AI görünürlük izleme araçları: promptlar ve atıflarla ölçüm

Bir AI görünürlük temel çizgisinde hangi kanıtlar yer almalıdır?

Bir temel çizgi, promptların, platform cevaplarının, marka mentionlarının ve bağlantılı kaynakların tarihli bir kaydıdır. Kontroller sırasında neyin göründüğünü gösterir. Tek bir cevabı, her kullanıcının deneyimi hakkında bir iddiaya dönüştürmez.

Her gözlem için tutarlı bir kayıt kullanın. Pratik bir varsayılan 6 alana sahiptir:

• Prompt: tam ifade ve temsil ettiği niyet.
• Platform: cevabın kontrol edildiği yer.
• Kontrol tarihi: cevabın yakalandığı tarih.
• Marka varlığı: adı geçen, tanımlanan, atıf yapılan veya bulunmayan.
• Kaynak: bağlantılı URL ve desteklediği görünen iddia.
• İnceleme notu: alaka düzeyi, doğruluk veya eksik bağlam.

Saklama uygulamalarınız izin verdiğinde, alanların yanında bir cevap alıntısı kaydedin. Bu, başka bir incelemecinin sınıflandırmanızı kontrol etmesi için yeterli bağlam sağlar. Bir marka mentionu ile bir atıf arasında net bir ayrım yapın. Bir mention bağlantı olmadan görünebilir. Bağlantılı bir sayfa, teklifinizin yararlı bir açıklaması olmadan mevcut olabilir.

Konuyla ilgili daha geniş bir bakış için bkz. AI görünürlük. Sürekli bir ölçüm yaklaşımı için bu kılavuzu AI görünürlük takibi ile karşılaştırın.

Bir prompt paneli alıcı sorularını nasıl temsil etmelidir?

Bir prompt paneli, tutarlı bir şekilde kontrol edilebilen sorular aracılığıyla gerçek kararları temsil eder. Müşterinin ihtiyacıyla başlayın, ardından bir alıcının ChatGPT, Perplexity veya Copilot ile kullanabileceği dilde nötr bir soru yazın.

Çalışan bir varsayılan, her grupta 8 prompt olacak şekilde 3 niyet grubunda 24 prompttur. Ürün veya hedef kitle farklı bir dağılım gerektirdiğinde bu paneli ayarlayın. Grupları ayrı tutun:

• Keşif: bir kategori veya çözüm türü hakkında sorular.
• Değerlendirme: uyum, özellikler veya seçim kriterleri hakkında sorular.
• Karşılaştırma: belirtilen bir ihtiyaç için seçenekleri karşılaştıran sorular.

Markaya özel promptları yalnızca gerçek bir müşteri sorusunu temsil ettiklerinde ekleyin. Cevabın şirketinizin adını vermesi gerektiğini varsayan ifadelerden kaçının. Kontrolü tekrarlamak için gereken bölge veya ürün bağlamı da dahil olmak üzere tam metni kaydedin. İki prompt aynı kararı test ediyorsa, paneli genişletmek yerine daha net olanı koruyun.

Teklif, hedef kitle veya konumlandırma değiştiğinde paneli gözden geçirin. Yalnızca farklı bir ihtiyacı test ettiğinde bir prompt ekleyin. Bu, bulguları yorumlanabilir kılar ve sonraki karşılaştırmaları daha kullanışlı hale getirir. İlgili içerik için blogumuzun AI arama bölümüne göz atın.

Cevap kayıtlarını share of voice'e nasıl dönüştürürsünüz?

Bir share of voice özeti, tanımlanmış bir cevap setinde adı geçen seçenekler arasında bir markanın ne sıklıkta göründüğünü sayar. Yararlı birim, açıklanmamış bir gösterge paneli puanı değil, kaydedilen cevaptır. Her sayının kontrol edilebilmesi için temel kayıtları erişilebilir tutun.

Sayma kurallarını sonuçları incelemeden önce belirleyin. Örneğin, bir markanın açıkça adlandırılması gerekip gerekmediğine, bir ürün adının sayılıp sayılmayacağına karar verin. Birden çok markadan bahseden bir cevabın nasıl ele alınacağına karar verin. Ardından aşağıdakiler için ayrı sayımlar bildirin:

• Markayı adlandıran cevaplar.
• Kontrol ettiğiniz bir sayfaya bağlantı veren cevaplar.
• Teklifi doğru şekilde tanımlayan cevaplar.
• İlgili alternatifleri içeren cevaplar.

Bunları, ne içerdiğini göstermeden tek bir "görünürlük" etiketi altında birleştirmeyin. Bir marka mentionu ve bir atıf farklı kanıtları ölçer. Doğru bir tanım da, bir cevabın yanında görünen bir bağlantıdan farklı bir soruyu yanıtlar.

Dönemleri karşılaştırırken, prompt panelini ve sınıflandırma kurallarını sabit tutun. Prompt ekler veya kaldırırsanız, toplamları doğrudan karşılaştırılabilir olarak ele almak yerine yeni kapsamı etiketleyin. Share of voice, gözlemlenen örneğin bir özetidir. Cevap günlüğü, yorumlama için kanıt olarak kalır.

Bir ChatGPT ve Perplexity karşılaştırması neyi ortaya çıkarır?

Yan yana bir karşılaştırma, kaydedilen kontroller sırasında ChatGPT ve Perplexity'nin aynı alıcı promptunu nasıl yanıtladığını gösterir. Marka mentionları, bağlantılı sayfalar ve cevap ifadelerindeki farklılıkları ortaya çıkarabilir. Platformların dahili seçim süreçlerini açıklamaz.

Her iki platformda da aynı prompt metnini ve aynı inceleme kurallarını kullanın. Karşılaştırmadan önce her cevabı ayrı ayrı kaydedin. Kompakt bir karşılaştırma şunları kontrol edebilir:

• Markanın adlandırılıp adlandırılmadığı veya tanımlanıp tanımlanmadığı.
• Bir sayfanın bağlantılı olup olmadığı ve o sayfanın ne söylediği.
• Cevapta ilgili alternatiflerin görünüp görünmediği.
• Yanıtın alıcının belirtilen ihtiyacını karşılayıp karşılamadığı.
• Cevabın güncel olmayan veya net olmayan bir iddia içerip içermediği.

Cevap alıntısını ve kaynak URL'yi karşılaştırmayla birlikte tutun. Bir atıf mevcutsa, hedef sayfayı inceleyin. İfadeyi desteklediğini ve güncel kaldığını doğrulayın. Önce iki platform kaydını ayrı ayrı bildirin. Birleşik bir özet, bir platformdaki bir mention ile diğerindeki yararlı bir atıf arasındaki anlamlı farklılıkları gizleyebilir.

Bir sonraki incelemede aynı prompt ifadesini tekrarlayın. Cevap değişirse, her iki kaydı da koruyun. Bu, ekibe sayfanın, promptun veya platform yanıtının değişip değişmediğini kontrol etmek için bir temel sağlar.

AI görünürlük izleme araçlarında neyi test etmelisiniz?

Yararlı bir takip aracı, bir analistin her raporlanan bulgunun arkasındaki promptu, cevabı, platformu ve atıf yapılan URL'yi incelemesine olanak tanır. "En iyi AI SEO araçları" etiketi, bir ürünün ölçümünün ekibinizin ihtiyaçlarıyla eşleştiğini kanıtlamaz. Özetine güvenmeden önce kanıtı test edin.

Aday bir aracın şunları yapıp yapamadığını kontrol edin:

• Tam promptları kaydetme ve sonraki incelemelerde yeniden kullanma.
• Mentionları, atıfları ve cevap kalitesi notlarını ayırma.
• Temel cevabı ve hedef URL'yi gösterme.
• Her kayıtla birlikte platform ve kontrol tarihi ayrıntılarını saklama.
• Bulguları araç dışında incelemek için dışa aktarma.

Paylaşılan bir elektronik tablo, küçük, dikkatle incelenmiş bir panel için uygun olabilir. Özel yazılım, tekrarlanan kontroller, ekip erişimi veya dışa aktarma ihtiyaçlarının manuel olarak yönetilmesi zor olduğunda kullanışlı hale gelir. Seçim yapmadan önce, ekibinizin anladığı promptlarla küçük bir test çalıştırın. Ürünün etiketlerini kendi tanımlarınızla karşılaştırın. Tek bir görünürlük puanı üretiyorsa, hangi gözlemlerin bu puana katkıda bulunduğunu ve kayıtların incelenip incelenemeyeceğini sorun.

Aynı kontrol listesi, en iyi GEO denetim araçlarını değerlendirmeye yardımcı olur. Net bir yöntemi destekleyen yazılımı seçin. Bir gösterge panelinin kanıt olarak neyin sayılacağını belirlemesine izin vermeyin.

Bir görünürlük kontrolü hangi içerik değişikliklerini destekleyebilir?

Kaydedilmiş bir cevap, incelenmesi gereken belirli bir sayfaya veya kaynağa işaret edebilir. Yanlış bir tanımla, eksik bir ürün ayrıntısıyla veya ilişkili iddiayı desteklemeyen bir atıfla başlayın. Bir düzenleme önermeden önce gözlemi doğrulayın.

Kanıtı kullanarak şu alanları kontrol edin:

• Sayfa netliği: Sayfa ilgili gerçeği açıkça belirtiyor mu?
• Entity ayrıntıları: Ürün adları ve ilişkileri önemli sayfalarda tutarlı mı?
• Cevap uyumu: Sayfa alıcı sorusunu doğrudan ele alıyor mu?
• Kaynak desteği: Atıf yapılan materyal iddiayı doğruluyor mu?
• Değişiklik kaydı: Düzenleme ve gerekçesi belgelenmiş mi?

Yapılandırılmış veri ve LLMs.txt gibi dosyalar ayrı uygulama konularıdır. Bunları, bir platformun bir sayfayı dahil edeceğini garanti eden anahtarlar olarak değil, incelenecek öğeler olarak ele alın. Aynı prensibi "LLMs.txt vs schema.org" için de uygulayın. Her uygulamanın ne ilettiğini inceleyin. Ardından sayfanın kendisinin ilgili cevabı destekleyip desteklemediğini kontrol edin.

Bir düzenlemeden sonra, aynı prompt panelini yeniden çalıştırın ve önceki kayıtları koruyun. Yeni cevabı ve kaynak kanıtını temel çizgiyle karşılaştırın. Bu, belgelenen boşluğun gözlemlerde değişip değişmediğini, tek bir düzenlemenin bir platform yanıtına neden olduğunu varsaymadan test eder.

Tekrarlanabilir bir ölçüm döngüsünde neler yer almalıdır?

Tekrarlanabilir bir döngü, prompt panelini, inceleme kurallarını ve cevap kayıtlarını bir arada tutar. Pratik bir varsayılan, her platformda prompt başına 24 prompt, 3 platform ve 2 kaydedilmiş çalıştırma kullanır. Bu, inceleme için 144 cevap kaydı oluşturur; kapsamı soruya ve mevcut inceleme süresine uyacak şekilde ayarlayın.

Döngüyü şu sırayla kullanın:

1. Alıcı sorularını ve tam prompt ifadesini onaylayın.
2. Seçilen her platform için cevapları ve atıf yapılan URL'leri yakalayın.
3. Mentionlar, atıflar ve alaka düzeyi için aynı kuralları uygulayın.
4. Kayıtları önceki temel çizgiyle karşılaştırın.
5. İçerik kontrollerini ve düzenlemelerini platform gözlemlerinden ayrı olarak not edin.

AI cevapları değişebilir ve her platform yanıt görüntülemesini, atıf seçimlerini ve ürün veya politika değişikliklerini kontrol eder. Bir rapor, üzerinde anlaşmaya varılan promptları ve gözlemlenen kayıtları belgeleyebilir, ancak belirli bir atıf veya sürekli dahil edilme sözü veremez.

GeoMarketing Experts'da bir analist, örneklenen cevapları promptlarına karşı kontrol eder ve cevabı destekleyip desteklemediklerini test etmek için atıf yapılan URL'leri takip eder. Bize site URL'nizi, hedef kitlenizi ve birkaç müşteri sorunuzu gönderin. Paneli ve inceleme formatını şekillendirmeye yardımcı olabiliriz; nasıl çalıştığımız ile başlayın veya ekibimizle iletişime geçin.

Nasıl çalışır

1. Kararı belirleyinÖlçümün netleştirmesi gereken hedef kitleyi, teklifi ve alıcı sorusunu adlandırın. Bu, panele tanımlanmış bir amaç verir.
2. Prompt panelini oluşturunNötr promptları niyete göre gruplandırın ve tam ifadeyi kaydedin. Aynı kararı test eden kopyaları kaldırın.
3. İnceleme kurallarını tanımlayınMentionları, atıfları ve ilgili cevapları nasıl sınıflandıracağınıza karar verin. Platformlar arasında aynı tanımları kullanın.
4. Cevapları ve kaynakları yakalayınPlatformu, promptu, cevap kanıtını ve atıf yapılan URL'yi kaydedin. Kaynağın ilişkili iddiayı destekleyip desteklemediğini kontrol edin.
5. Karşılaştırın ve belgeleyinYeni kayıtları temel çizginin yanında inceleyin. İçerik veya kaynak güncellemelerini platform gözlemlerinden ayrı olarak kaydedin.