admin 
DUK skyrelių pridėjimas prie bandomųjų puslapių rinkinio padidino AI šaltinius. Jas pašalinus, citatos vėl sumažėjo.
Šis pasikeitimas yra skirtumas tarp koreliacijos ir priežastinio ryšio, ir beveik jokia komanda, vertinanti DI paiešką šiandien, negali to padaryti.
Šis įrodymo standartas patvirtino naujausią SEJ internetinį seminarą, kuriame dalyvavo seoClarity produktų rinkodaros ir mokymo viceprezidentas Markas Traphagenas, AI vyresnysis produktų vadovas Mihiras Naikas ir vyresnysis IT projektų vadovas Suraj Lalchandani. Pagrindinis jų argumentas: „Matomumo balai parodo, ar pasirodėte. Puslapio lygio našumas ir padalintas testavimas parodo, ar tai, ką padarėte, iš tikrųjų buvo svarbu.”
Sesijos metu buvo apžvelgta suskaidyto testavimo metodika. SeoClarity įmonės klientai naudojasi „ChatGPT“, „Claude“, „Perplexity“, „Gemini“ ir „Google“ AI paviršiais: kaip sukurti visą piltuvą apimantį auksinį raginimų rinkinį, kaip sukurti kontrolinę grupę, kai LLM neleis atlikti A/B testavimo, ir kur pirmiausia tinka naujoji „Google“ AI Console.
Jie taip pat pasidalijo trijų realių klientų testų rezultatais, įskaitant vieną pakeitimą, dėl kurio atsirado citatos, ir du rezultatus, kurių niekas kambaryje nenumatė.
Jei norite gauti visą testavimo metodiką, žiūrėkite visą internetinį seminarą.
Ar pagaliau galite pamatyti AI paieškos matomumą „Google Search Console“?
Svetainių poaibiui – taip. Birželio 3 d. „Google“ pristatė specialias „Search Console“ ataskaitas, skirtas AI apžvalgoms ir AI režimui, kuriose puslapis po puslapio rodomas, kaip dažnai kiekvienas URL rodomas „Google“ AI paieškos funkcijose.
Lalchandani tai pavadino didžiausiu matavimo atnaujinimu, kurį gavo AI paieškos bandymai. „Tai buvo sunkiausia išmatuoti AI paieškoje. Visi imdavo atranką. Visi darydavo išvadas. Tačiau dabar „Google“ tai tik suteikia jums.
Pirmosios šalies duomenys tiesiai iš šaltinio turi skirtingą pasitikėjimo lygį nei bet kuris trečiosios šalies įrankis. Tačiau komanda buvo atvira apie apribojimus: naujosios ataskaitos apima tik dalį to, ko reikia AI paieškos testavimo programai, o „ChatGPT“, „Claude“ ir „Perplexity“ vis dar reikalauja struktūrinio trečiųjų šalių stebėjimo.
Sesijos metu komanda tiksliai nubrėžia, kurias spragas naujosios ataskaitos uždaro, kurias palieka atviras, ir kiekvienos platformos nuorodą, ką kiekvienas AI variklis gali nuskaityti ir pateikti.
Veiksmo elementas: patikrinkite, ar „Search Console“ yra naujų AI ataskaitų, tada sužinokite, kur pirmosios šalies duomenys tinka jūsų testavimo programai, prieš kurdami ją.
Kokius raginimus pirmiausia turėtumėte išbandyti AI paieškoje?
Tie, kuriuose beveik laimite. Komanda sukuria auksinį raginimų rinkinį, apimantį visą AI paieškos piltuvą, žinomumą per išlaikymą, kiekvieną raginimą ženklinant pagal etapus, tada kiekvieną raginimą surūšiuoja į pakopas pagal tai, kur prekės ženklas šiuo metu yra AI atsakyme.
1 pakopos raginimai yra lengvi laimėjimai. Kaip sakė Lalchandani: „Jūs esate aktualus, bet AI tiesiog nebuvo suteiktas URL, į kurį būtų verta susieti“.
2 pakopa yra sunkesnis pakėlimas, o vienas raginimų kibiras atmetamas iš testavimo, o tai nustebino daugelį dalyvių.
Seka yra apgalvota: ankstyvi laimėjimai perka politinį kapitalą, kad vėliau būtų galima atlikti sunkesnius išbandymus. Sesijoje aptariama, kaip sukurti ir pažymėti auksinių raginimų rinkinį, kaip apibrėžiamos pakopos ir stebėjimo vienetas, kuris kiekvieną raginimą susieja su tiksliu puslapiu, kurį norite cituoti.
Kaip atlikti dalinį testą LLM?
Negalite padalyti tiesioginio srauto 50–50, todėl vietoj to sukuriate valdymo grupę: susietų puslapių rinkinį, kuris veikia kaip triukšmo filtras nuo modelio atnaujinimų ir algoritminių poslinkių.
„Be kontrolinės grupės kiekvienas rezultatas būtų spėliojimas“, – sakė Lalchandani. „Su vienu iš foninio triukšmo galite atskirti tikrą laimėjimą.
Laikas yra disciplina, kurią dauguma komandų praleidžia. Metodika nustato konkretų pradinį laikotarpį prieš pradedant bet kokį pakeitimą ir minimalų bandymo langą po jo, nes AI paieška nereaguoja per naktį taip, kaip kartais daro tradicinis SEO. Sutrumpinkite langą ir, Lalchandani žodžiais, „galite skaityti triukšmą“.
Kiekvienas testas pasiekia vieną iš trijų rezultatų, ir kiekvienas iš jų kažką pasako apie jūsų hipotezę. Visoje sesijoje aprašoma, kaip sudaryti koreliuojamą kontrolinę grupę, tikslią bazinę liniją ir bandymo langus bei kaip perskaityti visus tris rezultatus.
Žiūrėkite visą internetinį seminarą, jei norite gauti visą testo sąranką.
DUK testas, kuris įrodė priežastinį ryšį, ir du testai, kurių nepavyko
„seoClarity“ taikė tą pačią metodiką trims klientams ir gavo tris labai skirtingus rezultatus, o tai yra esmė.
DUK testas buvo aiškus laimėjimas. Įvertinus maždaug 1 000 raginimų, bandomuosiuose puslapiuose pridėjus DUK skiltis padaugėjo nuorodų, palyginti su kontrole, ir jos išliko aukštesnės tol, kol buvo vykdomas pakeitimas. Tada komanda sugrąžino pakeitimą. „Citatos sumažėjo. Tai yra antroji įrodymų pusė. Ne tai, kad citatos tiesiog padidėjo, kai įtraukėme DUK, bet kad jų sumažėjo, kai jas pašalinome. Tai yra priežastinis ryšys, o ne koreliacija.”
Kiti du testai, vienas apie meta aprašymus ir kitas su sąrašo formatavimu, baigėsi labai skirtingai, o priežastys, kodėl rengti pamokas tiems, kurie ketina investuoti į bet kurią taktiką. Pažiūrėkite, kaip abu testai vyko per visą sesiją.
Naiko formuluotė: kiekvienas rezultatas yra laimėjimas, nes jūs turite įrodymų, o ne spėlionių. Tai daugiau nei šiandien turi dauguma AI paieškos komandų.
Sesijos metu taip pat pateikiamos schemos ir sumažinimo testų planai, du šiuo metu labiausiai ginčytini AEO klausimai, taip pat greitų didelės vertės šablonų struktūrinių testų rinkinys, kurį galite atlikti per kelias savaites.
Klausimai ir atsakymai: naudingiausi klausimai iš internetinio seminaro
Kl.: Kaip išmatuoti AI autoritetą, kai nėra švarios autoriteto metrikos?
„AI autoritetas iš esmės yra tai, kiek modelis jumis pasitiki kaip šios temos šaltiniu. Nemanau, kad yra aiškus jo skaičius arba vienas jo numeris, bet yra keletas signalų, kuriuos galite sudėti, kad susidarytumėte savotišką darbinį vaizdą.”
Lalchandani įvardijo keturis sujungiamus signalus, pradedant nuo citavimo dalies jūsų svarbiausiuose raginimuose ir įvairių variklių nuoseklumu, nes „variklių nuoseklumas tiesiog reiškia, kad jūs tampate autoritetingu šaltiniu savo kategorijoje sprendžiant konkrečius klausimus“. Jis eina per visus keturis ir kaip juos sekti per visą sesiją.
Kl.: Ar AI robotai gali skaityti DUK atsakymus, paslėptus už sulankstomų jungiklių?
„Sulankstoma gali reikšti daugybę skirtingų dalykų. Taip jūs turite tai, kad jis yra sulankstomas.”
Tai visiškai priklauso nuo diegimo: viena įprasta sąranka leidžia sutraukti DUK visiškai perskaityti AI paieškos varikliams ir „Google“, o kita daro turinį nematomą abiem, nes „net Google nespustelės jūsų svetainės“. Lalchandani paaiškina, kuris įraše yra kuris, pridėdamas savo nuolatinį patarimą: „Jei dėl ko nors nesate tikri, tiesiog išbandykite. Reikės pastangų, bet gausite patikimą atsakymą.
Kl.: kokia yra AI šaltinio, kuris neskatina persiuntimo srauto, IG?
„Norite būti cituojamas, nes kontroliuojate atsakymą, kuris iš tikrųjų pasirodys.
Net ir nepaspaudus, paaiškino Naikas, jūsų cituojamas puslapis formuoja pasakojimą atsakymo viduje, ypač palyginus užklausas, kuriose citatos atlieka sunkų darbą nustatant abiejų prekių ženklų pozicijas. Klausimas pereina nuo srauto prie vaizdavimo: ar teisingai paryškinti USP, ar teisingai atliktas palyginimas, ar atsiranda netikslumų. Lalchandani pridėjo įspėjamąjį tikro restorano kliento pavyzdį, kuris tiksliai parodo, kas nutinka, kai dirbtinis intelektas negali pasiekti jūsų turinio, išsamiai aprašyto įraše.
Kl.: Ar tradicinis SEO vis dar yra veiksnys, perkeliantis AI radimo rodyklę?
„Absoliučiai. Tai yra pagrindas. Tai yra pagrindas.”
Traphagan pažymėjo, kad ilgiausiai veikiantys „seoClarity“ klientai, turintys gerai optimizuotą turinį ir techniškai tvarkingas svetaines, taip pat geriausiai veikia AI paieškoje, o AI optimizavimas yra papildomas sluoksnis. Lalchandani pridūrė: „Kai atliekame bandymus su savo klientais, retai, jei kada nors, aptikdavome situaciją, kai kažkas tinka SEO, o ne AI paieškai.
Žiūrėkite visą internetinį seminarą
Įrašant pagal pareikalavimą yra viskas, ką sulaiko apibendrinimas: auksinio raginimo rinkinio kūrimas, pakopų apibrėžimai, kontrolinės grupės konstrukcija su tiksliais pradiniais ir bandymo langais, platformos tikrinimo programos nuoroda, metaaprašas ir sąrašo rezultatai bei schemos ir žymėjimo testų brėžiniai. Registruokitės norėdami žiūrėti visą sesiją pagal poreikį.
