Bölüm 1'de çok önemli konular ele alındıüçüncü taraf alıntı sinyalleriBölüm 2'de ise durum ortaya çıktıorijinal verileri yayınlama: Sayfa özgünlüğünün en güçlü tek göstergesidir ve bu oyun aracılığıyla görünürlük/otorite kazanmanın çıtası düşüktür.
Bu notta, içerik oluşturmada özel veri kullanımınızı yedeklemek için daha fazla cephane var.
Numaranın yayınlanması zorunludur. Ancak her zaman alıntılanan şey bu değildir. Konu birinci taraf verilerinin yayınlanması olduğunda yapay zekanın gerçekte neyi ödüllendirdiğini öğrenmek için Gauge'un alıntı verilerini aldık ve yanıt "orijinal veri kazanır"dan daha dar kapsamlı ve daha kullanışlıdır. (Aslında orijinal veriler kazansa da.)
Yapay zeka, neredeyse diğer her şeyi hariç tutacak şekilde bir formatı ödüllendiriyor: "Hangisi en iyisi?" sorusunu yanıtlayan kıyaslama.
Birinci taraf araştırmaları azdır ve ağırlığının üzerindedir
Gauge'un alıntılanan URL kümesinden çalıştık: AI sistemlerinin alıntı yaptığı 301 canlı sayfa (7 dikey alanda 316 benzersiz istem), aralarında 1.075 alıntı taşıyor.
Tam URL denetiminden sonra,Bu 301 sayfadan yalnızca 8'i birincil araştırma olarak nitelendirildi, yani verilerin ve metodolojinin orijinal kaynağı sayfada yer alıyor… başka birinin rakamlarının yazılması yerine.
301 sayfanın sekizi setin %2,7'sini oluşturur. Aynı 8 sayfa, 1.075 alıntıdan 90'ını, yani alıntı hacminin %8,4'ünü kazandı. Birinci taraf araştırmaları nadiren ortaya çıkıyor, göründüğünde ise alıntı payını 3 kat fazla indeksliyor.
Bunu görmenin daha temiz yolu yoğunluktur.
Birincil araştırmada sayfa başına ortalama 11,3 alıntı yapıldı. Diğer her şeyin ortalaması 3,4'tü. Bir birincil araştırma sayfası, birincil olmayan bir sayfaya göre 3,3 kat daha fazla alıntı yoğunluğuna sahipti.
Birincil araştırma alıntıları birleştirir.
Bu aynı şekilBölüm 2'de tartışılan bilgi kazanımı bulgusu, klasik 10 mavi bağlantı tarafı yerine AI tarafından görüntülendi.
Burada, orijinal veriler sayfa özgünlüğüyle diğer tüm özelliklerden daha fazla ilişkiliydi. Burada orijinal veriler alıntı yoğunluğuyla ilişkilidir. İkisi de aynı yönü gösteriyor: Yalnızca sizin üretebileceğiniz sayı kaldıraçtır.
Sorunun bir kıyaslaması olduğunda orijinal araştırma kazanır
İşte bu noktada “orijinal veri kazanır” filtresi daha da keskinleşiyor.
90 birincil araştırma alıntısı 8 sayfaya eşit şekilde yayılmamıştır ve konulara eşit şekilde dağılmamıştır.
90'ın 75'i tek bir kümeden geldi: bulut veri ambarı kıyaslamaları.Fivetran'ın depo karşılaştırmasıtek başına 44 alıntı aldı; bu, setteki tüm birincil araştırma alıntılarının yarısından biraz azı. (Aşağıda daha fazlası var.)
Gerçek: Karşılaştırma kümesini çıkarın ve birinci taraf araştırmaları alıntı kümesine zar zor kaydolur. Kazanç “orijinal verileri yayınladık” değil.
Kazanan, "satın alma karşılaştırmasına yanıt veren bir kıyaslama yayınladık" ve neredeyse hiç kimse bunu oluşturamıyor. (“Kıyaslama”, belirli bir kıstas üzerinde bir dizi adlandırılmış şeyi birbirine göre ölçtüğünüz ve sonuçları sayı olarak yayınladığınız anlamına gelir.)
Orijinal araştırma, ticari karşılaştırma sorularına doğrudan yanıt verecek şekilde paketlendiğinde en etkili sonucu verir.
Google'ın emtia dışı içerikle peşinde olduğu şey budur: elde edilmesi zor yeni ve yararlı bilgiler.
Birincil araştırma alıntıları, istemin yapay zekadan ölçülebilir özelliklerle ilgili seçenekleri karşılaştırmasını istediği yerde kümelendi: hız, maliyet, gecikme, verim veya performans.
Bu, depo kıyaslamasındaki artışı açıklıyor. "İK Teknolojisi / Tazminat" etiketi gürültülü, ancak bu paketteki alıntılar çoğunlukla bulut veri ambarı karşılaştırma istemlerinden geliyordu. Fivetran, Estuary ve ClickHouse'un yapay zekanın kullanabileceği numaraları vardı.
Crypto/Solana aynı modeli daha küçük ölçekte gösteriyor. Marinade ve Helius, staking ve MEV sorularının genel açıklayıcılara değil, ilk elden ekosistem verilerine ihtiyaç duyması nedeniyle alıntılar aldı.
Açık bir kıyaslama noktası olmayan konularda bu model ortadan kayboluyor. B2B SaaS / CRM, Eğitim / TEFL ve Ürün Analitiği listeleri, ürün sayfalarını, açıklayıcıları ve örnek olay incelemelerini döndürdü. Temizledikten sonra bu konuların hiçbiri alıntı yapılan bir birincil araştırma sayfası oluşturmadı.
Alıntılardan 44'ünün yer aldığı içeriğe daha yakından bakış
Fivetran'ın depo karşılaştırmasıbu veri setindeki alıntılardan 44'ünü tek başına aldı ve Fivetran'ın 2 kıyaslama sayfası birlikte setteki 90 birincil araştırma alıntısından 58'ini aldı. Neden?
2022 yılına ait bir içerik ama incelediğinizde LLM'lerin neden bunu tercih ettiğini anlamak çok kolay.
- Ölçülebilir bir karşılaştırmaya doğrudan yanıt verir.BigQuery, Redshift, Snowflake ve Databricks adlı depolar hız ve maliyete göre sıralanmıştır. Varlık açısından zengindir ve tüm önemli oyuncuların isimlerini vermekten korkmaz.
- Gerçek birinci taraf verileriyle çalışır.Fivetran, sentetik varsayımlar yerine gerçek müşteri kullanımına göre test yaptı ve bu seçimi doğrudan dile getirdi.
- Yöntemi adım adım gösteriyor.Güven sinyalleri. Ayrı bölümlerde hangi verileri sorguladıkları, hangi sorguları yürüttükleri ve her bir depoyu nasıl yapılandırıp ayarladıkları açıklanmaktadır. Bir okuyucu (veya bir model) sayıların tam olarak nasıl üretildiğini görebilir.
- Yapı kaldırılacak şekilde inşa edilmiştir.Açıklayıcı başlıklar ("Sonuçlar", "Performans ne kadar arttı?", "Sonuçlarımız neden önceki kıyaslamalardan farklı?"), yapay zekanın bir soruyu onu yanıtlayan tek pasajla eşleştirmesine olanak tanır.
- Ham verilerine ve kaynaklarına bağlanır.Sayfa, C-Store belgesi de dahil olmak üzere referanslarına dipnot veriyor ve temel verilere işaret ediyor, böylece her iddia doğrulanabilir. Şeffaflık için tüm veri setini sunmak şöyle dursun, veri destekli bir içerik parçasına bu kadar çok iş koyan pek fazla marka yoktur.
- Dikişlerini gösteriyor.Niteliksel sınırlar olarak adlandırılan Aralık 2022 tarihli düzeltme notları ve dürüst bir "performans tabanı" uyarısı, niceliksel iddiaları daha az değil, daha güvenilir hale getiriyor. Düzeltmeleri de not ediyorlar.
- URL hiçbir zaman taşınmadı.Bir 2022 sayfası, tek bir standart adreste kaldığı için 2026'da hâlâ alıntı topluyor.
Bunun gibi bir sayfanın arkasındaki verileri almak ve analiz etmek her zamankinden daha kolaydır. Kolay olmayan şey etrafındaki her şeydir: temiz yöntem, bağlantılı kaynaklar, düzeltmeler, yönlendirilebilir yapı, sayıların kanıtlamadığı şeyleri adlandırma isteği. Bu zanaattır ve buradaki hendek de budur.
Bu birinci taraf veri odaklı çalışma, yarım yamalak çekilmiş veriler içeren özensiz bir basın bülteni değildir. Çok fazla çalışma gerektirdi ve 4 yıldır otoriteyi elinde tutuyor. Çıkarılan sonuç: Yapay zeka, varsayılan olarak "orijinal verileri" ödüllendirmez. Sayfa, uzmanlık ve güven derinliğini işaret eden ölçülebilir bir karşılaştırmaya net bir yanıt sunduğunda birinci taraf araştırmasını ödüllendirir.
Buradaki açık fırsat, yapay zekanın şu anda temiz bir karşılaştırma kaynağına sahip olmadığı bir alıcı sorusu için alınabilir bir veri kümesi yayınlamaktır. Bu, şuraya eşlenir:cevaplanmamış sorular bulmaBölüm 2'den: açık kapı var ve bu dikeylerde hiç kimse gerçek bir veri kümesiyle bu kapıdan geçemedi.
Orijinal veriler, alıntıya hazır bir pakete ihtiyaç duyar
Orijinal veriler, bir sayfaya yapay zekanın başka bir açıklayıcıdan alamayacağı bir şey verir. Ancak yapay zekanın yine de onu alması, ayrıştırması ve soruyla eşleştirmesi gerekiyor.
Pek çok markanın alıntıyı kaybettiği nokta burasıdır. Tescilli numaralar yayınlıyorlar, ancak bunları anlatıya gömüyorlar, formların arkasına kapatıyorlar, URL'yi taşıyorlar veya metodolojiyi atlıyorlar. Veriler mevcut. Alıntı öyle değil.
Bu veri kümesinde kazanan sayfalar hem orijinal numaralara hem de temiz bir alıntı şekline sahipti. Sabit URL. Temiz yöntem. Adlandırılmış karşılaştırma. Alıcının sorusunu doğrudan yanıtlayan sonuçlar.
- Kim kazanır: Tescilli ürün, kullanım veya fiyatlandırma verilerini bir alıcının üzerinde hareket edebileceği bir karşılaştırmaya paketleyen, LLM çıktılarını öneriler için bilgilendiren markalar.
- Kim kaybeder: Yapay zekanın kaldırabileceği bir karşılaştırma çerçevesi olmadan, yavaş veya dengesiz sayfalarda anlatıya gömülü orijinal sayıları yayınlayan markalar.
Alıntıya hazır bir araştırma sayfası dört bölümden oluşur:
- Karşılaştırma sonucunu yönlendirin.Başlık bulgusu ("X en hızlıdır, Y ölçekte en ucuzdur") sayfanın ilk %30'unda yer alır. Sonuç, sonra yöntem, sonra nüans.
- Metodolojiyi kutulayın.Örnek, zaman penceresi, ne ölçüldü, nasıl. Atıf güveni, bir sayıyı alıntılanabilir kılan şeyin bir parçasıdır. Metodolojinizi sayfada açıkça belirtin.
- Eğer öyleyse, açıkça bir karşılaştırma olarak çerçeveleyin.Yapay zeka, "hangisi en iyisi" istemleriyle ilgili kıyaslamalara ulaşıyor. Adlandırılmış özellikleri adlandırılmış seçeneklerle karşılaştıran bir tablo, kaldırdığı şekildir.
- URL'yi sabit tutun.Her yeniden tasarımda taşınmayan veya yeniden adlandırılmayan, yayında tutulan bir standart sayfa. Bu çeyrekte kazandığınız alıntı, yalnızca sayfanın önümüzdeki çeyrekte hâlâ orada olması durumunda birleşir. Bu veri setinde alıntı yapılan 365 URL'den 64'ü ölü, yeniden yönlendirilmiş veya başka bir şekilde bozulmuş olup, 203 alıntı da kendileriyle birlikte kaldırılmıştır.
Bu, alıntı yapılabilir bir kıyaslamanın ardındaki çalışmadır ve göründüğünden daha kapsamlıdır.
HockeyStack kendi versiyonunu belgelediaraştırma raporlarının başlatılmasına ilişkin başucu kitabı: Tamamen anonimleştirilmiş birinci taraf müşteri verilerine dayanan, hiçbir rakibin kopyalayamayacağı türden 18 orijinal rapor yayınladılar.
Fivetran sayfasının gösterdiği her adımı süreç olarak adlandırıyorlar: İhtiyacınız olan veri noktalarını listeleyin, bunları SQL ile çekecek bir ekip arkadaşı bulun, sayıların incelemeye dayanabilmesi için yöntemi tanımlayın ve belgeleyin, ardından raporu gerçek bir ICP sorusu etrafında yapılandırın. Metodolojinin tartışılamaz olduğunu bir nedenden dolayı söylüyorlar ve bu olmadan birisinin her zaman verilerinize itiraz edeceğini belirtiyorlar.
Yapay zeka analiziyle veriler artık işin kolay kısmı. İçeriği alıntı yapılabilir, E-E-A-T'yi gösteren ve ticari sorgular için 4 yıl sonra hala görünürlük kazanan bir şeye dönüştürmek, işin zor kısmıdır.
Konunuz için hangi sitelere zaten güveniliyor?Yayınlamadığınız bir kıyaslama kategorinizdeki alıntıları aldığında,Alıntı Kaynağı Eşleştiricisigüvenilen haritalar sıralanmış, ayarlanabilir bir hedef listesi halinde ayarlanır. Bupremium kütüphane.
Bu yazı ilk olarak yazarın web sitesinde yayınlanmış olup izin alınarak burada yeniden yayınlanmaktadır.
