admin
Kai „Microsoft Clarity“ padarė dirbtinio intelekto citatas prieinamas visiems vartotojams, ji atvėrė naują žaidimų aikštelę SEO specialistams, leidžiantiems rinkti AI matomumo duomenis. Galiausiai galime pamatyti tikslias „įžeminimo užklausas“, kurias AI variklis naudoja mūsų turiniui paimti.
Tai kelia didžiulį klausimą, nes tai yra „Microsoft“ įrankis: ar įžvalgos yra nenaudingos, jei jūsų auditorija nepaliečia „Bing“ ekosistemos?
„Microsoft“ aiškumo įžeminimo užklausos
Kai užduodate „Copilot“ klausimą, jūsų žodžiai paverčiami paprastais paieškos terminais, vadinamais įžeminimo užklausomis, kad žiniatinklyje rastų faktus prieš atsakant. Šiuos duomenis galite naudoti norėdami tobulinti savo svetainę ir turinį.
- Rasti spragų, kur jūsų turinys neatitinka to, ko ieško AI.
- Supaprastinami puslapiai, kuriuos AI skaito, bet nenurodo.
- Naudokite šiuos paprastus išdėstymus, kad pagerintumėte „Google“ paieškos rezultatus.
Antrasis pilotas vs. Dvyniai
Tiek Copilot, tiek Dvyniai naudoja paieškos papildytus metodus. Užuot generuodami atsakymus naudodami tik iš anksto paruoštus parametrus, jie dinamiškai pateikia išorinių paieškos indeksų užklausas, kad gautų duomenis realiuoju laiku, kuriuos vėliau naudoja kaip kontekstą galutiniams atsakymams pagrįsti.
| Funkcija | Microsoft Copilot | Google Dvyniai |
| Struktūra | Galutiniam tekstui parašyti naudoja užklausų vertėją, Bing indekso paiešką ir OpenAI modelius. | Galutiniam tekstui parašyti naudoja užklausų vertėją, „Google“ paiešką ir „Google“ Gemini modelius. |
| Traukimo šaltiniai | Naudoja „Bing“ indeksą ir „Microsoft Graph“ tinklalapiams, el. laiškams ir „Microsoft 365“ failams nuskaityti. (Su įgalintais leidimais) | Naudoja „Google“ paiešką ir „Google Workspace“ tinklalapiams, „Google“ disko failams ir „Gmail“ nuskaityti. (Su įgalintais leidimais) |
| Atsakymų sintezė | Dėmesys tiesioginiams atsakymams. Jis naudoja struktūrinius sąrašus, lenteles ir ženklelius, kad greitai parodytų faktus. | Dėmesys kūrybiškiems, pokalbio atsakymams. Jis sukurtas taip, kad vienu metu tvarkytų tekstą, vaizdus ir kodą. |
Ar reitingas Bing yra svarbus?
Taip (koreliacija).
Vienai iš mano svetainių „Copilot“ sekėsi labai gerai – visose užklausose buvo pateikta daugiau nei 36 000 citatų. Dabar „Clarity“ neteikia jums pačių raginimų / užklausų, bet pateikia įžeminimo užklausas (įžeminimo užklausas ir pagrindines frazes, naudojamas jūsų svetainės turiniui gauti).
Mano svetainė turi istoriją, veikė daugelį metų, kai ankstesnis domenas buvo sujungtas 2019 m., ir joje yra daugiau nei 1 000 straipsnių. Atsižvelgiant į tai, kad „Google“ vos nesiunčia srauto, o trečiųjų šalių SEO įrankiai dažnai pažymi jį kaip šlamštą dėl ne angliškų atgalinių nuorodų (tai apima tokias paieškos sistemas kaip „Baidu“, „CocCoc“, „SwissCows“, pritraukiančias tarptautinę auditoriją), nesitikėjau, kad bus 36 000 citatų.
Taigi, kodėl Copilot myli? Atlikau 147 pagrindines užklausas ir stebėjau jų reitingą „Google“ ir „Bing“.
Iš 147 užklausų „Bing“ užėmė visas, išskyrus 6, o didžioji dalis buvo eismo valdymo pozicijose (20 geriausių). „Google“ neįvertino nei vieno.
Taigi, jei tai labai priklauso nuo „Bing“ indeksavimo, ar „Clarity“ duomenys yra naudingi už „Bing“ / „Microsoft“ ekosistemos ribų?
Kadangi tai yra „Microsoft“ įrankis, šiame prietaisų skydelyje pateikiami užpakaliniai duomenys pirmiausia fiksuoja, kaip jūsų svetainė cituojama „Microsoft“ AI paviršiuose (pvz., „Copilot“ ir „Bing“ generacinė paieška).
Tai nesuteikia tiesioginio lango, kaip OpenAI ChatGPT (naudojant savo paiešką), Google Gemini ar Perplexity cituoja jūsų nuorodas, nes šios platformos nesidalija savo vidinių įžeminimo žurnalų su „Microsoft“.
Ir istoriškai mes, kaip pramonės šaka, nepaisėme Bing.
Nors duomenų rinkimo šaltinis yra iškreiptas link „Microsoft“ AI variklio, pačios įžvalgos gali būti labai pritaikytos jūsų platesnėms, platformą agnostiškoms AI optimizavimo strategijoms.
Ar galime manyti, kad kiti LLM duomenis gauna tokiu pat būdu?
AI varikliai, nesvarbu, ar „Google Gemini“, ar „Microsoft Copilot“, duomenims gauti naudoja panašias RAG sistemas.
Jei „Bing“ ekosistema pažymi, kad konkretus jūsų svetainės puslapis turi didelę „valdžios dalį“, kai atliekama sudėtinga užklausa, tai reiškia, kad puslapio struktūra puikiai tinka dirbtiniam intelektui (aiškios lentelės, ženkleliai, tiesioginiai atsakymai). Duomenys rodo, kad galite pakartoti šį formatavimą visoje svetainėje, kad patiktų ir „Google Gemini“.
Tačiau tai galima prieštarauti, nes kiti tyrimai rodo, kad LLM panašumas priklauso nuo padėties šališkumo, o kai kurie gali naudoti SDSR metodą, o ne RAG.
SEO tyrėjai taip pat nustatė, kad „ChatGPT“ pradėjo naudoti „Google“ paiešką kaip atsarginį variantą, kai iš pradžių buvo „Bing“.
Apibendrinant
Jei jūsų auditorija nepaliečia „Microsoft“ ekosistemos, ši prietaisų skydelis nesuteiks jums tobulo viso AI srauto atspindžio, tačiau tai nepadarys duomenų nenaudingais.
Įžeminimo užklausos atskleidžia, kaip AI sistemos išskirsto vartotojo ketinimus į atkuriamus paieškos terminus. Šis procesas iš esmės nuoseklus visose platformose, net jei pagrindiniai indeksai skiriasi. Puslapis, pelnantis citatų programoje „Copilot“, struktūriškai daro ką nors teisingo, nes aiškiai atsako, gerai apžvelgiamos temos, turinys suderintas su tuo, kaip dirbtinio intelekto varikliai paverčia klausimus užklausomis. „Bing“ priklausomybė nurodo, iš kur gaunami duomenys. Struktūriniai modeliai pasako ką nors labiau perkeliamo.
Duomenys apie spragą yra vienodai pamokantys. Puslapiai, kuriuos jūsų svetainė užima „Bing“, kurie niekada nerodomi kaip įžeminimo užklausos, rodo neatitikimą. Arba turinys nėra sukurtas dirbtinio intelekto paieškai, arba tema nėra viena, AI varikliai aktyviai ieško atsakymų.
Laikykite „Clarity's Citations“ prietaisų skydelį kaip naudingą tarpinį serverį arba „laboratorijos aplinką“ ir peržiūrėkite, kaip LLM skaito, skaido / dalija ir kredituoja jūsų svetainės turinį. Net jei Copilot nėra jūsų pagrindinis AI srauto šaltinis, verta atkreipti dėmesį į jo matomus modelius.
Daugiau išteklių:
Teminis vaizdas: „Prostock-studio“ / „Shutterstock“.
