Pirmajā daļā uzrakstīju par nelielu eksperimentu ar savu mājaslapu. Pārbaudīju, ko par mani spēj atrast četri AI rīki - ChatGPT, Copilot, Gemini un Perplexity. Rezultāti bija nevienmērīgi. Perplexity un Gemini manu lapu jau atrada un citēja. ChatGPT to vēl neizmantoja. Savukārt Copilot sākotnēji šķita mani sajaucam ar citu cilvēku, taču vēlāk sapratu, ka situācija bija interesantāka - tas no dažādiem avotiem bija izveidojis jaunu "Kristapa Tarandas" versiju, kurā daļa informācijas bija pareiza, daļa nepareiza, bet daļa vienkārši izdomāta. Pēc tam sakārtoju tehnisko pusi: sitemap, lapu iesniegšanu meklētājiem, IndexNow un citus elementus, kas palīdz meklētājiem saprast, ka lapa eksistē. Šajā daļā gribēju pārbaudīt nevis to, vai "viena poga atrisina AI redzamību", bet daudz praktiskāku jautājumu: Kas mainās pēc tam, kad tehniski viss ir sakārtots un meklētājiem ir dots laiks lapu apstrādāt? Tieši šī starpība - starp lapas iesniegšanu, indeksāciju un reālu parādīšanos AI atbildēs - man šķiet viena no svarīgākajām lietām, ko šobrīd uzņēmumiem vajadzētu saprast.
Kāpēc AI meklējumu kontekstā jārunā arī par Bing
Lielākā daļa uzņēmumu par Google zina daudz vairāk nekā par Bing. Tas ir saprotami - Google ikdienas meklēšanā joprojām dominē gandrīz visos tirgos. Taču AI meklējumu kontekstā bilde ir plašāka. Īpaši tas attiecas uz Microsoft Copilot, kas ir cieši saistīts ar Bing meklēšanu. Ar ChatGPT aina ir niansētāka - ChatGPT Search var izmantot ārējus meklēšanas partnerus un avotus, tāpēc korektāk ir runāt par plašāku meklēšanas ekosistēmu, nevis vienu konkrētu indeksu. Savukārt Gemini ir ciešāk saistīts ar Google ekosistēmu, bet Perplexity darbojas kā atbilžu meklētājs, kas kombinē dažādus avotus un tos citē. Praktiskais secinājums ir vienkāršs: ja vēlies parādīties pēc iespējas vairāk AI rīku atbildēs, nepietiek domāt tikai par Google. Jāskatās arī uz Bing, uz publisko klātbūtni ārpus savas mājaslapas un uz to, cik skaidri internets kopumā spēj saprast, kas tu esi.
Galvenā doma: AI redzamība nav tikai Google jautājums. Dažādi AI rīki izmanto atšķirīgus avotus, tāpēc jādomā par plašāku meklēšanas ekosistēmu.
Iesniegt lapu nav tas pats, kas būt redzamam
Pēc tehnisko lietu sakārtošanas sākās gaidīšanas posms. No tehniskā viedokļa viss bija izdarīts korekti. Sitemap bija iesniegta. Lapas bija pievienotas Bing Webmaster Tools. IndexNow paziņojumi tika nosūtīti. Taču tas vēl nenozīmē, ka lapa uzreiz kļūst par avotu, ko meklētājs vai AI rīks praktiski izmanto. Pirmos indeksācijas rezultātus diviem URL ieraudzīju 22. jūnijā, lai gan lapas biju iesniedzis 5. jūnijā. Tātad starp iesniegšanu un pirmo redzamo rezultātu pagāja aptuveni 17 dienas. Pārējās lapas Bing jau bija atradis, bet vēl nebija pārmeklējis. Webmaster Tools tas parādījās ar statusu "Discovered but not crawled". SEO cilvēkiem šis nav nekas neparasts. Starp lapas iesniegšanu, pārmeklēšanu, indeksāciju un reālu redzamību vienmēr ir vairāki posmi. Šajā eksperimentā interesanti bija nevis tas, ka šāda aizture pastāv, bet tas, cik skaidri tā ietekmēja AI rīku atbildes.
Lapa var būt tehniski pareizi iesniegta, bet vēl nebūt avots, kuru meklētājs vai AI rīks praktiski izmanto.
Google šajā testā reaģēja ātrāk nekā Bing
Salīdzinājumam Google manā gadījumā reaģēja ātrāk. Tās pašas lapas, kuras Bing vēl tikai turēja pārmeklēšanas rindā, Google indeksā parādījās dažu dienu laikā. Tas nenozīmē, ka Google vienmēr indeksē visu ātri vai ka Bing vienmēr kavējas. Arī Google negarantē, ka katra lapa tiks ātri pārmeklēta vai indeksēta. Taču šajā konkrētajā eksperimentā atšķirība bija skaidri redzama. Tas arī palīdz izskaidrot, kāpēc Gemini manu lapu sāka atrast ātrāk nekā ChatGPT vai Copilot. Šis ir labs piemērs tam, ka AI rīku atbildes nav atrautas no klasiskās meklēšanas infrastruktūras. Ja informācija vēl nav apstrādāta vai nav pietiekami labi pieejama konkrētā rīka izmantotajiem avotiem, AI var to vienkārši neizmantot. Pat tad, ja lapa jau ir publiski pieejama.
Pēc indeksācijas vēlreiz pajautāju četriem AI rīkiem
Kad daļa lapu bija indeksētas, atkārtoju pirmās daļas eksperimentu. Uzdevu tos pašus jautājumus ChatGPT, Copilot, Gemini un Perplexity. Gan tiešus jautājumus par sevi, gan vispārīgus jautājumus, kuros lūdzu ieteikt digitālā mārketinga speciālistu Latvijā. Rezultāti kļuva precīzāki, bet ne vienmēr vienādi. Kad jautāju tieši - kas ir Kristaps Taranda kā digitālā mārketinga speciālists - lielākā daļa rīku mani jau atrada un aprakstīja salīdzinoši korekti. Atbildes balstījās uz manu mājaslapu, LinkedIn un citiem publiski pieejamiem avotiem. Gemini un Perplexity šajā testā bija precīzākie. Tas parādīja, ka tehniskā sakārtošana un indeksācija palīdz. Ja rīks var atrast skaidru, strukturētu un publiski pieejamu informāciju, iespēja saņemt precīzāku atbildi būtiski pieaug. Taču ar to vien nepietiek. Kad jautāju vienkārši "kas ir Kristaps Taranda", bez digitālā mārketinga konteksta, kļūdas joprojām parādījās. Taču interesanti bija tas, ka problēma ne vienmēr bija cilvēku sajaukšana klasiskā izpratnē. Īpaši izcēlās Copilot. Sākotnēji man šķita, ka tas vienkārši sajaucis mani ar citu cilvēku. Taču, iedziļinoties atbildēs, kļuva skaidrs, ka noticis kas cits. Copilot bija savācis daļu pareizas informācijas par mani, daļu informācijas no citiem avotiem un dažas lietas vienkārši izsecinājis pats. Rezultātā tika izveidots pārliecinoši uzrakstīts profesionālais profils, kurā bija gan patiesi fakti, gan kļūdaini pieņēmumi. Citiem vārdiem - problēma nebija tajā, ka AI mani neatrada. Problēma bija tajā, ka tas mani atrada, bet daļu stāsta izdomāja pats.
Lielākais risks nav tas, ka AI tevi neatrod. Lielākais risks ir tas, ka tas tevi atrod, bet daļu stāsta izveido pats.
Ja vārds nav unikāls, ja publisko avotu ir maz vai ja internetā ir vairāki līdzīgi profili, kļūdas risks būtiski pieaug.
Atrast nav tas pats, kas ieteikt
Svarīgākais novērojums nebija tas, vai AI mani atrod, kad lietotājs jau zina manu vārdu. Svarīgāks bija cits jautājums: Vai AI mani iesaka tad, kad cilvēks vēl tikai meklē pakalpojuma sniedzēju? Kad jautāju vispārīgi, piemēram, "iesaki digitālā mārketinga speciālistu Latvijā", mani gandrīz nekur neieteica. Tikai viens no rīkiem mani iekļāva kā reālu ieteikumu. Tas labi parāda atšķirību starp diviem līmeņiem. Pirmais līmenis: AI spēj tevi atpazīt, ja lietotājs jau jautā par tevi. Otrais līmenis: AI uzskata tevi par pietiekami nozīmīgu vai atbilstošu, lai ieteiktu arī tad, ja lietotājs vēl nezina tavu vārdu. Pirmais ir atpazīstamība. Otrais ir autoritāte. Un tās nav vienas un tās pašas lietas.
Būtiska atšķirība: viena lieta ir, ja AI tevi atrod pēc vārda. Pavisam cita - ja tas tevi iesaka cilvēkam, kurš vēl tikai meklē speciālistu.
Tieši šeit AI meklējumi sāk kļūt līdzīgi SEO, bet ar vienu būtisku atšķirību. Google lietotājam parāda vairākus rezultātus, un lietotājs pats izvēlas. AI bieži sašaurina izvēli tavā vietā. Ja tu neesi šajā sašaurinātajā izvēlē, lietotājs var pat neuzzināt, ka tu eksistē.
Kāpēc testēt vajag neitrāli
Viena praktiska lieta, ko šādos testos noteikti nevajadzētu ignorēt, ir personalizācija. Daļu sākotnējo testu izdarīju, ielogojies savā kontā. Rezultāti bija labāki nekā tad, kad tos pašus jautājumus uzdevu no neitrāla konta. Tas nav pārsteidzoši. Ja izmanto ielogotu kontu, kurā ir iepriekšējo sarunu vēsture, atmiņa, personalizācija vai cits konteksts, AI atbilde var nebūt pilnīgi neitrāla. Kad to pašu jautājumu uzdevu no neitrāla konta, kurā AI nezināja, ka runa ir par mani, ieteikumos es pazudu. Tāpēc, ja gribi pārbaudīt savu redzamību AI meklējumos, testē pēc iespējas neitrāli: izlogojies, inkognito režīmā, no cita konta vai ar vairākiem dažādiem kontiem. Citādi tu vari mērīt nevis to, ko AI saka pasaulei par tevi, bet to, ko tas saka tev pašam. Un tās ir divas dažādas lietas.
Ko tas nozīmē digitālajam mārketingam
Šis, manuprāt, ir arī viens no virzieniem, kur digitālā mārketinga speciālistu darbs tuvākajos gados mainīsies. Ne tādā nozīmē, ka SEO pēkšņi pazudīs vai ka viss būs jāpārsauc jaunā trīs burtu saīsinājumā. Drīzāk otrādi - daudzas klasiskās lietas kļūs vēl svarīgākas, tikai uz tām būs jāskatās plašāk. Vairs nepietiks domāt tikai par to, vai lapa ir tehniski pareiza un vai tā ieņem labu pozīciju Google rezultātos. Arvien svarīgāk būs saprast, kā uzņēmuma vai cilvēka publiskā informācija tiek nolasīta AI rīkos. Vai tā ir konsekventa? Vai tā ir atrodama vairāk nekā vienā avotā? Vai tā palīdz atšķirt vienu cilvēku, uzņēmumu vai zīmolu no cita? Vai tā dod pietiekami daudz uzticamu signālu, lai AI neveidotu savu, neprecīzu versiju? Tas nozīmē, ka digitālajā mārketingā arvien lielāka nozīme būs ne tikai reklāmām, SEO tekstiem un analītikai, bet arī datu un publiskās informācijas sakārtošanai plašākā nozīmē. Mājaslapa, LinkedIn profils, uzņēmumu katalogi, nozares publikācijas, intervijas, klientu stāsti, partneru pieminējumi un tehniskie SEO signāli kopā veido kontekstu, no kura AI mēģina saprast, kas tu esi.
Nākamais mārketinga uzdevums: būt redzamam cilvēkiem joprojām ir svarīgi. Bet arvien svarīgāk kļūs arī būt saprotamam AI rīkiem.
Ko no tā visa mācīties
No šī eksperimenta man palika četras galvenās atziņas.
1. Tehnisko pusi var sakārtot ātri, bet redzamība atnāk vēlāk
Lapas iesniegšana, sitemap, IndexNow un Webmaster Tools ir sākums, nevis finišs. Jo ātrāk meklētāji uzzina par tavu saturu, jo ātrāk sākas process, bet rezultāti parasti parādās nevienmērīgi.
2. Indeksācija ir priekšnoteikums, nevis garantija
Pat tad, ja lapa ir tehniski sakārtota un parādās indeksā, tas vēl nenozīmē, ka AI par tevi atbildēs pareizi. Īpaši tad, ja neesi ļoti plaši atpazīstams un internetā ir arī citi cilvēki ar tādu pašu vai līdzīgu vārdu. Šeit ar vienu mājaslapu nepietiek. Vajadzīga konsekventa klātbūtne vairākos uzticamos avotos - LinkedIn, uzņēmumu profilos, nozares publikācijās, intervijās, partneru lapās, konferenču aprakstos, klientu vai projektu pieminējumos. AI mēģina saprast ne tikai to, ko tu pats par sevi saki, bet arī to, vai internets kopumā šo stāstu apstiprina.
3. Nav vienas formulas
Klasiskajā SEO mēs vismaz aptuveni zinām spēles laukumu: tehniskā kvalitāte, saturs, saites, autoritāte un lietotāja nodoms. AI meklējumos šie faktori joprojām ir svarīgi, bet katrs rīks tos interpretē citādi. ChatGPT, Copilot, Gemini un Perplexity var saņemt līdzīgu jautājumu un nonākt pie atšķirīgiem secinājumiem. To var ietekmēt, bet nevar pilnībā kontrolēt.
4. AI meklējumi nav tas pats, kas Google
Google tev parāda sarakstu ar saitēm. Tu pats izvēlies, ko atvērt, salīdzināt un pārbaudīt. AI bieži iedod gatavu atbildi. Tas pats izvēlas avotus, tos apvieno un reizēm, ja kaut kā pietrūkst, aizpilda tukšumu ar ticami skanošu tekstu. Tāpēc mainās arī risks. Klasiskajā meklēšanā sliktākajā gadījumā tevi neparāda. AI meklējumos sliktākajā gadījumā tas var nevis vienkārši sajaukt tevi ar citu cilvēku, bet izveidot pilnīgi jaunu versiju par tevi - balstītu daļēji uz faktiem, daļēji uz pieņēmumiem un daļēji uz kļūdām. Un tieši tas padara šādas kļūdas tik grūti pamanāmas. Tāpēc parādīšanās AI meklējumos nav tikai redzamības jautājums, tas ir arī pareizas atpazīšanas jautājums. Un tas ir ilgtermiņa process. Vienas mājaslapas tehniska sakārtošana ir tikai pats sākums.