Innholdsfortegnelse
- Innledning
- Hva er AI-oversikter?
- Utfordringer med å spore AI-oversikter
- Nåværende sporingsmetoder
- Handlingsoppfordringer
- Konklusjon
- FAQ
Innledning
Forestill deg at du meticuløst sporer ytelsen til innholdet ditt i søkemotorer, bare for å oppdage at en viktig del av dataene mangler. Dette er den nåværende dilemmaet som utallige nettredaktører og SEO-fagfolk står overfor med Googles nye AI-oversikter. Siden kunngjøringen 14. mai 2023 har Googles Search Generative Experience (SGE) vekket både håp og frustrasjon. Selv om AI-oversikter tilbyr en innovativ måte å oppsummere søkeresultater på, har det vist seg å være alt annet enn enkelt å integrere deres ytelsesdata i Google Search Console (GSC).
I denne bloggposten vil vi dykke dypt inn i kompleksitetene ved å spore AI-oversikter gjennom GSC. Vi vil utforske utfordringene, nåværende metoder som brukes til å overvinne disse hindringene, og diskutere hva Google kan gjøre for å forbedre denne galskapelige sporingen. Ved slutten av dette innlegget vil du ha en klarere forståelse av den nåværende situasjonen og noen handlingsorienterte innsikter for å bedre administrere sporingen av AI-oversikter.
Hva er AI-oversikter?
AI-oversikter introdusert av Google endrer hvordan brukere samhandler med søkeresultater ved å bruke avanserte algoritmer for å oppsummere informasjon dynamisk. Disse oversikene vises hovedsakelig i USA for innloggede brukere og gir kondenserte innsikter for søkeforespørsler direkte i SERP-ene (side med søkeresultater).
Men selv om AI-oversikter tilbyr betydelige fordeler for brukerne, utgjør de flere utfordringer med nøyaktig sporing av deres innvirkning. I motsetning til tradisjonelle søkeresultater er AI-oversikter dynamiske og stadig utviklende, noe som gjør det vanskelig for nettredaktører å vurdere hvordan innholdet deres presterer i disse utdragene.
Utfordringer med å spore AI-oversikter
Begrenset til USA og innloggede brukere
En av hovedutfordringene med å spore AI-oversikter er deres begrensede tilgjengelighet. For øyeblikket vises de bare for brukere i USA som er innlogget på sine Google-kontoer. Denne begrensningen begrenser omfanget av datainnsamling, noe som gjør det vanskeligere å få en omfattende forståelse av deres innvirkning.
Mangel på spesifikke filtre i GSC
Tross den økende relevansen av AI-oversikter, har ikke Google ennå gitt en dedikert filter eller rapport i GSC for å spore dem separat. Eksisterende verktøy og metoder lar oss spore funksjonssnutter ganske bra, men AI-oversikter blandes sammen med bredere søkedata, noe som gjør spesifikke innsikter uklare.
Dynamikk og variasjon
AI-oversikter er ikke statiske; de endres basert på flere faktorer, inkludert brukerinteraksjon og Googles kontinuerlige forbedringer. Denne flytende naturen betyr at samme søkeforespørsel kan gi forskjellige AI-oversikter til forskjellige tider. Nettredaktører finner det utfordrende å fastslå konsekvente metrikker for meningsfull analyse av ytelsen.
Forbedringer og endringer
Google oppdaterer ofte AI-algoritmene og indekseringskriteriene, spesielt tydelig innen helse- og medisinske søk under kategorien YMYL (Your Money or Your Life). Disse pågående endringene forstyrrer sporingen, da kriteriene for å vises i AI-oversikter kan variere uforutsigbart.
Nåværende sporing metoder
Utnyttelse av tredjepartsverktøy
Mens GSC mangler spesifikke filtre for AI-oversikter, har tredjepartsverktøy som Semrush begynt å tilby noen alternative måter å spore disse utdragene på. Disse verktøyene gir innsikt i den generelle visningen av AI-oversikter i søkeresultatene, om enn uten detaljerte ytelsesdata som klikk og CTR (click-through rate).
Eksempel: Spor en bestemt søkeforespørsel
Vurder et scenario der en nettside rangerer lavere i tradisjonelle søkeresultater (f.eks. posisjoner 7-10) men vises tydelig i AI-oversikter. Til tross for denne synlige synligheten kan rangeringsmetrikker i GSC kanskje ikke gjenspeile denne prominensen nøyaktig. Bruke tredjepartsverktøy kan hjelpe med å identifisere slike avvik, selv om det fortsatt er en unøyaktig vitenskap.
Manuell analyse
Nettredaktører tyr ofte til manuelle sporingmetoder for å håndtere disse utfordringene. Dette innebærer analyse av rådata fra GSC for å identifisere mønstre som indikerer engasjement med AI-oversikter, for eksempel plutselige endringer i rangeringer eller trafikktopper som ikke samsvarer med konvensjonell søk ytelse.
Eksempel: Analyse av metrikker
En tilnærming kan være å isolere metrikker rundt tiden AI-oversikter ble offisielt introdusert. Ved å fokusere på trafikk fra USA og brukerinteraksjoner for innloggede brukere, er det mulig å trekke slutninger om innvirkningen av AI-oversikter indirekte. Imidlertid er denne metoden arbeidskrevende og tilbyr begrenset presisjon.
Handlingsoppfordringer
Behovet for GSC-forbedringer
Det mest presserende behovet er et dedikert filter eller rapport i GSC som gir klare metrikker for AI-oversikter, lignende de eksisterende rapportene for utvalgte utdrag eller trafikk i oppdagelsesfeeden. Slike forbedringer vil gi nettredaktører presis data for å vurdere innvirkningen av disse nye søkelementene på den generelle SEO-strategien deres.
Fellesskapsadvokat
SEO-fellesskapet kan spille en viktig rolle som talsperson for bedre verktøy og gjennomsiktighet fra Google. Å delta i fora, delta i undersøkelser og direkte kommunikasjon med Google-representanter på arrangementer kan forsterke stemmene som krever bedre sporingsegenskaper.
Anpasser strategier
På grunn av usikkerheten i det nåværende landskapet bør nettredaktører vedta tilpasningsdyktige strategier. Å diversifisere innhold, fokusere på å skape omfattende og autoritative sider, og regelmessig analysere søkedata kan bidra til å begrense sporebegrensningene som er stilt av AI-oversikter.
Konklusjon
Å spore AI-oversikter i Google Search Console er som å navigere gjennom en labyrint med skiftende vegger. Til tross for de innovative løftene disse oversiktene holder, hindrer mangelen på presise sporingseffekter nettredaktørenes evne til å utnytte deres potensial fullt ut. Ved å forstå utfordringene, benytte nåværende arbeidsommetoder og arbeide for nødvendige forbedringer, kan SEO-fellesskapet presse for et mer gjennomsiktig og effektivt system.
FAQ
Hva er AI-oversikter i Google-søk?
AI-oversikter er dynamiske sammendrag generert av Googles algoritmer for spesifikke søkeforespørsler. De har som mål å gi brukerne kortfattet informasjon direkte på søkeresultatsiden.
Hvorfor er det utfordrende å spore AI-oversikter?
Det er utfordrende å spore AI-oversikter på grunn av deres dynamiske natur, begrensede tilgjengelighet for innloggede brukere i USA, og mangelen på dedikerte filtre eller rapporter i Google Search Console.
Hvordan kan jeg for øyeblikket spore ytelsen til AI-oversikter?
Ved å bruke tredjepartsverktøy som Semrush eller ved å bruke manuelle sporemetoder kan du få noen innsikter. Disse tilnærmingene er imidlertid ikke så presise som å ha et dedikert filter i GSC.
Hvilke forbedringer trengs for bedre sporing?
Google bør introdusere dedikerte filtre eller separate rapporter i GSC for AI-oversikter, lignende de som er tilgjengelige for utvalgte utdrag og trafikk i oppdagelsesfeeden.
Hvordan kan SEO-fellesskapet bidra til å forbedre sporingen?
SEO-fellesskapet kan arbeide for bedre sporing av verktøy gjennom fora, undersøkelser og direkte kommunikasjon med Google-representanter på bransjearrangementer.
