Useimmat sisällöt on optimoitu ensimmäistä kysymystä varten. Käyttäjä kysyy ChatGPT:ltä "Mikä on konversio-optimointi?" ja artikkelisi lainataan ensimmäisessä vastauksessa. Mutta mitä tapahtuu, kun hän kysyy jatkokysymyksen "Mitkä ovat tärkeimmät CRO-mittarit?" Artikkeliasi ei välttämättä lainata uudelleen, vaikka se kattaa aiheen, koska ChatGPT lainasi ensimmäisessä vastauksessa kilpailijaa ja pitää lainauksensa johdonmukaisina koko keskustelun ajan.
Monivaiheiset keskustelut muuttavat sitä, miten ChatGPT valitsee lähteitä. Toinen kysymys kantaa mukanaan ensimmäisen kysymyksen asiayhteyden. Sisältösi täytyy olla löydettävissä paitsi ensimmäisiin kyselyihin myös jatkokysymyksiin ja tarkennuksiin. Tässä artikkelissa käydään läpi, miten rakennat sisällön niin, että ChatGPT lainaa sinua koko keskustelun ajan eikä vain ensimmäisessä vastauksessa.
Miten ChatGPT käsittelee jatkokysymyksiä eri tavalla
Kun käyttäjä esittää jatkokysymyksen ChatGPT:ssä, järjestelmä ei aloita alusta. Se kantaa mukanaan edellisen vuoropuhelun asiayhteyden. Tämä luo sekä mahdollisuuksia että haasteita sisällöllesi.
ChatGPT:n jatkokysymysprosessi:
- Käyttäjä esittää ensimmäisen kysymyksen ("Mikä on CRO?")
- ChatGPT hakee ja lainaa lähteitä ensimmäiseen vastaukseen
- Käyttäjä esittää jatkokysymyksen ("Mitkä mittarit ovat tärkeimpiä?")
- ChatGPT ottaa edellisen vastauksen asiayhteyden huomioon valitessaan lähteitä jatkokysymykseen
- ChatGPT voi käyttää uudelleen ensimmäisen vastauksen lähteitä (lainausten johdonmukaisuus) tai löytää uusia lähteitä, jotka laajentavat aihetta
Keskeinen oivallus: ChatGPT arvostaa lähteiden johdonmukaisuutta. Jos se lainasi sinua ensimmäisessä vastauksessa, se lainaa sinua todennäköisemmin myös aiheeseen liittyvissä jatkokysymyksissä. Jos se lainasi ensimmäisessä vastauksessa kilpailijaa, se pitäytyy yleensä tässä kilpailijassa jatkokysymyksissäkin, vaikka sinun sisältösi olisi parempi.
Tämä luo lainausedun sille lähteelle, jota lainataan ensin. Ensimmäinen lainaus lukitsee usein kyseisen lähteen koko keskusteluksi.
Lainauslukitusvaikutus
Tutkimus osoittaa: ensimmäisessä vastauksessa lainattu lähde lainataan 62 %:ssa saman aiheen jatkokysymyksistä. Tämä on lainauslukitusvaikutus.
Miksi näin käy: ChatGPT pitää keskustelun johdonmukaisena jatkamalla jo lainaamiensa lähteiden käyttöä. Se antaa käyttäjälle jatkuvuutta. Lähteen vaihtaminen kesken keskustelun tuntuu katkonaiselta.
Käytännössä: sinun täytyy voittaa ensimmäinen lainaus. Jos sisältöäsi ei lainata ydinkyselyn ensimmäisessä vastauksessa, olet suljettu pois kyseisen aiheen jatkokysymyksistä siinä keskustelussa.
Tämä tarkoittaa, että sisältöstrategiasi pitää priorisoida lainattavuutta alasi laajimmille ja yleisimmille ensimmäisille kyselyille. Et voi luottaa siihen, että sinua lainataan kapeissa jatkokysymyksissä, jos et tule lainatuksi avauskysymyksessä.
Sisällön rakenne jatkokysymyksiä varten
Suunnittele sisältösi ennakoimaan jatkokysymyksiä ja vastaamaan niihin samalla sivulla. Se lisää todennäköisyyttä, että sinua lainataan useissa keskustelun kysymyksissä.
Rakenne jatkokysymyksiä varten:
Taso 1: suora vastaus pääkysymykseen (ensimmäiset 100 sanaa)
Tämä on se, mikä lainataan ensimmäisessä vastauksessa. Tee siitä vahva ja lainauskelpoinen.
Esimerkki: "Konversio-optimointi (CRO) on järjestelmällinen prosessi, jolla parannetaan niiden verkkosivuston kävijöiden osuutta, jotka tekevät halutun toimenpiteen (konversion). Tavoitteena on lisätä konversioita lisäämättä liikennettä."
Taso 2: liittyvät kysymykset ja vastaukset (seuraavat 400-600 sanaa)
Ennakoi jatkokysymykset, joita käyttäjä esittää, ja vastaa niihin etukäteen.
Todennäköiset jatkokysymykset kysymyksen "Mikä on CRO?" jälkeen:
- Mitkä ovat tärkeimmät CRO-mittarit?
- Miten konversioaste mitataan?
- Mitkä ovat yleisiä CRO-strategioita?
- Kauanko CRO:n tulosten näkyminen kestää?
Lisää jokainen näistä alaotsikoksi, jonka alla on suora vastaus. Näin ChatGPT voi lainata sisältöäsi uudelleen, jos käyttäjä esittää jatkokysymyksen.
Taso 3: edistyneet muunnelmat ja asiayhteys (loppusisältö)
Käsittele alakohtaiset muunnelmat, poikkeustapaukset ja edistyneet toteutukset. Näin tavoitat vaativien käyttäjien jatkokysymykset, jotka tarkentavat kysymystään useita kertoja.
Esimerkkialaosiot: "CRO verkkokaupassa vs SaaS-palvelussa", "CRO eri liikennemäärillä", "CRO, kun lähtötason konversioaste on jo korkea".
Semanttinen ryhmittely keskustelun kulkua varten
ChatGPT tunnistaa toisiinsa liittyvät käsitteet ja ryhmittelee ne semanttisesti. Sisältö, joka liittyy semanttisesti aiempiin vastauksiin, tulee lainatuksi jatkokysymyksissä todennäköisemmin.
Rakenna semanttisia yhteyksiä sisältöösi:
- Käytä johdonmukaista terminologiaa osioissa. Jos ensimmäinen vastaus käyttää sanaa "konversiosuppilo", käytä sanaa "konversiosuppilo" myös jatko-osioissa, älä sanaa "myyntiputki".
- Viittaa liittyviin käsitteisiin. Yhdistä mittarit strategioihin, strategiat mittaamiseen ja mittaaminen toteutukseen.
- Rakenna entiteettitiheyttä avainkäsitteiden ympärille. Mainitse tietyt mittarit, työkalut ja menetelmät nimeltä koko sisällössä.
- Luo alaosioiden hierarkioita, jotka osoittavat loogisen etenemisen. Etene määritelmästä mittareihin, strategioihin, toteutukseen ja mittaamiseen.
Esimerkkirakenne:
H2: Mikä on konversio-optimointi?
H3: Määritelmä ja ydinmittarit
H3: Miksi CRO on tärkeää liiketoiminnalle
H2: Tärkeimmät CRO-mittarit (jatkokysymysaihe)
H3: Konversioaste (määritelmä, laskenta, vertailuarvot)
H3: Klikkausprosentti
H3: Poistumisprosentti
H2: CRO-strategiat (seuraava todennäköinen jatkokysymys)
H3: A/B-testaus
H3: Käyttökokemuksen optimointi
H3: Tekstien optimointi
Tämä hierarkkinen rakenne helpottaa ChatGPT:n ymmärtämistä siitä, miten sisältösi vastaa sekä ensimmäiseen kyselyyn että ennakoituihin jatkokysymyksiin.
Tarkennuskyselyiden ja rajausten käsittely
Käyttäjät tarkentavat jatkokysymyksiään usein lisäämällä rajauksia tai parametreja. Esimerkiksi:
Ensimmäinen kysely: "Miten parannan CRO:ta?"
Jatkokysymys: "Miten parannan CRO:ta verkkokauppasivustoilla?"
Tarkennus: "Miten parannan CRO:ta verkkokauppasivustoilla, joilla on vähän liikennettä?"
Jokainen tarkennus kaventaa aluetta. Sisältösi täytyy pystyä käsittelemään nämä kaventavat tarkennukset.
Rakenna tarkennuspolut sisältöösi:
- Aloita laajasti (kaikilla sivustoilla päteviä yleisiä CRO-periaatteita)
- Laajenna aloihin (verkkokauppa, SaaS, B2B, julkaiseminen)
- Tarkenna rajauksella (rajallinen budjetti, vähäinen liikenne, monimutkaiset tuotteet, pitkät myyntisyklit)
Esimerkkitarkennusosiot:
Pääosio: "10 toimivaa CRO-strategiaa"
Tarkennus 1: "CRO erityisesti verkkokaupalle" (rajaa verkkokauppaan sopiviin strategioihin)
Tarkennus 2: "CRO verkkokaupalle, jolla on rajallinen mainosbudjetti" (rajaa edelleen edullisiin strategioihin)
Tarkennus 3: "CRO verkkokaupalle, jolla on vähän liikennettä" (käsittelee pienen liikenteen rajoitteet)
Näin ChatGPT voi lainata sisältöäsi jokaisessa tarkennusvaiheessa eikä vain ensimmäisessä laajassa kyselyssä.
Vastaustiivistelmät jokaiselle ennakoidulle jatkokysymykselle
Käytä suora vastaus ensin -periaatetta jokaiseen ennakoituun jatkokysymykseen, ei vain pääaiheeseen.
Esimerkki:
Otsikko: "Mihin mittareihin minun pitäisi keskittyä ensin?"
Vastaustiivistelmä (30-50 sanaa): "Aloita konversioasteesta ja klikkausprosentista eniten liikennettä saavilla sivuillasi. Nämä kaksi mittaria paljastavat, mitkä sivut menettävät mahdollisia asiakkaita ja missä optimointityö tuottaa suurimman vaikutuksen."
Tukitiedot: selitys siitä, miksi nämä mittarit ovat tärkeitä, vertailuarvot ja seurantatapa.
Kun ChatGPT vastaa jatkokysymykseen siitä, mihin mittareihin keskittyä, se voi ottaa vastaustiivistelmäsi suoraan. Se tekee sisällöstäsi lainauskelpoista useissa kysymyksissä.
Keskustelun asiayhteys ja entiteettien jatkuvuus
ChatGPT seuraa aiemmissa vastauksissa mainittuja entiteettejä. Jos sisältösi mainitsee samoja entiteettejä, työkaluja tai käsitteitä, joihin keskustelussa on aiemmin viitattu, ChatGPT lainaa sinua todennäköisemmin jatkuvuuden vuoksi.
Esimerkki keskustelun kulusta:
Kysymys 1: "Mikä on CRO?" (ChatGPT lainaa sinua ja mainitsee "testaustyökalut" ja "A/B-testauksen")
Kysymys 2: "Mitä työkaluja minun pitäisi käyttää?" (Jos sisältösi mainitsee testaustyökalut ja A/B-testauksen, sinua lainataan, koska pidät entiteettien jatkuvuuden)
Rakenna entiteettien jatkuvuutta:
- Viittaa samoihin työkaluihin, menetelmiin ja käsitteisiin koko sisällössäsi
- Nimeä tietyt tuotteet, mittarit ja viitekehykset johdonmukaisilla nimillä
- Luo osioita, jotka laajentavat aiemmissa osioissa mainittuja entiteettejä
- Rakenna sanasto tai entiteettikartta, joka näyttää, miten eri käsitteet liittyvät toisiinsa
Yleiset sudenkuopat monivaiheisessa optimoinnissa
Sudenkuoppa 1: erilliset sisällöt, jotka eivät ennakoi jatkokysymyksiä
Yhtä kyselyä varten kirjoitettu sisältö hajoaa, kun ChatGPT yrittää lainata sitä jatkokysymyksiin. Ennakoi koko keskustelun kaari, ei vain ensimmäistä kysymystä.
Sudenkuoppa 2: epäjohdonmukainen terminologia osioiden välillä
Jos sisältösi käyttää yhdessä osiossa sanaa "konversiosuppilo" ja toisessa sanaa "myyntiputki", ChatGPT näkee ne eri käsitteinä. Se rikkoo semanttisen jatkuvuuden ja vähentää lainaustodennäköisyyttä jatkokysymyksissä.
Sudenkuoppa 3: ei suoria vastauksia jatkokysymysaiheisiin
Jos jatkokysymysten vastaukset on haudattu syvälle sisältöön tai niitä ei ole lainkaan, ChatGPT ei löydä niitä monivaiheisiin lainauksiin. Jokainen ennakoitu jatkokysymys tarvitsee oman selkeän, lainattavan vastauksensa.
Sudenkuoppa 4: puuttuvat tarkennuskerrokset
Jos alakohtaisia tai rajauksiin perustuvia muunnelmia ei käsitellä, menetät lainauksia, kun käyttäjät tarkentavat kysymyksiään. Jos käyttäjä kysyy "Miten parannan CRO:ta SaaS-palvelussa?" ja sisältösi kattaa vain yleisen CRO:n, sinua ei lainata.
Sudenkuoppa 5: liiallinen laajuuden optimointi syvyyden kustannuksella
Yritys kattaa jokainen mahdollinen jatkokysymys voi tehdä sisällöstäsi pinnallista. Keskity 10-15 todennäköisimpään jatkokysymykseen. Mene niissä syvälle sen sijaan, että kattaisit kaiken laajasti.
Näin WEMASY auttaa optimoimaan keskusteluja varten
WEMASYn sisältöeditorissa on "jatkokysymysten ennakointi" -työkalu, joka ehdottaa todennäköisiä käyttäjän kysymyksiä pääaiheesi jälkeen. Editori auttaa rakentamaan sisällön kerroksittain, selkeillä vastaustiivistelmillä pääaiheelle ja jokaiselle jatkokysymykselle. Valmis semanttinen analyysi tarkistaa, onko terminologiasi johdonmukaista osioiden välillä. Voit esikatsella, miltä sisältösi näyttää monivaiheisessa keskustelussa, simuloimalla ChatGPT:n lainauskaavoja. Optimoi keskusteluja varten WEMASYn monivaiheisen optimoinnin työkaluilla.
Usein kysyttyä
Jos kilpailija tulee lainatuksi ensin, olenko suljettu keskustelusta ikuisesti?
En ikuisesti, mutta kyseiseksi keskusteluistunnoksi. Käyttäjät voivat vaihtaa lähteitä käsin tai pyytää ChatGPT:tä lainaamaan eri lähteitä. Lainauslukitus on kuitenkin todellinen 62 %:ssa jatkokysymyksistä. Voita ensimmäinen lainaus olemalla paras vastaus laajimpaan ensimmäiseen kysymykseen. WEMASYn Sivustonrakentajalla voit tehdä tämän suoraan verkkosivustollasi.
Kuinka montaa jatkokysymystä minun pitäisi ennakoida sisällössäni?
Aloita 5-8 todennäköisellä jatkokysymyksellä. Liian vähän ja menetät lainausmahdollisuuksia. Liian monta ja sisältösi menettää fokuksensa. Valitse kysymykset, joita oikeat käyttäjät kysyvät alallasi useimmin. Käytä Googlen People Also Ask -ominaisuutta ja yhteisöfoorumeita löytääksesi tärkeimmät jatkokysymykset.
Pitäisikö jatkokysymysten vastausten olla yhtä pitkiä kuin päävastauksen?
Ei. Jatkokysymysten vastausten pitäisi olla 30-50 sanan vastaustiivistelmiä, joita seuraavat tukitiedot (100-150 sanaa). Pidä ne kohdennettuina ja ytimekkäinä. ChatGPT poimii vastaustiivistelmät jatkokysymysten lainauksiin, joten selkeys on tärkeämpää kuin pituus.
Onko tarkalleen saman terminologian käytöllä merkitystä?
Kyllä, merkittävästi. ChatGPT vertaa terminologiaa ymmärtääkseen semanttisen jatkuvuuden. Jos käytät yhdessä osiossa sanaa "konversioaste" ja toisessa sanaa "onnistumisaste", ChatGPT pitää niitä eri käsitteinä. Pidä terminologia johdonmukaisena kaikissa osioissa.
Voinko sijoittua jatkokysymyksissä, joita en ennakoinut?
Osittain. Jos sisältösi on kattavaa ja hyvin jäsenneltyä, ChatGPT voi löytää vastauksia ennakoimattomiin jatkokysymyksiin. Ennakoidut jatkokysymykset, joilla on selkeät vastaustiivistelmät, tulevat kuitenkin lainatuiksi paljon useammin (72 % vs 34 % ennakoimattomissa kysymyksissä).
Onko jatkokysymysosioiden järjestyksellä merkitystä?
Kyllä. Rakenna jatkokysymykset siinä järjestyksessä, jossa käyttäjät todennäköisesti kysyvät ne. Jos käyttäjät kysyvät tavallisesti mittareista ennen strategioita, laita mittariosio ennen strategiaosiota. Tämä luonnollinen keskustelun kulku auttaa ChatGPT:tä ymmärtämään, mitä osioita lainataan yhdessä.