大規模な言語モデルがInstagramやTikTokを直接クロールするとは限りませんが、ソーシャルメディアは3つの重要な方法でAIが生成した回答に影響を与えます。
1. ソーシャルアクティビティは信頼性と人気のシグナルを送信する。
アクティブで、検証され、広くフォローされているソーシャルアカウントは、デジタル上の信頼を築くのに役立ちます。ブランドがトップ10リストに定期的に登場したり、ソーシャルプラットフォームで話題になる場合、AIツールはそれらのシグナルを参照して、特定の分野のトレンドを特定する場合があります。
例:地元のブログで「バンクーバー北部で最もインスタ映えするピザ屋トップ5」にあなたのレストランが取り上げられたとしましょう。その投稿はAIツールによってインデックスされ、関連する将来のクエリでの可視性を向上します。
2. ユーザー生成コンテンツは認知度を向上させる。
顧客が投稿に貴社ブランドをタグ付けする場合、特に位置情報やハッシュタグを付けた場合は、集計を介してAIモデルに取り込まれたり、ブログやフォーラムで再共有されるデータストリームが作成されます。
UGC(例えば、「ピザナイトの写真にタグを付けてください 🍕📸」)を奨励することは、直接のフォロワーを超えてブランドの影響力を拡大するのに役立ちます。
3. ソーシャルメディアは、顧客の意図を反映したコンテンツにスポットライトを当てる。
AIツールは、人々が自然に質問する方法を反映したコンテンツを優先します。ソーシャル投稿でも同じことができます。
次のような投稿の代わりに、
「当店の新しいマルゲリータピザをお試しください 🍕✨」...
以下を追加してみてください。
「バンクーバー北部のクォーリーロックでハイキング?薪窯で焼いたマルゲリータピザで栄養補給をしましょう🍕🏞️ #NorthVancouver #PostHikeEats」
この微妙な変化は、検索意図やローカルでの発見に似ており、AIツールが分析するブログやローカルガイド、Redditのスレッドで言及される可能性が高くなります。後者の場合、「クォーリーロック近くの最高のピザ」を検索したときに、自社のレストランが表示される可能性が高くなります。