เข้าใจวิธีที่ ChatGPT เลือกแบรนด์
ก่อน optimize ให้เข้าใจกลไกให้ถูกต้อง ChatGPT สามารถตั้งชื่อแบรนด์ของคุณจากสองแหล่ง: ความรู้ที่ฝังอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม และผลการค้นหาเว็บสดที่ดึงข้อมูลเมื่อเปิด browsing การมีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมสร้างขึ้นอย่างช้าๆ ผ่านการรายงานที่กว้างขวางและดีบนเว็บเปิด การมีอยู่ในการดึงข้อมูลขึ้นอยู่กับการมีหน้าที่ชัดเจนและทันสมัยที่โมเดลสามารถดึงและอ้างอิงได้ในขณะนั้น GEO ที่แข็งแกร่งกำหนดเป้าหมายทั้งสองอย่าง
ผลกระทบในทางปฏิบัติคือคุณกำลัง optimize สำหรับผู้อ่านที่ reason over consensus ChatGPT ไม่ได้ 'จัดอันดับ' คุณมากนักแต่สังเคราะห์สิ่งที่เว็บดูเหมือนเห็นด้วย แล้วระบุมันอย่างมั่นใจ ดังนั้นเป้าหมายไม่ใช่การชนะหน้าเดียวหรือคีย์เวิร์ดเดียว มันคือการทำให้สัญญาณโดยรวมเกี่ยวกับหมวดหมู่ของคุณชี้ไปที่คุณอย่างชัดเจนและซ้ำๆ
ซึ่งหมายความว่าชัยชนะจากแหล่งเดียวไม่ได้ผลดีนัก หน้า landing page ที่ยอดเยี่ยมช่วยได้ แต่โมเดลได้รับความมั่นใจจากการยืนยัน: แหล่งอิสระหลายแหล่งอธิบายคุณในลักษณะเดียวกัน วางแผนความพยายามของคุณรอบการสร้างคอรัสนั้น ไม่ใช่แค่ polish ลำโพงของคุณเอง
ขั้นตอนที่ 1 — จับแผนที่คำถามที่ผู้ซื้อถามจริงๆ
เริ่มต้นด้วย prompts ไม่ใช่คีย์เวิร์ด แสดงรายการคำถามจริงที่ผู้มีแนวโน้มจะพิมพ์ลงใน ChatGPT ในแต่ละขั้นตอน: ระดับหมวดหมู่ ('เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับ X คืออะไร?') การเปรียบเทียบ ('A กับ B กับ C') กรณีการใช้งาน ('ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับทีมเล็กที่ต้องการ Y') และข้อโต้แย้ง ('X คุ้มค่าสำหรับ Z หรือไม่?') Prompts เหล่านี้คือสนามรบของคุณ ทุกสิ่งอื่นคือการรับใช้การชนะพวกมัน
จากนั้นรันพวกมัน ถาม ChatGPT แต่ละคำถามและบันทึกคำตอบคำต่อคำ ไม่ว่าคุณจะถูกกล่าวถึง ถูกอธิบายอย่างไร และคู่แข่งรายใดถูกตั้งชื่อในตำแหน่งของคุณ Baseline นี้คือสิ่งที่ชัดเจนที่สุดที่คุณทำได้ เพราะมันเปลี่ยนความกังวลที่막막 ('เราเห็นได้ใน AI หรือไม่?') เป็นรายการชัยชนะและช่องว่างที่เฉพาะเจาะจงและติดตามได้
ทำสิ่งนี้ตามตารางเวลาที่สม่ำเสมอแทนที่จะทำครั้งเดียว คำตอบเปลี่ยนแปลงตามเว็บและโมเดลที่เปลี่ยน ดังนั้นการตรวจสอบครั้งเดียวให้ภาพรวมเมื่อคุณต้องการเส้นแนวโน้ม Tracker อย่าง GetNamed ถูกออกแบบมาสำหรับสิ่งนี้โดยเฉพาะ รัน prompt set ของคุณผ่าน ChatGPT และเครื่องมืออีกเจ็ดตัวทุกสัปดาห์เพื่อให้คุณดูการเคลื่อนไหวตามเวลาแทนที่จะเดา
ขั้นตอนที่ 2 — สร้างความน่าเชื่อถือที่ ChatGPT หาได้
ความน่าเชื่อถือคือวัตถุดิบของทุกคำแนะนำ AI และมันอาศัยอยู่ส่วนใหญ่นอกโดเมนของคุณเอง แบรนด์ที่ ChatGPT ตั้งชื่ออย่างมั่นใจคือแบรนด์ที่เว็บพูดถึง: รวมอยู่ใน roundups 'ที่ดีที่สุด' ได้รับการรีวิวบนไซต์บุคคลที่สาม ถูกพูดถึงในชุมชน และถูกเปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น งานของคุณคือการได้รับการปรากฏตัวที่ถูกกฎหมายในสถานที่เหล่านั้น
วิธีที่ซื่อสัตย์ในการทำสิ่งนี้ไม่ได้ดูน่าตื่นเต้นแต่ยั่งยืน ติดต่อสิ่งพิมพ์และผู้รีวิวที่รายงานเกี่ยวกับพื้นที่ของคุณอย่างแท้จริงและทำให้มีเหตุผลในการรวมอยู่ ลงทะเบียนในไดเรกทอรีและไซต์เปรียบเทียบที่น่าเชื่อถือ กระตุ้นให้ลูกค้าจริงเขียนรีวิวจริง แต่ละอย่างเพิ่มเสียงอิสระเข้าไปใน consensus ที่โมเดลอ่าน
สิ่งที่ไม่ได้ผล และส่งผลเสียอย่างแข็งขัน คือการสร้าง consensus นั้น รีวิวปลอม การกล่าวถึงที่เป็นสแปม และโพสต์ฟอรัม astroturfed คือสัญญาณการจัดการที่เครื่องมือกรอง และการถูกจับได้ทำลายชื่อเสียงที่คุณพยายามสร้าง แนวทางของ GetNamed สะท้อนสิ่งนี้: การเผยแพร่ใดๆ ที่มันแสดงเป็นแบบ opt-in และรอการอนุมัติของคุณ และมีการห้ามรีวิวปลอม สแปม และการฉีด prompt อย่างเด็ดขาด
- ได้รับการรวมอยู่ใน roundups และการเปรียบเทียบเชิงบรรณาธิการ 'เครื่องมือ X ที่ดีที่สุด' ที่แท้จริง
- สร้างการมีอยู่บนไซต์รีวิวและไดเรกทอรีบุคคลที่สามที่น่าเชื่อถือ
- ปลูกฝังรีวิวและ case studies จากลูกค้าที่แท้จริง
- มีส่วนร่วมอย่างซื่อสัตย์ในชุมชนที่ผู้ซื้อของคุณพูดคุยเกี่ยวกับหมวดหมู่จริงๆ
ขั้นตอนที่ 3 — จัดโครงสร้างเนื้อหาเพื่อการดึงข้อมูล
แม้มีความน่าเชื่อถือที่แข็งแกร่ง คุณทำให้งานของ ChatGPT ง่ายขึ้นและการรวมอยู่มีโอกาสมากขึ้นเมื่อเนื้อหาของคุณถูกสร้างเพื่อการอ้างอิง โมเดลดึงข้อมูลอ้างสิทธิ์ได้ดีที่สุดจากการเขียนที่ชัดเจนและตรงไปตรงมา: ระบุอย่างชัดเจนว่าคุณทำอะไร คุณเหมาะกับใคร คุณคิดเท่าไหร่ และคุณแตกต่างอย่างไร แทนที่จะฝังมันไว้ในร้อยแก้วการตลาดที่คลุมเครือ
ในทางปฏิบัติ นั่นหมายถึงการนำหน้าด้วยคำอธิบายหนึ่งบรรทัดที่ไม่คลุมเครือ ใช้ตารางเปรียบเทียบและรายการคุณสมบัติที่โมเดลสามารถวิเคราะห์ได้ และเพิ่มส่วน FAQ ที่ตอบคำถามที่แน่นอนที่ผู้ซื้อถาม รูปแบบเหล่านี้ไม่ใช่แค่เป็นมิตรกับมนุษย์ พวกมันมอบคำตอบที่บรรจุหีบห่อไว้ล่วงหน้าและดึงข้อมูลได้ให้โมเดลสามารถนำไปใส่ในคำแนะนำโดยตรง
รักษาข้อเท็จจริงให้ทันสมัยและสอดคล้องกันในทุกหน้า การอ้างสิทธิ์ที่ขัดแย้ง ราคาที่แตกต่างกันที่นี่ การวางตำแหน่งที่แตกต่างกันที่นั่น ลดความมั่นใจของโมเดลและทำให้มีแนวโน้มมากขึ้นที่จะแนะนำคู่แข่งที่มีเรื่องราวที่สอดคล้องกัน ปฏิบัติกับข้อเท็จจริงหลักของคุณเป็นแหล่งความจริงเดียวและตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกพื้นผิวบอกเรื่องราวเดียวกัน
ขั้นตอนที่ 4 — วัดผล แก้ไขช่องว่าง และทำซ้ำ
GEO คือ loop ไม่ใช่การเปิดตัว เมื่อ baseline ของคุณอยู่ในตำแหน่งแล้ว ให้มุ่งเน้นที่ช่องว่างที่มันเผย: คำถามที่มี intent สูงที่คู่แข่งถูกตั้งชื่อและคุณไม่ สำหรับแต่ละช่องว่าง ถามว่าทำไม เป็นเพราะขาดการยืนยันจากบุคคลที่สาม การวางตำแหน่งที่ไม่ชัดเจน หรือเพียงแต่โมเดลไม่ได้เห็นข้อมูลเกี่ยวกับคุณในบริบทนั้นเพียงพอ? การวินิจฉัยนั้นชี้ไปที่การแก้ไข
จากนั้นดำเนินการและวัดผลซ้ำ เผยแพร่การเปรียบเทียบที่หายไป ได้รับรีวิวที่หายไป ชี้แจงหน้าที่คลุมเครือ และตรวจสอบ prompts เดียวกันอีกครั้งในภายหลังเพื่อดูว่าคำตอบเปลี่ยนไปหรือไม่ ตามเวลาคุณไม่ได้ไล่ตามคำแนะนำเดียวแต่เพิ่ม share of voice โดยรวมของคุณ สัดส่วนของคำถามที่เกี่ยวข้องที่แบรนด์ของคุณปรากฏเลย
นี่คือ workflow หลักที่ GetNamed อัตโนมัติแบบ end to end ติดตามรายสัปดาห์ในเครื่องมือทั้งแปด share-of-voice และการเปรียบเทียบคู่แข่ง การวิเคราะห์ช่องว่างที่อธิบายว่าทำไมคุณถูกข้าม และคำแนะนำเนื้อหาที่สอดคล้องกับแบรนด์เพื่อปิดช่องว่างเหล่านั้น เพื่อให้ loop รันอย่างต่อเนื่องแทนที่จะขึ้นอยู่กับการที่คุณจำที่จะตรวจสอบซ้ำด้วยมือ