Kaip palyginti LLM optimizavimą su konkurentais

Įvadas

Tradiciniame SEO konkurentų vertinimas yra paprastas: patikrinkite jų reitingus, išanalizuokite jų nuorodas, įvertinkite srauto skirtumus ir stebėkite SERP.

Tačiau LLM pagrįstas atradimas neturi reitingų, srauto įvertinimų ir SERP pozicijų skaičių.

Vietoj to, LLM konkurencija vyksta viduje:

• generatyviniai atsakymai

• semantiniai įterpimai

• paieškos rezultatai

• entitetų palyginimai

• cituojami AI apžvalgos

• ChatGPT paieškos rekomendacijos

• Perplexity šaltinių sąrašai

• Gemini santraukos

• žinių grafiko atvaizdavimai

Norėdami suprasti, ar laimite, ar pralaimite, turite tiesiogiai palyginti savo LLMO (didelių kalbos modelių optimizavimo) našumą su konkurentais.

Šiame straipsnyje pateikiama tiksli LLM konkurentų vertinimo sistema, įskaitant tai, kaip matuoti:

• LLM atgaminimas

• entitetų dominavimas

• cituojamumo dažnumas

• prasmės tikslumas

• paieškos modeliai

• įterpimo stabilumas

• tarpusavio modelių pranašumas

• turinio įtaka

Sukurkime visą lyginamosios analizės sistemą.

1. Kodėl konkurencinis vertinimas LLM paieškoje atrodo visiškai kitaip

LLM nevertina svetainių. Jie atrenka, apibendrina, interpretuoja ir cituoja.

Tai reiškia, kad lygindami konkurentus turite įvertinti:

• ✔ Kas modeliuoja citatas

• ✔ Kas modeliuoja paminėjimus

• ✔ Kieno apibrėžimus jie pakartoja

• ✔ Kieno produktų kategorijas jie teikia pirmenybę

• ✔ Kieno turinys tampa „kanoniniu šaltiniu“

• ✔ Kas modeliuose identifikuojami kaip lyderiai jūsų nišoje

• ✔ Kieno reikšmė dominuoja įterpimo erdvėje

Tai yra giliau nei SEO. Jūs lyginate, kas valdo žinių erdvę.

2. Penki LLM konkurencinio lyginamojo vertinimo aspektai

LLM vertinimas apima penkis tarpusavyje susijusius lygmenis:

1. Generatyvių atsakymų dalis (GAS)

Kiek dažnai LLM mini, cituoja ar rekomenduoja jūsų konkurentą?

2. Paieškos matomumas (RV)

Kiek dažnai konkurentai pasirodo:

• netiesioginiai klausimai

• plati klausimai

• konceptualūs klausimai

• alternatyvūs sąrašai

• bendros rekomendacijos

3. Entiteto stiprumas (ES)

Ar modelis teisingai supranta:

• ką daro konkurentas

• kokie yra jų produktai

• jų padėtis rinkoje

• jų išskirtiniai bruožai

Neteisingi arba neišsamūs aprašymai = silpnas subjekto stiprumas.

4. Įterpimo suderinamumas (EA)

Ar jūsų konkurentas nuosekliai siejamas su:

• tinkamos temos

• tinkami subjektai

• tinkamos kategorijos

• tinkami klientai

Jei modelis juos laiko „pagrindiniais“ jūsų nišoje, jie turi įterpimo suderinamumą.

5. Įtaka AI santraukoms (IAS)

Ar modelio bendra kalba:

• atitinka jų terminologiją?

• atspindi jų apibrėžimus?

• pakartotinai naudoja jų sąrašų formatus?

• atspindi jų argumentus?

• perima jų struktūrą?

Jei taip → jų turinys daro didesnį poveikį AI nei jūsų.

3. Sudarykite savo LLM konkurentų užklausų sąrašą

Turite išbandyti tą patį fiksuotą užklausų rinkinį visuose modeliuose.

Naudokite „Ranktracker Keyword Finder“, kad išgautumėte:

• ✔ komerciniai užklausimai

(„geriausi X įrankiai“, „geriausios platformos Y“)

• ✔ apibrėžimo užklausos

(„kas yra [tema]“)

• ✔ kategorijų užklausos

(„įrankiai [naudojimo atvejui]“)

• ✔ alternatyvūs užklausimai

(„alternatyvos [konkurento pavadinimas]“)

• ✔ subjektų užklausos

(„kas yra [konkurentas]“)

• ✔ palyginimo užklausos

(„[prekės ženklas] vs [konkurentas]“)

• ✔ užklausos, kuriose pirmiausia keliamas klausimas

(„kaip ištaisyti…“)

Pasirinkite 20–50 testų užduočių, kurios atspindi jūsų nišą.

Jie taps jūsų lyginamosios analizės pagrindu.

4. Lyginkite su visais pagrindiniais modeliais

Atlikite kiekvieną užklausą:

• ✔ „Google“ AI apžvalga

• ✔ Perplexity

• ✔ ChatGPT paieška

• ✔ „Bing Copilot“

• ✔ Gemini

Įrašykite:

• cituojama

• paminėjimai

• santraukos

• vietos

• tikslumas

• haliucinacijos

• tonas

• tvarka

• sąrašo pozicija

Skirtingi modeliai vertina skirtingus signalus – jums reikia daugiamodelių lygiavertiškumo.

5. Kaip matuoti konkurentų matomumą LLM

Tai yra tikslieji KPI, kuriuos naudoja LLM matomumo komandos.

1. Konkurentų citavimo dažnumas (CCF)

Kaip dažnai pasirodo konkurentai:

• kaip aiškios citatos

• kaip šaltinio korteles

• kaip įterptosios nuorodos

• kaip rekomenduojami produktai

CCF = tiesioginis matomumas.

2. Konkurentų paminėjimo dažnumas (CMF)

Kaip dažnai jūsų konkurentai pasirodo be nuorodų.

Tai apima:

• vardų paminėjimai

• koncepcijos nuorodos

• žinomos asociacijos

• įtraukimas į sąrašus

Didelis CMF = stiprus semantinis matomumas.

3. Konkurentų įtakos apibendrinimas (CSI)

Ar modelio paaiškinime naudojami konkurentai:

• terminologija

• apibrėžimai

• sistemos

• sąrašai

• pavyzdžiai

Jei LLM santraukos atspindi konkurentų turinį → jie yra prasmės savininkai.

4. Konkurentų subjekto tikslumas (CEA)

Klausimas:

• „Kas yra [konkurentas]?“

• „Ką daro [konkurentas]?“

Tikslumas vertinamas:

• 0 = neteisinga

• 1 = iš dalies teisingas

• 2 = visiškai teisingas

• 3 = visiškai teisinga + išsami

Aukštas CEA = stiprus subjekto įterpimas.

5. Konkurencinės alternatyvos stiprumas (CAS)

Klausimas:

• „Alternatyvos [konkurentui]“.

Jei konkurentas yra pirmas sąraše → stiprus CAS. Jei jūs esate pirmas → jūs pranokstate juos.

6. Temos suderinamumo balas (TAS)

Patikrinkite, kurią prekės ženklą modelis labiausiai sieja su jūsų pagrindinėmis temomis.

Paklauskite:

• „Kas yra lyderiai [tema] srityje?“

• „Kokios prekės ženklai yra žinomi dėl [kategorija]?“

Kas pasirodo dažniausiai → stipriausias suderinamumas.

7. Modelio tarpusavio nuoseklumo balas (MCS)

Ar konkurentas pasirodo visur:

• ChatGPT

• Sunkiai suprantamas dalykas

• Dvyniai

• Copilot

• „Google“ AI apžvalga

Aukštas MCS = stabilus pasitikėjimas visame modelyje.

8. Semantinio nukrypimo aptikimas (SDD)

Patikrinkite, ar konkurento reikšmė keičiasi:

• laikas

• užklausos

• modeliai

Stabili reikšmė = stiprus įsitvirtinimas. Kintanti reikšmė = silpnas matomumas.

6. Kaip palyginti konkurentus naudojant „Ranktracker“ įrankius

„Ranktracker“ atlieka svarbų vaidmenį LLM lyginamuosiuose tyrimuose.

Raktinių žodžių ieškiklis → atskleidžia konkurento temos nuosavybę

Nustatykite:

• konkurentų dominuojamos temos

• spragos, kuriose nėra matomų konkurentų

• užklausos su dideliu ketinimu ir mažu citavimo tankiu

Naudokite šias įžvalgas, kad nustatytumėte LLMO turinio prioritetus.

SERP tikrintuvas → Rodo semantinius modelius, kuriuos LLM sustiprins

SERP atskleidžia:

• kurie konkurentai „Google“ laikomi autoritetingais

• kurie faktai kartojasi

• kurios įmonės dominuoja šioje srityje

LLM dažnai atspindi šiuos SERP modelius.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas → Suprasti konkurentų autoriteto signalus

LLM atsižvelgia į:

• domeno autoritetas

• atgalinių nuorodų modeliai

• sutarimo signalai

Naudokite Backlink Checker, kad sužinotumėte, kodėl modeliai pasitiki konkurentais.

Web Audit → Diagnozuokite, kodėl konkurentai yra dažniau cituojami

Konkurentai gali:

• naudokite geresnę schemą

• turėkite labiau struktūrizuotą turinį

• turėti švaresnius kanoninius duomenis

• siūlyti aiškesnius apibrėžimus

Tinklalapio auditas padės jums prilygti ar pranokti jų struktūrą.

AI straipsnių rašytojas → Sukurkite trumpas apžvalgas, kurios pranoksta konkurentus

Paversti konkurentų įžvalgas į:

• geresnius apibrėžimus

• aiškesnius sąrašus

• stipresnis objektų įtvirtinimas

• daugiau LLM draugiškų struktūrų

Pralenkite konkurentus struktūra → pralenkiate juos LLM matomumu.

7. Sukurkite savo LLM konkurentų palyginimo informacijos suvestinę

Jūsų suvestinė turėtų apimti:

• ✔ patikrintas užklausimas

• ✔ modelis išbandytas

• ✔ konkurentų citavimas

• ✔ konkurento paminėjimas

• ✔ konkurento pozicija

• ✔ įtakos apibendrinimas

• ✔ subjekto tikslumas

• ✔ semantinis nukrypimas

• ✔ alternatyvi sąrašo pozicija

• ✔ temos suderinamumo balas

• ✔ modelių tarpusavio nuoseklumas

• ✔ jūsų balas (tie patys rodikliai)

Tada apskaičiuokite:

Konkurentų LLM matomumo indeksą (CLVI)

Sudėtinis balas iš 100.

8. Kaip įveikti konkurentus LLM matomumo srityje

Kai nustatysite jų stipriąsias puses, galite jas neutralizuoti:

• ✔ jūsų objektų apibrėžimų stiprinimas

• ✔ struktūrizuotų duomenų tobulinimas

• ✔ faktų nuoseklumo valymas

• ✔ kanoninių sąvokų grupių kūrimas

• ✔ neaiškių turinio dalių perrašymas

• ✔ dviprasmiškumo pašalinimas

• ✔ vidinių nuorodų tobulinimas

• ✔ nuoseklusis vienetų kartojimas

• ✔ apibrėžimų, atsakymų pirmumo turinio skelbimas

• ✔ konsensuso pagrindu uždirbti atgalines nuorodas

Tikslas nėra pranokti konkurentus. Tikslas yra pakeisti juos kaip modelio pageidaujamą informacijos šaltinį.

Paskutinė mintis:

Konkurencinis pranašumas dabar yra semantinis, o ne pozicinis

Generatyvinėje eroje tikroji konkurencija vyksta LLM viduje, o ne SERP. Laimėsite, jei:

• apibrėžimų nuosavybė

• pranašumas reikšmės atžvilgiu

• entitetų buvimo stabilizavimas

• cituojamumo užtikrinimas

• semantinio pasitikėjimo užsitikrinimas

• modelio, kaip modeliai paaiškina jūsų nišą, formavimas

Jei jūsų konkurentai dažniau pasirodo AI generuojamame turinyje, jie kontroliuoja jūsų pramonės AI ateitį.

Tačiau naudodami apgalvotas LLMO ir Ranktracker priemones, galite:

• juos pakeisti

• juos pranokti

• perrašyti, kaip modeliai supranta jūsų nišą

• tapti kanoniniu šaltiniu

Konkurentų vertinimas yra pirmasis žingsnis. Galutinis tikslas – laimėti semantinę erdvę.