Pojava pretraživanja i otkrivanja sadržaja koje generiše veštačka inteligencija izaziva kod trgovaca procenu vidljivosti svojih proizvoda na tim platformama. Mnogi optimizatori pretraživanja pokušavaju da primene konvencionalne metrike poput saobraćaja iz generativnih veštačkih inteligencija i rangiranja unutar AI odgovora, ali obe pristupa su neadekvatne. Saobraćaj: Fokusiranje na saobraćaj zanemaruje osnovnu funkciju AI odgovora, a to je ispunjavanje potrebe na sajtu, a ne generisanje klikova. AI-generisani odgovori obično nemaju linkove ka brendiranom vebsajtu. Na primer, Google-ovi AI preglednici ponekad povezuju nazive proizvoda sa organskim rezultatima pretraživanja. Stoga, vidljivost ne znači nužno i saobraćaj. Proizvodi trgovca mogu se pojaviti u AI odgovoru, ali ne dobijaju klikove. Rangiranje: AI odgovori često uključuju liste, što navodi mnoge prodavce da pokušavaju da prate rangove i budu na vrhu ili blizu vrha. Međutim, praćenje takvih rangova je neizvodljivo. AI odgovori su inherentno nepredvidivi. Studija kompanije Sparktoro pokazala je da AI platforme svake put preporučuju druge brendove i u različitim redosledima, čak i kada ista osoba postavi isto pitanje. Bolje metrike za AI Ispod su poboljšane metrike za procenu vidljivosti na AI platformama. Pozicioniranje proizvoda ili brenda u podacima za obuku LLM-a Podaci za obuku su ključni za vidljivost na AI jer veliki jezički modeli pretežno se oslanjaju na svoje naučeno znanje. Čak i prilikom pretraživanja Google-a ili drugih izvora, LLM-ovi često koriste svoje podatke za oblikovanje pojmova pretraživanja. Zbog toga je važno pratiti šta LLM-ovi zapamte o vašem brendu i konkurentima, posebno netačne ili zastarele informacije. Potom prioritet dajte obezbeđivanju ispravnih i dopunjenih podataka na vašem sajtu i svim vlasničkim kanalima. Ručno promptovanje u ChatGPT, Claude, Gemini i sličnim platformama može pomoći u identifikaciji ovih praznina. Korisni promptovi uključuju: - “Šta znaš o [MOJ PROIZVOD]?” - “Uporedi [MOJ PROIZVOD] i [PROIZVOD KONKURENTA]. ” AI alati za praćenje vidljivosti poput Profound i Peec AI mogu automatizovati ove promptove za praćenje pozicije proizvoda tokom vremena. Zapamtite da: Alati za praćenje AI koriste promptove putem LLM API-ja.

Međutim, ljudi često dobijaju različite rezultate zbog personalizacije i razlika među AI modelima. Rezultati dobijeni putem API-ja bolji su za procenu podataka za obuku, jer LLM-ovi obično vraćaju informacije iz sopstvenih podataka za obuku (umesto iz live pretraživanja) kako bi uštedeli resurse. Ocene vidljivosti u ovim alatima zavise isključivo od korišćenih promptova. Odvojite promptove sa brendiranim terminima u posebne foldere jer oni obično dobijaju 100% skor. Takođe, prioritet dajte nebrendiranim promptovima koji odražavaju vašu vrednosnu ponudbu; irrelevantni promptovi obično ocenjaju zero. Najviše citirani izvori LLM platforme sve više koriste live pretraživanja prilikom generisanja odgovora, pretražujući izvore poput Google-a, Bing-a ili čak zajednica poput Reddita. Zaista, organsko pretraživanje utiče na vidljivost AI. Citati iz ovih live pretraživanja, poput članaka i video snimaka, utiču na AI odgovore. Međutim, citati variraju široko jer LLM-ovi istražuju mnoge različite (i često nepovezane) upite. Stoga je neizvodljivo ciljati biti u svim citiranim izvorima. Ipak, određeni promptovi često rezultiraju istim efektivnim izvorima, što vredi uzeti u obzir za uključivanje vašeg brenda ili proizvoda. Alati za praćenje vidljivosti mogu sastaviti najcitiranije URL-ove vezane za vaš brend, proizvod ili industriju. Mentionisanje brenda i volumen brendiranih pretraga Koristite alate poput Search Console ili slične tradicionalne analitičke alate za praćenje: - upita koji sadrže naziv vašeg brenda ili njegove varijante, - klikova od ovih upita, - prikaza povezanih sa tim upitima. Što više AI odgovora uključuje naziv brenda, veća je verovatnoća da će korisnici tražiti upravo taj brend. U Search Console-u primenite filter u odeljku “Performanse” za analizu podataka o brendiranim upitima.