Rand FishkinSadece... birincil araştırmanın en önemli parçasını yayınladıaI görünürlük endüstrisi şimdiye kadar bunu gördü.
Yapay zeka araçlarının çılgınca tutarsız marka öneri listeleri ürettiği ve "sıralama pozisyonunu" anlamsız bir metrik haline getirdiği sonucuna varması doğru, iyi kanıtlanmış ve gecikmiş bir sonuçtur.
Ancak Fishkin, önemli olan cevabın bir adım gerisinde kaldı.
Bazı markaların neden tutarlı bir şekilde görünürken diğerlerinin görünmediğini veya bir markayı tutarsızdan tutarlı görünürlüğe neyin taşıyacağını araştırmadı. Bu çözüm zaten resmileştirilmiş, patent beklemede ve 73 milyon marka profilinde üretimde kanıtlanmıştır.
Bunu doğrudan Fishkin ile paylaştığımda kabul etti. Yapay zeka modelleri yarı sabit bir dizi seçenekten yararlanıyor ve tutarlılık verilerden geliyor. Sadece daha derine inmek için bant genişliğine sahip değildi, ki bu yeterince adil, ama kazma yapıldı – bunu on yıldır yapıyorum.
Fishkin'in bulduklarını, gerçekte ne anlama geldiğini ve verilerin bu konuda ne yapılacağını kanıtladığını burada bulabilirsiniz.
Fishkin'in verileri, yapay zeka sıralama pozisyonu efsanesini öldürdü
Fishkin ve Patrick O’Donnell, ChatGPT, Claude ve Google AI'da 2.961 istem gerçekleştirdi ve 12 kategoride marka önerileri istedi. Bulgular çoğu kişi için şaşırtıcıydı.
100 işlemde 1 'den azı aynı marka listesini üretti ve 1000' de 1 'den azı aynı sırayla aynı listeyi üretti. Bunlar, her seferinde benzersiz cevaplar üreten olasılık motorlarıdır. Onlara belirleyici sıralama sistemleri olarak davranmak – Fishkin'in dediği gibi – "kanıtlanabilir derecede saçma" ve bunu 2022' den beri söylüyorum. Fishkin sonunda bunu verilerle kanıtladığı için minnettarım.
Ama Fishkin de tam olarak açmadığı bir şey buldu. Görünürlük yüzdesi – bir markanın aynı istemin birçok çalışmasında ne sıklıkta göründüğü – istatistiksel olarak anlamlıdır. Bazı markalar neredeyse her seferinde ortaya çıkarken, diğerleri neredeyse hiç görünmedi.
Bu varyans, gerçek hikayenin yattığı yerdir.
Fishkin bunu kabul etti ancak takip etmek için daha iyi bir metrik olarak çerçeveledi. Asıl soru, yapay zeka görünürlüğünün nasıl ölçüleceği değil, bazı markaların neden tutarlı bir görünürlük elde edip bazılarının elde edemediği ve markanızı tutarsız yığınlardan tutarlı yığınlara neyin taşıdığıdır.
Bu bir takip sorunu değil. Bu bir güven sorunu.
Yapay zeka sistemleri tavsiye motorları değil, güven motorlarıdır
Yapay zeka platformları – ChatGPT, Claude, Google AI, Şaşkınlık, İkizler, hepsi – aşağıdakilerle şekillenen bir olasılık dağılımından örnekleme yaparak her yanıtı oluşturur:
- Modelin ne bildiği.
- Ne kadar emin biliyor.
- Sorgu anında alınanlar.
Model, bir işletmenin alaka düzeyinden son derece emin olduğunda, o işletme tutarlı bir şekilde görünür. Model belirsiz olduğunda, varlık dağılımda düşük bir olasılık ağırlığına oturur – bazı örneklere dahil edilir, diğerlerinde hariç tutulur – seçim rastgele olduğu için değil, AI'nın taahhüt etmek için yeterli güvene sahip olmadığı için.
Fishkin'in belgelediği tutarsızlık buydu ve bunu hemen fark ettim çünkü 2015 'ten beri tam olarak bu örüntüyü takip ediyorum.
- City of Hope'un kanser tedavisi yanıtlarının % 97 'sinde yer alması şans değildir. Bu, bu sistemlerin tam olarak tükettiği verilerdeki derin, doğrulanmış, çok kaynaklı varlığın sonucudur.
- Kulaklık markalarının % 55 'i-% 77' si orta bölgede – biliniyor, ancak açık bir şekilde baskın değil.
- % 5-%10 'luk markalar düşük güven ağırlığına sahiptir ve yapay zeka bunları tutarlı bir şekilde taahhüt etme güveninden yoksun olduğu için diğerlerine değil, bazı çıktılara dahil eder.
Güven sadece bir markanın ne yayınladığı veya içeriğini nasıl yapılandırdığı ile ilgili değildir. Bu, markanın aynı sorgu için rekabet eden diğer tüm kuruluşlara göre nerede durduğuyla ilgili – yakın zamanda Topikal Pozisyon olarak resmileştirdiğim bir boyut.
Bu olguyu "kademeli güven" olarak resmileştirdim – bir botun içeriği keşfettiği andan bir yapay zekanın bir öneri oluşturduğu ana kadar algoritmik boru hattının her aşamasında inşa edilen veya bozulan kümülatif varlık güveni. Bu hafta yayınladığım bir çerçevede çevrim içi kavramdır.
Daha çok araştırArama, yanıt ve yardımcı motor optimizasyonu: 3 bölümlü bir yaklaşım
Her içerik parçası, bir yapay zeka tavsiyesini etkilemeden önce 10 kapıdan geçer
Boru hattına DSCRI – ARGDW (discovered, selected, crawled, rendered, indexed, annotated, recruited, grounded, displayed, and won) adı verilir. Kulağa karmaşık geliyor, ancak her aşamada tekrarlanan tek bir soruda özetleyebilirim: Sistem bu içerikte ne kadar kendine güveniyor?
- Bu URL taramaya değer mi?
- Doğru şekilde render edilebilir mi?
- Hangi varlıkları ve ilişkileri içeriyor?
- Sistem bu ek açıklamalar konusunda ne kadar emin?
- Yapay zekanın bir soruyu cevaplaması gerektiğinde, hangi açıklamalı içerik dizinden çekilir?
Her aşamadaki güven bir sonrakini besler. İyi yapılandırılmış, hızlı işleyen, semantik olarak temiz bir siteden gelen bir URL, tek bir içerik kelimesi analiz edilmeden önce birikmiş bir güvenle ek açıklama aşamasına gelir. Tutarsız bilgilere sahip yavaş, JavaScript ağırlıklı bir siteden gelen bir URL, gerçek içerik mükemmel olsa bile düşük bir güvenle gelir.
Bu, boru hattı zayıflamasıdır ve matematiğin affedilmez hale geldiği yer burasıdır. İlişki çarpımsaldır, toplamsal değil:
- C_FINAL = C_INITIAL ×and
Düz İngilizce'de, bir yapay zeka sisteminin markanıza olan nihai güveni, kuruluşunuzun evinden gelen ilk güvenin, boru hattının her aşamasındaki transfer katsayısı ile çarpımına eşittir. Varlık ana sayfası – varlığınızı her bilgi grafiğine ve her yapay zeka modeline sabitleyen kanonik web mülkü – başlangıç güvenini belirler ve daha sonra her aşama onu korur veya aşındırır.
10 aşamanın her birinde %90 güveni koruyun ve uçtan uca güven 0,9¹⁰ = %35 olur. Aşama başına %80'de, 0,8¹⁰ = %11'dir. Zayıf bir aşama (örneğin ağır JavaScript nedeniyle oluşturmada %50), diğer tüm aşamalar %90 olsa bile toplamı %35'ten %19'a düşürür. Kırık bir sahne, dokuz iyi sahnenin işini bozabilir.
Bu çarpım ilkesi yeni değildir ve kimseye ait değildir. 2019 yılında bir makale yayınladım:Google Evrensel Arama Sıralaması Nasıl Çalışır: Aramada Darwinizm, Google'dan Gary Illyes'in doğrudan açıklamasına dayanmaktadır. Google'ın sıralama "tekliflerini" bireysel faktör puanlarını toplamak yerine çarparak nasıl hesapladığını anlattı. Herhangi bir faktörün sıfır olması, diğer faktörler ne kadar güçlü olursa olsun, teklifin tamamını öldürür.
Google bu çarpımsal modeli tek bir sistemdeki sıralama faktörlerine uygular ve hiç kimse çarpımın sahibi değildir. Ancak basamaklı güven çerçevesinin yaptığı şey, bu prensibi 10 aşamalı boru hattının tamamında, üç bilgi grafiğinin tamamında uygulamaktır.
Sistem, her geçişte ve darboğaz tespitinde ölçülebilir transfer katsayıları sağlar ve bu da güvenin tam olarak nerede sızdığını belirler. Matematik evrenseldir, ancak çok aşamalı, çok grafikli algoritmik boru hattına uygulama buluştur.
Bu eksiksiz sistem, INPI'ye sunduğum "Système et procédé d'optimization de la Trust en cascade à travers un boru hattı de özellik algoritması çoklu bantlar ve çoklu grafikler" başlıklı bir patent başvurusunun konusudur. Bu bir metafor değil, bir Google mühendisinin bana şahsen doğruladığı bir ilkeye dayanan, yedi yıl öncesine dayanan entelektüel bir kökene sahip tasarlanmış bir sistemdir.
Fishkin çıktıyı (öneri listelerinin tutarsızlığını) ölçtü. Ancak çıktı bir semptomdur ve nedeni, bu hattın belirli aşamalarında, birden fazla bilgi temsiliyle birleşen güven kaybıdır.
Tutarsızlığı daha hassas ölçerek düzeltemezsiniz. Bunu ancak her aşamada güven oluşturarak düzeltebilirsiniz.
Doğrulama eşiği, yapay zekanın tereddütlü durumdan iddialı duruma geçtiği yerdir
Yapay zeka davranışının değiştiği belirli bir geçiş noktası vardır. Ben buna "doğrulama eşiği" diyorum; yapay zeka tutarlı bir şekilde dahil etmeyi taahhüt etmeden önce markanız hakkında aynı sonucu doğrulayan minimum sayıda bağımsız, yüksek güvenirliğe sahip kaynak.
Eşiğin altında yapay zeka koruma sağlar. "Olduğu" yerine "olduğunu iddia ediyor" diyor, bazı çıktılarda markaya yer verirken bazılarında yer vermiyor ve bunun nedeni rastlantısallık değil, yetersiz güven.
Marka, tutarsızlığın öngörülebilir sonuç olduğu düşük güven bölgesinde bulunuyor. Eşiğin üzerinde yapay zeka, alaka düzeyini gerçek olarak belirterek, markayı tutarlı bir şekilde dahil ederek City of Hope'un %97'sini oluşturan türden bir kesinlikle çalıştığını iddia ediyor.
73 milyon marka profilindeki verilerim, bu eşiği, varlık ana kuruluşuyla aynı iddiayı doğrulayan yaklaşık 2-3 bağımsız, yüksek güvenirliğe yerleştiriyor. Bu sayı yanıltıcı derecede küçük çünkü "yüksek güven" işin ağır yükünü çekiyor; bunlar Vikipedi, endüstri veritabanları ve yetkili medya da dahil olmak üzere algoritmanın zaten derinden güvendiği kaynaklar.
Bu yüksek otoriteye sahip dayanaklar olmadığında eşik önemli ölçüde yükselir çünkü daha fazla kaynağa ihtiyaç vardır ve her biri daha az bireysel ağırlık taşır. Eşik tek seferlik bir kapı değildir. Bir kez geçildiğinde güven, sonraki her doğrulamayla birleşir; bu nedenle bu sınırı erken geçen markalar zaman içinde daha da öne çıkarken, henüz aşmayan markalar giderek genişleyen bir boşlukla karşı karşıya kalır.
Aynı ifadeler değil, ancak eşdeğer kanaat. Varlık, "X, Y konusunda lider otoritedir" diyor, iki veya üç bağımsız, yetkili üçüncü taraf kaynak bunu kendi çerçeveleriyle doğruluyor ve yapay zeka bunu gerçek olarak kodluyor.
Bu gerçek verilerimde görülebiliyor ve Fishkin'in deneyinin neden bu sonuçları ürettiğini tam olarak açıklıyor. LA Volvo bayileri veya SaaS bulut bilişim sağlayıcıları gibi - az sayıda markanın bulunduğu ve doğrulamanın yoğun olduğu - dar kategorilerde yapay zeka yanıtları daha yüksek ikili korelasyon gösterdi.
Binlerce seçeneğin mevcut olduğu ve doğrulamanın zayıf olduğu bilim kurgu romanları gibi geniş kategorilerde yanıtlar son derece çeşitliydi. Doğrulama eşiği Fishkin'in bulgularıyla uyumludur.
Daha çok araştırAramayı yeniden tanımlayan üç yapay zeka araştırma modu ve markanın neden kazandığı
Authoritas, uydurma varlıkların yapay zeka güven sistemlerini kandıramayacağını kanıtladı
Authoritas Aralık 2025'te bir çalışma yayınladı: "Yapay zeka çağında bunu yapana kadar taklit edebilir misin?"- bunu doğrudan test etti ve sonuçlar Basamaklı Güven'in sadece teori olmadığını doğruladı. Fishkin'in araştırmasının çıktı sorununu gösterdiği yerde - tutarsız listeler - Authoritas girdi tarafını gösteriyor.
Authoritas, Birleşik Krallık'taki bir şirketin tamamen kurgusal 11 "uzman" (uydurma isimler, yapay zeka tarafından oluşturulan vesikalık fotoğraflar, sahte kimlik bilgileri) yarattığı gerçek dünyadaki bir vakayı araştırdı. Bu kişileri Birleşik Krallık medyasındaki 600'den fazla basın makalesine yerleştirdiler ve soru basitti: Yapay zeka modelleri bu sahte varlıklara gerçek uzmanlarmış gibi davranabilir mi?
Cevap kesindi: Dokuz yapay zeka modeli ve 55 konuya dayalı soru karşısında: "X konusunda Birleşik Krallık'ın önde gelen uzmanları kimlerdir?" – herhangi bir öneride sıfır sahte uzman ortaya çıktı. Altı yüz basın makalesi ve tek bir yapay zeka önerisi bile yok. Bu, 2-3 kaynak eşiğiyle çelişiyor gibi görünebilir, ancak bunu doğruluyor.
Eşik, bağımsız, güvenilirliği yüksek kaynaklar gerektirir ve tek bir tohumlama kampanyasındaki 600 basın makalesi ne bağımsızdır, ne de aynı kökene giderler, ne de yüksek güvenliğe sahiptirler; basında geçenler yalnızca belge grafiğinde yer alır.
Yapay zeka modelleri yüzey seviyesindeki kapsamın ötesine baktı ve hiçbir derin varlık sinyali bulamadı; varlık evi yok, bilgi grafiği varlığı yok, konferans geçmişi yok, mesleki kayıt yok, iğneyi gerçekten hareket ettiren türden yetkili kaynaklardan gelen doğrulama yok.
Sahte kişiliklerin hacmi vardı, onlardan bahsediliyordu ama eksik olan şey, ardı ardına gelen güvendi; boru hattının her aşamasında oluşan birikmiş güven. Güven olmadan hacim, en iyi ihtimalle tutarsız görünüm anlamına gelirken, hacim olmadan özgüven yine de tavsiyeler üretir.
Yapay zeka güveni değerlendirir; bahsedilenleri saymaz. Güven, fabrikasyon varlıkların temelde oluşturamayacağı çok kaynaklı, çok grafikli doğrulamayı gerektirir.
AI alıntılanabilirliği konsantrasyonu iki aydan kısa bir sürede %293 arttı
Authoritas, bağlamlar arası sorular kullanılarak ChatGPT, Gemini ve Perplexity genelinde hesaplanan, AI motorlarının varlıklara ne kadar güvendiğini ve alıntı yaptığını ölçen bir ölçüm olan ağırlıklı alıntılanabilirlik puanını veya WCS'yi kullandı.
Veri toplamaları veya sonuçları üzerinde hiçbir etkim yok. Fishkin'in metodolojisi ile Authoritas'ın metodolojisi aynı değildir. Fishkin, varyansı ölçmek için aynı sorguya tekrar tekrar ping atarken, Authoritas aynı konudaki çeşitli sorguları izliyor. Bununla birlikte, yön bulgusu tutarlıdır.
Veri kümeleri, Laurence O'Toole ve Authoritas tarafından Aralık 2025'te yapılan orijinal çalışmanın ve 2 Şubat'taki son ölçümlerin tam anlık görüntüleri ile birlikte 143 tanınmış dijital pazarlama uzmanını içeriyor. Veri kümesinin tamamındaki model, bireysel puanların çok ötesine geçen bir hikaye anlatıyor.
- İlk 10 uzman, Aralık ayında tüm atıfların %30,9'unu elde etti. Şubat ayına gelindiğinde, iki aydan kısa bir sürede konsantrasyonda %92'lik bir artışla %59,5'i yakaladılar.
- Piyasa yoğunlaşmasının standart ölçüsü olan HHI veya Herfindahl-Hirschman Endeksi, konsantrasyonda %293'lük bir artışla 0,026'dan 0,104'e yükseldi. Bu, toplam uzman havuzunun 123'ten 143 izlenen kuruluşa genişlemesiyle gerçekleşti.
Daha fazla uzmana başvuruluyor, alan büyüyor ve zirve daha hızlı uzaklaşıyor. Uzun kuyruk büyürken hakimiyet artıyor.
Bu, nüfus ölçeğinde artan bir güvendir. Dijital ayak izlerini (temiz varlık evi, doğrulanmış iddialar, algoritmik üçlü genelinde tutarlı anlatı) aktif bir şekilde yöneten uzmanlar, yalnızca konumlarını korumakla kalmıyor, aynı zamanda herkesten hızla uzaklaşıyorlar.
Her yapay zeka eğitimi ve erişim döngüsü, avantajlarını güçlendirir; kendine güvenen varlıklar, kullanıcı güvenini oluşturan, olumlu katılım sinyalleri üreten ve yapay zekanın güvenini daha da güçlendiren kendinden emin yapay zeka çıktıları üretir. Bu bir volandır ve bir kez dönmeye başladığında rakiplerin onu yakalaması çok ama çok zorlaşır.
Bireysel düzeyde veriler mekanizmayı doğruluyor. Veri setinde WCS'de Aralık ayındaki 21,48'den +2,02 artışla 23,50'ye liderlik ediyorum. Bunun nedeni listedeki herkesten daha ünlü olmam değil.
Bunun nedeni, yıllardır sistematik olarak basamaklı güvenimi inşa etmemizdir - temiz varlık evi, algoritmik üçlü boyunca doğrulanmış iddialar, tutarlı anlatım, yapılandırılmış veriler, derin bilgi grafiği varlığı.
Birincil test senaryosu benim çünkü tüm değişkenlerimin kontrolü bendedir; çok büyük bir avantaja sahibim. Gelecekteki bir makalede, puanların ayrıntılarına ve uzmanların neden bu puanlara sahip olduğuna değineceğim.
Müşteri tabanımdaki model nüfus verilerini yansıtıyor. Dijital ayak izlerini sistematik olarak temizleyen, varlığın güvenini varlık ana sayfası aracılığıyla sabitleyen ve algoritmik üçlü boyunca doğrulama inşa eden markalar yalnızca yapay zeka önerilerinde görünmüyor.
Tutarlı bir şekilde ortaya çıkarlar, avantajları zamanla artar ve düşük güven bölgesinden çıkarak kendi kendini güçlendiren öneri grubuna girerler.
Daha çok araştırSEO'dan algoritmik eğitime: Uzun vadeli marka otoritesinin yol haritası
Yapay zeka bir değil, aynı anda üç bilgi temsilinden bilgi alır
Yapay zeka sistemleri benim Üç Grafik modeli (algoritmik üçlü) adını verdiğim modelden yararlanıyor ve bunu anlamak, neden bazı markaların neredeyse evrensel görünürlük elde ettiğini, bazılarının ise ara sıra ortaya çıktığını açıklıyor.
- Varlık grafiği veya bilgi grafiği, ikili doğrulanmış kenarları ve düşük belirsizliği olan açık varlıklar içerir (bir marka ya içindedir ya da değildir).
- Belge grafiği veya arama motoru dizini, puanlanmış ve sıralanmış kenarlara ve orta derecede bulanıklığa sahip açıklamalı URL'ler içerir.
- Kavram grafiği veya LLM parametrik bilgisi, yüksek bulanıklığa sahip öğrenilmiş ilişkileri içerir ve Fishkin'in belgelediği tutarsızlığın geldiği yer burasıdır.
Erişim sistemleri birden fazla kaynaktan gelen sonuçları birleştirdiğinde (ki bunu karşılıklı sıralama füzyonuna benzer mekanizmalar kullanarak yapar), üç grafiğin tamamında bulunan varlıklar orantısız bir destek alır.
Etki çoğalıcıdır, toplayıcı değil. Bilgi grafiğinde, belge dizininde ve konsept alanında güçlü bir varlığa sahip olan bir marka, yalnızca bir tanesinde yer alan bir markadan çok daha güvenilir bir şekilde seçilir.
Bu, Fishkin'in fark ettiği ancak yorumlayacak bir çerçeveye sahip olmadığı bir modeli açıklıyor: görünürlük yüzdelerinin neden kategoriler arasında farklı şekilde kümelendiği. Neredeyse evrensel görünürlüğe sahip markalar yalnızca "daha ünlü" olmakla kalmıyor, aynı zamanda her üç bilgi temsilinde de yoğun ve onaylanmış bir varlığa sahipler. Tutarsız havuzdaki markalar genellikle yalnızca bir veya iki markada bulunur.
Authoritas'ın sahte uzman çalışması bunu olumsuz taraftan doğruluyor. Sahte kişiler yalnızca belge grafiğinde, basın makalelerinde, sıfır varlık grafiği varlığıyla ve ihmal edilebilir kavram grafiği kodlamasıyla mevcuttu. Üç grafikten biri ve yapay zeka bunlara uygun şekilde davrandı.
Fishkin'in verilerini okuduktan sonra her markaya söylediğim şey
Fishkin'in tavsiyeleri ihtiyatlıydı; görünürlük yüzdesi makul bir ölçüm, sıralama konumu ise öyle değil ve markalar, satıcıları takip ederken şeffaf metodoloji talep etmeli. Her şey yolunda, ama bu analist tavsiyesi. Aşağıda bu çalışmanın üretimde yapılmasına dayanan uygulayıcı tavsiyeleri yer almaktadır.
Çıktıları optimize etmeyi bırakın ve girdileri optimize etmeye başlayın
Yapay zeka izleme endüstrisinin tamamı, yapay zekanın sizin hakkınızda söylediklerini ölçmeye odaklanmış durumda; bu, altta yatan hastalığı tedavi etmeden kan basıncınızı kontrol etmeye benziyor. Faydası olup olmadığını ölçün, ancak iş boru hattının her aşamasında güven oluşturmaktır ve ben de ilk günden itibaren müşterilerimin dikkatini buraya odaklıyorum.
Varlık evinden başlayın
Deneyimlerim, bu tek müdahalenin en hızlı ölçülebilir sonuçları ürettiğini açıkça gösteriyor. Varlık ana sayfanız, varlığınızı her bilgi grafiğinde ve her yapay zeka modelinde sabitlemesi gereken standart web mülküdür. Eğer belirsiz, riskten korunma amaçlı veya üçüncü taraf kaynakların sizin hakkınızda söyledikleriyle çelişiyorsa, bu yapay zekayı aktif olarak belirsiz olmaya eğitiyor demektir.
Kuruluşun üçüncü taraf onayıyla uyumlu hale getirilmesinin, dönüşüm hunisinin alt kısmındaki AI alıntı davranışında haftalar içinde ölçülebilir değişiklikler ürettiğini gördüm ve bu, bildiğim en yüksek yatırım getirisi müdahalesi olmaya devam ediyor.
Kritik iddialar için doğrulama eşiğini geçin
Her müşterimden en önemli iddiaları belirlemelerini rica ediyorum:
- Sen kimsin?
- Ne yaptın.
- Neden güvenilirsin?
Daha sonra her bir iddianın en az 2-3 bağımsız, yüksek yetkili kaynak tarafından desteklenmesini sağlamak için onlarla birlikte çalışıyorum. Sadece bahsedilmedi, aynı zamanda inançla onaylandı.
Yapay zekayı "bazen içerir"den "güvenilir bir şekilde içerir"e çeviren şey budur ve bunun eşiğin gerçek olduğunu bilecek kadar sık gerçekleştiğini gördüm.
Daha çok araştırYapay Zeka Çağında SEO: Güvenilir Yanıt Olmak
Üç grafiğin tümünü aynı anda oluşturun
Bilgi grafiği varlığı (yapılandırılmış veriler, varlık tanıma), belge grafiği varlığı (yetkili sitelerde indekslenmiş, iyi açıklamalı içerik) ve kavram grafiği varlığı (yapay zeka eğitimleri genelinde tutarlı anlatım) hepsi dikkat gerektirir.
Authoritas'ın çalışması, bir markanın yalnızca tek bir markada mevcut olması durumunda tam olarak ne olacağını gösterdi; yapay zeka buna göre davranıyor.
Boru hattını Kapı 9'dan değil Kapı 1'den çalıştırın
Çoğu SEO ve GEO tavsiyesi, yapay zekanın gösterdiği şeyleri optimize ederek görüntüleme aşamasında çalışır. Ancak içeriğiniz keşfetme, seçme, oluşturma veya açıklama ekleme konusunda güvenini kaybediyorsa hiçbir zaman önemli olacak kadar tutarlı bir şekilde görüntülenmeye ulaşamayacaktır.
Markaların aylarca hiçbir şey üretmeyen teşhir aşaması optimizasyonu için harcadıklarını izledim çünkü gerçek darboğaz üç aşama daha önceydi ve teşhislerime her zaman satış hattının sonundan değil başlangıcından başlıyorum.
Bunu koruyun çünkü boşluk genişliyor
Takip edilen 143 uzmanın WCS verileri, AI alıntılanabilirlik konsantrasyonunun iki aydan kısa bir sürede %293 arttığını gösteriyor. Dijital ayak izlerini koruyan uzmanlar, artan bir hızla herkesten uzaklaşıyor.
Şimdi başlamak hâlâ erken başlamak anlamına geliyor ama beklemek, her döngüde avantajı daha da artan varlıklarla rekabet etmek anlamına geliyor. Bu tek seferlik bir proje değil. Bu devam eden bir disiplindir ve her yinelemede geri dönüşler artar.
Fishkin sorunun var olduğunu kanıtladı. Çözüm on yıldır üretimde.
Fishkin'in araştırması sektöre bir hediyedir. Yapay zeka sıralama konumu efsanesini verilerle yok etti, görünürlük yüzdesinin kusurlu olsa da gerçek bir şeyle ilişkili olduğunu doğruladı ve yapay zeka izleme tedarikçilerinin başından beri yanıtlaması gereken metodoloji hakkında doğru soruları gündeme getirdi.
Ancak görünürlüğün neden değiştiğini anlamadan yapay zeka görünürlüğünü takip etmek, işi anlamadan bir hisse senedi fiyatını takip etmeye benzer. Fiyat bir sinyaldir ve işin kendisi de budur.
Yapay zeka sistemleri bir markaya güven duymadığında yapay zeka önerileri tutarsızdır. Bu güven aşağıdaki yollarla bilinçli olarak inşa edildiğinde tutarlı hale gelirler:
- Varlık evi.
- Doğrulama eşiğini aşan doğrulanmış iddialar.
- Çoklu grafik varlığı.
- Yapay zeka bir yanıt oluşturmadan önce içeriğinizi işleyen işlem hattının her aşaması.
Bu bir spekülasyon değil ve kanıtlar her yönden geliyor.
Bu yaklaşımın arkasındaki süreç 2015'ten bu yana geliştirilme aşamasındadır ve hakemli bir akademik makaleyle resmileştirilmiştir. Fransa'da varlık veri yapılandırması, hızlı birleştirme, çoklu platform tutarlılık ölçümü, algoritmik bariyer oluşturma ve basamaklı güven optimizasyonunu kapsayan ilgili birkaç patent başvurusu yapıldı.
Çalışmayı destekleyen veri seti, 73 milyon marka profilinde 25 milyar veri noktasını kapsıyor. Takip edilen popülasyonlarda, genel alan genişlerken, en iyi 10 uzmanın paylarını iki aydan kısa bir sürede %31'den %60'a çıkardığı durumlar da dahil olmak üzere, AI alıntılanabilirliğinde değişiklikler gözlemlendi. Authoritas'ın bağımsız araştırması, bu mekanizmayla uyumlu bulguları rapor ediyor.
Fishkin sorunun var olduğunu kanıtladı. Geçtiğimiz on yıldaki odak noktam, buna yönelik pratik yanıtları uygulamak ve geliştirmek oldu.
Bu bir serinin ilk makalesidir. "Yapay zeka uzman sıralamalarının bize gerçekte söylediği şey: Yapay zeka görünürlüğünün 8 arketipi" başlıklı ikinci parça, ardışık düzenin etkilerinin izlenen 57 uzmanda nasıl ortaya çıktığını inceliyor. Üçüncüsü, "İçeriğiniz ile yapay zeka önerisi arasındaki on kapı", DSCRI-ARGDW hattının kendisini açar.
