Kaip išmatuoti žinių buvimą dirbtinio intelekto sistemose

Įvadas

Tradiciniame SEO matomumas reiškė reitingą pirmoje puslapio dalyje. Generatyviojoje AI matomumas reiškia buvimą modelio vidiniame žinių sluoksnyje.

Šis naujas rodiklis vadinamas žinių buvimu.

Jei LLM:

• žino, kas jūs esate

• žino, ką daro jūsų produktas

• saugo stabilų jūsų įmonės apibrėžimą

• gali pagal užklausą rasti jūsų prekės ženklą

• gali atsakyti į klausimus apie jus be klaidų

• gali susieti jus su tinkamomis temomis

• gali rekomenduoti jus, kai tai yra tinkama

...tada jūsų žinių buvimas yra stiprus.

Jei ne, jūs esate nematomi generatyviame pasaulyje – net ir turėdami puikų SEO.

Šiame vadove paaiškinama, kas yra žinių buvimas, kaip jį matuoti ir kokių „Ranktracker“ įrankių reikia, kad jį sustiprintumėte.

1. Kas yra žinių buvimas?

Žinių buvimas – tai laipsnis, kuriuo didelis kalbos modelis saugo, supranta ir gali tiksliai atkurti jūsų prekės ženklą, produktą ar domeną kaip pripažintą vienetą savo vidinėje žinių ekosistemoje.

Tai yra giliau nei:

• cituojami

• reitingas

• paminėjimai

• srautas

• atgalinės nuorodos

Žinių buvimas yra modelio pažinimo lygmenyje, o ne išvesties sluoksnyje.

Ji matuoja, ar esate dalis:

• ✔ modelio entitetų atmintis

• ✔ jo įterpimo erdvė

• ✔ jo struktūrizuotos asociacijos

• ✔ jo tarptematinis supratimas

• ✔ jo vidinis žinių grafikas

• ✔ jo kanoninių apibrėžimų biblioteka

Jei jūsų prekės ženklas egzistuoja modelyje, LLM gali jį atkurti. Jei ne, jie negali jūsų prisiminti ar rekomenduoti – nesvarbu, koks stiprus yra jūsų SEO.

2. 5 žinių buvimo lygmenys

Žinių buvimas turi penkis sluoksnius, kurių kiekvienas yra pažangesnis už ankstesnį.

1. Egzistavimas

Ar modelis atpažįsta jūsų prekės ženklą kaip daiktą?

Pavyzdiniai klausimai:

• „Kas yra Ranktracker?“

• „Kam priklauso Ranktracker?“

Jei modelis negali atsakyti, žinių buvimas = žemas.

2. Tikslumas

Ar modelis jus apibūdina teisingai?

Ar jis žino jūsų:

• kategorija

• tikslas

• funkcijos

• vertė

• kaina

• pramonės vaidmuo

Neteisingi aprašymai = silpnas žinių lygis.

3. Stabilumas

Ar jūsų apibrėžimas išlieka toks pats visose srityse:

• įvairūs modeliai

• įvairūs raginimai

• įvairūs kontekstai

• įvairūs laikotarpiai

Stabilūs apibūdinimai = stiprus vidinis įsitvirtinimas.

4. Asociacija

Ar modelis susieja jūsų prekės ženklą su teisingomis temomis?

Pavyzdys:

Ranktracker ↔ SEO Ranktracker ↔ SERP analizė Ranktracker ↔ raktažodžių tyrimas Ranktracker ↔ atgalinių nuorodų analizė

Teisingos asociacijos = gilus įsitvirtinimas.

5. Įtaka

Ar jūsų apibrėžimai, struktūros ar paaiškinimai daro įtaką modelio:

• santraukos

• palyginimai

• rekomendacijos

• sąrašai

• sistemos

Įtaka = aukščiausias žinių buvimo lygis.

Jūs tampate „kanoniniu šaltiniu“.

3. Kodėl žinių buvimas yra svarbesnis už reitingus

Nes LLM atsako į klausimus net tada, kai vartotojai niekada neieško.

Jei modelis negali jūsų rasti, jūs prarandate:

• generatyvinės citatos

• AI apžvalga matomumas

• rekomendacijų sąrašo pozicijos

• entitetų tikslumas

• semantinis stabilumas

• prekės ženklo atstovavimas

• konceptualus aktualumas

Žinių buvimas yra būtina sąlyga:

• Modelio atgaminimas

• LLM citatos

• AI apžvalga įtrauktis

• prekės ženklo rekomendacijos

• modelio nuoseklumas

Be žinių buvimo jūs neegzistuojate AI ekosistemoje.

4. Kaip įvertinti žinių buvimą (tikslus testavimo modelis)

Čia pateikiamas išsamus 7 dalių diagnostinis testas, kurį naudoja pažengę LLMO praktikai.

1 žingsnis – užduokite tiesioginius klausimus apie subjektą

Į:

• ChatGPT paieška

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• Claude (pasirinktinai)

Klauskite:

• „Kas yra [prekės ženklas]?“

• „Ką daro [prekės ženklas]?“

• „Kam priklauso [prekės ženklas]?“

• „Ar [prekės ženklas] yra geros reputacijos?“

Vertinkite atsakymus pagal:

0 = neegzistuojantis

1 = haliucinacija / neteisingas

2 = iš dalies teisingas

3 = teisingas, bet neišsamus

4 = visiškai teisingas

5 = teisingas + kontekstualios detalės

Tai sudaro jūsų žinių tikslumo balą (KAS).

2 žingsnis — Testuokite konteksto paiešką

Užduokite klausimus skirtingose kontekstinėse situacijose:

• „Geriausi SEO įrankiai.“

• „Įrankiai raktažodžių analizei.“

• „Alternatyvos Ahrefs.“

• „Kaip patikrinti SERP svyravimus?“

Patikrinkite, ar modelis natūraliai pateikia jūsų prekės ženklą.

Jei taip → žinių buvimas = įdiegtas. Jei ne → jūsų subjektas nėra stipriai susijęs su jūsų niša.

3 etapas – išbandykite modelių tarpusavio suderinamumą

Visi pagrindiniai modeliai turėtų jus apibūdinti panašiai.

Jei:

• ChatGPT yra tikslus

• Perplexity yra neaiškus

• Gemini yra neteisingas

• Copilot jus praleidžia

…jūsų žinių buvimas yra nestabilus.

Jūs norite modelių sutarimo.

4 žingsnis — Temos asociacijų matavimas

Paklauskite:

• „Kas yra lyderiai [jūsų nišoje]?“

• „Kokios įmonės teikia [paslaugų tipą]?“

• „Kas konkuruoja su [konkurentu]?“

• „Kokie yra geriausi įrankiai [tema]?“

Jei jūsų prekės ženklas pasirodo:

• anksti

• dažnai

• nuolat

...jūsų žinių buvimas temų lygmeniu yra stiprus.

5 žingsnis – patikrinkite apibrėžimo nuoseklumą

Paprašykite modelių pakartotinai apibrėžti jūsų prekės ženklą įvairiais būdais:

• „Apibūdinkite „Ranktracker“ vienu sakiniu.“

• „Paaiškinkite „Ranktracker“ pradedantiesiems.“

• „Paaiškinkite „Ranktracker“ technikos ekspertui.“

• „Kaip veikia Ranktracker?“

• „Kuom Ranktracker skiriasi nuo kitų?“

Jei atsakymai labai skiriasi → silpnas žinių buvimas. Jei atsakymai yra nuoseklūs → stiprus įsitvirtinimas.

6 žingsnis – įvertinkite konkurentų įsitvirtinimo stiprumą

Modeliai gali „įtvirtinti“ konkurentus stipriau nei jūs.

Paklauskite:

• „Ar [konkurentas] yra geresnis už Ranktracker?“

• „Kodėl žmonės renkasi [konkurentą]?“

Jei LLM numato konkurentų paaiškinimus, jie turi stipresnę žinių buvimą.

Jūsų tikslas: konkurentų įtvirtinimus pakeisti savaisiais.

7 žingsnis — Sukurkite žinių buvimo balą (KPS)

Apskaičiuokite:

Tikslumą (30 %)

Teisingi ir neteisingi apibrėžimai.

Stabilumas (20 %)

Nuoseklumas tarp užduočių.

Asocijavimas (20 %)

Nuorodos į teisingas temas.

Įtaka (20 %)

Modelis naudoja jūsų paaiškinimus.

Modelio konsensusas (10 %)

Sutarimas tarp LLM.

Balas nuo 0 iki 100.

• 0–20 → neegzistuojantis

• 21–40 → silpnas

• 41–60 → dalinis

• 61–80 → stiprus

• 81–100 → kanoninis

Stenkitės pasiekti 75+.

5. Kaip „Ranktracker“ įrankiai pagerina žinių buvimą

„Ranktracker“ atlieka svarbų vaidmenį stiprinant pagrindinius signalus, nuo kurių priklauso modeliai.

Raktinių žodžių ieškiklis → Žinių kaupimo temų identifikavimas

Raskite:

• apibrėžiamieji raktažodžiai

• klausimų užklausos

• „kas yra“ užklausos

• koncepcijos gilinimo temos

• entitetų grupės idėjos

Tai padės papildyti jūsų žinių pateikimo turinį.

SERP tikrintuvas → atskleiskite, ką „Google“ laiko kanoniniu

Rodo:

• autoritetingos puslapiai

• priimti apibrėžimai

• entitetų santykiai

• faktiniai inkarai

LLM dažnai atspindi šiuos SERP signalus.

Tinklalapio auditas → Pagerinkite mašininį skaitomumą (kritiškai svarbu)

LLM reikia:

• švarus HTML

• švarus semantinis struktūra

• aiškios apibrėžtys

• stipri schema

• nuoseklios sąvokos

Tinklalapio auditas atskleidžia spragas, kurios mažina žinių buvimą.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas → Stiprinti autoriteto signalus

Modeliai pasitiki:

• cituojami šaltiniai

• sutarimo nuorodos

• autoritetingos atgalinės nuorodos

Geresnis autoritetas → geresnis įterpimas.

AI straipsnių rašytojas → Sukurkite aiškias apibrėžtis turinčius puslapius

Jis kuria turinį, kurį modeliai gali lengvai įsisavinti:

• atsakymų pirmenybės struktūra

• aiškios apibrėžtys

• trumpi faktiniai santraukos

• nuoseklusis vienetų kartojimas

• atsakymų į klausimus

Tai yra žinių buvimo pagrindas.

6. Kaip greitai pagerinti žinių buvimą

Laikykitės šio tikslaus plano:

1. Pridėkite kanonines apibrėžtis į pagrindinius puslapius

Vienas sakinys, kuris teigia:

• kas jūs esate

• kam jūs tarnaujate

• ką siūlote

LLM tai labai indeksuoja.

2. Sukurkite semantinių temų grupes

Parašykite 6–10 puslapių, kuriuose būtų pagrindžiama kiekviena pagrindinė sąvoka.

3. Sustiprinkite schemą visur

Naudokite:

• Organizacija

• Produktas

• Interneto puslapis

• Straipsnis

• DUK puslapis

Schema → struktūra → geresnis įsisavinimas.

4. Ištaisyti visus neaiškumus

Modeliai baudžia neaiškią kalbą.

5. Nuosekliai kartokite pagrindinius elementus

Jūsų prekės ženklui nenaudokite sinonimų. Nenaudokite variacijų.

6. Laimėkite atgalinių nuorodų konsensusą

LLM interpretuoja atgalines nuorodas kaip pasitikėjimo balsus.

7. Atnaujinkite visus pasenusius faktus

Nesuderinamumas = žinių nukrypimas.

Paskutinė mintis:

Žinių buvimas yra visų LLM matomumo pagrindas

Jūs negalite dominuoti AI valdomame atradime, jei modelis:

• pažįsta jus

• supranta jus

• prisimena jus

• pasitiki jumis

• rekomenduoja jus

• cituoja jus

• naudoja jūsų turinį

• atspindi jūsų mintį

Žinių buvimas yra vartai į:

• Modelio atgaminimas

• AI citatos

• semantinis autoritetas

• atsakymų išdėstymas

• generatyvus matomumas

• ilgalaikis prekės ženklo stabilumas

Jei nesate modelio žinių sluoksnio dalis, nesate ir paieškos ateities dalis.

Stiprinkite žinių buvimą ir tapsite nepakeičiamas LLM eroje.