ارزیابی GEO: الان چی‌ها رو می‌تونیم ببینیم و چی‌ها هنوز از دید پنهونه؟
https://searchengineland.com/measuring-geo-whats-trackable-now-and-whats-still-missing-461759
[“Analytics & conversion”,”Generative Engine Optimization (GEO)”,”SEO”,”Opinion”]
هوش مصنوعی مولد داره دنیای جستجو رو زیر و رو می‌کنه، اما هنوز داده‌های کافی برای تحلیلش نداریم. بیایید با هم ببینیم چه معیارهایی برای اندازه‌گیری عملکردمون وجود داره و چرا هنوز به مهم‌ترین‌هاشون دسترسی نداریم.
مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) دارن شیوه پیدا کردن برندها توسط مشتری‌ها و رسیدن به جواب سوال‌های ساده و پیچیده‌شون رو متحول می‌کنن.
برای ما دیجیتال مارکترها، این تغییر به این معنیه که باید دنبال راه‌های جدیدی برای اندازه‌گیری دیده شدن و تأثیرگذاری فعالیت‌هامون باشیم.
اما برخلاف جستجوی گوگل، موتورهای مولد داده‌های خیلی کمتری رو برای راهنمایی و تدوین استراتژی در اختیارمون قرار می‌دن.
توی این مقاله از وبلاگ رادزاد، قراره معیارهای GEO (بهینه‌سازی برای موتورهای مولد) که همین الان می‌تونید دنبال کنید رو بررسی کنیم و به نقاط کوری بپردازیم که هنوز بهینه‌سازی رو به یه چالش تبدیل کردن.
معیارهای GEO که همین الان می‌تونید اندازه بگیرید
با اینکه دنیای GEO هنوز در حال تکامله، چندتا معیار اصلی وجود داره که از همین حالا برای پیگیری عملکرد و هدایت بهینه‌سازی بهمون کمک می‌کنن.
منشن شدن توسط هوش مصنوعی و نرخ ارجاع (Citation)
این بنیادی‌ترین معیار تو دنیای GEO محسوب می‌شه.
برخلاف سئو سنتی که هدفش رسیدن به رتبه‌های بالا هست، هدف اصلی تو GEO اینه که محتوای شما به عنوان یه منبع معتبر توی پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد ذکر بشه.
ابزارها و پلتفرم‌های تحلیلی جدیدی دارن به سرعت وارد بازار می‌شن که به ما کمک می‌کنن تا بفهمیم چه زمانی یه موتور مولد، مثل Google AI Overview، از برند ما اسم می‌بره یا به محتوای ما لینک می‌ده.
این معیار نشون می‌ده که آیا تلاش‌های شما در زمینه GEO داره جواب می‌ده یا نه و اینکه آیا موتور هوش مصنوعی، محتوای شما رو به عنوان یه منبع معتبر و قابل اعتماد می‌شناسه یا خیر.
داشتن نرخ ارجاع بالا، معادل جدیدِ همون رتبه یک تو نتایج جستجوئه.
اینجا یه نمونه از مقایسه تعداد «منشن‌ها» در برابر «امتیاز حضور کلی» رو می‌بینید.
نکته اینجاست که فقط منشن شدن، یکی از فاکتورهاست.
شما برای اینکه یه دید کامل و ۳۶۰ درجه از وضعیت حضور برندتون تو دنیای GEO داشته باشید، به فاکتورهای دیگه‌ای مثل دقت اطلاعات، حس مثبت و معیارهای کلیدی دیگه‌ای (که در ادامه بهشون می‌پردازیم) هم نیاز دارید.
این هم یه نمونه از گزارش ما در مورد لینک‌های مختلف.
تمرکز روی اینکه مدل‌های زبان بزرگ (LLMها) ترافیک رو به کجا هدایت می‌کنن، به ما نشون می‌ده که استراتژی محتوای خارجی (Off-site) خودمون رو باید از کجا شروع کنیم.
ترافیک ارجاعی از موتورهای مولد
با اینکه موتورهای مولد تلاش می‌کنن تا جواب‌های «بدون کلیک» (Zero-click) به کاربر بدن، اما معمولاً به منابع خودشون لینک می‌دن.
ردیابی این ترافیک ارجاعی یه معیار حیاتیه. این معیار به طور مستقیم ارزش استراتژی GEO شما رو (بر اساس تعداد بازدید از سایت) نشون می‌ده.
با بخش‌بندی کردن ترافیک تو پلتفرم تحلیلی‌تون (مثل گوگل آنالیتیکس)، می‌تونید ببینید کدوم موتورهای مولد بیشترین کاربر رو به سایت شما می‌فرستن و تمرکزتون رو روی محتواهایی بذارید که بازدهی بیشتری دارن.
ما هم تو رادزاد داشبوردهایی ساختیم که به مشتری‌هامون کمک می‌کنه تا این معیارها رو با سایر منابع ورودی مقایسه کنن؛ این کار به خصوص برای برندهایی مفیده که هنوز در حال درک تأثیر LLMها روی کسب‌وکارشون هستن.
سهم شما از نتایج (Share of Voice)
این معیار فراتر از تعداد ارجاعاته و به ما میگه برند شما با چه فراوانی و با چه میزان برجستگی‌ای در پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی برای کوئری‌های هدف ظاهر می‌شه.
مثلاً، یه برند هتل دوست داره بدونه وقتی کاربری می‌پرسه «بهترین هتل‌های تهران کدومن؟»، اسمش چند بار تو جواب‌ها میاد.
داشتن سهم بالای از نتایج (Share of Voice) نشون می‌ده که محتوای شما به طور مداوم به عنوان یه منبع اصلی انتخاب می‌شه.
این یه نشونه واضح از موفقیت تو دنیاییه که برندها باید بخشی از «جواب» باشن، نه فقط یه لینک ساده تو یه لیست.
برجستگی محتوا و جایگاه آن در پاسخ
موتورهای مولد معمولاً جواب‌هاشون رو در قالب نکات کلیدی، خلاصه‌ها یا لیست‌های شماره‌دار ارائه می‌دن.
اینکه محتوای شما کجای این ساختار قرار می‌گیره خیلی مهمه. آیا شما اولین منبعی هستید که بهش ارجاع داده می‌شه یا اسمتون ته لیست اومده؟
دنبال کردن جایگاه و میزان برجستگی محتوا، دید دقیق‌تری از موفقیت به شما می‌ده و نشون‌دهنده درک اون موتور از اعتبار و مرتبط بودن محتوای شماست.
دست‌نیافتنی‌ترین معیار: حجم جستجو یا حجم پرامپت
تو سئوی سنتی، حجم جستجو (Search Volume) یه معیار اساسیه.
ابزارهایی مثل Google Keyword Planner، سمراش و Ahrefs با دسترسی به پایگاه‌های داده عظیم از کوئری‌ها، تخمین می‌زنن که هر ماه چند نفر کلمات کلیدی خاصی رو جستجو می‌کنن.
این داده‌ها اساس تحقیق کلمات کلیدی و استراتژی محتوا رو تشکیل می‌دن و به شما اجازه می‌دن تا موضوعات رو بر اساس میزان تقاضا اولویت‌بندی کنید.
اما این مدل به چند دلیل برای موتورهای مولد جواب نمی‌ده:
اکوسیستم‌های بسته
موتورهای مولد مثل ChatGPT، Gemini و Perplexity مثل یه «جعبه سیاه» عمل می‌کنن.
گوگل هنوز داده‌های کلمات کلیدی رو برای جستجوی سنتی ارائه می‌ده، اما این پلتفرم‌های جدید، API عمومی برای به اشتراک گذاشتن حجم کوئری‌ها ندارن.
سوالاتی که کاربرا ازشون می‌پرسن، به صورت محرمانه و داخلی باقی می‌مونه.
کوئری‌های محاوره‌ای
پرامپت‌ها مثل کلمات کلیدی ساده نیستن.
مثلاً به جای جستجوی «بهترین پیتزا تهران»، ممکنه یه کاربر بپرسه: «بهترین پیتزافروشی‌های تهران که تا دیروقت باز هستن و نزدیک میدون ولیعصر فضای باز هم دارن کدوما هستن؟»
تنوع و طولانی بودن پرامپت‌ها باعث می‌شه که دسته‌بندی و شمردن اون‌ها مثل کلمات کلیدی سنتی، تقریباً غیرممکن باشه.
سایر معیارهای گمشده برای درک بهتر نتایج GEO
علاوه بر حجم جستجو و پرامپت، هنوز به یه سری از ارزشمندترین داده‌ها دسترسی نداریم.
دو مورد از این معیارها برای شکل دادن به استراتژی GEO اهمیت ویژه‌ای دارن:
«چراییِ» یک ارجاع
ما می‌تونیم ببینیم که یه موتور مولد کِی به محتوای ما ارجاع می‌ده، اما نمی‌دونیم چرا.
آیا دلیلش یه عبارت خاص بوده؟ یه داده آماری منحصربه‌فرد؟ یا ترکیبی از داده‌های ساختاریافته (Structured Data) و اعتبار کلی سایت ما؟
از اونجایی که LLMها شبکه‌های عصبی پیچیده و غیرشفافی هستن، مهندسی معکوس کردن فرآیند تصمیم‌گیری‌شون خیلی سخته.
بدون داشتن این دید، تکرار کردن موفقیت‌هامون تقریباً غیرممکن می‌شه.
پیدا کردن جواب این «چرا»، به ما اجازه می‌ده تا بهینه‌سازی رو با دقت خیلی بیشتری انجام بدیم.
اتریبیوشن (Attribution) در پاسخ‌های ترکیبی
موتورهای مولد اغلب اطلاعات رو از چندین منبع مختلف با هم ترکیب می‌کنن تا به یه جواب واحد برسن.
اندازه‌گیری وزن و میزان تأثیر هر کدوم از این منابع تقریباً غیرممکنه.
مثلاً اگه آمار شما کنار روایت رقیبتون تو یه جواب استفاده بشه، اعتبار این جواب به کی می‌رسه؟
نبود اتریبیوشن دقیق، ارزش‌گذاری و توجیه سرمایه‌گذاری روی GEO رو سخت می‌کنه و جلوی توسعه مدل‌های اتریبیوشن پیشرفته‌تر رو می‌گیره.
مرز بعدی در بهینه‌سازی جستجو
وضعیت فعلی معیارهای GEO مثل یه داستان دو روئه.
از یه طرف، ما یه سری سیگنال‌های قابل اندازه‌گیری و محکم داریم – مثل ارجاعات، ترافیک ورودی، سهم از نتایج و برجستگی محتوا – که دیده شدن و تأثیرگذاری محتوای ما رو تو جستجوی مولد تأیید می‌کنن.
این‌ها اطلاعات ارزشمندی در مورد عملکرد فعلی بهمون می‌دن و به تدوین استراتژی کمک می‌کنن.
از طرف دیگه، هنوز به لایه‌های عمیق‌تری از داده‌ها دسترسی نداریم.
ما نمی‌تونیم به درون موتورهای مولد نگاه کنیم تا بفهمیم چرا یه محتوا انتخاب شده، و نمی‌تونیم سهم خودمون رو وقتی چند منبع با هم ترکیب می‌شن، به درستی اندازه‌گیری کنیم.
این نقاط کور، تکرار موفقیت و توجیه سرمایه‌گذاری رو سخت می‌کنن.
فصل بعدی داستان GEO متعلق به استراتژیست‌هایی خواهد بود که روی معیارهای موجود تسلط کامل پیدا می‌کنن و در عین حال می‌دونن که ارزش واقعی، در پیدا کردن اون معیارهای دست‌نیافتنی‌ایه که آینده بهینه‌سازی رو تعریف خواهند کرد.
پاسخی بگذارید