admin 
Kiekviena vidutinės rinkos ir įmonių SEO komanda šiais metais atsitrenkė į tą pačią sieną.
Matote, kad esate „ChatGPT“, „Claude“, „Gemini“ ir „AI“ režimu, bet kai vadovybė prašo įrodyti, kas iš tikrųjų veikia, sąžiningas atsakymas yra jūsų įvertinimas. Ir dešimtmetį veikęs bandymų knygelė neperduoda.
Čia yra pagrindinė problema: jūs negalite paleisti švaraus A/B testo su LLM.
Jokiu būdu negalima išskaidyti modelio atsako taip, kaip išbandytumėte pavadinimo žymą arba nukreipimo puslapį. Taigi dauguma komandų pirmuosius signalus skaito kaip laimėjimus, neturėdamos patikimo būdo patvirtinti, kas jas skatina, o tai yra būtent ta spraga, kuri išryškėja atliekant ketvirčio apžvalgą.
Kodėl AI paieška pažeidžia tradicinius matavimus
Kiekvienas LLM turi savo tikrinimo programas, savo citavimo modelius ir savo matavimo istoriją. Tai, kas pelno citatą „Perplexity“, nėra tai, kas uždirbama naudojant „ChatGPT“, ir nei viena, nei kita neatspindi to, kaip „Google“ AI paviršiai traukia šaltinius. Žinojimas, kad kažkur atsiduri, nėra tas pats, kas žinoti, kas tave ten sujaudino, arba tyčia tai pakartoti.
Tai yra skirtumas tarp vienkartinio paminėjimo ir programos. Į priekį besiveržiančios komandos nenutuokia, kurie pokyčiai pasiteisino. Jie sukūrė pakartojamą būdą AI paieškai išbandyti.
Kaip atrodo tikroji AI paieškos testavimo programa
Komandos, kurios tai daro teisingai, daro tris dalykus, kurių dauguma nedaro:
- Pasirinkus AI raginama sekti sąmoningai. Nesekti visko, sekti raginimus, kurie iš tikrųjų sukuria signalą, tada sugrupuoti ir susieti juos, kad duomenys kažką reikštų.
- Sukurkite AI kontrolinę grupę be tikro padalijimo bandymo. Testavimo struktūra, išskirianti tai, kas juda AI paieškoje, net jei platformos neleis jums atlikti tiesioginio testavimo padalinimo.
- Pirmosios šalies duomenų sluoksniavimas. Tiksliai žinant, kur tinka naujosios „Google Search Console“ AI matomumo dalys, kurias spragas jos užpildo ir kur „ChatGPT“, „Perplexity“ ir „Claude“ vis dar reikia savo struktūrinio testavimo.
SeoClarity Markas Traphagenas (Produktų rinkodaros ir mokymo viceprezidentas), Mihiras Naikas (vyresnysis produktų vadovas, AI) ir Suraj Lalchandani (vyresnysis IT projektų vadovas) pateikia tikslią metodiką, kurią jų įmonės klientai naudoja bandydami dirbtinio intelekto paiešką visose pagrindinėse platformose ir įrodyti, kas iš tikrųjų skatina jų matomumą.
Išeisite su bandymo planu, kurį galite vykdyti.
