Но в случае построения личного бренда и правильной выдачи по вам в ответах нейросетей это далеко не всегда так. Потому что интернет хорошо умеет хранить прошлое. Всё прошлое. И речь опять-таки не про компромат и не про то, что в девяностые вы крышевали рынки, а теперь депутат.
Всё не так романтично.
Но представьте человека, который десять лет назад консультировал банки. Потом полностью сменил специализацию и теперь занимается искусственным интеллектом. И не в банковской сфере, а вообще в другом поле. А большинство его старых интервью, биографий и страниц мероприятий всё ещё говорят о банковском консалтинге.
Что увидит система? Смешанную картину. И тогда возникает парадокс: старый сильный цифровой след может мешать новому позиционированию.
Есть и другие варианты этой засады. На старом сайте указана прежняя должность. В каталоге конференции упоминается компания, которой уже нет. В интервью пятилетней давности – специализация, от которой вы давно отказались. На десятках сайтов перепечатана старая биография, где вы числитесь еще автором трех книг и все они о продажах, тогда как у вас их уже восемь и вы давно уже пишете про пиар и коммуникации, потому что продажи вам надоели и вы решили с этой поляны уходить. 😎
Поэтому работа с нейровидимостью – это не только производство нового контента, но ещё и редактура собственного цифрового прошлого.
Что стоит сделать:
✍️ Найти старые биографии.
✍️Проверить страницы спикеров.
✍️Посмотреть старые интервью.
✍️Проверить профессиональные каталоги.
✍️Найти устаревшие должности.
✍️Проверить написание имени.
✍️Посмотреть, какие определения вашей профессии встречаются чаще всего.
Исправить можно не всё. Далеко не каждый сайт станет обновлять материал десятилетней давности. Но многие актуальные профили, страницы компаний, авторские карточки и биографии вполне можно привести в порядок.
Особенно важно следить за теми страницами, которые хорошо находятся через обычный поиск.
И есть ещё один риск.
Иногда эксперт активно ищет себя и начинает резко менять позиционирование раз в квартал: в январе он специалист по маркетингу; в марте уже по метавселенным; в мае по искусственному интеллекту; в июле — по лидерству; в сентябре — по личному бренду.
Люди могут еще воспринимать это как адаптивность, если им популярно объяснить. Ну какие-то люди. Но алгоритм может видеть тревожного хамелеона, то есть пять разных тематических кластеров. И будет путаться куда и как выдавать этого перевертыша.
Поэтому нейровидимость любит не только масштаб, но и последовательность.
И теперь остаётся главный практический вопрос: как вообще понять, растёт ваша нейровидимость или нет?
Для этого нужен не один случайный запрос, а система проверки. Но об этом расскажу в следующих публикациях.
Нет комментариев
Комментарии доступны после входа