Kuidas mõõta teadmiste olemasolu tehisintellekti süsteemides

Sissejuhatus

Traditsioonilises SEO-s tähendas nähtavus esikohal olemist esimesel leheküljel. Generatiivses tehisintellektis tähendab nähtavus olemasolu mudeli sisemises teadmiste kihis.

Seda uut mõõdikut nimetatakse teadmiste olemasoluks.

Kui LLM:

• teab, kes sa oled

• teab, mida teie toode teeb

• salvestab teie ettevõtte stabiilse määratluse

• suudab teie brändi nõudmisel üles leida

• oskab vastata teid puudutavatele küsimustele ilma hallutsinatsioonideta

• suudab seostada teid õigete teemadega

• suudab teid soovitada, kui see on asjakohane

...siis on teie teadmiste olemasolu tugev.

Kui mitte, siis olete generatiivses maailmas nähtamatu – isegi täiusliku SEO-ga.

Käesolev juhend selgitab täpselt, mis on teadmiste kohalolek, kuidas seda mõõta ja milliseid Ranktracker'i tööriistu on vaja selle tugevdamiseks.

1. Mis on teadmiste kohalolek?

Teadmiste kohalolek on määr, millega suur keelemudel salvestab, mõistab ja suudab täpselt leida teie brändi, toote või domeeni tunnustatud üksusena oma sisemises teadmiste ökosüsteemis.

See on sügavam kui:

• tsitaadid

• reiting

• mainimised

• liiklus

• tagasilinkid

Teadmiste kohalolek asub mudeli kognitsiooni tasandil, mitte väljundkihis.

See mõõdab, kas te olete osa:

• ✔ mudeli entiteedi mälu

• ✔ selle sisseehitatud ruum

• ✔ selle struktureeritud seosed

• ✔ teemadevaheline arusaamine

• ✔ selle sisemine teadmiste graafik

• ✔ selle kanoniliste definitsioonide raamatukogu

Kui teie bränd eksisteerib mudelis, suudavad LLM-id selle leida. Kui mitte, ei suuda nad teid meenutada ega soovitada – olenemata sellest, kui tugev on teie SEO.

2. Teadmiste olemasolu 5 kihti

Teadmiste olemasolul on viis kihti, millest iga järgmine on eelmisest arenenum.

1. Olemasolu

Kas mudel tunnistab teie brändi asjana?

Näiteküsimused:

• „Mis on Ranktracker?”

• „Kellele kuulub Ranktracker?”

Kui mudel ei suuda vastata, on teadmiste olemasolu madal.

2. Täpsus

Kas mudel määratleb teid õigesti?

Kas mudel teab teie:

• kategooria

• eesmärk

• omadused

• väärtus

• hind

• tööstuse roll

Ebaõiged kirjeldused = nõrk esindatus.

3. Stabiilsus

Kas teie määratlus jääb samaks:

• erinevad mudelid

• erinevad juhised

• erinevad kontekstid

• erinevad ajaperioodid

Stabiilsed määratlused = tugev sisemine kinnistumine.

4. Seos

Kas mudel seob teie brändi õigete teemadega?

Näide:

Ranktracker ↔ SEO Ranktracker ↔ SERP analüüs Ranktracker ↔ märksõnade uurimine Ranktracker ↔ tagasilinkide analüüs

Õiged seosed = sügav kinnistumine.

5. Mõju

Kas teie määratlused, struktuurid või selgitused mõjutavad mudeli:

• kokkuvõtted

• võrdlused

• soovitused

• nimekirjad

• raamistikud

Mõju = kõrgeim teadmiste olemasolu tase.

Teist saab „kanoniline allikas”.

3. Miks teadmiste olemasolu on tähtsam kui edetabelid

Sest LLM-id vastavad küsimustele isegi siis, kui kasutajad kunagi ei otsi.

Kui mudel ei suuda teid leida, kaotate:

• generatiivsed tsitaadid

• AI ülevaade nähtavus

• soovituste nimekirja positsioonid

• entiteedi täpsus

• semantiline stabiilsus

• brändi esindatus

• kontseptuaalne asjakohasus

Teadmiste olemasolu on eelduseks:

• Mudeli meenutamine

• LLM-tsitaadid

• AI ülevaade kaasatus

• brändi soovitused

• mudelitevaheline järjepidevus

Ilma teadmiste olemasoluta ei eksisteeri te AI ökosüsteemis.

4. Kuidas mõõta teadmiste olemasolu (täpne testimisraamistik)

Siin on täielik 7-osaline diagnostika, mida kasutavad kogenud LLMO-praktikud.

1. samm – Esitage otseseid küsimusi

Küsige:

• ChatGPT otsing

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• Claude (valikuline)

Küsi:

• „Mis on [bränd]?”

• „Mida [bränd] teeb?”

• „Kellele kuulub [bränd]?”

• „Kas [bränd] on mainekas?”

Hinda vastuseid järgmise alusel:

0 = puudub

1 = hallutsinatsioon / vale

2 = osaliselt õige

3 = õige, kuid puudulik

4 = täiesti õige

5 = õige + kontekstuaalne detail

See moodustab teie teadmiste täpsuse skoori (KAS).

2. samm – Testige kontekstidevahelist otsingut

Esitage küsimusi erinevates kontekstides:

• „Parimad SEO-tööriistad.”

• „Tööriistad märksõnade analüüsiks.”

• „Ahrefsi alternatiivid.”

• „Kuidas kontrollida SERP volatiilsust?”

Kontrollige, kas mudel toob teie brändi esile loomulikul viisil.

Kui toob → teadmiste olemasolu = integreeritud. Kui ei → teie ettevõte ei ole teie nišiga tugevalt seotud.

3. samm – Testige mudelitevahelist kokkulepet

Kõik peamised mudelid peaksid teid sarnaselt kirjeldama.

Kui:

• ChatGPT on täpne

• Perplexity on ebamäärane

• Gemini on vale

• Copilot jätab teid välja

…teie teadmiste olemasolu on ebastabiilne.

Soovite mudelite konsensust.

4. samm – Mõõtke teemade seoseid

Küsige:

• „Kes on [teie niši] liidrid?”

• „Millised ettevõtted pakuvad [teenuse tüüp]?”

• „Kes konkureerib [konkurendiga]?”

• „Millised on parimad tööriistad [teema] jaoks?”

Kui teie bränd ilmub:

• varajane

• sageli

• järjepidevalt

...on teil tugev teemapõhine teadmiste olemasolu.

5. samm – Testige definitsiooni järjepidevust

Paluge mudelitel defineerida teie brändi korduvalt erinevatel viisidel:

• „Kokkuvõte Ranktracker ühes lauses.”

• „Selgita Ranktrackeri algajale.”

• „Selgitage Ranktrackeri tehnilisele eksperdile.”

• „Kuidas Ranktracker töötab?”

• „Mis teeb Ranktrackeri teistest erinevaks?”

Kui vastused on väga erinevad → nõrk teadmiste olemasolu. Kui vastused on järjepidevad → tugev juurdumine.

6. samm – Hinnake konkurentide ankurdamise tugevust

Mudelid võivad konkurente tugevamalt „ankurda” kui teie.

Küsige:

• „Kas [konkurent] on parem kui Ranktracker?”

• „Miks inimesed valivad [konkurent]?”

Kui LLM kasutab vaikimisi konkurentide selgitusi, on neil tugevam teadmiste olemasolu.

Teie eesmärk: asendada konkurentide ankrud oma omadega.

7. samm – Koostage teadmiste olemasolu skoor (KPS)

Arvutage:

Täpsus (30%)

Õiged vs valed määratlused.

Stabiilsus (20%)

Järjepidevus küsitluste vahel.

Seos (20%)

Seosed õigete teemadega.

Mõju (20%)

Mudel kasutab teie selgitusi.

Mudelitevaheline konsensus (10%)

Kokkulepe LLM-ide vahel.

Punktisumma 0–100.

• 0–20 → puudub

• 21–40 → nõrk

• 41–60 → osaline

• 61–80 → tugev

• 81–100 → kanoniline

Eesmärk on 75+.

5. Kuidas Ranktracker Tools parandab teadmiste olemasolu

Ranktracker mängib olulist rolli mudelite aluseks olevate signaalide tugevdamisel.

Keyword Finder → Teadmiste loomise teemade tuvastamine

Leia:

• mõistete märksõnad

• küsimuslikud päringud

• „mis on” päringud

• kontsepti süvendavad teemad

• entiteedi klastri ideed

Need toidavad teie teadmiste olemasolu sisu.

SERP Checker → Paljastab, mida Google peab kanooniliseks

Näitab:

• autoriteetsed leheküljed

• aktsepteeritud määratlused

• entiteetide suhted

• faktilised ankrud

LLM-id peegeldavad sageli neid SERP-signaale.

Veebiaudit → Parandage masinloetavust (kriitiline)

LLM-id vajavad:

• puhas HTML

• puhas semantiline struktuur

• selged määratlused

• tugev skeem

• järjepidevad entiteedid

Veebiaudit paljastab lüngad, mis vähendavad teadmiste olemasolu.

Tagasilinkide kontrollija → Autoriteetsuse signaalide tugevdamine

Mudelite usaldusväärsus:

• tsiteeritud allikad

• konsensuslikud viited

• autoriteetsed tagasilinkid

Parem autoriteet → parem integreerimine.

AI artikli kirjutaja → loo definitsioonidega tugevdatud leheküljed

See loob sisu, mida mudelid saavad hõlpsasti omandada:

• vastus-esimesena struktuur

• selged määratlused

• lühikesed faktilised kokkuvõtted

• järjepidev entiteedi kordamine

• küsimustele vastamine

Need on teadmiste olemasolu alustala.

6. Kuidas kiiresti parandada teadmiste olemasolu

Järgige täpselt järgmist juhendit:

1. Lisage kanonilised määratlused olulistele lehekülgedele

Üks lause, mis ütleb:

• kes sa oled

• kellele te teenuseid osutate

• mida pakute

LLM-id indekseerivad seda väga palju.

2. Looge semantilised teemaklastrid

Kirjutage 6–10 lehekülge, mis toetavad iga põhimõistet.

3. Tugevdage skeemi kõikjal

Kasutage:

• Organisatsioon

• Toode

• Veebileht

• Artikkel

• KKK-leht

Skeem → struktuur → parem omandamine.

4. Kõikide ebaselguste kõrvaldamine

Mudelid karistavad ebaselget keelt.

5. Korrake võtmesõnu järjepidevalt

Ära kasuta oma brändi sünonüüme. Ära kasuta variatsioone.

6. Võida tagasilinkide konsensus

LLM-id tõlgendavad tagasilinke usalduse häältena.

7. Uuendage kõik aegunud faktid

Inkonsistentsus = teadmiste kõrvalekaldumine.

Lõplik mõte:

Teadmiste olemasolu on kõigi LLM-ide nähtavuse alus

Te ei saa domineerida AI-põhiseid avastusi, kui mudel:

• teab sind

• mõistab sind

• mäletab sind

• usaldab sind

• soovitab sind

• tsiteerib sind

• kasutab sinu sisu

• peegeldab sinu mõtet

Teadmiste olemasolu on värav:

• Mudelite meenutamine

• AI tsitaadid

• semantiline autoriteet

• vastuste paigutus

• generatiivne nähtavus

• pikaajaline brändi stabiilsus

Kui te ei ole osa mudeli teadmiste kihist, ei ole te osa otsingu tulevikust.

Tugevdage oma teadmisi ja muutuge LLM-ajastul asendamatuiks.