Entitātes apstiprināšana: Modeļa atmiņas precizitātes nodrošināšana

Ievads

Zīmoli ir apsēsti ar reitingiem. Viņi ir apsēsti ar citātiem. Viņi ir apsēsti ar saturu. Viņi ir apsēsti ar LLM redzamību.

Bet tas viss ir bezjēdzīgi, ja AI modeļi faktiski neuzglabā jūsu zīmolu atmiņā pareizi.

LLM veido „entitāšu atmiņas”, pamatojoties uz:

• jūsu definīcijas

• jūsu shēma

• jūsu atpakaļsaites

• jūsu strukturētie dati

• jūsu konsekvenci visā tīmeklī

• jūsu klātbūtne zināšanu grafikos

• jūsu pieminējumi augstas autoritātes avotos

• jūsu dokumentācija un glosārijs

• jūsu faktu saskaņotība

Ja entītija ir nepareiza → visi kopsavilkumi, citāti, salīdzinājumi un ieteikumi būs nepareizi.

Šajā rakstā ir izskaidrots, kā "entitāšu validācija" darbojas LLM iekšienē, kā arī soļi , kas zīmoliem jāveic , lai nodrošinātu , ka AI sistēmas tos atceras precīzi, konsekventi un labvēlīgi.

1. Kas ir entītijas validācija? (LLM definīcija)

Entitātes validācija ir process, ar kura palīdzību LLM:

1. Identificē jūsu zīmolu

2. Pārbauda, vai dati par jums ir saskaņoti

3. Pārbauda datus, salīdzinot ar citiem avotiem

4. Apstiprina, ka esat unikāla vienība

5. Stabilizē jūsu identitāti modeļa atmiņā

6. Izlemj, vai var droši citēt vai ieteikt jūs

Šis validācijas process nosaka, vai jūs:

✔ parādāties „labāko rīku” sarakstos

✔ parādāties kā alternatīva konkurentiem

✔ saņemat citātus Perplexity

✔ tiek iekļauts Bing Copilot kopsavilkumos

✔ parādāties Gemini AI pārskatos

✔ tiek atpazīti Siri un Spotlight

✔ tiek precīzi atcerēti Claude

✔ parādās uzņēmuma RAG meklēšanā

✔ tiek ierindoti LLM balstītos atklāšanas dzinējos

Entitātes validācija ir AI redzamības pamats.

Ja jūsu entītija ir nestabila, nepareiza vai nepilnīga, LLM:

✘ halucinēs detaļas

✘ ignorēs jūsu zīmolu

✘ nepareizi klasificēs jūs

✘ ievietos jūs nepareizā kategorijā

✘ aizstās jūs ar konkurentiem

✘ pretrunā ar jūsu aprakstiem

✘ izveidot novecojušus/neprecīzus kopsavilkumus

Tas ir slēptais reitinga faktors, kas ir pamatā visai LLM optimizācijai.

2. Kā LLM veido entītijas atmiņu

LLM neuzglabā jūsu tīmekļa vietni kā datu bāzi. Tā vietā tie apgūst jūsu zīmolu, apkopojot modeļus.

Tie veido entītijas atmiņu, izmantojot:

1. Kanoniskās definīcijas

Atkārtotas frāzes, kas definē jūsu zīmolu.

2. Strukturētu shēmu

Organizācijas, produkta, FAQ lapas un programmatūras aplikācijas marķējumu.

3. Zināšanu grafikus

No Bing, Google, Apple, Wikidata un to pašu implicītajiem grafiem.

4. Atpakaļsaišu diagrammas

Autoritāte + citāti → uzticamības novērtējums vienotības nodrošināšanai.

5. Klasteru modeļi

Tēmu klasteri pastiprina jūsu kompetences profilu.

6. Faktiski signāli

Konsekvence visās lapās, direktorijos, dokumentos un sabiedrisko attiecību materiālos.

7. Dokumentētas attiecības

Konkurenti, alternatīvas, integrācijas, kategorijas kolēģi.

8. Augstas kvalitātes ārējie avoti

Wikipedia, Crunchbase, G2/Capterra, nozares vietnes.

9. RAG ievade

No dokumentācijas un HTML iegūta sadalāma informācija.

LLM apvieno šos ievaddatus probabilistiskā „entitātes atmiņā”, kas nodrošina:

✔ atbildes

✔ kopsavilkumus

✔ salīdzinājumus

✔ citātiem

✔ kategoriju sadalījumu

✔ alternatīvi ieteikumi

Ja jūsu vienība netiek validēta, modeļa atmiņa kļūst trokšņaina.

3. LLM vienības validēšanas 5 posmi

AI dzinēji validē vienības, izmantojot daudzpakāpju procesu.

1. posms — vienības atpazīšana (kas jūs esat?)

LLM ir jāatpazīst:

• jūsu vārds

• jūsu kategorija

• jūsu domēns

• jūsu produkta veidu

Vāji signāli = nepareiza atpazīšana.

2. posms — atribūtu validācija (ko tu dari?)

Modelis pārbauda, vai:

• funkcijas ir saderīgas

• apraksti atbilst

• funkcija ir skaidra

• mērķis ir nepārprotams

Ja jūsu zīmola apraksts tīmeklī atšķiras → vienības nestabilitāte.

3. posms — attiecību validācija (kur jūs piederat?)

LLM pārbauda:

• konkurences vide

• alternatīvas

• saistītie jēdzieni

• kategorijas blakusnovietojums

Vai attiecības trūkst vai neatbilst → nepareizi salīdzinājumi.

4. posms — Ārējā konsensa pārbaude (vai mēs varam tam uzticēties?)

Modeļi jūs validē pret:

• publiskie katalogi

• augstas autoritātes atpakaļsaites

• citēti avoti

• zināšanu grafika ieraksti

• Wikipedia/Wikidata

• mediju atspoguļojums

Nav konsensa → nav ieteikumu.

5. posms — atmiņas stabilizācija (entitātes bloķēšana)

Šajā posmā modelis:

✔ apvieno signālus

✔ saspiež modeļus

✔ iegulda entītiju iekšējā grafiskā atmiņā

✔ atrisina pretrunas

✔ apstiprina kategorijas izvietojumu

Šis posms nosaka ilgtermiņa redzamību visās AI dzinēju sistēmās.

4. Visbiežāk sastopamās vienības validācijas kļūdas

Lielākā daļa zīmolu neizdodas kāda no šiem iemesliem dēļ:

1. Nesaskaņotas definīcijas dažādās lapās

(piemēram, aprakstot sevi atšķirīgi 3 lapās)

2. Neskaidra vai reklāmiska valoda

(LLM nevar validēt pārspīlētu reklāmu)

3. Nav skaidras kategorijas

(“SEO rīks” pret “SERP rīks” pret “mārketinga platforma”)

4. Vāji strukturēti dati

(shēma trūkst vai ir nepilnīga)

5. Trūkst konkurentu attiecību

(nav alternatīvu vai salīdzinājuma lapu)

6. Ārējie pretrunīgi dati

(katalogi jūs apraksta nepareizi)

7. Nepietiekama dokumentācija

(nav strukturētu funkciju vai darba plūsmu skaidrojumu)

8. Trūkstošas zināšanu grafika ieraksti

(nav Wikidata lapas, nav atpazīstamības Bing vai Google grafikā)

9. Nav autoritātes pēdas

(vāji atgriezeniskie saites → vāja uzticamība vienībai)

10. Nestrukturēts saturs

(LLM nevar izvilkt jūsu vērtības piedāvājumu)

Šo problēmu risināšana ir būtiska vienības validācijas inženierijas sastāvdaļa.

5. Entitātes validācijas plāns (EVB-10)

Šī ir 10 soļu sistēma precīzas modeļa atmiņas izveidei.

1. solis — izveidojiet savu kanonisko entītijas definīciju

Vienots, faktisks teikums, kas tiek izmantots visur.

Piemērs:

“Ranktracker ir universāla SEO platforma, kas piedāvā reitinga izsekošanu, atslēgvārdu pētīšanu, SERP analīzi, tīmekļa vietņu auditu un atpakaļsaišu rīkus.”

Izmantojiet šo frāzi visur:

✔ mājas lapā

✔ par mums lapā

✔ produktu lapās

✔ shēmas marķējumā

✔ preses relīzēs

✔ katalogu saraksti

✔ bloga veidnes

Konsistence veido atmiņu.

2. solis — publicējiet entītijas atribūtu lapu

Īpaša lapa, kurā uzskaitīts:

• funkcijas

• cenas

• priekšrocības

• atbalstītās platformas

• apkalpotās nozares

• ierobežojumi

• lietojuma piemēri

LLM to izmanto kā jūsu „atribūtu patiesības kopu”.

3. solis — pievienojiet spēcīgu identitātes shēmu

Izmantojiet:

✔ Organizācija

✔ Produkts

✔ Programmatūra

✔ FAQ lapa

✔ Tīmekļa lapa

✔ Saraksts

✔ Vietējais uzņēmums (ja attiecināms)

Shēma nostiprina jūs ārējos zināšanu grafikos.

4. solis — Izveidojiet attiecību lapas

LLM nepieciešamas skaidras attiecības, citādi tās izveido savas (parasti nepareizas).

Publicēt:

✔ Konkurentu salīdzinājumi

✔ Alternatīvu lapas

✔ Labāko rīku saraksti

✔ Kategoriju izvietošanas rokasgrāmatas

✔ Lietošanas gadījumu lapas

✔ Integrācijas lapas (ja piemērojams)

Attiecības stabilizē jūsu vienību modeļa iekšējā grafikā.

5. solis — novēršiet neatbilstības visā tīmekļa vietnē

Pārbaude:

• apraksti

• nosaukumu piešķiršanas konvencijas

• funkciju saraksti

• prasības

• cenas

• terminoloģija

• mērķauditorija

Neatbilstības zīmolu starpā rada nestabilu atmiņu AI sistēmās.

6. solis — Veidojiet ārējo vienību konsensu

LLM uzticas tīmekļa „vairākuma balsojumam”.

Stipriniet:

✔ atpakaļsaites

✔ pieminējumus

✔ citātiem

✔ PR

✔ sarakstus

✔ Wikidata

✔ Crunchbase

✔ G2 / Capterra ieraksti

✔ sociālie biogrāfijas

Ārējā validācija ir nepieciešama Copilot, Gemini, Perplexity un Claude.

7. solis — Dokumentējiet tehniskos darba procesus

LLM izmanto darba plūsmas, lai saprastu:

• produkta funkcijas

• lietojuma gadījumi

• procesi

Publicēt:

✔ soli pa solim izstrādātas instrukcijas

✔ lapas „kā tas darbojas”

✔ tehniskos paskaidrojumus

✔ terminu vārdnīca

✔ API dokumentācija (ja piemērojams)

Tas uzlabo gan RAG, gan ģeneratīvo loģisko domāšanu.

8. solis — Izveidojiet LLM optimizētus satura kopumus

Tēmu kopas palīdz LLM:

• kategorizējiet savu zīmolu

• novietojiet sevi tuvu konkurentiem

• izveidojiet precīzus kopsavilkumus

• iekļaujiet jūs ieteikumos

Klasteriem jāietver:

✔ definīciju saturu

✔ salīdzinājuma lapas

✔ bieži uzdotie jautājumi

✔ garās formas rokasgrāmatas

✔ glosāriju centri

Klasteri = konteksta pastiprināšana.

9. solis — izmantojiet faktos balstītu, neitrālu valodu

Claude, Gemini, Copilot un Apple Intelligence sodīta pārspīlēta reklāma.

Izmantojiet:

✔ neitrālu tonī

✔ skaidrus faktus

✔ precīzas definīcijas

✔ nereklamējošas frāzes

✔ pārbaudīta statistika

LLM atceras faktus, nevis lozungus.

10. solis — Veiciet ikmēneša vienību validācijas testus

Jautājiet katram modelim:

ChatGPT

“Kas ir [zīmols]?”

Gemini

“Vienkārši izskaidrojiet [zīmols].”

Copilot

„Salīdzini [zīmols] ar [konkurents].”

Perplexity

„Avoti par [zīmolu].”

Claude

„Apkopojiet [zīmols] kā objektīvu vienību.”

Siri

„Kas ir [zīmols]?” (Balss tests)

Jūs mēra:

• precizitāte

• konsekvence

• vietojums

• kategorijas saskaņotība

• konkurentu tuvums

• trūkstoši atribūti

• halucinācijas

Tas ir jūsu vienības precizitātes rādītājs (EAS).

6. Kā Ranktracker atbalsta vienības validāciju

Tīmekļa audits

Labo shēmu, struktūru, indeksējamību un entītijas atzīmes.

AI rakstu autors

Nodrošina definīciju konsekvenci visā jūsu satura ekosistēmā.

Atslēgvārdu meklētājs

Izveido mērķtiecīgas grupas, kas tiek izmantotas vienību pastiprināšanai.

SERP pārbaudītājs

Atklāj meklēšanas balstītas vienību asociācijas.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs un monitors

Veido autoritāti un konsensu visā tīmeklī.

Rangu izsekotājs

Parāda AI vadītu SERP svārstīgumu, kas saistīts ar vienību kļūmēm.

Ranktracker ir infrastruktūras dzinējs, kas nodrošina vienību validāciju.

Nobeiguma doma:

Ja LLM nevalidē jūsu entītiju pareizi, jūs neeksistējat AI meklēšanā

Tā ir patiesība:

LLM definēs jūsu zīmolu ar vai bez jūsu līdzdalības.

Ja jūs neizstrādājat savu vienības struktūru:

✘ AI jūs nepareizi atcerēsies

✘ AI jūs nepareizi klasificēs

✘ AI sajauks jūs ar konkurentiem

✘ AI ignorēs jūsu labākās īpašības

✘ AI dzēsīs jūsu vēsturi

✘ AI radīs halucinācijas par jūsu spējām

✘ AI neiekļaus jūs ieteikumos

Ja jūs izstrādājat savu vienību:

✔ jūs parādīsieties kopsavilkumos

✔ jūs parādīsieties "labāko rīku" sarakstos

✔ jūs kļūsit par konkurentu

✔ jūs iegūsit citātus

✔ jūsu funkcijas tiek precīzi aprakstītas

✔ jūsu kategorijas pozīcija nostiprinās

✔ jūsu zīmols kļūst stabils AI atmiņā

Entitātes validācija ir LLM redzamības centrālais pīlārs.

Ja jūs kontrolējat savu vienību, jūs kontrolējat to, kā AI saprot un prezentē jūsu zīmolu pasaulei.