Kuidas mõõta nähtavust LLM-is

Sissejuhatus

Traditsioonilises SEO-s mõõdetakse nähtavust järgmiste näitajate abil:

• edetabelid

• vaatamised

• klõpsud

• liiklus

• klikkide määr

• SERP-osa

Kuid generatiivne otsing muudab reeglid täielikult.

Suured keelemudelid (LLM), nagu ChatGPT Search, Google'i AI Overview, Perplexity, Gemini ja Copilot, ei näita 10 sinist linki. Nad:

• tõlgendada

• kokkuvõte

• sünteesida

• tsiteerima

• soovitama

See tähendab, et teie sisu võib mõjutada vastuseid isegi siis, kui orgaanilist positsiooni ei ole.

Selle nähtavuse mõõtmiseks on vaja uusi mõõdikuid, uusi tööriistu ja uut mõtteviisi. Käesolevas juhendis selgitatakse täpselt, kuidas mõõta ja jälgida teie kohalolekut LLM-ides.

1. Miks LLM-i nähtavuse mõõtmine on täiesti erinev

LLM-i nähtavus ei ole:

• edetabelid

• positsioonid

• muljed

• SERP-paigutus

LLM-i nähtavus on:

• ✔ kui tihti mudelid kasutavad teie sisu

• ✔ kui täpselt nad teie brändi esindavad

• ✔ kas teie üksused ilmuvad vastustes

• ✔ kui tihti teid tsiteeritakse

• ✔ kui järjekindlalt AI valib teid viitena

• ✔ kas teie tähendus on säilinud

• ✔ kui tihti teie domeenist teavet otsitakse

• ✔ kui stabiilne on teie bränd mudeli sisseehitatud osades

See on semantiline nähtavus, mitte positsiooniline nähtavus.

Selle mõõtmiseks peate hindama:

• ✔ mida mudel „teab”

• ✔ mida see „mäletab”

• ✔ mida ta „kordab”

• ✔ mida mudel „eelistab”

• ✔ mida mudel „usaldab”

• ✔ mida ta „otsib”

• ✔ mida ta „tsiteerib”

LLM-i nähtavus on sügavam, laiem ja läbipaistmatum kui SEO nähtavus, kuid see on mõõdetav.

2. LLM-nähtavuse kolm kihti

LLM-i nähtavus toimub kolmes kihis. Iga kiht nõuab oma mõõtmismeetodit.

1. kiht – generatiivse vastuse nähtavus (GAV)

See mõõdab, kas teie bränd või sisu ilmub generatiivsetes vastustes.

Signaalid hõlmavad:

• brändi mainimised

• tsitaadid

• lingid AI vastustes

• lõigu tasemel taaskasutamine

• entiteedi lisamine kokkuvõtetesse

• omaduste mainimised

See on generatiivne ekvivalent 1. lehekülje pingereale.

2. kiht – otsingu nähtavus (RV)

See mõõdab, kas teie sisu on:

• leitud

• viidatud

• kasutatud tõendina

• lisatud mudeli konteksti

Isegi kui see ei ilmu lõplikus vastuses.

See on LLM-i ekvivalent Google'i indeksis olemisele, mitte tingimata SERP-is.

3. kiht – sisseehitatud nähtavus (EV)

See mõõdab, kas teie bränd, üksused ja kontseptsioonid on:

• tunnustatud

• stabiilne

• järjepidevalt esindatud

• õigesti määratletud

• ühendatud mudeli sisemises teadmiste graafikus

Sisseehitatud nähtavus on sügavaim ja olulisim vorm, kuna see määrab pikaajalise usalduse ja tsiteerimise potentsiaali.

3. LLM-nähtavuse mõõtmise näitajad

Need on uued KPI-d AI-esmase nähtavuse jaoks.

1. AI ülevaade Tsitaatide arv (Google)

Jälgimine:

• kui tihti Google teie domeeni tsiteerib

• milliseid lehekülgi tsiteeritakse

• kui sageli mainitakse entiteete

• tsitaadi asukoht ülevaates

Tööriistad: manuaalne testimine, SERP-valimite võtmine, päringute jälgimine.

2. ChatGPT otsingu meenutamise skoor

Küsige ChatGPT-lt:

• „Millised on parimad vahendid X jaoks?”

• „Mis on [bränd]?”

• „Kes pakub [teenust]?”

• „Millised veebisaidid selgitavad [teemat] selgelt?”

Hinda mudeli meenutamist sinu brändi kohta.

3. Perplexity tsiteerimissagedus

Perplexity viitab peaaegu alati oma allikatele.

Mõõtmine:

• kui tihti teie domeen ilmub

• milliste päringute puhul

• millised leheküljed kuvatakse

See on üks otsesemaid LLM-i nähtavuse mõõdikuid, mis tänapäeval saadaval on.

4. Entiteedi stabiilsuse testimine

Küsige mitmelt LLM-ilt:

• „Määratle [bränd].”

• „Mida [bränd] teeb?”

• „Kes juhib [bränd]?”

• „Milline ettevõte pakub [toodet]?”

Otsige:

• järjepidevus

• õiged omadused

• täpsed kirjeldused

• ei hallutsinatsioone

Ebastabiilsus viitab nõrgale LLM-i nähtavusele.

5. Päringupõhine otsingu testimine

Esitage LLM-idele järgmised küsimused:

• „Vastavalt veebiväljaannetele…”

• „Kokkuvõte usaldusväärsete veebisaitide järeldustest teemal…”

• „Mida ütlevad tippeksperdid…”

Hinnake, kas teie sisu on kaudselt kasutatud.

Isegi ilma viiteta võib teie sisu mõjutada vastust.

6. Sisseehitatud ühtlustamise skoor

Testige, kas LLM-id seostavad teie brändi teie soovitud teemadega.

Küsige:

• „Millised brändid on tuntud [teema] poolest?”

• „Kes on [tööstusharu] liidrid?”

• „Millised tööriistad aitavad [kasutusjuhtum] puhul?“

Kui teie bränd puudub → on teie sisseviimise vastavus madal.

7. Tähenduse täpsuse skoor

Kontrollige, kas mudelid kirjeldavad teie brändi täpselt.

Küsige:

• „Mis on Ranktracker?”

• „Mida Ranktracker pakub?”

• „Millised on Ranktrackeri funktsioonid?”

Iga vale vastus → semantiline kõrvalekalle → nähtavuse kaotus.

8. Võrdlev meenutamise skoor

Küsige:

• „Ranktracker vs [konkurent] – mis on erinevus?“

• „Mis on parim alternatiiv [konkurendile]?”

Kui teie bränd ilmub konkurentidega seotud päringutes → tugev nähtavus.

Kui konkurendid ilmuvad teie päringutes → nõrk nähtavus.

9. Sisu taaskasutamise tuvastamine

Otsige:

• väljendid

• kontseptsioonid

• struktuurid

• mõisted

• nimekirjad

... mis vastab teie sisule.

LLM-id kasutavad sageli teie tähendust, isegi kui nad teie lehekülge ei tsiteeri.

10. Mitmemudeliline nähtavuse indeks

Jälgige nähtavust:

• Google AI ülevaade

• ChatGPT otsing

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

Kaaluge platvorme oma sihtrühma põhjal.

See annab ühtse nähtavuse skoori.

4. Kuidas jälgida LLM-i nähtavust Ranktracker-tööriistade abil

Kuigi LLM-i nähtavuse mõõtmine on uus, pakuvad mitmed Ranktracker-tööriistad selleks aluseks olevaid signaale.

Keyword Finder → AI ülevaade Võimaluste tuvastamine

Leia:

• küsimused päringud

• mõiste päringud

• informatsiooniklastrid

• päringud, mis tõenäoliselt käivitavad AI vastused

Need muutuvad nähtavuse testpunktideks.

SERP Checker → Entiteedi + tähenduse diagnoos

Avalikustamine:

• kuidas Google teie teemat tõlgendab

• millised üksused domineerivad

• millistele allikatele Google usaldab

• millised faktid on olulised

See ennustab, kas LLM-id toovad teie brändi esile.

Veebiaudit → Masinloetavuse skoor

Parandab:

• struktureeritud andmed

• skeem

• tükeldamine

• kanoniline järjepidevus

• indekseeritavus

Masinloetav sisu = suurem LLM-i leidmise tõenäosus.

Tagasilinkide kontrollija → Usaldusväärsuse signaalid

LLM-id otsivad:

• autoriteetsed tsitaadid

• kõrge autoriteetsusega tagasilinkid

• konsensus domeenide vahel

Tagasilinkid tugevdavad mudeli usaldusväärsust ja nähtavust.

AI artikli kirjutaja → struktureeritud, vastatav sisu

Pakub:

• selged määratlused

• stabiilsed hierarhiad

• vastatavad jaotised

• masinloetav vorming

Struktureeritud väljundid suurendavad LLM-i ekstraheeritavust.

5. Kuidas luua korratav LLM-i nähtavuse testimise süsteem

Teie töövoog peaks sisaldama järgmist:

Samm 1 — Valige 20 põhilist märksõna

Teie peamiste teemade hulgast.

2. samm – Testige viit mudelit

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini, Copilot.

3. samm – Salvestage tulemused:

• brändi mainimised

• tsitaadid

• kokkuvõtted

• ebatäpsused

• puuduvad seosed

• konkurentide võrdlused

4. samm — Hinda tulemusi järgmiselt:

• GAV (generatiivse vastuse nähtavus)

• RV (otsingu nähtavus)

• EV (sisestamise nähtavus)

5. samm – Diagnoosige puudujäägid

Puuduvad viited = nõrk struktuur. Ebaõiged määratlused = semantiline kõrvalekalle. Puuduvad viited entiteetidele = halb nähtavus.

6. samm – Optimeerimine LLMO, AIO, AEO, GEO tehnikate abil

Korda kord kuus.

Aja jooksul loote LLM-i nähtavuse tulemuslikkuse graafiku.

Lõplik mõte:

Sa ei saa parandada seda, mida sa ei mõõda

Kui SEO oli seotud edetabeliga, siis LLM-nähtavus on seotud esindatusega. Sa pead mõõtma, kas mudelid:

• mõistan sind

• leida sind

• usaldan sind

• tsiteerida sind

• määratled sind õigesti

• seostada sind oma sihtteemadega

• toonud sind konkurentidest esile

See on uus otsingumaastik.

LLM-i nähtavuse mõõtmine ei ole vabatahtlik – see on tulevase leitavuse alus.

Brändid, mis hakkavad täna mõõtma, domineerivad homme AI-põhiseid tulemusi.