AI ਖੋਜ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸਲ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਹੈ.

ਟੈਸਟ ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ FAQ ਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਨਾਲ AI ਹਵਾਲੇ ਵਧ ਗਏ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਨਾਲ ਹਵਾਲੇ ਵਾਪਸ ਹੇਠਾਂ ਆ ਗਏ।

ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਕਾਰਣ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੱਜ AI ਖੋਜ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਾਲੀ ਲਗਭਗ ਕੋਈ ਵੀ ਟੀਮ ਇਸਨੂੰ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਬੂਤ ਦੇ ਉਸ ਮਿਆਰ ਨੇ seoClarity ਦੇ ਮਾਰਕ ਟ੍ਰੈਫੈਗੇਨ, ਉਤਪਾਦ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ VP, ਮਿਹਰ ਨਾਇਕ, ਸੀਨੀਅਰ ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੇਜਰ, AI, ਅਤੇ ਸੂਰਜ ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ, ਸੀਨੀਅਰ IT ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਮ SEJ ਵੈਬਿਨਾਰ ਨੂੰ ਐਂਕਰ ਕੀਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਦਲੀਲ: “ਦਰਸ਼ਨੀ ਸਕੋਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ। ਪੰਨਾ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਪਲਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ ਹੈ।”

ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, ਅਤੇ Google ਦੇ AI ਸਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਚਲਾਏ ਗਏ ਸਪਲਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿਧੀ seoClarity ਦੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕਲਾਇੰਟਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਿਆ: ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਫਨਲ-ਫੈਨਿੰਗ ਸੁਨਹਿਰੀ ਸੈੱਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਇੱਕ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਜਦੋਂ LLM ਤੁਹਾਨੂੰ A/B ਟੈਸਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨ ਦੇਣਗੇ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ Google ਦਾ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਕਨਓਲ-ਏਆਈ ਖੋਜ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤਿੰਨ ਅਸਲ ਕਲਾਇੰਟ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵੀ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਦੋ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ।

ਪੂਰੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਗ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਵੈਬਿਨਾਰ ਦੇਖੋ।

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਸਰਚ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਖੋਜ ਦਰਿਸ਼ਗੋਚਰਤਾ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਸਾਈਟਾਂ ਦੇ ਸਬਸੈੱਟ ਲਈ, ਹਾਂ। 3 ਜੂਨ ਨੂੰ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਏਆਈ ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ਅਤੇ ਏਆਈ ਮੋਡ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਖੋਜ ਕੰਸੋਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਾਂਚ ਕੀਤੀਆਂ, ਪੰਨੇ ਦਰ ਪੰਨੇ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਹਰੇਕ URL ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ Google ਦੀਆਂ AI ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮਾਪ ਅਪਗ੍ਰੇਡ AI ਖੋਜ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੱਸਿਆ ਹੈ। “ਏਆਈ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੀਜ਼ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਰ ਕੋਈ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਹਰ ਕੋਈ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਪਰ ਹੁਣ ਗੂਗਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।”

ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਪਹਿਲੀ-ਧਿਰ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਟੂਲ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਟੀਮ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਧੀ ਸੀ: ਨਵੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਖੋਜ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਲੋੜ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ, ਕਲੌਡ, ਅਤੇ ਪਰਪਲੇਕਸੀਟੀ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਟੀਮ ਬਿਲਕੁਲ ਨਕਸ਼ੇ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਗੈਪ ਨਵੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਉਹ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਛੱਡਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਦਰ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਕਿ ਹਰੇਕ AI ਇੰਜਣ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੈਂਡਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਐਕਸ਼ਨ ਆਈਟਮ: ਨਵੀਂ AI ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਖੋਜ ਕੰਸੋਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਦੇਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ-ਪਾਰਟੀ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਉਹ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਲਗਭਗ ਜਿੱਤ ਰਹੇ ਹੋ. ਟੀਮ ਪੂਰੇ AI ਖੋਜ ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਨਹਿਰੀ ਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਸਟੇਜ ਦੁਆਰਾ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਧਾਰਨ ਦੁਆਰਾ ਜਾਗਰੂਕਤਾ, ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ।

ਟੀਅਰ 1 ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਆਸਾਨ ਜਿੱਤਾਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਤੁਸੀਂ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ, ਪਰ ਏਆਈ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ URL ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।”

ਟੀਅਰ 2 ਭਾਰੀ ਲਿਫਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਲਟੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕਦਮ ਜਿਸਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਾਜ਼ਰੀਨ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।

ਤਰਤੀਬ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਿੱਤਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਿਆਸੀ ਪੂੰਜੀ ਖਰੀਦਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਨਹਿਰੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਟਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਜੋ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਉਸ ਸਹੀ ਪੰਨੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ LLM ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਪਲਿਟ ਟੈਸਟ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ?

ਤੁਸੀਂ ਲਾਈਵ ਟ੍ਰੈਫਿਕ 50-50 ਨੂੰ ਵੰਡ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜੋ ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ੋਰ ਫਿਲਟਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਹਰ ਨਤੀਜਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ। “ਇੱਕ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਰੌਲੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਜਿੱਤ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ।”

ਟਾਈਮਿੰਗ ਉਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਛੱਡਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਵਧੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਟੈਸਟ ਵਿੰਡੋ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਖੋਜ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਐਸਈਓ ਕਈ ਵਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਿੜਕੀ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, “ਤੁਸੀਂ ਰੌਲਾ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ।”

ਹਰ ਟੈਸਟ ਤਿੰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਾ ਸੈਸ਼ਨ ਸਹਿਸਬੰਧਿਤ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ, ਸਹੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।

ਪੂਰਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਅੱਪ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਗ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਵੈਬਿਨਾਰ ਦੇਖੋ।

FAQ ਟੈਸਟ ਜਿਸ ਨੇ ਕਾਰਨ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਦੋ ਟੈਸਟ ਜੋ ਨਹੀਂ ਹੋਏ

seoClarity ਨੇ ਤਿੰਨ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਵਿਧੀ ਚਲਾਈ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ, ਜੋ ਕਿ ਬਿਲਕੁਲ ਬਿੰਦੂ ਹੈ।

FAQ ਟੈਸਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਿੱਤ ਸੀ। ਮਾਪ ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਗਭਗ 1,000 ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੈਸਟ ਪੰਨਿਆਂ ਵਿੱਚ FAQ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਹਵਾਲੇ ਬਨਾਮ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਉਹ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਉੱਚੇ ਰਹੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਲਾਈਵ ਸੀ। ਫਿਰ ਟੀਮ ਨੇ ਬਦਲਾਅ ਵਾਪਸ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। “ਉਤਰਨ ਵਾਪਸ ਹੇਠਾਂ ਡਿੱਗ ਗਏ। ਇਹ ਸਬੂਤ ਦਾ ਦੂਜਾ ਅੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹਵਾਲੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਵਧੇ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ, ਪਰ ਇਹ ਕਿ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਗਏ ਤਾਂ ਉਹ ਵਾਪਸ ਹੇਠਾਂ ਚਲੇ ਗਏ। ਇਹ ਕਾਰਨ ਹੈ, ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ।”

ਦੂਜੇ ਦੋ ਟੈਸਟ, ਇੱਕ ਮੈਟਾ ਵਰਣਨ ਤੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ‘ਤੇ, ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੋਏ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸਬਕ ਰੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਨ। ਦੇਖੋ ਕਿ ਪੂਰੇ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦੋਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਿਵੇਂ ਖੇਡੇ ਗਏ।

ਨਾਇਕ ਦਾ ਫਰੇਮਿੰਗ: ਹਰ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਜਿੱਤ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਬੂਤ ਹਨ। ਇਹ ਅੱਜ ਏਆਈ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।

ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਟੈਸਟ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟਸ, AEO ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਲੀਲ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਵੀ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ: ਵੈਬੀਨਾਰ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਦਦਗਾਰ ਸਵਾਲ

ਸਵਾਲ: ਤੁਸੀਂ AI ਅਥਾਰਟੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਲੀਨ ਅਥਾਰਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ?

“ਏਆਈ ਅਥਾਰਟੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ‘ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲਗਦਾ ਕਿ ਇਸਦੇ ਲਈ ਕੋਈ ਸਾਫ਼ ਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੰਬਰ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸੰਕੇਤ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇਣ ਲਈ ਸਟੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.”

ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਰਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਇੰਜਣ ਇਕਸਾਰਤਾ ‘ਤੇ ਹਵਾਲਾ ਸ਼ੇਅਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਚਾਰ ਸਟੈਕਬਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ, ਕਿਉਂਕਿ “ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹੋ।” ਉਹ ਸਾਰੇ ਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪੂਰੇ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ.

ਸਵਾਲ: ਕੀ AI ਬੋਟ ਸਮੇਟਣਯੋਗ ਟੌਗਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਲੁਕੇ FAQ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਨ?

“ਸਮੇਟਣਯੋਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣ ਯੋਗ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ।”

ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਆਮ ਸੈਟਅਪ AI ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ Google ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ FAQs ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਅਦਿੱਖ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ “ਇਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ Google ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।” ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿਚ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ, ਆਪਣੀ ਖੜ੍ਹੀ ਸਲਾਹ ਨਾਲ ਨੱਥੀ ਹੈ: “ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੱਕਾ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇਗਾ।”

ਸਵਾਲ: ਇੱਕ AI ਹਵਾਲੇ ਦਾ ROI ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਰੈਫਰਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦਾ?

“ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ.”

ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਨਾਇਕ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ, ਤੁਹਾਡਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਪੰਨਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਹਵਾਲੇ ਦੋਵਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਵਾਲ ਟਰੈਫਿਕ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵੱਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ USPs ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੀ ਤੁਲਨਾ ਸਹੀ ਹੈ, ਕੀ ਗਲਤੀਆਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਨੇ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਕਲਾਇੰਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਾਲੀ ਉਦਾਹਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਪ੍ਰ: ਕੀ ਰਵਾਇਤੀ ਐਸਈਓ ਅਜੇ ਵੀ ਏਆਈ ਖੋਜਣਯੋਗ ਸੂਈ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਹੈ?

“ਬਿਲਕੁਲ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ।”

ਟ੍ਰੈਫਗਨ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ seoClarity ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਖੜ੍ਹੇ ਗਾਹਕ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਹਤਮੰਦ ਸਾਈਟਾਂ ਵਾਲੇ, AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਹੈ। ਲਾਲਚੰਦਾਨੀ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ: “ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ, ਜੇਕਰ ਕਦੇ, ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਐਸਈਓ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਖੋਜ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।”

ਪੂਰਾ ਵੈਬਿਨਾਰ ਦੇਖੋ

ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰੀਕੈਪ ਕੋਲ ਹੈ: ਗੋਲਡਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੈੱਟ ਬਿਲਡ, ਟੀਅਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਸਟੀਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਨਿਰਮਾਣ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਬਾਈ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕ੍ਰਾਲਰ ਰੈਫਰੈਂਸ, ਮੈਟਾ ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਟੈਸਟ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟਸ। ਮੰਗ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇਖਣ ਲਈ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ।