Come valutare l'ottimizzazione degli LLM rispetto ai concorrenti

Introduzione

Nel SEO tradizionale, il benchmarking dei concorrenti è semplice: controllare le loro classifiche, analizzare i loro link, misurare i divari di traffico e monitorare le SERP.

Ma la scoperta guidata dall'LLM non ha classifiche, stime di traffico e numeri di posizione SERP.

La concorrenza LLM avviene invece all'interno:

• risposte generative

• incorporamenti semantici

• risultati di recupero

• confronto tra entità

• citazioni nelle panoramiche sull'IA

• ChatGPT Ricerche consigliate

• Elenchi di fonti di perplessità

• Sintesi Gemini

• Mappature del grafico di conoscenza

Per capire se stai vincendo o perdendo, devi confrontare le tue prestazioni LLMO (Large Language Model Optimization) direttamente con quelle dei concorrenti.

Questo articolo illustra il quadro esatto per il benchmarking dei concorrenti LLM, compreso come misurare:

• Richiamo LLM

• Dominanza delle entità

• Frequenza delle citazioni

• accuratezza del significato

• modelli di recupero

• stabilità dell'incorporamento

• vantaggio cross-model

• influenza dei contenuti

Costruiamo il sistema di benchmarking completo.

1. Perché il benchmarking competitivo appare completamente diverso nella ricerca LLM

Gli LLM non classificano i siti web. Selezionano, riassumono, interpretano e citano.

Ciò significa che il benchmarking della concorrenza deve valutare:

• ✔ Chi citano i modelli

• ✔ Chi menzionano i modelli

• ✔ Quali definizioni riutilizzano

• ✔ Quali categorie di prodotti preferiscono

• ✔ Chi diventa la "fonte canonica" dei contenuti

• ✔ Chi i modelli identificano come leader nella tua nicchia

• ✔ Il cui significato domina lo spazio di incorporamento

Questo è più approfondito della SEO. State effettuando un benchmarking su chi possiede lo spazio della conoscenza.

2. Le cinque dimensioni del benchmarking competitivo LLM

Il benchmarking LLM si estende su cinque livelli interconnessi:

1. Generative Answer Share (GAS)

Con quale frequenza un LLM menziona, cita o raccomanda il tuo concorrente?

2. Visibilità di recupero (RV)

Con quale frequenza i concorrenti compaiono durante:

• domande indirette

• domande generiche

• domande concettuali

• elenchi alternativi

• raccomandazioni generali

3. Forza dell'entità (ES)

Il modello comprende correttamente:

• cosa fa la concorrenza

• quali sono i loro prodotti

• la loro posizione sul mercato

• i loro fattori di differenziazione

Descrizioni errate o incomplete = forza dell'entità debole.

4. Allineamento dell'incorporamento (EA)

Il tuo concorrente è costantemente associato a:

• gli argomenti giusti

• le entità giuste

• le categorie giuste

• i clienti giusti

Se il modello lo considera "fondamentale" per la tua nicchia, allora c'è allineamento dell'incorporamento.

5. Influenza sui riassunti dell'IA (IAS)

Il linguaggio complessivo del modello:

• corrispondono alla loro terminologia?

• rispecchiano le loro definizioni?

• riutilizzano i loro formati di elenco?

• rispecchiano le loro argomentazioni?

• adottano la loro struttura?

Se sì → il loro contenuto sta influenzando l'IA più del tuo.

3. Crea il tuo elenco di query dei concorrenti LLM

Devi testare lo stesso set fisso di query su tutti i modelli.

Usa Ranktracker Keyword Finder per estrarre:

• ✔ query commerciali

("migliori strumenti X", "migliori piattaforme per Y")

• ✔ domande di definizione

("cos'è [argomento]")

• ✔ domande relative alle categorie

("strumenti per [caso d'uso]")

• ✔ query alternative

("alternative a [nome concorrente]")

• ✔ query relative alle entità

("cos'è [concorrente]")

• ✔ domande comparative

("[marchio] vs [concorrente]")

• ✔ domande incentrate sul problema

("come posso risolvere...")

Seleziona 20-50 prompt di prova che rappresentano la tua nicchia.

Questi diventeranno la tua batteria di benchmarking.

4. Confronta con tutti i modelli principali

Esegui ogni query su:

• ✔ Panoramica sull'intelligenza artificiale di Google

• ✔ Perplessità

• ✔ Ricerca ChatGPT

• ✔ Bing Copilot

• ✔ Gemini

Registra:

• citazioni

• menzioni

• sintesi

• posizionamento

• accuratezza

• allucinazioni

• tono

• ordine

• posizione nell'elenco

Modelli diversi premiano segnali diversi: è auspicabile ottenere una parità multimodello.

5. Come misurare la visibilità della concorrenza negli LLM

Questi sono gli esatti KPI utilizzati dai team di visibilità LLM.

1. Frequenza di citazione dei concorrenti (CCF)

Con quale frequenza compaiono i concorrenti:

• come citazioni esplicite

• come schede di riferimento

• come riferimenti in linea

• come prodotti consigliati

CCF = visibilità diretta.

2. Frequenza di menzione dei concorrenti (CMF)

Con quale frequenza i concorrenti compaiono senza link.

Ciò include:

• menzioni di nomi

• riferimenti concettuali

• associazioni note

• inclusione in elenchi

CMF elevato = forte presenza semantica.

3. Influenza sintetica dei concorrenti (CSI)

La spiegazione del modello utilizza il concorrente:

• terminologia

• definizioni

• quadri

• elenchi

• esempi

Se i riassunti LLM riflettono il contenuto dei concorrenti → essi ne possiedono il significato.

4. Accuratezza dell'entità della concorrenza (CEA)

Domanda:

• "Che cos'è [concorrente]?"

• "Cosa fa [concorrente]?"

L'accuratezza viene valutata:

• 0 = sbagliato

• 1 = parzialmente corretto

• 2 = completamente corretto

• 3 = completamente corretto + dettagliato

CEA elevata = forte incorporamento dell'entità.

5. Forza dell'alternativa concorrente (CAS)

Domanda:

• "Alternative a [concorrente]".

Se il concorrente è elencato per primo → CAS forte. Se appari per primo → stai superando le loro prestazioni.

6. Punteggio di allineamento dell'argomento (TAS)

Verifica quale marchio il modello associa maggiormente ai tuoi argomenti principali.

Domanda:

• "Chi sono i leader in [argomento]?"

• "Quali marchi sono noti per [categoria]?"

Chiunque appaia più spesso → allineamento più forte.

7. Punteggio di coerenza incrociata del modello (MCS)

Il concorrente appare in:

• ChatGPT

• Perplessità

• Gemelli

• Copilot

• Panoramica sull'intelligenza artificiale di Google

MCS elevato = fiducia stabile a livello di modello.

8. Rilevamento della deriva semantica (SDD)

Verificare se il significato del concorrente cambia tra:

• Tempo

• query

• modelli

Significato stabile = forte impronta di incorporamento. Significato variabile = visibilità debole.

6. Come confrontare i concorrenti utilizzando gli strumenti Ranktracker

Ranktracker svolge un ruolo importante nel benchmarking LLM.

Keyword Finder → Rivela la proprietà degli argomenti dei concorrenti

Identifica:

• argomenti in cui dominano i concorrenti

• lacune in cui nessun concorrente è visibile

• query ad alto intento con bassa densità di citazioni

Utilizza queste informazioni per dare priorità ai contenuti LLM.

SERP Checker → Mostra i modelli semantici che gli LLM rafforzeranno

Le SERP rivelano:

• quali concorrenti Google considera autorevoli

• quali fatti vengono ripetuti

• quali entità dominano lo spazio

Gli LLM spesso rispecchiano questi modelli SERP.

Backlink Checker → Comprendi i segnali di autorità dei concorrenti

Fattori considerati dagli LLM:

• autorità del dominio

• modelli di backlink

• segnali di consenso

Utilizza il Backlink Checker per capire perché i modelli si fidano dei concorrenti.

Audit web → Diagnostica perché i concorrenti vengono citati più spesso

I concorrenti potrebbero:

• utilizzare uno schema migliore

• avere contenuti più strutturati

• avere dati canonici più puliti

• offrire definizioni più chiare

L'audit web ti aiuta a eguagliare o superare la loro struttura.

AI Article Writer → Crea brief che superano quelli dei concorrenti

Trasforma le informazioni sui concorrenti in:

• definizioni migliori

• elenchi più chiari

• un ancoraggio più forte delle entità

• strutture più compatibili con LLM

Supera i tuoi concorrenti in termini di struttura → superali in termini di visibilità LLM.

7. Crea il tuo dashboard di benchmarking dei concorrenti LLM

La tua dashboard dovrebbe includere:

• ✔ query testata

• ✔ modello testato

• ✔ citazione dei concorrenti

• ✔ menzione della concorrenza

• ✔ posizione dei concorrenti

• ✔ influenza riassuntiva

• ✔ accuratezza dell'entità

• ✔ deriva semantica

• ✔ posizione nell'elenco alternativo

• ✔ punteggio di allineamento dell'argomento

• ✔ coerenza tra modelli

• ✔ il tuo punteggio (stessi parametri)

Quindi calcola:

Indice di visibilità LLM dei concorrenti (CLVI)

Un punteggio composito su una scala da 1 a 100.

8. Come battere i concorrenti in termini di visibilità LLM

Una volta identificati i loro punti di forza, puoi contrastarli:

• ✔ rafforzamento delle definizioni delle entità

• ✔ miglioramento dei dati strutturati

• ✔ pulizia della coerenza fattuale

• ✔ creazione di cluster di concetti canonici

• ✔ riscrittura dei contenuti poco chiari

• ✔ eliminare l'ambiguità

• ✔ miglioramento dei collegamenti interni

• ✔ ripetizione coerente delle entità

• ✔ Pubblicazione di contenuti definitoriali che danno priorità alle risposte

• ✔ ottenere backlink basati sul consenso

L'obiettivo non è superare i concorrenti. L'obiettivo è sostituirli come fonte di riferimento preferita dal modello.

Considerazione finale:

Il vantaggio competitivo è ora semantico, non posizionale

Nell'era generativa, la vera concorrenza si svolge all'interno degli LLM, non sulle SERP. Si vince:

• possedere definizioni

• dominare il significato

• stabilizzare la presenza dell'entità

• ottenere citazioni

• guadagnare fiducia semantica

• modellare il modo in cui i modelli spiegano la tua nicchia

Se i tuoi concorrenti appaiono più spesso nei contenuti generati dall'IA, controllano il futuro dell'IA nel tuo settore.

Ma con gli strumenti LLMO e Ranktracker, puoi:

• sostituirli

• superarli

• riscrivere il modo in cui i modelli comprendono la tua nicchia

• diventa la fonte canonica

Il benchmarking dei concorrenti è il primo passo. Conquistare lo spazio semantico è l'obiettivo finale.