Kā novērtēt redzamību LLM ietvaros

Ievads

Tradicionālajā SEO redzamība tiek mērīta, izmantojot:

• reitingi

• iespaidi

• klikšķi

• satiksme

• CTR

• SERP daļa

Taču ģeneratīvā meklēšana pilnībā maina noteikumus.

Lielie valodas modeļi (LLM), piemēram, ChatGPT Search, Google AI Overview, Perplexity, Gemini un Copilot, neparāda 10 zilas saites. Tie:

• interpretēt

• apkopot

• sintetizēt

• citēt

• ieteikt

Tas nozīmē, ka jūsu saturs var ietekmēt atbildes, pat ja nav organiskas pozīcijas.

Šīs redzamības mērīšanai ir nepieciešami jauni rādītāji, jauni rīki un jauna domāšana. Šajā rokasgrāmatā ir izskaidrots, kā precīzi mērīt un izsekot jūsu klātbūtni LLM.

1. Kāpēc LLM redzamības mērīšana ir pilnīgi atšķirīga

LLM redzamība nav:

• rangi

• pozīcijas

• iespaidi

• SERP izvietojums

LLM redzamība ir:

• ✔ cik bieži modeļi izmanto jūsu saturu

• ✔ cik precīzi tie atspoguļo jūsu zīmolu

• ✔ vai jūsu vienības parādās atbildēs

• ✔ cik bieži jūs tiekat citēts

• ✔ cik konsekventi AI izvēlas jūs kā atsauci

• ✔ vai jūsu nozīme tiek saglabāta

• ✔ cik bieži meklēšana izmanto jūsu domēnu

• ✔ cik stabils ir jūsu zīmols modeļa iegultnēs

Tā ir semantiskā redzamība, nevis pozicionālā redzamība.

Lai to izmērītu, jums jānovērtē:

• ✔ ko modelis „zina”

• ✔ ko tas "atceras"

• ✔ ko tas "atkārto"

• ✔ ko tas „vēlas”

• ✔ kam tas „uzticas”

• ✔ ko tas „atgūst”

• ✔ ko tas „citē”

LLM redzamība ir dziļāka, plašāka un necaurspīdīgāka nekā SEO redzamība, bet tā ir izmērāma.

2. LLM redzamības trīs slāņi

LLM redzamība notiek trīs slāņos. Katram no tiem ir nepieciešama sava mērīšanas pieeja.

1. slānis — ģeneratīvā atbilde redzamība (GAV)

Tas mēra, vai jūsu zīmols vai saturs parādās ģeneratīvajās atbildēs.

Signāli ietver:

• zīmola pieminējumi

• citāti

• saites AI atbildēs

• atkārtota izmantošana rindkopu līmenī

• entitāšu iekļaušana kopsavilkumos

• funkciju pieminējumi

Tas ir ģeneratīvais ekvivalents 1. lapas reitingam.

2. līmenis — atgūstamības redzamība (RV)

Tas mēra, vai jūsu saturs ir:

• atgūti

• atsauces

• izmantots kā pierādījums

• iekļauts modelī konteksts

Pat ja tas neparādās galīgajā atbildē.

Tas ir LLM ekvivalents atrašanās Google indeksā, nevis obligāti SERP.

3. slānis — Iekļaušanas redzamība (EV)

Tas mēra, vai jūsu zīmols, vienības un jēdzieni ir:

• atzīts

• stabils

• konsekventi pārstāvēts

• pareizi definēts

• savienots modeļa iekšējā zināšanu grafikā

Iegultā redzamība ir visdziļākā un vissvarīgākā forma, jo tā nosaka ilgtermiņa uzticēšanos un citēšanas potenciālu.

3. LLM redzamības mērīšanas rādītāji

Šie ir jaunie KPI rādītāji redzamībai, kurā galvenā nozīme ir AI.

1. AI pārskats Atsauču skaits (Google)

Izsekošana:

• cik bieži Google citē jūsu domēnu

• kuras lapas tiek citētas

• cik bieži tiek minētas vienības

• citāta pozīcija pārskatā

Rīki: manuāla testēšana, SERP paraugu ņemšana, vaicājumu uzraudzība.

2. ChatGPT meklēšanas atgādinājuma rādītājs

Jautājiet ChatGPT:

• „Kādi ir labākie rīki X?”

• „Kas ir [zīmols]?”

• „Kas sniedz [pakalpojumu]?”

• „Kādas tīmekļa vietnes skaidri izskaidro [tēmu]?”

Novērtējiet modeļa atgādinājumu par jūsu zīmolu.

3. Perplexity citēšanas biežums

Perplexity gandrīz vienmēr norāda savus avotus.

Mērījums:

• cik bieži parādās jūsu domēns

• kāda veida meklējumos

• kuras lapas tiek parādītas

Šis ir viens no tiešākajiem LLM redzamības rādītājiem, kas šobrīd ir pieejams.

4. Entitātes stabilitātes testēšana

Jautājiet vairākiem LLM:

• „Definējiet [zīmolu].”

• „Ko dara [zīmols]?”

• „Kas vada [zīmols]?”

• „Kura uzņēmums piedāvā [produktu]?”

Meklējiet:

• konsekvence

• pareizi atribūti

• precīzi apraksti

• nav halucināciju

Nestabilitāte liecina par vāju LLM redzamību.

5. Uz vaicājumiem balstīta atgūšanas testēšana

Uzdot LLM jautājumus:

• „Saskaņā ar tiešsaistes avotiem…”

• „Apkopojiet uzticamu tīmekļa vietņu atziņas par…”

• „Ko saka vadošie eksperti…”

Novērtējiet, vai jūsu saturs tiek netieši izmantots.

Pat bez citāta jūsu saturs var ietekmēt atbildi.

6. Iekļaušanas saskaņotības rādītājs

Pārbaudiet, vai LLM saista jūsu zīmolu ar jūsu paredzētajām tēmām.

Jautājiet:

• „Kuras zīmolu preces ir pazīstamas ar [tēma]?”

• „Kas ir līderi [nozarē]?”

• „Kādi rīki palīdz [lietojuma gadījums]?”

Ja jūsu zīmols nav atrodams → jūsu ievietošanas saskaņotības rādītājs ir zems.

7. Nozīmes precizitātes rādītājs

Pārbaudiet, vai modeļi precīzi apraksta jūsu zīmolu.

Jautājiet:

• „Kas ir Ranktracker?”

• „Ko piedāvā Ranktracker?”

• „Kādas funkcijas ir Ranktracker?”

Jebkura nepareiza atbilde → semantiskā novirze → redzamības zudums.

8. Salīdzinošais atcerēšanās rādītājs

Jautājiet:

• „Ranktracker pret [konkurentu] — kāda ir atšķirība?”

• „Kāda ir labākā alternatīva [konkurentam]?”

Ja jūs parādāties konkurentu saistītos meklējumos → spēcīga redzamība.

Ja konkurenti parādās jūsu meklējumos → vāja redzamība.

9. Satura atkārtotas izmantošanas noteikšana

Meklējiet:

• frāzes

• jēdzieni

• struktūras

• definīcijas

• saraksti

... kas atbilst jūsu saturam.

LLM bieži izmanto jūsu nozīmi, pat ja tie necitē jūsu lapu.

10. Daudzveidīgs redzamības indekss

Izsekot redzamību:

• Google AI pārskats

• ChatGPT meklēšana

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

Novērtējiet platformas, balstoties uz jūsu auditoriju.

Tas rada vienotu redzamības rādītāju.

4. Kā izsekot LLM redzamību, izmantojot Ranktracker rīkus

Lai gan LLM redzamības mērīšana ir jauna, vairāki Ranktracker rīki sniedz pamata signālus.

Atslēgvārdu meklētājs → AI pārskats Iespēju noteikšana

Atrast:

• jautājumi vaicājumi

• definīciju pieprasījumi

• informatīvie kopumi

• jautājumi, kas var izraisīt AI atbildes

Tie kļūst par redzamības pārbaudes punktiem.

SERP pārbaudītājs → Entitāte + nozīmes diagnostika

Atklājiet:

• kā Google interpretē jūsu tēmu

• kuras vienības dominē

• kādi avoti Google uzticas

• kādi fakti ir svarīgi

Tas paredz, vai LLM parādīs jūsu zīmolu.

Tīmekļa audits → Mašīnlīdzsvarotības rādītājs

Uzlabo:

• strukturēti dati

• shēma

• sadale

• kanoniskā konsekvence

• indeksējamība

Mašīnlasāms saturs = augstāka LLM atgūšanas varbūtība.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs → Uzticamības signāli

LLM meklē:

• autoritatīvas citātas

• augstas autoritātes atpakaļsaites

• konsenss starp domēniem

Atpakaļsaites stiprina modeļa uzticamību un redzamību.

AI rakstu autors → strukturēts, atbildams saturs

Nodrošina:

• skaidras definīcijas

• stabilas hierarhijas

• atbildamās sadaļas

• mašīnlasāms formatējums

Strukturētie rezultāti palielina LLM izvilkamību.

5. Kā izveidot atkārtojamu LLM redzamības testēšanas sistēmu

Jūsu darba plūsmā jāiekļauj:

1. solis — Izvēlieties 20 galvenos atslēgvārdus

Visās jūsu galvenajās tēmās.

2. solis — Testējiet piecus modeļus

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

3. solis — Reģistrējiet rezultātus:

• zīmola pieminējumi

• citāti

• kopsavilkumi

• neprecizitātes

• trūkstošas asociācijas

• konkurentu salīdzinājumi

4. solis — Novērtējiet rezultātus pēc:

• GAV (ģeneratīvā atbilžu redzamība)

• RV (atgūšanas redzamība)

• EV (ievietošanas redzamība)

5. solis — diagnosticējiet trūkumus

Trūkstošas atsauces = vāja struktūra. Nepareizas definīcijas = semantiskā novirze. Trūkstošas vienību pieminēšanas = slikta iegultā redzamība.

6. solis — Optimizēšana ar LLMO, AIO, AEO, GEO metodēm

Atkārtojiet katru mēnesi.

Laika gaitā izveidojiet LLM redzamības veiktspējas grafiku.

Nobeiguma doma:

Jūs nevarat uzlabot to, ko nemērāt

Ja SEO bija saistīts ar reitingu, LLM redzamība ir saistīta ar pārstāvniecību. Jums ir jāizmēra, vai modeļi:

• saprast jūs

• atgūst tevi

• uzticēties jums

• citējam tevi

• pareizi definēt jūs

• saistīt jūs ar jūsu mērķa tēmām

• izcelt tevi virs konkurentiem

Tā ir jauna meklēšanas vide.

LLM redzamības mērīšana nav fakultatīva — tā ir pamats nākotnes atklājamībai.

Zīmoli, kas sāk mērīt jau šodien, dominēs rītdienas AI vadītajos rezultātos.