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No ano passado, muitos de nós tentamos entender como relatar a visibilidade da IA e entender o que é necessário para ser visto e citado pela IA.
Mas Rand Fishkin último estudo sobre variabilidade de resposta de IA enfatizou que os resultados do LLM não são tão estáveis e previsíveis quanto as classificações de pesquisa, tornando esse KPI uma peça inconsistente do quebra-cabeça.
O estudo descobriu que há menos de 1 chance em 100e que ChatGPT ou Google AI retornarão a mesma lista de marcas em duas respostas. Eles analisaram milhares de solicitações em vários LLMs para destacar o quão variados eles são.
Isto deixou alguns dos SEO comunidade questionando o valor do rastreamento de classificação em escala. Mas o rastreamento de classificação está longe de ser inútil. É apenas mal aplicado.
O rastreamento de resposta de IA é um KPI de desempenho instável em seu estado atual, mas se torna extremamente poderoso quando usado como uma ferramenta de análise para informar a estratégia de conteúdo.
Vamos dar uma olhada em por que você ainda deve investir no rastreamento imediato e como ele pode ser usado para informar sua estratégia de conteúdo.
LLMs não são mecanismos de classificação determinísticos. São modelos de linguagem probabilística que podem reunir e sintetizar informações a partir de seus próprios dados de treinamento ou pesquisas ao vivo. Esses modelos usam janelas de contexto e compreensão de intenção para fornecer respostas diferentes a qualquer momento.
Vimos que as respostas mudam com base nas solicitações e sabemos que a mesma pergunta pode ser escrita de muitas maneiras diferentes, o que abre a porta para o seu CMO questionar por que você não está aparecendo para uma solicitação específica quando acabou de ver sua marca mencionada ou citada.
A visibilidade do rastreamento permanece uma área de incerteza até que haja maior clareza nas solicitações do usuário. Mas ainda é valioso.
Se o rastreamento de resposta imediata não é um KPI estável, então o que é? É análise de padrões, algo com o qual os SEOs estão muito familiarizados.
Em vez de se concentrar apenas em ser citado ou listado ou não, você deve tentar entender:
Isso requer uma mudança mental.
Seus clientes pesquisam em qualquer lugar. Certifique-se de que sua marca aparece.
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Vá mais fundo: 7 verdades duras sobre como medir a visibilidade da IA e o desempenho GEO
No SEO tradicional, fazemos engenharia reversa do que já está classificado. Com a pesquisa de IA, podemos aplicar o mesmo pensamento fazendo engenharia reversa dos padrões que vemos nos resultados.
| SEO tradicional | Análise de padrões de IA |
| Mede classificações | Compreendendo a síntese de conceitos |
| Análise de lacunas de conteúdo | Associações de tópicos |
| Resultados fixos (SERPs) | Respostas dinâmicas |
| Sinais determinados | Respostas baseadas em probabilidade |
A análise de padrões de resposta imediata pode nos ajudar a compreender como os modelos sintetizam conceitos, e não apenas no nível técnico, mas no nível do conteúdo.
Para definir um padrão, você não está procurando consistência exata de resposta. Você está entendendo a estrutura, os temas e os tópicos recorrentes.
Cada modelo LLM formata seus resultados de maneira diferente, mas ainda podem surgir padrões nas estruturas, apesar das diferenças nos métodos de recuperação e no modo como cada um funciona.
Eu defino um padrão por:
A meta de 75% parecia consistente o suficiente para que o tamanho da minha amostra destacasse um padrão forte em vez de apenas aleatoriedade. Como você define isso depende realmente de você. Não há significância estatística neste número.
Você pode ajustar isso com base no seu conteúdo e espaço, mas para mim, esta tem sido a melhor maneira de identificar consistência em relação ao ruído.
Então, digamos que o tema “transparência de preços” apareça em 9 de 12 respostas e em dois modelos de IA, isso não é aleatoriedade. Isso é relevância semântica e é insight.
Para testar isso por si mesmo, você precisa de uma estrutura que descreva o que você está procurando.
Você pode dividi-lo em três tipos de padrões:
É aqui que você se concentra em como a resposta é organizada. Você está procurando:
Esses sinais podem ajudar a mostrar como os modelos organizam os tópicos.
Por exemplo, se as saídas do seu prompt mostrarem:
Esse é um padrão estrutural. Você pode aproveitar isso para entender o que pode ser útil para seu usuário, mas a IA nem sempre está certa. Esta é apenas mais uma ferramenta para identificar padrões e decidir como eles se aplicam ao seu conteúdo.
Eles variam de acordo com o foco do seu tópico, mas pense nos conceitos que você está almejando. Isso pode ser mais difícil de planejar e, às vezes, exige um pouco de análise para começar a ver os padrões.
Para mim, estou focado nos “Melhores registradores de domínio” como exemplo e procuro:
Portanto, se eu começar a ver que os preços de renovação são comumente discutidos em todos os modelos e variações deste prompt, isso me sinaliza que preciso prestar atenção em como enquadro e discuto isso em meus artigos e páginas de produtos.
Esses padrões conceituais ajudam você a entender o que esses modelos estão associados à tomada de decisões.
É aqui que você pode visualizar as ferramentas, marcas e outras menções que aparecem nas respostas, independente da ordem.
Isso pode ser parecido com:
Na prática, você prestaria atenção em como determinados recursos aparecem em marcas específicas ou em quais sites são comumente citados. Isso ajuda você a avaliar seu posicionamento e identificar oportunidades com parceiros afiliados ou sites de terceiros, incluindo com quais sites você trabalha e como sua marca está posicionada neles.
Vá mais fundo: Consistência LLM e compartilhamento de recomendações: o novo KPI de SEO
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Você não precisa investir em ferramentas de rastreamento imediato para fazer isso, embora elas tornem tudo mais fácil. Eu cuido disso manualmente. Não é perfeito, mas funciona.
Se você não puder envolver vários membros da equipe, adapte a estrutura aos seus recursos. Talvez seja necessário monitorar por um período mais longo ou diminuir o limite do padrão. Em vez de 75% de consistência, você pode definir 60%.
Identifique três tópicos prioritários que você deseja acompanhar. Para cada um desses tópicos, crie de 3 a 5 versões de prompts que se alinhem com esse tópico.
Por exemplo, um dos meus tópicos prioritários é encontrar um registrador de domínio, então este cluster para mim inclui:
Você precisará de um local para rastrear as respostas, como uma planilha antiga com as seguintes colunas:
| Incitar | LLM | Pesquisa na Web? S/N | Data | Resposta | Fontes (se aplicável) | Minha marca é mencionada? |
Na coluna LLM, observe a plataforma e o modelo para ajudar a controlar quando novas versões serão lançadas.
Isso é apenas para começar a coletar seus dados. Quando você souber quais padrões procurar, adicione-os à planilha. Considere usar Claude ou ChatGPT para ajudar na análise, para que você não precise fazer tudo manualmente.
Para fazer isso de forma eficaz, você precisa definir:
Também é útil envolver outros membros da equipe, se possível, e usar modos privados para minimizar a influência do contexto.
Uma vez por semana, alguns membros da minha equipe executam cada prompt por meio do ChatGPT, AI Overviews, AI Mode e Perplexity. Cada pessoa testa cada prompt em cada modelo, dando-me de 3 a 5 respostas por prompt, por modelo, por semana.
Depois de reunir de 20 a 30 respostas por solicitação, comece a analisar. Você pode usar a ferramenta de sua escolha para agilizar esse processo.
A partir daí, identifique padrões recorrentes e mapeie-os para páginas relevantes do seu site. Onde você pode abordar esses temas? Você está respondendo às perguntas certas e seu conteúdo reflete os padrões que você descobriu?
Este é um trabalho contínuo. Acompanhe de forma consistente e revise os padrões trimestralmente para identificar mudanças. Com o tempo, esta se torna sua estrutura de otimização.
Vá mais fundo: Como criar conteúdo com resposta inicial que os modelos de IA realmente citam
A IA é baseada na probabilidade e nem sempre estará certa. Esta não é a única maneira de otimizar a IA, mas pode fazer parte do seu manual.
Você ainda corre o risco de viés nos dados de treinamento, inconsistência na utilização de dados de pesquisa ou de treinamento e variações nos novos “modelos” lançados nos diferentes LLMs.
Você não deve se alinhar cegamente com os resultados da IA, mas pode usar seu bom senso e compreensão de seu público-alvo para entender se é o contexto que deseja usar para sua otimização.
Agora esta é a parte complicada. Aprendemos como as respostas da IA podem ser aleatórias, mas ainda existem alguns sinais que você pode medir para ver como isso afeta seu conteúdo.
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Ainda existem muitas incógnitas com os LLMs e parece que elas mudam a cada dia.
Mas uma coisa permanece consistente: estas ferramentas fornecem respostas. Se houver algum nível de compreensão que você possa obter sobre essas respostas, você pode tentar usá-lo.
Os padrões nas respostas podem revelar como os tópicos são compreendidos e como as marcas são discutidas, além de dar uma ideia de como adaptar sua estratégia de conteúdo.
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Fonte: Link original
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
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