Yapay zeka motoru boru hattının içeriğiniz ile bir öneri arasında 10 kapı vardır:
- Keşfeden
- Seçildi
- Ürperme.
- İşlendi.
- Dizinlenmiş
- Ek Açıklama
- Çalıştırılan
- dayanmak
- Gösterge
- Galibiyet
Her kapıya olan güven artar, bu da en kötü kapınızın tavanınızı belirlediği anlamına gelir ve zincirin herhangi bir yerinde sıfıra yakın tek bir kapı tüm sonucu da beraberinde getirir.
Bu dinamik basit bir kurala yol açar. "Düz C" ilkesi: Herhangi bir çarpım sisteminde, en zayıf aşama tüm sistem için tavanı belirler ve en yüksek kaldıraç sabiti her zaman mükemmele yakın değil, sıfıra yakındır.
Brent D. Payne2019 'da Sidney'de çivilenmişti: Gary Illyes, Google'ın çarpımsal sıralama modelini çiziyordu ve herkes başka bir tur için bara giderken ben de partiyi parçalı bira paspaslarına ezberden karaladım. İlke, bira paspasları olmasa da aklımda kaldı.
10 kapılı boru hattına uygulanan ilke, iş sırasını belirgin hale getirir: F notlarınızı bulun, önce düzeltin, sonra D notlarınızı bulun ve ancak o zaman diğer kapılarınızı C'den B'ye A'ya itme konusunda endişelenin. Aşağıda, zayıf kapıları nasıl tanımlayacağınız ve kapsamlarına göre önceliklendireceğiniz konusunda size yol göstereceğim.
Boru hattı farklı mantıkla iki aşamada çalışır
1. Aşama (endeksli olarak keşfedilmiştir) altyapı ve bot merkezlidir. Çoğunlukla başarılı ya da başarısızdır: sistem içeriğinize sahiptir ya da sahip değildir. Düzeltmeler tekniktir ve iyi belgelenmiştir: site haritaları, yapılandırılmış veriler, oluşturma ve kalite sinyalleri.
Faz 2 (WIN aracılığıyla açıklanmıştır) rekabetçi ve algoritma merkezlidir. İçeriğiniz, sistemin kullanıcının ihtiyaçları için sahip olduğu her alternatife göre ölçülür.
Aşama 1 'deki beş kapının tümünü geçmek, sisteminizin içeriğinizin stokta olduğu anlamına gelir. 2. Aşamayı uçtan uca kazanmak, sistemin sizi rakiplerinize göre seçtiği anlamına gelir.
Her duraklama deseni kendi sabitliğini gösterir
Zayıf olanı düzelt. DSCRI'da düzeltmeler mekaniktir ve başarının ölçülmesi nispeten kolaydır.
ARGDW'de düzeltmeler daha az belirgin, daha dolaylı ve neden - sonuç ilişkisinin gösterilmesi daha zordur. Bu yüzden pek çok marka ve uygulayıcı mekanik düzeltmelere çok fazla odaklanıyor ve rekabetçi olanlara yeterince odaklanmıyor.
10 kapının her biri boru hattının durabileceği bir yerdir. Bunlar kesinlikle ayrıntılı olmayan bazı önerilerdir: zaten bildiğiniz stratejileri de kullanın.
| Olmaz. | Kapı Adı | Oyalamak | Birinci taraf (Varlık Ana Sayfası Web Sitesi) | İkinci taraf (yarı kontrollü) | Üçüncü taraf (bağımsız) |
| 1 | Keşfedildi | Botlar asla içeriği bulamaz | Site Haritaları, IndexNow, dahili bağlantılar ve gelen bağlantılar | Varlık Ana Sayfa Web Sitenizden net bağlantı metni içeren bağlantı | Sahip olunan mülklerden ve ikinci taraf içeriğinden giden bağlantılar |
| 2 | Seçildi | Bulundu ancak göz ardı edildi | Dahili bağlantılar, gelen bağlantılar, bağlantı metni, bağlantıların etrafındaki içerik ve Yayıncı ve Yazar N-E-E-A-T-T | Bağlantı metnini, içeriği bağlantının etrafına sabitleyin ve bağlam için Varlık Ana Sayfanıza geri bağlantı verin | Sahip olunan mülklerden ve ikinci taraf içeriğinden, bağlantı metninden ve bağlantının etrafındaki içerikten giden bağlantılar |
| 3 | Tarandı | Alma başarısız oldu | Sunucu performansı, yeniden yönlendirme zincirleri, budama ve kanonikler | Güvenilir platformları seçin; URL'leri temiz ve istikrarlı tutun | Güçlü tarama itibarına sahip sitelerde kapsama öncelik verin |
| 4 | İşlendi | Alındı ancak sistem bunu işleyemiyor | Server-side rendering, reduce external resources, and JavaScript discipline | Platforma özgü biçimlendirmeyi kullanın; oluşturmayı engelleyen yerleştirmelerden kaçının | Düzgün şekilde oluşturulmuş sitelerdeki kapsama öncelik verin |
| 5 | Dizine eklendi | İşlendi ancak saklanmadı | Site yapısı, içerik kalitesi, budama ve kanonikleştirme | İçerik kalitesi ve özgün bakış açıları | Tamamen dizine eklenen sitelerde kapsama öncelik verin |
| 6 | Açıklamalı | Yanlış, güvenilirliği düşük ek açıklamalar | HTML5, yapılandırılmış veriler, şema işaretlemesi, site yapısı, içerik kalitesi ve net varlık sinyalleri | Belirsiz varlık sinyalleri ve belirsizliği ortadan kaldırmak için Varlık Ana Sayfanıza bağlantı | Varlık referanslarını açıklığa kavuşturmak, sahip olduğunuz mülklerinizden ve ikinci taraf içeriğinden bağlantı metnini temizlemek için destek |
| 7 | işe alındı | Algoritmik Üçlü'nün bir veya daha fazla katmanında eksik | Her katmanın istediğini sağlayın: güncellik, özgünlük, netlik, bilgi boşlukları, yararlı çerçeveleme vb. | Yeni bakış açıları, orijinal içerik ve düzenli güncellemeler | Haber, ticaret ve endüstri sitelerinden haber ve güncellemeler için sosyal yardım |
| 8 | Topraklanmış | Konu için referans olarak seçilmedi (Algoritmik Zihin Zirvesi değil) | Varlık kimliği optimizasyonu, Yayıncı ve Yazar N-E-E-A-T-T ve iddiaları açıkça kanıta bağlama | Kimliğin tutarlılığı, güvenilirlik sinyalleri ve iddiaların kanıtla bağlantısı | Yetkili kaynaklardan yapılan alıntılara erişim sağlayın ve kapsam aracılığıyla N-E-E-A-T-T'yi oluşturun |
| 9 | Görüntülendi | Dönüşüm hunisindeki ilgili yanıtların parçası olarak seçilmedi | Her UCD katmanındaki Çerçeveleme Boşluğunu kapatın, N-E-E-A-T-T markasını iyileştirin | İçeriği her UCD katmanıyla eşleşecek şekilde çerçeveleyin | Çerçeveleme Boşluğunu kapatan kapsama erişimi, dış destek yoluyla N-E-E-A-T-T'yi iyileştirme |
| 10 | Kazanmak | Sayfa öneriydi ancak tıklamayı, alıntıyı veya işlemi alamadı | Algoritmanın bozulmadan çıkarması kolay metinler, başlıklar ve açıklamalar yazın; algoritmanın marka anlatısını yeniden yazmadan saygı gösterebilmesini sağlayan çerçeve iddiaları; Algoritmayı marka anlatımı konusunda eğitin ki onu çarpıtmasın | Algoritmanın kelimesi kelimesine kaldıracağı platform alanlarını kullanın (başlıklar, özetler, girişler) ve marka anlatımının her mülkte tutarlı olmasını sağlayın | Yayıncıları ve iş ortaklarını marka anlatımınız hakkında kısaca bilgilendirin, böylece kapsam çerçeveleri sizin onları nasıl çerçeveleyeceğinizi iddia etsin ve çarpık kapsamı kaynağında düzeltin |
Tabloyu okumak: Sıralar arasında, altyapı düzeltmeleri (1'den 5'e kadar olan kapılar) spesifik, teknik ve genellikle ikiliyken, rekabetçi düzeltmeler (6'dan 9'a kadar olan kapılar) teknikten çok stratejik olan daha büyük iş gruplarına (grafik varlığı, kanıt bağlantısı ve çerçeveleme boşluğunun kapatılması) işaret etmektedir.
Sütunların aşağısında, sahiplik düştükçe doğrudan avantajınız da düşer:
- Birinci partide her şeyi düzeltebilirsiniz.
- İkinci tarafta içeriği kontrol edersiniz ancak altyapıyı kontrol edemezsiniz.
- Üçüncü tarafta, tek gerçek hareketiniz sosyal yardım ve mülke yönlendirdiğiniz bağlantılardır.
Durak boru hattının ne kadar içinde yer alırsa ve kuruluşun ana web sitesinden ne kadar uzakta olursa, çözüm mühendislikten ziyade konumlandırmayla ilgili hale gelir.
DSCRI aracılığıyla yolunuzu satın alabilirsiniz. ARGD yoluyla yolunuzu kazanmalısınız. Kazanmak başlı başına bir durumdur. Algoritma kazanma noktasına ulaştığında marka hikayenizi ya anlamıştır ya da anlamamıştır.
Eğer öyleyse, başlıklarınıza, açıklamalarınıza ve çerçevelemenize saygı duyar ve tıklama veya alıntı istediğiniz şekilde gerçekleşir. Eğer sizi tam olarak anlamadıysa, sizi yeniden yazar ve yeniden yazma sizin çerçeveniz olmayacaktır. Metin yazarlığınızın birinci sınıf olduğunu varsayarsak, bu, kazanmanız gereken müşterileri kaybedecektir.
Algoritmayı marka anlatısı konusunda eğitmek, bu iki sonuçtan hangisini alacağınıza karar veren iştir ve bu çalışma, dijital ayak izinizde, zaman içinde (devam eden) ve her kapıda gerçekleşir.
Dışarıdan içeriye çalışın çünkü ihtiyacınız olan şeylerin çoğu zaten mevcut
İşlem hattı aynı anda üç kapsamda (öğe başına, site genelinde ve web genelinde) çalışır. Her kapı üçünde de çalışır. Bunlar üzerinde aynı anda çalışamazsınız, bu da seçtiğiniz siparişin projedeki en büyük karar olduğu anlamına gelir ve çoğu marka yanlış olanı seçer çünkü yapıyı değil rakiplerini izlerler.
İşte çoğu markanın gözden kaçırdığı basit bir gerçek: İhtiyacınız olan şeylerin çoğu zaten mevcut.
- Zaten iddialarınız var (bir web siteniz var, konumunuzu yayınladınız, kim olduğunuzu ve ne yaptığınızı açıkladınız).
- Zaten kanıtınız var (müşterilerin yazılı referansları var, gazeteciler sizi haber yapıyor, ortaklar size referans veriyor, konferanslar sizi programlıyor).
İki katman mevcut, sadece bağlantılı değiller. Mevcut iddialar ile mevcut kanıtlar arasındaki noktaları birleştirmek neredeyse her markanın kullanabileceği en büyük avantajdır.
Neredeyse hiç kimse bunu sistematik olarak yapmıyor çünkü sıfırdan yeni içerik oluşturmakla çok meşguller. "Noktaları birleştirin" dediğimde bu şu anlama gelir:ikisi birdençift yönlü bağlama ve çerçeveleme (bu konuyu “Çerçeveleme boşluğu: Yapay zeka neden markanızı konumlandıramıyor?”).
Bu içgörü işi yeniden düzenler. Doğru sıralama dışarıdan içeriye doğrudur ve kapsam düzeyinde iddia, kanıt ve çerçeveyle aynı hizadadır.
Site genelinde ilk
Taleplerinizi geniş ölçekte yapısal olarak tutarlı hale getirin. Şablonlar, yalnızca tutarlı olmaları durumunda botların sitenizi sindirmesini kolaylaştırır. Şablonları doğru alın ve bir bütün olarak alınan içerik net bir şekilde okunsun.
Kategorizasyonun mantıksal olduğundan, şemanın tek biçimli olduğundan, dahili bağlantı modelinin tahmin edilebilir olduğundan ve HTML5'in, her sayfanın her bölümünün yüksek güvenilirliğe sahip, iyi sınırlanmış temsillerini üreten parçalama işlemini botların gerçekleştirmesine yardımcı olmak için oluşturulduğundan emin olun.
Şablonları yanlış anladığınızda, algoritmalar her şeye düşük güvenle açıklama ekler çünkü parçalama kötüydü, sınıflandırma mantıksızdı ve yapısal sinyaller birbiriyle çelişiyordu. Bu, içeriğin taşıdığı site genelindeki bir zayıflıktır. Bu, kapsam düzeyinde artan bir güvendir.
İçerik girdidir, bağlam şablonların sağladığı şeydir ve güven, bağlam içeriği anlamlandıracak kadar tutarlı olduğunda sistemin ürettiği şeydir. Saha düzeyinde başlayın çünkü burası, kademenin ya temiz bir şekilde başladığı ya da başlamadan çöktüğü yerdir.
Daha derine inin:Dönüşüm hunisi: Yapay zeka neden aşağıdan yukarıya bir satın alma stratejisini zorluyor?
Web çapında ikinci
Noktaları mevcut kanıta bağlayın. Sahip olduğunuz mülkünüz tutarlı, makine tarafından okunabilir iddialarda bulunduğunda, ikinci ve üçüncü taraf ayak izi bu iddiaların doğrulandığı yerdir.
Buradaki iş çoğunlukla sizi haber yapan bağımsız gazeteciler, müşteri alanlarındaki müşteri referansları, adınızı veren konferans programları, iş ortaklarından bahsedilenler ve zaten mevcut olan üçüncü taraf incelemeleri yaratmak değil, denetlemektir.
Bu kanıt katmanıdır ve rakipleriniz çoğunlukla bunu yapmadığı için kaldıraç çok büyüktür. Yapay zekanın kimi tavsiye edeceğine karar veren bağımsız katman açık web üzerinde gözetimsiz dururken onlar birbirlerinin web sitelerini izliyorlar. Bu nedenle, yapabildiklerinizi güncelleyin ve "noktaları fiziksel olarak birleştirmek" için iki yönlü bağlantıları stratejik olarak ekleyin.
Öğe başına son
İddia ve kanıt arasındaki bağlantıyı çerçeveleyin. Site genelindeki iddialar netleştiğinde ve web genelinde kanıtlar ortaya çıktığında, hepsini ayrı ayrı öğeler halinde bir araya getirmenin zamanı geldi.
Madde başına çalışma, belirli iddialar ve kanıtlar arasında ilişkisel köprü kurar. Algoritmalara bağlantıyı nasıl okuyacağını söyleyen ve çerçeveleme boşluğunu her seferinde bir sayfa kapatan yorumlayıcı çerçeveyi sağlamak size kalmıştır.
Çerçeveleme ancak altındaki iki katman sağlam olduğunda tam karşılığını alır, çünkü çerçeve zaten var olan şeyler arasındaki bağlantıdır ve iddia tutarsızsa veya kanıt ortaya çıkmamışsa bağlantı kuracak hiçbir şey yoktur.
Önce en erken kırılan kapıyı onarın, aksi takdirde alt yöndeki düzeltme hiçbir şey yapmaz
Boru hattı sıralıdır. Her kapının çıkışı bir sonraki kapının girişidir.
İlk iş: içeriğin hiçbir noktada mutlak bir başarısızlık olmadan her kapıdan akmasını sağlamak. Keşif bozulursa ek açıklamanızı iyileştirmek hiçbir şey yapmaz çünkü içeriğiniz hiçbir zaman ek açıklamaya ulaşmaz.
Kural basit: En erken arızalanan kapıyı bulun, düzeltin ve ardından iyileştirilmiş sinyale göre aşağı yöndeki her şeyi yeniden ölçün. Kapıları arızalı bir şekilde onarmak bütçeyi boşa harcar çünkü darboğaz ilerlememiştir. Bu prensibin teknik uygulaması için bir patent başvurusunda bulundum, ancak prensibin kendisinin patente ihtiyacı yok; herhangi bir sıralı sistem bu şekilde çalışır.
Hiçbir şey kesinlikle başarısız olmadığında, her düzeltmenin aşağı yöndeki her şeyden akan sinyal üzerindeki etkisini en üst düzeye çıkarmak için en zayıf kapıları en zayıftan en güçlüye doğru tek tek düzeltmeye başlayın.
Oluşturma, faydalı içeriğinizin %50'sini düşürürse, rekabetçi konumunuz ne kadar güçlü olursa olsun, her alt kapı hasarı devralır. Bunu %100'e kadar ittiğinizde, takip eden her şey için sinyali ikiye katlamış olursunuz.
Aşağıda, düzeltme örnekleriyle birlikte her kapıdaki olası duraklamalar (tek sayfa) bulunmaktadır.
| Olmaz. | Oyalamak | Sorun | Olası düzeltme |
| 1 | Keşfedilmedi | Aylık Paris'teki Kaniş Salonları hakkında markanız hakkında yetim makale | Poodleparlour.paris'te makalenin TL;DR'sini içeren özel bir sayfa oluşturun (Çerçeve Boşluğunu kapatma fırsatını kullanın), yayın adını, yazarını, tarihini ve makaleye giden bağlantıyı ekleyin |
| 2 | Seçilmedi | Web sitenizdeki podcast'inizin 600. bölümü, sayfa numaralandırmadan gelen bir bağlantıya rağmen botlar tarafından yok sayılıyor | Ana sayfadan bağlantı verin, bağlantı metnini açık bir şekilde belirtin ("burada dinleyin" değil) ve bağlantıyı YouTube sürüm açıklamasına ekleyin |
| 3 | Taranmadı | Yoğun zamanlarda sayfa yükleme süresi yavaştır | Barındırmayı yükseltin ve CDN kullanın |
| 4 | Oluşturulmadı | Şema LLM botları tarafından alınmıyor | Şemayı satır içi taşıyın veya bu mümkün değilse aynı verileri sayfadaki bir HTML tablosuna ekleyin |
| 5 | Dizine Eklenmedi | İşlendi ancak saklanmadı | Site yapısı, içerik kalitesi, HTML5 ve şema işaretlemesi |
| 6 | Kötü Açıklamalı | Yanlış, güvenilirliği düşük ek açıklamalar | HTML5, yapılandırılmış veriler, şema işaretlemesi, site yapısı, içerik kalitesi ve net varlık sinyalleri |
| 7 | İşe Alınmadı | Algoritmik Üçlü'nün bir veya daha fazla katmanında eksik | Her katmanın istediğini sağlayın: güncellik, özgünlük, netlik, bilgi boşlukları, yararlı çerçeveleme vb. |
| 8 | Topraklanmamış | Konular için referans olarak seçilmedi (Algoritmik Aklın En İyisi değil) | Varlık kimliği optimizasyonu, Yayıncı ve Yazar N-E-E-A-T-T ve iddiaları açıkça kanıta bağlama |
| 9 | Görüntülenmiyor | Dönüşüm hunisindeki ilgili yanıtların parçası olarak seçilmedi | Her huni katmanındaki Çerçeveleme Boşluğunu kapatın (Anlaşılabilirlik, Güvenilirlik, Teslim Edilebilirlik) ve marka N-E-E-A-T-T'yi iyileştirin |
| 10 | Kazanılmadı | Sayfa öneriydi ancak algoritma başlığınızı ve açıklamanızı yeniden yazdı | Marka anlatımının ve çerçevesinin marka anlaşılırlığını artırın, başlığı, açıklamayı ve girişi sıkılaştırın, böylece algoritma sürümünüzü yeniden yazmak yerine olduğu gibi çıkarsın; bunlar yapay zekanın sıfır toplamlı anında en görünür unsurlar olmaya devam ediyor |
Tabloyu okumak: madde düzeyinde kapı bazında örnek sorunlar. Her biri için bazı önerilen çözümler sunuyorum. Düzeltmelerin çoğunun site genelinde veya web genelinde gerçekleştireceğiniz eylemler olduğunu göreceksiniz, asıl mesele de bu.
Kapsam, düzeltmenin bir URL'ye mi yoksa binlerce URL'ye mi dokunacağını belirler ancak her kapıdaki temel mekanizma aynıdır. Öğe başına çalışma, düzeltmelerin spesifik olduğu ancak kalıpların tekrarlandığı yerdir.
Yetkili kuruluşun rekabet kapılarında avantajı birleşiyor
Bir strateji, yapay zeka motoru hattındaki hemen hemen her kapıdaki notunuzu artıracaktır: varlık optimizasyonu.
Marka varlığınız üç grafikte (belge, konsept ve varlık) bulanık olduğunda, varlık kimliğini aktif olarak optimize etmek neredeyse her kapıda netliği, odaklanmayı ve güveni artırır.
Ancak kazanacağınız avantaj tek tip değildir: altyapı kapılarında çok az işe yarar, ancak açıklamalardan itibaren büyük bir rekabet farkı yaratacaktır.
İşte her boru hattı kapısındaki yetkili varlık avantajı.
| Olmaz. | Oyalamak | Yetkili varlık avantajı |
| 1 | Keşfedilmedi | Marjinal. Üçüncü bir tarafın giden bağlantısındaki tanınmış bir varlığın tanımlanması ve izlenmesi biraz daha kolaydır, ancak keşfin kendisi altyapıya dayalıdır. |
| 2 | Seçilmedi | Önemli. Bağlantı metninde (veya bağlantının yakınında) tanınan, güvenilen bir varlık, seçim olasılığını artırır. |
| 3 | Taranmadı | Hiçbiri. Tarama tamamen sunucu, yönlendirme ve hız sınırı mekaniğidir. |
| 4 | Oluşturulmadı | Hiçbiri. Rendering tamamen teknik bir işlemdir. |
| 5 | Dizine eklenmedi | Ilıman. Varlık netliği, sistemin kanonikleştirme ve veri tekilleştirme çağrılarını güvenle yapmasına yardımcı olur; Bulanık varlıklar bulanık depolama kararları üretir. |
| 6 | Kötü açıklamalı | Ana. Varlık güveni, doğru açıklamanın temelidir. Bulanık bir varlık, her boyutta güveni düşük, genellikle hatalı açıklamalar üretir. Net bir varlık, temiz ve güvenilirliği yüksek ek açıklamalar üretir. |
| 7 | İşe alınmadı | Ana. Varlık grafiğine, belge grafiğine ve kavram grafiğine işe alım varlık odaklıdır. Açık varlıklar işe alınır, bulanık olanlar ise daha net alternatifler için göz ardı edilir. |
| 8 | Topraklanmamış | Ana. Algoritmik aklın zirvesi varlık odaklıdır: konu sahipliği, N-E-E-A-T-T, bilgi grafiği varlığı ve daha fazlası. Sistem güvendiği referansları temel alır. |
| 9 | Görüntülenmiyor | Önemli. Varlık tanıma, gösterim sırasında riskten korunmayı azaltır. Sistem, iyi anladığı varlıklar hakkında kendinden emin bir şekilde konuşuyor ve anlamadıklarına karşı önlem alıyor. |
| 10 | Kazanılmadı | Ana. Varlık güveni, algoritmanın marka anlatınıza saygı duyup duymayacağını veya onu yeniden yazıp yazmayacağına karar verir. Yüksek güven, başlıkların, açıklamaların ve çerçevelerin bozulmadan çıkarılması anlamına gelir. Düşük güven, algoritmanın eğitim verilerindeki boşlukları doldurduğu anlamına gelir ve bu, dikkatle oluşturduğunuz anlatı olmayacaktır. |
Tabloyu okuyunca: 1'den 5'e kadar olan Kapılarda (altyapı) varlık avantajı sıfır veya marjinaldir, daha sonra 6'dan 9'a kadar Kapılar boyunca (rekabet aşaması) en ağır yükü taşır. Kazanıldığında, algoritmanın marka anlatınıza saygı duyup duymayacağını veya onu yeniden yazıp yazmayacağına karar veren mekanizmadır.
Bu, tüm teşhiste en az önemsenen içgörüdür. Herhangi bir kapıyı optimize etmek size bir kapının değerinde iyileştirme sağlar. Varlığı optimize etmek size açıklamalıdan kazanılana kadar beş kapının tamamında bileşik iyileştirme sağlar; bu nedenle varlık odaklı optimizasyon, AI aramada sayfa odaklı veya anahtar kelime odaklı optimizasyondan daha iyi performans gösterir.
Yetkili varlık avantajı bu bileşik etkiyi adlandırır ve varlıkları bulanık kalan markaların her rekabet kapısında güven vergisi ödemesinin yapısal nedeni de budur.
Yeni bir şey yaratmadan önce, halihazırda sahip olduklarınızı denetleyin
Hangi kapının arızalandığını öğrendikten sonra kendinize sormanız gereken ilk soru "Ne yaratmam gerekiyor?" "Bunu düzeltecek neyim var?"
Web sitenizdeki içerik zaten ihtiyacınız olan iddiaların çoğunu içeriyor ancak bunlar net ve tutarlı bir şekilde sunulmuyor. Daha sonra,tümümarkaların tam olarak faydalandıklarından daha fazla mevcut kanıtı var.
Konferans programları, müşteri örnek olay çalışmaları, ticari yayınlar, podcast'ler, sosyal medya, incelemeler ve üçüncü tarafların sözleri gibi şeylere bakın. Markanızla hiçbir zaman açıkça bağlantı kurmadığınız pek çok şey olabilir.
Önemli olan her ölçümde önce denetim, önce yaratmayı geride bırakır. Önce denetim ucuz ve hızlıdır. Önce oluştur pahalı ve yavaştır.
Teşhis size hangi kapının çalışmaya ihtiyacı olduğunu söyler, denetim size halihazırda sahip olduğunuz ve işi yapabilecek olanın ne olduğunu söyler ve denetim aynı zamanda gerçek boşlukların nerede olduğunu da söyler; böylece yeni bir şey yarattığınızda, tahmin etmek yerine teşhisin belirlediği bir boşluğu doldurursunuz.
Bu prensip zamansal üçlüyü yönlendirir: ROPI, ROI, ROFI.
Zamansal üçlü, tanılamayı bir çalışma planına dönüştürür: ROPI, ROI ve ROFI
- Geçmiş yatırımın getirisi (ROPI)denetim öncelikli işin kendisidir: web sitenizdeki mevcut iddiaları dijital ayak izinize dağılmış mevcut kanıtlarla ilişkilendirmek, böylece zaten ödediğiniz varlıkların size geri ödeme yapmaya başlaması. Varlık zaten oluşturulmuş olduğundan ve yalnızca bağlantı için ödeme yaptığınızdan, bu en ucuz, en hızlı ve neredeyse her zaman en yüksek kaldıraç oranına sahip hamledir.
- Yatırım getirisi (ROI)şimdiki zamanın işidir: Halihazırda yayında olan içeriği genişletmek, denetimin ortaya çıkardığı boşlukları doldurmak ve kısa vadede bugün yaptığınız işi destekleyecek yeni parçalar yaratmak. Bu, çoğu markanın ilk atladığı katmandır ve tek başına çalıştırıldığında üçü arasında en pahalı olanıdır, çünkü altında ROPI olmayan yeni yaratım, halihazırda kısmen yerinde olan varlıkları oluşturmak için tam bedeli ödeyeceğiniz anlamına gelir.
- Gelecekteki yatırımın getirisi (ROFI)planlama katmanıdır ve marka stratejisi ile üretim hattı stratejisinin birleştiği yerdir. İşin nereye gittiğine dair net bir fikriniz varsa (üç yıl içinde hangi kategorilere sahip olacaksınız, hangi konumlandırmayı talep edeceksiniz, hangi çerçeveler için destekleyici kanıtlara ihtiyacınız olacak), bu çeyrekte işinize yaramayacak ancak 12 veya 24 ay sonra yük taşıyacak tohumları bugün ekebilirsiniz.
Şirketimde sürekli olarak tohum ekiyoruz: şu anda yayınlanan ve bugün görünür bir işe yaramayan iddialar ve çerçeveler, uzun vadeli stratejimizin bir sonraki aşaması başladığında ihtiyaç duyacağımız onaylanmış kanıtlar olacak. ROFI'yi tutarlı bir şekilde yürüten marka, gelecekte rakiplerin ölçüleceği çerçeveyi şekillendiriyor.
Algoritmaları eğittiğiniz ve eğittiğiniz için ROFI aslında piyasanın sizi sizin lehinize değerlendireceği kriterleri etkiler.
İçeriğiniz için üç zaman ufku (çevrimiçi olarak nerede yaşıyor olursa olsun): ROPI halihazırda oluşturduğunuz şeyden değer çıkarır, ROI bugünü iyileştirir ve ROFI geleceği tasarlar.
Aynı tanılama her yapay zeka motorunda çalışır
10 kapı, arama motorlarının, yardımcı motorların ve yardımcı temsilcilerin sizi tavsiye edip etmemeye karar verdiklerinde gerçekte ne yaptıklarını açıklar.
Tarama, dizin oluşturma, sıralama 1998'deki bir arama motoru için doğru modeldi. Uzun zamandır doğru model değildi. Sistemler 10'da çalışırken hala üç adım için optimizasyon yapan markalar, motorların kullanmadığı bir model için optimizasyon yapıyor.
Bu benim çerçevem değil. Bu, motorların çerçevesidir.
Motorlar, bir sonraki konferansta neyi ölçmeyi kolay, yapmayı eğlenceli veya etkileyici bulduğunuzla ilgilenmiyor. İçeriğinizin 10 kapının her birinde yüksek güvenle hayatta kalıp kalmayacağını önemsiyorlar ve kapıları oluşturan markaları alıntılar, öneriler ve takip eden eylemlerle ödüllendiriyorlar.
Bu yüzden ona bir sistem gibi davranın ve çalıştırın. Önce F notlarınızı, sonra D notlarınızı düzeltin. Dışarıdan içeriye doğru çalışın, çünkü kaldıraç zaten burada mevcut ve zar zor ödemek zorunda kaldığınız işin üstüne geri kalan kısmı izleyin.
Sistemi takip ettiğinizde yapay zeka araması, herhangi bir kısaltma modasının ömrünün çok ötesinde, her yıl, her motorda size karşılığını verir.
