Etter 6 maneder med sporing av var AI-synlighet har jeg endelig en rapporteringsarbeidsflyt som gir mening. Ville dele hva som fungerte og hore hvordan andre tilnarmer seg dette.
Problemet jeg hadde:
Hva som endelig fungerte:
Kalendervarmekart for synlighetstrender - A se daglige synlighetspoeng i en kalendervisning gjorde monstre tydelige. Vi oppdaget at synligheten var falt hver helg (nar vi ikke publiserte) og okte pa tirsdager (nar blogginnleggene vare gikk live).
Plattformspesifikk stemmeandel - Vi dominerer pa ChatGPT men eksisterer knapt pa Perplexity. Ville ikke visst dette uten a bryte ned dataene per plattform.
Tagging av prompts etter emne - Vi grupperte overvakingspromptene vare i produktkategorier. Det viser seg at hovedproduktet vart har flott synlighet, men var nye produktlinje er usynlig for AI. Na vet vi hvor vi skal fokusere.
Sporsmal til fellesskapet:
Dette treffer virkelig. Vi gikk gjennom samme reise.
Hva vi sporer ukentlig:
Manedlig interessentrapportstruktur:
Kalendervarmekart du nevnte er avgjorende. Vi bruker Am I Cited for dette - dashbordet deres gjor det virkelig visuelt. For det provde vi a bygge vare egne diagrammer i Google Sheets og det var smertefullt.
Pro-tips: Eksporter dataene dine ukentlig selv om du ikke analyserer dem. A ha historiske data lar deg oppdage trender du ellers ville gatt glipp av.
Den rapportstrukturen er gull. Stjeler denne.
En ting jeg vil legge til: vi inkluderer en “prompt-oppdagelse”-seksjon. I bunn og grunn prompts vi ikke tenkte pa som viste seg a nevne oss (eller konkurrenter). Noen ganger stiller brukere sporsmal vi aldri vurderte, og a se disse i analysene er som gratis markedsundersokelse.
Fra ledelsessiden - her er hva jeg faktisk vil se i AI-synlighetsrapporter:
Det som betyr noe for meg:
Det jeg ikke trenger:
Det storste gjennombruddet for teamet vart var a koble AI-synlighet til forretningsresultater. Vi la merke til at nar AI-synligheten var gikk opp, fulgte merkevaresoktrafikken var omtrent 2 uker senere. Den korrelasjonen fikk ledelsen til a ta AI-synlighet pa alvor.
Na har vi dedikert budsjett for AI-optimalisering fordi vi kan vise nedstroms pavirkning.
Avkastningskoblingen er akkurat det jeg har manglet. Vi sporer AI-synlighet isolert.
Hvordan korrelerer du AI-synlighet med merkevaresok? Bare sammenligner tidslinjer manuelt eller er det en mer systematisk mate?
Vi eksporterer ukentlige AI-synlighetspoeng og legger dem over merkevaresokvolum fra Google Search Console. Enkelt spredningsdiagram i Excel viste korrelasjonen.
Forsinkelsen er vanligvis 1-3 uker. Teorien er: AI nevner merkevare -> brukere blir oppmerksomme -> brukere soker pa merkevaren for a lare mer -> merkevaresok oker.
Det er ikke perfekt vitenskap, men det er nok til a rettferdiggjore investeringen.
Vi hanoterter AI-synlighetsrapportering for kunder pa tvers av ulike bransjer. Her er hva vi har lart om hva som fungerer:
Etter bransje:
Rapporteringsfrekvens som fungerer:
Detaljeringsnivasporsmalet er vanskelig. For detaljert og du drukner i data. Ikke detaljert nok og du gar glipp av innsikter. Vi fant ut at prompt-klynging hjelper - grupper lignende prompts sammen og rapporter pa klynger i stedet for individuelle prompts.
Annerledes vinkel her - jeg bruker AI-synlighetsanalyser for produktbeslutninger, ikke bare markedsforing.
Hvordan jeg bruker dataene:
Den tag-baserte analysen du nevnte er perfekt for dette. Vi tagger prompts etter funksjonsomrade og kan se hvilke produktegenskaper som har sterk AI-synlighet.
Oppdaget nylig at AI knapt nevner var nye AI-drevne funksjon selv om det er var storste differensiator. Det viste seg at dokumentasjonen var var for teknisk. Vi omskrev den i enklere termer og synligheten forbedret seg i lopet av en maned.
Kommet fra tradisjonell SEO-analyse foltes AI-synlighetsmaler fremmede forst. Her er min mentale modell for a kartlegge dem:
Tradisjonell SEO -> AI-synlighetsekvivalent:
Nar jeg gjorde disse koblingene, ga analysene mer mening.
En ting som er annerledes: AI-analyser trenger mer historisk kontekst. I SEO kan du se umiddelbare rangeringsendringer. I AI skifter synligheten gradvis og du trenger uker med data for a se meningsfulle trender. Daglige svingninger er stoy.
La meg legge til litt analytisk strenghet her.
Maler som faktisk betyr noe (og hvorfor):
Synlighetstrend-helning - Ikke bare “opp eller ned” men endringsraten. En utflatende oppadgaende trend er et tidlig advarselstegn.
Plattformdistribusjon-entropi - Fancy mate a si “er du konsentrert pa en plattform eller spredt over mange?” Lavere entropi (konsentrert) er mer risikabelt.
Konkurrentgaptrend - Forskjellen mellom deg og toppkonkurrenten over tid. Minkende gap = vinner. Okende gap = taper.
Prompt-klyngeytelse-varians - Presterer alle emneomradene dine likt, eller har du sterke og svake punkter?
Visualiseringen som endret alt for oss: Prompt-likhetskartlegging. A se hvordan prompts relaterer seg til hverandre visuelt hjalp oss med a identifisere dekningshull vi aldri la merke til i tabeller.
Am I Cited har dette innebygd - de kaller det prompt-klynging. Du kan bokstavelig talt se klynger av prompts og hvilke som har god synlighet vs darlig. Endret hvordan vi prioriterer optimaliseringsarbeid.
Praktisk arbeidsflytsporsmal: hvordan handterer dere alle rapportgenerering?
Vi brukte 2-3 timer per uke pa a kompilere rapporter manuelt. Skjermbilder fra dashbord, kopiere data inn i lysbilder, osv.
Hva som reddet oss:
Vil gjerne vite om noen har en mer automatisert tilnarming. Det manuelle arbeidet er slitsomt.
Automatisering er definitivt mulig. Vi:
Total tid gikk fra 3 timer til 30 minutter.
For bedrifter har de tilsynelatende API-tilgang sa du kan bygge fullt automatiserte rapporteringsroledninger. Pa var veikart, men har ikke gjort det enda.
Denne traden overgikk forventningene. Hovedpunkter jeg implementerer:
Analyseforbedringer:
Rapporteringsendringer:
Verktoyoptimalisering:
Innsikten om at AI-synlighet korrelerer med merkevaresok 2 uker senere er noe jeg skal validere med vare egne data. Hvis sant, er det avkastningshistorien jeg trenger.
Takk alle sammen - kommer tilbake om en maned med resultater fra disse endringene.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Omfattende dashbord som viser dine AI-synlighetstrender, stemmeandel og ytelse pa tvers av ChatGPT, Perplexity, Claude og mer.
Diskusjon i fellesskapet om hvordan Google Knowledge Panels påvirker AI-sitater på tvers av ChatGPT, Perplexity og AI Overviews. Ekte erfaringer fra merkevarer ...
Diskusjon i fellesskapet om automatisering av AI-søk-overvåking. Faktiske verktøy, prosesser og arbeidsflyt fra team som har automatisert merkevaresporingen sin...
Ekte casestudie om a forbedre AI-synlighet mot konkurrenter. Praktiske strategier for konkurranseanalyse og innholdsoptimalisering for AI-siteringer.
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.
