„Google“ Produkto viceprezidentas paieškoje Robby Stein neseniai dalyvavo podkaste ir aptarė, kaip viešųjų ryšių veikla gali padėti dirbtinio intelekto valdomoms paieškos rekomendacijoms, bei išsamiai paaiškino, kaip veikia dirbtinio intelekto paieška, patardamas turinio kūrėjams išlaikyti aktualumą. ### Viešųjų ryšių vaidmuo dirbtinio intelekto rekomendacijose Stein pabrėžė, kad įvardijimas iš patikimų šaltinių arba mūsų įtrauktis į geriausių verslo sąrašus gali padėti dirbtinio intelekto sistemoms rekomenduoti tinklalapą. Nors tai nėra tiesioginis reitingo veiksnys, dirbtinio intelekto paieška imituoja žmogaus paieškos elgseną, vykdydama „Google“ paieškas ieškodama patikimų verslų. Šis požiūris pabrėžia PR vaidmenį siekiant gauti viešų paminėjimų, kuriuos dirbtinis intelektas naudoja kaip signalus teikdamas rekomendacijas. Podcast’o vedėja Marina Mogilko pažymėjo, kad nors jos tinklas galbūt nemato tiesiogiai PR temų straipsnių, dirbtinis intelektas atpažįsta ir naudoja šiuos paminėjimus, kad informuotų savo atsakymus. Steino paaiškinimu, dirbtinio intelekto modeliai naudoja „Google“ paieškas kaip pagrindinį įrankį. ### Geriausios turinio praktikos dirbtinio intelekto reitingui Stein akcentavo, kad tradicinės SEO praktikos – naudinga, aiški ir aktuali turinio kūrimas – išlieka pagrindinės ir dirbtinio intelekto amžiuje. Dirbtinis intelektas įtraukia iš geriausių interneto šaltinių turinį į savo atsakymų kontekstą, todėl tie tinklalapiai, kurie optimizuoti aiškumui ir naudai, turi didesnę galimybę būti rodomi, kaip ir tradicinėse paieškos rezultatų pozicijose. ### Apie atsiliepimus ir patikimumą Paklaustas apie apmokėtus atsiliepimus, Stein nesuteikė išsamios atsakymo, bet pasiūlė, kad dirbtinis intelektas, kaip ir žmonės, ieško patikimos ir naudingos informacijos. Todėl patikimas turinys ir geriausios praktikos išlieka esminiai, norint būti įtrauktiems į dirbtinio intelekto sugeneruotus atsakymus. ### SEO ir dirbtinis intelektas: sutapimai ir skirtumai Stein pripažino, kad tarp SEO ir dirbtinio intelekto optimizacijos yra daug panašumų, tačiau pažymėjo, kad dirbtinio intelekto užklausos dažniausiai būna sudėtingesnės ir pokalbiškesnės, dažnai susijusios su instrukcijomis, pirkimo sprendimais ir gyvenimo patarimais.

Turinio kūrėjai turėtų studijuoti besikeičiančius dirbtinio intelekto naudojimo atvejus ir suprasti, kaip skiriasi sudėtingos, pokalbių pobūdžio ir multimodalinės užklausos nuo tradicinių raktažodžių paieškų. ### Multimodalinis ir tikslinės užklausos paieška Paieška vystosi nuo teksto įvairovės – įtraukiant vaizdus, balso ir vaizdo įrašus. Stein ragino įmones atsižvelgti į tai, kaip vartotojai naudojasi šiomis multimodalinėmis priemonėmis, ir pabrėžė, kad ilgų, konkrečių klausimų svarba dirbtinio intelekto paieškoje nuolat auga. Naudojant tokius įrankius kaip „Google Trends“ ir reklamos srautų įvertinimus galima gauti vertingą realaus laiko įžvalgą apie naujai atsirandančius paieškos modelius, kas padeda kūrėjams prisitaikyti prie besikeičiančios aplinkos. ### „Google“ ateities planai dėl paieškos skaidrumo Stein patvirtino, kad „Google“ planuoja pasiūlyti platesnį viso paieškos modelio apžvalgą, ne tik reklamuotojams, bet ir plačiajai visuomenei. Tai turėtų atspindėti pokyčius įgyvendinant naujus paieškos įpročius, kuriuos skatina dirbtinis intelektas. --- Apibendrinant, Steino įžvalgos atskleidžia, kad PR dėmesiu pagrįsti paminėjimai gali sustiprinti dirbtinio intelekto rekomendacijų galimybes, aiškus ir naudinga turinys išlieka pagrindinis reitingo veiksnys, o sudėtingų, multimodalinių vartotojų užklausų suvokimas yra itin svarbus. Kadangi dirbtinio intelekto paieška tampa vis išmanesnė, verslai turėtų studijuoti vartotojų elgseną per tokias priemones kaip „Google Trends“ ir priimti platesnį SEO požiūrį, apimantį pokalbių ir multimodalinių paieškos tendencijų supratimą. Visą interviu galima peržiūrėti apie 13:30 min. podcast’e. *Paveikslėlis iš Shutterstock/Krot_Studio*