Artık Yüksek Lisans'ların olasılıksal sistemler olduğunu ve yapay zeka yanıtlarının oldukça değişken olduğunu anlamışsınızdır. Bu gerçek, birçok insanı hızlı izlemenin fazladan gürültü olduğuna ikna etti. Ancak anlık izlemeyi saçmalık olarak görmek yanlış bir sonuçtur.
Anında izleme, anahtar kelime izlemeden çok daha az belirleyici olsa da, yapay zekadan bahsedilenleri ve alıntıları izlemenin doğruluğunu önemli ölçüde artırabiliriz. Tekrarlanan çalışmalar, sabit örnekleme kuralları ve güven aralıkları, sapmayı vazgeçme nedeninden savunabileceğiniz bir sayıya dönüştürür.
Bu Notun sonunda bu sistemi nasıl kuracağınızı öğreneceksiniz.
Bu not sizin halihazırda:
- Kişiye dayalı bilgi istemi tasarımı felsefesi altında çalışmak,Daha İyi Anında Takip için Sentetik Kişiler.
- AI SEO / AEO yapmaya karar verdiniz ve ilerlemenizi ve gürültüyü gerçekten izleyen bir ölçüm sistemine ihtiyacınız var. Çıkış yapmakYapay Zeka Yanıtlarını Ne Kadar Etkileyebiliriz?daha fazlasını öğrenmek için.
İstemi takip eden tepki yalnızca yarı sağda
İstemi takip eleştirmenleri yanlış değil. Aynı istemi çalıştıran beş kişi beş farklı yanıt alıyor. Yalnızca örnekleme isabetlerinden LLM içi sapmaAynı istemlerde %10-34.
Tek bir çalışmadan nokta tahminini raporlamak astrolojidir. AirOps ile birlikte şunlara baktım:815.000 bilgi istemi sayfası çiftive ChatGPT'de aynı istemi 3 kez çalıştırdıktan sonra alıntıların yalnızca %2,2'sinin kaldığını buldu.
Her istem n = 1'dir. Ortalama istemin, klasik arama anahtar kelimelerinden 5 kat daha uzun olduğu göz önüne alındığında, dünya genelinde 2 kişinin aynı istemi kullanma şansı 0'a yakındır. Kullanıcıların ne istemde bulunduğuna dair şu anda herhangi bir bilgimiz yok ve bu veriyi hiçbir zaman alamayabiliriz (her ikisi deBingVeGoogleşimdilik bazı yapay zeka görünürlük verileri sunarak bizi doyuruyorlar).
Ancak “olasılık = ölçülemez” tembel bir düşüncedir. Hava olasılıksaldır. Kredi puanları olasılıksaldır. Hala bunları tahmin ediyor ve takip ediyoruz.
Anahtar kelime izleme hiçbir zaman hatırlamak istediğimiz kadar temiz olmadı
Klasik anahtar kelime izleme daha belirleyiciydi ancak düşündüğünüz kadar değil:
- Yerel aramalarda sonuçlar konuma ve cihaza göre kişiselleştirildi.
- Google, sonuçları günlük olarak yeniden puanlar; böylece her sıralama izleyicisi sabit bir sayı değil, bir konum aralığı bildirir.
Endüstri, gürültü ortadan kalkana kadar örneklemeyi, sabit konumu, temiz profili, günlük taramayı vb. standartlaştırdı. Hızlı izleme, daha zor bir soruna uygulanan aynı hamleyi gerektirir. Ek bir zorluk: Anahtar kelime izleme Google'a odaklanmıştı, ancak artık tonlarca motorumuz var. Pazar konsolidasyona uğradıkça takip basitleşiyor.
Google klasik aramadan yapay zeka aramaya geçerken de bundan kaçışın olmadığını düşünüyorum. Her zamankinden daha fazla arama, Yapay Zeka Genel Bakışlarını gösterirken, Yapay Zeka Genel Bakışları ve Yapay Zeka Modu giderek daha fazla birleşiyor.
I/O 2026'da Arama başkanı Liz Reid, kullanıcıların giderek daha fazla "daha uzun, daha doğal dil soruları" sorduğunu söyledi ve Sundar Pichai, Arama'yı "bireysel sorgulardan daha az" ve "daha çok devam eden bir sohbete benziyor" olarak tanımladı.
Yaygın bilgi istemi izlemenin kesintiye uğradığı yerler
Son 2 yılda, anlık izleme araçları çoğalırken bunların arkasındaki metodoloji durakladı. Yenilik nerede?
Yaygın bilgi istemi izleme yaklaşımı şuna benzer:
- 25-50 istem tanımlayın (marka/kategori/sorun ayrımı).
- Her istemi platform başına bir kez çalıştırın.
- Günlük takip edin.
- Alıntı, bahsetme, görüş ve konum için puan.
Bu yaklaşımla ilgili gördüğüm sorunlar şunlardır:
- Varyans: Üç istem çalıştırıldıktan sonra alıntıların yalnızca %2,3'ü kaldı [Konsensüs Boşluğu] Bir koşu, cevabı gizli olan yazı tura atmaktır.
- muhakeme: Yüksek ve düşük akıl yürütme, yüzde 18 puanlık alıntı oranı farkı açar ve yüksek akıl yürütmenin 4,6 kat daha fazla yayılma sorgusunu tetiklemesiyle modelin arama şeklini değiştirir [Muhakeme Artışı] Toplam puan, iki farklı motoru tek bir yanıltıcı sayıda birleştirir.
- Kişiselleştirme:İstem takibinin çoğukişiye özel, kimsenin görmediği genel yanıtları rapor eder.
- Aylık tempo: SİSTRİXpaletli82.619, 17 hafta boyunca istemde bulundu ve Google AI Modunun her hafta alıntı yapılan kaynakların %56'sının, ChatGPT'nin ise %74'ünün yerini aldığını buldu. Bu durumda aylık takip, banka hesabınızı üç ayda bir kontrol etmeye benziyor.
- Platformlar arası toplama: ChatGPT + Perplexity + Gemini görünürlüğünüzü tek bir "Yapay Zeka görünürlük puanı" içinde harmanlamak, Google sıralamanızın Bing sıralamanızla ortalamasını almaya benzer.
- Konuşmalar: Tek bir 1. Turn sorgusu sizden bahsedilip bahsedilmediğini söyler. Kullanıcı alternatifler, fiyatlandırma, entegrasyonlar veya risk hakkında sorular sorduğunda 2. Turdan sonra hayatta kalıp kalamayacağınız hakkında hiçbir şey söylemez. Yapay zeka, konuşmaya dayalı bir arayüz olduğundan, ölçüm birimi yolculuktur ve tek seferlik bir komut, bunun çoğunu kaçırır.
- Bağlam: Bağlam olmadan saf söz sayımı, her görünümü bir kazanç olarak ele alır. "kaçınılması gereken en kötü CRM'ler nelerdir?" sorusunda ilk sırada yer alın. ve bir bahis takipçisi hala bir zafer kaydediyor.
Dolayısıyla, AI yanıt farklılığını ortadan kaldıramasak da, istemleri birden çok kez çalıştırabilir ve AI yanıtında hangi parçaların, markadan bahsedilenlerin ve alıntıların kaldığını ölçebiliriz.
Takip eden istemleri yansıtmak zordur çünkü insanların tam olarak ne soracağını bilmiyoruz, ancak olası takipleri tahmin etmek, bunları gerçek konuşma transkriptleriyle zenginleştirmek ve LLM'lerin kendi cevaplarında önerdiği takipleri takip etmek için yapay zekayı kullanabiliriz. Bir markanın yalnızca ortaya çıkıp çıkmadığını değil, bahsettiği özellikleri de kaydedebiliriz.
Pratikte iyi bir anlık izleme neye benziyor?
Çözümlü örnek: B2B SaaS, CRM kategorisi.
- İstem seti:Satın alma amacının yaşandığı yerde problemli yönlendirmelere ağırlıklandırılmış 40 temel bilgi istemi (12 marka, 12 kategori, 16 sorun).
- Platformlar:ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Genel Bakış. Ayrı ayrı takip ediliyor
- Yapılandırmayı çalıştırın:Her hafta platform başına istem başına beş tekrar.
- Kişiler:28 kategori ve sorun uyarıları üç önemli kişiye (CFO, BT, pazarlama) göre özelleştirilmiştir.
- Metrikler:Mansiyon oranı (± CI), alıntı oranı (± CI), bahsedildiğinde ortalama konum (1-5), duyarlılık ve her bir söze eklenen özellikler.
Yolculuk katmanını ekleyerek seviyeyi yükseltin. 40 istemden oluşan düz bir liste yalnızca 1. Turu ölçer. Konuşmaları ölçmek için, yüksek niyetli istemleri alıcıyı beş aşama boyunca takip eden yolculuklara oluşturun.Muhakeme Artışı:Problem, Keşif, Karşılaştırma, Doğrulama, Seçim.
1. Turdaki her başlangıç istemi, "başlangıç istemi" haline gelir ve her aşama, sonraki dönüşlerde doğal bir takip istemi ekler.
CRM'leri değerlendiren bir alıcı için bir yolculuk gerçekleşir:
- Sorun: "Satış ekibimin bir CRM'ye ihtiyacı olup olmadığını nasıl anlarım?"
- Araştırma: "B2B SaaS için ne tür CRM yazılımları mevcut?"
- Karşılaştırma: “50 kişilik bir satış ekibi için HubSpot, Salesforce ve Pipedrive”
- Doğrulama: “Orta ölçekli B2B için HubSpot fiyatına değer mi?”
- Seçim: “HubSpot Satış Merkezi'ne nasıl başlarım?”
Sıranın tamamını beş ayrı komut yerine tek bir konuşma olarak çalıştırın ve her fırsatta puan verin. Bunun getirisi ise ısrardır: Problem aşamasında adı geçen bir marka olan Reasoning Lift'te, yüksek muhakeme altında dört yolculukta ve minimumda sıfırda Seçim'e kadar tüm yolu taşıdı. Kalıcılık, tek seferlik bir izleyicinin asla göremeyeceği ölçümdür.
Çalıştırma hacminin makul kalmasını sağlayacak şekilde kapsamı belirleyin. Genişlik için 1. Turdaki 40 temel ipucunun tamamını takip edin ve derinlik için 16 problem ipucunu beş aşamalı tam yolculuklara dönüştürün.
İçgörü örneği: HubSpot'tan ChatGPT'de %78 ± 6 puan, Perplexity'de ise %34 ± 9 puanda bahsediliyor. Karşılaştırma gönderilerinden (G2, Capterra) şaşkınlık; ChatGPT, HubSpot'un kendi blogunun yanı sıra entegrasyon ve uyumluluk belgelerinden yararlanır.
Eylem: ChatGPT'yi kazanmak için entegrasyon kılavuzlarına ve API belgelerine yatırım yapın. Şaşkınlığı kazanmak için G2 inceleme hızına ve karşılaştırma içeriğine yatırım yapın.
Yeni nesil izleme, oylamaya benziyor
İstemi izleme, anahtar kelime izlemeye dönüşmeyecek. Yapay zeka yanıtları çok değişken, fazla kişiselleştirilmiş ve kaynak seçimine fazlasıyla bağımlı. Ancak bu onları ölçülemez yapmaz.
Anında izlemenin bir sonraki yinelemesi, sıralama takibinden çok oylamaya benzeyecek: tekrarlanan çalışmalar, net örnekleme kuralları, güven aralıkları, bölümlere ayrılmış paneller ve ham yanıt denetimleri.
Bu yazı ilk olarak yazarın web sitesinde yayınlanmış olup izin alınarak burada yeniden yayınlanmaktadır.
