Công cụ theo dõi khả năng hiển thị trên AI: quy trình đánh giá từ prompt đầu tiên đến bản ghi cuối cùng

Điều gì nên có trong một đánh giá khả năng hiển thị trên AI hữu ích?

Một đánh giá khả năng hiển thị trên AI hữu ích ghi lại những gì một nền tảng hiển thị cho một câu hỏi xác định, thay vì gán một vị trí chung duy nhất. Hãy lưu giữ prompt, nền tảng, ngày đánh giá và bằng chứng câu trả lời cùng nhau để người khác có thể hiểu được quan sát.

Ghi lại các yếu tố này riêng biệt:

• Mention: tổ chức hoặc sản phẩm có được nhắc tên không, và được mô tả như thế nào.
• Citation: liên kết nguồn có xuất hiện không, và nó dẫn đến trang nào.
• Accuracy: câu trả lời có phản ánh đúng sản phẩm, đối tượng và lời đề nghị không.
• Alternatives: các nhà cung cấp khác nào xuất hiện trong cùng một phản hồi.
• Intent: prompt liên quan đến khám phá, đánh giá, tin cậy hay một quyết định khác.

Sự tách biệt này giúp kết quả dễ diễn giải hơn. Một cái tên không có liên kết đặt ra một câu hỏi khác với một citation dẫn đến trang cũ. Một câu trả lời chính xác cho một prompt thông tin rộng cũng nói lên ít về cách thương hiệu xuất hiện khi người mua so sánh các nhà cung cấp.

Đối với mỗi quan sát, hãy lưu giữ đủ ngữ cảnh để có thể lặp lại việc kiểm tra. Một đoạn trích ngắn có thể thực tế hơn một bản ghi đầy đủ, miễn là nó nắm bắt rõ ràng mention và nguồn. Bản ghi này là điểm khởi đầu cho một quy trình theo dõi khả năng hiển thị trên AI có đo lường, chứ không phải là tuyên bố về trải nghiệm của mọi người dùng.

Xây dựng bộ prompt xoay quanh quyết định của người mua

Một bộ prompt là một tập hợp nhỏ, được duy trì các câu hỏi phản ánh cách khán giả khám phá và đánh giá một lời đề nghị. Nó nên kiểm tra các quyết định có ý nghĩa, chứ không chỉ đơn giản lặp lại tên công ty dưới nhiều hình thức.

Nhóm prompt theo ý định: khám phá danh mục, so sánh nhà cung cấp, hiểu một sản phẩm cụ thể và các câu hỏi về bằng chứng hoặc độ tin cậy. Đối với mỗi prompt, hãy ghi chú khán giả, quyết định mà nó đại diện và trang hoặc tài liệu nên hỗ trợ một câu trả lời rõ ràng. Bao gồm cả cách diễn đạt có thương hiệu và không có thương hiệu, để đánh giá có thể phân biệt nhận thức hiện tại với sự hiện diện rộng hơn trong danh mục.

Giữ nguyên cách diễn đạt giữa các lần đánh giá. Khi một prompt trở nên không rõ ràng hoặc không còn phản ánh ngôn ngữ của người mua, hãy giữ lại phiên bản trước đó và ghi chú lý do thay đổi. Hành động ghi chép nhỏ đó bảo vệ sự so sánh mà không ngăn cản việc tinh chỉnh bộ prompt.

Một đánh giá kín đáo có thể bắt đầu với một bản đăng ký prompt dự thảo được giữ trong nhóm đã thống nhất. Trước khi phổ biến rộng rãi hơn, người chịu trách nhiệm có thể xác nhận cách diễn đạt và ký duyệt những câu hỏi nào thuộc về đánh giá. Trung tâm AI search khả năng hiển thị cung cấp bối cảnh rộng hơn để quyết định những câu hỏi khám phá nào đáng được chú ý.

Đọc share of voice như một quan sát xác định

AI share of voice mô tả tần suất một thương hiệu xuất hiện trên một bộ prompt xác định, so với các lựa chọn thay thế được nêu tên. Ý nghĩa của nó phụ thuộc vào quy tắc đếm, vì vậy hãy nêu rõ bản ghi có đếm bất kỳ mention nào, một citation hay một loại câu trả lời cụ thể.

Để so sánh đơn giản, hãy đánh giá cùng một prompt cho thương hiệu của bạn và các lựa chọn thay thế đã chọn. Chỉ đếm một prompt theo quy tắc đã chọn trước, sau đó giữ phạm vi phủ sóng citation như một thước đo riêng biệt. Đừng kết hợp một mention có tên và một nguồn có liên kết thành một kết quả; chúng thể hiện các loại khả năng hiển thị khác nhau.

Chất lượng xứng đáng có ghi chú riêng bên cạnh phạm vi phủ sóng. Ghi lại liệu câu trả lời có giải thích chính xác lời đề nghị không, trang được trích dẫn có hỗ trợ tuyên bố không và liệu một lựa chọn thay thế quan trọng có rõ ràng hơn không. Những chi tiết này giúp nhóm quyết định điều gì cần điều tra mà không coi mọi lần xuất hiện đều hữu ích như nhau.

Một con số share-of-voice chỉ rõ ràng khi bộ prompt và quy tắc đếm của nó rõ ràng.

Nếu prompt được thêm hoặc bớt, hãy đánh dấu sự thay đổi trong bản ghi. Một bộ mới có thể phù hợp hơn, nhưng nó không phải là sự so sánh trực tiếp với mẫu trước đó. Giữ cả hai phiên bản để có cách diễn giải có cân nhắc.

Giữ các quan sát nền tảng riêng biệt

So sánh ChatGPT và Perplexity bằng cách hỏi cùng một câu hỏi mua hàng cơ bản và ghi lại từng phản hồi riêng biệt. Điều này cho thấy mỗi trải nghiệm đã hiển thị gì trong quá trình đánh giá, mà không gợi ý rằng kết quả này dự đoán kết quả kia.

Các công cụ AI SEO tốt nhất cho công việc này không nhất thiết là những công cụ có bản tóm tắt trau chuốt nhất. Một công cụ hữu ích cho phép nhóm kiểm tra bộ prompt của nó, xem cơ sở cho một quan sát được báo cáo và lưu giữ bằng chứng có ngày tháng. Một bảng tính có thể thiết lập baseline đầu tiên; phần mềm chuyên dụng có thể giúp duy trì các bản ghi định kỳ hoặc chia sẻ chúng với đồng nghiệp.

Khi đánh giá các công cụ theo dõi AI search khả năng hiển thị, hãy hỏi liệu bạn có thể xuất prompt và kiểm tra từng quan sát riêng lẻ không. Một điểm số duy nhất không có ngữ cảnh cấp prompt rất khó xác minh hoặc hành động. Giữ kết quả công cụ bên cạnh bằng chứng của riêng bạn và tham khảo Blog để có hướng dẫn đo lường liên quan.

Biến phát hiện thành hành động tiếp theo kín đáo

Một đánh giá khả năng hiển thị trở nên hữu ích khi mỗi quan sát quan trọng chỉ ra một hành động có thể xác minh. Bắt đầu với các prompt đại diện cho quyết định mua hàng có ý nghĩa, sau đó xác định vấn đề liên quan đến thiếu bằng chứng, ngôn ngữ sản phẩm không rõ ràng, trang lỗi thời hay một câu trả lời cần kiểm tra kỹ hơn.

Định dạng kỹ thuật và nội dung phục vụ các mục đích khác nhau. Schema.org cung cấp một từ vựng để mô tả thực thể và nội dung trang một cách có cấu trúc. LLMs.txt là một đề xuất riêng để trình bày hướng dẫn cho các hệ thống mô hình ngôn ngữ; nó không giống với structured data. Cả hai đều không nên thay thế các trang rõ ràng, dễ truy cập hoặc được coi là bằng chứng rằng câu trả lời AI sẽ trích dẫn một trang web.

Một quy trình đánh giá bình tĩnh giữ bằng chứng và quyết định cùng nhau. Ghi chú trang hoặc tài sản chính xác cần kiểm tra, chỉ định chủ sở hữu và ghi lại thay đổi trước khi kiểm tra lại prompt ban đầu. Đối với một cuộc thảo luận bảo mật, một đầu mối liên hệ được chỉ định có thể giữ bản đăng ký prompt và các quan sát ở một nơi duy nhất; các tuyên bố nhạy cảm cần có sự ký duyệt bằng văn bản trước khi được chia sẻ rộng rãi hơn.

Mục đích không phải là theo đuổi mọi câu trả lời. Đó là để tìm hiểu xem bằng chứng hỗ trợ một câu hỏi quan trọng có rõ ràng, chính xác và dễ dàng để người đọc đánh giá hay không. Giữ tổng quan về khả năng hiển thị trên AI bên cạnh bản ghi công việc.

Kết thúc với một bản ghi mà nhóm có thể sử dụng

Một bản ghi cuối cùng hữu ích phân biệt những gì đã được quan sát với những gì nhóm tin rằng có thể giải thích nó. Giữ prompt, nền tảng, ngày tháng, đoạn trích câu trả lời, citation và ghi chú của người đánh giá cùng nhau, sau đó gắn nhãn kết luận là quan sát hoặc giả thuyết.

Câu trả lời AI và các citation hiển thị có thể thay đổi tùy theo prompt, ngữ cảnh, nguồn có sẵn và thay đổi sản phẩm. Không có đánh giá nào có thể xác định những gì mọi người dùng sẽ thấy hoặc đảm bảo rằng ChatGPT, Perplexity hay một nền tảng khác sẽ đề cập đến một thương hiệu, trích dẫn một trang cụ thể hoặc giữ nguyên các nguồn. Những lựa chọn đó vẫn thuộc về nền tảng.

Ghi chú kết thúc nên nêu tên một hành động tiếp theo, chủ sở hữu của nó và bằng chứng cần xem xét lại. Một chuỗi ngắn gọn, không vội vàng giúp đánh giá thực tế:

1. Xác nhận prompt và quy tắc quan sát trước lần kiểm tra tiếp theo.
2. Chỉ định chủ sở hữu cho trang hoặc bằng chứng cần được chú ý.
3. Xem lại prompt ban đầu và lưu câu trả lời mới bên cạnh bản ghi trước đó.

Đối với cuộc trò chuyện đầu tiên riêng tư, một đầu mối liên hệ được chỉ định có thể chuẩn bị một bản đăng ký prompt nhỏ gọn từ khán giả, các câu hỏi chính và các trang bạn xác định. Một ghi chú ngắn tới Liên hệ là đủ để bắt đầu; đầu mối liên hệ được chỉ định sau đó có thể chuẩn bị bản đăng ký đó để bạn ký duyệt.

Cách hoạt động

1. Xác định khán giảGhi chú các nhóm người mua và quyết định quan trọng. Bỏ qua các câu hỏi không phản ánh nhu cầu thông tin thực tế.
2. Lưu một bộ prompt ổn địnhNhóm prompt theo ý định và giữ nguyên cách diễn đạt. Ghi chú trang hoặc bằng chứng nên hỗ trợ mỗi câu trả lời.
3. Ghi lại baselineKiểm tra từng prompt trong các trải nghiệm AI search đã chọn. Lưu bằng chứng câu trả lời, citations và điều kiện đánh giá.
4. Đánh giá và xem xét lạiTách mentions khỏi citations, chỉ định các hành động tập trung, sau đó xem lại các prompt ban đầu và lưu giữ các quan sát mới.