Yapay zeka görünürlüğü tek bir kaldıraçla yönetilemez. Mitware 3-P Çerçevesi inşayı üç alana ayırır: Presence, Prominence ve Propagation. Önlemleri yapılandırmaya ve birden fazla sistem ve zaman noktasında değişiklikleri izlemeye yardımcı olur.
İçerikler veya harici kaynaklar değiştirilmeden önce, şirketin bugün ilgili yapay zeka sistemlerinde nasıl göründüğü önce kayıt altına alınmalıdır. Bunun için somut sorular, sistemler, tarih ve yanıtlar belgelenir. Bir şirket, sisteme, soruya ve mevcut kaynaklara bağlı olarak çok farklı şekillerde temsil edilebilir.
Yapay zeka görünürlüğü öz-kontrolü ilk bir anlık fotoğraf sunar. Aynı ve benzer sorularla yapılan tekrarlanan testler, sonraki değişikliklerin daha iyi karşılaştırılabilmesini sağlar.
Sonraki çalışmanın yapılandırılması için Mitware 3-P Çerçevesi'ni kullanır.
3-P Çerçevesi Mitware'in bir sınıflandırma modelidir. Resmi bir arama veya yapay zeka sistemi prosedürünü ya da bilinen bir sıralama mekanizmasını tarif etmez.
Üç alan birbiriyle örtüşebilir ve paralel olarak geliştirilebilir. Çerçeve, boşlukları görünür kılmaya ve önlemleri düzenlemeye yarar; sabit bir alıntılanma olasılığı öngörmek için tasarlanmamıştır.
Bunun için genel geçer bir süre yoktur. Öz içerikler genellikle bağımsız anılmalardan veya harici kaynaklardan daha hızlı değiştirilebilir. Arama veya yapay zeka sistemlerinin değişiklikleri ne zaman benimseyeceği ve yanıtların buna bağlı olarak değişip değişmeyeceği ek olarak sisteme, soruya, tarama ve indeksleme koşullarına ve mevcut kaynaklara bağlıdır.
Bu nedenle belirli bir süre taahhüt edilmez; bunun yerine belirlenmiş aralıklarla aynı test sorularıyla yeniden ölçüm yapılır.
RS Performance Lab 'nın mevcut mağaza yapısı teknik ve içerik açısından yenilendi. Önceki bir düşüşün ardından organik Google tıklamaları başlangıçta günde 154'te seyrederken ardından yaklaşık günde 500'e yükeldi.
Bu vaka, organik Google görünürlüğünün gelişimini belgelemektedir. Ancak bu, şirketin 3-P Çerçevesi nedeniyle ChatGPT, Perplexity veya diğer yapay zeka sistemleri tarafından daha sık anıldığının kanıtı değildir.
Ancak bu vaka, temiz bir teknik ve içerik altyapısının yapay zeka görünürlüğü çalışmaları için de neden faydalı olduğunu göstermektedir: İçerikler bulunabilir, anlaşılır ve açıkça bir şirkete ve konuya atfedilebilir olmalıdır.
Yapay zeka görünürlüğünde aynı ilgili sorular düzenli olarak yeniden test edilmelidir. Şirket anılmaları, anılma bağlamı, alıntılanan kaynaklar, sistemler arasındaki farklılıklar ve zaman içindeki değişimler kaydedilebilir.
Bu gözlemler, klasik SEO ölçütlerinden gösterimler, sıralamalar ve tıklamalar gibi ayrı değerlendirilmelidir. İkisi birbirini tamamlayabilir ancak aynı şeyi ölçmez.
Belgelenmiş bir başlangıç değeriyle. Birden fazla ilgili soruyla şirketin bugün ele alınan yapay zeka sistemlerinde nasıl göründüğünü kontrol edin. Ardından 3-P Çerçevesi ile öncelikle öz bilgilerin mi, bağımsız anılmaların mı yoksa diğer kaynaklar üzerindeki tutarlılığın mı iyileştirilmesi gerektiğini sınıflandırabilirsiniz.
Belgelenmiş sorular, sistemler ve zaman noktalarıyla yapılan tekrarlanan testler aracılığıyla. Karşılaştırılabilecekler arasında şirket anılmaları, alıntılanan kaynaklar ve yanıtın bağlamı yer alabilir. Tek yanıtlar anlık birer fotoğraftır, bu nedenle birden fazla soru ve tekrarlanan ölçümler tek bir testten daha bilgi vericidir.
Birden fazla ilgili soru ve yapay zeka sistemi üzerinden şirketinizin bugün nasıl göründüğünü kontrol eder ve sonuçları 3-P Çerçevesi ile Presence, Prominence ve Propagation olarak sınıflandırırız.
Görünürlük kontrolü talep et → Whitepaper'ı indir (PDF) →