ਜਨਰੇਟਿਵ ਇੰਜਨ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਲਾਹ ਉਸੇ ਥਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਲੋਕ ਵਰਤ ਰਹੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ, ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
ਸਮੱਸਿਆ? ਇਹ ਡੇਟਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ ਇੰਜਨ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ (ਜੀ.ਈ.ਓ.) ਅਜੇ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਵਾਂ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਜੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੋਚੋ ਕਿ ਜੀਈਓ ਐਸਈਓ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: ਪਰਿਪੱਕ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਿਗਨਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਸੇਮਰੁਸ਼ ਜਾਂ ਅਹਰੇਫਸ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਏ ਹੋ, ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗ ਗਏ। GEO ਮਾਪ ਅਜੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿਸ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ "ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਮਾਡਲ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਗਲਤ ਹੈ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਤੋੜਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਤੁਹਾਡੀ GEO ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨੀਂਹ ਕਿਉਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਕੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੁੰਜੀ ਟੇਕਅਵੇਜ਼
"ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ" ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਨੂੰ GEO ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਵਿਵਹਾਰ ਅਸੰਗਤ ਹੈ; ਲੋਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI "ਰੈਂਕਿੰਗ" ਅਸਥਿਰ ਹਨ; ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਐਸਈਓ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਭਾਵੇਂ ਪੈਨਲ ਜਾਂ API, ਪੱਖਪਾਤੀ ਹਨ ਜਾਂ AI ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹਵਾਲਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਉੱਚ ਹੈ, ਭਾਵ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਰਿਸ਼ਗੋਚਰਤਾ ਮਹੀਨੇ-ਦਰ-ਮਹੀਨੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਲਈ ਬਦਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
GEO ਟੂਲ ਅਜੇ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਹਨ, ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਲਾਜ ਕਰੋ।
ਤੁਹਾਡੇ ICP ਦੀ ਅਸਲ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੂਚੀਆਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਨੁਸੂਚੀ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਉੱਤੇ ਜਨੂੰਨ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਤੁਹਾਡੀ ਜੀਓ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ
1. LLMs ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਵਾਲੀਅਮ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇਹ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਹੈ, ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ
ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੋਈ ਸੱਚਾ "ਏਆਈ ਖੋਜ ਵਾਲੀਅਮ" ਨਹੀਂ ਹੈ। LLM ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਜਾਂ ਖੋਜ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਸੂਖਮ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਨਾਟਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਵੀ, ਸੰਭਾਵੀ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਕਾਰਨ। ਉਹ ਲੁਕਵੇਂ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਸੈਸ਼ਨ ਸਟੇਟ, ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਜੋ ਬਾਹਰੀ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਲਈ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹਨ। ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ "ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵੌਲਯੂਮ" ਵਜੋਂ ਵੇਚਦੇ ਹਨ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿੱਧਾ ਮਾਪ।
2. LLM ਜਵਾਬ ਕੁਦਰਤ ਦੁਆਰਾ ਗੈਰ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਹਨ
ਰਵਾਇਤੀ ਕੀਵਰਡ ਵਾਲੀਅਮ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲੱਖਾਂ ਲੋਕ Google ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਸਵਾਲ ਲੌਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ। ਰਵਾਇਤੀ ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਵਿਵਹਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਲੱਖਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਿਰ ਵਾਲੀਅਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। LLM ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੰਵਾਦ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ। ਲੋਕ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਔਖਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਗੈਰ-ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦ LLM ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਬੇਕਡ ਹੈ। ਉਹ ਸੰਭਾਵੀ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ ਔਖੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
3. ਸਪਾਰਕਟੋਰੋ ਦੀ ਖੋਜ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਦਰਜਾਬੰਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਹਨ
ਸਭ ਤੋਂ ਮਜਬੂਤ ਸਬੂਤ ਰੈਂਡ ਫਿਸ਼ਕਿਨ ਅਤੇ ਗੁਮਸ਼ੋਏ.ਆਈ ਦੁਆਰਾ ਜਨਵਰੀ 2026 ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ChatGPT, Claude, ਅਤੇ Google AI 'ਤੇ 600 ਵਾਲੰਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ 2,961 ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਖੋਜ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਦੋ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 100 ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸੂਚੀ ਦੀ 1,000 ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਿਸ਼ਕਿਨ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਹੈ, ਕੋਈ ਵੀ ਸਾਧਨ ਜੋ "AI ਵਿੱਚ ਦਰਜਾਬੰਦੀ" ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਰੋਤ
ਸਪਾਰਕਟੋਰੋ ਦੀ ਖੋਜ ਏਆਈ-ਉਤਪੰਨ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੁਆਇੰਟ-ਇਨ-ਟਾਈਮ AI ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਮਾਪ ਟਿਕਾਊ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
4. ਪੈਨਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ
ਡੂੰਘਾਈ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਲਈ ਔਪਟ-ਇਨ ਖਪਤਕਾਰ ਪੈਨਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਲੱਖਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸਲ ਉੱਤਰ ਇੰਜਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਲਟੀਪਲ, ਡਬਲ ਔਪਟ-ਇਨ ਖਪਤਕਾਰ ਪੈਨਲਾਂ ਤੋਂ ਡੂੰਘੀ ਲਾਇਸੈਂਸ ਗੱਲਬਾਤ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਬਾਦੀ
ਸਰੋਤ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮਜਬੂਤ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਪੈਨਲਾਂ ਦੀ ਆਪਟ-ਇਨ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਾ ਵਧੇਰੇ ਤਕਨੀਕੀ-ਸਮਝਦਾਰ, ਰੁੱਝੇ ਹੋਏ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵੱਲ ਝੁਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਆਮ ਆਬਾਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨ।
5. API ਸਵਾਲ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ API ਦੁਆਰਾ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਅੰਤਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਟਰੈਕਿੰਗ ਟੂਲ ਮਨੁੱਖੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ API ਕਾਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ API ਨਤੀਜੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ API- ਕੇਂਦਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਇਹ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਉਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ।
6. ਹਵਾਲਾ ਡ੍ਰਾਫਟ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਹੈ
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਉਪਰੋਕਤ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, AI ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਮਹੀਨਾ-ਦਰ-ਮਹੀਨਾ ਸਥਿਰਤਾ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਘੱਟ ਹੈ। ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਹਵਾਲਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਮਹੀਨਾ ਦਰ ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਈ ਵੀ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ। ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ਅਤੇ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੇ ਦਰਜਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅੰਕਾਂ ਦੇ ਮਾਸਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਿਖਾਏ।
ਸਰੋਤ
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ "ਵਾਲੀਅਮ" ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨੀਂਹ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
7. ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੀ-ਸੇਮਰੁਸ਼ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਹਾਂ: ਸਾਧਨਾਂ ਕੋਲ ਅਜੇ ਤੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ LLMs ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਸੇਮਰੁਸ਼/ਮੋਜ਼/ਅਹਿਰੇਫਸ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਹਾਂ। ਅੱਜ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ LLM ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਪੂਰੀ ਦਿੱਖ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਦਿੱਖ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਸਲਾਹਕਾਰ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਜੇ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਟਰੈਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ।
ਜਨਰੇਟਿਵ ਇੰਜਨ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ: ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਕਈਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਇੰਜਨ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਰਕਰਾਰ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ICP ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਾਲ ਨਹੀਂ
ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਜੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਉਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਤੁਹਾਡਾ ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹ ਕਿਹੜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਉਹ ਦਰਦ ਬਿੰਦੂ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅੰਦਾਜ਼ੇ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਸਰੋਤ: The Smarketers
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਠੋਸ ICP ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਟੂਲ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬੈਠੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਾਓ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਦਰਸ਼ਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇਆਮ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਜਾ ਕੇ ਅਸਲ ਸਰੋਤਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਪਰਤ ਕਰੋ। ਰੈੱਡਡਿਟ ਥ੍ਰੈੱਡਸ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੋਰਮ, ਲਿੰਕਡਇਨ ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਸਲੈਕ ਕਮਿਊਨਿਟੀਜ਼, ਅਤੇ G2 ਅਤੇ ਟਰੱਸਟਪਾਇਲਟ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆ ਸਾਈਟਾਂ ਉਹ ਸਥਾਨ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਅਣਫਿਲਟਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਨਕਸ਼ੇ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੋਈ ਏਆਈ ਟੂਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ICP ਇੱਕ ਸਬਰੇਡਿਟ ਵਿੱਚ "ਮੈਂ ਆਪਣੇ CFO ਨੂੰ X ਦੇ ROI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਵਾਂ" ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੀ ਗਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਨੰਬਰ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਖੇਪ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਗਾਹਕ ਗੱਲਬਾਤ
ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਜੀਓ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ। ਵਿਕਰੀ ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ, ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ, ਅਤੇ ਆਨ-ਬੋਰਡਿੰਗ ਗੱਲਬਾਤ ਅਸਲ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਫਸੇ, ਸੰਦੇਹਵਾਦੀ, ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਹੀ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹਨ। ਉਹ ਭਾਸ਼ਾ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ AI ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਵਿਕਰੀ ਟੀਮ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਉਹੀ ਇਤਰਾਜ਼ ਸੁਣਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮੌਕਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਇੱਕ AI ਨੂੰ ਉਹੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ICP ਕੰਮ, ਫੋਰਮਾਂ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੰਵਾਦਾਂ ਤੋਂ ਕੱਚਾ ਇਨਪੁਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਇਸਦਾ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਟੀਚੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਥੀਮ ਦੁਆਰਾ ਸਮੂਹ ਕਰੋ।
ਸਮਾਨ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਤੁਰੰਤ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬੋਲਦੇ ਹਨ। "ਜੀਓ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ" ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਸੰਚਾਰ, ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਓਵਰਲੈਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮੂਲ ਬਿਰਤਾਂਤ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈਕੀਵਰਡ ਖੋਜ ਤਰਕ. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ GEO ਬਨਾਮ AEO ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਯੋਜਨ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਸਤਹੀ ਅਧਿਕਾਰ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਥੀਮ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਸੰਗਠਨ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਅਧਿਕਾਰ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਕਿ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹਨ
ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਜਾਂ ਰਾਈਟਸੋਨਿਕ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡਣਾ। ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਗਏ, ਉਹ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ: ਵਿਸ਼ਾ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ, ਇਹ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸਹੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਸ਼ੇਅਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ।
ਸਰੋਤ
ਗਲਤੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੀਵਰਡ ਵਾਲੀਅਮ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ICP, ਦਰਸ਼ਕ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਗੱਲਬਾਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਣ ਦਿਓ ਕਿ ਕਿਸ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ-ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਨੁਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਕਿੰਨੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ AI ਦਿੱਖ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਸਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਨੁਸੂਚੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ 'ਤੇ ਓਵਰ-ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਬੇਸਲਾਈਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇਸ ਨੂੰ ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ. 20 ਤੋਂ 30 ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੂਚੀ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ICP ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਕੈਡੈਂਸ 'ਤੇ ਚਲਾਓ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੀਨਾਵਾਰ, ਉਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ChatGPT, Perplexity, ਅਤੇ Google AI ਓਵਰਵਿਊਜ਼। ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ, ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ, ਪਰ ਇੱਕ-ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਸਵਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਕਿੰਨੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ ਉਹ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਰੁਝਾਨ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹਫ਼ਤੇ-ਤੋਂ-ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ।
ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਅਸਲ AI ਖੋਜ ਅਨੁਕੂਲਨ ਰਣਨੀਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਸੂਚਨਾ; ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਹੇਠਲੀ ਲਾਈਨ
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਾਲੀਅਮ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੰਗ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟਰੈਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ.
