Subjekto patvirtinimas: Modelio atminties tikslumo užtikrinimas

Įvadas

Prekės ženklai yra apsėsti reitingais. Jie yra apsėsti citatomis. Jie yra apsėsti turiniu. Jie yra apsėsti LLM matomumu.

Tačiau visa tai neturi prasmės, jei AI modeliai iš tikrųjų neteisingai įsimena jūsų prekės ženklą.

LLM kuria „entitetų atmintį“ remdamiesi:

• Jūsų apibrėžimai

• jūsų schema

• jūsų atgalinės nuorodos

• jūsų struktūrizuoti duomenys

• jūsų nuoseklumą internete

• jūsų buvimas žinių grafikuose

• jūsų paminėjimai autoritetinguose šaltiniuose

• jūsų dokumentacija ir žodynas

• jūsų faktų nuoseklumas

Jei objektas yra neteisingas → kiekviena santrauka, citata, palyginimas ir rekomendacija bus neteisingi.

Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip „entitetų patvirtinimas“ veikia LLM viduje, ir kokių veiksmų prekių ženklai turi imtis, kad AI sistemos juos atsimintų tiksliai, nuosekliai ir palankiai.

1. Kas yra entitetų patvirtinimas? (LLM apibrėžimas)

Entitetų patvirtinimas yra procesas, kurio metu LLM:

1. Identifikuoja jūsų prekės ženklą

2. Patikrina, ar duomenys apie jus yra nuoseklūs

3. Patikrina duomenis, palygindamas su kitais šaltiniais

4. Patvirtina, kad esate unikalus subjektas

5. Stabilizuoja jūsų tapatybę modelio atmintyje

6. Nusprendžia, ar gali saugiai cituoti ar rekomenduoti jus

Šis patvirtinimo procesas nustato, ar jūs:

✔ esate įtraukti į „geriausių įrankių“ sąrašus

✔ esate rodomas kaip alternatyva konkurentams

✔ gaunate citatas „Perplexity“

✔ įtraukiami į „Bing Copilot“ santraukas

✔ esate rodomas „Gemini AI“ apžvalgose

✔ yra pripažįstami Siri ir Spotlight

✔ yra tiksliai atkuriami Claude

✔ rodomi įmonių RAG paieškoje

✔ reitinguojami LLM varomose paieškos sistemose

Entitetų patvirtinimas yra AI matomumo pagrindas.

Jei jūsų subjektas yra nestabilus, neteisingas ar neišsamus, LLM:

✘ iškraipys detales

✘ ignoruos jūsų prekės ženklą

✘ klaidingai klasifikuos jus

✘ priskirs jus netinkamai kategorijai

✘ pakeis jus konkurentais

✘ prieštarauti jūsų aprašymams

✘ pateiks pasenusius/netikslius apibendrinimus

Tai yra paslėptas reitingavimo veiksnys, esantis už visos LLM optimizacijos.

2. Kaip LLM kuria entitetų atmintį

LLM nesaugo jūsų svetainės kaip duomenų bazės. Vietoj to, jie mokosi apie jūsų prekės ženklą per modelių agregavimą.

Jie formuoja entitetų atmintį naudodami:

1. Kanoninius apibrėžimus

Pasikartojančias frazes, kurios apibūdina jūsų prekės ženklą.

2. Struktūrizuotos schemos

Organizacijos, produkto, DUK puslapio ir programinės įrangos žymėjimą.

3. Žinių grafikus

Iš „Bing“, „Google“, „Apple“, „Wikidata“ ir jų pačių implicitiškų grafikų.

4. Atgalinių nuorodų grafikai

Autoritetas + citatos → patikimumo vertinimas pagal subjekto nuoseklumą.

5. Klasterių modeliai

Teminiai klasteriai sustiprina jūsų kompetencijos profilį.

6. Faktiniai signalai

Nuoseklumas visose puslapiuose, kataloguose, dokumentuose ir PR.

7. Dokumentuoti santykiai

Konkurentai, alternatyvos, integracijos, kategorijos kolegos.

8. Aukštos kokybės išoriniai šaltiniai

Vikipedija, Crunchbase, G2/Capterra, pramonės svetainės.

9. RAG įsisavinimas

Iš dokumentacijos ir HTML gauta informacija, kurią galima suskirstyti į dalis.

LLM sujungia šiuos įvesties duomenis į tikimybinę „entitetų atmintį“, kuri palaiko:

✔ atsakymus

✔ santraukos

✔ palyginimus

✔ citatas

✔ priskyrimą kategorijoms

✔ alternatyvios rekomendacijos

Neatlikus jūsų subjekto patvirtinimo, modelio atmintis tampa triukšminga.

3. 5 LLM subjekto patvirtinimo etapai

AI varikliai patvirtina subjektus per daugiaetapį procesą.

1 etapas – subjekto atpažinimas (kas jūs esate?)

LLM turi aptikti:

• jūsų vardą

• Jūsų kategorija

• jūsų domeną

• jūsų produkto tipą

Silpni signalai = neteisingas atpažinimas.

2 etapas – atributų patvirtinimas (ką tu darai?)

Modelis patikrina, ar:

• funkcijos yra nuoseklios

• aprašymai atitinka

• funkcija yra aiški

• tikslas yra aiškus

Jei jūsų prekės ženklo aprašymas skiriasi internete → subjekto nestabilumas.

3 etapas – santykių patvirtinimas (kur jūs priklausote?)

LLM tikrina:

• konkurencinė aplinka

• alternatyvos

• susijusios sąvokos

• kategorijų gretimumas

Jei santykiai trūksta arba nesutampa → neteisingi palyginimai.

4 etapas – išorinio sutarimo patikrinimas (ar galime tuo pasitikėti?)

Modeliai patvirtina jus pagal:

• viešieji katalogai

• aukšto autoriteto atgalinės nuorodos

• cituojami šaltiniai

• žinių grafiko įrašai

• Vikipedija/Vikidata

• žiniasklaidos dėmesys

Nėra konsensuso → nėra rekomendacijų.

5 etapas – atminties stabilizavimas (entiteto užrakinimas)

Čia modelis:

✔ sujungia signalus

✔ suspaudžia modelius

✔ įterpia objektą į vidinę grafiko atmintį

✔ išsprendžia prieštaravimus

✔ patvirtina kategorijos priskyrimą

Šis etapas lemia ilgalaikį matomumą visose AI varikliuose.

4. Dažniausiai pasitaikančios entitetų patvirtinimo klaidos

Dauguma prekių ženklų patiria nesėkmę dėl vienos iš šių priežasčių:

1. Nesuderinami apibrėžimai skirtingose puslapiuose

(pvz., skirtingas savęs apibūdinimas 3 puslapiuose)

2. Neaiški arba reklaminė kalba

(LLM negali patvirtinti reklaminio pobūdžio teiginių)

3. Nėra aiškios kategorijos

(„SEO įrankis“ vs „SERP įrankis“ vs „rinkodaros platforma“)

4. Silpni struktūrizuoti duomenys

(schema trūksta arba yra neišsami)

5. Trūksta konkurentų santykių

(nėra alternatyvų ar palyginimo puslapių)

6. Išoriniai prieštaringi duomenys

(katalogai jus apibūdina neteisingai)

7. Prasta dokumentacija

(nėra struktūrizuotų funkcijų ar darbo eigos paaiškinimų)

8. Trūkstami žinių grafiko įrašai

(nėra Vikidatos puslapio, nėra atpažinimo „Bing“ ar „Google“ grafike)

9. Nėra autoriteto pėdsakų

(silpni atgaliniai saitai → silpnas pasitikėjimas subjektu)

10. Nestruktūruotas turinys

(LLM negali išgauti jūsų vertės pasiūlymo)

Šių problemų sprendimas yra esmė subjektų patvirtinimo inžinerijos.

5. Entitetų patvirtinimo planas (EVB-10)

Tai yra 10 žingsnių sistema, skirta tikslios modelio atminties kūrimui.

1 žingsnis — Sukurkite kanoninę entiteto apibrėžtį

Vienas faktinis sakinys, naudojamas visur.

Pavyzdys

„Ranktracker yra visapusiška SEO platforma, siūlanti reitingų stebėjimą, raktažodžių tyrimą, SERP analizę, svetainių auditą ir atgalinių nuorodų įrankius.“

Naudokite šį žodį visur:

✔ pagrindiniame puslapyje

✔ „Apie mus“ puslapyje

✔ produktų puslapiuose

✔ schemos žymėjime

✔ spaudos pranešimuose

✔ katalogų sąrašai

✔ tinklaraščio šablonai

Nuoseklumas stiprina atmintį.

2 žingsnis — Paskelbkite entiteto atributų puslapį

Specialus puslapis, kuriame išvardijama:

• funkcijos

• kainos

• privalumai

• palaikomos platformos

• aptarnaujamos pramonės šakos

• apribojimai

• naudojimo atvejai

LLM naudoja tai kaip jūsų „atributų tiesos rinkinį“.

3 žingsnis – pridėkite tvirtą identiteto schemą

Naudojimas:

✔ Organizacija

✔ Produktas

✔ Programinė įranga

✔ DUK puslapis

✔ Interneto puslapis

✔ Duonos trupinių sąrašas

✔ Vietinis verslas (jei taikoma)

Schema įtvirtina jus išoriniuose žinių grafikuose.

4 žingsnis — Sukurkite santykių puslapius

LLM reikia aiškių santykių, kitaip jie sukuria savuosius (paprastai neteisingus).

Skelbkite:

✔ Konkurentų palyginimai

✔ Alternatyvų puslapius

✔ Geriausių įrankių sąrašai

✔ Kategorijų išdėstymo gairės

✔ Naudojimo atvejų puslapiai

✔ Integracijos puslapiai (jei taikoma)

Santykiai stabilizuoja jūsų objektą modelio vidiniame grafike.

5 žingsnis — pašalinkite neatitikimus savo svetainėje

Auditas:

• aprašymai

• pavadinimo taisyklės

• funkcijų sąrašai

• reikalavimai

• kainos

• terminologija

• tikslinė auditorija

Nesuderinami prekių ženklai sukelia nestabilią atmintį AI sistemose.

6 žingsnis – Sukurkite išorinio subjekto konsensusą

LLM pasitiki interneto „daugumos balsu“.

Stiprinkite:

✔ atgalines nuorodas

✔ paminėjimus

✔ citatas

✔ PR

✔ sąrašus

✔ Vikidata

✔ Crunchbase

✔ G2 / Capterra įrašai

✔ socialinės biografijos

Išorinis patvirtinimas yra būtinas Copilot, Gemini, Perplexity ir Claude.

7 žingsnis — Dokumentuoti techninius darbo srautus

LLM remiasi darbo srautais, kad suprastų:

• produkto funkcijos

• naudojimo atvejai

• procesai

Skelbti:

✔ žingsnis po žingsnio vadovus

✔ „kaip tai veikia“ puslapiai

✔ techninius paaiškinimus

✔ žodyną

✔ API dokumentacija (jei taikoma)

Tai pagerina tiek RAG, tiek generatyvinį mąstymą.

8 žingsnis – Sukurkite LLM optimizuotus turinio klasterius

Teminiai klasteriai padeda LLM:

• suskirstykite savo prekės ženklą

• įvertinkite savo padėtį konkurentų atžvilgiu

• sukurkite tikslias santraukas

• įtraukite jus į rekomendacijas

Klasteriai turi apimti:

✔ apibrėžiamąjį turinį

✔ palyginimo puslapius

✔ DUK

✔ išsamius vadovus

✔ žodynų centrus

Grupės = kontekstinis sustiprinimas.

9 žingsnis — naudokite faktus atitinkančią, neutralią kalbą

Claude, Gemini, Copilot ir Apple Intelligence baudžia sensacingą kalbą.

Naudokite:

✔ neutralų toną

✔ aiškius faktus

✔ tikslius apibrėžimus

✔ nereklaminį stilių

✔ patikrinti statistiniai duomenys

LLM įsimena faktus, o ne šūkius.

10 žingsnis – Atlikite kasmėnesinius subjekto patvirtinimo testus

Kiekvienam modeliui užduokite šiuos klausimus:

ChatGPT

„Kas yra [prekės ženklas]?“

Gemini

„Paprastai paaiškinkite, kas yra [prekės ženklas]“.

Copilot

„Palyginkite [prekės ženklą] ir [konkurentą]“.

Perplexity

„[Prekės ženklo] šaltiniai.“

Claude

„Apibendrinkite [prekės ženklą] kaip objektyvų subjektą.“

Siri

„Kas yra [prekės ženklas]?“ (Balso testas)

Jūs vertinate:

• tikslumas

• nuoseklumas

• vietos

• kategorijų suderinimas

• konkurentų artumas

• trūkstami atributai

• haliucinacijos

Tai yra jūsų objekto tikslumo balas (EAS).

6. Kaip „Ranktracker“ palaiko subjekto patvirtinimą

Interneto auditas

Ištaiso schemą, struktūrą, nuskaitymo galimybes ir entiteto žymes.

AI straipsnių rašytojas

Užtikrina apibrėžimų nuoseklumą visoje jūsų turinio ekosistemoje.

Raktinių žodžių ieškiklis

Sukuria ketinimais pagrįstus klasterius, naudojamus objektų stiprinimui.

SERP tikrintuvas

Atskleidžia paieškos pagrindu sukurtus objektų ryšius.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas ir stebėtojas

Sukurkite autoritetą ir konsensusą visame internete.

Reitingų sekėjas

Rodo AI pagrįstą SERP nepastovumą, susijusį su subjektų nesėkmėmis.

Ranktracker yra infrastruktūros variklis, užtikrinantis subjektų patvirtinimą.

Paskutinė mintis:

Jei LLM netinkamai patvirtina jūsų subjektą, jūs neegzistuojate AI paieškoje

Tiesa yra tokia:

LLM apibrėš jūsų prekės ženklą su jūsų įnašu arba be jo.

Jei nesukursite savo subjekto struktūros:

✘ AI jus neteisingai įsimins

✘ AI jus klaidingai klasifikuos

✘ AI jus supainios su konkurentais

✘ AI ignoruos jūsų geriausias savybes

✘ AI ištrins jūsų istoriją

✘ AI klaidingai įvertins jūsų gebėjimus

✘ AI neįtrauks jūsų į rekomendacijas

Jei jūs kuriate savo subjektą:

✔ jūs atsirasite santraukose

✔ jūs pasirodysite „geriausių įrankių“ sąrašuose

✔ tapsite konkurento kaimynu

✔ gausite citatas

✔ jūsų savybės bus tiksliai aprašytos

✔ sustiprėja jūsų pozicija kategorijoje

✔ jūsų prekės ženklas tampa stabilus AI atmintyje

Entiteto patvirtinimas yra pagrindinis LLM matomumo ramstis.

Jei kontroliuojate savo subjektą, kontroliuojate, kaip AI supranta ir pristato jūsų prekės ženklą pasauliui.