ஜெனரேட்டிவ் இன்ஜின் ஆப்டிமைசேஷன் சிறந்த நடைமுறைகள் பற்றிய பெரும்பாலான ஆலோசனைகள் அதே இடத்தில் தொடங்குகின்றன: AI கருவிகள் மூலம் மக்கள் பயன்படுத்தும் தூண்டுதல்களைக் கண்டறியவும், உங்கள் பிராண்ட் தெரிவுநிலையை எவைகளைக் கண்காணிக்கவும் மற்றும் அதிக அளவு வினவல்களைச் சுற்றி உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கவும்.
பிரச்சனையா? அந்த தரவு பெரும்பாலும் மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது.
ஜெனரேட்டிவ் என்ஜின் ஆப்டிமைசேஷன் (ஜியோ) இன்னும் புதியது, அதை துல்லியமாக அளவிடுவதற்கான உள்கட்டமைப்பு இன்னும் இல்லை. எஸ்சிஓவில் இருந்து ஜியோ எவ்வாறு வேறுபடுகிறது என்பதைப் பற்றி சிந்தியுங்கள்: செம்ரஷ் அல்லது அஹ்ரெஃப்ஸ் போன்ற கருவிகளில் இருந்து நீங்கள் எதிர்பார்க்கும் முதிர்ந்த, நம்பகமான சிக்னல்களை உருவாக்க பல ஆண்டுகள் ஆனது. ஜியோ அளவீடு இன்னும் இல்லை. "ப்ராம்ட் வால்யூம்" என்று அழைக்கப்படும் தளங்கள் மாதிரியாக, மதிப்பிடப்பட்டவை மற்றும் பெரும்பாலும் திசையில் தவறானவை.
உங்கள் ஜியோ உத்திக்கு ப்ராம்ட் வால்யூம் ஏன் நம்பமுடியாத அடித்தளம் என்பதையும் அதற்குப் பதிலாக சிறப்பாகச் செயல்படும் குழுக்கள் என்ன செய்கின்றன என்பதையும் இந்த இடுகை விவரிக்கிறது.
முக்கிய எடுக்கப்பட்டவை
"உடனடி தொகுதி" என்பது மாதிரியான மதிப்பீடாகும், உண்மையான பயனர் தரவு அல்ல, இது GEO முடிவுகளுக்கான நம்பகத்தன்மையற்ற தொடக்கப் புள்ளியாக அமைகிறது.
AI நடத்தை சீரற்றது; மக்கள் சொற்றொடர் வித்தியாசமாகத் தூண்டுகிறது மற்றும் மாதிரிகள் மாறுபட்ட பதில்களைத் தருகின்றன, சிறிய அளவில் நம்புவதற்கு கடினமான வடிவங்களை உருவாக்குகிறது.
AI "தரவரிசை" நிலையற்றது; ஆய்வுகள் முடிவுகள் தொடர்ந்து மாறுவதைக் காட்டுகின்றன, எனவே நீங்கள் எஸ்சிஓவைக் கண்காணிக்கும் விதத்தில் நிலையைக் கண்காணிப்பது மொழிபெயர்க்காது.
பெரும்பாலான தரவு ஆதாரங்கள், பேனல்கள் அல்லது API கள், சார்புடையவை அல்லது AI கருவிகளில் உண்மையான பயனர் நடத்தையைப் பிரதிபலிக்காது.
மேற்கோள் சறுக்கல் அதிகமாக உள்ளது, அதாவது ஒரே மாதிரியான தூண்டுதல்களுக்கு கூட ஆதாரங்கள் மற்றும் தெரிவுநிலை மாதம் மாதம் மாறுகிறது.
GEO கருவிகள் இன்னும் ஆரம்ப மற்றும் திசையில் உள்ளன, உறுதியானவை அல்ல; அதன்படி அவர்களை நடத்துங்கள்.
உங்கள் ICP இன் உண்மையான மொழியைச் சுற்றியுள்ள கிளஸ்டரிங் தூண்டுதல்கள் விற்பனையாளர்-கூட்டப்பட்ட வினவல் பட்டியல்களைத் துரத்துவதை விட சிறப்பாக செயல்படுகின்றன.
எந்த ஒரு தரவுப் புள்ளியிலும் கவனம் செலுத்துவதை விட நிலையான கண்காணிப்பு அட்டவணை முக்கியமானது.
உங்கள் ஜியோ உத்தியை ஏன் ப்ராம்ட் வால்யூம் தவறாக வழிநடத்துகிறது
1. LLM களுக்கு தேடல் அளவு இல்லை: இது மதிப்பிடப்பட்டது, அளவிடப்படவில்லை
தேடல் வினவல் தரவை கூகுள் வெளிப்படுத்தும் விதத்தில் உண்மையான "AI தேடல் அளவு" இல்லை என்பதே மிக அடிப்படையான பிரச்சனை. LLMகள் வினவல் அதிர்வெண் அல்லது தேடல் தொகுதிக்கு சமமானவற்றை வெளியிடுவதில்லை. நிகழ்தகவு டிகோடிங் மற்றும் உடனடி சூழல் காரணமாக, ஒரே மாதிரியான வினவல்களுக்கு அவர்களின் பதில்கள் சில சமயங்களில் நுட்பமாகவும் சில சமயங்களில் வியத்தகு முறையில் மாறுபடும். அவை பயனர் வரலாறு, அமர்வு நிலை மற்றும் வெளிப்புற பார்வையாளர்களுக்கு ஒளிபுகாத உட்பொதிப்புகள் போன்ற மறைக்கப்பட்ட சூழல் அம்சங்களையும் சார்ந்துள்ளது. "உடனடி தொகுதி" என எந்த தளங்கள் விற்கின்றன என்பது மாதிரியான மதிப்பீடாகும், நேரடி அளவீடு அல்ல.
2. LLM பதில்கள் இயற்கையால் தீர்மானிக்கப்படாதவை
மில்லியன் கணக்கான மக்கள் ஒரே சொற்றொடரை Google இல் தட்டச்சு செய்வதால், அந்த வினவல்கள் உள்நுழைந்திருப்பதால், பாரம்பரிய முக்கிய வார்த்தை அளவு செயல்படுகிறது. AI இடைவினைகள் அடிப்படையில் வேறுபட்டவை. பாரம்பரிய SEO இல் தேடல் நடத்தை மீண்டும் மீண்டும் வருகிறது, ஒரே மாதிரியான மில்லியன் கணக்கான சொற்றொடர்கள் நிலையான தொகுதி அளவீடுகளை இயக்குகின்றன. LLM தொடர்புகள் உரையாடல் மற்றும் மாறக்கூடியவை. மக்கள் கேள்விகளை வித்தியாசமாக மறுபிரதி எடுக்கிறார்கள், பெரும்பாலும் ஒரே அமர்வில், சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் வடிவ அங்கீகாரத்தை கடினமாக்குகிறது.
எல்எல்எம்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதில் இந்த தீர்மானமற்ற தன்மை சுட்டப்படுகிறது. அவை நிகழ்தகவு முறைகளைப் பயன்படுத்தி உரையை உருவாக்குகின்றன, ஒரு செட் பேட்டர்னைப் பின்பற்றாமல் அவற்றின் சாத்தியக்கூறுகளின் அடிப்படையில் சொற்களைத் தேர்ந்தெடுக்கின்றன. ஒரே வரியில் வெவ்வேறு பதில்களை உருவாக்க முடியும், இது நிலையான மற்றும் துல்லியமான முடிவுகளை வரைய கடினமாக்குகிறது.
3. SparkToro இன் ஆய்வுகள் தரவரிசைகள் அடிப்படையில் சீரற்றவை என்பதைக் காட்டுகிறது
ரேண்ட் ஃபிஷ்கின் மற்றும் Gumshoe.ai ஆகியோரின் மைல்கல் ஜனவரி 2026 ஆய்வில் இருந்து மிகவும் உறுதியான சான்றுகள் கிடைத்துள்ளன. ChatGPT, Claude மற்றும் Google AI ஆகியவற்றில் 600 தன்னார்வலர்களிடம் 2,961 ப்ராம்ப்ட்களைச் சோதித்தனர். கண்டுபிடிப்பு: எந்த இரண்டு பதில்களிலும் ஒரே பிராண்ட் பட்டியலைப் பெறுவதற்கான வாய்ப்பு 100 இல் ஒன்றுக்கும் குறைவாக உள்ளது, அதே வரிசையில் அதே பட்டியலில் 1,000 இல் ஒன்றுக்கும் குறைவான வாய்ப்பு உள்ளது. ஃபிஷ்கின் அப்பட்டமாக முடிவெடுத்தது போல், "AI இல் தரவரிசை நிலையை" வழங்கும் எந்தவொரு கருவியும் அடிப்படையில் அதை உருவாக்குகிறது.
ஆதாரம்
SparkToro இன் ஆராய்ச்சியானது, ஒரே மாதிரியான தூண்டுதல்களைப் பயன்படுத்தினாலும் கூட, AI-உருவாக்கப்பட்ட பிராண்ட் பரிந்துரைகளில் குறிப்பிடத்தக்க மாறுபாட்டை எடுத்துக்காட்டுகிறது, AI தெரிவுநிலை அளவீடுகள் நீடித்த செயல்திறன் சிக்னல்களைக் காட்டிலும் நிலையற்ற தன்மையை பிரதிபலிக்கும் என்று பரிந்துரைக்கிறது.
4. பேனல் அடிப்படையிலான முறையானது உள்ளார்ந்த சார்பு சிக்கல்களைக் கொண்டுள்ளது
ப்ராஃபவுண்ட் போன்ற இயங்குதளங்கள், தங்களின் உடனடித் தரவை ஆதாரமாகக் கொள்ள, தேர்வு செய்யும் நுகர்வோர் பேனல்களை நம்பியுள்ளன. உண்மையான பதில் எஞ்சின் பயனர்களின் பல, இரட்டை விருப்பத்தேர்வு நுகர்வோர் பேனல்களின் ஆழமான உரிம உரையாடல்கள், மாதத்திற்கு நூற்றுக்கணக்கான மில்லியன் தூண்டுதல்களில் அளவீடுகள், மேலும் பரந்த அளவில் அதிர்வெண், நோக்கம் மற்றும் உணர்வை விரிவுபடுத்துவதற்கு மேம்பட்ட நிகழ்தகவு மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது.மக்கள் தொகை.
ஆதாரம்
இது வலுவானதாகத் தோன்றினாலும், இந்த பேனல்களின் விருப்பத் தன்மையானது, மாதிரியானது அதிக தொழில்நுட்ப ஆர்வமுள்ள, ஈடுபாடுள்ள பயனர்களை நோக்கிச் செல்லக்கூடும் என்பதாகும்.
5. API வினவல்கள் உண்மையான மனித நடத்தையைப் பிரதிபலிக்காது
பல கருவிகள் AI மாதிரிகளை API வழியாக வினவுகின்றன, ஆனால் இது மற்றொரு இடைவெளியை அறிமுகப்படுத்துகிறது. பெரும்பாலான AI கண்காணிப்பு கருவிகள் மனித இடைமுகப் பயன்பாட்டைப் பிரதிபலிப்பதை விட API அழைப்புகளை நம்பியுள்ளன, மேலும் இந்த வேறுபாடுகளின் அளவு மற்றும் தாக்கங்களுக்கு மேலும் ஆய்வு தேவைப்பட்டாலும், API முடிவுகள் இடைமுக முடிவுகளிலிருந்து வேறுபடலாம் என்று ஆரம்பகால ஆராய்ச்சி தெரிவிக்கிறது. தரவை வினவுவதற்கான API-மையப்படுத்தப்பட்ட தன்மை என்பது, மனிதர்கள் உண்மையில் தேடும் விஷயங்களுடன் முடிவுகள் சீரமைக்கப்படவில்லை என்பதையும் குறிக்கிறது.
6. மேற்கோள் சறுக்கல் மிகப்பெரியது மற்றும் கணிக்க முடியாதது
மேலே உள்ள அனைத்தையும் நீங்கள் புறக்கணித்தாலும், AI மேற்கோள்களின் மாதாந்திர நிலைத்தன்மை அதிர்ச்சியூட்டும் வகையில் குறைவாக உள்ளது. ப்ராஃபவுன்ட் மூலம் மேற்கொள்ளப்பட்ட ஒரு ஆய்வு மேற்கோள் சறுக்கல் மாதத்தை மாதந்தோறும் அளவிடுகிறது மற்றும் ஒரே மாதிரியான தூண்டுதல்களுக்காக மேற்கோள் காட்டப்பட்ட களங்களில் மிகப் பெரிய மாற்றங்களைக் கண்டது. Google AI மேலோட்டங்கள் மற்றும் ChatGPT ஆகியவை டஜன் கணக்கான சதவீத புள்ளிகளின் மாதாந்திர மாறுபாடுகளைக் காட்டின.
ஆதாரம்
அதாவது, இன்று கொடுக்கப்பட்ட எந்த ப்ராம்ட்டிலும் இணைக்கப்பட்டுள்ள "தொகுதி" அடுத்த மாதம் முற்றிலும் மாறுபட்டதாக தோன்றலாம், இது உள்ளடக்க முதலீட்டு முடிவுகளுக்கு நம்பகமற்ற அடித்தளமாக அமைகிறது.
7. நாங்கள் செம்ருஷுக்கு முந்தைய காலத்தில் இருக்கிறோம்: கருவிகள் இன்னும் உள்கட்டமைப்பைக் கொண்டிருக்கவில்லை
நாங்கள் இன்னும் எல்எல்எம்களுக்கு முந்தைய செம்ருஷ்/மோஸ்/அஹ்ரெஃப்ஸ் சகாப்தத்தில் இருக்கிறோம். இன்று தங்கள் வணிகத்தில் எல்எல்எம் தாக்கம் பற்றிய முழுமையான பார்வை யாருக்கும் இல்லை. முழுமையான தெரிவுநிலையை உறுதியளிக்கும் எந்தவொரு விற்பனையாளர் அல்லது ஆலோசகர் குறித்தும் எச்சரிக்கையாக இருங்கள், ஏனெனில் அது இன்னும் சாத்தியமில்லை. தற்போதைய கண்காணிப்புத் தரவை திசை மற்றும் முடிவுகளுக்குப் பயனுள்ளதாகக் கருத வேண்டும், ஆனால் உறுதியானதாக இருக்கக்கூடாது.
ஜெனரேட்டிவ் என்ஜின் ஆப்டிமைசேஷன் சிறந்த நடைமுறைகள்: அதற்கு பதிலாக என்ன செய்வது
ப்ராம்ட் வால்யூம் என்பது பலவற்றில் ஒரு சமிக்ஞையாகும், இப்போது அது பலவீனமான ஒன்றாகும். இங்கே ஜெனரேட்டிவ் இன்ஜின் ஆப்டிமைசேஷன் சிறந்த நடைமுறைகள் உள்ளன.
உங்கள் ICP உடன் தொடங்குங்கள், டாஷ்போர்டு அல்ல
உங்களின் GEO உள்ளடக்க முன்னுரிமைகளை நிர்ணயிக்கும் மதிப்பிடப்பட்ட ப்ராம்ட் வால்யூமுக்கு பதிலாக, உங்கள் பார்வையாளர்களைப் பற்றி உங்களுக்குத் தெரிந்தவற்றிலிருந்து தொடங்கவும். உங்களிடம் உள்ள வலுவான சமிக்ஞை உங்கள் சிறந்த வாடிக்கையாளர் சுயவிவரமாகும். உங்கள் சிறந்த வாடிக்கையாளர்கள் என்ன சிக்கல்களைத் தீர்க்க உங்களை பணியமர்த்துகிறார்கள்? அந்தப் பிரச்சனைகளை விவரிக்க அவர்கள் எந்த மொழியைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்? அந்த வலி புள்ளிகள், விற்பனையாளரின் மாதிரியான உடனடி மதிப்பீடுகள் அல்ல, AI பதில்களில் நீங்கள் மேம்படுத்துவதற்கு அடித்தளமாக இருக்க வேண்டும்.
ஆதாரம்: தி ஸ்மார்கெட்டர்ஸ்
நீங்கள் உறுதியான ICP வேலைகளைச் செய்திருந்தால், எந்த ஒரு ப்ராம்ட் வால்யூம் கருவியும் உங்களுக்கு வழங்கக்கூடிய தரவைக் காட்டிலும் சிறந்த தரவை நீங்கள் ஏற்கனவே பெற்றிருக்கிறீர்கள்.
உங்கள் பார்வையாளர்கள் ஏற்கனவே பேசும் இடத்திற்குச் செல்லுங்கள்
உங்கள் பார்வையாளர்கள் வெளிப்படையாகவும் நேர்மையாகவும் பேசும் இடத்திற்குச் சென்று உண்மையான பார்வையாளர்களின் ஆராய்ச்சியை அடுக்கவும். Reddit threads, niche forums, LinkedIn கருத்துகள், Slack சமூகங்கள் மற்றும் G2 மற்றும் Trustpilot போன்ற மறுஆய்வு தளங்கள் மக்கள் தங்கள் சொந்த வார்த்தைகளில் வடிகட்டப்படாத கேள்விகளைக் கேட்கும் இடங்களாகும். AI கருவியை ஒருவர் எவ்வாறு தூண்டுவார் என்பதை நெருக்கமாக வரைபடமாக்கும் இயற்கையான மொழி இதுவாகும். சப்ரெடிட்டில் "எக்ஸ் இன் ROI ஐ எனது CFO க்கு எப்படி நியாயப்படுத்துவது" என்று உங்கள் ICP திரும்பத் திரும்பக் கேட்டால், அது விற்பனையாளர்-கேட்டட் வினவலுடன் இணைக்கப்பட்ட ப்ராம்ட் வால்யூம் எண்ணைக் காட்டிலும் மிகவும் நம்பகமான உள்ளடக்கச் சுருக்கமாகும்.
உங்கள் சொந்த வாடிக்கையாளர் உரையாடல்களை என்னுடையது
வாடிக்கையாளர் எதிர்கொள்ளும் குழுக்கள் GEO நுண்ணறிவின் மிகவும் குறைவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஆதாரங்களில் ஒன்றாகும். விற்பனை அழைப்புப் பதிவுகள், ஆதரவு டிக்கெட்டுகள், வாடிக்கையாளர் நேர்காணல்கள் மற்றும் உள்வாங்கும் உரையாடல்கள் ஆகியவை உண்மையான வாங்குபவர்கள் சிக்கிக்கொண்டிருக்கும்போது, சந்தேகம் அல்லது விருப்பங்களை மதிப்பிடும்போது அவர்கள் பயன்படுத்தும் சரியான சொற்றொடர்களால் நிறைந்துள்ளது. அந்த மொழி உங்கள் உள்ளடக்கத்திலும் இறுதியில் AI பதில்களிலும் உள்ளது. உங்கள் விற்பனைக் குழு ஒவ்வொரு வாரமும் இதே ஆட்சேபனையைக் கேட்டால், இதே கேள்வியை யாராவது AIயிடம் கேட்க நல்ல வாய்ப்பு உள்ளது.
உங்கள் பார்வையாளர்களின் மொழியைச் சுற்றித் தூண்டுதல்களைக் கிளஸ்டர் மற்றும் ஒழுங்கமைக்கவும்
உங்கள் ICP பணி, மன்றங்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் உரையாடல்களில் இருந்து மூல உள்ளீடு கிடைத்தவுடன், அடுத்த கட்டமாக அதை கட்டமைக்க வேண்டும். ஒவ்வொரு சாத்தியமான தூண்டுதலையும் தனிமைப்படுத்தப்பட்ட இலக்காகக் கருதுவதற்குப் பதிலாக, உள்நோக்கம் மற்றும் கருப்பொருளின் அடிப்படையில் அவற்றைத் தொகுக்கவும்.
ஒரே மாதிரியான தலைப்புகள் அல்லது வலிப்புள்ளிகளை உடனுக்குடன் கிளஸ்டரிங் செய்வதன் மூலம், உங்கள் பார்வையாளர்கள் ஒரு பிரச்சனையைப் பற்றி எப்படி நினைக்கிறார்கள் என்பதைப் பார்க்கவும், அவர்கள் ஒரு கேள்வியை எப்படிச் சொல்கிறார்கள் என்பதைப் பார்க்கவும் உதவுகிறது. "GEO வெற்றியை எப்படி அளவிடுவது" என்பதைச் சுற்றியுள்ள ஒரு கிளஸ்டரில் அளவீடுகள், அறிக்கையிடல், பங்குதாரர் தொடர்பு மற்றும் தரப்படுத்தல் பற்றிய அறிவுறுத்தல்கள் இருக்கலாம். அவை ஒவ்வொன்றும் உள்ளடக்கத்திற்குத் தகுதியானவை, மேலும் அவற்றுக்கிடையேயான ஒன்றுடன் ஒன்று உங்கள் முக்கிய கதை என்னவாக இருக்க வேண்டும் என்பதைக் கூறுகிறது.
இது ஒரு அர்த்தமுள்ள மாற்றமாகும்முக்கிய ஆராய்ச்சி தர்க்கம். நீங்கள் GEO மற்றும் AEO பற்றி யோசிக்கும்போது, ஒழுங்கமைக்கும் கொள்கை அப்படியே இருக்கும்: உங்கள் பார்வையாளர்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் பிரச்சனைகளைச் சுற்றிய அதிகாரம். உள்நோக்கம் மற்றும் கருப்பொருளின் மூலம் உடனடியாக ஒழுங்கமைப்பது அந்த அதிகாரத்தை முறையாக உருவாக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
ப்ராம்ப்ட் வால்யூம் டூல்ஸ் எதில் நன்றாக இருக்கிறதோ அவற்றிற்கு பயன்படுத்தவும்
இதில் எதுவுமே ப்ராஃபவுண்ட் அல்லது ரைட்சோனிக் போன்ற தளங்களை முழுவதுமாக கைவிடுவதாக அர்த்தமில்லை. சரியாகப் பயன்படுத்தினால், அவை திசை விழிப்புணர்வுக்கு உண்மையிலேயே பயனுள்ளதாக இருக்கும்: தலைப்பு இடைவெளிகளைக் கண்டறிதல், உங்கள் பிராண்ட் சரியான உரையாடல்களில் தோன்றுகிறதா என்பதைக் கண்காணித்தல் மற்றும் காலப்போக்கில் போட்டியாளர்களுக்கு எதிரான குரலின் பங்கைக் கண்காணிப்பது.
ஆதாரம்
தவறு என்னவென்றால், அவற்றை ஒரு முக்கிய தொகுதி மாற்றாகப் பயன்படுத்துவதும், நீங்கள் உருவாக்குவதை அவர்களின் மதிப்பீடுகளை இயக்க அனுமதிப்பதும் ஆகும். உங்கள் ICP, பார்வையாளர்களின் ஆராய்ச்சி மற்றும் உண்மையான வாடிக்கையாளர் உரையாடல்கள் எதை மேம்படுத்துவது என்பதை உங்களுக்குத் தெரிவிக்கட்டும். பின்னர் அழுத்தம்-சோதனை மற்றும் கண்காணிக்க, முடிவெடுக்காமல், உடனடி தொகுதி தரவைப் பயன்படுத்தவும்.
உண்மையில் வேலை செய்யும் ஒரு கண்காணிப்பு அட்டவணையை உருவாக்கவும்
AI வெளியீடுகளில் எவ்வளவு மேற்கோள் சறுக்கல் உள்ளது என்பதைக் கருத்தில் கொண்டு, கண்காணிப்பு வினைத்திறனைக் காட்டிலும் கட்டமைக்கப்பட்டு சீரானதாக இருக்க வேண்டும். உங்கள் பிராண்டின் AI தெரிவுநிலையை காலாண்டுக்கு ஒருமுறை சரிபார்ப்பது போதாது. உங்கள் கோர் ப்ராம்ட் க்ளஸ்டர்களுக்கான மாதாந்திர கண்காணிப்பு அட்டவணையானது, சத்தத்தில் அதிக அட்டவணைப்படுத்தாமல் அர்த்தமுள்ள மாற்றங்களைக் கண்டறிவதற்கான நியாயமான அடிப்படையை உங்களுக்கு வழங்குகிறது.
அதை நடைமுறையில் எப்படி அணுகுவது என்பது இங்கே. உங்கள் ICP இன் மிகவும் பொதுவான கேள்விகளைப் பிரதிபலிக்கும் 20 முதல் 30 அறிவுறுத்தல்களின் வரையறுக்கப்பட்ட பட்டியலை அமைக்கவும். ChatGPT, Perplexity மற்றும் Google AI மேலோட்டங்கள் போன்ற உங்கள் பார்வையாளர்கள் அதிகம் பயன்படுத்தும் பிளாட்ஃபார்ம்களில், குறைந்தபட்சம் மாதந்தோறும், அவற்றை ஒரு செட் கேடன்ஸில் இயக்கவும். உங்கள் பிராண்ட், உங்கள் உள்ளடக்கம் அல்லது உங்கள் போட்டியாளர்கள் தோன்றுகிறார்களா என்பதைக் கண்காணிக்கவும். மாற்றங்களைக் கவனியுங்கள், ஆனால் எவ்வளவு மாறுபாடுகள் உள்ளன என்பதைக் கொடுக்கப்பட்ட ஒற்றை மாத ஊசலாட்டங்களுக்கு மிகைப்படுத்தாதீர்கள். நீங்கள் பார்ப்பது மூன்று முதல் ஆறு மாதங்களில் உள்ள திசை போக்குகள், வாரத்திற்கு வாரம் நிலைகள் அல்ல.
டாஷ்போர்டு விழிப்பூட்டல்களுக்கு எதிர்வினையாற்றுபவர்களிடமிருந்து உண்மையான AI தேடல் தேர்வுமுறை உத்தியைக் கொண்ட குழுக்களை இதுவே பிரிக்கிறது. கண்காணிப்பு தகவல்; அது முடிவு செய்வதில்லை.
கீழ் வரி
ப்ராம்ட் வால்யூம் நீங்கள் ஏற்கனவே நேரடியாக அணுகக்கூடிய தோராயமான கோரிக்கையை முயற்சிக்கிறது. AI தேடலில் வெற்றிபெறும் பிராண்டுகள் அதிகம் கண்காணிக்கப்படும் அறிவுறுத்தல்களைத் துரத்துவதில்லை. அவர்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்கள் உண்மையில் தேடும் பதில்களைக் காண்பிக்கும் அளவுக்கு தங்கள் பார்வையாளர்களை ஆழமாகப் புரிந்துகொள்பவர்கள்.
