Kā salīdzināt LLM optimizāciju ar konkurentiem

Ievads

Tradicionālajā SEO konkurentu salīdzināšana ir vienkārša: pārbaudiet to reitingus, analizējiet to saites, izmēriet satiksmes atšķirības un izsekot SERP.

Bet LLM vadītajā atklāšanā nav reitingu, satiksmes aplēšu un SERP pozīciju skaitļu.

Tā vietā LLM konkurence notiek iekšēji:

• ģeneratīvas atbildes

• semantiskie ieguldījumi

• meklēšanas rezultāti

• entitāšu salīdzinājumi

• citāti AI pārskatos

• ChatGPT meklēšanas ieteikumi

• Perplexity avotu saraksti

• Gemini kopsavilkumi

• zināšanu grafiku kartēšana

Lai saprastu, vai jūs uzvarat vai zaudējat, jums ir jāsalīdzina jūsu LLMO (lielā valodas modeļa optimizācija) sniegums tieši ar konkurentiem.

Šajā rakstā ir izklāstīta precīza LLM konkurentu salīdzinošās analīzes sistēma, tostarp to, kā izmērīt:

• LLM atgādinājums

• entitāšu dominēšana

• citēšanas biežums

• nozīmes precizitāte

• atgūšanas modeļi

• ievietošanas stabilitāte

• starpmodeļu priekšrocības

• satura ietekme

Izveidosim pilnīgu salīdzinošo novērtēšanas sistēmu.

1. Kāpēc konkurētspējas salīdzināšana LLM meklēšanā izskatās pilnīgi atšķirīgi

LLM neizveido tīmekļa vietņu reitingu. Tie atlasa, apkopojot, interpretē un citē.

Tas nozīmē, ka jūsu konkurentu salīdzinājumā ir jānovērtē:

• ✔ Kādi modeļi tiek citēti

• ✔ Ko modeļi min

• ✔ Kādas definīcijas viņi atkārto

• ✔ Kādas produktu kategorijas viņi dod priekšroku

• ✔ Kura saturs kļūst par „kanonisko avotu”

• ✔ Kādus modeļus viņi identificē kā līderus jūsu nišā

• ✔ Kura nozīme dominē iebūvētajā telpā

Tas ir dziļāks nekā SEO. Jūs salīdzināt, kam pieder zināšanu telpa.

2. LLM konkurētspējas salīdzinošās analīzes pieci aspekti

LLM salīdzinošā analīze aptver piecus savstarpēji saistītus slāņus:

1. Ģeneratīvā atbilžu daļa (GAS)

Cik bieži LLM piemin, citē vai iesaka jūsu konkurentu?

2. Atgūstamības redzamība (RV)

Cik bieži konkurenti parādās:

• netieši jautājumi

• plaši jautājumi

• konceptuāli jautājumi

• alternatīvie saraksti

• vispārīgi ieteikumi

3. Entitātes stiprums (ES)

Vai modelis pareizi saprot:

• ko dara konkurents

• kādi ir viņu produkti

• viņu pozīcija tirgū

• viņu atšķirības

Nepareizi vai nepilnīgi apraksti = vāja vienības stiprums.

4. Iekļaušanas saskaņotība (EA)

Vai jūsu konkurents tiek pastāvīgi saistīts ar:

• pareizās tēmas

• pareizās vienības

• pareizās kategorijas

• pareizajiem klientiem

Ja modelis tos uzskata par jūsu nišas „kodolu”, tiem ir iegultā saskaņotība.

5. Ietekme uz AI kopsavilkumiem (IAS)

Vai modeļa kopējā valoda:

• atbilst to terminoloģijai?

• atspoguļo to definīcijas?

• atkārtoti izmantot to sarakstu formātus?

• atspoguļo viņu argumentus?

• pieņem viņu struktūru?

Ja jā → viņu saturs ietekmē AI vairāk nekā jūsu.

3. Izveidojiet savu LLM konkurentu vaicājumu sarakstu

Jums ir jāpārbauda viens un tas pats fiksētais vaicājumu kopums visos modeļos.

Izmantojiet Ranktracker Keyword Finder, lai iegūtu:

• ✔ komerciālie pieprasījumi

(“labākie X rīki”, “labākās platformas Y”)

• ✔ definīciju jautājumi

(“kas ir [tēma]”)

• ✔ kategoriju jautājumi

(“rīki [lietojuma gadījumam]”)

• ✔ alternatīvie jautājumi

(„alternatīvas [konkurenta nosaukums]”)

• ✔ vienību vaicājumi

(„kas ir [konkurents]”)

• ✔ salīdzināšanas jautājumi

(„[zīmols] pret [konkurents]”)

• ✔ jautājumi par problēmu

(„kā es varu labot…”)

Izvēlieties 20–50 testa uzvednes, kas atspoguļo jūsu nišu.

Tie kļūs par jūsu salīdzinošās analīzes instrumentu kopumu.

4. Salīdziniet ar visiem galvenajiem modeļiem

Izvērsiet katru vaicājumu:

• ✔ Google AI pārskats

• ✔ Perplexity

• ✔ ChatGPT meklēšana

• ✔ Bing Copilot

• ✔ Gemini

Ieraksts:

• citāti

• pieminējumi

• kopsavilkumi

• izvietojums

• precizitāte

• halucinācijas

• tonis

• kārtība

• saraksta pozīcija

Dažādi modeļi atalgo dažādus signālus — jums ir nepieciešama daudzveidīga modeļu paritāte.

5. Kā novērtēt konkurentu redzamību LLM

Šie ir precīzi KPI, ko izmanto LLM redzamības komandas.

1. Konkurentu citēšanas biežums (CCF)

Cik bieži parādās konkurenti:

• kā skaidras citātas

• kā avota kartes

• kā iekļautas atsauces

• kā ieteicamie produkti

CCF = tieša redzamība.

2. Konkurentu pieminēšanas biežums (CMF)

Cik bieži jūsu konkurenti parādās bez saitiem.

Tas ietver:

• vārdu pieminējumi

• koncepta atsauces

• zināmas asociācijas

• iekļaušana sarakstos

Augsts CMF = spēcīga semantiskā klātbūtne.

3. Konkurentu kopsavilkuma ietekme (CSI)

Vai modeļa izskaidrojumā tiek izmantots konkurents:

• terminoloģija

• definīcijas

• struktūras

• saraksti

• piemēri

Ja LLM kopsavilkumi atspoguļo konkurentu saturu → tie pieder nozīmei.

4. Konkurentu vienību precizitāte (CEA)

Jautājums:

• „Kas ir [konkurents]?”

• „Ko dara [konkurents]?”

Precizitāte tiek novērtēta:

• 0 = nepareizi

• 1 = daļēji pareizi

• 2 = pilnīgi pareizi

• 3 = pilnīgi pareizi + detalizēti

Augsta CEA = spēcīga vienības iekļaušana.

5. Konkurējošo alternatīvu stiprums (CAS)

Jautājums:

• „Alternatīvas [konkurentam].”

Ja konkurents ir uzskaitīts pirmais → spēcīga CAS. Ja jūs parādāties pirmais → jūs tos pārspējat.

6. Tēmas saskaņotības rādītājs (TAS)

Pārbaudiet, kuru zīmolu modelis visvairāk saista ar jūsu galvenajām tēmām.

Jautājiet:

• „Kas ir līderi [tēma] jomā?”

• „Kādi zīmoli ir pazīstami ar [kategorija]?”

Kas parādās visbiežāk → spēcīgākā saskaņotība.

7. Modeļa savstarpējās saskaņotības rādītājs (MCS)

Vai konkurents parādās visās jomās:

• ChatGPT

• Apjucums

• Dvīņi

• Copilot

• Google AI pārskats

Augsts MCS = stabila uzticība visam modelim.

8. Semantiskā novirzes noteikšana (SDD)

Pārbaudiet, vai konkurenta nozīme mainās:

• laiks

• vaicājumi

• modeļi

Stabila nozīme = spēcīga iestrāde. Nozīmes novirze = vāja redzamība.

6. Kā salīdzināt konkurentus, izmantojot Ranktracker rīkus

Ranktracker spēlē nozīmīgu lomu LLM salīdzinošajā novērtēšanā.

Atslēgvārdu meklētājs → Atklāj konkurentu tēmu piederību

Identificējiet:

• tēmas, kurās dominē konkurenti

• plaisas, kurās nav redzams neviens konkurents

• augstas intensitātes pieprasījumi ar zemu citēšanas blīvumu

Izmantojiet šos atklājumus, lai noteiktu LLMO satura prioritātes.

SERP pārbaudītājs → parāda semantiskos modeļus, kurus LLM pastiprinās

SERP atklāj:

• kuri konkurenti Google uzskata par autoritatīviem

• kuri fakti atkārtojas

• kuras vienības dominē šajā jomā

LLM bieži atspoguļo šos SERP modeļus.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs → Izpratne par konkurentu autoritātes signāliem

LLM ņem vērā:

• domēna autoritāte

• atpakaļsaišu modeļi

• konsensa signāli

Izmantojiet Backlink pārbaudītāju, lai redzētu, kāpēc modeļi uzticas konkurentiem.

Tīmekļa audits → Noskaidrojiet, kāpēc konkurenti tiek citēti biežāk

Konkurenti var:

• izmantojiet labāku shēmu

• strukturētāks saturs

• izmantot tīrākus kanoniskos datus

• piedāvāt skaidrākas definīcijas

Tīmekļa audits palīdz jums sasniegt vai pārspēt viņu struktūru.

AI rakstu autors → Izveidojiet kopsavilkumus, kas pārspēj konkurentus

Pārvērst konkurentu atziņas:

• labākas definīcijas

• skaidrāki saraksti

• spēcīgāka vienību nostiprināšana

• LLM draudzīgākas struktūras

Pārspējiet konkurentus struktūras ziņā → pārspējiet tos LLM redzamībā.

7. Izveidojiet savu LLM konkurentu salīdzinošo analīzes paneļu

Jūsu panelim jāietver:

• ✔ pārbaudīts vaicājums

• ✔ pārbaudīts modelis

• ✔ konkurentu citēšana

• ✔ konkurentu pieminēšana

• ✔ konkurentu pozīcija

• ✔ kopsavilkuma ietekme

• ✔ vienības precizitāte

• ✔ semantiskā novirze

• ✔ alternatīvā saraksta pozīcija

• ✔ tēmas saskaņotības rādītājs

• ✔ modeļu savstarpējā saskaņotība

• ✔ jūsu novērtējums (tie paši rādītāji)

Tad aprēķiniet:

Konkurentu LLM redzamības indekss (CLVI)

Kopējo punktu skaitu no 100.

8. Kā pārspēt konkurentus LLM redzamībā

Kad esat identificējis konkurentu stiprās puses, jūs varat tās neitralizēt, izmantojot:

• ✔ jūsu vienību definīciju stiprināšana

• ✔ strukturētu datu uzlabošana

• ✔ faktu saskaņotības uzlabošana

• ✔ kanonisko jēdzienu kopu veidošana

• ✔ neskaidra satura pārrakstīšana

• ✔ divdomīguma novēršana

• ✔ iekšējo saikņu uzlabošana

• ✔ vienotu vienību atkārtošana

• ✔ definīciju un atbilžu satura publicēšana

• ✔ konsensusa balstītu atpakaļsaišu iegūšana

Mērķis nav apsteigt konkurentus. Mērķis ir aizstāt tos kā modeļa vēlamo atsauces avotu.

Nobeiguma doma:

Konkurences priekšrocības tagad ir semantiskas, nevis pozicionālas

Ģeneratīvā laikmetā reālā konkurence notiek LLM iekšienē, nevis SERP. Jūs uzvarat, ja:

• definīciju piederība

• nozīmes dominēšana

• entitātes klātbūtnes stabilizēšana

• citātu nodrošināšana

• semantiskas uzticības iegūšana

• veidojot to, kā modeļi izskaidro jūsu nišu

Ja jūsu konkurenti biežāk parādās AI ģenerētā saturā, viņi kontrolē jūsu nozares AI nākotni.

Bet ar apzinātiem LLMO un Ranktracker rīkiem jūs varat:

• aizstāt tos

• pārspēt tos

• pārrakstīt to, kā modeļi saprot jūsu nišu

• kļūstiet par kanonisko avotu

Konkurentu salīdzināšana ir pirmais solis. Galvenais mērķis ir uzvarēt semantiskajā telpā.