व हा तांत्रिक उपक्रम म्हणून विचार केला जाऊ शकतो, परंतु प्रत्यक्षात, यासाठी विपणन, उत्पादन, अभियांत्रिकी, ग्राहक समर्थन, कायदेशीर, विक्री आणि ऑपरेशन्समध्ये समन्वित मालकी आवश्यक आहे. ब्रँड सार्वभौमत्वासाठी निराकरण करण्यासाठी चार क्षमता आवश्यक आहेत.

1. ज्ञान पूर्णता

संस्थांनी त्यांच्या उत्पादनांची आणि सेवांची केवळ तथ्यात्मक वैशिष्ट्येच नव्हे तर ग्राहकांची तुलना, मूल्यमापन, प्रमाणीकरण आणि शेवटी खरेदीचे निर्णय घेण्यासाठी वापरलेल्या निर्णय-आधारित माहितीची देखील खात्री करणे आवश्यक आहे. उत्पादन काय आहे हे तपशील स्पष्ट करतात; निर्णय ज्ञान कोणीतरी ते का निवडावे हे स्पष्ट करते. ग्राहकांचा विश्वास असलेल्या शिफारसी तयार करण्यासाठी AI दोन्ही प्रकारच्या माहितीवर अधिकाधिक अवलंबून आहे. संस्था बऱ्याचदा AI उद्धरणे साजरी करतात की त्यांनी योग्यतेसाठी योग्य निर्णयाचे ज्ञान प्रकाशित केले आहे की नाही हे न विचारता. AI दृश्यमानता मोजण्यापूर्वी, त्यांनी उत्तर कव्हरेज मोजले पाहिजे.

2. ज्ञान कनेक्टिव्हिटी

जेव्हा ते अर्थपूर्ण नातेसंबंधांद्वारे जोडलेले असतात तेव्हा तथ्ये लक्षणीयरीत्या अधिक मौल्यवान बनतात. उत्पादनांनी स्थानांशी, सेवांना स्थाने, धोरणांशी सेवा, ग्राहकांच्या अनुभवांशी धोरणे जोडली पाहिजेत आणि या सर्व नातेसंबंधांनी सुसंगत ज्ञान आलेखामध्ये एकमेकांना बळकट केले पाहिजे. AI फक्त वेगळ्या तथ्ये पुनर्प्राप्त करत नाही; हे नातेसंबंधांमध्ये कारणीभूत ठरते. ते नातेसंबंध जितके अधिक समृद्ध आणि पूर्ण होतील, तितका अधिक आत्मविश्वास AI ला तुमच्या संस्थेची शिफारस करता येईल.

3. उत्तराची तयारी

अंतर्गत विभाग सामग्री कशी व्यवस्थापित करतात याच्या ऐवजी ग्राहकांनी विचारलेल्या प्रश्नांभोवती माहिती आयोजित केली पाहिजे. AI प्रश्नांची उत्तरे देऊन यशस्वी होते, संघटनात्मक चार्ट किंवा वेबसाइट मेनू नेव्हिगेट करून नाही. FAQ एकत्र आणणे, मार्गदर्शक, कॉन्फिगरेटर्स, समर्थन दस्तऐवज आणि निर्णय वृक्ष खरेदी करणे हे युनिफाइड नॉलेज मॉडेलमध्ये वापरकर्त्यांना माहिती एकत्र करण्यास भाग पाडल्याशिवाय वाढत्या क्लिष्ट ग्राहक प्रश्नांची उत्तरे देण्यास संस्थांना अनुमती देते.

4. शासन

प्रत्येक एंटरप्राइझमध्ये सामग्री, विश्लेषणे, उत्पादने आणि डिजिटल अनुभवांसाठी जबाबदार लोक असतात. प्रत्येक ग्राहक टचपॉईंटवर संस्थेचे सामूहिक ज्ञान पूर्ण, अचूक, सातत्यपूर्ण आणि मशीन-वाचनीय आहे याची खात्री करण्यासाठी फार कमी लोक जबाबदार आहेत. AI हा व्यवसाय आणि ग्राहक यांच्यातील प्राथमिक इंटरफेस बनल्यामुळे, संस्थात्मक ज्ञान नियंत्रित करणे आर्थिक डेटा, कायदेशीर अनुपालन किंवा ब्रँड मानकांचे नियमन करण्याइतकेच महत्त्वाचे होईल.

AI व्यवसाय आणि ग्राहक यांच्यातील प्राथमिक इंटरफेस बनल्यामुळे, ती जबाबदारी अधिकाधिक धोरणात्मक बनते.

संस्थांना उत्तरे मिळवण्यासाठी कोणाची तरी आवश्यकता का आहे

हे एक भूमिका ठरते ज्याचा मला विश्वास आहे की अनेक उपक्रम शेवटी स्थापित करतील.

शीर्षक “उत्तरांचे VP,” “नॉलेज गव्हर्नन्स लीड” बनले आहे की नाही किंवा काहीतरी पूर्णपणे वेगळे आहे हे अंतर्निहित जबाबदारीपेक्षा कमी महत्त्वाचे आहे.

केवळ वेबपृष्ठांवरच नव्हे तर सर्व मालमत्तेमध्ये त्या चार क्षमतांना सक्षम करण्यासाठी एखाद्या व्यक्तीकडे संस्थेच्या ज्ञानाची अखंडता असणे आवश्यक आहे. या जबाबदारीमध्ये गहाळ निर्णय गुणधर्म ओळखणे, विभागांमधील विवादित माहितीचे निराकरण करणे, संबंधित घटकांना जोडणे, संरचित डेटा नियंत्रित करणे, AI प्रतिसादांचे निरीक्षण करणे आणि संस्था स्वतःबद्दल माहितीचा सर्वात अधिकृत स्त्रोत राहील याची खात्री करणे समाविष्ट आहे.

ही भूमिका उत्पादन संस्थांमधील वाढ व्यवस्थापकांच्या सुरुवातीच्या नोकरीच्या वर्णनासारखी आहे. ग्रोथ मॅनेजर क्वचितच प्रत्येक मार्केटिंग चॅनेलचे मालक असतात, तरीही ते ग्राहक संपादन आणि धारणा सुधारण्यासाठी विभागांमधील प्रयत्नांचे समन्वय साधतात. संघटनात्मक ज्ञानासाठी एक समान कार्य उदयास आले पाहिजे, जेथे ते सतत एक साधे परंतु शक्तिशाली प्रश्न विचारत असतात:

जर आज एआय सिस्टमला आमच्या उत्पादनांची शिफारस करण्याची आवश्यकता असेल, तर आम्ही तिला योग्य निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक असलेली सर्व तथ्ये दिली असती का?

ब्रँड सार्वभौमत्व मोजणे

ब्रँड सार्वभौमत्वासमोरील आव्हानांपैकी एक म्हणजे ते केवळ रँकिंगद्वारे मोजले जाऊ शकत नाही. त्याऐवजी संस्थांनी त्यांच्या तयारीचे अनेक आयामांमध्ये मूल्यांकन केले पाहिजे.

• ग्राहकांना निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक असलेली माहिती आम्ही उघड करतो का?
• ती तथ्ये प्रत्येक डिजिटल चॅनेलवर सुसंगत आहेत का?
• AI आमची उत्पादने, सेवा, स्थाने, धोरणे आणि कौशल्य यांच्यातील संबंध समजू शकते का?
• ग्राहक नियमितपणे विचारतात त्या तुलनात्मक गुणधर्म आम्ही कॅप्चर केले आहेत का?
• आमच्या व्यवसायाबद्दलचे सर्वात अधिकृत पुरावे आमच्याकडून उद्भवतात का?

हे प्रश्न केवळ स्कीमा गुणधर्म मोजण्यापेक्षा किंवा शोध दृश्यमानतेचे परीक्षण करण्यापेक्षा अधिक अर्थपूर्ण मूल्यांकन प्रदान करतात. केवळ तांत्रिक अंमलबजावणी वाढवणे हा उद्देश नसून आत्मविश्वास वाढवणे हा आहे.

पृष्ठे ऑप्टिमाइझ करण्यापासून नियमन ज्ञानापर्यंत

दोन दशकांहून अधिक काळ, डिजिटल मार्केटिंगने वेबपेजेस शोधणे सोपे बनविण्यावर लक्ष केंद्रित केले आहे, परंतु AI एक वेगळे आव्हान सादर करते. संस्थांना ज्ञान समजण्यास सोपे करणे आवश्यक आहे.

म्हणूनच माझा विश्वास आहे की ब्रँड सार्वभौमत्व दुसर्या एसइओ फ्रेमवर्कपेक्षा अधिक प्रतिनिधित्व करते. तुमच्या संस्थेबद्दल तुमच्या स्वतःच्या संस्थेपेक्षा सत्याचा कोणताही चांगला स्त्रोत नाही याची खात्री करण्यावर केंद्रीत ही एक व्यावसायिक शिस्त आहे.

अधिक संसाधने:


---

वैशिष्ट्यीकृत प्रतिमा: patpitchaya/Shutterstock