admin 
Kaip pramonės šaka, mes vis dar mokomės ir svarstome, kaip veiksmingai sekti AI.
Per trumpą laiką buvo sukurta daug įrankių, sprendžiant problemą taip pat, kaip stebime reitingą. Reitingų stebėjimas visada turėjo tam tikrą dispersijos lygį, tačiau personalizavimo lygis buvo toleruojamas ir pakankamai, kad būtų galima sukurti pasakojimą apie „taip atrodo sėkmė“.
Matuoti taip pat, kaip stebime reitingą, yra per daug nepastovi. Kai 2025 m. rugpjūčio mėn. „ChatGPT“ išleido 5 modelį, beveik visi AI citatų stebėjimo įrankiai sumažėjo:
Taip buvo ne todėl, kad mes visi blogai optimizavome dirbtinį intelektą; Taip yra todėl, kad „ChatGPT“ nustojo rodyti tiek daug nuorodų į HTML, todėl dirbtinio intelekto stebėjimo priemonės, kurios artėjo prie problemos, kaip rangų stebėjimo priemonės, staiga prarado galimybę tiksliai pranešti.
Trečiųjų šalių įrankiai taip pat rodo tik nedidelį langą į tai, kas iš tikrųjų vyksta. Kaip jau minėjau ankstesniame straipsnyje, vienoje iš mano projekto svetainių Copilot yra tik nuo vienos iki trijų citatų, pasak Ahrefs, tačiau, pasak Copilot, iš tikrųjų joje yra daugiau nei 36 000.
AI atsakymai yra daug nepastovesni, net prieš tai, kai atsižvelgiame į suasmeninimą ir ateities kryptį, kuria kreipiasi į vartotoją orientuotas AI.
Nepastovumas ir vidutiniai atsakymai
Vienas iš būdų yra pavyzdinis dizainas, kaip apibūdino Kevinas Indigas savo „LinkedIn“ įraše.
Turime priartėti prie AI greito stebėjimo naudodami dvigubą nepastovumo ir vidutinio atsako stebėjimo objektyvą.
Nepastovumo stebėjimas leidžia įvertinti, kaip stabilus mūsų prekės ženklo buvimas AI modelio išvestyje laikui bėgant, signalizuoja, kai algoritmo atnaujinimas arba duomenų šaltinių pasikeitimas pakeitė mūsų suvokimą.
Vidutinis atsako stebėjimas perkelia dėmesį nuo reitingavimo „viskas arba nieko“ į platesnį nuotaikų, konteksto ir įtraukimo supratimą įvairiuose susijusių raginimų spektre. Apibendrindami šiuos duomenų taškus, galime nustatyti savo bendro matomumo pagrindą, o ne vaikytis hipotetinių raginimų ar pasikliauti trečiųjų šalių įrankiais ir sukurtais sėkmės rodikliais.
Mūsų sėkmės matas naudojant šiuos įrankius yra ne aukščiausios vietos kaupimas, o gilesnis ir tikroviškesnis supratimas apie tai, kaip mūsų prekės ženklas atrodo AI sugeneruotuose atsakymuose. Kalbama apie modelio atpažinimą, o ne tikslią vietą.
Naudodami nepastovumą ir vidutinius atsakymus kaip pagrindinę metriką, galime užtikrinti, kad mūsų prekės ženklas išliktų tiksliai pateikiamas, atitinkantis kontekstą ir nuosekliai cituojamas sklandiose, nenuspėjamose generatyvaus AI ekosistemose.
Sėkmės naratyvo keitimas
Užuot žadėję paprastą kilimo trajektoriją, turime mokyti suinteresuotąsias šalis vertinti rizikos mažinimą, prekės ženklo nuotaikų stabilumą ir rinkos dalies apsaugą dirbtinio intelekto modeliuose.
Naujasis pasakojimas yra apie atsparumą ir supratimą fragmentuotame kraštovaizdyje. Šių brangių įrankių mums reikia ne tam, kad parodytume, jog „laimime“ baigtinį žaidimą, o tam, kad verslui suteiktų akis ir ausis, kurių reikia norint naršyti begaliniame žaidime.
Šio pasakojimo pakeitimas nereiškia, kad mums nepavyko arba mes negalime optimizuoti, kad AI veiktų daugiau. Tai reiškia, kad pripažįstame, kiek žaidimas pasikeitė, ir prisitaikome prie jo, kad toliau kurtume pridėtinę vertę.
Vertę dabar apibrėžia mūsų gebėjimas aptikti staigius nepastovumo sumažėjimus, ištaisyti klaidingus algoritmus ir užtikrinti, kad mūsų prekės ženklas išliktų patikimas dirbtinio intelekto sugeneruotų atsakymų šaltinis, keičiant C lygio lūkesčius nuo beprotiško garsumo iki strateginio stabilumo.
Kadangi prašome didelių biudžetų dirbtinio intelekto stebėjimo įrankiams ir pardavėjams palaikyti, taip pat turime pranešti, kad tradicinė SEO investicijų grąžos informacijos suvestinė nebeveikia.
Mes ir toliau investuojame į sudėtingą duomenų matomumą, tačiau šių investicijų grąža nebebus panašu į ledo ritulio lazdų augimo diagramą, kurioje rodomi tuštybės rodikliai.
Daugiau išteklių:
Teminis vaizdas: Master1305 / Shutterstock
