AI görünürlüğünü anket gibi ölçmek: 8 adım, tek bir sabit soru listesi

AI görünürlük ölçümü neleri kapsar

Hızlı test: Bugün 10 prompt yazın. Bir gün arayla iki kez çalıştırın. Yanıtlar çok farklıysa, tek bir sayı yerine aralıkları raporlayın.

AI arama görünürlüğü, bir markanın veya içeriğinin ilgili sorulara verilen yanıtlarda görünüp görünmediğini ve nasıl göründüğünü ölçer. Yararlı bir inceleme, bir mention'ı geniş görünürlüğün kanıtı olarak ele almak yerine, yanıt bağlamını ve kaynak atıflarını kaydeder.

Geleneksel SEO genellikle bir sayfanın arama sonuçlarındaki varlığını, ziyaretleri ve diğer site sonuçlarını takip eder. AI arama farklı bir gözlem ekler: bir sistem bir markadan bahsedebilir, bir sayfaya atıf yapabilir, marka hakkında başka bir kaynağa atıf yapabilir veya incelediğiniz yanıtta tanınabilir bir referans sağlamayabilir. Bunlar farklı sonuçlardır ve tek bir puanda birleştirilmemelidir.

Ölçümün ne için yapıldığı konusunda anlaşarak başlayın. Kategori keşfini değerlendiren bir ekip, markanın bir tavsiyede adının geçip geçmediğiyle ilgilenebilir. Belirli bir ürün sayfasını iyileştiren bir ekip, insanlar kullanım durumunu sorduğunda o sayfanın atıf alıp almadığıyla daha çok ilgilenebilir. Promptları seçmeden önce hedefi kaydedin.

Her kontrol için pratik bir kayıt şunları içerir:

• Kesin prompt ve kontrol tarihi.
• Platform ve gözlemlendiği şekliyle yanıt.
• Markanın mention edilip edilmediği ve bir kaynağa atıf yapılıp yapılmadığı.
• Gösteriliyorsa atıf yapılan URL ve promptla ilgisi.
• Güncelliğini yitirmiş bir sayfayı netleştirmek gibi herhangi bir takip eylemi.

Bu, gözlemlenen yanıt görünürlüğünü site trafiğinden veya iş etkisinden ayırır. Konuyla ilgili daha geniş bir bakış için AI arama görünürlüğü bölümüne bakın.

Adım 1: gerçek talepten bir prompt seti oluşturun

Bir prompt seti, tekrarlanabilir kontroller için kullanılan kaydedilmiş bir soru koleksiyonudur. Kitlenizin sorabileceği soruları temsil etmeli, bir markayı göstermek için tasarlanmış ifadelerin bir listesi olmamalıdır.

Mevcut müşteri dilinden oluşturun: satış ve destek soruları, ürün karşılaştırmaları, onboarding endişeleri ve ilgili landing page'lerdeki ifadeler. Promptları amaca göre gruplandırın, böylece bir alandaki değişiklik her yerdeki bir değişiklikle karıştırılmaz. Yararlı gruplar arasında kategori keşfi, sorun teşhisi, alternatifler, ürün uyumu ve uygulama yer alır.

İfadeyi doğal ve verilen karar için yeterince spesifik tutun. "Küçük bir ekip için cüzdan seçerken nelere dikkat etmeliyim?", sadece şirketin adını veren bir prompttan daha bilgilendiricidir. Hem markalı hem de markasız sorular ekleyin, ancak bunları ayrı raporlayın: markalı promptlar platformun zaten bilinen bir varlığı nasıl ele aldığını test ederken, markasız promptlar bir kategoride keşfi test eder.

Yönetilebilir bir ilk sürüm için, ekibinizin dikkatlice inceleyebileceği odaklanmış bir set seçin. Her promptun neden dahil edildiğini ve anlamlı bir yanıtın ne içereceğini not edin. Promptu kasten versiyonlamadığınız sürece kontroller arasında ifadeyi değiştirmekten kaçının; aksi takdirde, bir farkın ifadeden mi yoksa yanıttan mı kaynaklandığını söyleyemezsiniz.

Teklifiniz, kitleniz veya hedef pazarınız değiştiğinde seti gözden geçirin. Yinelenen soruları kaldırın, yeni itirazlar ekleyin ve geçmiş karşılaştırma önemli olduğunda eski promptları koruyun. Bu, "AI görünürlüğü nasıl izlenir" sorusunu ara sıra yapılan bir nokta kontrolü yerine tutarlı bir uygulamaya dönüştürür.

Adım 2: sonucu abartmadan ölçün

Görünürlüğü, tanımlanmış bir prompt örnekleminde net gözlemleri sayarak ölçün, ardından örneklemi ve özetin arkasındaki kanıtı açıklayın. Bir share of voice görünümü, bu örneklemde markaları karşılaştırmaya yardımcı olabilir, ancak bir platformun üretebileceği her yanıtın sayımı değildir.

Her prompt için basit bir sınıflandırma kullanın: marka adı geçiyor, markaya atıf yapılıyor, ilgili sahip olunan sayfaya atıf yapılıyor, rakip adı geçiyor veya bunların hiçbiri. Bir yanıt birden fazla kategoriye girebilir. Yanıtı veya dikkatli bir alıntıyı, atıf yapılan kaynakla birlikte saklayın, böylece incelemeciler neden bu şekilde sınıflandırıldığını doğrulayabilir. Yanıt kontroller arasında değişirse, önceki kaydı sessizce değiştirmek yerine her iki gözlemi de koruyun.

Markaları karşılaştırırken aynı promptları, platformları, tarihleri veya inceleme penceresini ve sınıflandırma kurallarını kullanın. Herhangi bir share of voice özetinin yanında incelenen prompt sayısını bildirin. Bu, planı görünür kılar ve küçük veya yoğun markalı bir örneklemin geniş bir pazar bulgusu olarak sunulmasını engeller.

Ayrıca görünürlüğü sonuçlardan ayrı tutun. Atıf yapılan bir sayfa, bulunabilirliğin yararlı bir kanıtı olabilir, ancak kullanıcıların yanıtı ziyaret ettiğini, anladığını veya ona göre hareket ettiğini tek başına göstermez. Prompt incelemesini, varsa kendi site analytics veya nitelikli sorgu takibinizle bağlayın ve bunları ayrı ölçümler olarak etiketleyin.

Yararlı bir raporlama satırı, neyin kontrol edildiğini, neyin göründüğünü, hangi kaynağın desteklediğini ve ekibin bundan sonra ne yapacağını söyler. İlgili ölçüm soruları için AI görünürlük takibi ve SEO sonuçları nasıl ölçülür bölümlerine bakın.

Takip araçlarını seçme

Görünürlük ölçümü için en iyi AI SEO araçları, ilgili bir testi incelemenize ve tekrarlamanıza izin verenlerdir - sadece en cilalı puanı sağlayanlar değil. En iyi GEO denetim araçları arasında seçim yapmadan önce, her aracın prompt örneklemini ve kanıtını nasıl temsil ettiğini kontrol edin.

Pratik yeteneklere bakın:

• Promptları kaydetme ve bunları konuya, amaca veya kitleye göre ayırma.
• Kontrol edilen platformu ve gözlemin ne zaman toplandığını gösterme.
• Mentionları, atıf yapılan kaynakları ve bir atıfın arkasındaki URL'yi kaydetme.
• İncelemecilerin yalnızca toplamlara değil, bireysel yanıtlara da bakmasına izin verme.
• Tutarlı karşılaştırmaları ve ekibiniz için dışa aktarılabilir bir kaydı destekleme.

Platformun kapsamının, değerlendirmeniz gereken sistemler ve pazarlarla eşleşip eşleşmediğini sorun. Yanıt değişikliğini, eksik gözlemleri ve kaydedilen promptlardaki değişiklikleri nasıl ele aldığını kontrol edin. Bir gösterge paneli tekrarlanan işleri kolaylaştırabilir, ancak sınırlı bir prompt örneklemini tüm AI yanıtlarının eksiksiz bir ölçüsüne dönüştüremez.

Erken bir temel için, iyi yönetilen bir elektronik tablo yeterli olabilir: prompt ve kontrol başına bir satır, platform, yanıt, atıf, sınıflandırma, incelemeci ve sonraki eylem için alanlar. Tekrarlanabilirlik, işbirliği veya geçmiş manuel olarak yönetilmesi zorlaştığında özel yazılıma geçin. Bu, evrensel bir görünürlük puanı reklamı yaptığı için bir araç satın almaktan daha iyi bir seçim kuralıdır.

"En iyi LLM görünürlük araçları" bu nedenle bir uyum sorunudur: araç, kendi kanıtınızı incelemeyi ve üzerinde hareket etmeyi kolaylaştırıyor mu? Araç iddialarını, kendiniz doğrulayabileceğiniz küçük bir örneklemle karşılaştırın. İlgili bir karşılaştırma için AI görünürlük araçları bölümüne bakın.

ChatGPT ve Perplexity: ne karşılaştırılmalı

Pratik kural: Prompt listesini 12 haftalık tam bir çeyrek boyunca dondurun. Her seferinde tek bir şeyi değiştirin ve bir eğilim çizmeden önce 3 çalıştırma kaydedin.

ChatGPT ve Perplexity'yi, aynı amaca yönelik promptları çalıştırarak ve yanıtları her üründe göründükleri gibi kaydederek karşılaştırın. Karşılaştırma, gözlemlenen farklılıkları tanımlamalı, her iki platformun da her seferinde aynı yanıt veya atıf davranışını kullandığını varsaymamalıdır.

Her platform için ayrı bir sonuç tutun. Bir yanıt, bir markanın adını atıf göstermeden verebilirken, bir diğeri markayı ifadesinde öne çıkarmadan bir kaynak bağlantısı sağlayabilir. Hem mention'ı hem de atıfı kaydedin ve atıf yapılan sayfanın ifadeyi gerçekten destekleyip desteklemediğini inceleyin. Platformlar aynı soruya farklı yanıtlar sunuyorsa, bu farkı ortalamasını almak yerine koruyun.

Kararlı bir inceleme yöntemi kullanın:

• Karşılaştırma turu için aynı prompt ifadesini yeniden kullanın.
• Ürünü, kontrol tarihini, yanıtı ve görünür kaynakları kaydedin.
• Her iki platformda da tek bir sınıflandırma kuralları seti uygulayın.
• Tek seferlik bir farkı bir eğilim olarak ele almadan önce bir gözlemi tekrarlayın.

Bu yaklaşım ayrıca "chatgpt arama görünürlüğü" sorularını, belirli bir incelemede görülen bir yanıtı genel performansla karıştırmadan yanıtlamaya yardımcı olur. Platform deneyimleri ve yanıtları değişebilir ve kaydedilmiş bir gözlem yalnızca incelemecinizin o anda ne gördüğünü belirler. ChatGPT yanıtlarında görünme hakkında daha fazla ayrıntı için ChatGPT tarafından nasıl atıf alınır bölümünü okuyun; diğer platform için Perplexity görünürlük rehberi bölümüne bakın.

Ölçümü kullanarak Perplexity ve diğer yanıtları iyileştirme

Ölçüm, her bulgu, gerçek bir kullanıcı sorusunu daha net yanıtlayan bir sayfa düzeyinde eyleme yol açtığında görünürlüğü artırır. Bir takip raporu tek başına içeriği iyileştirmez; ekibinize neyi düzelteceğine, netleştireceğine veya oluşturacağına karar vermesi için kanıt sağlar.

Gerçek yanıt ve atıfla başlayın. Atıf yapılan sayfa ilgili ancak taranması zorsa, ana açıklamayı bulmayı kolaylaştırın. Gözlemlerde yararlı bir sahip olunan sayfaya atıf yapılmamışsa, konuyu açıkça tanımlayıp tanımlamadığını, promptu yanıtlayıp yanıtlamadığını ve önemli iddiaları destekleyip desteklemediğini inceleyin. Başka bir kaynağa atıf yapılmışsa, bu kaynağı inceleyin ve kendi sitenizin daha güçlü kanıtlara veya daha doğrudan bir açıklamaya ihtiyacı olup olmadığına karar verin.

Üç kontrol kullanarak çalışmayı önceliklendirin: prompt kitle için önemli mi, gözlemlenen yanıt veya kaynakta somut bir boşluk var mı ve ekibiniz doğrulanabilir bir iyileştirme yapabilir mi? Olası eylemler arasında ürün terminolojisini netleştirmeyi, yinelenen bir soruya doğrudan bir yanıt eklemeyi, açıklayıcı sayfalar arasındaki dahili bağlantıları iyileştirmeyi ve sayfanın okuyucular için erişilebilir olduğunu kontrol etmeyi içerir.

Bir sayfayı yalnızca bir prompt ifadesini tekrarlamak için yeniden yazmayın. Amaç, yararlı bilgileri insanlar için anlaşılır ve sayfada doğru bir şekilde temsil edilir hale getirmektir. Değiştirilen URL'yi ve düzenleme nedenini izleyin, ardından daha sonraki bir incelemede ilgili prompt setini yeniden çalıştırın. Daha geniş AI SEO stratejileri için, bu içerik ve teknik iyileştirmeleri geleneksel SEO çalışmasından ayırın: birbirlerini destekleyebilirler, ancak yanıt görünürlüğü ve geleneksel arama performansı farklı gözlemlerdir.

7 maddelik ölçüm kontrol listeniz

Güvenebileceğiniz bir log oluşturmak için bu kontrol listesini izleyin. Aynı 7 adım bir elektronik tabloyla veya ücretli bir araçla çalışır ve ay ay karşılaştırmaları adil kılar.

• Müşteri kelimeleriyle 10 prompt yazın.
• Dahil edilecek asistanları seçin ve sabit tutun.
• Mention, atıf ve tavsiyeyi ayrı ayrı tanımlayın.
• Her yanıtı tarih, asistan ve promptla birlikte kaydedin.
• Adı geçen rakipleri ve atıf yapılan URL'leri loglayın.
• Tek seferlik puanlar değil, aralıklar ve eğilimler raporlayın.
• Logu aylık olarak gözden geçirin ve 2 düzeltme seçin.

Terimler tek satırda

Share of voice (sade anlamı: markanızın aynı yanıtlarda rakiplere kıyasla ne sıklıkta göründüğü).

Prompt seti, her seferinde sorduğunuz sabit soru listesi anlamına gelir.

llms.txt veya schema.org: bir plana ne dahil edilmeli?

LLMs.txt ve schema.org farklı teknik öğelerdir, bu nedenle bunları ayrı ayrı değerlendirin ve hiçbirini bir markanın AI yanıtında görüneceğinin kanıtı olarak ele almayın. Ölçüm planınız, ilgili dosyaların veya yapılandırılmış verilerin var olup olmadığını ve doğru olup olmadığını kaydetmeli, ardından bu incelemeyi gözlemlenen yanıtlara ve atıf yapılan kaynaklara bağlamalıdır.

LLMs.txt için, önce ekibinizin dosyayla neyi iletmeyi amaçladığını, dosyanın bakımının yapılıp yapılmadığını ve içerdiği bağlantıların veya açıklamaların güncel olup olmadığını doğrulayın. Bir dosya bir site yapısı olarak kontrol edilebilir, ancak tek başına varlığı, belirli bir platformun onu okuduğu veya bir yanıtta kullandığı anlamına gelmez. Bir tane uyguluyorsanız, planı ve sorumluyu belgeleyin ve llmstxt.org adresindeki yönergeleri inceleyin. Ayrıca bkz. LLMs.txt nasıl uygulanır.

Schema.org işaretlemesi için, yapılandırılmış bilgilerin görünür sayfayı ve atıfta bulunduğu entity'yi doğru bir şekilde tanımladığını doğrulayın. Yapılandırılmış veri, net sayfa içi açıklamaların, doğru iddiaların veya güvenilir bir atıfın yerine geçmez. Kontrol edilen sayfayı, incelenen işaretlemeyi ve yapılan düzeltmeleri kaydedin; ardından karşılık gelen prompt gözlemlerini ayrı ayrı izleyin.

Bu, "LLMs.txt vs schema.org"u pratik bir ayrım haline getirir: bir kontrol, site materyalinin keşfini yönlendirmeyi amaçlayan bir dosyayla ilgiliyken, diğeri sayfalardaki yapılandırılmış açıklamalarla ilgilidir. Hiçbiri, ölçülen yanıt görünürlüğü için bir vekil olarak kullanılmamalıdır. Daha derin bir işaretleme incelemesi için AI arama için schema bölümüne bakın.

Bir görünürlük raporunun ne söyleyip söyleyemeyeceği

Bir AI görünürlük raporu, tanımlanmış bir dizi promptta, adı geçen platformlarda, kaydedilen zamanlarda hangi yanıtların göründüğünü ve bu yanıtları hangi görünür kaynakların desteklediğini söyleyebilir. Tekrarlanan kalıpları belirleyebilir ve inceleme için sayfalara işaret edebilir; her kullanıcının veya gelecekteki her yanıtın bir platformu nasıl deneyimleyeceğini belirleyemez.

AI yanıtları değişebilir, atıflar değişebilir ve her platform kendi arayüzünü ve kaynak seçimini kontrol eder. Bu nedenle bir rapor, sabit bir atıf, belirli bir sıralama veya gelecekteki yanıtlara dahil edilme vaat edemez; yalnızca üzerinde anlaşılan kontrollerin ve ekibinizin tamamladığı işin şeffaf bir kaydını vaat edebilir. Bu belirli sınırlamayı, örneklem ve tarihle birlikte raporda tutun, bir araç puanını evrensel olarak sunmak yerine.

Bir inceleme sipariş etmeden veya yürütmeden önce hazırlayın:

• Öncelikli kitleniz, ürünleriniz ve hedef pazarlarınız.
• Mevcut müşteri soruları ve değerlendirilmesini istediğiniz sayfalar.
• Karşılaştırma ilgiliyse dahil edilecek kısa bir rakip listesi.
• Bulguları doğrulayabilen ve bunlara göre hareket edebilen analytics veya içerik sahiplerine erişim.

Ardından incelemeciden prompt setini, örnek yanıtları, atıf kanıtını ve önerilen sonraki eylemleri göstermesini isteyin - sadece bir başlık puanı değil. Etki alanınızı, hedef kitlenizi ve test edilmesini istediğiniz soruları iletişim yoluyla gönderin. Bu girdileri kullanarak odaklanmış bir temel planlayabilir ve ekibinizin doğrulayıp üzerinde hareket edebileceği bir inceleme döndürebiliriz.

Nasıl çalışır

1. Ölçüm hedefini belirleyinKategori keşfini, ürün uyumu, markalı yanıtlar veya belirli sayfalara atıfları mı değerlendirdiğinize karar verin. Yararlı bir gözlemin neye benzeyeceğini yazın.
2. Prompt setini oluşturun ve kaydedinMüşterilerden ve dahili ekiplerden doğal sorular toplayın, bunları amaca göre gruplandırın ve her sorunun örnekleme neden ait olduğunu kaydedin.
3. Tutarlı platform kontrolleri yapınHer karşılaştırma turu için aynı prompt ifadesini kullanın. Platformu, tarihi, yanıtı, görünür atıfı ve atıf yapılan URL'yi kaydedin.
4. Kanıtı sınıflandırın ve inceleyinMarka mentionları, atıflar, ilgili sayfalar ve rakip referansları için tutarlı etiketler uygulayın. Yanıtı doğrulama için hazır bulundurun.
5. Önceliklendirin, harekete geçin ve tekrarlayınDoğrulanmış bir boşluğu gideren sayfa veya teknik iyileştirmeleri seçin, değişiklikleri kaydedin ve daha sonraki bir incelemede ilgili promptları yeniden çalıştırın.