Model Bahasa Besar (LLM) mengubah cara konsumen menemukan merek dan menemukan jawaban untuk pertanyaan sederhana dan kompleks.
Bagi pemasar, pergeseran ini menuntut cara -cara baru untuk mengukur visibilitas dan dampak.
Namun tidak seperti pencarian Google, mesin generatif mengungkapkan data yang jauh lebih sedikit untuk memandu strategi.
Artikel ini menguraikan metrik geo yang dapat Anda lacak sekarang dan bintik -bintik buta yang masih menjadikan optimasi sebagai tantangan.
Metrik geo yang dapat Anda ukur sekarang
Meskipun lanskap GEO masih berkembang, beberapa metrik inti sudah membantu melacak kinerja dan optimasi panduan.
AI menyebutkan dan tingkat kutipan
Ini adalah metrik geo paling mendasar.
Tidak seperti SEO tradisional, yang bertujuan untuk peringkat tinggi, tujuan GEO harus dikutip sebagai sumber dalam respons generatif.
Platform Alat dan Analisis dengan cepat muncul untuk melacak ketika mesin generatif, seperti gambaran google AI, menyebutkan merek atau tautan Anda ke konten Anda.
Metrik ini menunjukkan apakah upaya geo Anda berfungsi dan apakah mesin mengenali konten Anda sebagai kredibel.
Tingkat kutipan yang tinggi adalah setara baru dari peringkat posisi 1.
Berikut adalah contoh dari menyebutkan vs total “skor kehadiran.”
Intinya adalah yang disebutkan hanyalah satu faktor.
Anda juga memerlukan akurasi, sentimen positif, dan metrik kunci lainnya (diuraikan di bawah) untuk tampilan yang lengkap tentang kehadiran GEO Anda.
Berikut adalah contoh dari pelaporan kami di berbagai tautan.
Berfokus pada di mana LLMS langsung lalu lintas membantu mengungkapkan di mana untuk mulai membangun strategi konten di luar lokasi.
Lalu lintas rujukan dari mesin generatif
Sementara mesin generatif bertujuan untuk memberikan jawaban “nol-klik”, mereka sering terhubung ke sumber mereka.
Melacak lalu lintas rujukan ini adalah metrik penting. Ini menunjukkan nilai langsung – dalam hal kunjungan situs web – strategi GEO Anda menghasilkan.
Dengan menyegmentasi lalu lintas di platform analitik Anda, Anda dapat melihat mesin mana yang mendorong pengguna terbanyak dan menggandakan konten yang memberikan pengembalian.
Kami telah membangun dasbor untuk membantu pelanggan membandingkan metrik ini dengan sumber masuk lainnya – terutama berguna untuk merek yang masih memahami dampak LLM pada bisnis mereka.
Berbagi suara dalam tanggapan AI
Metrik ini melampaui jumlah kutipan, mengukur frekuensi dan keunggulan merek Anda dalam respons yang dihasilkan AI untuk kueri target.
Misalnya, merek hotel ingin tahu seberapa sering muncul ketika pengguna bertanya, “Apa hotel terbaik di Chicago?”
Sejumlah suara yang tinggi menunjukkan bahwa konten Anda secara konsisten dipilih sebagai sumber utama.
Ini adalah tanda keberhasilan yang jelas di dunia di mana merek harus menjadi bagian dari jawabannya, bukan hanya tautan dalam daftar.
Konten menonjol dan lokasi sebagai tanggapan
Mesin generatif sering menyusun jawaban dengan poin -poin utama, ringkasan, atau daftar.
Di mana konten Anda muncul di dalam hal ini penting. Apakah Anda sumber pertama yang dikutip, atau dimakamkan di bagian bawah?
Posisi pelacakan dan keunggulan menawarkan pandangan yang lebih bernuansa tentang keberhasilan, menandakan persepsi mesin tentang otoritas dan relevansi Anda.
Anda lebih dalam: Apa selanjutnya untuk SEO di era AI generatif
Dapatkan penganil pencari buletin.
MktoForms2.loadForm(“https://app-sj02.marketo.com”, “727-ZQE-044”, 16298, function(form) { // form.onSubmit(function(){ // }); // form.onSuccess(function (values, followUpUrl) { // }); });
Lihat istilah.
Metrik yang paling sulit dipahami: Cari atau volume cepat
Dalam SEO tradisional, volume pencarian adalah metrik landasan.
Alat seperti Google Keyword Planner, SEMRUSH, dan AHREFS menggambar pada database kueri yang luas untuk memperkirakan berapa banyak orang mencari kata kunci spesifik setiap bulan.
Data ini mendukung penelitian kata kunci dan strategi konten, memungkinkan Anda memprioritaskan topik dengan permintaan.
Model itu tidak diterjemahkan ke mesin generatif karena beberapa alasan:
Ekosistem tertutup
Mesin generatif seperti chatgpt, Gemini, dan kebingungan beroperasi sebagai “kotak hitam.”
Google masih menyediakan data kata kunci untuk pencarian, tetapi platform ini tidak menawarkan API publik yang berbagi volume kueri.
Apa yang diminta pengguna tetap menjadi milik dan internal.
Kueri percakapan
Prompt bukanlah kata kunci sederhana.
Alih -alih “Pizza New York terbaik,” pengguna mungkin bertanya, “Apa tempat pizza terbaik di New York yang buka terlambat dan memiliki tempat duduk di luar ruangan di dekat Times Square?”
Variasi dan panjang permintaan membuatnya tidak mungkin untuk dikategorikan atau dihitung seperti kata kunci tradisional.
Metrik ‘hilang’ lainnya untuk membantu memahami hasil geo
Di luar pencarian/volume cepat, beberapa wawasan paling berharga tetap di luar jangkauan.
Dua menonjol sangat penting untuk membentuk strategi geo:
‘Mengapa’ di balik kutipan
Kita dapat melihat kapan mesin generatif mengutip konten, tetapi tidak mengapa.
Apakah itu frasa spesifik, titik data yang unik, atau kombinasi data terstruktur dan otoritas keseluruhan?
Karena LLMS adalah jaringan saraf yang buram, pengambilan keputusan mereka sulit untuk dibalikkan.
Tanpa visibilitas itu, sulit untuk meniru kesuksesan.
Membuka kunci “mengapa” akan memungkinkan optimasi yang jauh lebih tepat.
Atribusi dalam sintesis multi-sumber
Mesin generatif sering memadukan informasi dari berbagai sumber menjadi satu jawaban.
Hampir tidak mungkin untuk mengukur berat atau kontribusi masing -masing sumber.
Jika statistik Anda digunakan bersama narasi pesaing, siapa yang mendapat pujian?
Kurangnya atribusi granular membuatnya sulit untuk menetapkan nilai dan membenarkan investasi geo, membatasi pengembangan model atribusi yang lebih maju.
Anda lebih dalam: 12 KPI baru untuk era pencarian AI generatif
Perbatasan optimasi pencarian berikutnya
Keadaan metrik geo saat ini adalah kisah dua realitas.
Kami memiliki fondasi yang kuat dari sinyal yang dapat diukur – kutipan, lalu lintas rujukan, bagian suara, dan keunggulan konten – yang mengkonfirmasi visibilitas dan pengaruh konten kami dalam pencarian generatif.
Ini memberikan wawasan berharga tentang kinerja saat ini dan membantu menginformasikan strategi.
Pada saat yang sama, lapisan wawasan yang lebih dalam tetap sulit dipahami.
Kami tidak dapat melihat ke dalam mesin generatif untuk memahami mengapa konten dikutip, kami juga tidak dapat secara akurat mengaitkan kontribusi kami ketika banyak sumber disintesis.
Bintik -bintik buta ini membuat sulit untuk meniru kesuksesan dan membenarkan investasi.
Bab geo berikutnya akan menjadi milik ahli strategi yang menguasai metrik yang tersedia saat ini sambil mengakui bahwa nilai sebenarnya terletak pada membuka kunci yang sulit dipahami yang akan menentukan masa depan optimasi.
