Kas ir zīmola redzamība AI vidē?

Zīmols var labi ierindoties Google meklēšanas rezultātos, publicēt autoritatīvu saturu un tomēr būt neredzams, ja kāds jautā AI sistēmai, kurus pakalpojumu sniedzējus, produktus vai organizācijas viņam vajadzētu apsvērt.

Tas var arī bieži parādīties jautājumos, kas to nosauc vārdā, vienlaikus paliekot neredzams ne-zīmola atklāšanas un ieteikumu scenārijos. Abas situācijas ietver AI redzamību, taču tās apraksta ļoti atšķirīgas tās formas.

Tāpēc zīmola redzamība AI vidē nav universāls rādītājs, kas piešķirts zīmolam. Tas ir novērojums, kas veikts noteiktā jautājumu, sistēmu un apstākļu kopumā.

Zīmola redzamības AI vidē definīcija

Zīmola redzamība AI vidē ir zīmola, produkta, domēna vai saistītas vienības novērojamā klātbūtne noteiktā AI ģenerētu atbilžu, scenāriju un sistēmu kopumā.

Vienkāršāk sakot, tas atbild uz jautājumu: vai zīmols parādījās? Noderīgam mērījumam ir jānorāda arī, kur, kāpēc un kādos apstākļos novērojums tika veikts.

Tas padara AI redzamību šaurāku nekā zīmola attēlojums lielo valodu modeļos. Attēlojums aptver arī zīmolam piešķirto lomu, ieteikumus, atribūtus, noskaņojumu, konkurentus, avotus un faktu precizitāti. Redzamība ir sākumpunkts šai plašākai analīzei.

Kas var tikt uzskatīts par zīmola redzamību?

Uzņēmuma nosaukuma skaitīšana ir noderīga, taču tā neaptver visus veidus, kā vienība var parādīties. Pētījumā jāatšķir vismaz četras redzamības formas.

Mērķtiecīga zīmola klātbūtne

Zīmols parādās, jo jautājumā tas ir skaidri nosaukts: “Kādus pakalpojumus sniedz uzņēmums X?” vai “Vai uzņēmums X ir piemērots šim projektam?”

Tas var pārbaudīt atpazīstamību, vienību identifikāciju un faktu aprakstu. Tas ir vājš atklāšanas rādītājs, jo sistēma zīmolu nav izvēlējusies neatkarīgi.

Spontāna zīmola klātbūtne

Zīmols parādās kategorijas, problēmas vai ieteikumu scenārijā, lai gan jautājumā tas nav nosaukts. Piemēram: “Kuras platformas var uzraudzīt, kā AI sistēmas apraksta zīmolu?”

Šī forma ir svarīgāka atklājamībai, jo sistēma ievieš zīmolu atbildē. Tas tomēr automātiski nenozīmē, ka zīmols tiek ieteikts.

Tikai produkta klātbūtne

Produkts var parādīties bez skaidras saiknes ar tā mātes zīmolu. Var notikt arī pretējais: uzņēmums ir nosaukts, bet attiecīgais produkts nav klāt.

Šī atšķirība ir svarīga organizācijām ar vairākām produktu līnijām, vietējām filiālēm, iegādātiem zīmoliem vai produktiem, kuru nosaukumi ir labāk zināmi nekā to īpašnieki.

Tikai avota klātbūtne

Zīmola domēns var tikt citēts kā avots, lai gan uzņēmums nav minēts ģenerētajā atbildē. Tā ir redzama avota klātbūtne, nevis zīmola ieteikums.

Kā tiek mērīta zīmola redzamība AI vidē?

Redzamības procentuālais rādītājs ir jēgpilns tikai tad, ja tā skaitītājs un saucējs ir skaidri definēti.

Sāciet ar novērojuma vienību

Praktiska vienība ir viena atbilde, kas ģenerēta vienam definētam scenārijam vienā noteiktā sistēmā reģistrētos apstākļos. Ja tiek analizētas 100 atbilstošas atbildes un zīmols ir pareizi identificēts 28 no tām, tā novērotais pieminēšanas biežums šajā pētījumā ir 28%.

Pieminēšanas biežums = atbildes, kas satur derīgu zīmola pieminēšanu ÷ visas atbilstošās atbildes × 100%

Tā nav varbūtība, ka jebkurš lietotājs redzēs zīmolu. Tā ir proporcija, kas novērota definētajā pētījuma paraugā.

Frāze “derīga zīmola pieminēšana” arī prasa noteikumu. Garām ejoša atsauce uz citu uzņēmumu ar līdzīgu nosaukumu nedrīkst tikt skaitīta. Tāpat produkts nedrīkst tikt automātiski attiecināts uz tā mātes zīmolu, ja šī saistība atbildē trūkst vai ir nepareiza.

Definējiet, kuras atbildes ir atbilstošas

Pirms procentuālā rādītāja aprēķināšanas izlemiet, kā rīkoties ar:

• neesošām sistēmām vai neveiksmīgiem pieprasījumiem;

• atbildēm, kas atsakās veikt uzdevumu;

• scenārijiem, kuros zīmols nav patiesi aktuāls;

• dublētiem scenārijiem;

• atbildēm dažādās valodās vai tirgos;

• mērķtiecīgām un spontānām pieminēšanām.

Šo noteikumu maiņa maina saucēju un var būtiski mainīt rezultātu. Divi redzamības procentuālie rādītāji nav salīdzināmi tikai tāpēc, ka abi ir izteikti procentos.

Izmēriet scenāriju pārklājumu

Viens vidējais rādītājs var slēpt, kur redzamība pastāv. Tas pats zīmols var būt pamanāms informatīvos jautājumos, bet nebūt klāt salīdzinājumos un uz pirkumu orientētos scenārijos.

Noderīgas scenāriju grupas var aptvert:

• kategorijas atklāšana;

• problēmas atpazīšana;

• produktu vai pakalpojumu sniedzēju salīdzināšana;

• ieteikumi noteiktai auditorijai;

• apgalvojumu, reputācijas vai piemērotības pārbaude;

• dažādi lēmumu pieņemšanas procesa posmi.

Scenāriju pārklājums parāda, kur zīmols iekļūst atbildē, ne tikai to, cik bieži tas parādās visā pētījumā.

Izmēriet sistēmas pārklājumu

Nav viena universāla AI rezultāta. Tērzēšanas saskarnes, AI meklēšanas funkcijas un API galapunkti var izmantot dažādus modeļus, instrukcijas, izguves mehānismus un avotu vides.

Google norāda, ka AI pārskati un AI režīms var izmantot dažādus modeļus un metodes un var attēlot dažādas atbildes un saites. Tāpēc viena sistēmas rezultāti nedrīkst tikt uzskatīti par visu AI platformu aizstājēju.

Starpsistēmu salīdzinājumā jāsaglabā tas pats pētījuma jautājums, vienlaikus dokumentējot atšķirības saskarnēs un pieejamajās iespējās.

Uzmanīgi pievienojiet konkurences kontekstu

Redzamību var salīdzināt ar noteiktu konkurentu kopumu, taču metrikai ir jānorāda, kas tiek skaitīts. “AI balss daļa” var attiekties uz:

• atbilžu proporciju, kurās parādās katrs zīmols;

• visu zīmolu pieminēšanas daļu konkurentu kopumā;

• ieteikumu notikumu daļu;

• pārklājumu dažādos scenārijos vai platformās.

Tie ir dažādi mērījumi. Neviens no tiem nav automātiski līdzvērtīgs tirgus daļai, klientu preferencēm vai pārdošanas potenciālam.

AI redzamība nav tas pats, kas ieteikums

Zīmols var tikt pieminēts kā:

• pakalpojumu sniedzējs;

• informācijas avots;

• fona piemērs;

• konkurents;

• nepiemērota iespēja;

• uzņēmums, kas iesaistīts strīdā;

• vienība, kas sajaukta ar citu organizāciju.

Tikai dažas no šīm lomām veido ieteikumu. Tāpēc augsts pieminēšanas biežums var pastāvēt līdzās zemam ieteikumu biežumam vai nelabvēlīgam attēlojumam.

Tāpēc pieminēšana, iekļaušana īsajā sarakstā, ieteikums un primārais ieteikums jāuzskata par atsevišķiem novērojumiem. Visu to saukšana par redzamību var būt ērti kopsavilkumā, taču tas novērš atšķirību, kas nepieciešama rezultāta diagnosticēšanai.

AI redzamība nav meklēšanas ranžēšana

Tradicionālā meklēšanas redzamība bieži tiek veidota ap ranžētām lapām, seansiem, klikšķiem un aptuveno pieprasījumu pieprasījumu. Ģeneratīvās atbildes ne vienmēr nodrošina stabilu sakārtotu sarakstu. Tās var pieminēt zīmolu prozā, ievietot to tabulā, izmantot to kā avotu vai ieteikt to nosacīti pēc brīdinājuma.

Oriģinālais recenzētais pētījums par ģeneratīvo dzinēju optimizāciju formalizēja redzamību ģenerētajās atbildēs un iekļāva ar pozīciju pielāgotus mērījumus. Tekstuālā pamanāmība var būt svarīga, taču tā nav identiska parastai organiskai ranžēšanai.

SEO joprojām ir daļa no atbalsta infrastruktūras. Google norādījumi norāda, ka esošie SEO pamati joprojām attiecas uz tās AI funkcijām un ka nav nepieciešama īpaša AI shēma. Tomēr spēcīga organiskā redzamība negarantē, ka zīmols tiks pieminēts katrā ģeneratīvajā sistēmā vai scenārijā.

Kāpēc zīmola redzamība AI vidē atšķiras?

Formulējums un nolūks mainās

“Kuras platformas uzrauga zīmola redzamību AI vidē?” un “Kā PR komanda var atklāt neprecīzus AI apgalvojumus par uzņēmumu?” attiecas uz saistītām problēmām, taču var radīt atšķirīgus zīmolu kopumus.

Liels TACL pētījums atklāja, ka dažādas instrukciju parafrāzes var radīt būtiski atšķirīgus modeļa rezultātus. Pētījums neaprobežojās tikai ar zīmolu vaicājumiem, taču tas parāda, kāpēc redzamību nevajadzētu secināt no viena ērti izvēlēta formulējuma.

Sistēma un avota vide mainās

Dažas sistēmas izmanto pašreizējo tīmekļa izguvi; citas paļaujas uz dažādām modeļa zināšanu, meklēšanas un produktu instrukciju kombinācijām. Dažas parāda citātus, citas ne. Tāpēc patērētāju saskarne un API galapunkts ar vienu un to pašu pakalpojumu sniedzēja nosaukumu var atgriezt atšķirīgas atbildes.

Valoda, tirgus un laiks mainās

Zīmols var būt redzams angļu valodā, bet nebūt klāt poļu valodā, atpazīstams globāli, bet nav saistīts ar vietējo filiāli, vai aprakstīts, izmantojot informāciju, kas kopš tā laika ir mainījusies. Katram rezultātam jābūt ar datumu, valodu un tirgus kontekstu.

Pati ģenerēšana var atšķirties

Viena un tā paša scenārija atkārtošana līdzīgos apstākļos var radīt atšķirīgu atbildi. Tas atšķiras no uzvednes maiņas un atkal atšķiras no pētījuma atkārtošanas mēnesi vēlāk.

Viens rezultāts ir novērojums. Tas nav pierādījums stabilai redzamībai. Uzraudzība salīdzina mērījumus laika gaitā, savukārt stabilitātei nepieciešama mērķtiecīga atkārtošana kontrolētos apstākļos.

Kā veikt aizstājamu AI redzamības pētījumu

1. Definējiet vienību

Reģistrējiet oficiālo nosaukumu, variantus, produktus, filiāles, tirgus un attiecības, kas ļauj atšķirt derīgu pieminēšanu no vienību sajaukšanas.

2. Definējiet pētījuma mērķi

Izlemiet, vai pētījums attiecas uz atklāšanu, ieteikumiem, produktu redzamību, avota klātbūtni, konkurences salīdzinājumu vai faktu atpazīstamību. No viena parauga nevajadzētu sagaidīt atbildes uz visiem jautājumiem.

3. Veidojiet scenārijus ap reālām vajadzībām

Izmantojiet auditorijas, problēmas, produktus, lēmumu pieņemšanas posmus un atlases kritērijus. Nesāciet ar nejaušu uzvedņu sarakstu, kas izvēlētas tikai tāpēc, ka tās ir viegli pārbaudāmas.

4. Izvēlieties sistēmas un reģistrējiet apstākļus

Dokumentējiet platformu, modeli vai galapunktu, ja pieejams, valodu, datumu, piekļuvi meklēšanai, atrašanās vietas pieņēmumus un to, vai scenārijs nosauc zīmolu.

5. Saglabājiet pilnus pierādījumus

Saglabājiet atbildi, attiecīgo izvilkumu, redzamos avotus, citātus un klasifikāciju. Procentuālo rādītāju bez piekļuves tā pamatā esošajiem novērojumiem ir grūti auditēt.

6. Ziņojiet par saucējiem un ierobežojumiem

Norādiet scenāriju, sistēmu un atbilžu skaitu, atbilstības noteikumus un to, kas netika pārbaudīts. Izvairieties no vienreizēja parauga prezentēšanas kā modeļa stabilu īpašību.

Plašākam operatīvajam procesam Brand Semantics skaidro, kā veikt AI redzamības auditu AI meklēšanas platformās.

Kā interpretēt rezultātu?

Augsta redzamība nav automātiski pozitīva

Bieži pieminēts zīmols var tikt piešķirts nepareizai kategorijai, saistīts ar novecojušu produktu, izmantots tikai kā avots vai atkārtoti kritizēts. Redzamība nosaka klātbūtni; tā nenosaka precizitāti vai vērtību.

Zema redzamība ne vienmēr ir problēma

Trūkums ir svarīgs tikai scenārijos, kuros zīmols ir patiesi aktuāls. Plašu, bet neatbilstošu jautājumu pievienošana var samazināt redzamības procentuālo rādītāju, neatklājot nozīmīgu biznesa plaisu.

Salīdzinājumiem nepieciešams kopīgs tvērums

Zīmoli jāsalīdzina, izmantojot tos pašus scenārijus, sistēmas, valodas, datumus un skaitīšanas noteikumus. Pat tad rezultāts apraksta pētījuma paraugu, nevis visu tirgu.

Viens rādītājs nav diagnoze

Kopējais rādītājs var būt noderīgs ziņošanai, taču darbībai nepieciešami pamatā esošie aspekti. Brand Semantics 5P AI attēlojuma audita modelis atdala klātbūtni (Presence), pozīciju (Position), izcelsmi (Provenance), precizitāti (Precision) un noturību (Persistence), lai pieminēšana netiktu sajaukta ar pilnīgu novērtējumu.

Ko zīmols var darīt ar redzamības datiem?

Pirmais uzdevums nav “optimizēt rādītāju”. Tas ir identificēt plaisas veidu:

• vienība netiek atpazīta;

• trūkst attiecīgā produkta;

• konkurenti parādās scenārijos, kur zīmols neparādās;

• zīmols ir redzams, bet nav ieteikts;

• tā vietne tiek citēta, uzņēmumam neparādoties atbildē;

• redzamība ir atkarīga no šaura uzvedņu vai sistēmu kopuma;

• zīmols parādās ar neprecīzu vai novecojušu informāciju.

Iespējamās atbildes ietver vienību attiecību precizēšanu, pašu informācijas atjaunināšanu, patiesu auditorijas jautājumu pārklājuma uzlabošanu, produktu aprakstu saskaņošanu dažādos avotos un autoritatīvu ārēju atsauču iegūšanu. Neviens izdevējs nevar tieši kontrolēt katru ārējā modeļa ģenerēto atbildi, tāpēc izmaiņām jāseko jaunam mērījumam, nevis pieņemtam uzlabojumam.

Kā Semantio mēra vairāk nekā tikai klātbūtni

Semantio ir pētījumu platforma, kas paredzēta, lai analizētu un uzraudzītu, kā lieli valodu modeļi apraksta, salīdzina un iesaka zīmolus. Tā ļauj komandām pārbaudīt zīmolu pieminēšanas kopā ar ieteikumiem, noskaņojumu, piešķirtajām īpašībām, produktiem, auditorijām, konkurentiem, redzamajiem avotiem un attēlojuma problēmām.

Lietotāji var pārbaudīt individuālas atbildes un to atbalsta pierādījumus, nevis paļauties tikai uz apkopotu rādītāju. Tas ļauj atšķirt trūkstošu pieminēšanu no nepareizas kategorijas, nelabvēlīga salīdzinājuma vai nepamatota apgalvojuma.

Izveidojiet kontu un izmēriet sava zīmola AI redzamību Semantio.

Bieži uzdotie jautājumi

Kāda ir vienkāršākā AI zīmola redzamības definīcija?

Tā ir zīmola vai saistītas vienības novērojamā klātbūtne noteiktā AI ģenerētu atbilžu kopumā.

Vai AI redzamība ir tas pats, kas citēšana?

Nē. Domēns var tikt parādīts kā avots, zīmolam neparādoties atbildē. Zīmols var tikt pieminēts arī bez redzama citāta.

Vai pieminēšana ir tas pats, kas ieteikums?

Nē. Zīmols var parādīties kā avots, piemērs, konkurents, brīdinājums vai nejauša atsauce. Ieteikums jāklasificē atsevišķi.

Vai AI redzamību var izteikt procentos?

Jā, ar nosacījumu, ka ir norādīts skaitītājs, saucējs, derīgas pieminēšanas noteikumi un pētījuma tvērums. Procentuālais rādītājs apraksta paraugu, nevis universālu varbūtību.

Vai uzraudzība pierāda, ka redzamība ir stabila?

Nē. Uzraudzība salīdzina mērījumus laika gaitā. Stabilitātei nepieciešami atkārtoti novērojumi pietiekami kontrolētos apstākļos.