วิธีติดตามและขยายการแสดงตนของแบรนด์ใน LLMS

ความเป็นจริงใหม่ของการมองเห็นการค้นหานั้นซับซ้อนกว่าการจัดอันดับใน Google ขณะนี้แบรนด์กำลังถูกค้นพบผ่านการตอบกลับ AI Chatbot

หากธุรกิจของคุณปรากฏตัวในคำตอบเหล่านั้นคุณจะมีอิทธิพลมากขึ้น

ในคู่มือนี้ฉันจะแกะทัศนวิสัยของ AI ว่ามันแตกต่างจาก web optimization อย่างไรและวิธีการวัดและเพิ่มมัน

การมองเห็น AI คืออะไร?

การมองเห็น AI คือความถี่ที่แบรนด์ของคุณถูกกล่าวถึงอ้างถึงหรือแนะนำในการตอบกลับที่สร้างขึ้นจาก AI-จาก LLMS เช่น CHATGPT, Claude และ Perplexity ไปจนถึงคุณสมบัติเช่นภาพรวม AI ของ Google

ตัวอย่างเช่นเมื่อฉันถาม Claude เกี่ยวกับเครื่องมือการจัดการโครงการที่ดีที่สุดสำหรับ บริษัท ระยะไกลการตอบสนองรวมถึงเครื่องมือเช่น Asana, Monday, Notion และ Clickup

นั่นบอกฉันว่าประโยครับรู้แบรนด์เหล่านั้นและมองว่าพวกเขาเกี่ยวข้อง

เหตุใดการมองเห็น AI จึงมีความสำคัญ?

การมองเห็น AI เป็นสิ่งสำคัญเพราะช่วยให้ผู้คนค้นพบและเรียนรู้เกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ

กับ 71.5% ของเราผู้บริโภคที่ใช้เครื่องมือ AI อย่างน้อยการค้นหาบางอย่างการปรากฏตัวในเครื่องมือเหล่านั้นหมายความว่าคุณปรากฏตัวในช่วงเวลาสำคัญมากขึ้น

ทัศนวิสัยในคำตอบของ AI ยังสามารถผลักดันการรับส่งข้อมูลที่ผ่านการรับรอง

การวิจัยล่าสุดของเราแสดงให้เห็นว่าผู้เข้าชมการค้นหา AI แปลงได้ดีกว่า 4.4x กว่าผู้เข้าชมการค้นหาทั่วไปแบบดั้งเดิม น่าจะเป็นเพราะพวกเขาได้รับข้อมูลมากขึ้น

และค่านั้นคาดว่าจะเติบโตเท่านั้น

ภายในปี 2570 ช่อง LLM คาดว่าจะผลักดันมูลค่าทางธุรกิจให้มากที่สุดเท่าการค้นหาแบบดั้งเดิม และเอาชนะได้ไม่นานหลังจากนั้น

การเพิ่มประสิทธิภาพการมองเห็น AI นั้นแตกต่างจาก web optimization แบบดั้งเดิมอย่างไร

การเพิ่มประสิทธิภาพการมองเห็น AI (เรียกอีกอย่างว่าการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องยนต์กำเนิดและการเพิ่มประสิทธิภาพ AI) มีความซับซ้อนมากกว่า web optimization แบบดั้งเดิม แต่ปัจจัยการจัดอันดับการค้นหาแบบดั้งเดิมบางอย่างยังคงสำคัญ

ตัวอย่างเช่น CHATGPT สามารถใช้ดัชนีของ Bing

และคุณสมบัติ AI ของ Google เชื่อมต่อกับผลการค้นหาของ Google การศึกษาของเรา แสดงให้เห็นว่าภาพรวม AI มักจะรวมลิงก์จากผลลัพธ์อินทรีย์ 10 อันดับแรกโดยมีผลลัพธ์อันดับ 1 ปรากฏใน 46% ของเดสก์ท็อปและ 34% ของเคสมือถือ

ที่กล่าวว่าปัจจัยการจัดอันดับ web optimization แบบดั้งเดิมไม่ได้ใช้เสมอไป

อัน การศึกษาล่าสุด จาก Kevin Indig พบว่า“ 10% อันดับต้น ๆ ของหน้าเว็บที่อ้างถึงมากที่สุดข้าม (แพลตฟอร์ม AI) มีปริมาณการใช้งานน้อยกว่ามากจัดอันดับสำหรับคำหลักที่น้อยลงและรับลิงก์ย้อนกลับทั้งหมด” กว่าผู้ชนะ web optimization ทั่วไป

ลองสำรวจสิ่งที่มีผลต่อการมองเห็น AI ในรายละเอียด

อะไรที่มีผลต่อการมองเห็น AI?

ในขณะที่นักวิจัยและนักการตลาดเพิ่งเริ่มเข้าใจสิ่งที่ขับเคลื่อนการปรากฏตัวในการตอบสนอง AI การศึกษาและหลักฐานพอสมควรแนะนำปัจจัยการจัดอันดับหลายประการที่ควรพิจารณา

นี่คือรายการที่เรารวบรวมด้วย Emilia Möller สำหรับล่าสุดของเรา การสัมมนาผ่านเว็บค้นหา AI–

• แบรนด์กล่าวถึง: การกล่าวถึงแบรนด์ในเว็บส่งผลกระทบต่อความถี่ของเครื่องมือ AI ที่กล่าวถึงและแนะนำ บริษัท ของคุณ อัน การศึกษาล่าสุด จาก Seer Interactive แสดงให้เห็นว่าปริมาณการค้นหาแบรนด์มีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งเป็นอันดับสองกับ AI กล่าวถึง

• คุณภาพและความคิดริเริ่มของเนื้อหา: เนื้อหาที่แสดงประสบการณ์และความเชี่ยวชาญที่แท้จริงมีแนวโน้มที่จะอ้างถึงมากขึ้น เครื่องมือ AI จัดลำดับความสำคัญของแหล่งที่พวกเขารับรู้ว่าน่าเชื่อถือและมีสิทธิ์

• การอ้างอิงคำพูดและสถิติ: การเพิ่มคำพูดสถิติหรือการอ้างอิงเป็นรายบุคคลสามารถเพิ่มการมองเห็นในผลลัพธ์ AI บางครั้ง มากถึง 40%

• ข้อมูลที่มีโครงสร้าง: การใช้สคีมาสามารถช่วยเครื่องมือ AI ได้อย่างถูกต้อง มันให้บริบทมากขึ้นที่จะดึงออกมา ตัวอย่างเช่น Microsoft ที่ได้ยืนยันแล้ว การใช้สคีมามาร์กอัปเพื่อช่วยให้ LLM เข้าใจเนื้อหาได้ดีขึ้น

• ความสดของเนื้อหา: การอัปเดตเนื้อหาล่าสุดมีแนวโน้มที่จะได้รับการจัดลำดับความสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสืบค้นที่ไวต่อเวลาหรือมีแนวโน้ม นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ LLMS โดยใช้ Technology Retrieval-Augmented (RAG)-เช่น GPT-4 และ Claude-ที่สามารถดึงข้อมูลที่ทันสมัยที่สุดในเวลาสอบถาม

วิธีวัดการมองเห็น AI ของคุณ

ก่อนที่คุณจะสามารถปรับปรุงการมองเห็น AI ของคุณคุณต้องรู้ว่าคุณยืนอยู่ตรงไหน

นี่คือวิธีการประเมิน

เคล็ดลับ– การดาวน์โหลด playbook การมองเห็น AI ของ Emilia สำหรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการวัดการมองเห็น AI ของคุณสิ่งที่คุณสามารถทำได้เพื่อปรับปรุงและอื่น ๆ

ดำเนินการวิเคราะห์ทัศนวิสัย AI ด้วยตนเอง

เริ่มต้นด้วยการทดสอบอย่างรวดเร็ว Emilia ที่แชร์ระหว่างการสัมมนาผ่านเว็บของเรา – วิธีง่ายๆในการตรวจสอบสถานะของแบรนด์ของคุณโดยการแจ้งแพลตฟอร์ม AI โดยตรง

ใช้เวลาไม่นานและให้พัลส์อย่างรวดเร็วเกี่ยวกับการมองเห็น (หรือมองไม่เห็น) แบรนด์ของคุณอยู่บนแพลตฟอร์ม AI

นี่คือวิธีการเรียกใช้:

1. เปิดตัว CHATGPT, Gemini และ Perplexity (คุณสามารถรวมมากขึ้นหากคุณต้องการ)
2. พิมพ์คำถามที่กลุ่มเป้าหมายของคุณจะถามอย่างสมจริง ตัวอย่างเช่น“ เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการจัดกลุ่มคำหลักในปี 2025 คืออะไร” หรือ“ แพลตฟอร์ม web optimization อันดับต้น ๆ สำหรับ startups”
3. ดูคำตอบอย่างใกล้ชิดและถาม:
   • เราถูกกล่าวถึงด้วยชื่อหรือไม่?
   • เราเชื่อมโยงโดยตรงหรืออ้างถึงหรือไม่?
   • การอ้างอิงถึงเราเป็นบวกเป็นกลางหรือลบหรือไม่?

ตัวอย่างเช่น semrush ชุดเครื่องมือ AI มาก่อนเมื่อฉันถาม CHATGPT“ เครื่องมือ AI web optimization ที่ดีที่สุดสำหรับ SMB คืออะไร”

คุณสามารถทำการทดสอบนี้เป็นรายเดือนเพื่อดูว่ามีแนวโน้มเชิงบวกหรือเชิงลบ

ใช้ชุดเครื่องมือ AI ของ Semrush

หากต้องการดูผลกระทบอย่างเต็มที่จากการมองเห็น AI ของคุณโดยไม่ต้องทำงานด้วยตนเองให้ติดตามมันแบบไดนามิกในหลายแพลตฟอร์มด้วย Semrush’s ชุดเครื่องมือ AI–

เมื่อคุณเข้าสู่แบรนด์และคู่แข่งชั้นนำของคุณเครื่องมือจะสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ:

• การมองเห็น AI: ทำความเข้าใจว่าเครื่องมือค้นหา AI พูดถึงแบรนด์และคู่แข่งของคุณอย่างไร

• ความรู้สึกของแบรนด์: ดูว่าเครื่องมือ AI กำหนดกรอบแบรนด์ของคุณอย่างไรในคำตอบที่สร้างขึ้นโดย AI

• คำแนะนำเชิงกลยุทธ์: รับเคล็ดลับเกี่ยวกับวิธีการมองเห็นได้มากขึ้นในการค้นหา AI และปรับปรุงกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยรวมของคุณ

วิธีปรับปรุงการมองเห็น AI ของคุณ

ตอนนี้เรามาสำรวจกลยุทธ์สำคัญในการทำให้แบรนด์ของคุณมองเห็นได้มากขึ้นในการสนทนา AI

1. เติบโตอำนาจของคุณ

อย่างที่เราได้เห็นแบรนด์ที่มีอำนาจที่แข็งแกร่งมักจะปรากฏบ่อยขึ้นในคำตอบที่สร้างขึ้นโดย Ai

ยิ่งผู้คนรู้จักและค้นหาแบรนด์ของคุณมากเท่าไหร่ก็ยิ่งมีโอกาสมากขึ้นที่จะปรากฏขึ้นทั่วทั้งแพลตฟอร์ม AI

เพื่อสร้างอำนาจนี้:

• รับการกล่าวถึงแบรนด์จากแหล่งที่เชื่อถือได้: ขว้างเรื่องราวแบรนด์ข้อมูลหรือข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งพิมพ์ที่เชื่อถือได้ในไซต์เฉพาะของคุณและไซต์ที่มีความเชี่ยวชาญสูง ตัวอย่างเช่น CHATGPT ดึงเกือบ 48% ของการอ้างอิงจากวิกิพีเดียตาม การศึกษาอื่น–

• ใช้งานบน reddit: Reddit เป็นแหล่งอ้างอิงชั้นนำสำหรับความงุนงง (46.7%) และภาพรวมของ Google AI (21%) การวิจัยจากลึกซึ้ง– นั่นหมายถึงการตอบคำถามและการมีส่วนร่วมในการอภิปรายเกี่ยวกับ Reddit สามารถผลักดันการมองเห็นได้มากขึ้น

• ให้อำนาจผู้เชี่ยวชาญด้านหัวข้อภายใน (SMEs) ของคุณ: กระตุ้นให้ SMEs โพสต์บน LinkedIn พูดในกิจกรรมมีส่วนร่วมในสิ่งพิมพ์อุตสาหกรรมและมีส่วนร่วมในการสัมภาษณ์พอดคาสต์เพื่อเพิ่มสถานะของคุณทั้งออนไลน์และออฟไลน์ ทำให้ง่ายขึ้นด้วยการสนับสนุนพวกเขาด้วยการเขียนเนื้อหาการออกแบบภาพและการเข้าถึงโอกาสในการพูดหรือเผยแพร่

• เปลี่ยนเนื้อหาข้ามช่องทาง: แปลงข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดของคุณให้เป็นหลายรูปแบบ (เช่นเปลี่ยนรายงานการวิจัยเป็นชุดบล็อกวิดีโออินโฟกราฟิกและโพสต์โซเชียล) ช่วยให้คุณสามารถสร้างเนื้อหาได้มากขึ้นโดยไม่ต้องทำงานเพิ่มเติมและสามารถขยายการเข้าถึงของคุณได้อย่างมากมาย

2. ระบุแบบสอบถามผู้ใช้ที่มีความตั้งใจสูง

ของเรา วิจัยเกี่ยวกับวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับ chatgpt แสดงให้เห็นว่า 70% ของการสืบค้น CHATGPT ไม่ตรงกับรูปแบบการค้นหาแบบดั้งเดิม

สิ่งนี้อาจเป็นเพราะการสืบค้นในแพลตฟอร์ม AI นั้นซับซ้อนกว่าในเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมโดยเน้นถึงความจำเป็นในการจัดหมวดหมู่ความตั้งใจค้นหาใหม่

เพื่อให้เข้าใจถึงความตั้งใจที่อยู่เบื้องหลังการสอบถามผู้ชมของคุณเข้าสู่แพลตฟอร์ม AI ให้เปิดรายงาน“ ผู้ชมและเนื้อหา” ใน ชุดเครื่องมือ AI และเลื่อนลงไปที่หัวข้อสอบถาม

คุณจะเห็นคำถามเฉพาะที่ผู้ใช้ถาม AI เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์อุตสาหกรรมและช่องของคุณ

จากนั้นสร้างเนื้อหาที่ตอบคำถามของผู้ชมโดยตรงด้วยความชัดเจนและความลึก ซึ่งอาจรวมถึงบทความช่วยเหลือศูนย์คู่มือผลิตภัณฑ์หน้าเชื่อมโยงไปถึง ฯลฯ

ตัวอย่างเช่น Clay มักเผยแพร่เนื้อหาบล็อกที่นำโดยผลิตภัณฑ์ซึ่งเดินผ่านเวิร์กโฟลว์ที่เฉพาะเจาะจงสูง

เช่นเดียวกับบทความด้านล่างเกี่ยวกับการใช้ดินเหนียวกับ Google สไลด์เพื่อสร้างยอดขายส่วนบุคคลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ

3. สร้างเนื้อหาต้นฉบับ

การเผยแพร่เนื้อหาที่มีคุณภาพสูงและน่าเชื่อถือเป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มการมองเห็น AI ของคุณ

เครื่องมือ AI มีแนวโน้มที่จะพื้นผิวเนื้อหาที่มีอำนาจมีความฉลาดและมีค่าไม่เหมือนใคร นอกจากนี้เนื้อหาต้นฉบับสามารถทำให้คุณได้กล่าวถึงแบรนด์และเพิ่มอำนาจโดยรวมของคุณ

นี่คือกลยุทธ์บางอย่างที่คุณสามารถใช้ในการผลิตเนื้อหาดังกล่าว:

• กระตุ้นให้ SMEs ของคุณแบ่งปันความกล้าหาญหรือความคิดเห็นที่แตกต่างกัน ได้รับการสนับสนุนจากการใช้เหตุผลอย่างชัดเจนตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงและ/หรือผลลัพธ์ภายใน

• เปลี่ยนการทดลองภายใน (แม้กระทั่งล้มเหลว) เป็นกรณีศึกษา หากพวกเขาเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ผู้อื่นสามารถเรียนรู้ได้จาก

• ข้อมูลรวมและสังเคราะห์ เพื่อเพิ่มการตีความใหม่แทนที่จะสรุปเนื้อหาที่มีอยู่

• ดำเนินการศึกษาต้นฉบับ การใช้ข้อมูลใดก็ตามที่คุณสามารถเข้าถึงได้ – ข้อเสนอแนะของลูกค้า, การตอบแบบสำรวจแนวโน้มตลาด – เพื่อตอบคำถามที่ถกเถียง

ตัวอย่างเช่นเราเพิ่งเผยแพร่การศึกษาการวิเคราะห์ URL 20,000 URL เพื่อตอบคำถามที่เหมาะสม: เนื้อหา AI สามารถจัดอันดับบน Google ได้หรือไม่?

และปรากฏว่าเป็นผลลัพธ์แรกแม้เหนือ Google เมื่อฉันค้นหา“ เนื้อหา AI สามารถจัดอันดับบน Google ได้หรือไม่” ใช้ความงุนงง

4. จัดโครงสร้างเนื้อหาของคุณสำหรับการค้นพบ AI

LLMS ไม่ได้อ่านเหมือนมนุษย์-พวกเขาสแกนคำตอบที่ชัดเจนและดึงข้อมูลจากเนื้อหาที่มีโครงสร้างดี

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างเนื้อหาของคุณสำหรับการค้นพบ AI:

• สร้างส่วนหัวตามคำถาม Mirror Mirror ผู้ใช้จริง (เช่น “ฉันจะปรับปรุง Core Net Vitals ได้อย่างไร”)
• ตอบคำถามแต่ละข้ออย่างชัดเจนในประโยคแรกจากนั้นขยายด้วยรายละเอียดสนับสนุน
• ใช้สคีมามาร์กอัป (faqpage, howto, product) เพื่อส่งสัญญาณโครงสร้างเนื้อหา
• รวมถึงสัญญาณความน่าเชื่อถือเมื่อพวกเขาเสริมสร้างจุดของคุณเช่นสถิติคำพูดของผู้เชี่ยวชาญและหน่วยงานที่มีชื่อที่เกี่ยวข้อง (แบรนด์เครื่องมือองค์กร ฯลฯ )

ทั้งหมดนี้อาจปรับปรุงการมองเห็น AI

ตัวอย่างเช่น, คู่มือของ Semrush เกี่ยวกับ Core Net Vitals เป็นจุดเด่นของความงุนงงเมื่อฉันค้นหา“ ฉันจะปรับปรุง Core Net Vitals ได้อย่างไร”

บทความนี้ใช้ส่วนหัวตามคำถามที่ตรงกับพรอมต์ของผู้ใช้ทั่วไปและเปิดแต่ละส่วนด้วยคำตอบที่ชัดเจนและชัดเจน-กลยุทธ์การจัดโครงสร้างคีย์สองอันที่เรากล่าวถึงข้างต้น

ติดตามและปรับปรุงการมองเห็น AI ของคุณเมื่อเวลาผ่านไป

การวัดการปรากฏตัวของแบรนด์ของคุณในการตอบสนอง AI นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อติดตามการจัดอันดับการค้นหา

อาจไม่ปรากฏว่าเป็นขัดขวางการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณ แต่มันสามารถทำให้แบรนด์ของคุณต่อหน้าผู้ชมที่เหมาะสม

นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรปฏิบัติต่อการมองเห็น AI เหมือนตัวชี้วัดสำคัญอื่น ๆ ที่คุณติดตาม

เริ่มต้นด้วยชุดเครื่องมือ AI