Yapay zeka aramasıgeleneksel arama gibi çalışmaz.
Bir potansiyel müşteri, ChatGPT'den üretim şirketleri için en iyi CRM'yi isteyebilir, Google'ın Yapay Zeka Modundaki seçenekleri karşılaştırabilir, çeşitli takip sorularıyla gereksinimlerini hassaslaştırabilir ve bir kısa liste hazırlayabilir - üstelik bunların hepsini bir web sitesine bile tıklamadan yapabilirsiniz.
Eğer şirketiniz bu görüşmelerde yer alıyorsa, satın alma sürecini etkilemişsiniz demektir. Zorluk bunu kanıtlamaktır.
İstem düzeyinde görünürlük ölçümü, yapay zeka arama optimizasyonunun en hızlı büyüyen alanlarından biri haline geldi. Aynı zamanda en yanlış anlaşılanlardan biri. Birçok satıcı eksiksiz söz veriyorAI konuşmalarında görünürlükancak gerçek çok daha karmaşıktır.
Bugün neyi ölçebileceğinizi, neyi ölçemeyeceğinizi ve uygulayıcıların mevcut sınırlamalara rağmen nasıl faydalı raporlama oluşturduğunu burada bulabilirsiniz.
Yapay zeka görünürlüğünü izlemeye yönelik 5 adımlı bir çerçeve
1. Yapay zekanın 'sıralaması' olmadığını kabul edin
Pazarlamacıların yaptığı en büyük hata, geleneksel SEO raporlarını yeniden oluşturmaya çalışmaktır çünkü ChatGPT'de evrensel bir "konum 1" yoktur.
Aynı istem aşağıdakilere dayalı olarak farklı yanıtlar üretebilir:
- Konuşma geçmişi
- Kullanıcı konumu
- Kişiselleştirme
- Takip soruları
- Model versiyonu
- Mevcut web erişimi
- Saat
Görünürlükartık deterministik olmaktan ziyade olasılıksaldır. “Sıralanıyor muyuz?” diye sormak yerine daha iyi soru şudur: "Önemli olan konuşmalara ne sıklıkla dahil oluyoruz?"
Bu değişim ölçümle ilgili her şeyi değiştiriyor.
Markanızın yapay zeka aramasında nerede göründüğünü, rakiplerin nerede kazandığını ve yapay zekanın önerdiği cevap olmak için ne gerektiğini görün.
2. Anahtar kelime listesi yerine bilgi istemi kitaplığı oluşturun
Anahtar kelimeler hâlâ faydalıdır. Artık yeterli değiller.
Tek tek arama terimlerini takip etmek yerine, gerçek kişilerin satın alma işlemlerini nasıl araştırdığını yansıtan bir bilgi istemleri kitaplığı oluşturun.
En kolay yol, istemleri arama amacına göre düzenlemektir:
| Niyet | Örnek istem |
| Keşif | En iyi iş gücü yönetimi platformları nelerdir? |
| Karşılaştırmak | Rippling vs BambooHR vs Deel |
| Değerlendirme | Hangi İK platformu küresel işe alım için en iyi sonucu verir? |
| Doğrulama | X Şirketi gerçekten maliyete değer mi? |
| İtirazlar | X Şirketini kullanmanın dezavantajları nelerdir? |
| Alternatifler | X Şirketi yerine ne kullanmalıyım? |
| Uygulama | X Şirketinin uygulamaya geçmesi ne kadar zor? |
10 anahtar kelimeyi izlemek yerine, satın alma yolculuğunun tamamını kapsayan 200 ila 500 istemi izleyebilirsiniz. Bu, yapay zeka görünürlüğünün çok daha gerçekçi bir resmini üretir.
3. Bireysel soruları değil, bilgi istemi kümelerini kullanın
Bir bilgi istemi size nadiren yararlı bir şey söyler.
Örneğin “en iyi CRM yazılımı” firmanızdan bahsetmeyebilir. Ancak “üretim şirketleri için en iyi CRM” olabilir. Ve “Saha satış ekibine sahip üreticiler için CRM” tamamen farklı öneriler üretebilir.
Bireysel yönlendirmelere odaklanmak yerine grupkümelere benzer istemler.
Örneğin:
- Kategori kümesi
- En iyi proje yönetimi yazılımı.
- En iyi PM platformu.
- Proje yönetimi araçları.
- Endüstri kümesi
- Sağlık hizmetleri için en iyi CRM.
- Üretim için en iyi CRM.
- Finans için en iyi CRM.
- Özellik kümesi
- Yapay zeka otomasyonuna sahip CRM.
- Tahmin ile CRM.
- Kurumsal satışlar için CRM.
Kümeler arasındaki modeller, bireysel anlık sonuçlardan çok daha güvenilirdir.
4. Yapay yönlendirmeleri gerçek kullanıcı sorularıyla karıştırın
Ölçümün zorlaştığı yer burasıdır.
Çoğu kuruluş, müşterilerin yapay zeka asistanlarına gerçekte ne yazdığını bilmiyor. Böylece istemleri sentetik olarak üretirler.
Bu genellikle şunları içerir:
- Genişleyenanahtar kelime araştırmasıkonuşma sorularına dönüştü.
- Yapay zeka ile hızlı varyasyonlar oluşturma.
- Karşılaştırma, itiraz ve takip istemleri oluşturma.
Sentetik istemler tekrarlanabilir oldukları için değerlidir. Ancak sınırlamaları var. Oluşturulan istemler genellikle gerçek kullanıcı davranışından daha net ve daha yapılandırılmış görünür.
Gerçek konuşmalar daha çok şuna benzer:
- "Küçük bir İK ekibine sahip 250 kişilik bir SaaS şirketiyiz. Workday'i zaten kullanıyoruz ancak maaş bordrosu için daha iyi bir şeye ihtiyacımız var. Bütçe çok büyük bir sorun değil. Ne önerirsiniz?"
Bu, "en iyi bordro yazılımı"ndan çok daha zengindir.
En iyi ölçüm programları, tutarlı kıyaslama için sentetik istemler kullanır ve ardından bunları aşağıdaki gibi kaynaklardan toplanan gerçek istemlerle destekler:
- Satış görüşmeleri.
- Müşteri görüşmeleri.
- Konuşmaları destekleyin.
- Topluluk tartışmaları.
- Dahili arama günlükleri.
- Yerinde arama.
- Müşterilerin gönüllü olarak paylaştığı yapay zeka transkriptleri.
Hiçbir bilgi istemi kitaplığı sonsuza kadar doğru kalmaz. Müşteri dili değiştikçe gelişmelidir.
5. Çok turlu konuşmaları ölçün
Çoğu yapay zeka satın alma yolculuğu tek bir istemde gerçekleşmez. Birisi en iyi siber güvenlik tedarikçilerini sorarak başlayabilir, ardından listeyi sağlık alanında en güçlü olanlara daraltabilir, hangilerinin CrowdStrike ile entegre olduğunu sorabilir ve son olarak fiyatları karşılaştırabilir.
Şirketiniz ilk yanıtta görünmeyebilir. Ancak üçüncüsü tarafından şiddetle tavsiye edilebilir.
Yalnızca açılış istemini ölçüyorsanız anlamlı görünürlüğün büyük bir bölümünü kaçırırsınız.
Modern bilgi istemi izleme, yalnızca izole edilmiş soruları değil, konuşma yollarının tamamını değerlendirmelidir. Bu genellikle tek seferlik testlerden farklı kalıpları ortaya çıkarır.
Gerçekten önemli olan metrikler
Birçok geleneksel SEO ölçümü, yapay zeka aramasına düzgün bir şekilde tercüme edilmiyor. Sıralamalar, tıklamalar ve gösterimler hâlâ değerlidir ancak artık hikayenin tamamını anlatmazlar.
Bunun yerine pazarlamacılar, markaların nasıl göründüğünü ve nasıl konumlandıklarını daha iyi yansıtan farklı ölçümlere güvenmeye başlıyor.Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların içinde.
Katılım oranı
Yalnızca bir AI görünürlük metriğini izliyorsanız, bunu bu ölçüm yapın.
Dahil edilme oranı, markanızın yapay zekanın yanıtında göründüğü takip edilen istemlerin yüzdesini ölçer. Örneğin 500 yönlendirmeyi izliyorsanız ve bunların 185'inde firmanızdan bahsediliyorsa, dahil olma oranınız %37'dir.
Bu kendi başına yararlı bir kriterdir. Satın alma aşaması, ürün kategorisi, sektör, coğrafya veya yapay zeka modeli gibi faktörlere göre segmentlere ayırdığınızda daha da değerli hale gelir. Bu dilimler genellikle genel bir ortalamanın gizleyebileceği fırsatları ortaya çıkarır.
Yanıt içindeki konum
Bahsedilmekle tavsiye edilmek aynı şey değildir.
Markanızın ilk öneri mi, ilk birkaç seçenekten biri mi, listenin sonuna yakın bir yerde mi gömülü olduğu yoksa yalnızca alternatif olarak mı bahsedildiği takip etmeye değer. Yanıt bir karşılaştırma tablosu içeriyorsa şirketinizin orada nerede göründüğünü de not edin.
Yapay zeka yanıtlarıGeleneksel sıralamaları yok ama öne çıkmak hâlâ önemli. En iyi tavsiyenin, birkaç paragraf sonra geçen bir sözden ziyade, alıcının algısını şekillendirme olasılığı doğal olarak daha yüksektir.
Marka çerçeveleme
Görünürlük size dahil olup olmadığınızı söyler. Marka çerçeveleme size nasıl tanımlandığınızı anlatır.
Örneğin, şirketinizi "geniş çapta bir kurumsal lider olarak kabul edilen" ile "küçük ekipler için en uygun" olarak tanımlayan bir yapay zeka arasında anlamlı bir fark vardır. İkisi de olumlu ama markayı çok farklı konumlandırıyorlar.
Güçlü yönler, zayıf yönler, farklılaştırıcı unsurlar, fiyatlandırma, ideal müşteri profili ve rekabetçi karşılaştırmalar etrafında yinelenen temaları arayın. Zamanla bu modeller, kendi içeriğinizdeki mesaj boşluklarını vurgulayabilir veya daha geniş ağın yapay zekanın markanıza ilişkin anlayışını nasıl şekillendirdiğini ortaya çıkarabilir.
Duygusallık
Duyarlılık, yanıtları olumlu veya olumsuz olarak etiketlemenin ötesine geçer. Ayrıca yapay zekanın markanıza sunduğu güveni de yansıtır.
Bu iki ifadeyi karşılaştırın:
- “A Şirketi genellikle en güçlü seçenek olarak görülüyor…”
- “A Şirketi dikkate alınmaya değer olabilir.”
Her ikisi de olumsuz değildir ancak farklı düzeylerde inanç taşırlar. Güven, belirsizlik, ihtiyat, şüphecilik ve güçlü desteğin takip edilmesi, yapay zeka sistemlerinin nasıl olduğuna dair daha ayrıntılı bir bakış açısı sağlayabilir.firmanızı tanıtmakpotansiyel alıcılara.
Rekabetçi ses payı
Kendi görünürlüğünüz resmin yalnızca bir parçasıdır. Rakiplerin ne sıklıkta yanınızda veya sizin yerinizde göründüğünü anlamak da aynı derecede önemlidir.
Örneğin, katılım oranınız her ay %40'ta kalırsa, bu hayal kırıklığı yaratabilir. Ancak bir model güncellemesinden sonra tüm büyük rakipler de yüzde 20 puan düşerse hikaye değişir.
Tersine, eğer bir rakip aniden istemlerin %35'inde görünmekten %70'e atlarsa ve diğer herkes sabit kalırsa, bu araştırmaya değer.
Rekabetçi ses paylaşımı, kategori genelindeki değişiklikleri markanıza özel değişikliklerden ayırmanıza yardımcı olur.
Mevcut araç manzarası
Geçtiğimiz yıl yapay zeka görünürlük platformlarına yönelik pazar hızla genişledi. Her ürün soruna biraz farklı yaklaşsa da çoğu aynı temel soruları yanıtlamaya çalışıyor:
- Markam görünüyor mu?
- Ne sıklıkta?
- Hangi yapay zeka modellerinde?
- Hangi rakiplere karşı?
- Peki nasıl tarif ediliyor?
Çoğu platform aynı zamanda hızlı kitaplıklar, rekabetçi kıyaslama gibi özellikleri de içerir.alıntı takibi, yanıt izleme ve trend raporlama. Bu yetenekler, yüzlerce hatta binlerce istemi yinelenen bir temelde test etmek için gereken manuel çabayı önemli ölçüde azaltabilir.
Bununla birlikte, bu araçların neyi ölçtüğünü ve neyi ölçmediğini anlamak önemlidir.
Hiçbirinin vahşi doğada gerçekleşen her yapay zeka konuşmasına erişimi yok. Çoğu, temsili bir görünürlük görünümü oluşturmak için kontrollü bilgi istemi kitaplıklarına, tekrarlanabilir test ortamlarına veya örneklenmiş etkileşimlere güvenir.
Bu inanılmaz derecede faydalıdır ancak her gerçek kullanıcı etkileşimini gözlemlemekle aynı şey değildir.
Hala güvenilir bir şekilde takip edemedikleriniz
Bu, birçok satıcının gözden kaçırma eğiliminde olduğu kısımdır.
Yapay zeka ölçümünün ne kadar hızlı gelişmesine rağmen bugün hala gözlemlenemeyen önemli şeyler var. Hiçbir platform size kapsamlı bir şekilde şunu söyleyemez:
- Markanızın göründüğü her istem.
- Bir satın alma işlemini etkileyen her konuşma.
- ChatGPT'de yapılan her öneri.
- Her bir alıntı her bir kullanıcıya gösterilir.
- Kişiselleştirmenin bir yanıtı tam olarak nasıl değiştirdiği.
- Her yapay zeka platformundaki her çok turlu konuşma.
- Birisinin ne sıklıkta bir bağlantıya tıklamadan yapay zeka tavsiyesine göre hareket ettiği.
Temeldeki yapay zeka platformları bu düzeydeki verileri açığa çıkarmaz. Bir satıcı, markanızla ilgili her yapay zeka görüşmesini görebildiğini iddia ediyorsa, bu bilgiyi tam olarak nasıl topladığını sormak faydalı olacaktır.
Pratik bir ölçüm çerçevesi neye benzer?
Mükemmel ilişkilendirmeyi kovalamak yerine hedef, zaman içinde tutarlı bir şekilde takip edebileceğiniz tekrarlanabilir bir ölçüm sistemi oluşturmak olmalıdır.
Pratik bir kontrol paneli dört kategoride ölçüm içerebilir:
Görünürlük
- Katılım oranı.
- Rekabetçi ses paylaşımı.
- Hızlı kapsama.
- Model kapsamı.
Yanıt kalitesi
- Yanıt içindeki konum.
- Marka çerçeveleme.
- Duygusallık.
- Mesaj tutarlılığı.
Teknik sinyaller
- Alıntı sıklığı.
- İçerik alma başarısı.
- Varlık tutarlılığı.
- Tazelik.
İş sonuçları
- Yapay zeka yönlendirme trafiği.
- Desteklenen dönüşümler
- Markalı arama artışı.
- Doğrudan trafik eğilimleri.
- AI keşfinden etkilenen boru hattı.
Hiçbir tek ölçüm hikayenin tamamını anlatamaz. Ancak hepsi birlikte, markanızın yapay zeka destekli araştırmalarda nasıl göründüğüne ve nasıl algılandığına dair çok daha eksiksiz bir resim sağlar.
Yapay zeka aramalarında görünürlüğünüzü takip edin, kaçırılan fırsatları ortaya çıkarın ve müşterilerin soru sorduğu yerlerde varlığınızı artırın.
Amaç mükemmel ölçüm değil
Bilgi istemi düzeyinde görünürlük, bugün anahtar kelime izlemenin son yirmi yılda olduğu kadar olgun değil.
Bazı sinyaller hâlâ ortaya çıkıyor, diğerlerine ise erişilemiyor çünkü yapay zeka platformları temel verileri ortaya çıkarmıyor ve kullanıcı davranışları neredeyse teknolojinin kendisi kadar hızlı gelişmeye devam ediyor.
Bu, ölçümün imkansız olduğu anlamına gelmez. Bu sadece amacın değiştiği anlamına gelir.
Her yapay zeka görüşmesini yeniden yapılandırmaya çalışmak yerine şunlara odaklanın:
- Temsili bir bilgi istemi kütüphanesi oluşturmak.
- Görünürlüğü zaman içinde tutarlı bir şekilde izleme.
- Rakiplere karşı kıyaslama.
- Anlamakmarkanızın nasıl çerçevelendiği.
Bu trendler, ekosistemin henüz destekleyemediği bir hassasiyet düzeyinin peşinde koşmaktan çok daha uygulanabilir.
Yapay zeka aramasında en fazla ilerleme kaydeden kuruluşlar mükemmel ilişkilendirmeyi beklemiyor. Tutarlı temel çizgiler oluşturuyorlar, anlamlı hareketleri izliyorlar ve hem modeller hem de kullanıcı davranışları gelişmeye devam ettikçe uyum sağlıyorlar.
