Hogyan lehet összehasonlítani az LLM optimalizálást a versenytársakkal szemben

Bevezetés

A hagyományos SEO-ban a versenytársak összehasonlítása egyszerű: ellenőrizni kell a rangsorukat, elemezni a linkjeiket, mérni a forgalmi különbségeket és nyomon követni a SERP-eket.

Az LLM-alapú felfedezésnek azonban nincs rangsorolása, forgalmi becslése és SERP-pozíciója.

Ehelyett az LLM-verseny belül zajlik:

• generatív válaszok

• szemantikai beágyazások

• visszakeresési eredmények

• entitás-összehasonlítások

• hivatkozások az AI áttekintésekben

• ChatGPT Keresési ajánlások

• Perplexity forráslisták

• Gemini összefoglalók

• tudásgráf leképezések

Ahhoz, hogy megértsük, nyerünk-e vagy veszítünk, közvetlenül a versenytársakhoz kell viszonyítanunk az LLMO (Large Language Model Optimization, nagy nyelvi modell optimalizálás) teljesítményünket.

Ez a cikk bemutatja az LLM versenytársak összehasonlításának pontos kereteit, beleértve a mérés módját:

• LLM visszahívás

• entitás dominancia

• hivatkozási gyakoriság

• jelentés pontosság

• visszakeresési minták

• beágyazási stabilitás

• modellközi előny

• tartalomhatás

Építsük fel a teljes benchmarking rendszert.

1. Miért néz ki teljesen másképp a versenytársak összehasonlítása az LLM-keresésben?

Az LLM-ek nem rangsorolják a weboldalakat. Kiválasztanak, összefoglalnak, értelmeznek és idéznek.

Ez azt jelenti, hogy a versenytársak összehasonlításakor a következőket kell értékelnie:

• ✔ Kiket idéznek a modellek

• ✔ Kiket említenek a modellek

• ✔ Kinek a definícióit használják újra

• ✔ Kinek a termékkategóriáit részesítik előnyben

• ✔ Kinek a tartalma válik „kanonikus forrásává”

• ✔ Kiket tartanak a modellek a niche piac vezetőinek

• ✔ Kinek a jelentése dominál a beágyazott térben

Ez mélyebb, mint a SEO. Ön azt benchmarkingolja, hogy ki birtokolja a tudás terét.

2. Az LLM versenyképes benchmarking öt dimenziója

Az LLM benchmarking öt egymással összekapcsolt réteget ölel fel:

1. Generatív válaszok aránya (GAS)

Milyen gyakran említi, idézi vagy ajánlja az LLM a versenytársát?

2. Visszakeresési láthatóság (RV)

Milyen gyakran jelennek meg a versenytársak a következők során:

• közvetett kérdések

• általános kérdések

• koncepcionális kérdések

• alternatív listák

• általános ajánlások

3. Entitás erőssége (ES)

A modell helyesen értelmezi-e:

• mit csinál a versenytárs

• milyen termékeik vannak

• piaci pozíciójuk

• megkülönböztető tényezőik

Helytelen vagy hiányos leírások = gyenge entitáserősség.

4. Beágyazási igazítás (EA)

A versenytársad következetesen társul-e a következőhöz:

• a megfelelő témák

• a megfelelő szervezetek

• a megfelelő kategóriák

• a megfelelő ügyfelek

Ha a modell őket a niche-ed „magjának” tekinti, akkor beágyazási illeszkedésük van.

5. Befolyás az AI-összefoglalásokra (IAS)

A modell általános nyelve:

• megfelelnek a terminológiájuknak?

• megfelelnek a definícióiknak?

• újrahasznosítják a listáik formátumát?

• tükrözik az érveiket?

• átveszik a struktúrájukat?

Ha igen → akkor az ő tartalmuk nagyobb hatással van az AI-ra, mint a tiéd.

3. Készítse el az LLM versenytársainak lekérdezési listáját

Ugyanazt a rögzített lekérdezési készletet kell tesztelnie az összes modellben.

Használja a Ranktracker Keyword Finder eszközt a következő adatok kinyeréséhez:

• ✔ kereskedelmi lekérdezések

(„legjobb X eszközök”, „legjobb platformok Y-hoz”)

• ✔ definíciós lekérdezések

(„mi az [téma]”)

• ✔ kategória lekérdezések

(„eszközök [használati eset]”)

• ✔ alternatív lekérdezések

(„alternatívák a [versenytárs neve] helyett”)

• ✔ entitás lekérdezések

(„mi az [versenytárs]”)

• ✔ összehasonlító lekérdezések

(„[márka] vs [versenytárs]”)

• ✔ probléma-első lekérdezések

(„hogyan javíthatom ki…”)

Válasszon ki 20–50 olyan tesztkérdést, amelyek a niche-jét képviselik.

Ezek lesznek a benchmarking-eszközei.

4. Összehasonlítás az összes főbb modellel

Futtassa le az egyes lekérdezéseket:

• ✔ Google AI áttekintés

• ✔ Perplexity

• ✔ ChatGPT keresés

• ✔ Bing Copilot

• ✔ Gemini

Rögzítés:

• hivatkozások

• említések

• összefoglalók

• elhelyezés

• pontosság

• hallucinációk

• hangnem

• rendezés

• lista pozíció

A különböző modellek különböző jeleket jutalmaznak – Ön többmodellű paritást szeretne.

5. Hogyan mérhető a versenytársak láthatósága az LLM-ekben

Ezeket a KPI-ket használják az LLM láthatósági csapatok.

1. Versenytársak hivatkozási gyakorisága (CCF)

A versenytársak megjelenésének gyakorisága:

• kifejezett hivatkozásokként

• forráskártyákként

• beágyazott hivatkozásokként

• ajánlott termékekként

CCF = közvetlen láthatóság.

2. Versenytársak említési gyakorisága (CMF)

Milyen gyakran jelennek meg a versenytársak linkek nélkül.

Ez magában foglalja:

• név említések

• koncepcióhivatkozások

• ismert társítások

• listákba való felvétel

Magas CMF = erős szemantikai jelenlét.

3. Versenytársak összefoglaló hatása (CSI)

A modell magyarázata használja-e a versenytársat:

• terminológia

• definíciók

• keretrendszerek

• listák

• példák

Ha az LLM összefoglalók tükrözik a versenytársak tartalmát → akkor ők birtokolják a jelentést.

4. Versenytársak pontossága (CEA)

Kérdés:

• „Mi az a [versenytárs]?”

• „Mit csinál a [versenytárs]?”

A pontosságot a következőképpen értékeljük:

• 0 = helytelen

• 1 = részben helyes

• 2 = teljesen helyes

• 3 = teljesen helyes + részletes

Magas CEA = erős entitásbeágyazás.

5. Versenytársak alternatív ereje (CAS)

Kérdés:

• „Alternatívák a [versenytárs] helyett.”

Ha a versenytárs szerepel az első helyen → erős CAS. Ha Ön szerepel az első helyen → akkor Ön jobban teljesít, mint ők.

6. Téma-összhang pontszám (TAS)

Ellenőrizze, melyik márkát társítja a modell legerősebben az Ön alapvető témáival.

Kérdezze meg:

• „Kik a vezetők a [téma] területén?”

• „Melyik márkák ismertek [kategória] területén?”

Aki a leggyakrabban jelenik meg → a legerősebb illeszkedés.

7. Modell keresztkonzisztencia pontszám (MCS)

A versenytárs megjelenik-e a következő területeken:

• ChatGPT

• Zavarodottság

• Ikrek

• Copilot

• Google AI áttekintés

Magas MCS = stabil, modellszintű bizalom.

8. Szemantikai eltérés észlelése (SDD)

Ellenőrizze, hogy a versenytárs jelentése változik-e:

• idő

• lekérdezések

• modellek

Stabil jelentés = erős beágyazott lábnyom. Eltérő jelentés = gyenge láthatóság.

6. Hogyan lehet összehasonlítani a versenytársakat a Ranktracker eszközökkel

A Ranktracker fontos szerepet játszik az LLM benchmarkingban.

Kulcsszókereső → Felfedi a versenytársak témakörökben való jelenlétét

Azonosítsa:

• témák, ahol a versenytársak dominálnak

• rések, ahol nincs látható versenytárs

• magas szándékú lekérdezések alacsony hivatkozási sűrűséggel

Használja ezeket az információkat az LLMO-tartalom prioritásainak meghatározásához.

SERP Checker → Megmutatja az LLM-ek által megerősített szemantikai mintákat

A SERP-ek feltárják:

• melyik versenytársat tekinti a Google hitelesnek

• mely tények ismétlődnek

• mely entitások dominálnak a területen

Az LLM-ek gyakran tükrözik ezeket a SERP-mintákat.

Backlink Checker → Ismerje meg a versenytársak tekintélyét jelző jelzéseket

Az LLM-ek figyelembe veszik:

• domain tekintély

• visszalinkelési minták

• konszenzus jelek

Használja a Backlink Checker-t, hogy megértse, miért bíznak a modellek a versenytársakban.

Web Audit → Diagnosztizálja, miért hivatkoznak többet a versenytársakra

A versenytársak:

• jobb sémát használ

• struktúráltabb tartalom

• tisztább kanonikus adatok

• világosabb definíciók

A webes audit segít Önnek abban, hogy felzárkózzon hozzájuk, vagy meg is haladja őket.

AI Article Writer → Készítsen olyan összefoglalókat, amelyek felülmúlják a versenytársakét

A versenytársakról szerzett ismereteket alakítsa át:

• jobb definíciók

• egyértelműbb listák

• erősebb entitás-rögzítés

• LLM-barátabb struktúrák

Legyen jobb a versenytársainál → teljesítsen jobban az LLM láthatóságában.

7. Készítse el LLM versenytársai benchmarking irányítópultját

A műszerfalnak a következőket kell tartalmaznia:

• ✔ lekérdezés tesztelve

• ✔ modell tesztelve

• ✔ versenytársak hivatkozása

• ✔ versenytárs említése

• ✔ versenytárs pozíciója

• ✔ összefoglaló befolyás

• ✔ entitás pontossága

• ✔ szemantikai eltérés

• ✔ alternatív lista pozíció

• ✔ téma-összhang pontszám

• ✔ modellek közötti konzisztencia

• ✔ pontszámod (ugyanazok a mutatók)

Ezután számítsa ki:

Versenyző LLM láthatósági index (CLVI)

100 pontos összetett pontszám.

8. Hogyan lehet legyőzni a versenytársakat az LLM láthatóság terén

Miután azonosította erősségeiket, a következőképpen ellensúlyozhatja őket:

• ✔ entitásdefiníciók megerősítése

• ✔ strukturált adatok javítása

• ✔ a tényszerű konzisztencia tisztázása

• ✔ kanonikus koncepciócsoportok létrehozása

• ✔ a nem egyértelmű tartalom átírása

• ✔ a kétértelműségek kiküszöbölése

• ✔ belső linkek javítása

• ✔ entitások következetes ismétlése

• ✔ definíciós, válasz-először tartalom közzététele

• ✔ konszenzuson alapuló visszalinkelések megszerzése

A cél nem az, hogy megelőzze a versenytársakat. A cél az, hogy felváltsa őket a modell preferált referenciaforrásaként.

Záró gondolat:

A versenyelőny ma már szemantikai, nem pozicionális

A generatív korszakban a valódi verseny az LLM-eken belül zajlik, nem a SERP-eken. Így nyerhet:

• meghatározások birtoklása

• a jelentés dominálása

• entitások jelenlétének stabilizálása

• idézetek biztosítása

• szemantikai bizalom megszerzése

• a modellek által a niche-ről adott magyarázat alakítása

Ha versenytársai gyakrabban jelennek meg az AI által generált tartalmakban, akkor ők irányítják az iparág AI-jövőjét.

De a LLMO és a Ranktracker szándékos eszközeivel a következőket teheti:

• felülmúlja őket

• felülmúlja őket

• átírni, hogy a modellek hogyan értelmezik a niche-t

• legyen a kanonikus forrás

A versenytársak benchmarkingja az első lépés. A szemantikai tér megnyerése a végső cél.