Vom Ranglisten bis zum Denken: Philosophien, die Geo -Brand -Präsenz -Tools vorantreiben

Seit der Jahrtausendwende haben Vermarkter die Wissenschaft der Suchmaschinenoptimierung gemeistert.

Wir haben die „Regeln“ des Rankings, die Kunst des Backlinks und den Rhythmus des Algorithmus gelernt. Der Boden hat sich jedoch auf generative Motoroptimierung (GEO) verlagert.

Die Ära der 10 blauen Links weicht dem Zeitalter der einzelnen, synthetisierten Antwort, die von großen Sprachmodellen (LLMs) geliefert wird, die als Konversationspartner fungieren.

Bei der neuen Herausforderung geht es nicht um eine Rangliste. Es geht um Argumentation. Wie stellen wir sicher, dass unsere Marke nicht nur erwähnt, sondern auch genau verstanden und durch den Geist in der Maschine positiv vertreten wird?

Diese Frage hat ein neues Wettrüsten entzündet, das ein vielfältiges Ökosystem von Werkzeugen hervorbringt, die auf verschiedenen Philosophien basieren. Sogar die Worte zur Beschreibung dieser Tools sind Teil des Kampfes: „Geo“, „GSE“, „AIO“, „Aiseo“, nur mehr „SEO“. Die Liste der Abkürzungen wächst weiter.

Hinter den Werkzeugen entstehen jedoch unterschiedliche Philosophien und Ansätze. Das Verständnis dieser Philosophien ist der erste Schritt, um sich von einer reaktiven Überwachungshaltung zu einer proaktiven Einflussstrategie zu bewegen.

Denkschule 1: Die Entwicklung des Abhörens-prompt basierte Sichtbarkeitsüberwachung

Der intuitivste Ansatz für viele SEO -Profis ist eine Entwicklung dessen, was wir bereits wissen: Tracking.

Diese Kategorie von Tools „Abhören“ auf LLMs im Wesentlichen, indem sie sie systematisch mit einem hohen Volumen an Eingabeaufforderungen testen, um zu sehen, was sie sagen.

Diese Schule hat drei Hauptzweige:

Die Vibe -Codierer

Heutzutage ist es nicht schwer, ein Programm zu erstellen, das einfach eine Aufforderung für Sie ausführt und die Antwort speichert. Es gibt unzählige Wochenendkeyboard -Krieger mit Angeboten.

Für einige mag dies alles sein, was Sie brauchen, aber die Sorge wäre, dass diese Tools kein verteidigbares Angebot haben. Wenn jeder es kann, wie können Sie alle davon abhalten, seine eigenen zu bauen?

Die VC finanzierten erwähnten Tracker

Tools wie Peec.ai, Tryprofound und viele weitere konzentrieren sich auf die Messung des „Anteils der Sprache“ einer Marke in KI -Gesprächen.

Sie verfolgen, wie oft eine Marke als Reaktion auf bestimmte Fragen zitiert wird und häufig einen prozentualen Sichtbarkeitswert gegen Wettbewerber liefert.

TryProfound fügt eine weitere Schicht hinzu, indem Hunderte von Millionen von Benutzer-AI-Interaktionen analysiert und versucht, die Fragen zu kartieren, die die Menschen stellen, nicht nur die Antworten, die sie erhalten.

Dieser Ansatz liefert wertvolle Daten zu Markenbewusstsein und Präsenz in realen Anwendungsfällen.

Der Dreh- und Angelpunkt der Amtsinhaber

Die Hauptakteure in SEO – SEMRUSH, AHREFS, SEOCLARITY, DIRADOR – erhöhen ihre bestehenden Plattformen schnell. Sie integrieren die KI-Verfolgung in ihre vertrauten, keyword-zentrierten Dashboards.

Mit Funktionen wie dem KI -Toolkit von Ahrefs ‘Brand Radar oder Semrush können Vermarkter die Sichtbarkeit oder Erwähnungen ihrer Marke für ihre Ziel -Keywords verfolgen, jetzt in Umgebungen wie den KI -Übersichten von Google, Chatgpt oder Verwirrung.

Dies ist eine logische und leistungsstarke Erweiterung ihres aktuellen Angebots, die es den Teams ermöglicht, SEO zu verwalten und was viele generative Motoroptimierung (GEO) von einem einzelnen Hub bezeichnen.

Der Kernwert hier ist Beobachtung. Es beantwortet die Frage: “Werden wir darüber gesprochen?” Es ist jedoch weniger effektiv zu antworten: „Warum?“ oder “Wie verändern wir das Gespräch?”.

Ich habe auch einige Mathematik darüber gemacht, wie viele Abfragen eine Datenbank möglicherweise benötigt, um über genügend Eingabeaufforderung zu verfügen, um statistisch nützlich zu sein.

Dies wird, wenn er erreichbar ist, sicherlich Kostenauswirkungen haben, die sich bereits in den Angeboten widerspiegeln.

School of Denk 2: Gestaltung der digitalen Seele – Fundamentale Wissensanalyse

Ein radikalerer Ansatz setzt voraus, dass die Verfolgung von Ausgängen wie der Versuch ist, das Wetter vorherzusagen, indem Sie aus dem Fenster schauen. Um wirklich einen Effekt zu haben, müssen Sie die zugrunde liegenden atmosphärischen Systeme verstehen.

Diese Philosophie befasst sich nicht mit der Ausgabe einer einzelnen Aufforderung, sondern mit dem grundlegenden, internen „Wissen“ des LLM über eine Marke und ihre Beziehung zur breiteren Welt.

GEO -Tools in dieser Kategorie, insbesondere Waikay.io und zunehmend Dirigent, arbeiten auf dieser tieferen Ebene. Sie arbeiten daran, das Verständnis der LLM für Entitäten und Konzepte abzubilden.

Als Experte für Waikays Methodik kann ich den Prozess detailliert beschreiben, der die „klare Brücke“ von Analyse zu Aktion liefert:

1. Es beginnt mit einem Thema, kein Schlüsselwort

Die Analyse beginnt mit einem breiten Geschäftskonzept wie „Cloud -Speicher für Unternehmen“ oder „nachhaltiger Luxusreisen“.

2. Zuordnen des Wissensgrafiks

Waikay verwendet ein eigenes proprietäres Wissensdiagramm und die genannten Entitätserkennungsalgorithmen (genannte Entitätserkennung), um zunächst das Universum von Entitäten zu diesem Thema zu verstehen.

Was sind die wichtigsten Merkmale, konkurrierende Marken, einflussreiche Personen und Kernkonzepte, die diesen Raum definieren?

3.. Auditieren des Gehirns des LLM

Mit kontrollierten API -Aufrufen wird die LLM nicht nur herausgefunden, was es sagt, sondern was es weiß.

Verbinkt die LLM Ihre Marke mit den wichtigsten Funktionen dieses Themas? Versteht es Ihre Position im Verhältnis zu Wettbewerbern? Heckt es sachliche Ungenauigkeiten oder verwirren Sie Ihre Marke mit einer anderen?

4. Erstellen eines Aktionsplans

Die Ausgabe ist kein Dashboard von Erwähnungen; Es ist eine strategische Roadmap.

Zum Beispiel könnte die Analyse zeigen: „Die LLM versteht, dass die Marke unseres Konkurrenten für ‘Enterprise -Kunden’ ist, aber unsere Marke als ‘für Kleinunternehmen’ ansieht, was falsch ist.“

Die „Clear Bridge“ ist die resultierende Strategie: Inhalte (Pressemitteilungen, technische Dokumentation, Fallstudien) zu entwickeln und zu fördern, die die Entitätsverbindung zwischen Ihrer Marke und „Unternehmenskunden“ explizit und maßgeblich herstellen.

Dieser Ansatz zielt darauf ab, das Kernwissen des LLM dauerhaft zu verbessern und positive und genaue Markenpräsentationen zu einem natürlichen Ergebnis in einer nahezu unendlichen Anzahl künftiger Eingabeaufforderungen zu machen, anstatt nur diejenigen, die verfolgt werden.

Die intellektuelle Kluft: Nuancen und notwendige Kritikpunkte

Eine nicht voreingenommene Ansicht erfordert die Anerkennung der Kompromisse. Keiner der beiden Ansätze ist eine Silberkugel.

Die prompt-basierte Methode für alle Daten ist von Natur aus reaktiv. Es kann sich anfühlen, als würde man ein Spiel mit „Whack-a-Mole“ spielen, in dem Sie ständig die Ausgänge eines Systems verfolgen, dessen interne Logik ein Rätsel bleibt.

Die schiere Skala möglicher Eingabeaufforderungen bedeutet, dass Sie nie wirklich ein vollständiges Bild haben können.

Umgekehrt ist der grundlegende Ansatz nicht ohne eigene gültige Kritik:

• Das Problem der Black Box: Wenn proprietäre Daten nicht öffentlich sind, sind die Genauigkeit und Methodik nicht leicht für die Prüfung von Drittanbietern offen. Kunden müssen darauf vertrauen, dass die Definition des Tools des Entitätsraums eines Themas korrekt und umfassend ist.
• Das „saubere Raum“ -Redrum: Dieser Ansatz verwendet in erster Linie APIs für seine Analyse. Dies hat den erheblichen Vorteil, die Personalisierungsverzerrungen zu beseitigen, die ein angemeldeter Benutzer erlebt und das „Basis“ des LLM-Kenntnisses bietet. Es kann jedoch auch eine Schwäche sein. Es kann den Fokus auf den spezifischen Kontext einer Zielgruppe verlieren, deren Konversationsverlauf und Benutzerdaten zu unterschiedlichen, stark personalisierten KI -Ausgängen führen können und führen können.

Schlussfolgerung: Die Reise von der Überwachung bis zur Beherrschung

Die Entstehung dieser generativen Motoroptimierungsinstrumente signalisiert eine kritische Reifung in unserer Branche.

Wir bewegen uns über die einfache Frage von “Hat die KI uns erwähnt?” Zu der weitaus ausgefeilteren und strategischen Frage von “Versteht die KI uns?”

Die Auswahl eines Tools ist weniger wichtig als die Philosophie zu verstehen, in die Sie einkaufen.

Eine reaktive Überwachungsstrategie kann für einige ausreichen, aber eine proaktive Strategie zur Gestaltung des Kernkenntnisses des LLM wird der dauerhafte Wettbewerbsvorteil geschlossen.

Das ultimative Ziel ist es nicht nur, die Reflexion Ihrer Marke in der Ausgabe der KI zu verfolgen, sondern ein unverzichtbarer Bestandteil der digitalen Seele der KI zu werden.

Weitere Ressourcen:

• Von der Suche bis zur Entdeckung: Warum sich SEO über die Seich hinaus entwickeln muss
• LLM -Sichtbarkeitstools: Stimmen SEOS zu, wie sie sie verwenden?
• Der Zustand der KI im Marketing

Ausgewähltes Bild: rawpixel.com/shutterstock