ដំបូន្មានភាគច្រើនលើការអនុវត្តល្អបំផុតនៃការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពម៉ាស៊ីនទូទៅចាប់ផ្តើមនៅកន្លែងតែមួយ៖ ស្វែងរកការជំរុញដែលមនុស្សកំពុងប្រើជាមួយឧបករណ៍ AI តាមដានថាតើមួយណាផ្តល់ភាពមើលឃើញម៉ាករបស់អ្នក និងបង្កើតខ្លឹមសារជុំវិញសំណួរដែលមានបរិមាណខ្ពស់បំផុត។
បញ្ហា? ទិន្នន័យនោះត្រូវបានប៉ាន់ស្មានយ៉ាងទូលំទូលាយ។
ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពម៉ាស៊ីនជំនាន់ (GEO) នៅតែថ្មីគ្រប់គ្រាន់ដែលហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដើម្បីវាស់វែងវាយ៉ាងត្រឹមត្រូវមិនទាន់មាននៅឡើយ។ គិតពីរបៀបដែល GEO ខុសពី SEO៖ សញ្ញាដែលអាចទុកចិត្តបាន និងចាស់ទុំដែលអ្នកបានរំពឹងទុកពីឧបករណ៍ដូចជា Semrush ឬ Ahrefs បានចំណាយពេលជាច្រើនឆ្នាំដើម្បីអភិវឌ្ឍ។ ការវាស់វែង GEO មិនទាន់មាននៅឡើយទេ។ អ្វីដែលវេទិកាហៅថា "កម្រិតសំឡេងភ្លាមៗ" ត្រូវបានយកគំរូតាម ការប៉ាន់ប្រមាណ និងជាញឹកញាប់ខុសទិសដៅ។
ការបង្ហោះនេះបង្ហាញពីមូលហេតុដែលបរិមាណភ្លាមៗគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដែលមិនអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់យុទ្ធសាស្ត្រ GEO របស់អ្នក និងអ្វីដែលក្រុមដែលដំណើរការបានល្អបំផុតធ្វើជំនួសវិញ។
គន្លឹះដក
"កម្រិតសំឡេងភ្លាមៗ" គឺជាការប៉ាន់ប្រមាណគំរូ មិនមែនជាទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាចំណុចចាប់ផ្តើមដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្តសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តរបស់ GEO ។
ឥរិយាបទ AI មិនស៊ីសង្វាក់គ្នា; ឃ្លាមនុស្សជំរុញឱ្យខុសគ្នា ហើយគំរូផ្ដល់ចម្លើយខុសៗគ្នា ដែលធ្វើឱ្យគំរូពិបាកជឿក្នុងកម្រិតតូច។
AI "ចំណាត់ថ្នាក់" មិនស្ថិតស្ថេរ; ការសិក្សាបង្ហាញលទ្ធផលផ្លាស់ប្តូរឥតឈប់ឈរ ដូច្នេះការតាមដានទីតាំង វិធីដែលអ្នកតាមដាន SEO មិនបកប្រែទេ។
ប្រភពទិន្នន័យភាគច្រើន មិនថាបន្ទះ ឬ APIs មានភាពលំអៀង ឬមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើពិតប្រាកដនៅក្នុងឧបករណ៍ AI ។
ការរសាត់នៃការដកស្រង់គឺខ្ពស់ មានន័យថាប្រភព និងការមើលឃើញផ្លាស់ប្តូរពីមួយខែទៅមួយខែ សូម្បីតែសម្រាប់ការជម្រុញដូចគ្នា
ឧបករណ៍ GEO នៅតែដើមដំបូង និងមានទិសដៅ មិនច្បាស់លាស់។ ព្យាបាលពួកគេតាម។
ការដាក់ចង្កោមការជម្រុញជុំវិញភាសាពិតប្រាកដរបស់ ICP របស់អ្នកដំណើរការជាងការដេញតាមបញ្ជីសំណួរដែលជ្រើសរើសដោយអ្នកលក់។
កាលវិភាគត្រួតពិនិត្យជាប់លាប់មានសារៈសំខាន់ជាងការសង្កេតលើចំណុចទិន្នន័យតែមួយ។
ហេតុអ្វីបានជា Prompt Volume បំភាន់យុទ្ធសាស្ត្រ GEO របស់អ្នក។
1. LLMs មិនមានបរិមាណស្វែងរកទេ៖ វាត្រូវបានប៉ាន់ស្មាន មិនត្រូវបានវាស់វែងទេ។
បញ្ហាជាមូលដ្ឋានបំផុតគឺថាមិនមាន "បរិមាណស្វែងរក AI" ពិតដែល Google បង្ហាញទិន្នន័យសំណួរស្វែងរកនោះទេ។ LLMs មិនបោះពុម្ពប្រេកង់សំណួរ ឬសមមូលបរិមាណស្វែងរកទេ។ ការឆ្លើយតបរបស់ពួកគេមានភាពខុសប្លែកគ្នា ជួនកាលតិចតួច និងជួនកាលយ៉ាងខ្លាំង សូម្បីតែសម្រាប់សំណួរដូចគ្នាក៏ដោយ ដោយសារតែការឌិកូដប្រូបាប៊ីលីតេ និងបរិបទភ្លាមៗ។ ពួកវាក៏អាស្រ័យទៅលើលក្ខណៈបរិបទដែលលាក់ទុកដូចជា ប្រវត្តិអ្នកប្រើប្រាស់ ស្ថានភាពសម័យ និងការបង្កប់ដែលស្រអាប់ចំពោះអ្នកសង្កេតខាងក្រៅ។ អ្វីដែលវេទិកាលក់ជា "បរិមាណភ្លាមៗ" គឺជាការប៉ាន់ស្មានគំរូ មិនមែនជាការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ទេ។
2. ការឆ្លើយតបរបស់ LLM គឺមិនកំណត់ដោយធម្មជាតិ
កម្រិតសំឡេងពាក្យគន្លឹះបែបប្រពៃណីដំណើរការដោយសារតែមនុស្សរាប់លាននាក់វាយឃ្លាដូចគ្នាទៅក្នុង Google ហើយសំណួរទាំងនោះត្រូវបានកត់ត្រាទុក។ អន្តរកម្ម AI គឺខុសគ្នាជាមូលដ្ឋាន។ ឥរិយាបថស្វែងរកនៅក្នុង SEO ប្រពៃណីគឺមានលក្ខណៈដដែលៗ ដោយមានឃ្លាដូចគ្នារាប់លានដែលជំរុញការវាស់វែងកម្រិតសំឡេងមានស្ថេរភាព។ អន្តរកម្ម LLM គឺជាការសន្ទនា និងអថេរ។ មនុស្សឆ្លើយសំណួរខុសគ្នា ជាញឹកញាប់នៅក្នុងវគ្គតែមួយ ធ្វើឱ្យការទទួលស្គាល់គំរូកាន់តែពិបាកជាមួយនឹងសំណុំទិន្នន័យតូចៗ។
ការមិនកំណត់នេះគឺត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងរបៀបដែល LLMs ដំណើរការ។ ពួកគេផលិតអត្ថបទដោយប្រើវិធីសាស្រ្តប្រូបាប៊ីលីតេ ដោយជ្រើសរើសពាក្យដោយផ្អែកលើលទ្ធភាពរបស់ពួកគេ ជាជាងធ្វើតាមគំរូដែលបានកំណត់។ ការជម្រុញដូចគ្នាអាចបង្កើតការឆ្លើយតបផ្សេងៗគ្នា ដែលធ្វើឲ្យការសន្និដ្ឋានដែលស្រប និងត្រឹមត្រូវ ពិបាកក្នុងការគូរ។
3. ការស្រាវជ្រាវរបស់ SparkToro បង្ហាញថាចំណាត់ថ្នាក់គឺចៃដន្យ
ភ័ស្តុតាងគួរឱ្យទាក់ទាញបំផុតបានមកពីការសិក្សានៅខែមករាឆ្នាំ 2026 ដោយ Rand Fishkin និង Gumshoe.ai ។ ពួកគេបានសាកល្បងការជំរុញចំនួន 2,961 លើអ្នកស្ម័គ្រចិត្ត 600 នាក់នៅលើ ChatGPT, Claude និង Google AI ។ ការរកឃើញ៖ មានឱកាសតិចជាងមួយក្នុង 100 ក្នុងការទទួលបានបញ្ជីម៉ាកដូចគ្នាក្នុងការឆ្លើយតបទាំងពីរ ហើយឱកាសតិចជាងមួយក្នុង 1,000 នៃបញ្ជីដូចគ្នាក្នុងលំដាប់ដូចគ្នា។ ដូចដែល Fishkin បានសន្និដ្ឋានយ៉ាងខ្លី ឧបករណ៍ណាមួយដែលផ្តល់ "ចំណាត់ថ្នាក់នៅក្នុង AI" គឺជាការចាំបាច់ក្នុងការបង្កើតវាឡើង។
ប្រភព
ការស្រាវជ្រាវពី SparkToro គូសបញ្ជាក់ពីភាពប្រែប្រួលគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងការណែនាំម៉ាកដែលបង្កើតដោយ AI សូម្បីតែនៅពេលដែលការជម្រុញដូចគ្នាត្រូវបានប្រើដោយបង្ហាញថាការវាស់វែងភាពមើលឃើញរបស់ AI តាមពេលវេលាអាចឆ្លុះបញ្ចាំងពីការប្រែប្រួលជាជាងសញ្ញាដំណើរការជាប់លាប់។
4. វិធីសាស្រ្តផ្អែកលើបន្ទះមានបញ្ហាដោយលំអៀង
វេទិកាដូចជា Profound ពឹងផ្អែកលើបន្ទះអ្នកប្រើប្រាស់ដើម្បីជ្រើសរើសប្រភពទិន្នន័យភ្លាមៗរបស់ពួកគេ។ ការសន្ទនាផ្តល់អាជ្ញាបណ្ណយ៉ាងជ្រាលជ្រៅពីក្រុមអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើនជម្រើសពីរដងនៃអ្នកប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនចម្លើយពិតប្រាកដ ជាមួយនឹងទំហំរាប់រយលាននៃការជម្រុញក្នុងមួយខែ ហើយអនុវត្តគំរូប្រូបាប៊ីលីសកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីបន្ថែមប្រេកង់ ចេតនា និងអារម្មណ៍ឱ្យកាន់តែទូលំទូលាយ។ចំនួនប្រជាជន។
ប្រភព
ខណៈពេលដែលវាស្តាប់ទៅដូចជារឹងមាំ ការជ្រើសរើសនៅក្នុងលក្ខណៈនៃបន្ទះទាំងនេះមានន័យថាគំរូអាចងាកទៅរកអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានការយល់ដឹងផ្នែកបច្ចេកវិទ្យាកាន់តែច្រើន មិនមែនជាផ្នែកតំណាងនៃរបៀបដែលមនុស្សទូទៅជំរុញឱ្យឧបករណ៍ AI នោះទេ។
5. សំណួរ API មិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្សពិតប្រាកដទេ។
ឧបករណ៍ជាច្រើនសួរអំពីគំរូ AI តាមរយៈ API ដើម្បីក្លែងធ្វើការជំរុញរបស់អ្នកប្រើ ប៉ុន្តែនេះបង្ហាញពីគម្លាតមួយទៀត។ ឧបករណ៍តាមដាន AI ភាគច្រើនពឹងផ្អែកលើការហៅ API ជាជាងធ្វើត្រាប់តាមការប្រើប្រាស់ចំណុចប្រទាក់របស់មនុស្ស ហើយការស្រាវជ្រាវដំបូងបង្ហាញថាលទ្ធផល API អាចខុសគ្នាពីលទ្ធផលចំណុចប្រទាក់ ទោះបីជាទំហំ និងផលប៉ះពាល់នៃភាពខុសគ្នាទាំងនេះទាមទារការស៊ើបអង្កេតបន្ថែមក៏ដោយ។ លក្ខណៈដែលផ្តោតលើ API នៃទិន្នន័យសំណួរក៏មានន័យថាលទ្ធផលមិនត្រូវបានតម្រឹមជាមួយនឹងអ្វីដែលមនុស្សស្វែងរកពិតប្រាកដនោះទេ។
6. ការដកស្រង់សំដីគឺធំធេង និងមិនអាចទាយទុកជាមុនបាន។
ទោះបីជាអ្នកមិនអើពើអ្វីទាំងអស់ខាងលើក៏ដោយ ស្ថេរភាពពីមួយខែទៅមួយខែនៃការដកស្រង់ AI គឺទាបគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល។ ការសិក្សាមួយដោយការវាស់វែងនៃការលើកឡើងយ៉ាងជ្រៅពីមួយខែទៅមួយខែ ហើយបានសង្កេតឃើញការផ្លាស់ប្តូរដ៏ធំមួយនៅក្នុងដែនដែលបានលើកឡើងសូម្បីតែសម្រាប់ការបំផុសគំនិតដូចគ្នា។ Google AI Overviews និង ChatGPT បានបង្ហាញពីការប្រែប្រួលប្រចាំខែនៃរាប់សិបភាគរយ។
ប្រភព
នេះមានន័យថា "បរិមាណ" ដែលភ្ជាប់ទៅប្រអប់បញ្ចូលណាមួយនៅថ្ងៃនេះអាចមើលទៅខុសគ្នាទាំងស្រុងនៅខែក្រោយ ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដែលមិនអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តវិនិយោគខ្លឹមសារ។
7. យើងស្ថិតនៅក្នុងយុគសម័យមុន Semrush៖ ឧបករណ៍មិនទាន់មានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធនៅឡើយ
យើងនៅតែស្ថិតក្នុងសម័យមុន Semrush/Moz/Ahrefs សម្រាប់ LLMs។ គ្មាននរណាម្នាក់អាចមើលឃើញទាំងស្រុងនូវផលប៉ះពាល់ LLM លើអាជីវកម្មរបស់ពួកគេនៅថ្ងៃនេះទេ។ សូមប្រយ័ត្នចំពោះអ្នកលក់ ឬអ្នកប្រឹក្សាណាមួយដែលសន្យាថាអាចមើលឃើញទាំងស្រុង ពីព្រោះវាមិនទាន់អាចធ្វើទៅបានទេ។ ទិន្នន័យតាមដានបច្ចុប្បន្នគួរតែត្រូវបានចាត់ទុកជាទិសដៅ និងមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការសម្រេចចិត្ត ប៉ុន្តែមិនច្បាស់លាស់ទេ។
ការអនុវត្តល្អបំផុត ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពម៉ាស៊ីនជំនាន់៖ អ្វីដែលត្រូវធ្វើជំនួសវិញ។
កម្រិតសំឡេងភ្លាមៗគឺជាសញ្ញាមួយក្នុងចំនោមមនុស្សជាច្រើន ហើយឥឡូវនេះវាគឺជាសញ្ញាមួយដែលខ្សោយជាង។ នេះជាការអនុវត្តដ៏ល្អបំផុតនៃការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពម៉ាស៊ីនដែលពិតជាមាន។
ចាប់ផ្តើមជាមួយ ICP របស់អ្នក មិនមែនជាផ្ទាំងគ្រប់គ្រងទេ។
ជាជាងអនុញ្ញាតឱ្យបរិមាណភ្លាមៗប៉ាន់ស្មានកំណត់អាទិភាពមាតិកា GEO របស់អ្នក សូមចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងអ្វីដែលអ្នកដឹងពិតប្រាកដអំពីទស្សនិកជនរបស់អ្នក។ សញ្ញាខ្លាំងបំផុតដែលអ្នកមានគឺកម្រងព័ត៌មានអតិថិជនដ៏ល្អរបស់អ្នក។ តើបញ្ហាអ្វីខ្លះដែលអតិថិជនល្អបំផុតរបស់អ្នកជួលអ្នកឱ្យដោះស្រាយ? តើពួកគេប្រើភាសាអ្វីដើម្បីពិពណ៌នាអំពីបញ្ហាទាំងនោះ? ចំណុចឈឺចាប់ទាំងនោះ មិនមែនជាការប៉ាន់ស្មានភ្លាមៗតាមគំរូរបស់អ្នកលក់ទេ គួរតែជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃអ្វីដែលអ្នកបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ចម្លើយ AI ។
ប្រភព៖ The Smarketers
ប្រសិនបើអ្នកបានធ្វើការងារ ICP រឹងមាំរួចហើយ អ្នកកំពុងអង្គុយលើទិន្នន័យប្រសើរជាងឧបករណ៍កម្រិតសំឡេងណាមួយដែលអាចផ្តល់ឱ្យអ្នកបាន។
ទៅកន្លែងដែលទស្សនិកជនរបស់អ្នកកំពុងនិយាយរួចហើយ
ស្រទាប់ក្នុងការស្រាវជ្រាវទស្សនិកជនពិតប្រាកដ ដោយចូលទៅកាន់កន្លែងដែលទស្សនិកជនរបស់អ្នកនិយាយដោយបើកចំហ និងស្មោះត្រង់។ បណ្តាញ Reddit, វេទិកាពិសេស, មតិយោបល់ LinkedIn, សហគមន៍ Slack និងគេហទំព័រពិនិត្យឡើងវិញដូចជា G2 និង Trustpilot គឺជាកន្លែងដែលមនុស្សសួរសំណួរដែលមិនបានត្រងតាមពាក្យរបស់ពួកគេផ្ទាល់។ នោះជាប្រភេទភាសាធម្មជាតិដែលគូសផែនទីយ៉ាងជិតស្និទ្ធទៅនឹងរបៀបដែលនរណាម្នាក់នឹងជម្រុញឧបករណ៍ AI ។ ប្រសិនបើ ICP របស់អ្នកកំពុងសួរម្តងហើយម្តងទៀតថា "តើខ្ញុំធ្វើដូចម្តេចដើម្បីបង្ហាញអំពីភាពត្រឹមត្រូវនៃ ROI នៃ X ទៅ CFO របស់ខ្ញុំ" នៅក្នុង subreddit នោះគឺជាខ្លឹមសារសង្ខេបដែលអាចទុកចិត្តបានជាងលេខបរិមាណភ្លាមៗដែលភ្ជាប់ទៅនឹងសំណួរដែលជ្រើសរើសដោយអ្នកលក់។
រៀបចំការសន្ទនាអតិថិជនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក។
ក្រុមដែលប្រឈមមុខនឹងអតិថិជនគឺជាប្រភពមួយក្នុងចំនោមប្រភពដែលមិនសូវប្រើច្រើនបំផុតនៃការស៊ើបការណ៍ GEO ។ ការកត់ត្រាការហៅទូរសព្ទលក់ សំបុត្រជំនួយ ការសម្ភាសន៍អតិថិជន និងការសន្ទនាចាប់ផ្តើមគឺសំបូរទៅដោយឃ្លាពិតប្រាកដដែលអ្នកទិញប្រើនៅពេលដែលពួកគេជាប់គាំង សង្ស័យ ឬវាយតម្លៃជម្រើស។ ភាសានោះស្ថិតនៅក្នុងខ្លឹមសាររបស់អ្នក ហើយចុងក្រោយនៅក្នុងចម្លើយ AI ។ ប្រសិនបើក្រុមលក់របស់អ្នកបានឮការជំទាស់ដូចគ្នាជារៀងរាល់សប្តាហ៍ វាមានឱកាសល្អដែលនរណាម្នាក់កំពុងសួរ AI នូវសំណួរដូចគ្នា។
ចង្កោម និងរៀបចំការជម្រុញជុំវិញភាសារបស់ទស្សនិកជនរបស់អ្នក។
នៅពេលដែលអ្នកមានធាតុចូលឆៅពីការងារ ICP វេទិកា និងការសន្ទនារបស់អតិថិជន ជំហានបន្ទាប់គឺរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធវា។ ជាជាងចាត់ទុកការជំរុញដែលមានសក្តានុពលនីមួយៗជាគោលដៅដាច់ពីគេ សូមដាក់ក្រុមពួកគេតាមបំណង និងប្រធានបទ។
ការជម្រុញឱ្យមានការចង្កោមជុំវិញប្រធានបទស្រដៀងគ្នា ឬចំណុចឈឺចាប់ជួយឱ្យអ្នកឃើញគំរូអំពីរបៀបដែលទស្សនិកជនរបស់អ្នកគិតអំពីបញ្ហា មិនមែនគ្រាន់តែជារបៀបដែលពួកគេនិយាយសំណួរតែមួយនោះទេ។ ចង្កោមជុំវិញ "របៀបវាស់ស្ទង់ភាពជោគជ័យរបស់ GEO" អាចរួមបញ្ចូលការជម្រុញអំពីរង្វាស់រង្វាស់ ការរាយការណ៍ ការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយភាគីពាក់ព័ន្ធ និងការវាយតម្លៃគោល។ ខ្លឹមសារនីមួយៗសមនឹងទទួលបាន ហើយការត្រួតស៊ីគ្នារវាងពួកវាប្រាប់អ្នកពីអ្វីដែលការនិទានរឿងស្នូលរបស់អ្នកគួរជា។
នេះគឺជាការផ្លាស់ប្តូរដ៏មានអត្ថន័យពីតក្កវិជ្ជាស្រាវជ្រាវពាក្យគន្លឹះ។ នៅពេលអ្នកកំពុងគិតអំពី GEO ធៀបនឹង AEO គោលការណ៍រៀបចំនៅដដែល៖ អាជ្ញាធរពាក់ព័ន្ធជុំវិញបញ្ហាដែលទស្សនិកជនរបស់អ្នកកំពុងព្យាយាមដោះស្រាយ។ ការរៀបចំភ្លាមៗដោយចេតនា និងប្រធានបទគឺជាអ្វីដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតអាជ្ញាធរនោះជាប្រព័ន្ធ។
ប្រើ Prompt Volume Tools សម្រាប់អ្វីដែលពួកគេពិតជាពូកែ
គ្មានន័យថាបោះបង់វេទិកាដូចជា Profound ឬ Writesonic ទាំងស្រុងទេ។ ប្រើបានត្រឹមត្រូវ ពួកវាមានប្រយោជន៍ពិតប្រាកដសម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីទិសដៅ៖ ការសង្កេតមើលចន្លោះប្រហោងនៃប្រធានបទ ការត្រួតពិនិត្យថាតើម៉ាករបស់អ្នកកំពុងលេចឡើងនៅក្នុងការសន្ទនាត្រឹមត្រូវ និងតាមដានចំណែកនៃសំឡេងប្រឆាំងនឹងដៃគូប្រកួតប្រជែងតាមពេលវេលា។
ប្រភព
កំហុសគឺការប្រើពួកវាជាការជំនួសបរិមាណពាក្យគន្លឹះ និងអនុញ្ញាតឱ្យការប៉ាន់ស្មានរបស់ពួកគេជំរុញអ្វីដែលអ្នកបង្កើត។ អនុញ្ញាតឱ្យ ICP របស់អ្នក ការស្រាវជ្រាវទស្សនិកជន និងការសន្ទនាអតិថិជនពិតប្រាកដប្រាប់អ្នកពីអ្វីដែលត្រូវបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។ បន្ទាប់មកប្រើទិន្នន័យកម្រិតសំឡេងភ្លាមៗ ដើម្បីធ្វើតេស្តសម្ពាធ និងត្រួតពិនិត្យ មិនមែនដើម្បីសម្រេចនោះទេ។
បង្កើតកាលវិភាគត្រួតពិនិត្យដែលពិតជាដំណើរការ
ដោយគិតពីចំនួននៃការដកស្រង់សំដីមាននៅក្នុងលទ្ធផល AI ការត្រួតពិនិត្យត្រូវតែមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងស្របជាជាងប្រតិកម្ម។ ការពិនិត្យមើលភាពមើលឃើញ AI របស់ម៉ាករបស់អ្នកម្តងក្នុងមួយត្រីមាសគឺមិនគ្រប់គ្រាន់ទេ។ កាលវិភាគត្រួតពិនិត្យប្រចាំខែសម្រាប់ចង្កោមការជំរុញស្នូលរបស់អ្នកផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវមូលដ្ឋានសមហេតុផលសម្រាប់ការរកឃើញការផ្លាស់ប្តូរដ៏មានអត្ថន័យដោយមិនចាំបាច់ធ្វើលិបិក្រមលើសកម្រិតលើសម្លេងរំខាន។
នេះជារបៀបដើម្បីខិតជិតវាដោយអនុវត្ត។ រៀបចំបញ្ជីដែលបានកំណត់ពី 20 ទៅ 30 ប្រអប់ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីសំណួរទូទៅបំផុតរបស់ ICP របស់អ្នក។ ដំណើរការពួកវាតាមលំដាប់លំដោយ យ៉ាងហោចណាស់ប្រចាំខែ លើវេទិកាដែលទស្សនិកជនរបស់អ្នកប្រើច្រើនបំផុត ដូចជា ChatGPT, Perplexity និង Google AI Overviews។ តាមដានថាតើម៉ាករបស់អ្នក មាតិការបស់អ្នក ឬដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់អ្នកកំពុងលេចឡើង។ ចំណាំការផ្លាស់ប្តូរ ប៉ុន្តែកុំប្រតិកម្មខ្លាំងពេកចំពោះការផ្លាស់ប្តូររយៈពេលមួយខែ ដោយសារមានការប្រែប្រួលច្រើន។ អ្វីដែលអ្នកកំពុងមើលគឺនិន្នាការទិសដៅក្នុងរយៈពេលពី 3 ទៅ 6 ខែ មិនមែនជាមុខតំណែងពីមួយសប្តាហ៍ទៅមួយសប្តាហ៍នោះទេ។
នេះគឺជាអ្វីដែលបំបែកក្រុមជាមួយនឹងយុទ្ធសាស្ត្របង្កើនប្រសិទ្ធភាពការស្វែងរក AI ពិតប្រាកដពីក្រុមដែលមានប្រតិកម្មទៅនឹងការជូនដំណឹងផ្ទាំងគ្រប់គ្រង។ តាមដានព័ត៌មាន; វាមិនសម្រេចចិត្តទេ។
បន្ទាត់ខាងក្រោម
បរិមាណប្រអប់បញ្ចូលព្យាយាមដើម្បីទាមទារប្រហាក់ប្រហែលដែលអ្នកប្រហែលជាមានសិទ្ធិចូលប្រើដោយផ្ទាល់រួចហើយ។ ម៉ាកដែលឈ្នះក្នុងការស្វែងរក AI មិនមែនជាក្រុមហ៊ុនដែលដេញតាមការជំរុញដែលមានការតាមដានច្រើនបំផុតនោះទេ។ ពួកគេគឺជាអ្នកដែលយល់ពីទស្សនិកជនរបស់ពួកគេយ៉ាងស៊ីជម្រៅគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបង្ហាញនៅក្នុងចម្លើយដែលអតិថិជនរបស់ពួកគេកំពុងស្វែងរកពិតប្រាកដ។
