AEO ve GEO açıklandı: AI aramalar için bir sözlük

Dikkat edilmesi gereken kelimeler

Bazı etiketler tanımladıklarından daha fazla satar. Görünürlük puanına, garantisine veya yapay zeka görünürlüğü için özel bir endekse bağlı herhangi bir terimde dikkatli olun.

ChatGPT'deki ses payınızı raporlayan bir tedarikçiye basit bir test uygulayın. Bu sayı bir örneklem prompt'una bağlıdır ve örneklem sonucu belirler. Hangi prompt'ların, hangi ülkenin, ne sıklıkla ve hangi tarihlerde kullanıldığını sorun. Dürüst tedarikçiler cevap verir. Belirsiz olanlar bir dashboard satar.

Postanıza yeni bir kısaltma geldiğinde, yerine geçen en sade eski kelimeyi bulun. Bu konuda düzenli bir alışkanlık yardımcı olur. Sıklıkla bu eski kelime snippet, bahsetme, atıf veya sıralamadır. Başlangıç zaman çizelgemiz hangi ürünlerin ne zaman geldiğini gösterir ve mit tablosu en yüksek iddiaları test eder.

Bu yıl icat edilen kelimeler gelecek yıl kaybolabilir ve alan zaten aynı fikir için rakip kısaltmalara sahiptir. Bundan iki uyarı çıkar. Stratejinizi bir etiket etrafında yeniden inşa etmeyin.

Kısaltmaların kökeni

AEO ve GEO etiketleri, tanımladıkları taktiklerden daha yenidir. Altındaki alışkanlıkların çoğu her iki kelimeden de önce gelir ve kelime dağarcığı onları adlandırmak için daha sonra geldi. Bunu aklınızda tutun.

Sohbet botlarından önce arama

AEO, sohbet botu çağından daha eskidir. Öne çıkan snippet'ler ve sesli asistanlar bir soruya doğrudan cevap veren kısa bir pasaja ödül verirdi ve insanlar ChatGPT'den çok önce bu pasaja yazıyordu. Bir sayfayı doğrudan bir cevapla açma alışkanlığı bu dönemden gelir.

Şimdi GEO olarak etiketlenen bazı tavsiyeler, daha yeni bir ad altında eski bir zanaattır. Cevap motorları üzerine bir kurs satın almadan önce snippet'ler hakkında daha eski rehberleri okuyun. Eski rehberler boşa harcanmış çaba değildir ve çoğu hala geçerlidir.

Araştırma etiketi

GEO terimi, 2023'te bir araştırma makalesi fikre bir ad verdikten sonra yayıldı. Bu makale kaynaklarla cevap veren jeneratif motorları tanımladı. Pazarlamacılar, araştırma topluluğu anlamı yerleşmeden önce bu ifadeyi daha hızlı benimsedi.

Konferans slaytları aracılığıyla yayılan bir etiket kökeninden uzaklaşabilir. GEO bir tedarikçi sunumunda göründüğünde, iddianın araştırmaya dayanıp dayanmadığını veya sadece adını ödünç alıp almadığını sorun.

Tedarikçi sunumları ve yeni kelimeler

Her yeni araç, aynı ölçüm için kendi kelimesini getirme eğilimindedir. Ses payı, görünürlük puanı ve AI varlığı neredeyse aynı şeyi tanımlayabilir. Tanımları tedarikçiye göre değişir, bu yüzden bir sözlüğün kendi terimlerini sabitlemesi gerekir.

Araçlarınızda tek bir şey ifade eden kelimeleri seçin ve her raporun başında bu tercihi belirtin. Kontrol edilemeyen bir sözlük girişi, bir çalışma terimi olarak işaretlenmelidir.

Terimleri bir logda doğru tutmak

Sözlük, aynı kelimeler notlarınıza eşlik ediyorsa yardımcı olur. Çoğu kayma, makalede değil spreadsheet'te olur, bu yüzden ilk satır girilmeden önce terimleri belirleyin.

Bir fikir için bir kelime

Her fikir için bir kelime seçin ve her satırda kullanın. Bir sütun atıf diğeri bahsetme diyorsa, karşılaştırma olduğundan daha bilgilendirici görünecektir.

Bahsetmelere kendi sütunlarını verin. Düz metinde geçen bir marka bir atıf değildir ve her ikisini tek bir figür olarak saymak sonraki trendi okunamaz kılar.

Motoru kaydedin, kısaltmayı değil

AEO ve GEO hedefleri adlandırır. Motorlar kontrol edebileceğiniz yerlerdir. Her çalıştırma için ürünü, tarihi ve konumu kaydedin, çünkü bir hedef motorlar arasında çok farklı şekillerde takip edilebilir.

Deneme listesi bu alışkanlığı takip eder, böylece kelime dağarcığı tekrarlayabileceğiniz bir şeye bağlı kalır.

Ölçüm kelimeleri ve paydaları

Çoğu AI görünürlük sayısı oranlardır. Oranın üst kısmı kolayca hayal edilebilir, alt kısmı ise sorunun gizlendiği yerdir. Bir yüzdeyi kabul etmeden önce her ikisini de okuyun. Üstten önce altı isteyin.

Ses payı

Ses payı genellikle örneklenen prompt'ların cevabın markanızı adlandırdığı kesirdir. Değeri tamamen prompt setine bağlıdır, bu yüzden eklenmiş bir prompt listesi olmayan bir sayı size çok az şey söyler.

İki araç, dikkatsizliklerinden bağımsız olarak aynı marka için farklı ses payları raporlayabilir. Örneklem farklıdır ve örneklem ölçümdür.

Pratik bir kontrol, paydayı sütun başlığına yazmaktır, böylece tabloyu okuyan herkes ona bir bakışta görebilir.

Atıf oranı

Atıf oranı, örneklenen cevapların alanınıza link verdiği paydır. Soru, paydada ne olduğunu belirlemektir. Linki olmayan cevaplar bir araçta sayılabilir ve diğerinde kaybolabilir.

İki oranı karşılaştırırken, her ikisinin de aynı paydayı kullandığından emin olun. Aksi takdirde bir boşluk, cevapların herhangi bir değişiminden ziyade muhasebe kaynaklı olabilir.

Atıflarda ortaya çıkan getirme terimleri

Atıflar genellikle getirmeden gelir. Bu, bir sistemin yazmadan önce materyal getirdiği adımdır. Bu adımdan üç kelime sıkça çıkar ve her biri kolayca yanlış okunabilir. Bir tedarikçinin mimari diyagramını okumadan önce bunları öğrenin.

Getirme destekli jenerasyon

Getirme destekli jenerasyon, genellikle RAG olarak kısaltılır, bir sistemin belgeleri getirdiği ve cevabı yazmadan önce bir modele verdiği bir kalıptır. Alıntılanan cevapların çoğu bu kalıbın bir versiyonunu takip eder.

Linki olan her cevap bu şekilde oluşturulmaz. Bir model ayrıca hafızadan cevap verebilir ve kaynakları daha sonra ekleyebilir, bu yüzden bir atıf tek başına hangi yolun kullanıldığını kanıtlamaz.

Parçalar ve pasajlar

Bir chunk, bir getirme sisteminin indekslediği bir sayfa parçasıdır. Kendi başına anlamlı bir pasaj, bir sayfadan çıkarması daha kolaydır, bu yüzden insanlar kendi kendine yeten paragrafları önerir. Uzunluk, pasajın konusunu adlandırıp adlandırmadığından daha az önemlidir.

Bu tavsiye bir çıkarımdır, ölçülmüş bir kural değildir. Tüm bir siteyi buna göre yeniden yazmadan önce kendi sayfalarınızda test edin.