Innehållsförteckning
- Introduktion
- Vad är AI-översikter?
- Utmaningar med att följa AI-översikter
- Nuvarande följmetoder
- Handlingsuppmaningar
- Slutsats
- Vanliga frågor
Introduktion
Föreställ dig att du noggrant följer prestandan för ditt innehåll i sökmotorer bara för att upptäcka att en viktig del av data saknas. Detta är det nuvarande dilemma som möter otaliga webbmästare och SEO-experter med Googles nya AI-översikter. Sedan dess tillkännagivande den 14 maj 2023 har Googles Sökgenereringsupplevelse (SGE) väckt både hopp och frustration. Medan AI-översikter erbjuder ett innovativt sätt att sammanfatta sökresultat, har integrationen av deras prestandadata inom Google Search Console (GSC) visat sig vara allt annat än enkel.
I den här bloggposten kommer vi att dyka djupt in i komplexiteten med att följa AI-översikter via GSC. Vi kommer att utforska utmaningarna, nuvarande metoder som används för att övervinna dessa hinder och diskutera vad Google kan göra för att förbättra denna galna uppföljningsprocess. Vid slutet av detta inlägg kommer du att ha en tydligare förståelse för den nuvarande situationen och några handlingsbara insikter för att bättre hantera följningen av AI-översikter.
Vad är AI-översikter?
AI-översikter som introducerats av Google förändrar hur användare interagerar med sökresultat genom att använda avancerade algoritmer för att dynamiskt sammanfatta information. Dessa översikter visas primärt i USA för inloggade användare och ger sammanfattad insikt för sökfrågor direkt i SERP (sökmotorresultatsidor).
Medan AI-översikter erbjuder betydande användarfordelar innebär de flera utmaningar för att noggrant följa deras påverkan. Till skillnad från traditionella sökresultat är AI-översikter dynamiska och ständigt utvecklas, vilket gör det svårt för webbmästare att bedöma hur deras innehåll presterar i dessa klipp.
Utmaningar med att följa AI-översikter
Begränsat till USA och inloggade användare
En av huvudutmaningarna med att följa AI-översikter är deras begränsade tillgänglighet. För närvarande visas de endast för användare i USA som är inloggade på sina Google-konton. Denna begränsning begränsar omfånget av datainsamling och gör det svårare att få en omfattande förståelse för deras påverkan.
Brist på dedikerade filter i GSC
Trots den ökande relevansen av AI-översikter har Google ännu inte tillhandahållit ett dedikerat filter eller rapport i GSC för att följa dem separat. Nuvarande verktyg och metoder låter oss följa utvalda klipp ganska bra, men AI-översikter blandas in i bredare sökdata och förvränger specifika insikter.
Dynamik och variabilitet
AI-översikter är inte statiska, de ändras baserat på flera faktorer, inklusive användarinteraktion och Googles pågående förbättringar. Denna flytande natur innebär att samma sökfråga kan resultera i olika AI-översikter vid olika tidpunkter. Webbmästare finner det utmanande att fastställa konsekventa metriker för att analysera prestanda meningsfullt.
Förfiningar och ändringar
Google uppdaterar ofta sina AI-algoritmer och indexeringskriterier, vilket särskilt är tydligt för hälsorelaterade sökningar under kategorin YMYL (Din ekonomi eller ditt liv). Dessa pågående förändringar stör uppföljningsprocessen eftersom kriterierna för att visas i AI-översikter kan variera på ett svårförutsägbart sätt.
Nuvarande följmetoder
Använda verktyg från tredje part
Medan GSC saknar specifika filter för AI-översikter har verktyg från tredje part som Semrush börjat erbjuda några alternativa sätt att följa dessa klipp. Dessa verktyg ger insikter om det allmänna utseendet på AI-översikter i sökresultat, dock utan detaljerad prestandadata som klick och CTR (klickfrekvens).
Exempel: Följning av en specifik förfrågan
Tänk dig ett scenario där en webbsida rankas lägre i traditionella sökresultat (t.ex. positioner 7-10) men framträder framträdande i AI-översikter. Trots denna uppenbara synlighet kan rankmetrikerna i GSC kanske inte återspegla denna framstående position på ett korrekt sätt. Användning av verktyg från tredje part kan hjälpa till att identifiera sådana diskrepanser, även om det fortfarande är en osäker vetenskap.
Manuell analys
Webbmästare använder ofta manuella följmetoder för att mildra dessa utmaningar. Detta innebär att analysera rådata från GSC för att identifiera mönster som indikerar engagemang i AI-översikter, till exempel plötsliga förändringar i rankning eller trafikspikar som inte överensstämmer med konventionell sökprestation.
Exempel: Nedbrytning av metriker
Ett tillvägagångssätt kan vara att isolera metriker kring tiden då AI-översikter officiellt introducerades. Genom att fokusera på trafik från USA och interaktioner från inloggade användare är det möjligt att dra slutsatser om AI-översikternas påverkan indirekt. Men denna metod är arbetskrävande och ger begränsad precision.
Handlingsuppmaningar
Behov av förbättringar i GSC
Det mest påtagliga behovet är ett dedikerat filter eller rapport i GSC som ger tydliga metriker för AI-översikter, liknande befintliga rapporter för utvalda klipp eller trafik från Discover-flödet. Dessa förbättringar skulle erbjuda webbmästare exakt data för att bedöma påverkan av dessa nya sökelement på deras övergripande SEO-strategi.
Gemenskapsförespråkan
SEO-gemenskapen kan spela en avgörande roll för att driva på bättre verktyg och transparens från Google. Genom att delta i forum, delta i undersökningar och kommunicera direkt med Google-representanter vid evenemang kan röster som kräver förbättrade följningsfunktioner förstärkas.
Anpassningsbara strategier
Med tanke på landskapets osäkerhet bör webbmästare anta anpassningsbara strategier. Att diversifiera innehållet, fokusera på att skapa omfattande och auktoritativa sidor och regelbundet analysera sökdata kan hjälpa till att mildra de begränsningar som följer av AI-översikter.
Slutsats
Att följa AI-översikter i Google Search Console är som att navigera genom en labyrint med skiftande väggar. Trots de innovativa möjligheter som dessa översikter innehar, hindras webbmästarens förmåga att fullt ut dra nytta av deras potential på grund av bristen på precisa följningsverktyg. Genom att förstå utmaningarna, använda nuvarande arbetsmetoder och verka för nödvändiga förbättringar kan SEO-gemenskapen driva på ett mer transparent och effektivt system.
Vanliga frågor
Vad är AI-översikter i Google Search?
AI-översikter är dynamiska sammanfattningar som genereras av Googles algoritmer för specifika sökfrågor. De syftar till att ge användare koncis information direkt på sökresultatsidan.
Varför är det svårt att följa AI-översikter?
Det är svårt att följa AI-översikter på grund av deras dynamiska natur, begränsad tillgänglighet för inloggade användare i USA och bristen på dedikerade filter eller rapporter i Google Search Console.
Hur kan jag för närvarande följa prestandan för AI-översikter?
Genom att använda verktyg från tredje part som Semrush eller genom att använda manuella följningsmetoder kan du få vissa insikter. Dessa tillvägagångssätt är dock inte lika precisa som att ha ett dedikerat filter i GSC.
Vilka förbättringar behövs för att förbättra följningen?
Google borde införa dedikerade filter eller separata rapporter i GSC för AI-översikter, liknande de som finns tillgängliga för valda klipp och trafik från Discover-flödet.
Hur kan SEO-gemenskapen hjälpa till att förbättra följningen?
SEO-gemenskapen kan verka för bättre följningsverktyg genom forum, undersökningar och direkt kommunikation med Google-representanter på branschevenemang.
