Tekoälyjärjestelmien täytyy tehdä valinta vastauksia tuottaessaan. Ne voivat lainata toissijaista lähdettä, joka tiivistää alkuperäisen tutkimuksen, tai ne voivat lainata alkuperäistä tutkimusta suoraan. Ne valitsevat lähes aina alkuperäisen tutkimuksen, kun se on saatavilla.
Oma tutkimus tulee lainatuksi useammin, koska sitä ei voi korvata. Tutkimuksen tiivistävän toissijaisen lähteen voi korvata tusinalla muulla saman tutkimuksen tiivistävällä artikkelilla. Alkuperäistä tutkimusta ei voi korvata. Se on ainutlaatuinen. Se on ensikäden kertomus. Siksi tekoälyjärjestelmät priorisoivat sitä.
Miksi tekoälyjärjestelmät suosivat omaa tutkimusta tiivistelmien sijaan
Kun tekoälyjärjestelmä tuottaa vastauksen, se haluaa lainata lähteitä, joita lukijat eivät löydä mistään muualta. Tutkimuksen tiivistävä toissijainen lähde ei ole ainutlaatuinen. Tuo tiivistelmä on olemassa kymmenissä muissa artikkeleissa. Yhden artikkelin lainaaminen toisen sijaan ei palvele lukijaa merkittävästi.
Mutta oma tutkimus on ainutlaatuista. Jos lukija haluaa tietää täsmälleen, mitä tutkimus havaitsi, hänen täytyy lukea alkuperäinen. Alkuperäisen tutkimuksen lainaaminen palvelee lukijaa paremmin kuin tiivistelmän lainaaminen.
Siksi omalla tutkimuksella on suhteettoman suuri lainausetu. Ensikäden verkkosivustot, jotka yleensä isännöivät omaa tutkimusta tai omaa dataa, kattavat 44 % kaikista tekoälylainauksista. Silti vain 15 % brändimaininnoista tekoälyn tuottamissa vastauksissa tulee brändien omilta verkkosivustoilta. Tämä tarkoittaa, että verkkotunnuksellasi isännöity oma tutkimus tulee lainatuksi paljon useammin kuin tiivistelmät tai toissijainen sisältö.
Johtopäätös on selvä: jos sinulla on omaa tutkimusta, julkaise se omalla verkkotunnuksellasi. Jos julkaiset sen jonkun muun alustalla tai julkaisussa, jota brändisi ei omista, lahjoitat lainauksia kyseiselle alustalle sen sijaan, että ansaitsisit ne itse. Tekoälyjärjestelmät lainaavat alkuperäistä tutkimusta, eivät sitä mainitsevaa artikkelia.
Ensikäden data vahvimpana lainaussignaalina
Ensikäden data on dataa, jonka keräsit itse. Yleisöltäsi saadut kyselytulokset. Asiakkaidesi vertailuarvot. Alustasi suorituskykymittarit. Tätä dataa ei voi korvata. Kukaan muu ei voi tuottaa täsmälleen samaa dataa samasta lähteestä.
Koska tämä data on ainutlaatuista, tekoälyjärjestelmät lainaavat sitä luotettavammin. Kun tekoälyjärjestelmä tuottaa vastausta esimerkiksi alan vertailuarvoista, se tietää, että sinun julkaisemasi alkuperäiset vertailuarvot ovat arvokkaampia lainattavaksi kuin jonkun muun tiivistelmä niistä.
Luo omaa tutkimusta kyselemällä asiakkailtasi tai yleisöltäsi. Tee testejä ja julkaise tulokset. Analysoi dataa, johon kenelläkään muulla ei ole pääsyä. Julkaise tämä alkuperäinen oivallus omalla verkkotunnuksellasi. Siitä tutkimuksesta tulee lainausmagneetti, koska se on ainoa paikka, josta lukijat löytävät sen.
Tutkimukset, joissa on omaa dataa, saavat suhteettoman suuren lainausedun. Tämä pätee akateemisia artikkeleita laajemmin. Mikä tahansa sisältö, jossa on omaa dataa, jota ei ole missään muualla, tulee lainatuksi useammin.
Ero alkuperäisen ja toissijaisen tutkimuksen välillä
Oma tutkimus on ensikäden näyttöä, jonka loit tai keräsit itse. Teit kyselyn. Teit kokeen. Analysoit dataa. Julkaisit tulokset. Se on omaa tutkimusta.
Toissijainen tutkimus on sitä, että tiivistät tai analysoit jonkun toisen alkuperäistä tutkimusta. Luet tutkimuksen ja selität, mitä se tarkoittaa. Kokoat dataa useista tutkimuksista. Lainaat asiantuntijoiden mielipiteitä. Se on toissijaista tutkimusta.
Molemmilla on merkitystä. Mutta tekoälyjärjestelmät lainaavat omaa tutkimusta useammin, koska se on ainutlaatuista. Jos haluat maksimoida tekoälylainaukset, keskity luomaan omaa tutkimusta, joka asuu verkkotunnuksellasi.
Miten oma tutkimus rakennetaan tekoälylainauksia varten
Oma tutkimus täytyy julkaista omalla verkkotunnuksellasi muodossa, jonka tekoälyjärjestelmät poimivat helposti. Schema-merkintä, jossa on täsmällisiä tietoja kuten menetelmä, havainnot ja data, tuo 22 %:n lainausnoston. Vertailutaulukot, joissa on oikea HTML-muotoilu, saavuttavat 47 % korkeammat tekoälylainausasteet kuin jäsentämätön sisältö.
Muotoile oma tutkimuksesi selkeästi. Käytä otsikoita osioiden erottamiseen. Lisää jäsennelty data, joka merkitsee, mikä on menetelmä, mikä havainto ja mikä johtopäätös. Tee tekoälyjärjestelmälle helpoksi poimia tiettyjä väitteitä ja lainata sinua.
Julkaise myös raakadata tai koko menetelmä. Se antaa tekoälyjärjestelmälle varmuutta siitä, että tutkimuksesi on aito ja toistettavissa. Se antaa myös lukijoille mahdollisuuden todentaa havaintosi.
Ensikäden viitekehykset ja omat menetelmät
Oman tutkimuksen ei tarvitse olla akateemisia tutkimuksia. Voit luoda omia viitekehyksiä. Voit kehittää menetelmiä. Voit julkaista omia malleja tai arviointityökaluja. Kaikki tämä on omaa tutkimusta, jos kukaan muu ei julkaise sitä.
Kun luot viitekehyksen, jonka alasi ottaa käyttöön, tekoälyjärjestelmät lainaavat sitä, koska se on ainoa paikka, jossa viitekehys on olemassa. Kun kehität menetelmän ongelman ratkaisemiseen, tekoälyjärjestelmät lainaavat menetelmääsi, koska se on alkuperäinen sinulle.
Siksi nimettyjen viitekehysten luominen on tehokasta tekoälynäkyvyydelle. Anna menetelmällesi nimi. Tee siitä omasi. Julkaise se. Tekoälyjärjestelmät lainaavat sinua kyseisen viitekehyksen lähteenä.
Miten rakennat tutkimusohjelman, jota lainataan
Aloita tunnistamalla, mitä dataa yleisösi tarvitsee, jota ei vielä ole olemassa. Mitä kysymyksiä he esittävät, joihin vastaaminen vaatii omaa tutkimusta? Mitä aukkoja saatavilla olevassa tutkimuksessa on?
Kerää tai luo sitten tuo data. Tee kysely. Analysoi julkisesti saatavilla olevaa dataa ja löydä kaavoja, joita kukaan ei ole nostanut esiin. Testaa jotain alustallasi ja julkaise tulokset.
Julkaise tutkimus omalla verkkotunnuksellasi. Käytä selkeää muotoilua ja schema-merkintää. Tee tekoälyjärjestelmille helpoksi lainata sitä.
Lopuksi mainosta tutkimustasi. Linkitä siihen muista artikkeleista. Viittaa siihen klusterisivuillasi. Tee tekoälyjärjestelmille helpoksi löytää se ja ymmärtää sen merkitys.
Usein kysyttyä
Pitääkö minun olla tutkija tehdäkseni omaa tutkimusta?
Ei. Tarvitset vain dataa tai oivalluksia, joita kellään muulla ei ole. Tee kysely asiakkaillesi. Analysoi omaa dataasi. Testaa jotain alustallasi. Kaikki se on omaa tutkimusta. Et tarvitse laboratoriota tai tutkintoja julkaistaksesi arvokkaita alkuperäisiä oivalluksia. WEMASYn Sivustonrakentajalla voit tehdä tämän suoraan verkkosivustollasi.
Voinko julkaista uudelleen muiden lähteiden tutkimusta verkkotunnuksellani?
Et. Se on toissijaista tutkimusta, ei alkuperäistä. Oma analyysisi ja tiivistelmäsi tuosta tutkimuksesta on sallittua. Et kuitenkaan voi väittää tehneesi tutkimusta, jota et tehnyt. Tekoälyjärjestelmät ja lukijat tunnistavat eron.
Entä jos tutkimukseni on ristiriidassa yleisten havaintojen kanssa?
Se on ihan hyvä. Se on itse asiassa arvokkaampaa kuin olemassa olevan tutkimuksen vahvistaminen. Jos sinulla on dataa, joka on ristiriidassa vallitsevan viisauden kanssa, julkaise se. Se on omaa tutkimusta, jota tekoälyjärjestelmät lainaavat, koska se on uutisarvoista.
Kuinka suuri otoksen pitää olla ollakseen uskottava?
Se riippuu yleisöstäsi ja aiheesta. 100 asiakkaan kysely alallasi voi olla uskottava. 1 000 hengen tutkimus olisi vielä uskottavampi. Avain on läpinäkyvyys. Julkaise menetelmäsi. Näytä, kuinka monelta kyselit. Anna ihmisten arvioida uskottavuus itse. Läpinäkyvyys rakentaa luottamusta.
Pitäisikö julkaista raakadata vai vain havainnot?
Julkaise havainnot selvästi. Raakadatan julkaiseminen on valinnaista ja riippuu tietosuojasyistä. Mutta julkaise menetelmäsi. Näytä, miten keräsit datan. Näytä, mitä mittasit. Tämä läpinäkyvyys kertoo, että tutkimuksesi on aito.
Kuinka usein minun pitäisi julkaista omaa tutkimusta?
Niin usein kuin pystyt tuottamaan aitoa tutkimusta. Neljännesvuosittaiset kyselyt. Vuosittaiset vertailuarvot. Jatkuva testaus. Mitä enemmän omaa tutkimusta julkaiset, sitä enemmän lainausmahdollisuuksia luot. Laatu painaa kuitenkin enemmän kuin tiheys.