Yapay Zeka Kanalının Neden Kendi Raporuna İhtiyacı Var
Ücretli, organik, sosyal ve e-posta kanallarının her biri farklı davrandığı için her birinin kendi metrikleriyle kendi raporu var. Yapay zeka keşfi bunların en yenisi ve en az anlaşılanı; hâlâ çoğunlukla ait olmadığı bir kanalın içinde dipnot olarak raporlanıyor.
Kendi raporuna ihtiyaç duymasının nedeni yenilik değil. Mekanizmanın farklı olması. Sıralama konumu yok, gösterim sayısı yok, sonuç sayfası yok. Bir model sayfalarınızı belirli aralıklarla okur, konuşma sırasında onlardan birine uzanıp uzanmayacağına karar verir ve ara sıra size bir bağlantıyla birlikte bir kişi gönderir. Bunlar üç ayrı davranışın ürettiği üç ayrı olaydır ve birinden gelen bir sayı, diğeri hakkında çok az şey söyler.
Yani işe yarayan soru "yapay zekada ne kadar görünürüz" değil. Kanalın hangi aşamasının başarısız olduğudur, çünkü her birinin çözümü farklıdır.
Her Metriğin İçinde Yer Aldığı Dört Aşama
Metriklerden önce yapı. Aşağıdaki her şey dört aşamadan birine dair bir soruyu yanıtlar ve bu aşamalar sırayla ilerler. Hiç okunmamış bir sayfa alıntı adayı olamaz ve hiç alıntılanmayan bir sayfa size yönlendirme gönderemez.
Yedi Metrik
Bunların her biri WISLR AI Channel Analytics panosunda, birinci taraf sunucu günlüklerinden okunan bir bölümdür. Huni sırasına göre listelenmişlerdir ve teşhis değeri, onları tek tek değil birbirine karşı okumaktadır.
Eğitim kapsamı
Eğitim- Ne ölçer
- Ticari açıdan önemli sayfalarınızın yapay zeka eğitim tarayıcıları tarafından gerçekten okunan oranı, ham tarama isabeti sayısı değil.
- WISLR bunu nasıl raporlar
- Öğrenilen sayfalar ve eğitim kapsamı; günlük tarama hacmi, en yüksek eğitim günleriniz ve motor kırılımıyla birlikte.
- İyisi neye benzer
- Kapsamın kategori, ürün ve karşılaştırma sayfalarında yoğunlaşması. Ticari katalog okunmadan dururken bir blogun geniş kapsama sahip olması yaygın ve pahalı bir örüntüdür.
- Nerede bozulur
- robots.txt engelleri, yalnızca JavaScript çalıştıktan sonra var olan içerik ve tarayıcıların vazgeçmesine yol açan yavaş yanıtlar.
Aday kapsamı
Adaylar- Ne ölçer
- Canlı konuşmalar sırasında getirilen sayfaların oranı. Bunlar, modelin gerçek bir soruyu yanıtlarken çekecek kadar iyi bulduğu sayfalardır; bu da onu kanalın ürettiği güvenoyuna en yakın şey yapar.
- WISLR bunu nasıl raporlar
- Adaylar ve aday kapsamı; hangi içeriğe uzanıldığını görebilmeniz için tek tek aday sayfalar başlıklarıyla listelenir.
- İyisi neye benzer
- Yalnızca ana sayfa ve popüler bir rehber değil, para kazandıran sayfalarınızın aday olarak görünmesi.
- Nerede bozulur
- Alıntılanacak, kendi başına yeten bir iddiası olmayan sayfalar. Sayfanızı getiren bir model yine de arkasında durabileceği bir cümle bulmak zorundadır.
Yönlendirme kapsamı
Yönlendirmeler- Ne ölçer
- Bir yapay zeka yanıtından gerçek tıklama kazanan sayfaların oranı ve o kişilerin nereye indiği.
- WISLR bunu nasıl raporlar
- Yönlendirmeler ve yönlendirme kapsamı; iniş sayfaları sıralanır ve yönlendirme hacmi aynı zaman çizelgesinde eğitim ve aday etkinliğine karşı izlenir.
- İyisi neye benzer
- Yönlendirmelerin, soruyu kimsenin tıklamasına gerek kalmayacak kadar eksiksiz yanıtlayan bilgilendirici içerik yerine dönüşüm sağlayan sayfalarda yoğunlaşması.
- Nerede bozulur
- Mobil uygulama içi tarayıcılar referrer bilgisini siler, bu yüzden ziyaret doğrudan ya da diğer trafiğe düşer. Tarayıcı tabanlı araçlarda eksik saymanın en büyük tek kaynağı budur.
Büyüme skoru
Tüm aşamalar- Ne ölçer
- Seviye değil, yön ve hız. Kanalın hızlanıp hızlanmadığına, yerinde durup durmadığına ya da geriye gidip gitmediğine dair tek bir bileşik okuma.
- WISLR bunu nasıl raporlar
- Momentum etiketli bir büyüme skoru ve bir değişimin trend mi yoksa tek bir sıra dışı gün mü olduğunu görebilmeniz için günlük etkinlik görünümü.
- İyisi neye benzer
- Bir içerik atağından sonra iki hafta içinde yükselip başlangıç seviyesine dönmek yerine korunan momentum.
- Nerede bozulur
- Günlük okumak. Tarama davranışı doğası gereği dalgalıdır ve tek bir gün gürültüdür.
Motor dağılımı
Tüm aşamalar- Ne ölçer
- Görünürlüğünüzün OpenAI, Anthropic, Gemini ve Perplexity arasında, her aşamada ayrı ayrı nasıl dağıldığı.
- WISLR bunu nasıl raporlar
- Eğitime, adaylara ve yönlendirmelere ayrı ayrı uygulanan LLM kırılımı, böylece dağılım aşamaya göre değişebilir ve bunu görebilirsiniz.
- İyisi neye benzer
- Birden fazla motorda varlık göstermek. Tek bir motorda yoğunlaşma bir bağımlılıktır ve motorlar tarama ve alıntı davranışlarını haber vermeden değiştirir.
- Nerede bozulur
- Bir motorun davranışının genellenebileceğini varsaymak. Neyi taradıkları, ne sıklıkta getirdikleri ve dışarıya bağlantı verip vermedikleri farklıdır.
Taranmış ama alıntılanmamış
Eğitimden adaylara- Ne ölçer
- Modelin okuduğu ama hiçbir zaman bir yanıta getirmediği sayfalar. Sahip olduğu ile kullandığı arasındaki boşluk.
- WISLR bunu nasıl raporlar
- Taranmış ama alıntılanmamış sayfaların sürekli güncellenen listesi, böylece boşluk bir çıkarım değil bir iş kuyruğu olur.
- İyisi neye benzer
- Ticari sayfalarda kısa ve kısalan bir liste. Zayıf ya da yinelenen içerikte uzun bir liste doğru sonuçtur.
- Nerede bozulur
- Taramayı kazanç saymak. Tarama yalnızca kapının açık olduğu anlamına gelir, fazlası değil.
Yapay zeka kaynaklı gelir
Gelir- Ne ölçer
- Kendilerini üreten yapay zeka oturumuna kadar izlenen siparişler ve potansiyel müşteriler, para birimi cinsinden.
- WISLR bunu nasıl raporlar
- Zaman içinde gelir, alıcı düzeyinde ayrıntı ve satın alma süresiyle birlikte IP'den siparişe atıf; veri elverdiği yerde motora göre ayrılır.
- İyisi neye benzer
- Diğer kanallarınızla karşılaştırmaya dayanan yapay zeka oturumu başına gelir ve etrafında yeniden hedefleme planlayabileceğiniz bir satın alma süresi eğrisi.
- Nerede bozulur
- Oturum sürekliliği. Bir yapay zeka yanıtından gelip üç gün sonra satın almak için dönen biri, naif bir son tıklama modeli için görünmezdir; satın alma süresinin gelir sayısının yanında durmasının nedeni budur.
Birbirine Karşı Okumak
Tek tek bakıldığında bunlar sadece sayıdır. Teşhis değeri aralarındaki adımlardadır, çünkü her düşüşün olası tek bir açıklaması ve farklı bir çözümü vardır.
Yedisi de WISLR.ai içinde birer bölümdür. Eğitim taramalarını, konuşma anındaki getirmeleri ve yapay zeka yönlendirmelerini kendi alan adınızda uçta yakalar, oturumları siparişlerle eşleştirir ve her aşamadaki kapsamı motora göre ayırarak raporlar. Kurulacak bir günlük hattı yok ve ücretsiz plan kesintisiz 30 günlük geçmiş tuttuğu için başlangıç seviyesi bugün başlar.
SEO Raporunuzla Nasıl Eşleşir
Bu metrikler SEO raporunuzun üstünde değil, yanında durur. Farklı kaynaklardan gelir ve farklı soruları yanıtlarlar; en yakın karşılık çoğu zaman tam bir karşılık değildir.
Nereden Başlamalı
Huninin tepesinden başlayın, çünkü birinci aşamadaki bir sorun altındaki her sayıyı anlamsız kılar. Eğitim kapsamı ile taranmış ama alıntılanmamış, ilk karar turunu vermeye yeter ve ikisi de aynı günlük verisinden gelir.
Hemen yapmaya değer tek şey saati başlatmak. Buradaki her metrik bir trenddir ve trendin bir başlangıç seviyesine ihtiyacı vardır. Şimdi kaydetmeye başlayan bir marka, rakibi neyi ölçeceğine hâlâ karar verirken aylarca geçmişe sahip olur ve geçmiş, sonradan dolduramayacağınız kısımdır.
Bu yedi sayıyı kendi verinizde görün.
WISLR AI Channel Analytics yedisini de kendi birinci taraf sunucu günlüklerinizden raporlar: motora göre eğitim ve aday kapsamı, taranmış ama alıntılanmamış kuyruğu, büyüme skoru ve oturumla eşleştirilmiş gelir. Ücretsiz plan kesintisiz 30 günlük geçmiş tutar, bu da başlangıç seviyesini oluşturmaya yeter.