Kaip įvertinti matomumą LLM

Įvadas

Tradiciniame SEO matomumas matuojamas pagal:

• reitingai

• peržiūros

• paspaudimai

• srautas

• CTR

• SERP dalis

Tačiau generatyvinė paieška visiškai keičia taisykles.

Dideli kalbos modeliai (LLM), tokie kaip „ChatGPT Search“, „Google“ AI apžvalga, „Perplexity“, „Gemini“ ir „Copilot“, nerodo 10 mėlynų nuorodų. Jie:

• interpretuoti

• apibendrinti

• sintetizuoti

• cituoti

• rekomenduoti

Tai reiškia, kad jūsų turinys gali daryti įtaką atsakymams net ir tada, kai nėra organinės pozicijos.

Norint įvertinti tą matomumą, reikalingi nauji rodikliai, naujos priemonės ir naujas mąstymas. Šiame vadove paaiškinama, kaip tiksliai įvertinti ir stebėti jūsų matomumą LLM.

1. Kodėl LLM matomumo matavimas yra visiškai kitoks

LLM matomumas nėra:

• reitingai

• pozicijos

• įspūdžiai

• SERP vieta

LLM matomumas yra:

• ✔ kaip dažnai modeliai naudoja jūsų turinį

• ✔ kaip tiksliai jie atspindi jūsų prekės ženklą

• ✔ ar jūsų subjektai pasirodo atsakymuose

• ✔ kaip dažnai esate cituojami

• ✔ kaip nuosekliai AI jus pasirenka kaip nuorodą

• ✔ ar išsaugoma jūsų prasmė

• ✔ kaip dažnai informacija gaunama iš jūsų domeno

• ✔ kaip stabilus yra jūsų prekės ženklas modelio įterpimuose

Tai semantinis matomumas, o ne pozicinis matomumas.

Norėdami jį matuoti, turite įvertinti:

• ✔ ką modelis „žino“

• ✔ ką jis „prisimena“

• ✔ ką jis „pakartoja“

• ✔ ką jis „teikia pirmenybę“

• ✔ kuo jis „pasitiki“

• ✔ ką jis „atsimena“

• ✔ ką „cituoja“

LLM matomumas yra gilesnis, platesnis ir ne toks skaidrus kaip SEO matomumas, bet jį galima išmatuoti.

2. Trys LLM matomumo lygmenys

LLM matomumas apima tris sluoksnius. Kiekvienam iš jų reikalingas savitas matavimo metodas.

1 lygis – generatyvaus atsakymo matomumas (GAV)

Tai matuoja, ar jūsų prekės ženklas ar turinys pasirodo generatyviniuose atsakymuose.

Signalai apima:

• prekės ženklo paminėjimai

• cituojami

• nuorodos AI atsakymuose

• pakartotinis naudojimas pastraipų lygiu

• entitetų įtraukimas į santraukas

• funkcijų paminėjimai

Tai generatyvus ekvivalentas reitingui 1 puslapyje.

2 lygis – paieškos matomumas (RV)

Tai matuoja, ar jūsų turinys yra:

• išgauta

• nuorodos

• naudojama kaip įrodymas

• įtrauktas į modelio kontekstą

Net jei jis neatsiranda galutiniame atsakyme.

Tai yra LLM ekvivalentas buvimui „Google“ indekse, nebūtinai jo SERP.

3 lygis – įterpimo matomumas (EV)

Tai matuoja, ar jūsų prekės ženklas, subjektai ir koncepcijos yra:

• pripažintas

• stabilus

• nuosekliai pateiktas

• teisingai apibrėžtas

• susietas modelio vidiniame žinių grafike

Įterpimo matomumas yra giliausia ir svarbiausia forma, nes ji lemia ilgalaikį pasitikėjimą ir citavimo potencialą.

3. LLM matomumo matavimo rodikliai

Tai yra nauji KPI, skirti AI pirmumo matomumui.

1. AI apžvalga Citavimo skaičius (Google)

Stebėjimas:

• kiek dažnai „Google“ cituoja jūsų domeną

• kokios puslapiai cituojami

• kiek dažnai minimi subjektai

• cituojamo elemento vieta apžvalgoje

Įrankiai: rankinis testavimas, SERP atranka, užklausų stebėjimas.

2. ChatGPT paieškos atgaminimo balas

Paklauskite ChatGPT:

• „Kokie yra geriausi įrankiai X?“

• „Kas yra [prekės ženklas]?“

• „Kas teikia [paslaugą]?“

• „Kokios svetainės aiškiai paaiškina [tema]?“

Įvertinkite modelio atgaminimą jūsų prekės ženklo atžvilgiu.

3. Perplexity citavimo dažnumas

Perplexity beveik visada nurodo savo šaltinius.

Matavimas:

• kiek dažnai pasirodo jūsų domenas

• pagal kokius užklausų tipus

• kokios puslapiai rodomi

Tai vienas iš tiesiogiausių LLM matomumo rodiklių, kurie yra prieinami šiandien.

4. Entiteto stabilumo testavimas

Paklauskite kelių LLM:

• „Apibūdinkite [prekės ženklą]“.

• „Ką veikia [prekės ženklas]?“

• „Kas valdo [prekės ženklą]?“

• „Kuri įmonė siūlo [produktą]?“

Ieškokite:

• nuoseklumas

• teisingi atributai

• tikslūs aprašymai

• jokių haliucinacijų

Nestabilumas rodo silpną LLM matomumą.

5. Užklausų pagrindu atliekamas paieškos testavimas

Užduokite LLM klausimus:

• „Pagal internetinius šaltinius...“

• „Apibendrinkite patikimų interneto svetainių įžvalgas apie...“

• „Ką sako geriausi ekspertai...“

Įvertinkite, ar jūsų turinys yra naudojamas netiesiogiai.

Net ir be citavimo jūsų turinys gali turėti įtakos atsakymui.

6. Įterpimo suderinamumo balas

Patikrinkite, ar LLM sieja jūsų prekės ženklą su jūsų numatytomis temomis.

Paklauskite:

• „Kokios prekės ženklai yra žinomi dėl [tema]?“

• „Kas yra lyderiai [pramonės šakoje]?“

• „Kokie įrankiai padeda [naudojimo atvejis]?“

Jei trūksta jūsų prekės ženklo → jūsų įterpimo suderinamumas yra žemas.

7. Reikšmės tikslumo balas

Patikrinkite, ar modeliai tiksliai apibūdina jūsų prekės ženklą.

Paklauskite:

• „Kas yra Ranktracker?“

• „Ką siūlo Ranktracker?“

• „Kokias funkcijas turi Ranktracker?“

Bet koks neteisingas atsakymas → semantinis nukrypimas → matomumo praradimas.

8. Lyginamasis atgaminimo balas

Paklauskite:

• „Ranktracker ir [konkurentas] – kuo jie skiriasi?“

• „Kokia yra geriausia alternatyva [konkurentui]?“

Jei jūs pasirodote konkurentų susijusiuose užklausimuose → stiprus matomumas.

Jei konkurentai pasirodo jūsų užklausose → silpnas matomumas.

9. Turinio pakartotinio naudojimo aptikimas

Ieškokite:

• frazės

• koncepcijos

• struktūros

• apibrėžimai

• sąrašai

...atitinkančių jūsų turinį.

LLM dažnai naudoja jūsų prasmę, net jei jie necituoja jūsų puslapio.

10. Daugiakryptis matomumo indeksas

Sekite matomumą:

• „Google“ AI apžvalga

• ChatGPT paieška

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

Svertines platformas pagal jūsų auditoriją.

Tai sukuria vieningą matomumo balą.

4. Kaip stebėti LLM matomumą naudojant „Ranktracker“ įrankius

Nors LLM matomumo matavimas yra naujas, keletas „Ranktracker“ įrankių teikia pagrindinius signalus.

Raktinių žodžių ieškiklis → AI apžvalga Galimybių aptikimas

Rasti:

• klausimų užklausos

• apibrėžimo užklausos

• informaciniai klasteriai

• užklausos, kurios gali sukelti AI atsakymus

Tai tampa matomumo testavimo taškais.

SERP tikrintuvas → Entitetas + reikšmės diagnozė

Atskleisti:

• kaip „Google“ interpretuoja jūsų temą

• kokios įmonės dominuoja

• kokiais šaltiniais „Google“ pasitiki

• kokie faktai yra svarbūs

Tai leidžia prognozuoti, ar LLM iškels jūsų prekės ženklą.

Interneto auditas → Mašininio skaitymo balas

Pagerina:

• struktūrizuoti duomenys

• schema

• skirstymas į dalis

• kanoninis nuoseklumas

• indeksavimo galimybė

Mašininio skaitymo turinys = didesnė LLM paieškos tikimybė.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas → Pasitikėjimo signalai

LLM ieško:

• autoritetingos citatos

• aukšto autoriteto atgalinės nuorodos

• sutarimas tarp domenų

Atgalinės nuorodos stiprina modelio patikimumą ir matomumą.

AI straipsnių rašytojas → struktūrizuotas, atsakymus suteikiantis turinys

Teikia:

• aiškios apibrėžtys

• stabilios hierarchijos

• atsakymų skyriai

• mašinai suprantamas formatavimas

Struktūrizuoti rezultatai padidina LLM išgavimo galimybes.

5. Kaip sukurti pakartotiną LLM matomumo testavimo sistemą

Jūsų darbo eiga turėtų apimti:

1 žingsnis — Pasirinkite 20 pagrindinių raktinių žodžių

Iš pagrindinių temų.

2 žingsnis — išbandykite penkis modelius

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini, Copilot.

3 žingsnis — Užfiksuokite rezultatus:

• prekės ženklo paminėjimai

• cituojami šaltiniai

• santraukos

• netikslumai

• trūkstamos sąsajos

• konkurentų palyginimai

4 žingsnis — Įvertinkite rezultatus pagal:

• GAV (generatyvaus atsakymo matomumas)

• RV (paieškos matomumas)

• EV (įterpimo matomumas)

5 žingsnis – Diagnozuokite spragas

Trūkstamos citatos = silpna struktūra. Neteisingi apibrėžimai = semantinis nukrypimas. Trūkstami subjekto paminėjimai = prastas įterpimo matomumas.

6 žingsnis – Optimizuokite naudodami LLMO, AIO, AEO, GEO technikas

Kartokite kas mėnesį.

Laikui bėgant, sukursite LLM matomumo našumo grafiką.

Paskutinė mintis:

Negali pagerinti to, ko nematuoji

Jei SEO buvo susijęs su reitingais, LLM matomumas yra susijęs su atstovavimu. Jums reikia įvertinti, ar modeliai:

• suprasti jus

• atkurti jus

• pasitikėti jumis

• cituoju tave

• teisingai apibūdinti jus

• susieti jus su jūsų tikslinėmis temomis

• iškelti jus virš konkurentų

Tai yra nauja paieškos aplinka.

LLM matomumo matavimas nėra pasirinktinis dalykas – tai yra ateities atrandamumo pagrindas.

Prekės ženklai, kurie pradės matuoti šiandien, dominuos rytojaus AI pagrįstuose rezultatuose.