Miten benchmark LLM Optimization kilpailijoita vastaan

Johdanto

Perinteisessä hakukoneoptimoinnissa kilpailijoiden vertailu on yksinkertaista: tarkista heidän sijoituksensa, analysoi heidän linkkejään, mittaa liikenteen erot ja seuraa SERP-sijoituksia.

LLM-pohjaisessa löytämisessä ei kuitenkaan ole sijoitusta, liikenne-arvioita eikä SERP-sijoitusten numeroita.

Sen sijaan LLM-kilpailu tapahtuu sisäisesti:

• generatiiviset vastaukset

• semanttiset upotukset

• hakutulokset

• entiteettien vertailut

• viittaukset AI-yleiskatsauksissa

• ChatGPT-hakusuositukset

• Perplexity-lähdeluettelot

• Gemini-yhteenvedot

• tietograafikartoitus

Jotta voit ymmärtää, oletko voittamassa vai häviämässä, sinun on verrattava LLMO-su orituskykyäsi (Large Language Model Optimization) suoraan kilpailijoihin.

Tässä artikkelissa esitetään tarkka kehys LLM-kilpailijoiden vertailulle, mukaan lukien mittaustavat:

• LLM-palautus

• Entiteetin hallitsevuus

• viittausten tiheys

• merkityksen tarkkuus

• hakumallit

• upotuksen vakaus

• mallien välinen etu

• sisällön vaikutus

Rakennetaan täydellinen vertailujärjestelmä.

1. Miksi kilpailijoiden vertailu näyttää täysin erilaiselta LLM-haussa

LLM-mallit eivät luokittele verkkosivustoja. Ne valitsevat, tiivistävät, tulkitsevat ja lainaavat.

Tämä tarkoittaa, että kilpailijoiden vertailussa on arvioitava:

• ✔ Kuka mallit mainitsevat

• ✔ Kuka mallit mainitsevat

• ✔ Kenen määritelmiä he käyttävät uudelleen

• ✔ Kenen tuoteryhmiä he suosivat

• ✔ Kenen sisältö on "kanoninen lähde"

• ✔ Ketkä mallit tunnistavat johtajiksi omalla erikoisalallasi

• ✔ Kenen merkitys hallitsee upotetun tilan

Tämä on syvällisempää kuin SEO. Vertailet, kuka omistaa tietotilan.

2. LLM-kilpailukykyisen vertailuanalyysin viisi ulottuvuutta

LLM-vertailuanalyysi kattaa viisi toisiinsa liittyvää tasoa:

1. Generatiivinen vastausosuus (GAS)

Kuinka usein LLM mainitsee, siteeraa tai suosittelee kilpailijaasi?

2. Hakunäkyvyys (RV)

Kuinka usein kilpailijat tulevat esiin seuraavien tilanteiden aikana:

• epäsuorat kyselyt

• laajat kysymykset

• käsitteelliset kysymykset

• vaihtoehtoiset luettelot

• yleiset suositukset

3. Entiteetin vahvuus (ES)

Ymmärtääkö malli oikein:

• mitä kilpailija tekee

• mitkä ovat heidän tuotteensa

• heidän asemansa markkinoilla

• heidän erottautumistekijät

Virheelliset tai puutteelliset kuvaukset = heikko entiteetin vahvuus.

4. Upotuksen yhdenmukaisuus (EA)

Liitetäänkö kilpailijasi johdonmukaisesti:

• oikeat aiheet

• oikeat kokonaisuudet

• oikeat kategoriat

• oikeat asiakkaat

Jos malli pitää heitä "keskeisinä" omalla markkinasegmentilläsi, heillä on upotuksen yhdenmukaisuus.

5. Vaikutus AI-yhteenvetoihin (IAS)

Onko mallin yleinen kielenkäyttö:

• vastaavatko ne niiden terminologiaa?

• peilaavatko niiden määritelmät?

• käyttävätkö ne uudelleen niiden luetteloiden muotoja?

• heijastavatko ne heidän argumenttejaan?

• omaksuvat heidän rakenteensa?

Jos kyllä → heidän sisältönsä vaikuttaa tekoälyyn enemmän kuin sinun.

3. Luo LLM-kilpailijoiden kyselyluettelo

Sinun on testattava sama kiinteä kyselyjoukko kaikissa malleissa.

Käytä Ranktracker Keyword Finderia seuraavien tietojen poimimiseen:

• ✔ kaupalliset kyselyt

(”parhaat X-työkalut”, ”parhaat alustat Y:lle”)

• ✔ määritelmäkyselyt

(”mikä on [aihe]”)

• ✔ luokkakyselyt

(”työkalut [käyttötapaus]”)

• ✔ vaihtoehtoiset kyselyt

(”vaihtoehdot [kilpailijan nimi]”)

• ✔ entiteettikyselyt

(”mikä on [kilpailija]”)

• ✔ vertailukyselyt

(”[brändi] vs [kilpailija]”)

• ✔ ongelmakeskeiset kyselyt

(”miten korjaan…”)

Valitse 20–50 testikyselyä, jotka edustavat omaa markkinarakoasi.

Nämä muodostavat vertailukohteesi.

4. Vertaile kaikkia tärkeimpiä malleja

Suorita jokainen kysely seuraavissa:

• ✔ Google AI -yleiskatsaus

• ✔ Perplexity

• ✔ ChatGPT-haku

• ✔ Bing Copilot

• ✔ Gemini

Tallenna:

• viittaukset

• maininnat

• yhteenvedot

• sijoitus

• tarkkuus

• hallusinaatiot

• sävy

• järjestys

• listan sijoitus

Eri mallit palkitsevat erilaisia signaaleja – tavoitteena on monimallien pariteetti.

5. Kuinka mitata kilpailijoiden näkyvyyttä LLM-malleissa

Nämä ovat tarkat KPI-mittarit, joita LLM-näkyvyystiimit käyttävät.

1. Kilpailijoiden mainintafrekvenssi (CCF)

Kuinka usein kilpailijat esiintyvät:

• kuten eksplisiittiset viittaukset

• lähdekortteina

• sisäisinä viitteinä

• suositeltavina tuotteina

CCF = suora näkyvyys.

2. Kilpailijoiden mainintatiheys (CMF)

Kuinka usein kilpailijat esiintyvät ilman linkkejä.

Tämä sisältää:

• nimien maininnat

• käsitteiden viittaukset

• tunnettuja assosiaatioita

• sisällyttäminen luetteloihin

Korkea CMF = vahva semanttinen läsnäolo.

3. Kilpailijoiden yhteenvetovaikutus (CSI)

Käytetäänkö mallin selityksessä kilpailijaa:

• terminologia

• määritelmät

• viitekehykset

• luettelot

• esimerkit

Jos LLM-yhteenvedot heijastavat kilpailijoiden sisältöä → he omistavat merkityksen.

4. Kilpailijoiden entiteettien tarkkuus (CEA)

Kysy:

• ”Mikä on [kilpailija]?”

• ”Mitä [kilpailija] tekee?”

Tarkkuus pisteytetään:

• 0 = väärin

• 1 = osittain oikea

• 2 = täysin oikea

• 3 = täysin oikea + yksityiskohtainen

Korkea CEA = vahva entiteetin upotus.

5. Kilpailevien vaihtoehtojen vahvuus (CAS)

Kysy:

• ”Vaihtoehtoja [kilpailijalle].”

Jos kilpailija on listattu ensimmäisenä → vahva CAS. Jos sinä olet ensimmäisenä → olet suorituskyvyltään parempi kuin he.

6. Aiheiden yhdenmukaisuus (TAS)

Tarkista, minkä brändin malli yhdistää vahvimmin ydinteemoihisi.

Kysy:

• "Ketkä ovat [aiheen] johtajia?"

• ”Mitkä tuotemerkit ovat tunnettuja [kategoria]?”

Kuka näkyy eniten → vahvin yhdenmukaisuus.

7. Mallin ristikkäisen johdonmukaisuuden pisteet (MCS)

Näkyykö kilpailija seuraavissa:

• ChatGPT

• Hämmennys

• Kaksoset

• Copilot

• Google AI -yleiskatsaus

Korkea MCS = vakaa luottamus koko mallissa.

8. Semanttisen muutoksen havaitseminen (SDD)

Tarkista, muuttuuko kilpailijan merkitys seuraavissa:

• aika

• kyselyt

• mallit

Vakaa merkitys = vahva upotusjälki. Muuttuva merkitys = heikko näkyvyys.

6. Kuinka vertailla kilpailijoita Ranktracker-työkalujen avulla

Ranktrackerilla on tärkeä rooli LLM-vertailuanalyysissä.

Avainsananhakutyökalu → Paljastaa kilpailijoiden aiheiden omistajuuden

Tunnista:

• aiheet, joissa kilpailijat hallitsevat

• aukot, joissa kilpailijoita ei ole näkyvissä

• kyselyt, joissa on vahva ostohalu mutta alhainen viittaustiheys

Käytä näitä tietoja LLMO-sisällön priorisoimiseen.

SERP Checker → Näyttää semanttiset mallit, joita LLM:t vahvistavat

SERP:t paljastavat:

• mitkä kilpailijat Google pitää arvovaltaisina

• mitkä faktat toistuvat

• mitkä tahot hallitsevat alaa

LLM:t heijastavat usein näitä SERP-malleja.

Backlink Checker → Ymmärrä kilpailijoiden auktoriteettisignaalit

LLM-mallit ottavat huomioon:

• verkkotunnuksen auktoriteetti

• takaisinlinkkien mallit

• konsensusmerkit

Käytä Backlink Checkeria nähdäksesi, miksi mallit luottavat kilpailijoihin.

Verkkotarkastus → Selvitä, miksi kilpailijat mainitaan useammin

Kilpailijat voivat:

• käytä parempaa skeemaa

• sisältö on rakenteellisempaa

• käytä puhtaampia kanonisia tietoja

• tarjota selkeämpiä määritelmiä

Verkkosivuston auditointi auttaa sinua saavuttamaan tai ylittämään heidän rakenteensa.

AI-artikkelikirjoittaja → Luo kilpailijoita parempia tiivistelmiä

Muunna kilpailijoiden tiedot:

• parempia määritelmiä

• selkeämmät luettelot

• vahvempi entiteettien ankkurointi

• LLM-ystävällisemmät rakenteet

Rakenna kilpailijoita parempi rakenne → päihitä heidät LLM-näkyvyydessä.

7. Rakenna LLM-kilpailijoiden vertailudashboard

Dashboardisi tulisi sisältää:

• ✔ kyselytestattu

• ✔ malli testattu

• ✔ kilpailijoiden maininnat

• ✔ kilpailijan maininta

• ✔ kilpailijan asema

• ✔ yhteenveto vaikutus

• ✔ entiteetin tarkkuus

• ✔ semanttinen poikkeama

• ✔ vaihtoehtoisen luettelon sijoitus

• ✔ aiheen yhdenmukaisuuspisteet

• ✔ mallien välinen johdonmukaisuus

• ✔ pisteet (samat mittarit)

Laske sitten:

Kilpailijoiden LLM-näkyvyysindeksi (CLVI)

Yhdistetty pisteet 100 pisteen asteikolla.

8. Kuinka voittaa kilpailijat LLM-näkyvyydessä

Kun olet tunnistanut kilpailijoiden vahvuudet, voit vastata niihin seuraavasti:

• ✔ entiteettimääritelmien vahvistaminen

• ✔ strukturoidun datan parantaminen

• ✔ faktatiedon johdonmukaisuuden puhdistaminen

• ✔ kanonisten käsitteiden klusterien rakentaminen

• ✔ epäselvän sisällön uudelleenkirjoittaminen

• ✔ epäselvyyksien poistaminen

• ✔ sisäisten linkkien parantaminen

• ✔ entiteettien toistaminen johdonmukaisesti

• ✔ määritelmällisen, vastauskeskeisen sisällön julkaiseminen

• ✔ konsensukseen perustuvien takaisinlinkkien hankkiminen

Tavoitteena ei ole ohittaa kilpailijat. Tavoitteena on korvata heidät mallin ensisijaisena viite lähteenä.

Lopullinen ajatus:

Kilpailuetu on nyt semanttinen, ei positiivinen

Generatiivisella aikakaudella todellinen kilpailu tapahtuu LLM-malleissa, ei hakukoneiden tulossivuilla. Voitat seuraavasti:

• omistamalla määritelmät

• hallitseva merkitys

• entiteetin läsnäolon vakauttaminen

• varmistaa viittaukset

• semanttisen luottamuksen ansaitseminen

• mallien muokkaaminen selittämään omaa markkinarakoasi

Jos kilpailijasi näkyvät useammin tekoälyn luomassa sisällössä, he hallitsevat tekoälyn tulevaisuutta alallasi.

Mutta LLMO:n ja Ranktrackerin työkalujen avulla voit:

• korvata ne

• ylittää ne

• kirjoita uudelleen, miten mallit ymmärtävät markkinarakoasi

• tule kanoniseksi lähteeksi

Kilpailijoiden vertailu on ensimmäinen askel. Semanttisen tilan voittaminen on lopullinen tavoite.