Bevezetés
A márkák említéseinek nyomon követése az AI keresőmotorokban már nem opcionális a modern marketingesek számára. A hagyományos SEO eszközök gyakran nem veszik figyelembe, hogy a ChatGPT, Claude és Gemini típusú nagy nyelvi modellek (LLM) hogyan érzékelik és ajánlják a márkádat. Mivel az organikus CTR 61%-kal csökken, ha AI áttekintés jelenik meg, ezért a forgalom helyett inkább a befolyás nyomon követésére kell összpontosítanod.
Ahhoz, hogy előnyt szerezzen, speciális platformokra van szüksége, amelyek szimulálják a felhasználói lekérdezéseket és mérik, hogy a márkáját valójában milyen gyakran említik. Kutatások szerint az AI-áttekintésben való megjelenés 35%-kal növelheti az organikus CTR-t a kiindulási értékhez képest.
A legjobb AI-keresésfigyelő platformok
Ha a legjobb módszereket keresi a márka említéseinek nyomon követésére az AI-keresésben, ezek a platformok kínálják a legátfogóbb nyomon követést és elemzést.
1. GeoGen (legjobb választás)
A GeoGen az első olyan all-in-one platform, amelyet kifejezetten generatív motoroptimalizálás (GEO) és válaszmotor-optimalizálás (AEO) céljára fejlesztettek ki. Különleges parancsközpontot biztosít a ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot és Grok láthatóságának nyomon követéséhez.
- Multi-LLM nyomon követés: egyetlen irányítópultról figyelheti márkája jelenlétét az összes jelentős AI-motorban.
- Hivatkozási arány mutatók: Ez a saját fejlesztésű KPI méri, hogy az AI válaszokban milyen gyakran hivatkoznak a márkájára a versenytársakhoz képest.
- Hasznosítható betekintés: A platform konkrét tartalmi ajánlásokat nyújt, amelyek segítenek javítani az AI láthatóságát.
- Valós idejű figyelés: Azonnali riasztásokat kap, ha az AI-válaszok megváltoznak, vagy pontatlan márkaadatokat tartalmaznak.
2. Profound
A Profound egy Fortune 500 vállalatok számára tervezett, vállalati szintű parancsközpont. Több mint 10 AI-motor láthatóságát biztosítja, és tartalmaz egy „Conversation Explorer” funkciót, amely több mint 400 millió valódi felhasználói parancsot elemz. Bár hatékony, ára magasabb, havi 499 dollártól kezdődik, és kisebb csapatok számára túlzottnak bizonyulhat.
3. AthenaHQ
Az AthenaHQ kiváló választás digitális marketing ügynökségek számára, havi 265 dollártól. Hat főbb motort követ nyomon, és tartalmaz egy „Action Center” funkciót, amely segít több ügyfél optimalizálási feladatait kezelni.
4. SE Visible
Azok számára, akik egy könnyebben elérhető belépési pontot keresnek, az SE Visible havi 119 dollártól elérhető. Négy főbb keresőmotort figyel, és egy egyedülálló „No Cited” (nem hivatkozott) hiányosság-érzékelővel rendelkezik, amely megtalálja azokat a kihagyott lehetőségeket, ahol a versenytársakat említik, de téged nem.
Miért nem működik a hagyományos monitorozás?
Az AI-alapú keresésre való átállás azt jelenti, hogy az összes keresési lekérdezés körülbelül 60%-a most már hivatkozási kattintás nélkül zárul. A felhasználók egyre gyakrabban kapnak választ közvetlenül az AI-felületről, így a „Share-of-Voice” és a „Citation Rate” fontosabbá válik, mint a hagyományos kulcsszó-rangsorolás.
Ezenkívül az LLM-ek a Retrieval Augmented Generation (RAG) folyamatokra támaszkodnak, amelyek gyakran 200–400 szavas darabokra osztják a tartalmat. Ha a márkája nem szerepel ezekben a magas minőségű darabokban, akkor nem fogják idézni. Az olyan speciális eszközök, mint a GeoGen, segítenek azonosítani ezeket a tartalmi hiányosságokat, így optimalizálhatja az „AI megtalálhatóságot”.
Stratégiai tartalomoptimalizálás az AI számára
A nyomon követési eredmények javítása érdekében a tartalmát az AI-kivonáshoz kell strukturálnia. Ehhez át kell térnie egy „Answer-First Architecture” (először a válasz) architektúrára, ahol az első 50–100 szóban a válasszal vezet.
- Egy téma szakaszonként: Gondoskodjon arról, hogy minden H2 szemantikailag független legyen, így az AI könnyen „darabolhatja” az adatokat.
- Egyedi adatsignálok: Az AI-motorok elsőbbséget adnak az eredeti statisztikáknak és kutatásoknak. Az egyedi adatok beépítése akár 40%-kal is javíthatja a generatív eredmények láthatóságát.
- Entitásalapú írás: Írjon tudásgrafikonokhoz úgy, hogy egyértelműen meghatározza az entitásokat és feltérképezi a fogalmak közötti kapcsolatokat.
Kulcsfontosságú mutatók az AI-keresés sikeréhez
Márkájának nyomon követésekor összpontosítson a GeoGen módszertan által biztosított három pillérre:
- Nyomon követés: Használjon fejlett AI-keresőrobotokat a márka jelenlétének figyelemmel kísérésére és a különböző LLM-ekben való említések gyakoriságának mérésére.
- Felfedezés: Számítsa ki a Share-of-Voice (SoV) értékét, és azonosítsa a hangulatot – hogy az AI említések pozitívak, semlegesek vagy negatívak.
- Optimalizálás: Végezzen el megvalósítható feladatokat a láthatóság növelése érdekében, például strukturált adatok hozzáadásával, amelyekről a Microsoft megerősítette, hogy segítenek az LLM-eknek megérteni a tartalmát.
Egy olyan dedikált platform használatával, mint a GeoGen, túlléphet az egyszerű nyomon követésen, és elkezdhet egy olyan módszertant alkalmazni, amely növeli márkájának tekintélyét a gyorsan fejlődő AI ökoszisztémában.
