AI विज़िबिलिटी को सर्वेक्षण की तरह मापना: 8 कदम, एक निश्चित प्रश्न सूची

AI विज़िबिलिटी मापन में क्या शामिल है

त्वरित परीक्षण: आज 10 प्रॉम्प्ट लिखें। उन्हें एक दिन के अंतर पर दो बार चलाएं। यदि उत्तर बहुत भिन्न हैं, तो एकल संख्याओं के बजाय रेंज रिपोर्ट करें।

AI सर्च विज़िबिलिटी मापती है कि कोई ब्रांड या उसकी सामग्री प्रासंगिक प्रश्नों के उत्तरों में दिखाई देती है या नहीं, और कैसे दिखाई देती है। एक उपयोगी समीक्षा उत्तर संदर्भ और स्रोत साइटेशन रिकॉर्ड करती है, न कि किसी मेंशन को व्यापक विज़िबिलिटी के प्रमाण के रूप में मानती है।

पारंपरिक SEO आमतौर पर किसी पृष्ठ की खोज परिणामों में उपस्थिति, विज़िट और अन्य साइट परिणामों को ट्रैक करता है। AI सर्च एक अलग अवलोकन जोड़ता है: एक सिस्टम ब्रांड का उल्लेख कर सकता है, किसी पृष्ठ को उद्धृत कर सकता है, ब्रांड के बारे में किसी अन्य स्रोत को उद्धृत कर सकता है, या आपके द्वारा निरीक्षण किए गए उत्तर में कोई पहचानने योग्य संदर्भ प्रदान नहीं कर सकता है। ये अलग-अलग परिणाम हैं और इन्हें एक स्कोर में नहीं जोड़ा जाना चाहिए।

पहले इस बात पर सहमत हों कि मापन किस उद्देश्य के लिए है। श्रेणी खोज का आकलन करने वाली टीम को इस बात से फर्क पड़ सकता है कि क्या ब्रांड का नाम किसी अनुशंसा में लिया गया है। किसी विशिष्ट उत्पाद पृष्ठ को बेहतर बनाने वाली टीम को इस बात से अधिक फर्क पड़ सकता है कि जब लोग इसके उपयोग के मामले के बारे में पूछते हैं तो क्या वह पृष्ठ उद्धृत किया जाता है। प्रॉम्प्ट चुनने से पहले लक्ष्य रिकॉर्ड करें।

प्रत्येक जांच के लिए एक व्यावहारिक रिकॉर्ड में शामिल हैं:

• सटीक प्रॉम्प्ट और जांच की तारीख।
• प्लेटफ़ॉर्म और देखा गया उत्तर।
• क्या ब्रांड का उल्लेख किया गया है और क्या कोई स्रोत उद्धृत किया गया है।
• उद्धृत URL, यदि दिखाया गया है, और प्रॉम्प्ट से इसकी प्रासंगिकता।
• कोई अनुवर्ती कार्रवाई, जैसे किसी पुराने पृष्ठ को स्पष्ट करना।

यह देखी गई उत्तर विज़िबिलिटी को साइट ट्रैफ़िक या व्यावसायिक प्रभाव से अलग करता है। विषय के व्यापक दृष्टिकोण के लिए, AI सर्च विज़िबिलिटी देखें।

चरण 1: वास्तविक मांग से प्रॉम्प्ट सेट बनाएं

प्रॉम्प्ट सेट दोहराने योग्य जांच के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रश्नों का एक सहेजा गया संग्रह है। इसे आपके दर्शकों द्वारा पूछे जा सकने वाले प्रश्नों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए, न कि ब्रांड को दिखाने के लिए डिज़ाइन किए गए वाक्यांशों की सूची।

इसे मौजूदा ग्राहक भाषा से बनाएं: बिक्री और सहायता प्रश्न, उत्पाद तुलना, ऑनबोर्डिंग चिंताएं, और प्रासंगिक लैंडिंग पृष्ठों पर शब्दावली। प्रॉम्प्ट को इरादे के अनुसार समूहित करें ताकि एक क्षेत्र में बदलाव को हर जगह बदलाव न समझा जाए। उपयोगी समूहों में श्रेणी खोज, समस्या निदान, विकल्प, उत्पाद फिट और कार्यान्वयन शामिल हैं।

शब्दावली को प्राकृतिक और लिए जा रहे निर्णय के लिए पर्याप्त विशिष्ट रखें। "एक छोटी टीम के लिए वॉलेट चुनते समय मुझे क्या विचार करना चाहिए?" एक प्रॉम्प्ट की तुलना में अधिक जानकारीपूर्ण है जो केवल कंपनी का नाम लेता है। ब्रांडेड और नॉन-ब्रांडेड दोनों प्रश्न शामिल करें, लेकिन उन्हें अलग-अलग रिपोर्ट करें: ब्रांडेड प्रॉम्प्ट परीक्षण करते हैं कि प्लेटफ़ॉर्म पहले से ज्ञात इकाई को कैसे संभालता है, जबकि नॉन-ब्रांडेड प्रॉम्प्ट किसी श्रेणी में खोज का परीक्षण करते हैं।

एक प्रबंधनीय पहले संस्करण के लिए, एक केंद्रित सेट चुनें जिसकी आपकी टीम ध्यान से समीक्षा कर सके। नोट करें कि प्रत्येक प्रॉम्प्ट क्यों शामिल है और एक सार्थक उत्तर में क्या होगा। जांचों के बीच शब्दावली बदलने से बचें जब तक कि आप जानबूझकर प्रॉम्प्ट का संस्करण न बदलें; अन्यथा, आप यह नहीं बता सकते कि अंतर शब्दावली या उत्तर के कारण आया है।

जब आपकी पेशकश, दर्शक या लक्ष्य बाजार बदलता है तो सेट की समीक्षा करें। डुप्लिकेट प्रश्न हटाएं, नई आपत्तियां जोड़ें, और पुराने प्रॉम्प्ट को संरक्षित करें जब ऐतिहासिक तुलना मायने रखती है। यह "AI विज़िबिलिटी की निगरानी कैसे करें" को कभी-कभार स्पॉट चेक के बजाय एक सुसंगत अभ्यास में बदल देता है।

चरण 2: परिणाम को बढ़ा-चढ़ाकर बताए बिना मापें

एक परिभाषित प्रॉम्प्ट नमूने में स्पष्ट अवलोकनों की गणना करके विज़िबिलिटी मापें, फिर नमूने और सारांश के पीछे के साक्ष्य की व्याख्या करें। शेयर ऑफ वॉइस दृश्य उस नमूने में ब्रांडों की तुलना करने में मदद कर सकता है, लेकिन यह हर उत्तर की जनगणना नहीं है जो एक प्लेटफ़ॉर्म उत्पन्न कर सकता है।

प्रत्येक प्रॉम्प्ट के लिए, एक सरल वर्गीकरण का उपयोग करें: ब्रांड का नाम लिया गया, ब्रांड उद्धृत किया गया, प्रासंगिक स्वामित्व वाला पृष्ठ उद्धृत किया गया, प्रतियोगी का नाम लिया गया, या इनमें से कोई नहीं। एक प्रतिक्रिया एक से अधिक श्रेणियों में फिट हो सकती है। उत्तर या उद्धृत स्रोत के साथ एक सावधानीपूर्वक अंश को संरक्षित करें, ताकि समीक्षक सत्यापित कर सकें कि इसे उस तरह क्यों वर्गीकृत किया गया। यदि उत्तर जांचों के बीच बदलता है, तो पहले के रिकॉर्ड को चुपचाप बदलने के बजाय दोनों अवलोकनों को बनाए रखें।

ब्रांडों की तुलना करते समय, समान प्रॉम्प्ट, प्लेटफ़ॉर्म, तिथियां या समीक्षा विंडो, और वर्गीकरण नियमों का उपयोग करें। किसी भी शेयर ऑफ वॉइस सारांश के साथ समीक्षा किए गए प्रॉम्प्ट की संख्या रिपोर्ट करें। यह योजना को दृश्यमान बनाता है और एक छोटे या अत्यधिक ब्रांडेड नमूने को व्यापक बाजार निष्कर्ष के रूप में प्रस्तुत होने से रोकता है।

साथ ही विज़िबिलिटी को परिणामों से अलग रखें। एक उद्धृत पृष्ठ खोज क्षमता का उपयोगी प्रमाण हो सकता है, लेकिन यह अपने आप यह नहीं दिखाता है कि उपयोगकर्ताओं ने उत्तर पर जाकर देखा, समझा या उस पर कार्य किया। जहां उपलब्ध हो, प्रॉम्प्ट समीक्षा को अपने स्वयं के साइट एनालिटिक्स या योग्य पूछताछ ट्रैकिंग से जोड़ें, और उन्हें अलग-अलग उपायों के रूप में लेबल करें।

एक उपयोगी रिपोर्टिंग लाइन कहती है कि क्या जांचा गया, क्या दिखाई दिया, किस स्रोत ने इसका समर्थन किया, और टीम आगे क्या करेगी। संबंधित मापन प्रश्नों के लिए, AI विज़िबिलिटी मॉनिटरिंग और SEO परिणाम कैसे मापें देखें।

ट्रैकिंग टूल चुनना

विज़िबिलिटी मापन के लिए सबसे अच्छे AI SEO टूल वे हैं जो आपको प्रासंगिक परीक्षण का निरीक्षण और दोहराने देते हैं—न कि केवल वे जो सबसे पॉलिश स्कोर प्रदान करते हैं। सर्वश्रेष्ठ GEO ऑडिट टूल में से चुनने से पहले, जांचें कि प्रत्येक टूल अपने प्रॉम्प्ट नमूने और साक्ष्य का प्रतिनिधित्व कैसे करता है।

व्यावहारिक क्षमताओं की तलाश करें जैसे:

• प्रॉम्प्ट को सहेजना और उन्हें विषय, इरादे या दर्शक के अनुसार अलग करना।
• जांचे गए प्लेटफ़ॉर्म और अवलोकन कब एकत्र किया गया था, यह दिखाना।
• मेंशन, उद्धृत स्रोत और उद्धरण के पीछे का URL रिकॉर्ड करना।
• समीक्षकों को व्यक्तिगत उत्तरों का निरीक्षण करने देना, न कि केवल समग्र।
• सुसंगत तुलना और आपकी टीम के लिए निर्यात योग्य रिकॉर्ड का समर्थन करना।

पूछें कि क्या प्लेटफ़ॉर्म का कवरेज उन सिस्टम और बाजारों से मेल खाता है जिनका आपको आकलन करने की आवश्यकता है। जांचें कि यह उत्तर भिन्नता, लापता अवलोकनों और सहेजे गए प्रॉम्प्ट में बदलाव को कैसे संभालता है। एक डैशबोर्ड दोहराए जाने वाले काम को सुव्यवस्थित कर सकता है, लेकिन यह एक सीमित प्रॉम्प्ट नमूने को सभी AI उत्तरों के पूर्ण माप में नहीं बदल सकता है।

प्रारंभिक आधार रेखा के लिए, एक अच्छी तरह से बनाए रखा स्प्रेडशीट पर्याप्त हो सकता है: प्रति प्रॉम्प्ट और जांच एक पंक्ति, प्लेटफ़ॉर्म, उत्तर, उद्धरण, वर्गीकरण, समीक्षक और अगली कार्रवाई के लिए फ़ील्ड के साथ। समर्पित सॉफ़्टवेयर पर तब जाएं जब दोहराव, सहयोग या इतिहास मैन्युअल रूप से प्रबंधित करना मुश्किल हो जाए। यह एक सार्वभौमिक विज़िबिलिटी स्कोर का विज्ञापन करने वाले टूल को खरीदने से बेहतर चयन नियम है।

"सर्वश्रेष्ठ LLM विज़िबिलिटी टूल" इसलिए फिट का प्रश्न है: क्या टूल आपके स्वयं के साक्ष्य की जांच करना और उस पर कार्य करना आसान बनाता है? टूल के दावों की तुलना एक छोटे नमूने से करें जिसे आप स्वयं सत्यापित कर सकते हैं। संबंधित तुलना के लिए AI विज़िबिलिटी टूल देखें।

ChatGPT और Perplexity: क्या तुलना करें

सामान्य नियम: प्रॉम्प्ट सूची को पूरी तिमाही यानी 12 सप्ताह के लिए स्थिर रखें। एक बार में एक चीज़ बदलें, और कोई प्रवृत्ति निकालने से पहले 3 रन लॉग करें।

समान इरादे से मेल खाने वाले प्रॉम्प्ट चलाकर और प्रत्येक उत्पाद में उत्तरों को रिकॉर्ड करके ChatGPT और Perplexity की तुलना करें। तुलना में देखे गए अंतरों का वर्णन होना चाहिए, न कि यह मान लेना चाहिए कि कोई भी प्लेटफ़ॉर्म हर बार समान उत्तर या उद्धरण व्यवहार का उपयोग करता है।

प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक अलग परिणाम रखें। एक प्रतिक्रिया बिना उद्धरण दिखाए ब्रांड का नाम ले सकती है, जबकि दूसरी अपने शब्दों में ब्रांड को प्रमुख बनाए बिना स्रोत लिंक प्रदान कर सकती है। मेंशन और उद्धरण दोनों रिकॉर्ड करें, और जांचें कि क्या उद्धृत पृष्ठ वास्तव में कथन का समर्थन करता है। यदि प्लेटफ़ॉर्म एक ही प्रश्न के अलग-अलग उत्तर प्रस्तुत करते हैं, तो उस अंतर को औसत करने के बजाय संरक्षित करें।

एक स्थिर समीक्षा विधि का उपयोग करें:

• तुलना दौर के लिए समान प्रॉम्प्ट शब्दावली का पुन: उपयोग करें।
• उत्पाद, जांच तिथि, उत्तर और दृश्य स्रोत रिकॉर्ड करें।
• दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर वर्गीकरण नियमों का एक सेट लागू करें।
• किसी एक बार के अंतर को प्रवृत्ति मानने से पहले एक अवलोकन दोहराएं।

यह दृष्टिकोण "ChatGPT सर्च विज़िबिलिटी" प्रश्नों का उत्तर देने में भी मदद करता है, बिना किसी विशेष समीक्षा में देखे गए उत्तर को सामान्य प्रदर्शन के साथ जोड़े। प्लेटफ़ॉर्म अनुभव और प्रतिक्रियाएं बदल सकती हैं, और एक सहेजा गया अवलोकन केवल यह स्थापित करता है कि आपके समीक्षक ने उस समय क्या देखा। ChatGPT उत्तरों में दिखाई देने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, ChatGPT द्वारा उद्धृत कैसे हों पढ़ें; दूसरे प्लेटफ़ॉर्म के लिए, Perplexity विज़िबिलिटी गाइड देखें।

Perplexity और अन्य उत्तरों को बेहतर बनाने के लिए मापन का उपयोग करना

मापन विज़िबिलिटी में सुधार करता है जब प्रत्येक निष्कर्ष एक पृष्ठ-स्तरीय कार्रवाई की ओर ले जाता है जो एक वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्न का अधिक स्पष्ट रूप से उत्तर देता है। एक ट्रैकिंग रिपोर्ट अपने आप सामग्री में सुधार नहीं करती है; यह आपकी टीम को यह तय करने के लिए साक्ष्य देती है कि क्या ठीक करना, स्पष्ट करना या बनाना है।

वास्तविक उत्तर और उद्धरण से शुरू करें। यदि उद्धृत पृष्ठ प्रासंगिक है लेकिन स्कैन करना कठिन है, तो मुख्य स्पष्टीकरण को ढूंढना आसान बनाएं। यदि कोई उपयोगी स्वामित्व वाला पृष्ठ अवलोकनों में उद्धृत नहीं है, तो जांचें कि क्या यह स्पष्ट रूप से विषय को परिभाषित करता है, प्रॉम्प्ट का उत्तर देता है, और महत्वपूर्ण दावों का समर्थन करता है। यदि कोई अन्य स्रोत उद्धृत है, तो उस स्रोत की समीक्षा करें और तय करें कि क्या आपकी अपनी साइट को मजबूत साक्ष्य या अधिक प्रत्यक्ष स्पष्टीकरण की आवश्यकता है।

तीन जांचों का उपयोग करके कार्य को प्राथमिकता दें: क्या प्रॉम्प्ट दर्शकों के लिए मायने रखता है, क्या देखे गए उत्तर या स्रोत में कोई ठोस अंतर है, और क्या आपकी टीम एक सत्यापन योग्य सुधार कर सकती है? संभावित कार्रवाइयों में उत्पाद शब्दावली को स्पष्ट करना, एक आवर्ती प्रश्न का सीधा उत्तर जोड़ना, व्याख्यात्मक पृष्ठों के बीच आंतरिक लिंक में सुधार करना और यह जांचना शामिल है कि पृष्ठ पाठकों के लिए सुलभ है।

किसी पृष्ठ को केवल प्रॉम्प्ट वाक्यांश को दोहराने के लिए दोबारा न लिखें। उद्देश्य उपयोगी जानकारी को लोगों के लिए समझने योग्य और पृष्ठ पर सटीक रूप से प्रस्तुत करना है। बदले गए URL और संपादन के कारण को ट्रैक करें, फिर बाद की समीक्षा में प्रासंगिक प्रॉम्प्ट सेट को फिर से चलाएं। व्यापक AI SEO रणनीतियों के लिए, इन सामग्री और तकनीकी सुधारों को पारंपरिक SEO कार्य से अलग करें: वे एक दूसरे का समर्थन कर सकते हैं, लेकिन उत्तर विज़िबिलिटी और पारंपरिक खोज प्रदर्शन अलग-अलग अवलोकन हैं।

आपकी 7-सूत्रीय मापन जांच सूची

एक ऐसा लॉग सेट करने के लिए इस जांच सूची का पालन करें जिस पर आप भरोसा कर सकें। वही 7 कदम स्प्रेडशीट या भुगतान किए गए टूल के साथ काम करते हैं, और वे महीने-दर-महीने तुलना को निष्पक्ष बनाते हैं।

• ग्राहकों के शब्दों में 10 प्रॉम्प्ट लिखें।
• शामिल किए जाने वाले असिस्टेंट चुनें और उन्हें स्थिर रखें।
• मेंशन, उद्धरण और अनुशंसा को अलग-अलग परिभाषित करें।
• प्रत्येक उत्तर को तिथि, असिस्टेंट और प्रॉम्प्ट के साथ सहेजें।
• नामित प्रतिद्वंद्वियों और उद्धृत URL को लॉग करें।
• एक बार के स्कोर के बजाय रेंज और प्रवृत्तियां रिपोर्ट करें।
• लॉग की मासिक समीक्षा करें और 2 सुधार चुनें।

एक पंक्ति में शर्तें

शेयर ऑफ वॉइस (सरल शब्दों में: समान उत्तरों में प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में आपका ब्रांड कितनी बार दिखाई देता है)।

प्रॉम्प्ट सेट का अर्थ है प्रश्नों की निश्चित सूची जो आप हर बार पूछते हैं।

llms.txt या schema.org: योजना में क्या शामिल है?

LLMs.txt और schema.org अलग-अलग तकनीकी मद हैं, इसलिए उनका अलग-अलग आकलन करें और किसी को भी यह साबित करने के रूप में न मानें कि कोई ब्रांड AI उत्तर में दिखाई देगा। आपकी मापन योजना में यह रिकॉर्ड होना चाहिए कि क्या प्रासंगिक फ़ाइलें या स्ट्रक्चर्ड डेटा मौजूद हैं और क्या वे सटीक हैं, फिर उस समीक्षा को देखे गए उत्तरों और उद्धृत स्रोतों से जोड़ें।

LLMs.txt के लिए, पहले पुष्टि करें कि आपकी टीम फ़ाइल को क्या संप्रेषित करने का इरादा रखती है, क्या इसे बनाए रखा जाता है, और क्या इसमें मौजूद लिंक या विवरण वर्तमान हैं। एक फ़ाइल को साइट आर्टिफैक्ट के रूप में जांचा जा सकता है, लेकिन इसकी उपस्थिति अकेले यह स्थापित नहीं करती है कि कोई विशेष प्लेटफ़ॉर्म इसे पढ़ता है या उत्तर में इसका उपयोग करता है। यदि आप एक कार्यान्वित कर रहे हैं, तो योजना और जिम्मेदार व्यक्ति का दस्तावेजीकरण करें, और llmstxt.org पर मार्गदर्शन की समीक्षा करें। यह भी देखें LLMs.txt को कैसे कार्यान्वित करें।

Schema.org मार्कअप के लिए, सत्यापित करें कि स्ट्रक्चर्ड जानकारी दृश्य पृष्ठ और उस इकाई का सटीक वर्णन करती है जिसका वह संदर्भ देता है। स्ट्रक्चर्ड डेटा स्पष्ट ऑन-पेज स्पष्टीकरण, सटीक दावों या विश्वसनीय उद्धरण का विकल्प नहीं है। जांचे गए पृष्ठ, समीक्षा किए गए मार्कअप और किए गए किसी भी सुधार को रिकॉर्ड करें; फिर अलग-अलग संबंधित प्रॉम्प्ट अवलोकनों की निगरानी करें।

यह "LLMs.txt बनाम schema.org" को एक व्यावहारिक अंतर बनाता है: एक जांच साइट सामग्री की खोज का मार्गदर्शन करने के लिए एक फ़ाइल से संबंधित है, जबकि दूसरी पृष्ठों पर स्ट्रक्चर्ड विवरण से संबंधित है। किसी का भी मापी गई उत्तर विज़िबिलिटी के लिए प्रॉक्सी के रूप में उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। गहन मार्कअप समीक्षा के लिए, AI सर्च के लिए स्कीमा देखें।

एक विज़िबिलिटी रिपोर्ट क्या कह सकती है और क्या नहीं

एक AI विज़िबिलिटी रिपोर्ट आपको बता सकती है कि जांचे गए प्रॉम्प्ट के एक परिभाषित सेट में, नामित प्लेटफ़ॉर्म पर, रिकॉर्ड किए गए समय पर क्या दिखाई दिया, और किन दृश्य स्रोतों ने उन उत्तरों का समर्थन किया। यह दोहराए जाने वाले पैटर्न की पहचान कर सकती है और समीक्षा के लिए पृष्ठों की ओर इशारा कर सकती है; यह यह स्थापित नहीं कर सकती कि प्रत्येक उपयोगकर्ता या प्रत्येक भविष्य का उत्तर किसी प्लेटफ़ॉर्म का अनुभव कैसे करेगा।

AI उत्तर भिन्न हो सकते हैं, उद्धरण बदल सकते हैं, और प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म अपने स्वयं के इंटरफ़ेस और स्रोत चयन को नियंत्रित करता है। इसलिए एक रिपोर्ट एक स्थिर उद्धरण, एक विशेष रैंकिंग या भविष्य के उत्तरों में शामिल होने का वादा नहीं कर सकती है; यह केवल सहमत जांचों और आपकी टीम द्वारा पूर्ण किए गए कार्य का एक पारदर्शी रिकॉर्ड का वादा कर सकती है। इस विशिष्ट सीमा को नमूने और तिथि के साथ रिपोर्ट में रखें, न कि टूल स्कोर को सार्वभौमिक के रूप में प्रस्तुत करें।

समीक्षा शुरू करने या चलाने से पहले, तैयार करें:

• आपके प्राथमिकता वाले दर्शक, उत्पाद और लक्ष्य बाजार।
• मौजूदा ग्राहक प्रश्न और वे पृष्ठ जिनका आप आकलन करवाना चाहते हैं।
• शामिल करने के लिए प्रतिस्पर्धियों की एक छोटी सूची, यदि तुलना प्रासंगिक है।
• एनालिटिक्स या सामग्री मालिकों तक पहुंच जो निष्कर्षों को सत्यापित और उन पर कार्य कर सकते हैं।

फिर समीक्षक से प्रॉम्प्ट सेट, नमूना उत्तर, उद्धरण साक्ष्य और प्रस्तावित अगली कार्रवाइयां दिखाने के लिए कहें—न कि केवल एक हेडलाइन स्कोर। अपना डोमेन, लक्षित दर्शक और वे प्रश्न जिनका आप परीक्षण करवाना चाहते हैं, संपर्क के माध्यम से भेजें। हम उन इनपुट का उपयोग एक केंद्रित आधार रेखा की योजना बनाने और एक समीक्षा वापस करने के लिए कर सकते हैं जिसे आपकी टीम सत्यापित और उस पर कार्य कर सकती है।

यह कैसे काम करता है

1. मापन लक्ष्य निर्धारित करेंतय करें कि आप श्रेणी खोज, उत्पाद फिट, ब्रांडेड उत्तर या विशिष्ट पृष्ठों के उद्धरण का आकलन कर रहे हैं। लिखें कि एक उपयोगी अवलोकन कैसा दिखेगा।
2. प्रॉम्प्ट सेट बनाएं और सहेजेंग्राहकों और आंतरिक टीमों से प्राकृतिक प्रश्न एकत्र करें, उन्हें इरादे के अनुसार समूहित करें, और रिकॉर्ड करें कि प्रत्येक प्रश्न नमूने में क्यों है।
3. सुसंगत प्लेटफ़ॉर्म जांच चलाएंप्रत्येक तुलना दौर के लिए समान प्रॉम्प्ट शब्दावली का उपयोग करें। प्लेटफ़ॉर्म, तिथि, उत्तर, दृश्य उद्धरण और उद्धृत URL सहेजें।
4. साक्ष्य को वर्गीकृत और समीक्षा करेंब्रांड मेंशन, उद्धरण, प्रासंगिक पृष्ठों और प्रतियोगी संदर्भों के लिए सुसंगत लेबल लागू करें। सत्यापन के लिए उत्तर उपलब्ध रखें।
5. प्राथमिकता दें, कार्य करें और दोहराएंपृष्ठ या तकनीकी सुधार चुनें जो एक सत्यापित अंतर को संबोधित करते हैं, परिवर्तन रिकॉर्ड करें, और बाद की समीक्षा में प्रासंगिक प्रॉम्प्ट फिर से चलाएं।