ജനറേറ്റീവ് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള മിക്ക ഉപദേശങ്ങളും ഒരേ സ്ഥലത്തു നിന്നാണ് ആരംഭിക്കുന്നത്: AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുക, നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡ് ദൃശ്യപരത ഏതൊക്കെയെന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, കൂടാതെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള അന്വേഷണങ്ങളിൽ ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുക.
പ്രശ്നം? ആ ഡാറ്റ വലിയ തോതിൽ കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
ജനറേറ്റീവ് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (GEO) ഇപ്പോഴും പുതിയതാണ്, അത് കൃത്യമായി അളക്കാനുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഇതുവരെ നിലവിലില്ല. എസ്ഇഒയിൽ നിന്ന് ജിയോ എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് ചിന്തിക്കുക: സെമ്രഷ് അല്ലെങ്കിൽ അഹ്റെഫ്സ് പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന പക്വവും വിശ്വസനീയവുമായ സിഗ്നലുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ വർഷങ്ങളെടുത്തു. ജിയോ മെഷർമെൻ്റ് ഇതുവരെ ഉണ്ടായിട്ടില്ല. "പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം" എന്ന് വിളിക്കുന്ന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ മോഡൽ ചെയ്തതും കണക്കാക്കിയതും പലപ്പോഴും ദിശാസൂചനയിൽ തെറ്റായതുമാണ്.
പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം നിങ്ങളുടെ ജിയോ സ്ട്രാറ്റജിക്ക് വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത അടിസ്ഥാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും പകരം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്ന ടീമുകൾ എന്തുചെയ്യുന്നുവെന്നും ഈ പോസ്റ്റ് വിശദീകരിക്കുന്നു.
പ്രധാന ടേക്ക്അവേകൾ
"പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം" എന്നത് ഒരു മാതൃകാപരമായ എസ്റ്റിമേറ്റ് ആണ്, യഥാർത്ഥ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റയല്ല, ഇത് ജിയോ തീരുമാനങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ഒരു ആരംഭ പോയിൻ്റായി മാറുന്നു.
AI സ്വഭാവം പൊരുത്തമില്ലാത്തതാണ്; ആളുകളുടെ പദപ്രയോഗം വ്യത്യസ്തമായി ആവശ്യപ്പെടുകയും മോഡലുകൾ വ്യത്യസ്തമായ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് പാറ്റേണുകളെ ചെറിയ തോതിൽ വിശ്വസിക്കാൻ പ്രയാസമാക്കുന്നു.
AI "റാങ്കിംഗ്" അസ്ഥിരമാണ്; പഠനങ്ങൾ ഫലങ്ങൾ നിരന്തരം മാറുന്നതായി കാണിക്കുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങൾ SEO ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ സ്ഥാനം ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത് വിവർത്തനം ചെയ്യില്ല.
മിക്ക ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളും, പാനലുകളോ APIകളോ ആകട്ടെ, പക്ഷപാതപരമാണ് അല്ലെങ്കിൽ AI ടൂളുകളിലെ യഥാർത്ഥ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നില്ല.
സൈറ്റേഷൻ ഡ്രിഫ്റ്റ് ഉയർന്നതാണ്, അതായത് സ്രോതസ്സുകളും ദൃശ്യപരതയും സമാനമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്ക് പോലും മാസം തോറും മാറുന്നു.
ജിയോ ടൂളുകൾ ഇപ്പോഴും നേരത്തെയുള്ളതും ദിശാസൂചകവുമാണ്, നിർണ്ണായകമല്ല; അതിനനുസരിച്ച് അവരോട് പെരുമാറുക.
നിങ്ങളുടെ ICP-യുടെ യഥാർത്ഥ ഭാഷയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ക്ലസ്റ്ററിംഗ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ വെണ്ടർ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത അന്വേഷണ ലിസ്റ്റുകളെ പിന്തുടർന്ന് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു.
ഏതൊരു ഡാറ്റാ പോയിൻ്റിലും ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുന്നതിനേക്കാൾ സ്ഥിരമായ നിരീക്ഷണ ഷെഡ്യൂൾ പ്രധാനമാണ്.
എന്തുകൊണ്ടാണ് പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം നിങ്ങളുടെ ജിയോ തന്ത്രത്തെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നത്
1. LLM-കൾക്ക് തിരയൽ വോളിയം ഇല്ല: ഇത് കണക്കാക്കിയതാണ്, അളന്നിട്ടില്ല
ഗൂഗിൾ സെർച്ച് ക്വറി ഡാറ്റ തുറന്നുകാട്ടുന്നത് പോലെ യഥാർത്ഥ "AI തിരയൽ വോളിയം" ഇല്ല എന്നതാണ് ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരമായ പ്രശ്നം. LLM-കൾ അന്വേഷണ ആവൃത്തിയോ തിരയൽ വോളിയത്തിന് തുല്യമോ പ്രസിദ്ധീകരിക്കില്ല. പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ഡീകോഡിംഗും പ്രോംപ്റ്റ് സന്ദർഭവും കാരണം ഒരേ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് പോലും അവരുടെ പ്രതികരണങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, ചിലപ്പോൾ സൂക്ഷ്മമായും ചിലപ്പോൾ നാടകീയമായും. ഉപയോക്തൃ ചരിത്രം, സെഷൻ നില, ബാഹ്യ നിരീക്ഷകർക്ക് അതാര്യമായ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സന്ദർഭോചിത സവിശേഷതകളെയും അവ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. "പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം" ആയി വിൽക്കുന്ന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഒരു മാതൃകാപരമായ എസ്റ്റിമേറ്റ് ആണ്, നേരിട്ടുള്ള അളവുകോലല്ല.
2. LLM പ്രതികരണങ്ങൾ പ്രകൃതിയാൽ നിർണ്ണയിക്കപ്പെടാത്തവയാണ്
ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ആളുകൾ ഒരേ വാചകം Google-ൽ ടൈപ്പുചെയ്യുകയും ആ ചോദ്യങ്ങൾ ലോഗിൻ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ പരമ്പരാഗത കീവേഡ് വോളിയം പ്രവർത്തിക്കുന്നു. AI ഇടപെടലുകൾ അടിസ്ഥാനപരമായി വ്യത്യസ്തമാണ്. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് സമാനമായ പദസമുച്ചയങ്ങൾ സ്ഥിരതയുള്ള വോളിയം മെട്രിക്സിന് കാരണമാകുന്ന പരമ്പരാഗത SEO-യിലെ തിരയൽ പെരുമാറ്റം ആവർത്തിക്കുന്നതാണ്. LLM ഇടപെടലുകൾ സംഭാഷണപരവും വേരിയബിളുമാണ്. ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാക്കുന്ന, പലപ്പോഴും ഒരൊറ്റ സെഷനിൽ ആളുകൾ വ്യത്യസ്തമായ രീതിയിൽ ചോദ്യങ്ങൾ പുനരാവിഷ്കരിക്കുന്നു.
LLM-കൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിലേക്ക് ഈ നോൺ-ഡിറ്റർമിനിസം ചുട്ടെടുക്കുന്നു. അവർ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു, ഒരു സെറ്റ് പാറ്റേൺ പിന്തുടരുന്നതിനുപകരം അവയുടെ സാധ്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വാക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഒരേ പ്രോംപ്റ്റിന് വ്യത്യസ്ത പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് സ്ഥിരവും കൃത്യവുമായ നിഗമനങ്ങൾ വരയ്ക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
3. SparkToro യുടെ ഗവേഷണം കാണിക്കുന്നത് റാങ്കിംഗുകൾ അടിസ്ഥാനപരമായി ക്രമരഹിതമാണ്
Rand Fishkin, Gumshoe.ai എന്നിവരുടെ 2026 ജനുവരിയിലെ ഒരു നാഴികക്കല്ലായ പഠനത്തിൽ നിന്നാണ് ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ തെളിവുകൾ ലഭിക്കുന്നത്. ChatGPT, Claude, Google AI എന്നിവയിൽ 600 സന്നദ്ധപ്രവർത്തകരിൽ 2,961 നിർദ്ദേശങ്ങൾ അവർ പരീക്ഷിച്ചു. കണ്ടെത്തൽ: ഏതെങ്കിലും രണ്ട് പ്രതികരണങ്ങളിൽ ഒരേ ബ്രാൻഡ് ലിസ്റ്റ് ലഭിക്കാനുള്ള സാധ്യത 100-ൽ ഒന്നിൽ കുറവാണ്, ഒരേ ക്രമത്തിൽ ഒരേ ലിസ്റ്റിന് 1,000-ൽ ഒന്നിൽ താഴെ സാധ്യത. ഫിഷ്കിൻ നിഷ്കളങ്കമായി ഉപസംഹരിച്ചതുപോലെ, "AI-ൽ റാങ്കിംഗ് സ്ഥാനം" നൽകുന്ന ഏതൊരു ഉപകരണവും അടിസ്ഥാനപരമായി അത് നിർമ്മിക്കുന്നതാണ്.
ഉറവിടം
SparkToro-യിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണം, സമാന പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ പോലും AI- ജനറേറ്റഡ് ബ്രാൻഡ് ശുപാർശകളിൽ കാര്യമായ വ്യത്യാസം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു, പോയിൻ്റ്-ഇൻ-ടൈം AI ദൃശ്യപരത അളവുകൾ ഡ്യൂറബിൾ പെർഫോമൻസ് സിഗ്നലുകളേക്കാൾ അസ്ഥിരതയെ പ്രതിഫലിപ്പിച്ചേക്കാമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.
4. പാനൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതിശാസ്ത്രത്തിന് അന്തർലീനമായ പക്ഷപാത പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്
Profound പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ അവരുടെ പ്രോംപ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിനായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഉപഭോക്തൃ പാനലുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ഉത്തര എഞ്ചിൻ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഒന്നിലധികം, ഇരട്ട ഓപ്റ്റ്-ഇൻ ഉപഭോക്തൃ പാനലുകളിൽ നിന്നുള്ള അഗാധമായ ലൈസൻസ് സംഭാഷണങ്ങൾ, പ്രതിമാസം ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പ്രോംപ്റ്റുകളുടെ സ്കെയിൽ, കൂടാതെ വിശാലമായ ആവൃത്തി, ഉദ്ദേശ്യം, വികാരം എന്നിവ എക്സ്ട്രാപോളേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് വിപുലമായ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നു.ജനസംഖ്യ.
ഉറവിടം
ഇത് ശക്തമായി തോന്നുമെങ്കിലും, ഈ പാനലുകളുടെ ഓപ്റ്റ്-ഇൻ സ്വഭാവം അർത്ഥമാക്കുന്നത് സാമ്പിൾ കൂടുതൽ സാങ്കേതിക വിദഗ്ദ്ധരും ഇടപഴകുന്നവരുമായ ഉപയോക്താക്കളിലേക്ക് തിരിഞ്ഞേക്കാം എന്നാണ്, സാധാരണ ജനങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് AI ടൂളുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നത് എന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രതിനിധി ക്രോസ്-സെക്ഷനല്ല.
5. API അന്വേഷണങ്ങൾ യഥാർത്ഥ മനുഷ്യ സ്വഭാവത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നില്ല
ഉപയോക്തൃ നിർദ്ദേശങ്ങൾ അനുകരിക്കാൻ പല ടൂളുകളും API വഴി AI മോഡലുകളെ അന്വേഷിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഇത് മറ്റൊരു വിടവ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. മിക്ക AI ട്രാക്കിംഗ് ടൂളുകളും മനുഷ്യ ഇൻ്റർഫേസ് ഉപയോഗത്തെ അനുകരിക്കുന്നതിനുപകരം API കോളുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു, ആദ്യകാല ഗവേഷണങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് API ഫലങ്ങൾ ഇൻ്റർഫേസ് ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായിരിക്കാം, എന്നിരുന്നാലും ഈ വ്യത്യാസങ്ങളുടെ വ്യാപ്തിയും പ്രത്യാഘാതങ്ങളും കൂടുതൽ അന്വേഷണം ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കുന്നതിൻ്റെ API-കേന്ദ്രീകൃത സ്വഭാവം അർത്ഥമാക്കുന്നത് മനുഷ്യർ യഥാർത്ഥത്തിൽ തിരയുന്ന കാര്യങ്ങളുമായി ഫലങ്ങൾ വിന്യസിച്ചിട്ടില്ല എന്നാണ്.
6. ഉദ്ധരണി ഡ്രിഫ്റ്റ് വളരെ വലുതും പ്രവചനാതീതവുമാണ്
മുകളിലുള്ള എല്ലാ കാര്യങ്ങളും നിങ്ങൾ അവഗണിച്ചാലും, AI ഉദ്ധരണികളുടെ പ്രതിമാസം സ്ഥിരത ഞെട്ടിപ്പിക്കുന്ന രീതിയിൽ കുറവാണ്. Profound നടത്തിയ ഒരു പഠനം മാസാമാസം സൈറ്റേഷൻ ഡ്രിഫ്റ്റ് അളന്നു, കൂടാതെ സമാനമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കായി പോലും ഉദ്ധരിച്ച ഡൊമെയ്നുകളിൽ വളരെ വലിയ മാറ്റങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ചു. Google AI അവലോകനങ്ങളും ChatGPT-യും ഡസൻ കണക്കിന് ശതമാനം പോയിൻ്റുകളുടെ പ്രതിമാസ വ്യതിയാനങ്ങൾ കാണിച്ചു.
ഉറവിടം
ഇതിനർത്ഥം, ഇന്ന് നൽകിയിരിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും പ്രോംപ്റ്റിൽ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന "വോളിയം" അടുത്ത മാസം തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായി കാണപ്പെടാം, ഇത് ഉള്ളടക്ക നിക്ഷേപ തീരുമാനങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത അടിത്തറയായി മാറുന്നു.
7. ഞങ്ങൾ ഒരു പ്രീ-സെംറഷ് യുഗത്തിലാണ്: ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ഇതുവരെ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ ഇല്ല
ഞങ്ങൾ ഇപ്പോഴും LLM-കൾക്കായി ഒരു പ്രീ-സെംരുഷ്/മോസ്/അഹ്റെഫ്സ് യുഗത്തിലാണ്. ഇന്ന് അവരുടെ ബിസിനസ്സിൽ എൽഎൽഎം സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ച് ആർക്കും പൂർണ്ണമായ ദൃശ്യപരതയില്ല. പൂർണ്ണമായ ദൃശ്യപരത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഏതെങ്കിലും വെണ്ടർ അല്ലെങ്കിൽ കൺസൾട്ടൻ്റ് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ജാഗ്രത പാലിക്കുക, കാരണം അത് ഇതുവരെ സാധ്യമല്ല. നിലവിലെ ട്രാക്കിംഗ് ഡാറ്റയെ ദിശാസൂചകമായും തീരുമാനങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായും കണക്കാക്കണം, പക്ഷേ നിർണ്ണായകമല്ല.
ജനറേറ്റീവ് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മികച്ച രീതികൾ: പകരം എന്തുചെയ്യണം
പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം പലരിലും ഒരു സിഗ്നലാണ്, ഇപ്പോൾ ഇത് ദുർബലമായ ഒന്നാണ്. യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലനിർത്തുന്ന ജനറേറ്റീവ് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മികച്ച രീതികൾ ഇതാ.
നിങ്ങളുടെ ICP ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക, ഒരു ഡാഷ്ബോർഡ് അല്ല
നിങ്ങളുടെ ജിയോ ഉള്ളടക്ക മുൻഗണനകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ ഏകദേശ പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയത്തെ അനുവദിക്കുന്നതിനുപകരം, നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ അറിയാവുന്നതിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള ഏറ്റവും ശക്തമായ സിഗ്നൽ നിങ്ങളുടെ ഐഡിയൽ കസ്റ്റമർ പ്രൊഫൈലാണ്. ഏതൊക്കെ പ്രശ്നങ്ങളാണ് നിങ്ങളുടെ മികച്ച ഉപഭോക്താക്കൾ പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങളെ നിയമിക്കുന്നത്? ആ പ്രശ്നങ്ങൾ വിവരിക്കാൻ അവർ ഏത് ഭാഷയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്? AI ഉത്തരങ്ങളിൽ നിങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ അടിസ്ഥാനം ആ വേദന പോയിൻ്റുകളായിരിക്കണം, ഒരു വെണ്ടറുടെ മാതൃകയിലുള്ള പ്രോംപ്റ്റ് എസ്റ്റിമേറ്റുകളല്ല.
ഉറവിടം: സ്മാർക്കറ്റർമാർ
നിങ്ങൾ സോളിഡ് ICP വർക്ക് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഏതെങ്കിലും പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം ടൂൾ നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നതിനേക്കാൾ മികച്ച ഡാറ്റയിലാണ് നിങ്ങൾ ഇതിനകം ഇരിക്കുന്നത്.
നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർ ഇതിനകം സംസാരിക്കുന്നിടത്തേക്ക് പോകുക
നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർ തുറന്നും സത്യസന്ധമായും സംസാരിക്കുന്നിടത്തേക്ക് പോയി യഥാർത്ഥ പ്രേക്ഷക ഗവേഷണം നടത്തുക. റെഡ്ഡിറ്റ് ത്രെഡുകൾ, നിച്ച് ഫോറങ്ങൾ, ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ കമൻ്റുകൾ, സ്ലാക്ക് കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ, ജി2, ട്രസ്റ്റ്പൈലറ്റ് എന്നിവ പോലുള്ള അവലോകന സൈറ്റുകൾ ആളുകൾ അവരുടെ സ്വന്തം വാക്കുകളിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാത്ത ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങളാണ്. ഒരു AI ടൂളിനെ ആരെങ്കിലും എങ്ങനെ പ്രോംപ്റ്റ് ചെയ്യും എന്നതിനോട് അടുത്ത് മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷയാണിത്. ഒരു സബ്റെഡിറ്റിൽ "എക്സിൻ്റെ ROI-യെ എൻ്റെ CFO-ന് എങ്ങനെ ന്യായീകരിക്കാം" എന്ന് നിങ്ങളുടെ ICP ആവർത്തിച്ച് ചോദിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, വെണ്ടർ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത അന്വേഷണത്തിൽ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം നമ്പറിനേക്കാൾ വളരെ വിശ്വസനീയമായ ഉള്ളടക്ക സംക്ഷിപ്തമാണിത്.
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കസ്റ്റമർ സംഭാഷണങ്ങൾ മൈൻ ചെയ്യുക
ജിയോ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഏറ്റവും അധികം ഉപയോഗിക്കാത്ത സ്രോതസ്സുകളിൽ ഒന്നാണ് കസ്റ്റമർ ഫേസിംഗ് ടീമുകൾ. സെയിൽസ് കോൾ റെക്കോർഡിംഗുകൾ, പിന്തുണാ ടിക്കറ്റുകൾ, ഉപഭോക്തൃ അഭിമുഖങ്ങൾ, ഓൺബോർഡിംഗ് സംഭാഷണങ്ങൾ എന്നിവ യഥാർത്ഥ വാങ്ങുന്നവർ കുടുങ്ങിപ്പോകുമ്പോഴോ സംശയാസ്പദമായിരിക്കുമ്പോഴോ മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുമ്പോഴോ ഉപയോഗിക്കുന്ന കൃത്യമായ പദപ്രയോഗങ്ങളാൽ സമ്പന്നമാണ്. ആ ഭാഷ നിങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കത്തിലും ആത്യന്തികമായി AI ഉത്തരങ്ങളിലുമാണ്. നിങ്ങളുടെ സെയിൽസ് ടീം എല്ലാ ആഴ്ചയും ഒരേ എതിർപ്പ് കേൾക്കുകയാണെങ്കിൽ, ആരെങ്കിലും AI-യോട് ഇതേ ചോദ്യം ചോദിക്കാനുള്ള നല്ല അവസരമുണ്ട്.
നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരുടെ ഭാഷയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യുകയും ഓർഗനൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക
നിങ്ങളുടെ ICP വർക്ക്, ഫോറങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ സംഭാഷണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് റോ ഇൻപുട്ട് ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, അടുത്ത ഘട്ടം അതിൻ്റെ ഘടനയാണ്. ഓരോ സാധ്യതയുള്ള പ്രോംപ്റ്റിനെയും ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട ലക്ഷ്യമായി കണക്കാക്കുന്നതിനുപകരം, ഉദ്ദേശ്യവും തീമും അനുസരിച്ച് അവയെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുക.
സമാനമായ വിഷയങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വേദന പോയിൻ്റുകൾ എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള പ്രോംപ്റ്റ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർ ഒരു പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ച് എങ്ങനെ ചിന്തിക്കുന്നു എന്നതിൻ്റെ പാറ്റേണുകൾ കാണാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, ഒരു ചോദ്യം അവർ എങ്ങനെ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു എന്നതിലുപരി. "ജിയോ വിജയം എങ്ങനെ അളക്കാം" എന്നതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ഒരു ക്ലസ്റ്ററിൽ മെട്രിക്സ്, റിപ്പോർട്ടിംഗ്, സ്റ്റേക്ക്ഹോൾഡർ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. അവയിൽ ഓരോന്നും ഉള്ളടക്കത്തിന് അർഹമാണ്, അവയ്ക്കിടയിലുള്ള ഓവർലാപ്പ് നിങ്ങളുടെ പ്രധാന വിവരണം എന്തായിരിക്കണമെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയുന്നു.
ഇതിൽ നിന്നുള്ള അർത്ഥവത്തായ മാറ്റമാണിത്കീവേഡ് ഗവേഷണ യുക്തി. ജിയോയും എഇഒയും തമ്മിൽ നിങ്ങൾ ചിന്തിക്കുമ്പോൾ, ഓർഗനൈസേഷൻ തത്വം അതേപടി നിലനിൽക്കും: നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിഷയപരമായ അധികാരം. ഉദ്ദേശവും തീമും അനുസരിച്ചുള്ള ഓർഗനൈസേഷനാണ് ആ അധികാരം വ്യവസ്ഥാപിതമായി നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നത്.
പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം ടൂളുകൾ അവ യഥാർത്ഥത്തിൽ നല്ലതിനായി ഉപയോഗിക്കുക
ഇതൊന്നും അർത്ഥമാക്കുന്നത് അഗാധമായ അല്ലെങ്കിൽ റൈറ്റസോണിക് പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ പൂർണ്ണമായും ഉപേക്ഷിക്കുക എന്നല്ല. ശരിയായി ഉപയോഗിച്ചാൽ, ദിശാബോധത്തിന് അവ ശരിക്കും ഉപയോഗപ്രദമാണ്: വിഷയ വിടവുകൾ കണ്ടെത്തൽ, ശരിയായ സംഭാഷണങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡ് ദൃശ്യമാകുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിരീക്ഷിക്കൽ, കാലക്രമേണ എതിരാളികൾക്കെതിരായ ശബ്ദത്തിൻ്റെ പങ്ക് ട്രാക്കുചെയ്യൽ.
ഉറവിടം
ഒരു കീവേഡ് വോളിയം പകരക്കാരനായി അവരെ ഉപയോഗിക്കുന്നതും നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെ നയിക്കാൻ അവരുടെ എസ്റ്റിമേറ്റുകളെ അനുവദിക്കുന്നതുമാണ് തെറ്റ്. എന്താണ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് നിങ്ങളുടെ ICP, പ്രേക്ഷക ഗവേഷണം, യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്തൃ സംഭാഷണങ്ങൾ എന്നിവ നിങ്ങളെ അറിയിക്കട്ടെ. തുടർന്ന് പ്രഷർ-ടെസ്റ്റിനും മോണിറ്ററിനും പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക, തീരുമാനിക്കരുത്.
യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു മോണിറ്ററിംഗ് ഷെഡ്യൂൾ നിർമ്മിക്കുക
AI ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ എത്രമാത്രം ഉദ്ധരണി ഡ്രിഫ്റ്റ് നിലവിലുണ്ട് എന്നതിനാൽ, നിരീക്ഷണം റിയാക്ടീവിനു പകരം ഘടനാപരമായതും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായിരിക്കണം. നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡിൻ്റെ AI ദൃശ്യപരത ഒരു പാദത്തിൽ ഒരിക്കൽ പരിശോധിച്ചാൽ മതിയാകില്ല. നിങ്ങളുടെ കോർ പ്രോംപ്റ്റ് ക്ലസ്റ്ററുകൾക്കായുള്ള പ്രതിമാസ മോണിറ്ററിംഗ് ഷെഡ്യൂൾ, ശബ്ദത്തിൽ ഓവർ-ഇൻഡക്സ് ചെയ്യാതെ അർത്ഥവത്തായ ഷിഫ്റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ന്യായമായ അടിസ്ഥാനം നൽകുന്നു.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രായോഗികമായി സമീപിക്കാം എന്നത് ഇതാ. നിങ്ങളുടെ ICP-യുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചോദ്യങ്ങൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന 20 മുതൽ 30 വരെ നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ ഒരു നിർവ്വചിച്ച ലിസ്റ്റ് സജ്ജീകരിക്കുക. ChatGPT, Perplexity, Google AI അവലോകനങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലുടനീളം, കുറഞ്ഞത് പ്രതിമാസം ഒരു സെറ്റ് കാഡൻസിൽ അവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡ്, നിങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ എതിരാളികൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. മാറ്റങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുക, എന്നാൽ എത്ര വ്യതിയാനങ്ങൾ നിലവിലുണ്ട് എന്നതനുസരിച്ച് ഒറ്റ മാസത്തെ സ്വിംഗുകളോട് അമിതമായി പ്രതികരിക്കരുത്. നിങ്ങൾ കാണുന്നത് മൂന്ന് മുതൽ ആറ് മാസം വരെയുള്ള ദിശാസൂചന ട്രെൻഡുകൾക്കാണ്, ആഴ്ച-ആഴ്ച സ്ഥാനങ്ങളല്ല.
ഡാഷ്ബോർഡ് അലേർട്ടുകളോട് പ്രതികരിക്കുന്നവരിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ AI തിരയൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രമുള്ള ടീമുകളെ വേർതിരിക്കുന്നത് ഇതാണ്. നിരീക്ഷണം അറിയിക്കുന്നു; അത് തീരുമാനിക്കുന്നില്ല.
താഴെ രേഖ
പ്രോംപ്റ്റ് വോളിയം നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം നേരിട്ട് ആക്സസ് ഉണ്ടായിരിക്കാവുന്ന ഏകദേശ ഡിമാൻഡ് കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു. AI തിരയലിൽ വിജയിക്കുന്ന ബ്രാൻഡുകൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ട്രാക്ക് ചെയ്ത നിർദ്ദേശങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നവരല്ല. അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ തിരയുന്ന ഉത്തരങ്ങളിൽ കാണിക്കാൻ തക്കവിധം പ്രേക്ഷകരെ ആഴത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നവരാണ് അവർ.
