Kuidas võrrelda LLM optimeerimist konkurentide vastu

Sissejuhatus

Traditsioonilises SEO-s on konkurentide võrdlemine lihtne: kontrollige nende edetabelikohti, analüüsige nende linke, mõõtke liikluse erinevusi ja jälgige SERP-e.

Kuid LLM-põhise avastamise puhul ei ole edetabeleid, liikluse hinnanguid ega SERP-positsioonide numbreid.

Selle asemel toimub LLM-konkurents sisemiselt:

• generatiivsed vastused

• semantilised sissekanded

• otsingutulemused

• entiteetide võrdlused

• tsitaadid AI ülevaadetes

• ChatGPT otsingu soovitused

• Perplexity allikate loendid

• Gemini kokkuvõtted

• teadmiste graafiku kaardistused

Et mõista, kas olete võitmas või kaotamas, peate võrdlema oma LLMO (Large Language Model Optimization) tulemuslikkust otse konkurentidega.

Käesolevas artiklis esitatakse täpne raamistik LLM-konkurentide võrdluseks, sealhulgas mõõtmise viisid:

• LLM meenutus

• entiteedi domineerimine

• tsitaatide sagedus

• tähenduse täpsus

• otsingumustrid

• integreerimise stabiilsus

• mudelitevaheline eelis

• sisu mõju

Ehitage täielik võrdlusanalüüsi süsteem.

1. Miks konkurentsivõrdlus LLM-otsingus näeb täiesti teistsugune välja

LLM-id ei reastata veebisaite. Nad valivad, kokkuvõtavad, tõlgendavad ja tsiteerivad.

See tähendab, et konkurentide võrdlemisel tuleb hinnata:

• ✔ Keda mudelid tsiteerivad

• ✔ Keda mudelid mainivad

• ✔ Kelle definitsioone nad taaskasutavad

• ✔ Kelle tootekategooriaid nad eelistavad

• ✔ Kelle sisu muutub „kanoniliseks allikaks”

• ✔ Keda mudelid peavad teie niši liidriteks

• ✔ Kelle tähendus domineerib sisseehitatud ruumis

See on sügavam kui SEO. Te võrdlete, kes omab teadmiste ruumi.

2. LLM konkurentsivõimelise võrdlusanalüüsi viis mõõdet

LLM-võrdlushinnang hõlmab viit omavahel seotud tasandit:

1. Generatiivne vastuste osakaal (GAS)

Kui tihti LLM mainib, tsiteerib või soovitab teie konkurenti?

2. Otsingu nähtavus (RV)

Kui tihti konkurendid ilmuvad esile:

• kaudsed päringud

• laialdased küsimused

• kontseptuaalsed küsimused

• alternatiivsed nimekirjad

• üldised soovitused

3. Entiteedi tugevus (ES)

Kas mudel mõistab õigesti:

• mida konkurent teeb

• millised on nende tooted

• nende positsioon turul

• nende eristavad tegurid

Ebaõiged või puudulikud kirjeldused = nõrk entiteedi tugevus.

4. Sisseehitatud joondamine (EA)

Kas teie konkurent on järjepidevalt seotud:

• õiged teemad

• õiged üksused

• õiged kategooriad

• õiged kliendid

Kui mudel näeb neid teie niši „tuumikuna”, on neil sisseehitatud ühtsus.

5. Mõju AI kokkuvõtetele (IAS)

Kas mudeli üldine keelekasutus:

• vastavad nende terminoloogiale?

• peegeldavad nende definitsioone?

• kasutavad nende nimekirjade formaate?

• peegeldavad nende argumente?

• kasutavad nende struktuuri?

Kui jah → nende sisu mõjutab AI-d rohkem kui teie oma.

3. Koostage oma LLM-konkurentide päringute nimekiri

Peate testima sama kindlat päringute kogumit kõigi mudelite puhul.

Kasutage Ranktracker Keyword Finderi, et ekstraktida:

• ✔ kommertspäringud

(„parimad X tööriistad”, „parimad platvormid Y jaoks”)

• ✔ määratluslikud päringud

(„mis on [teema]”)

• ✔ kategooria päringud

(„tööriistad [kasutusjuhtum] jaoks”)

• ✔ alternatiivsed päringud

(„alternatiivid [konkurendi nimi]”)

• ✔ entiteedi päringud

(„mis on [konkurent]”)

• ✔ võrdluspäringud

(„[bränd] vs [konkurent]”)

• ✔ probleemipõhised päringud

(„kuidas ma saan parandada…”)

Valige 20–50 testküsimust, mis esindavad teie nišši.

Need moodustavad teie võrdlusaluse.

4. Võrdlus kõigi peamiste mudelitega

Käivitage iga päring järgmistes kohtades:

• ✔ Google AI ülevaade

• ✔ Perplexity

• ✔ ChatGPT otsing

• ✔ Bing Copilot

• ✔ Gemini

Salvestage:

• tsitaadid

• mainimised

• kokkuvõtted

• paigutus

• täpsus

• hallutsinatsioonid

• toon

• järjekord

• nimekirja positsioon

Erinevad mudelid hindavad erinevaid signaale – te soovite mitme mudeli pariteeti.

5. Kuidas mõõta konkurentide nähtavust LLM-ides

Need on täpsed KPI-d, mida kasutavad LLM-i nähtavuse meeskonnad.

1. Konkurentide tsiteerimissagedus (CCF)

Kui tihti konkurendid esinevad:

• selgesõnaliste tsitaatidena

• allikakaartidena

• inline-viidetena

• soovitatud toodetena

CCF = otsene nähtavus.

2. Konkurentide mainimise sagedus (CMF)

Kui tihti teie konkurendid ilmuvad ilma linkideta.

See hõlmab:

• nimede mainimised

• kontseptsiooniviited

• tuntud seosed

• nimekirjadesse lisamine

Kõrge CMF = tugev semantiline kohalolek.

3. Konkurentide kokkuvõtlik mõju (CSI)

Kas mudeli selgitus kasutab konkurenti:

• terminoloogia

• mõisted

• raamistikud

• nimekirjad

• näited

Kui LLM-kokkuvõtted peegeldavad konkurentide sisu → kuulub tähendus neile.

4. Konkurentide üksuste täpsus (CEA)

Küsige:

• „Mis on [konkurent]?”

• „Mida [konkurent] teeb?”

Täpsus on hinnatud:

• 0 = vale

• 1 = osaliselt õige

• 2 = täiesti õige

• 3 = täiesti õige + üksikasjalik

Kõrge CEA = tugev üksuste sisseviimine.

5. Konkurentide alternatiivide tugevus (CAS)

Küsi:

• „Alternatiivid [konkurendile].”

Kui konkurent on loetelus esimesel kohal → tugev CAS. Kui teie olete esimesel kohal → te ületate neid.

6. Teema vastavuse skoor (TAS)

Kontrollige, milline bränd on mudelis teie põhitemaatikaga kõige tugevamalt seotud.

Küsige:

• „Kes on [teema] valdkonna liidrid?”

• „Millised brändid on tuntud [kategooria] poolest?”

Kes ilmub kõige sagedamini → tugevaim vastavus.

7. Mudeli ristkonsistentsuse skoor (MCS)

Kas konkurent ilmub järgmistes valdkondades:

• ChatGPT

• Hämming

• Kaksikud

• Copilot

• Google AI ülevaade

Kõrge MCS = stabiilne usaldus kogu mudeli ulatuses.

8. Semantilise kõrvalekalde tuvastamine (SDD)

Kontrollige, kas konkurendi tähendus muutub järgmistes valdkondades:

• aeg

• päringud

• mudelid

Stabiilne tähendus = tugev jälg. Muutuv tähendus = nõrk nähtavus.

6. Kuidas võrrelda konkurente Ranktracker-i tööriistade abil

Ranktracker mängib olulist rolli LLM-i võrdlusanalüüsis.

Keyword Finder → Paljastab konkurentide teemade omandiõiguse

Määrake kindlaks:

• konkurentide domineerivad teemad

• lüngad, kus konkurente ei ole näha

• kõrge kavatsusega päringud madala tsitaatide tihedusega

Kasutage neid teadmisi LLMO-sisu prioriteetide seadmiseks.

SERP Checker → Näitab semantilisi mustreid, mida LLM-id tugevdavad

SERP-id näitavad:

• millised konkurendid on Google'i arvates autoriteetsed

• millised faktid korduvad

• millised üksused domineerivad valdkonnas

LLM-id peegeldavad sageli neid SERP-mustreid.

Backlink Checker → Mõista konkurentide autoriteedi signaale

LLM-id arvestavad:

• domeeni autoriteet

• tagasilinkide mustrid

• konsensuse signaalid

Kasutage Backlink Checkerit, et näha, miks mudelid usaldavad konkurente.

Veebiaudit → Diagnoosi, miks konkurente tsiteeritakse rohkem

Konkurendid võivad:

• kasutage paremat skeemi

• struktureeritud sisu

• kasuta puhtamaid kanonilisi andmeid

• pakkuda selgemaid definitsioone

Veebiaudit aitab teil nende struktuuriga võrduda või seda ületada.

AI artikli kirjutaja → looge konkurentidest paremad kokkuvõtted

Muutke konkurentide teadmised:

• paremaid definitsioone

• selgemad loendid

• tugevam entiteedi kinnitamine

• LLM-sõbralikumad struktuurid

Ületage konkurentide struktuur → ületage neid LLM-i nähtavuses.

7. Looge oma LLM konkurentide võrdlusdashboard

Teie dashboard peaks sisaldama:

• ✔ päringutestitud

• ✔ mudel testitud

• ✔ konkurentide viited

• ✔ konkurendi mainimine

• ✔ konkurendi positsioon

• ✔ kokkuvõtte mõju

• ✔ üksuse täpsus

• ✔ semantiline kõrvalekalle

• ✔ alternatiivse nimekirja positsioon

• ✔ teema vastavuse skoor

• ✔ mudelitevaheline järjepidevus

• ✔ teie skoor (samad mõõdikud)

Seejärel arvutage:

Konkurentide LLM-nähtavuse indeks (CLVI)

Komposiitskoor 100-st.

8. Kuidas võita konkurente LLM-i nähtavuses

Kui olete kindlaks teinud konkurentide tugevused, võite neile vastu astuda järgmiselt:

• ✔ oma entiteedi määratluste tugevdamine

• ✔ struktureeritud andmete parandamine

• ✔ faktilise järjepidevuse puhastamine

• ✔ kanooniliste kontseptiklastrite loomine

• ✔ ebaselge sisu ümberkirjutamine

• ✔ ebaselguste kõrvaldamine

• ✔ sisemiste linkide parandamine

• ✔ entiteetide järjepidev kordamine

• ✔ definitsioonilise, vastusele keskenduva sisu avaldamine

• ✔ konsensusel põhinevate tagasilinkide teenimine

Eesmärk ei ole konkurente edestada. Eesmärk on asendada nad mudeli eelistatud viiteallikana.

Lõplik mõte:

Konkurentsieelis on nüüd semantiline, mitte positsiooniline

Generatiivsel ajastul toimub tegelik konkurents LLM-ide sees, mitte SERP-ides. Võidate järgmiselt:

• mõistete omandamine

• tähenduse domineerimine

• entiteedi kohalolu stabiliseerimine

• tsitaatide kindlustamine

• semantilise usalduse teenimine

• kuidas mudelid selgitavad teie nišši

Kui teie konkurendid ilmuvad sagedamini AI-genereeritud sisus, kontrollivad nad teie tööstusharu AI tulevikku.

Kuid LLMO ja Ranktrackeri tööriistade abil saate:

• asendamine

• ületage neid

• ümberkirjutamine kuidas mudelid mõistavad teie nišši

• saada kanooniliseks allikaks

Konkurentide võrdlemine on esimene samm. Semantilise ruumi võitmine on lõppeesmärk.