Amikor LinkedIn-tartalomról beszélünk, általában ugyanazok a mutatók kerülnek elő: hány megtekintést kapott a poszt, hányan reagáltak rá, mennyi komment érkezett, és hozott-e új követőket vagy érdeklődőket. Az AI-alapú keresés terjedésével azonban megjelent egy új szempont is. Felhasználja-e később valamelyik AI a tartalmunkat egy válasz forrásaként?
A Semrush egy nagyszabású kutatásban 325 000 különböző keresési promptot elemzett ChatGPT Searchben, Google AI Mode-ban és Perplexityben. Ezekben összesen 89 000 egyedi LinkedIn URL-t azonosítottak forrásként.
A számok azért érdekesek, mert jól mutatják, hogy a LinkedIn szerepe kezd túlmutatni azon, amit hagyományosan közösségi médiának nevezünk.
A LinkedInből AI-forrás lett
A kutatásban a LinkedIn a második legtöbbet idézett domain volt. Átlagosan az AI-válaszok 11%-ában jelent meg LinkedIn-hivatkozás.
A különbség az egyes rendszereknél is érdekes:
ChatGPT Search esetében a válaszok 14,3%-a, Google AI Mode-nál 13,5%-a, míg Perplexity esetében 5,3%-a tartalmazott LinkedIn-forrást. Ez természetesen nem azt jelenti, hogy minden témában a LinkedIn lesz a legfontosabb információforrás. Egy B2B cég, tanácsadó, szakértő vagy szolgáltató számára viszont már nehéz figyelmen kívül hagyni. Ha valaki például azt kérdezi a ChatGPT-től, hogy:
„Milyen hibák okozzák leggyakrabban egy ipari endoszkóp meghibásodását?”
vagy
„Milyen marketingstratégia működik egy B2B szolgáltató cégnél?”
akkor a válasz forrása már nem feltétlenül csak egy klasszikus blogbejegyzés vagy szakmai weboldal lehet. Egy megfelelő LinkedIn-cikk vagy akár egy szakmai poszt is bekerülhet a források közé.
Mit jelent valójában az, hogy a hivatkozott posztok 95%-a eredeti?
Ez a kutatás egyik legérdekesebb száma. A vizsgált AI-hivatkozásokban szereplő LinkedIn-posztok körülbelül 95%-a eredeti bejegyzés volt, és mindössze körülbelül 5% volt újramegosztott tartalom. Fontos pontosítani: az „original” itt nem azt jelenti, hogy a posztot nem AI írta. Egyszerűen azt jelenti, hogy saját bejegyzésről van szó, nem egy másik felhasználó tartalmának repostjáról. Marketing szempontból viszont így is egyértelmű az üzenet. Ha zakértőként vagy vállalkozásként láthatóak szeretnénk lenni az AI-alapú keresésekben, nagyobb értéke lehet annak, ha saját gondolatokat, tapasztalatokat, adatokat és válaszokat publikálunk, mint annak, ha elsősorban mások tartalmait osztjuk tovább.
Nem kell hozzá virális poszt
Talán ez a kutatás számomra legérdekesebb része. Azt gondolhatnánk, hogy az AI rendszerek elsősorban azokat a LinkedIn-bejegyzéseket találják meg, amelyek több száz vagy több ezer reakciót kaptak. A Semrush adatai alapján nem ez történt. A hivatkozott LinkedIn-posztok mediánja mindössze 15–25 reakció és maximum egy komment volt. Ez alapvetően más logika, mint ahogy sokan a közösségi médiára gondolnak. Az algoritmikus elérésnél fontos lehet, hogy egy tartalom mennyire képes azonnal reakciót kiváltani. Az AI-keresésnél viszont sokkal fontosabb lehet, hogy egy konkrét kérdésre mennyire használható válasz található benne. Egy 20 lájkos, nagyon specifikus szakmai poszt így adott esetben értékesebb forrás lehet, mint egy 2000 lájkos általános motivációs bejegyzés.
A szakmai tudás felértékelődhet
A kutatás szerint a hivatkozott LinkedIn-tartalmak több mint fele tudásmegosztásra vagy gyakorlati tanácsadásra épült. Google AI Mode esetében ez az arány majdnem kétharmad volt. Ez számomra egy nagyon fontos irányt mutat. A klasszikus céges LinkedIn-poszt:
„Örömmel jelentjük be, hogy részt vettünk a múlt heti konferencián…”
önmagában valószínűleg kevés információt ad egy AI-nak.
Ezzel szemben egy olyan poszt, amely elmagyarázza:
„5 hiba, amit rendszeresen látunk ipari endoszkópok karbantartásakor”
már egy konkrét kérdésre ad választ.
Még erősebb lehet:
„Az elmúlt 12 hónapban általunk átvizsgált 180 eszközből 46 esetében ugyanazt a hibát találtuk. Ez jellemzően három okra vezethető vissza…”
Itt már olyan első kézből származó információ jelenik meg, amelyet nem lehet egyszerűen tíz másik weboldalról összegyűjteni.
Szerintem pontosan az ilyen tartalom értéke fog növekedni.
A hosszabb tartalom sem halt meg
A kutatás külön vizsgálta a LinkedIn-cikkeket és a normál feed-posztokat is. A LinkedIn-cikkek a hivatkozott LinkedIn-tartalmak 50–66%-át adták, platformtól függően. A legtöbb hivatkozást az 500–2000 szavas cikkek kapták. A normál LinkedIn-posztoknál pedig az 50–299 szavas tartomány szerepelt a legerősebben. Ez egy érdekes kompromisszum. Nem kell mindenből 3000 szavas szakmai tanulmányt készíteni, de egyetlen mondatos bejegyzésekből sem feltétlenül lesz jó AI-forrás. A tartalomnak egyszerűen elegendő információt kell tartalmaznia ahhoz, hogy egy kérdésre önálló választ tudjon adni.
A rendszeresség többet számíthat, mint a követők száma
A vizsgálat szerint a hivatkozott posztok szerzőinek körülbelül háromnegyede rendszeresen publikált: az előző négy hétben legalább öt posztot tett közzé.
Ez nagyjából heti egy-két tartalom. Ugyanakkor nem csak a nagy követőtáborral rendelkező influencerek kerültek be a források közé. A kutatás szerint kisebb alkotók szakmailag releváns tartalmai is rendszeresen megjelentek az AI-válaszokban. Ez különösen érdekes lehet kisebb magyar B2B vállalkozások számára. Nem feltétlenül kell tízezres LinkedIn-követőtábort építeni. Egy szűk területen viszont érdemes következetesen válaszolni azokra a kérdésekre, amelyeket a potenciális ügyfeleink ténylegesen feltesznek.
SEO helyett most már GEO?
Az utóbbi időszakban egyre gyakrabban találkozunk GEO, AEO, AI SEO és AI Visibility kifejezésekkel. A neveknél szerintem sokkal fontosabb maga a változás. Korábban a tartalommarketing egyik fő célja az volt, hogy egy weboldal jó helyen szerepeljen a Google találati listáján. Ez továbbra is fontos.
Csakhogy közben a keresés helye változik. Valaki ma már nem feltétlenül tíz weboldalt nyit meg azért, hogy összehasonlítsa például a különböző CRM rendszereket. Megkérdezi a ChatGPT-t. Az AI összegzi a válaszokat, majd megmutat néhány forrást. A marketing új kérdése ezért már nem csak az:
„Hányadik helyen jelenik meg a weboldalam a Google-ben?”
Hanem az is:
„Amikor egy potenciális ügyfelem a ChatGPT-ben kérdez a szakterületemről, szerepelek-e azok között a források között, amelyekből a válasz készül?”
Mit változtatnék emiatt egy B2B cég tartalomstratégiáján?
Nem kezdenék el kizárólag az AI kedvéért tartalmat gyártani. Viszont a klasszikus social media naptár helyett egyre inkább kérdésalapú tartalomstratégiában gondolkodnék.
Milyen kérdéseket tesznek fel az ügyfelek értékesítés előtt?
Milyen problémák miatt keresnek szakértőt?
Melyek azok a témák, amelyekben valódi tapasztalatunk van?
Milyen saját adataink, eseteink vagy eredményeink vannak?
Ezekből készülhet weboldalas blogcikk, LinkedIn-cikk, rövidebb LinkedIn-poszt, videó és akár hírlevél is. Nem öt külön tartalmat kell feltétlenül kitalálni. Egyetlen erős szakmai témát kell több megfelelő formátumban feldolgozni.
A legfontosabb tanulság
A LinkedIn eddig elsősorban kapcsolatépítési és tartalommarketing-platform volt. Most úgy tűnik, egy harmadik szerepe is egyre fontosabb:
forrás az AI-alapú keresők számára.
Ez pedig valamennyire átírja azt is, hogyan érdemes értékelni egy LinkedIn-poszt sikerét. Lehet, hogy egy bejegyzés nem hoz 10 000 megtekintést. Lehet, hogy csak húszan reagálnak rá. De ha pontosan megválaszol egy szakmai kérdést, és hónapokkal később egy potenciális ügyfél ChatGPT-keresésének egyik forrásává válik, akkor a valódi értéke jóval nagyobb lehet annál, amit a LinkedIn statisztikájában látunk. És szerintem tartalommarketingesként ez az egyik legérdekesebb változás, amit jelenleg érdemes figyelni.
forrás: https://www.semrush.com/blog/linkedin-ai-visibility-study/
