Kun tekoälyjärjestelmältä kysytään jotain, mihin se ei voi vastata täysin koulutusdatastaan, se hakee reaaliaikaista tietoa. Haku palauttaa tuhansia sivuja. Mutta se ei lainaa niitä yhtä paljon. Sivuja, joilla on omaa tutkimusta, kyselyjä, omaa dataa ja ensikäden oivalluksia, lainataan 20 % useammin kuin sivuja, joiden sisältö on johdettua. Tämä ei ole sattumaa. Tekoälyhakukoneet on rakennettu minimoimaan riskiä. Ne lainaavat lähteitä, jotka ne voivat todentaa ja joihin ne voivat viitata. Ne hakevat mieluiten sisältöä, jota kukaan muu ei olisi voinut kirjoittaa. Se on omaa tutkimusta. Tässä luvussa käydään läpi, miksi, miten sitä tuotetaan ja mikä tekee omasta tutkimuksesta oikeasti lainauskelpoista tekoälyjärjestelmille.
Useimmat brändit eivät koskaan julkaise omaa tutkimusta. Ne analysoivat sitä, mitä muut ovat löytäneet, paketoivat olemassa olevaa dataa uudelleen ja julkaisevat sen oivalluksena. Tekoäly näkee eron. Kun ChatGPT:ltä kysytään "Kuinka suuri osuus markkinoijista käyttää tekoälyä?", se ei lainaa uutisartikkelia, jossa sanotaan "Tutkimuksen mukaan 60 % markkinoijista käyttää tekoälyä." Se lainaa alkuperäistä tutkimusta. Lähdettä, joka teki tutkimuksen. Lähdettä, jota kukaan muu ei voisi lainata ilman, että olisi löytänyt saman alkuperäisen.
Tässä luvussa käydään läpi, miten tuotat tutkimusta ja dataa, jonka tekoälyhakukoneet lainaavat ensisijaisina lähteinä, ei toissijaisina viitteinä.
Mikä lasketaan omaksi tutkimukseksi, jota tekoälyjärjestelmät lainaavat?
Oma tutkimus ei ole vain julkaistu kysely tai white paper. Se on mikä tahansa sisältö, jossa olet tehnyt jotain, mitannut jotain tai löytänyt jotain, mitä kukaan muu ei ole tehnyt täsmälleen samalla tavalla. Sitä on viittä muotoa, ja kullakin on eri lainausarvo tekoälyjärjestelmille.
Omat kyselyt ja tutkimukset
Itse tekemäsi ja julkaisemasi kysely on ilmeisimmin lainauskelpoinen oman tutkimuksen muoto. Kun kyselet 1 000 markkinoijalta ja julkaiset "Havaitsimme, että 73 % markkinoijista aikoo lisätä tekoälybudjettiaan", sinusta tulee ensisijainen lähde tälle datapisteelle. Tekoälyjärjestelmän, joka etsii tätä tietoa, ei tarvitse arvata tulosta. Se hakee tutkimuksesi ja lainaa sitä. Kyselyt toimivat parhaiten, kun ne ovat riittävän täsmällisiä ollakseen hyödyllisiä ja riittävän suuria ollakseen uskottavia. 50 hengen kysely yhdessä yrityksessä on alkuperäinen mutta ei lainauskelpoinen. Yli 1 000 vastaajan kysely koko alalta, toimialalta tai käyttötapauksesta on sekä alkuperäinen että uskottava.
Oma tai ensikäden data
Jos sinulla on liiketoimintadataa, jota kellään muulla ei ole, se on ensisijainen lähde. Jos olet SaaS-yritys ja analysoit asiakasdatasi kaavoja, se on omaa tutkimusta. Jos olet toimisto ja analysoit trendejä 500 asiakasverkkosivustolla, se on omaa tutkimusta. Tämän datan ei tarvitse olla muodollisesti julkaistu kysely. Sen täytyy olla: vain sinun, riittävän tuoretta ollakseen merkityksellistä ja esitetty riittävällä asiayhteydellä, jotta tekoälyjärjestelmät ymmärtävät, mitä data edustaa.
Asiakastarinat ja dokumentoitu kokemus
Dokumentoitu kokemuksesi on omaa tutkimusta, jos se näyttää jotain täsmällistä ja todellista. Asiakastarina, joka näyttää "Lyhensimme sivun latausaikaa 3 sekuntia ja konversio kasvoi 22 %", on alkuperäistä dataa. Artikkeli, joka kuvaa prosessisi ja tuloksesi, on omaa tutkimusta. Tällä on merkitystä tekoälylle, koska tekoälyjärjestelmät arvostavat ensikäden kokemuksen signaaleja. Ne luottavat siihen, mitä ihmiset ovat oikeasti tehneet, enemmän kuin siihen, mitä ihmisten teoriassa pitäisi tehdä.
Vertailuarvot ja vertaileva analyysi
Kun vertaat suorituskykyäsi 100 kilpailijaan tai analysoit, miten 50 työkalua vertautuu toisiinsa tietyllä mittarilla, se on alkuperäistä analyysiä. Olet ainoa, joka esittää juuri sen vertailun juuri sillä menetelmällä. Tekoälyjärjestelmät lainaavat vertailuarvoja, koska ne tarjoavat datapisteitä, joita on vaikea toistaa tekemättä samaa tutkimusta.
Itse luotu viitekehys tai menetelmä
Jos luot nimetyn viitekehyksen, prosessin tai menetelmän, se on alkuperäistä henkistä omaisuutta. AIDA-malli (Awareness, Interest, Desire, Action) on niin vanha, ettei kukaan muista, kuka sen loi. Uudemmat, täsmällisemmät viitekehykset, kuten "Semanttisen rakenteen kolme kerrosta" tai "Lainausvalmiin sisällön tarkistuslista", ovat alkuperäisiä ja lainauskelpoisia, koska loit ja dokumentoit ne ensimmäisenä.
Miksi tekoälyjärjestelmät lainaavat omaa tutkimusta useammin kuin johdettua sisältöä?
Ymmärtääksesi, miksi oma tutkimus on tekoälylle tärkeää, sinun täytyy ymmärtää, miten lainauspäätökset oikeasti toimivat tekoälyjärjestelmissä. Lainaaminen ei ole satunnaista. Sillä on logiikka.
Tekoälyjärjestelmät minimoivat riskiä lainatessaan
Kun tekoäly tuottaa vastauksen, joka sisältää tilaston tai faktaväitteen, sen täytyy lainata lähde. Jos se lainaa lähdettä, joka on väärässä tai joka muotoili toisen lähteen uudelleen ja toi mukaan virheen, lainaus menettää arvonsa käyttäjälle ja tekoälyn uskottavuus laskee. Omassa tutkimuksessa lainausriski on pienempi, koska lähde on vain yksi. Jos ChatGPT lainaa tutkimustasi, se tietää lainaavansa datan luojaa, ei toissijaista lähdettä, joka on saattanut siteerata tai tulkita sitä väärin.
Oma tutkimus on yksilöitävissä ja todennettavissa
Johdettua sisältöä on vaikea todentaa. Artikkeli, jossa sanotaan "Tutkimusten mukaan 40 % markkinoijista suosii videomarkkinointia", ei kerro, mitkä tutkimukset, onko 40 % oikein tai raportoiko lähde oikein. Oma tutkimus on suoraan todennettavissa. Julkaistu kysely on todennettavissa. Tuotteestasi saatu asiakasdata on todennettavissa. Tuloksesi näyttävä asiakastarina on todennettavissa, koska joku voi katsoa työtäsi ja arvioida sitä itse.
Kilpailijat eivät voi helposti toistaa omaa tutkimusta
Tämä on kilpailuetu, jonka tekoälylainaus luo. Jos julkaiset tänään tutkimuksen, joka näyttää trendin alallasi, kilpailijat eivät voi lainata samaa dataa huomenna. Heidän täytyisi tehdä oma tutkimuksensa. Samaan aikaan tekoälyjärjestelmät lainaavat tutkimustasi tämän trendin lähteenä. Jokainen kuukausi, jolloin keräät omaa dataa, kerrytät alkuperäsisältöä, johon kilpailijat eivät pääse käsiksi. Tämä kertautuu. Vuoden lopussa sinulla on 12 kuukauden uniikki, lainauskelpoinen tutkimus. 3 vuoden lopussa sinulla on lainausetu, jota vastaan on joka kuukausi vaikeampi kilpailla.
Miten oma tutkimus rakennetaan niin, että tekoälyjärjestelmät poimivat ja lainaavat sen
Kaikki oma tutkimus ei ole yhtä lainauskelpoista tekoälylle. Rakenteella on väliä. 80 sivun kyselyä, joka hautaa tärkeimmät havainnot syvälle tekstiin, ei poimita siististi. Tutkimusta, jonka menetelmä on epäselvä, ei lainata, koska tekoäly ei voi todentaa sitä. Näin luot tutkimusta, jonka tekoälyjärjestelmät oikeasti poimivat ja lainaavat.
Rakenna tutkimuksesi kerroksittain kuin pyramidi
Yksittäinen laaja kysely menettää lainausnäkyvyyttä, kun tekoälyn käyttäjät kysyvät tietyistä toimialoista tai käyttötapauksista. Luo sen sijaan kerroksia. Aloita päätutkimuksella tai aineistolla. Pilko se sitten toimialakohtaisiin analyyseihin, yrityskokoerittelyihin, rooleihin perustuviin oivalluksiin ja käyttötapauskohtaisiin havaintoihin. Jos kyselit 1 000 markkinoijalta, älä julkaise vain yhtä raporttia. Julkaise pääkysely ja sen jälkeen toissijaiset raportit: "B2B-markkinoijat" erikseen, "Suuryritykset" erikseen, "Pienyritykset" erikseen, "Toimistot" erikseen. Jokainen erittely on uusi lainauskelpoinen tutkimus. Kun joku kysyy "Kuinka suuri osuus suuryritysten markkinoijista käyttää tekoälyä?", tekoäly hakee suuryritysten erittelysi, ei yleistä tutkimustasi. Lainausasteesi moninkertaistuu.
Tee havainnoista poimittavia ensimmäisissä 200 sanassa
Sivun ensimmäinen 30 % tuottaa 44 % tekoälylainauksista. Tutkimussisällössä tämä sääntö on vielä tiukempi. Tärkeimpien havaintojesi täytyy olla avausosiossa. Jos tutkimuksesi osoittaa jonkin havainnon, kerro se selvästi ensimmäisessä kappaleessa. Älä hautaa pääotsikkoa. Älä pakota tekoälyä kaivamaan tulosta.
Hyvä: "Kyselimme 1 240 markkinointijohtajalta ja havaitsimme, että 68 % on varannut budjettia generatiivisen tekoälyn työkaluihin viimeisten 6 kuukauden aikana."
Huono: "Kattava tutkimus markkinoinnin johtajista Pohjois-Amerikassa tarkasteli nousevan teknologian käyttöönoton trendejä. Analysoituamme yli 1 200 vastaajan vastaukset useilla toimialoilla, esiin nousi kaavoja, jotka viittaavat merkittäviin muutoksiin siinä, miten organisaatiot lähestyvät nousevia teknologioita, erityisesti sisällöntuotantoa automatisoivien työkalujen alueella."
Huono versio hautaa varsinaisen havainnon. Hyvä versio aloittaa sillä. Tekoälyjärjestelmät poimivat hyvän version ja lainaavat sitä. Ne ohittavat huonon, koska havainto ei ole poimittavissa.
Dokumentoi menetelmä, jotta tekoäly voi todentaa uskottavuuden
Menetelmäosio ei ole täytettä. Tekoälyjärjestelmät etsivät uskottavuuden signaaleja. Tutkimus, jonka menetelmä on dokumentoitu, saa korkeammat uskottavuuspisteet kuin tutkimus, joka vain väittää kyselleensä ihmisiltä. Menetelmäsi pitäisi vastata: kuinka monta vastaajaa? Mikä on heidän profiilinsa? Miten rekrytoit heidät? Mikä ajanjakso? Onko rajoituksia? Selkeä menetelmä kertoo tekoälylle: "Tämä tutkimus on todellinen. Se on todennettavissa. Voit luottaa lukuihin."
Käytä datan visualisointia tekstihavaintojen rinnalla
Tekoälyjärjestelmät poimivat tekstiä, mutta ne tunnistavat myös, kun kaavio tukee tekstihavaintoa. Kappale, jossa sanotaan "Suuryritysten tekoälymenot kasvoivat 45 % vuodessa", yhdessä kasvun näyttävän kaavion kanssa on poimittavampi ja lainauskelpoisempi kuin pelkkä teksti. Multimodaalista sisältöä (teksti, kuva ja data) lainataan 3,17 kertaa useammin kuin pelkkää tekstiä.
Tee toissijaisia tulkintasivuja
Älä julkaise vain raakaa tutkimusta. Tee jatkoartikkeleita, jotka tulkitsevat havainnot eri yleisöille. Jos kyselysi paljasti, että pienemmät yritykset ottavat tekoälyn käyttöön hitaammin, tee artikkeli nimenomaan pienyritysten tekoälyn käyttöönotosta ja liitä siihen tutkimuksesi olennainen data. Tee toinen artikkeli siitä, miksi käyttöönotto vaihtelee yrityksen koon mukaan. Tee kolmas esteistä, joita pienemmät yritykset kohtaavat. Jokainen tulkintasivu on uusi lainauskelpoinen sisältö, joka osoittaa takaisin alkuperäiseen tutkimukseesi. Tutkimustasi lainataan useissa paikoissa, koska sitä tulkitaan useilla tavoilla.
Mikä tekee omasta datasta arvokkaampaa tekoälyjärjestelmille kuin julkisesta datasta
Omistamallasi datalla on kertautuva etu tekoälyn aikakaudella. Julkinen data on kaikkien saatavilla. Sinun datasi on vain sinun saatavillasi. Kun julkaiset oman datasi analyysin, tekoälyjärjestelmät tunnistavat sen ainutlaatuiseksi. Kukaan muu ei voi tarjota samaa oivallusta, koska kenelläkään muulla ei ole samaa dataa.
Oma data luo lainauksen vallihaudan
Vallihauta on kilpailuetu, jonka ylittäminen vaikeutuu ajan myötä. Jos analysoit asiakkaidesi käyttäytymisdataa ja julkaiset "Asiakkaat, jotka ottavat käyttöön ominaisuutemme X, saavat 28 %:n parannuksen mittariinsa Y", olet nyt ainoa lähde tälle datalle. Kilpailija ei voi lainata samaa havaintoa. Hän ei voi edes helposti kumota sitä, koska hänellä ei ole sinun dataasi. Samaan aikaan tekoälyjärjestelmät lainaavat tutkimustasi lähteenä oivalluksille siitä, mikä alallasi toimii. Mitä enemmän omaa dataa kerrytät ja julkaiset, sitä leveämmäksi lainauksesi vallihauta tulee.
Oma data osoittaa ensikäden kokemuksen paremmin kuin mikään muu
E-E-A-T on tärkeä tekoälyjärjestelmille. Ensimmäinen E tarkoittaa kokemusta (Experience). Ensikäden kokemusta on vaikeinta feikata. Jos olet käyttänyt omaa tuotettasi vuosia ja dokumentoit, mikä toimii, se on kokemusta. Jos analysoit kaavoja tuhansissa asiakastoteutuksissa, se on kokemusta. Tekoälyjärjestelmät luottavat tähän, koska ne tietävät, ettet teoretisoi. Raportoit sitä, mitä oikeasti tapahtui.
Miten muutat olemassa olevan liiketoimintadatasi lainauskelpoiseksi tutkimukseksi
Sinun ei tarvitse tehdä uutta kyselyä luodaksesi omaa tutkimusta. Sinulla on todennäköisesti jo dataa liiketoiminnassasi, jota et ole julkaissut. Näin muunnat sen lainauskelpoiseksi sisällöksi.
Tee katsaus siihen, mitä dataa sinulla jo on
Kartoita kaikki käytettävissäsi oleva data: asiakkaiden käyttäytymisdata, tapahtumadata, tuotteen käyttökaavat, tukipyynnöt, asiakkaiden kyselyvastaukset, asiakastarinoiden tulokset, työntekijöiden asiantuntemus. Mikä tahansa näistä voi muuttua omaksi tutkimukseksi.
Tunnista, mikä datassasi on ainutlaatuista
Mitä tiedät, mitä kilpailijat eivät tiedä? Jos olet analysoinut 500 asiakastoteutusta, se on ainutlaatuista. Jos sinulla on 3 vuoden data siitä, mikä tekee asiakkaistasi menestyviä, se on ainutlaatuista. Jos sinulla on asiakastarinoita, jotka osoittavat menetelmäsi toimivan, se on ainutlaatuista. Täsmällisyys on arvo. "Autoimme 50 asiakasta kasvattamaan liikennettä" on vähemmän arvokas kuin "Autoimme 50 toimistoa lyhentämään sisällöntuotannon aikaa keskimäärin 22 %."
Päätä, mitä tarinaa data kertoo
Pelkkä data ei ole lainauskelpoista. Data, joka kertoo tarinan, on. Katso dataasi ja kysy: mitä kaavaa se näyttää? Mitä emme odottaneet? Mikä yllätti meidät? Mikä toimi paremmin kuin luulimme? Mikä epäonnistui? Mikä korreloi menestyksen kanssa? Tarina on se, mitä tekoälyjärjestelmät lainaavat. Raakaluvut ovat vain tuki.
Julkaise kerroksittain
Aloita pääraportilla tai -artikkelilla. Pilko se sitten osiin. Julkaise havainnot asiakastyypin, käyttötapauksen, yrityskoon ja toimialan mukaan. Tee tulkintaartikkeleita. Tee menetelmäerittelyjä. Jokainen kerros on uusi lainauskelpoinen tutkimus.
Ajoitus ja tuoreus: kuinka usein oma tutkimus kannattaa päivittää?
Oman tutkimuksen arvo kertautuu ajan myötä. Mitä vanhempaa se on, sitä vähemmän arvokasta se on. Oikea ajoitusstrategia kuitenkin maksimoi lainausetusi.
Vuosittainen syvätutkimus, kuukausittaiset päivitykset
Tee päätutkimuksesi tai dataanalyysisi kerran vuodessa. Julkaise sen jälkeen kuukausittaisia päivityksiä, jotka näyttävät, miten trendit ovat kehittyneet. Kuukausittainen artikkeli, jossa sanotaan "Q1-datamme osoittaa tekoälyn käyttöönoton kiihtyneen 12 % kuukaudesta toiseen", on tuoretta, lainauskelpoista sisältöä, joka viittaa laajempaan tutkimukseesi. Tuoreudella on tekoälyjärjestelmille väliä. 30 päivän sisällä päivitettyä sisältöä lainataan 3,2 kertaa useammin kuin vanhempaa sisältöä. Itse tutkimus voi kuitenkin pysyä vakaana. Kuukausittaiset päivitykset pitävät tutkimuksesi ajantasaisena.
Kausi- tai tapahtumasidonnainen tutkimus
Jokin tutkimus on luonnostaan kausiluonteista tai sidoksissa tapahtumiin. Lomakauden jälkeinen asiakaskäyttäytymisdata, verokauden havainnot, kouluunpaluun oivallukset. Ne ovat aikasidonnaisia, ja ne pitäisi julkaista, kun ne ovat ajankohtaisia. Toinen tutkimus voi olla ikivihreää. Kehittämäsi menetelmät, luomasi viitekehykset ja vertailevat analyysit eivät tarvitse usein päivityksiä.
Kenen kannattaa julkaista omaa tutkimusta ja kenen ei
Oma tutkimus on arvokasta tekoälylainauksille, mutta kaikkien organisaatioiden ei kannata julkaista sitä. Se vaatii resursseja, uskottavuutta ja oikeaa dataa.
Kenen kannattaa tehdä omaa tutkimusta
Brändien, joilla on oikeaa dataa jaettavaksi. Jos olet SaaS-yritys ja sinulla on käyttödataa, julkaise se. Jos olet toimisto ja sinulla on asiakastarinoiden tuloksia, julkaise ne. Jos olet konsulttiyritys ja sinulla on menetelmä, julkaise se. Jos olet tehnyt kyselyjä yleisöltäsi tai alaltasi, julkaise ne. Näillä organisaatioilla on jotain alkuperäistä sanottavaa, koska ne ovat tehneet jotain alkuperäistä.
Kenen kannattaa jättää oma tutkimus väliin (toistaiseksi)
Brändien, joilla ei ole uniikkia dataa tai erottuvaa kokemusta. Jos olet alkuvaiheessa etkä vielä omista tarpeeksi asiakastarinoita tai asiakasdataa, keskity ensin niiden kokoamiseen. Jos kokoat muiden tutkimuksia lisäämättä uutta analyysiä tai näkökulmaa, teet johdettua työtä. Se on ihan hyvä, sillä on arvoa, mutta sitä ei lainata omana tutkimuksena. Älä teeskentele, että sinulla on omaa dataa, jos sinulla ei ole. Tekoälyjärjestelmät ja lukijat huomaavat eron.
Usein kysyttyä
Pitääkö oma tutkimus julkaista muodollisena white paperina tai raporttina?
Ei. Oman tutkimuksen voi julkaista blogikirjoituksena, asiakastarinana, artikkelina tai raporttina. Muodolla ei ole väliä. Sisällöllä on. Artikkeli, joka kuvaa prosessisi ja tuloksesi, on omaa tutkimusta. Blogikirjoitus, joka analysoi asiakasdataasi, on omaa tutkimusta. Jäsennelty raportti liitteineen on omaa tutkimusta. Tärkeintä on, että jaat jotain todellista, uutta ja todennettavaa, mitä kukaan muu ei olisi voinut julkaista. WEMASYn Sivustonrakentajalla voit tehdä tämän suoraan verkkosivustollasi.
Kuinka suuri kyselyn pitää olla, jotta tekoäly voi lainata sitä?
Tiukkaa vähimmäismäärää ei ole, mutta uskottavuus kasvaa koon mukana. 50 hengen kysely on alkuperäinen mutta ei lainauskelpoinen, koska otos on liian pieni. 200-500 hengen kysely tietyllä kapealla alalla voi olla lainauskelpoinen, jos ala on riittävän rajattu ollakseen merkityksellinen. Yli 1 000 hengen kysely on lainauskelpoinen useimmilla toimialoilla. Koko on vähemmän tärkeä kuin edustavuus. 300 markkinointijohtajan kysely 10 toimialalta on uskottavampi kuin 1 000 satunnaisen ihmisen kysely. Täsmällisyys painaa enemmän kuin määrä.
Voinko silti saada tekoälylainauksia, jos en julkaise omaa tutkimusta?
Kyllä, mutta oma tutkimus antaa sinulle lainausedun. Brändit ilman omaa tutkimusta voivat silti tulla lainatuiksi kirjoittamalla semanttisesti täydellistä sisältöä, käyttämällä selkeää rakennetta, lainaamalla arvovaltaisia lähteitä ja rakentamalla arvovaltaa muilla kanavilla. Mutta oma tutkimus on voimankerroin. Se tekee kaikesta muusta lainauskelpoisempaa. Sivu, jolla on uusi tilasto, tulee lainatuksi useammin kuin sivu ilman sitä. Sivu, joka viittaa omaan dataan, tulee lainatuksi useammin kuin sivu, joka viittaa julkiseen dataan. Jos sinulla on resurssit ja data oman tutkimuksen tekemiseen, se kannattaa.
Kauanko kestää, ennen kuin oma tutkimus alkaa tuottaa tekoälylainauksia?
Tekoälyrobottien täytyy ensin löytää tutkimuksesi. Useimmat omat tutkimukset alkavat saada lainauksia 2-4 viikon kuluessa julkaisusta, jos ne on rakennettu hyvin ja niitä on tuotu esille. Suurilla tutkimuksilla täyteen lainausvauhtiin pääseminen voi kestää 2-3 kuukautta, koska suurilta julkaisuilta kestää aikaa viitata niihin ja vahvistaa niitä. Kun tutkimukseen on viitattu kerran tai kaksi, myöhemmät tekoälyjärjestelmät näkevät sen tunnettuna lähteenä ja lainaavat sitä helpommin. Ensimmäinen lainaus on vaikein. Sen jälkeen vauhti kertautuu.
Entä jos oma tutkimukseni on ristiriidassa yleisesti vallitsevien uskomusten kanssa?
Se on itse asiassa arvokasta. Hyvin dokumentoitua vastakkaista tutkimusta lainataan paljon, koska se haastaa vallitsevan viisauden. Kun tutkimuksesi osoittaa jotain odottamatonta, se tekee siitä kiinnostavamman tekoälyjärjestelmille ja lainattavamman. Dokumentoinnin ja menetelmän täytyy kuitenkin olla moitteeton. Jos tutkimuksesi on ristiriidassa yleisten uskomusten kanssa, tekoälyjärjestelmät tarkastelevat sitä huolellisemmin. Mitä vahvempi menetelmäsi ja mitä selkeämmät havaintosi, sitä uskottavampaa vastakkainen tutkimuksesi on.
Pitäisikö julkaista tutkimukseni omalla verkkosivustollani vai tarjota se suurille alan julkaisuille?
Molemmilla on eri edut. Omalla verkkosivustolla julkaiseminen pitää sinut ensisijaisena lähteenä ja luo lainauslinkin takaisin verkkotunnukseesi. Kun tekoäly lainaa tutkimustasi, se lainaa verkkosivustoasi, mikä vahvistaa arvovaltaasi ja tuo ohjausliikennettä. Tutkimuksen tarjoaminen suurille alan julkaisuille antaa sille kuitenkin laajemman alkujakelun ja kolmannen osapuolen yhteyden tuoman uskottavuuden. Ihanteellinen strategia on tehdä molempia: julkaise koko tutkimuksesi verkkosivustollasi ja tarjoa sitten keskeiset havainnot alan julkaisuille ja suurille uutismedioille. Kun ne kattavat tutkimuksesi ja linkittävät takaisin siihen, tämä vahvistus auttaa tekoälyjärjestelmiä löytämään sen nopeammin ja lainaamaan sitä useammin. Oma verkkosivustosi on ratkaiseva lähde, ja kolmannen osapuolen kattavuus on jakelukanava.