LinkedIn staje się źródłem odpowiedzi na temat AI, ale nie polegaj na aktualizacjach statusu

Według danych Press Gazette, globalny ruch wydawców z Google Search spadł o około jedną trzecią. Od maja 2023 roku liczba poleceń w Google Search spadła o ponad 20%, Google Discover o prawie 18%, a ogólnie o około jedną czwartą.

Przeglądy generowane przez AI wyświetlane bezpośrednio w wynikach wyszukiwania znacznie skracają ścieżkę użytkownika, a duża część zapytań kończy się teraz bez kliknięcia na stronę. Zarówno dla stron internetowych, jak i sklepów internetowych wpływ jest negatywny. Coraz większa część podejmowania decyzji odbywa się teraz poza twoimi własnymi stronami.

Gdzie narzędzia AI przesuwają swoją uwagę

Najnowsze badania dają jaśniejsze wyjaśnienie na pytanie, z jakich źródeł systemy AI korzystają do konstruowania swoich odpowiedzi. Dwa niezależne badania pokazują, że duże modele językowe coraz częściej opierają się na treściach z LinkedIn.

Analiza przeprowadzona przez SEMrush, oparta na ponad 230 000 promptów w ChatGPT, Google AI i Perplexity, wskazuje, że LinkedIn jest obecnie drugim najczęściej cytowanym źródłem w odpowiedziach generowanych przez AI. Pierwsze miejsce należy Reddit, który wpisuje się w szerszy schemat działania modeli AI z treściami tworzonymi przez społeczność. Systemy AI zwykle priorytetowo traktują rozbudowane wątki dyskusyjne, w których konkretne doświadczenia są wielokrotnie weryfikowane.

Dalsze badania Spotlight sięgają jeszcze głębiej. Pokazuje on, że cytowania źródeł LinkedIn w narzędziach AI wzrosły rok do roku około czterokrotnie. Kluczowym szczegółem dla marek i ekspertów jest to, że większość tych cytowań pochodzi z artykułów LinkedIn Pulse, a nie z krótkich aktualizacji statusu czy komentarzy.

Gdy klient dziś zadaje pytania AI takie jak „najlepsza platforma dla e-shopu”, „jak optymalizować feedy produktów” czy „co działa w B2B e-commerce”, odpowiedź często nie pochodzi z korporacyjnego bloga. Zamiast tego czerpie się z treści na poziomie ekspertów, które AI uważa za godne zaufania i kontekstowo istotne.

W tym kontekście LinkedIn ma kilka zalet. Treść jest wyraźnie powiązana z konkretnym autorem o przejrzystej historii zawodowej, artykuły są tematycznie skoncentrowane i publikowane bezpośrednio na platformie, gdzie autor ma pełną kontrolę zarówno nad publikacją, jak i treścią.

To połączenie pomaga wyjaśnić, dlaczego systemy AI częściej cytują osoby indywidualne, a nie marki, oraz dlaczego LinkedIn jest szczególnie odpowiednim środowiskiem dla tego typu widoczności.

Co powinieneś zrobić?

Jeśli narzędzia AI coraz częściej cytują LinkedIn w swoich odpowiedziach, pojawia się nowa szansa na większą widoczność. To nie jest eksperyment ani przemijający trend, lecz odpowiedź na to, jak AI obecnie ocenia i wybiera źródła.

Jak można się do tych zmian dostosować?

• Zaangażuj ekspertów merytorycznych ze swojego zespołu w tworzenie szczegółowych artykułów na LinkedIn

• Publikuj praktyczną wiedzę, w tym procesy, dane oraz rzeczywiste doświadczenia projektowe

• Zapewnij wiarygodność profilu poprzez weryfikację, aktualną praktykę zawodową oraz jasno określony obszar specjalizacji.

W miarę jak systemy AI coraz częściej dostarczają odpowiedzi zamiast tradycyjnych wyszukiwarek, widoczność w tych odpowiedziach staje się nową formą organicznej obecności. Na podstawie tych ustaleń LinkedIn ewoluuje z sieci społecznościowej w jedno z głównych źródeł wyszukiwania opartego na AI.

Ruch poleceń z Google raczej nie wróci do wcześniejszych poziomów. Jednak ta zmiana nie oznacza, że marki straciły szansę na udział w odpowiedziach, które klienci otrzymują dziś. Zmienia się miejsce, gdzie buduje się zaufanie i autorytet.

To sygnał, by zmienić strategię. Jeśli chcesz, żeby AI cię cytowało, musisz być obecny tam, gdzie może cię „czytać” i rozumieć. Dziś bardzo często oznacza to publikowanie artykułów na LinkedIn.