admin 
Sužinoti apie AI matomumo stebėjimą
Jei šiuo metu esate paieškos ar rinkodaros komandos narys, tikriausiai jūsų paklausė kokia nors versija: „Ar mes rodomi „ChatGPT“? arba „Koks mūsų matomumas AI apžvalgose?
Ir nuoširdžiai? Daugelis iš mūsų vis dar tai išsiaiškina.
Atsakymų varikliai, tokie kaip „ChatGPT“, „Perplexity“ ir „Google AI apžvalgos“, pakeitė tai, kaip žmonės atranda ir vertina sprendimus. Tačiau vis dar matome, kad daug komandų artėja prie AI matomumo stebėjimo taip pat, kaip ir raktinių žodžių stebėjimo, ir jos tiesiog nėra vienodos.
Netinkamas stebėjimas sukelia netinkamus duomenis, kurie naudojami priimant sprendimus. O blogi sprendimai gali būti brangūs.
Štai kodėl mes kviečiame Nicką Gallagherį, vyresnįjį „Conductor“ SEO strategijos direktorių, kad paaiškintų, kaip tinkamai nustatyti AI sekimą. Tikslas yra atsisakyti stebėjimo sistemos, kuria galite pasitikėti.
Ką išmoksite
- Kaip veikia AI raginimo sekimas ir kodėl sąranka svarbiau nei stebimų raginimų kiekis.
- Geriausia sekti tinkamų temų, raginimų ir atsakymų variklių pasirinkimo praktika.
- Kaip išvengti įprastų klaidų, dėl kurių gaunami netikslūs arba klaidinantys AI matomumo duomenys.
Kodėl tai svarbu dabar
Pastaruoju metu daugelis pokalbių su SEO ir vidaus rinkodaros specialistais grįžta prie to paties: jie žino, kad AI paieška yra svarbi, bet nepasitiki gaunamais duomenimis. Nickas išaiškins, kodėl taip atsitinka, ir pateiks jums aiškią sistemą, kaip ją išspręsti, kad galėtumėte priimti protingesnius sprendimus.
Jei bandote įvertinti AI matomumą ir norite įsitikinti, kad nekuriate strategijos dėl blogų duomenų, prisijunkite prie mūsų.
Negalite to padaryti gyvai? Bet kokiu atveju užsiregistruokite, ir mes atsiųsime jums pareikalavusį įrašą.
