新しいLightSite AIとtheCUBE Researchの概要では、動きの遅いブランドはLLM検索での可視性を失うリスクがある一方、小規模な競合他社は本物のコンテンツと構造化データのより効果的な使用によって地位を確立していると警告しています。
イスラエル - LightSite AIとtheCUBE Researchは、「AIエンジンでのブランド価値構築：LLMに推奨される方法」と題した新しい研究概要を発表しました。この出版物は、大規模言語モデルがブランド発見にどのように影響を与えるか、そしてなぜ動きの遅いグローバルブランドがすでにAI駆動の検索体験において、より小規模で機敏な競合他社に遅れを取っているのかを説明しています。
購入者はますます従来の検索結果ではなく、AIアシスタントや新しいAIショッピング体験から始めるようになっており、それらの回答で最初に表示されるブランドは必ずしも最大または最も確立されたものではなく、むしろ正反対であることが多いです。多くの有名企業はまだオーガニックトラフィックとクリックベースのエンゲージメントを中心とした検索戦略に依存していますが、小規模ブランドは焦点を絞った会話型の本物のコンテンツと、AIシステムが理解し信頼しやすいよりクリーンなデータ構造に投資しています。
「AI検索では、競争の場は多くの人が考えるよりも平等です」とLightSite AIの創設者であるスタス・レヴィタンは述べています。「明確な視点、強力な専門家コンテンツ、誠実な言語を持つ小規模で焦点を絞ったブランドは、曖昧なメッセージング、混乱を招く多様な製品、時代遅れのサイトアーキテクチャを持つ大規模ブランドよりもAIシステムが信頼し引用しやすい場合があります。これは新興企業にとって10年に一度のチャンスであり、AI検索の新しい現実に適応する必要がないと考える人にとっては実際のリスクです。」
大規模ブランドは2つの関連するギャップに直面しています。1つ目はコンテンツギャップで、中堅市場および企業企業が洗練されているが一般的な資料を公開し、実際の会話よりもスライド用に書かれています。2つ目はテクノロジーギャップで、製品情報、顧客ストーリー、企業データがスキーママークアップや製品知識グラフなどの構造化された機械可読形式で公開されていません。AIシステムがエンティティの明確さ、透明性、一貫した物語にますます依存するにつれて、これらのギャップにより、小規模でより焦点を絞ったプレーヤーがニッチで高意図のクエリに対するデフォルトの回答になりやすくなります - これは通常のGoogle検索ではほぼ不可能でした。
研究は成長するパターンを指摘しています。特定のユースケースについて率直に話し、測定可能な結果を示し、一貫した専門家の声を維持する新しいベンダーは、AIシステムによってより迅速に取り上げられます。彼らは引用で自分の名前を使用する傾向があり、トランスクリプト、ポッドキャスト、アナリストの議論に登場し、実際の顧客の結果に近い主張を維持します。対照的に、レガシーブランドは多くの切断されたキャンペーンにわたって彼らのストーリーを広げたり、一般的なポジショニングステートメントに依存したりすることが多く、これによりAI発見においてより弱いシグナルが生じる可能性があります。
ブランドが構造化された方法で対応できるよう、この概要では4層のAIエンジン最適化フレームワークとAEOアドバンテージインデックスを紹介しています。理論的なレベルにとどまるのではなく、この方法論は少数の実践的なステップに焦点を当てています。AIが学習、検索、ブランドをランク付けする方法に合わせた19の属性にわたる評価を通じてAEOの準備状況をベンチマークします。その評価に基づいて、弱いシグナルを強化し、最も重要な領域での権威を増幅するための標的を絞った戦略と90日間のアクションプランを定義します。
このアプローチには明確なコンテンツトラックも含まれています。プロンプトライブラリと製品知識グラフを使用して、一貫したブランドナラティブを反映する新しい本物の素材でAIエンジンに供給する方法を概説しています。並行して、ブランドがAI回答内で可視性を獲得した後、その発見が単一の孤立した言及ではなく、エンゲージメント、評価、需要につながるようにAIガイドの購入者の旅をデザインする方法を説明しています。
LightSite AIは、機械可読データレイヤーを構築し、AI検索でのブランドパフォーマンスを追跡するプラットフォームでこの作業をサポートしています - これはユニークな特許出願中の技術です。このプラットフォームは、組織がAIシステムにとって理解しやすく引用しやすいサイトを作成するのを支援し、チームがブランドエンティティ、製品、専門家がAI生成の回答にどれだけ頻繁に表示されるかを監視できるようにします。詳細情報は LightSite AIでご覧いただけます。
マーケティングチームは、LightSite AIからのAI準備ツールも探索できます。これには、 LightSite AI – AIの検索準備状況をテストのツールページにある生成エンジン最適化ユーティリティが含まれており、組織がAIクロール可能性、構造化データのカバレッジ、および現代の発見に必要なその他の技術的基盤をチェックするのに役立ちます。研究と方法論に関する詳細は theCUBE Researchを通じて見つけることができます。
研究概要「AIエンジンでのブランド価値構築：LLMに推奨される方法」およびAEOアドバンテージインデックスに関する追加情報は、theCUBE ResearchとLightSite AIから入手できます。
LightSite AIについて
LightSite AIは、企業とデジタルプラットフォームがAI駆動の検索でどのように認識され表現されるかを改善するのを支援します。このプラットフォームは構造化データレイヤーを構築し、主要なAIシステム全体での可視性、正確性、権威を測定する分析を提供し、組織がAI生成の回答内でどのように表示されるかを理解し改善できるようにします。
theCUBE Researchについて
theCUBE Researchは、人工知能、クラウド、データ技術のビジネスへの影響に焦点を当てた独立した研究およびアドバイザリー企業です。同社はアナリストの洞察、イベントカバレッジ、オリジナル研究を組み合わせて、テクノロジーリーダーが市場の変化を理解し、新興ソリューションを評価し、データ駆動の成長戦略を設計するのを支援します。
連絡先情報
ビジネス：LightSite AI
連絡先名：スタス・レヴィタン
連絡先メールアドレス：[email protected]
ウェブサイト：https://www.lightsite.ai/
国：イスラエル
