Πώς να πραγματοποιήσετε έναν έλεγχο GEO: Παρακολουθήστε την ορατότητα των αναζητήσεων σας μέσω τεχνητής νοημοσύνης

Εισαγωγή

Οι περισσότερες ομάδες μάρκετινγκ ελέγχουν την ορατότητα της μάρκας τους στην τεχνητή νοημοσύνη με τον ίδιο τρόπο: κάποιος ανοίγει το ChatGPT, πληκτρολογεί «καλύτερο [κατηγορία] στην [πόλη]» και διαβάζει την απάντηση. Αν εμφανιστεί η μάρκα, όλοι ανακουφίζονται. Αν δεν εμφανιστεί, κάποιος πανικοβάλλεται σε ένα κανάλι του Slack. Σε κάθε περίπτωση, δεν έχει αποκομιστεί σχεδόν καμία πληροφορία – μια μεμονωμένη ερώτηση, που εκτελείται μία φορά, σε μία πλατφόρμα, αποτελεί απλώς ένα ανέκδοτο.

Ένας έλεγχος GEO αντικαθιστά το μεμονωμένο περιστατικό με μια επαναλήψιμη μέτρηση. Το GEO — η βελτιστοποίηση γενετικών μηχανών — είναι η διαδικασία που εξασφαλίζει την ακριβή εμφάνιση μιας μάρκας στις απαντήσεις που παράγει η τεχνητή νοημοσύνη. Αυτός ο οδηγός σας καθοδηγεί στα πέντε βήματα ενός πλήρους ελέγχου: τη δημιουργία ενός σταθερού πίνακα ερωτημάτων, την συνεπή εκτέλεσή του σε όλες τις πλατφόρμες, τη βαθμολόγηση των απαντήσεων, την καταγραφή των πηγών στις οποίες βασίζονται αυτές οι απαντήσεις και την επανάληψη της διαδικασίας σύμφωνα με ένα χρονοδιάγραμμα. Στο τέλος, θα έχετε μια βάση αναφοράς που μπορείτε να υποστηρίξετε και μια διαδικασία που μπορείτε να επαναλάβετε τον επόμενο μήνα χωρίς να ξεκινήσετε από την αρχή.

Τι μετράει στην πραγματικότητα ένας έλεγχος GEO

Ο λόγος για τον οποίο πρέπει να το λάβετε σοβαρά υπόψη τώρα είναι απλός: οι απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης έχουν μετατραπεί σιωπηλά σε κανάλι αγορών. Οι υποψήφιοι πελάτες που κάποτε άνοιγαν δέκα μπλε συνδέσμους, τώρα διαβάζουν μία συνθετική απάντηση και ενεργούν βάσει αυτής. Οι μάρκες που περιλαμβάνονται σε αυτή την απάντηση μοιράζονται τη ζήτηση· όλοι οι άλλοι μοιράζονται ό,τι απομένει. Οι περισσότερες εταιρείες δεν έχουν ιδέα σε ποια πλευρά αυτής της γραμμής βρίσκονται.

Πριν προχωρήσουμε στα βήματα, είναι χρήσιμο να είμαστε ακριβείς σχετικά με τις μονάδες μέτρησης, επειδή δεν πρόκειται για κατατάξεις.

Ένας έλεγχος GEO μετρά τέσσερα πράγματα. Πρώτον, την αναφορά: αναφέρει καθόλου ο βοηθός τη μάρκα σας όταν ένας αγοραστής θέτει το είδος της ερώτησης που θέτουν οι δικοί σας αγοραστές; Δεύτερον, την παραπομπή: παραπέμπει στον ιστότοπό σας ή σε κάποιον άλλο, όταν κάνει δηλώσεις σχετικά με εσάς; Τρίτον, η περιγραφή: όταν μιλάει για εσάς, είναι αληθινά όσα λέει – η κατηγορία σας, η τοποθεσία σας, το εύρος τιμών σας, η βασική σας υπηρεσία; Τέταρτον, η εξάρτηση από πηγές: σε ποιες σελίδες τρίτων βασίζεται ο βοηθός όταν διαμορφώνει την απάντησή του, και αυτές οι σελίδες αναφέρουν ό,τι θα θέλατε να αναφέρουν;

Αυτά τα τέσσερα στοιχεία λειτουργούν ανεξάρτητα. Μια μάρκα μπορεί να αναφέρεται παντού και να μην παρατίθεται πουθενά. Μπορεί να παρατίθεται και να περιγράφεται αρνητικά. Μπορεί να περιγράφεται θετικά επειδή μια ξεπερασμένη σελίδα κριτικών τυχαίνει να είναι κολακευτική αυτό το τρίμηνο. Ο υπολογισμός του μέσου όρου όλων αυτών σε μια ενιαία «βαθμολογία AI» κρύβει τα προβλήματα που πρέπει να εντοπίσετε περισσότερο. Διαχωρίστε τα τέσσερα στοιχεία και ο έλεγχος θα αποκτήσει διαγνωστικό χαρακτήρα: κάθε είδος αποτυχίας έχει διαφορετική λύση.

Ένα ακόμη πράγμα που πρέπει να συμφωνήσουμε πριν ξεκινήσουμε: ένας έλεγχος είναι μια στιγμιαία εικόνα ενός συστήματος σε κίνηση. Τα μοντέλα ενημερώνονται, οι πηγές ανάκτησης αλλάζουν και οι απαντήσεις μεταβάλλονται. Η αξία δεν βρίσκεται σε μια μεμονωμένη εκτέλεση, αλλά στο να εκτελέσετε ξανά την ίδια δοκιμή αργότερα και να δείτε τη διαφορά. Όλα στα παρακάτω βήματα έχουν σχεδιαστεί για να κάνουν αυτή την επανάληψη οικονομική και αξιόπιστη.

Βήμα 1: Δημιουργήστε ένα σταθερό πάνελ ερωτήσεων

Η βάση του ελέγχου είναι ένας πίνακας με 20 έως 30 ερωτήσεις, γραμμένες με τον τρόπο που μιλούν οι πραγματικοί αγοραστές, όχι με τον τρόπο που μιλά η ομάδα μάρκετινγκ σας. Αυτό είναι πιο δύσκολο από ό,τι ακούγεται, επειδή οι εσωτερικές ομάδες συνήθως συντάσσουν ερωτήσεις που περιέχουν το δικό τους λεξιλόγιο μάρκας — το οποίο δεν χρησιμοποιεί κανένας αγοραστής και το οποίο καθιστά τον έλεγχο άνευ νοήματος.

Ένα καλό ερωτηματολόγιο συνδυάζει πέντε τύπους ερωτήσεων. Ερωτήσεις κατηγορίας: «Ποιες εταιρείες στην Τζακάρτα ασχολούνται με τη βελτιστοποίηση γενετικών μηχανών;» Ερωτήσεις προβλήματος: «Γιατί το ChatGPT δεν αναφέρει ποτέ την εταιρεία μου;» Ερωτήσεις σύγκρισης: «Συγκρίνετε τις τρεις κορυφαίες επιλογές για το X.» Ερωτήσεις τοπικές ή συγκεκριμένες για κάθε γλώσσα, σε κάθε γλώσσα που χρησιμοποιούν πραγματικά οι αγοραστές σας. Και ερωτήσεις προδιαγραφών που αναφέρουν ένα χαρακτηριστικό, ένα εύρος τιμών ή μια απαίτηση, επειδή αυτές είναι οι ερωτήσεις που βρίσκονται πιο κοντά σε μια αγορά. Ένα εργαλείο έρευνας λέξεων-κλειδιών βοηθά εδώ: οι αναζητήσεις που πληκτρολογούν ήδη οι χρήστες στο Google αποτελούν την καλύτερη πρώτη ύλη για τις ερωτήσεις που θα πληκτρολογήσουν σε έναν βοηθό.

Δείτε πώς μοιάζει ένα μικρό δείγμα ενός πραγματικού πίνακα για μια μάρκα υπηρεσιών B2B:

• «Ποιες είναι οι καλύτερες εταιρείες GEO για μια μεσαίου μεγέθους εταιρεία ηλεκτρονικού εμπορίου;» - «Πόσο κοστίζει ένας έλεγχος GEO και τι πρέπει να περιλαμβάνει;» - «Είναι η [μάρκα] ή ο [ανταγωνιστής] καλύτερος για το διεθνές SEO;» - «Agensi digital di Jakarta yang paham AI search;» (η ίδια πρόθεση, στη δεύτερη γλώσσα του αγοραστή) - «Γιατί το Perplexity προτείνει τον [ανταγωνιστή] αλλά όχι τη [μάρκα];»

Παρατηρήστε ότι καμία από αυτές δεν αναφέρει το σλόγκαν της μάρκας, ονόματα προϊόντων ή εσωτερική ορολογία. Αυτό είναι το ζητούμενο.

Τρεις κανόνες διασφαλίζουν την αξιοπιστία του πάνελ. Συντάξτε ερωτήσεις από τηλεφωνικές πωλήσεις και αιτήματα υποστήριξης, όχι από ιδεοθύελλες – η διατύπωση που χρησιμοποιούν οι αγοραστές με έναν πωλητή είναι η ίδια που χρησιμοποιούν με έναν βοηθό. Συμπεριλάβετε μερικές ερωτήσεις στις οποίες γνωρίζετε ότι θα κερδίσετε και μερικές στις οποίες αναμένετε να χάσετε· ένα πάνελ στο οποίο κερδίζετε σε όλες τις ερωτήσεις δεν σας λέει τίποτα. Και παγώστε τη λίστα. Ο πιο συνηθισμένος λόγος για τον οποίο αυτοί οι έλεγχοι αποτυγχάνουν είναι η σιωπηλή αντικατάσταση των ερωτήσεων με ευκολότερες κάθε μήνα, κάτι που κάνει οποιαδήποτε γραμμή τάσης να ανεβαίνει. Συμφωνήστε τη σύνθεση της ομάδας μία φορά, καταγράψτε την, μοιραστείτε την με τους ενδιαφερόμενους και μην την αγγίξετε μεταξύ των εκτελέσεων.

Βήμα 2: Εκτελέστε το πάνελ σε όλες τις πλατφόρμες, με συνέπεια

Εκτελέστε κάθε ερώτηση σε κάθε πλατφόρμα που χρησιμοποιούν οι αγοραστές σας. Για τις περισσότερες μάρκες σήμερα, αυτό σημαίνει ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode, Perplexity, Copilot, Claude και Grok – αλλά αφήστε τα δικά σας αναλυτικά στοιχεία και τη βάση πελατών σας να αποφασίσουν, όχι τη συνήθεια.

Η συνέπεια έχει μεγαλύτερη σημασία από την κάλυψη. Χρησιμοποιήστε μια «καθαρή» συνεδρία για κάθε πλατφόρμα: χωρίς εξατομίκευση λόγω σύνδεσης όπου μπορείτε να την αποφύγετε, χωρίς προσαρμοσμένες οδηγίες, με τις ίδιες ρυθμίσεις τοποθεσίας και γλώσσας σε κάθε εκτέλεση. Καταγράψτε αυτές τις ρυθμίσεις μία φορά και επαναχρησιμοποιήστε τις, επειδή επηρεάζουν τις απαντήσεις. Εκτελέστε κάθε ερώτηση τρεις φορές ανά πλατφόρμα, όχι μία – μια μεμονωμένη εκτέλεση μπορεί να σας κολακεύσει ή να σας τρομάξει, ενώ τρεις εκτελέσεις αποκαλύπτουν πόσο σταθερή είναι πραγματικά μια απάντηση. Εάν μια ερώτηση επιστρέφει τη μάρκα σας δύο φορές στις τρεις εκτελέσεις, αυτό αποτελεί διαφορετικό εύρημα από το να εμφανίζεται τρεις φορές στις τρεις.

Μην παραλείπετε γλώσσες. Η ίδια ερώτηση στα αγγλικά και στα ινδονησιακά μπορεί να επιστρέψει δύο εντελώς διαφορετικές λίστες υποψηφίων, επειδή οι υποκείμενες πηγές από τις οποίες αντλούν τα μοντέλα διαφέρουν ανάλογα με τη γλώσσα. Κάθε μάρκα που πωλεί σε αγορές με περισσότερες από μία γλώσσες ουσιαστικά διεξάγει έναν έλεγχο ανά γλώσσα.

Καταγράψτε τα πάντα καθώς προχωράτε: ερώτηση, πλατφόρμα, αριθμό εκτέλεσης, ημερομηνία, πλήρες κείμενο της απάντησης ή ένα screenshot. Η καταγραφή μπορεί να φαίνεται κουραστική την πρώτη εβδομάδα, αλλά γίνεται το πιο πολύτιμο αρχείο που διαθέτετε τον τρίτο μήνα, όταν κάποιος ρωτήσει γιατί μεταβλήθηκε ένας αριθμός.

Αρκεί μια απλή δομή καταγραφής. Μία σειρά ανά εκτέλεση, με στήλες για την ημερομηνία, την πλατφόρμα, τον κωδικό ερώτησης, τον αριθμό εκτέλεσης, την αναφορά (ναι/όχι), την αναφερόμενη διεύθυνση URL (αν υπάρχει), τη συνοπτική περιγραφή, τις ορατές πηγές και έναν σύνδεσμο προς την πλήρη απάντηση. Τα υπολογιστικά φύλλα υπερέχουν των πινάκων ελέγχου σε αυτό το στάδιο· η μορφή θα αλλάξει καθώς μαθαίνετε τι ρωτούν πραγματικά οι ενδιαφερόμενοι, και ένα υπολογιστικό φύλλο προσαρμόζεται εύκολα στις αλλαγές.

Βήμα 3: Βαθμολογήστε τις αναφορές, τις παραπομπές και τις περιγραφές

Για κάθε απάντηση, καταγράψτε τέσσερα πεδία.

Αναφορά: αναφέρθηκε το όνομα της μάρκας, ναι ή όχι. Παραπομπή: η απάντηση περιείχε σύνδεσμο προς τον ιστότοπό σας και, αν περιείχε σύνδεσμο οπουδήποτε, πού. Περιγραφή: μια σύντομη σημείωση για το πώς χαρακτηρίστηκε η μάρκα – κατηγορία, τοποθεσία, τοποθέτηση, εύρος τιμών. Πηγές: σε ποιες εξωτερικές σελίδες βασίστηκε ορατά η απάντηση, όπου αυτές εμφανίζονται από την πλατφόρμα.

Δύο μοτίβα αξίζουν ιδιαίτερη προσοχή. Μια αναφορά χωρίς παραπομπή σημαίνει ότι το μοντέλο γνωρίζει το όνομά σας, αλλά δεν το έχει συνδέσει με τις δικές σας πηγές – συνήθως ένα σημάδι ότι ο δικός σας ιστότοπος δεν είναι η καλύτερη απάντηση στην ερώτηση που τίθεται. Μια παραπομπή με λανθασμένη περιγραφή είναι χειρότερη και από τα δύο: ο βοηθός στέλνει με σιγουριά τους αγοραστές σε εσάς, ενώ παραποιεί το τι κάνετε, πού βρίσκεστε ή πόσο κοστίζετε. Οι ομάδες υποτιμούν αυτό το ζήτημα. Ένας βοηθός που σας αναφέρει ονομαστικά αλλά κάνει λάθος σχετικά με την τοποθεσία, το εύρος τιμών ή την κύρια υπηρεσία σας προκαλεί μεγαλύτερη ζημιά από έναν που σας παραλείπει, επειδή δημιουργεί απογοητευμένους αγοραστές σε μεγάλη κλίμακα.

Αντισταθείτε στην παρόρμηση να συγχωνεύσετε τις πλατφόρμες σε έναν μέσο όρο. Οι πλατφόρμες συμπεριφέρονται τόσο διαφορετικά που ο μέσος όρος είναι φανταστικός. Στη δουλειά μας με τους πελάτες, βλέπουμε συχνά μια μάρκα να εμφανίζεται σε εκατοντάδες «Google AI Overviews» και απαντήσεις σε «AI Mode», ενώ το ίδιο πάνελ ερωτήσεων παράγει μερικές δεκάδες αναφορές συνολικά στα Copilot, Perplexity, Gemini και ChatGPT. Μια μάρκα που θα εξέταζε μόνο τον συνολικό αριθμό θα πίστευε ότι η ορατότητά της στην τεχνητή νοημοσύνη ήταν «μέτρια παντού», ενώ στην πραγματικότητα ήταν ισχυρή στις επιφάνειες του Google και σχεδόν ανύπαρκτη στους αυτόνομους βοηθούς – δύο προβλήματα με εντελώς διαφορετικές λύσεις.

Βήμα 4: Χαρτογραφήστε τις πηγές στις οποίες βασίζονται οι απαντήσεις

Αυτό είναι το βήμα που μετατρέπει τη μέτρηση σε σχέδιο εργασίας.

Όταν ένας βοηθός παραθέτει μια πηγή για έναν ισχυρισμό σχετικά με την κατηγορία σας, σημειώστε την πηγή. Σε ολόκληρο το πάνελ θα συγκεντρώσετε μια λίστα: πλατφόρμες κριτικών, άρθρα σύγκρισης, καταλόγους του κλάδου, Wikipedia, νήματα στο Reddit, ειδησεογραφική κάλυψη, δικά σας μέσα. Αυτή η λίστα είναι το πραγματικό πεδίο μάχης. Τα μοντέλα δεν επινοούν απόψεις για τις μάρκες· ανακτούν και συμπυκνώνουν ό,τι ήδη αναφέρεται στο διαδίκτυο.

Διαβάστε τη λίστα πηγών σας θέτοντας τρεις ερωτήσεις. Ποιες από αυτές τις σελίδες ελέγχουμε, άμεσα ή μέσω συνεργασιών; Ποιες σελίδες είναι ανακριβείς, ξεπερασμένες ή δεν μας αναφέρουν – και τι θα χρειαζόταν για να τις διορθώσουμε; Και ποιες πηγές εμφανίζονται για τους ανταγωνιστές αλλά όχι για εμάς;

Ένα πρακτικό παράδειγμα: ας υποθέσουμε ότι η ερώτηση σύγκρισης «το καλύτερο X για το Y» βασίζεται σταθερά σε έναν γνωστό ιστότοπο κριτικών και έναν κατάλογο του κλάδου. Η μάρκα σας απουσιάζει και από τους δύο· τρεις ανταγωνιστές εμφανίζονται και στους δύο. Ο έλεγχος μόλις σας έδωσε μια ακριβή πληροφορία – οι βοηθοί δεν σας αγνοούν, απλώς αναφέρουν πιστά ένα διαδίκτυο στο οποίο απουσιάζετε από τις δύο σελίδες που έχουν σημασία για αυτή την ερώτηση. Η λύση είναι εξίσου ακριβής: εξασφαλίστε ακριβή και επίκαιρη παρουσία σε αυτές τις δύο σελίδες. Καμία αναδιατύπωση του κειμένου της αρχικής σας σελίδας δεν θα είχε αλλάξει αυτή την απάντηση.

Αυτός είναι και ο λόγος για τον οποίο το GEO και το κλασικό SEO καταλήγουν να μοιράζονται το μεγαλύτερο μέρος της εργαλειοθήκης τους: οι πηγές που κατατάσσονται υψηλά τείνουν να είναι οι πηγές που ανακτώνται. Οι ψηφιακές δημόσιες σχέσεις, τα άρθρα επισκεπτών σε αξιόπιστες εκδόσεις, οι ακριβείς καταχωρήσεις σε καταλόγους και οι κριτικές από πραγματικούς πελάτες είναι μια δουλειά χωρίς λάμψη, η οποία όμως τυχαίνει να είναι ακριβώς αυτό που επηρεάζει τις απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης. Αποτελεί επίσης τον πυρήνα της δουλειάς μας στην Arfadia για μάρκες που χτίζουν την παρουσία τους στις αναζητήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Βήμα 5: Διορθώστε και, στη συνέχεια, επαναλάβετε σύμφωνα με ένα χρονοδιάγραμμα

Ένας έλεγχος που καταλήγει σε μια παρουσίαση δεν αλλάζει τίποτα. Μετατρέψτε τα ευρήματα σε μια λίστα διορθώσεων, ταξινομημένη κατά σειρά προτεραιότητας: διορθώστε πρώτα τις λανθασμένες περιγραφές σε πηγές υψηλής αξιοπιστίας, στη συνέχεια χτίστε παρουσία σε πηγές που καθοδηγούν τις απαντήσεις της κατηγορίας και, τέλος, ενισχύστε τις δικές σας σελίδες ώστε να γίνουν η καλύτερη ανακτήσιμη απάντηση για τις ερωτήσεις που πρέπει να καλύπτετε.

Στη συνέχεια, εκτελέστε ξανά την ίδια ανάλυση — ίδιες ερωτήσεις, ίδιες πλατφόρμες, ίδιες ρυθμίσεις, ίδιες τρεις εκτελέσεις — με σταθερή συχνότητα. Η μηνιαία συχνότητα είναι κατάλληλη για τις περισσότερες μάρκες· η τριμηνιαία αποτελεί το ελάχιστο. Συγκρίνετε κάθε εκτέλεση με την επόμενη, πλατφόρμα με πλατφόρμα, δείκτη με δείκτη. Αυτό που αναζητάτε δεν είναι η αύξηση ενός αριθμού. Αυτό που αναζητάτε είναι η αλλαγή συγκεκριμένων απαντήσεων: η ερώτηση σύγκρισης που τώρα σας περιλαμβάνει, η περιγραφή που είναι επιτέλους ακριβής, οι απαντήσεις του Perplexity που τώρα παραπέμπουν στον ιστότοπό σας αντί για μια κριτική τριών ετών.

Καθορίστε τις προσδοκίες με τους ενδιαφερόμενους από νωρίς: η εξέλιξη στις απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης υστερεί σε σχέση με την υποκείμενη εργασία κατά εβδομάδες έως μήνες, επειδή τα μοντέλα και τα επίπεδα ανάκτησής τους ενημερώνονται σύμφωνα με τα δικά τους χρονοδιαγράμματα. Μια σταθερή πρώτη επανεκτέλεση μετά από έναν μήνα διορθώσεων είναι φυσιολογική, δεν αποτελεί τελική κρίση.

Η αναφορά αξίζει μια ξεχωριστή αναφορά. Οι ενδιαφερόμενοι που έχουν συνηθίσει τις αναφορές SEO θα ζητήσουν το αντίστοιχο της τεχνητής νοημοσύνης για ένα εργαλείο παρακολούθησης κατάταξης: έναν αριθμό που αυξάνεται. Δώστε τους κάτι καλύτερο – μια σύντομη αναφορά ανά πλατφόρμα, με τις τέσσερις μετρήσεις ξεχωριστά, δύο ή τρία αποσπάσματα απαντήσεων κατά λέξη και τη λίστα διορθώσεων με την κατάστασή της. Τα αποσπάσματα κατά λέξη συμβάλλουν περισσότερο στην αξιοπιστία από οποιοδήποτε γράφημα, επειδή κανείς δεν αμφισβητεί ένα screenshot ενός βοηθού που περιγράφει λανθασμένα την εταιρεία σας.

Βοηθά επίσης να εκτελείτε την κλασική μέτρηση SEO παράλληλα και όχι αντί αυτής. Οι κατατάξεις, η οργανική επισκεψιμότητα και η ορατότητα της τεχνητής νοημοσύνης απαντούν σε διαφορετικά ερωτήματα: πού βρίσκεστε στις σελίδες αποτελεσμάτων και τι λένε οι μηχανές για εσάς όταν ερωτώνται άμεσα. Οι δύο μοιράζονται όλο και περισσότερο δεδομένα, οπότε η παρακολούθησή τους παράλληλα — οι θέσεις των λέξεων-κλειδιών σας σε ένα εργαλείο παρακολούθησης κατάταξης, οι αναφορές και οι αναφορές σας στο αρχείο ελέγχου — σας δείχνει ποιος παράγοντας επηρέασε ποιο αποτέλεσμα.

Μπορείτε να αυτοματοποιήσετε έναν έλεγχο GEO;

Εν μέρει. Η εκτέλεση του πάνελ και η καταγραφή των απαντήσεων μπορούν να αυτοματοποιηθούν, και για μεγάλα πάνελ θα πρέπει να γίνεται – τα ίδια εργαλεία SEO αναζήτησης με τεχνητή νοημοσύνη που παρακολουθούν την ορατότητα μπορούν να προγραμματίσουν τις εκτελέσεις. Η ανάγνωση των απαντήσεων δεν πρέπει να αυτοματοποιείται, τουλάχιστον όχι εξ ολοκλήρου: η κρίση για το αν μια περιγραφή είναι ελαφρώς λανθασμένη — η σωστή υπηρεσία, η λάθος αγορά· η σωστή τιμή, το λάθος επίπεδο — παραμένει ανθρώπινη εργασία, και εκεί κρύβονται τα πιο δαπανηρά λάθη. Μια λογική ρύθμιση είναι η αυτοματοποιημένη συλλογή με ανθρώπινη αξιολόγηση, με τον ίδιο σταθερό ρυθμό.

Συνηθισμένα λάθη που καταστρέφουν σιωπηλά τους ελέγχους GEO

Οι περισσότερες αποτυχημένες αξιολογήσεις αποτυγχάνουν με τους ίδιους λίγους τρόπους. Η τροποποίηση του πίνακα ερωτήσεων μεταξύ των εκτελέσεων, η οποία δημιουργεί ψευδή πρόοδο. Η δοκιμή μιας μόνο πλατφόρμας – συνήθως του ChatGPT – και η γενίκευση των αποτελεσμάτων σε ολόκληρη την «τεχνητή νοημοσύνη». Η διεξαγωγή ενός μόνο ελέγχου αντί για τρεις και η εστίαση σε ασήμαντα στοιχεία. Η ερμηνεία των αναφορών ως επιτυχία, χωρίς να ελέγχεται αν η περιγραφή ήταν ακριβής. Η παραβίαση των γλωσσικών παραμέτρων και, στη συνέχεια, το συμπέρασμα ότι η μάρκα είναι αόρατη, ενώ στην πραγματικότητα είναι απλώς αόρατη στα αγγλικά. Και ο υπολογισμός ενός μέσου όρου για όλα τα στοιχεία σε μία βαθμολογία, κάτι που αποκρύπτει τη μόνη πληροφορία που αξίζει να ληφθεί υπόψη.

Όλα αυτά είναι σφάλματα της διαδικασίας, όχι σφάλματα των εργαλείων. Μπορούν επίσης να αποφευχθούν εύκολα, γι' αυτό και ένας πειθαρχημένος χειροκίνητος έλεγχος υπερισχύει ενός πρόχειρου αυτοματοποιημένου ελέγχου.

Πόσος χρόνος θα χρειαστεί μέχρι να εμφανιστούν οι διορθώσεις στις απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης;

Αναμένετε εβδομάδες έως μήνες, όχι ημέρες. Οι δικές σας σελίδες μπορούν να ανιχνευθούν εκ νέου γρήγορα, αλλά οι πηγές τρίτων που τροφοδοτούν τις περισσότερες απαντήσεις κατηγοριών ενημερώνονται σύμφωνα με τα δικά τους χρονοδιαγράμματα, και η συμπεριφορά του μοντέλου ακολουθεί με καθυστέρηση. Αυτό αποτελεί ένα επιχείρημα για να ξεκινήσετε τον έλεγχο τώρα αντί να περιμένετε: η δημιουργία της βάσης αναφοράς διαρκεί μία εβδομάδα, και κάθε μήνας χωρίς αυτήν είναι ένας μήνας απόκλισης που δεν μπορείτε να δείτε.

Τελικές σκέψεις

Ένας έλεγχος GEO δεν είναι κάτι εντυπωσιακό. Πρόκειται για μια σταθερή λίστα ερωτήσεων αγοραστών, η οποία εκτελείται προσεκτικά στους βοηθούς που χρησιμοποιούν οι πελάτες σας, διαβάζεται με προσοχή ως προς τις αναφορές, τις παραπομπές, τις περιγραφές και τις πηγές, και στη συνέχεια εκτελείται ξανά με τον ίδιο τρόπο τον επόμενο μήνα. Οι μάρκες που το κάνουν αυτό μαθαίνουν πού βρίσκονται πραγματικά και τι πρέπει να διορθώσουν. Οι μάρκες που συνεχίζουν να ελέγχουν επιλεκτικά μεμονωμένες ερωτήσεις συνεχίζουν να βασίζονται σε υποθέσεις αντί για δεδομένα.

Tessar Napitupulu, ιδρυτής και Διευθύνων Σύμβουλος της Arfadia.

Ο κλάδος είναι αρκετά νέος, ώστε οι περισσότερες κατηγορίες να μην έχουν καθόλου καθιερωμένη βάση αναφοράς – πράγμα που σημαίνει ότι η πρώτη ομάδα σε μια κατηγορία που προβαίνει σε ειλικρινή μέτρηση είναι συνήθως η πρώτη που βελτιώνεται. Τα δύο βιβλία που έχω εκδώσει για το θέμα αυτό, το «Found Before They Search» για το ψηφιακό τοπίο της Ινδονησίας και το «Cited or Silent» για την ορατότητα μέσω GEO και AI, ξεκινούν και τα δύο από την ίδια προϋπόθεση με τον παρόντα οδηγό: δεν μπορείς να κερδίσεις ένα παιχνίδι του οποίου αρνείσαι να διαβάσεις τον πίνακα αποτελεσμάτων.

Δημιουργήστε το πάνελ, παγιώστε το, εκτελέστε το και αφήστε τις απαντήσεις να σας δείξουν πού χρειάζεται δουλειά.