Hogyan mérjük a láthatóságot az LLM-en belül

Bevezetés

A hagyományos SEO-ban a láthatóságot a következőképpen mérik:

• rangsorok

• megjelenítések

• kattintások

• forgalom

• CTR

• SERP-részesedés

A generatív keresés azonban teljesen megváltoztatja a szabályokat.

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint például a ChatGPT Search, a Google AI Overview, a Perplexity, a Gemini és a Copilot nem 10 kék linket jelenít meg. Ezek:

• értelmez

• összefoglal

• összegez

• idézni

• ajánl

Ez azt jelenti, hogy a tartalmad akkor is befolyásolhatja a válaszokat , ha nincs organikus pozíciója.

A láthatóság méréséhez új mutatókra, új eszközökre és új gondolkodásmódra van szükség. Ez az útmutató pontosan elmagyarázza, hogyan lehet mérni és nyomon követni az LLM-ekben való jelenlétét.

1. Miért teljesen más az LLM-láthatóság mérése?

Az LLM láthatósága nem:

• rangsor

• pozíciók

• megjelenések

• SERP elhelyezés

Az LLM láthatósága:

• ✔ milyen gyakran használják a modellek a tartalmadat

• ✔ mennyire pontosan képviselik a márkádat

• ✔ megjelennek-e az Ön entitásai a válaszokban

• ✔ milyen gyakran hivatkoznak rád

• ✔ mennyire következetesen választja Önt referenciaként az AI

• ✔ megőrződik-e az Ön jelentése

• ✔ milyen gyakran történik visszakeresés a domainjéről

• ✔ mennyire stabil a márkája a modellbe ágyazásokon belül

Ez szemantikai láthatóság, nem pozíciós láthatóság.

A méréshez a következőket kell értékelni:

• ✔ mit „tud” a modell

• ✔ mire „emlékszik”

• ✔ mit „ismétlődik”

• ✔ mit „preferál”

• ✔ miben „bízik”

• ✔ mit „visszahív”

• ✔ mit „idéz”

Az LLM láthatósága mélyebb, szélesebb körű és átláthatatlanabb, mint a SEO láthatósága – de mér hető.

2. Az LLM láthatóság három rétege

Az LLM láthatósága három rétegben valósul meg. Mindegyikhez saját mérési módszerre van szükség.

1. réteg – Generatív válasz láthatóság (GAV)

Ez azt méri, hogy a márkája vagy tartalma megjelenik-e a generatív válaszokban.

A jelek a következők:

• márkaemlítések

• idézetek

• linkek az AI válaszokban

• bekezdésszintű újrafelhasználás

• entitások felvétele az összefoglalókba

• funkciók említése

Ez a generatív megfelelője az 1. oldalon való rangsorolásnak.

2. szint – Visszakeresési láthatóság (RV)

Ez azt méri, hogy a tartalom:

• visszakeresett

• hivatkozott

• bizonyítékként használt

• modellben szerepel kontextusban

Még akkor is, ha nem jelenik meg a végső válaszban.

Ez az LLM megfelelője annak, hogy szerepel a Google indexében, nem feltétlenül a SERP-ben.

3. réteg – Beágyazási láthatóság (EV)

Ez azt méri, hogy a márkája, entitásai és koncepciói:

• felismert

• stabil

• következetesen ábrázolt

• helyesen definiált

• összekapcsolva a modell belső tudásgráfjában

A beágyazott láthatóság a legmélyebb és legfontosabb forma, mert ez határozza meg a hosszú távú bizalmat és a hivatkozási potenciált.

3. Az LLM láthatóságának mérésére szolgáló mutatók

Ezek az AI-first láthatóság új KPI-jei.

1. AI áttekintés Hivatkozások száma (Google)

Nyomon követés:

• milyen gyakran hivatkozik a Google a domainre

• melyik oldalakra hivatkozik

• milyen gyakran említik az entitásokat

• az idézet helye az áttekintésben

Eszközök: manuális tesztelés, SERP mintavétel, lekérdezések figyelése.

2. ChatGPT keresési visszahívási pontszám

Kérdezze meg a ChatGPT-t:

• „Melyek a legjobb eszközök X-hez?”

• „Mi az a [márka]?”

• „Ki nyújtja a [szolgáltatást]?”

• „Melyik weboldalak magyarázzák világosan a [téma] témát?”

Értékelje a modell visszahívási pontszámát a márkájával kapcsolatban.

3. Perplexity hivatkozási gyakoriság

A Perplexity szinte mindig megjelöli forrásait.

Mérés:

• milyen gyakran jelenik meg a domained

• milyen típusú kereséseknél

• melyik oldalak jelennek meg

Ez az egyik legközvetlenebb LLM láthatósági mutató, amely ma rendelkezésre áll.

4. Entitás stabilitás tesztelése

Kérdezzen meg több LLM-et:

• „Határozza meg a [márka] fogalmát!”

• „Mit csinál a [márka]?”

• „Ki vezeti a [márka]t?”

• „Melyik vállalat kínálja a [termék] terméket?”

Keresse meg:

• következetesség

• helyes tulajdonságok

• pontos leírások

• nincs hallucináció

Az instabilitás gyenge LLM-láthatóságot jelez.

5. Lekérdezésalapú visszakeresés tesztelése

Kérdezze meg az LLM-eket:

• „Online források szerint…”

• „Összegezze a megbízható weboldalakon található információkat a következő témákról…”

• „Mit mondanak a legjobb szakértők…”

Értékelje, hogy a tartalma implicit módon felhasználásra kerül-e.

Idézet nélkül is befolyásolhatja a választ.

6. Beágyazási illesztési pontszám

Tesztelje, hogy az LLM-ek összekapcsolják-e a márkáját a kívánt témákkal.

Kérdezze meg:

• „Melyik márkák ismertek [téma] terén?”

• „Kik a vezető szereplők a [iparág] területén?”

• „Mely eszközök segítenek a [használati eset] esetében?”

Ha a márkája hiányzik → az illesztési pontszáma alacsony.

7. Jelentés pontosság pontszám

Ellenőrizze, hogy a modellek pontosan írják-e le a márkáját.

Kérdezze meg:

• „Mi az a Ranktracker?”

• „Mit kínál a Ranktracker?”

• „Milyen funkciókkal rendelkezik a Ranktracker?”

Bármely helytelen válasz → szemantikai eltérés → láthatóságvesztés.

8. Összehasonlító visszahívási pontszám

Kérdezze meg:

• „Ranktracker vs [versenytárs] – mi a különbség?”

• „Mi a legjobb alternatíva a [versenytárs] helyett?”

Ha megjelenik a versenytársakkal kapcsolatos keresésekben → erős láthatóság.

Ha a versenytársak megjelennek a lekérdezéseidben → gyenge láthatóság.

9. Tartalom újrafelhasználás észlelése

Keresse meg:

• kifejezések

• fogalmak

• szerkezetek

• meghatározások

• listák

…amelyek megegyeznek a tartalmával.

Az LLM-ek gyakran használják az Ön jelentését, még akkor is, ha nem hivatkoznak az Ön oldalára.

10. Többmodellű láthatósági index

Kövesse nyomon a láthatóságot:

• Google AI áttekintés

• ChatGPT keresés

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

Súlyozza a platformokat a közönsége alapján.

Ez egy egységes láthatósági pontszámot eredményez.

4. Hogyan lehet nyomon követni az LLM láthatóságot a Ranktracker eszközökkel

Bár az LLM láthatóságának mérése új dolog, több Ranktracker eszköz is alapvető jelzéseket nyújt.

Kulcsszókereső → AI áttekintés Lehetőségek felismerése

Keressen:

• kérdések lekérdezések

• definíció lekérdezések

• információs klaszterek

• kérdések, amelyek valószínűleg AI-válaszokat váltanak ki

Ezek lesznek a láthatósági tesztpontok.

SERP Checker → Entitás + jelentés diagnosztika

Felfedés:

• hogyan értelmezi a Google a témádat

• mely entitások dominálnak

• mely forrásokat tartja megbízhatónak a Google

• mely tények fontosak

Ez előre jelzi, hogy az LLM-ek megjelenítik-e a márkáját.

Web Audit → Gépi olvashatósági pontszám

Javítja:

• strukturált adatok

• séma

• darabolás

• kanonikus konzisztencia

• feltérképezhetőség

Gép által olvasható tartalom = nagyobb LLM-visszakeresési valószínűség.

Visszalinkelés-ellenőrző → Bizalmi jelek

Az LLM-ek a következőket keresik:

• hiteles hivatkozások

• magas tekintélyű visszautalások

• domainek közötti konszenzus

A backlinkek erősítik a modell megbízhatóságát és láthatóságát.

AI cikkíró → Strukturált, megválaszolható tartalom

Biztosítja:

• tiszta definíciók

• stabil hierarchiák

• megválaszolható szakaszok

• géppel olvasható formázás

A strukturált kimenetek növelik az LLM kivonhatóságát.

5. Hogyan építsünk fel egy megismételhető LLM láthatósági tesztelő rendszert

A munkafolyamatnak a következőket kell tartalmaznia:

1. lépés — Válasszon ki 20 alapvető kulcsszót

A fő témákból.

2. lépés – Teszteljen öt modellt

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini, Copilot.

3. lépés — Jegyezze fel az eredményeket:

• márkaemlítések

• idézetek

• összefoglalók

• pontatlanságok

• hiányzó összefüggések

• versenytársakkal való összehasonlítások

4. lépés — Értékelje az eredményeket:

• GAV (generatív válasz láthatósága)

• RV (visszakeresési láthatóság)

• EV (beágyazási láthatóság)

5. lépés – A hiányosságok diagnosztizálása

Hiányzó hivatkozások = gyenge szerkezet. Helytelen definíciók = szemantikai eltérés. Hiányzó entitásemlítések = gyenge beágyazási láthatóság.

6. lépés – Optimalizálás LLMO, AIO, AEO, GEO technikákkal

Ismételje meg havonta.

Idővel elkészül az LLM láthatósági teljesítmény grafikon.

Záró gondolat:

Amit nem mér, azt nem tudja javítani

Ha a SEO a rangsorolásról szól, akkor az LLM láthatóság a reprezentációról szól. Meg kell mérnie, hogy a modellek:

• megértelek

• visszakeres

• megbízom benned

• idézlek

• helyesen definiálunk

• összekapcsolunk a cél témáiddal

• a versenytársak fölé emelünk

Ez az új keresési környezet.

Az LLM láthatóságának mérése nem opcionális – ez a jövőbeli felfedezhetőség alapja.

Azok a márkák, amelyek ma elkezdenek mérni, holnap az AI-vezérelt eredményeket fogják uralni.