David Hayes, vodja digitalnega področja v Evropi pri Forsman & Bodenfors, opozarja na pomemben premik, saj se blagovne znamke zavedajo, da se leta nabirane iskalne previdnosti hitro pretvarjajo z razvojem AI, ki je šel od iskalnikov do iskalnikov odgovorov. Posledično je optimizacija iskanja z AI postala pomembna tema pogovorov med številnimi partnerji. Raziskava McKinsey podpira to nujnost in kaže, da polovica potrošnikov že uporablja iskanje, ki poganja AI, do leta 2028 pa naj bi prek teh platform potekalo 750 milijard dolarjev potrošniške porabe. Tržniki zdaj premlevajo strategije SEO-ja, osredotočajoč se na optimizacijo ne za ljudi, temveč za algoritems. Savannah Bishop, skupna direktorica digitalnih platform pri Fitzco, poudarja, da ta premik zahteva nove strategije strukturiranja spletnih strani, ki ločujejo tradicionalni SEO od AI in generativne optimizacije iskalnikov (AEO in GEO). Pokrajina, kjer kupci najdejo blagovne znamke, se zdaj razteza čez rezultate iskanja Google, saj AI iskanje ustvarja okolje “brez klikov”, kjer je merjenje vidnosti in razvoj strategij zahtevno. Agencije se strinjajo glede taktik, kot so prioriteta jasnih formatov vprašanj in odgovorov prek FAQ, strukturiranje vsebine strani okoli vprašanj in odgovorov namesto ključnih besed, dodajanje alt teksta za vizuale ter dosledno sporočanje blagovne znamke na vseh kanalih, od lastnih medijev do novic in kampanj vplivnežev. Ugled in verodostojnost sta ključna, saj sistemi AI verjetno tehtajo te dejavnike pri določanju rezultatov iskanja. Chris Rigas, podpredsednik medijev pri Markacy, trdi, da se zaznani ugled in verodostojnost vse bolj izenačita z neposrednimi odgovori. V praksi agencije, kot je Go Fish Digital, z analizo dostopnih API-jev poskušajo razumeti, kako platforme za iskanje izbirajo vsebino. Dan Hinckley, glavni produktni in AI predstavnik pri Go Fish, je ugotovil, da je vsebina, ki je na vrhu strani, bolj verjetno prikazana v rezultatih AI iskanja. Forsman & Bodenfors je razvil AI agente, ki so usposobljeni na podlagi tona blagovne znamke, standardov vidnosti in SEO metrik, za analizo vsebin strank, kar pospešuje uredniške postopke in hkrati zagotavlja skladnost sporočil.

Programi, kot je Syndigo, pomagajo ohraniti enotne podatke o izdelkih med trgovci in digitalnimi platformami za boljše obravnavanje s strani AI. Strategije plačanih medijev se prav tako prilagajajo: Fitzco svetuje strankam, naj izkoristijo Googleove kampanje Performance Max, ki se lahko pojavijo tudi v povzetkih, ustvarjenih s strani AI, tudi brez neposrednih klikov uporabnikov. Hinckley poudarja, da jezikovni modeli AI si prizadevajo za učinkovito posredovanje informacij, podobno človekom. Kljub temu je merjenje in pripisovanje uspeha v AI iskanju še vedno zahtevno zaradi skrivnostnosti algoritmov velikih jezikovnih modelov (LLM). Agencije spremljajo metrike, kot so pogostost, s katero se vsebine strank pojavijo v rezultatih brez klikov, ter spremljajo spremembe v prometu na spletnih straneh po uvedbi strategij AI. Rigas iz Markacy opozarja, da razlike v analitiki otežujejo natančno določitev, kaj resnično poganja izboljšave v učinkovitosti. Kljub skušnjavam svetujejo vodje agencij proti črnim tehnikam SEO-ja. Reddit, glavni vir podatkov za trening AI, je nedavno tožil Perplexity zaradi nedovoljenega zbiranja podatkov. Nekatere blagovne znamke naj bi ustvarjale promocijske objave z namenom privabljanja “crawlerjev” LLM, prav tako so se pojavile zgodnje metode, kot je “cloaking” — vmesno vključevanje nevidnega besedila za algoritme. Vendar strokovnjaki opozarjajo, da te metode lahko privedejo do nasprotujočega učinka, ker se AI modeli lahko naučijo prepoznati in neutralizirati takšne poskuse. Hayes poudarja pomen premišljenega, preizkustvenega pristopa ter potrjuje, da ni nobenih “hacksov” za vidnost v AI in da bodo poskusi manipulacije verjetno spodleti, podobno kot so to dokazale prve SEO manipulacije.