AI loodud otsingu ja avastamise teke sunnib poekauplejaid hindama oma toodete nähtavust nende platvormide peal. Paljud otsinguoptimeerijad püüavad rakendada tavapäraseid mõõdikuid nagu liiklus generatiivse AI-lt ja järjestused AI-vastustes, kuid mõlemad lähenemised jäävad nagu poolikud. Liiklus: Keskendumine liiklusele jätab kahe silma vahele AI-vastuste põhifunktsiooni, milleks on rahuldada saidi sisest vajadust, mitte klikikoguse suurendamine. AI-generated vastused sisaldavad tavaliselt linke brändisaitidele. Näiteks Google’i AI ülevaated lingivad mõnikord tootenimesid orgaaniliste otsingutulemuste loenditega. Seega ei tähenda nähtavus tingimata liiklust. Poekaupleja tooted võivad ilmuda AI-vastuses, kuid saada klikke olles nähtavad. Järjestused: AI-vastustes on sageli loendid, mistõttu mitmed müüjad üritavad jälgida järjestusi, et saavutada või jääda top-ile või selle lähedale. Kuid selliste järjestuste jälgimine on võimatu. AI-vastused on loomult ebatäpsed. Sparktoro uuringu kohaselt soovitavad AI platvormid iga kord eri brände ja erinevas järjekorras, kui samalt isikult küsitakse sama küsimust. Parema AI-mõõdiku leidmine Allpool on parendatud mõõdikud AI nähtavuse hindamiseks. Toote või brändi positsioon LLM-i treeningandmetes Treeningandmed on AI nähtavuse jaoks kriitilised, kuna suured keelemudelid sõltuvad peamiselt õpitud teadmistest. Isegi Google’it või muid allikaid otsides kasutavad LLM-id sageli oma treeningandmeid otsinguterminite kujundamiseks. Seetõttu on oluline jälgida, mida LLM-id teie brändi ja konkurentide kohta säilitavad, eriti valeandmeid või vananenud info osas. Seejärel keskenduge vajalike andmete lisamisele või parandamisele oma veebisaidil ning kõigis omanduses olevates kanalites. Manuaalne sisend ChatGPT, Claude, Gemini ja sarnaste platvormide kaudu aitab neid lünki tuvastada. Kasulikud promptid hõlmavad näiteks: - “Mida tead [MINU TOOTE] kohta?” - “Võrrelge [MINU TOODE] ja [MINU KONKURENDI TOODE]. ” AI nähtavuse jälgijad nagu Profound ja Peec AI võivad automatiseerida neid promptte, et jälgida toote positsiooni aja jooksul. Pea meeles, et: AI jälgimisseadmed saadavad promptte läbi LLM-ide API-de.

Kuid inimesed saavad sageli erinevaid tulemusi, kuna kohandused ja AI mudelite erinevused mõjutavad tulemusi. API-põhised tulemused on parem viis treeningandmete hindamiseks, kuna LLM-id tagastavad tavaliselt teavet just oma treeningandmetest (mitte reaalajas otsingutest), et ressursse kokku hoida. Nähtavuse skoorid nende tööriistade puhul sõltuvad täielikult kasutatud promptidest. Jaga bränditud promptid eraldi kaustadesse, kuna need saavad enamasti 100% skoori. Samuti keskendu mitte-bränditud promptidele, mis kajastavad sinu toote väärtuspakkumist; need saavad tavaliselt nullpunkti. Kõige enam viidatud allikad LLM platvormid teostavad üha rohkem reaalajas otsinguid, küsides allikaid nagu Google, Bing või isegi kogukondi nagu Reddit. Tõepoolest, orgaaniline otsing mõjutab AI nähtavust. Nende otsingute kaudu viidatud artiklid ja videod mõjutavad AI-vastuseid. Kuid viidatud allikad varieeruvad laialdaselt, kuna LLM-i mudelid uurivad palju erinevaid ja sageli omavahel mittekalduvaid päringuid. Seega on realistlik mitte keskenduda kõigi viidatud allikate hõlmamisele. Siiski tekitavad teatud promptid korduvad sama mõjuvõimsa allika, mis tasub kaaluda, et see sisaldaks sinu brändi või toodet. AI nähtavust jälgivad tööriistad saavad koostada kõige rohkem viidatud URL-e, mis on seotud sinu brändi, toote või tööstusega. Brändi mainimised ja brändi otsingumaht Kasutades Search Console’i või sarnaseid traditsioonilisi analüütikatööriistu, jälgi: - päringuid, mis sisaldavad sinu brändi nime või selle variante - klikke, mis tulenevad nende päringute kaudu - muljeid, mis on seotud nende päringutega Mida rohkem AI-vastused sisaldavad brändi nime, seda suurem on tõenäosus, et kasutajad otsivad seda. Search Consoles saad filterdada andmeid brändipäringute alusel ja analüüsida.