एआई दृश्यता मेट्रिक्स प्री-क्लिक प्रभावों को उजागर करने में मदद करती है जो खोज शब्दों, रूपांतरण ट्रैकिंग, लैंडिंग पृष्ठ विश्लेषण या अन्य पारंपरिक डेटा बिंदुओं से स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। वे ऐसे संदर्भ जोड़ते हैं जो यह समझाने में मदद करते हैं कि अभियान सही ग्राहकों, गलत ग्राहकों, या बिल्कुल भी ग्राहकों को क्यों आकर्षित करते हैं।
प्रदर्शन विपणक को सबसे कुशल खर्च के साथ सबसे मूल्यवान ग्राहक ढूंढने के लिए भुगतान किया जाता है। आधार रेखा यह समझ रही है कि किसी द्वारा खोजे जाने, क्लिक करने या परिवर्तित होने के बाद क्या हुआ। लेकिन मौजूदा मांग को पूरा करने पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करना एक अदूरदर्शी लक्ष्य है।
एआई अनुभव (और उन्हें परोसने में क्या लगता है) प्रदर्शन वर्कफ़्लो के लिए उतने ही महत्वपूर्ण हैं क्योंकि एआई किसी विज्ञापन या वेबसाइट तक पहुंचने से पहले ग्राहकों को क्या पता है, वे किस ब्रांड पर विचार करते हैं और किस भाषा का उपयोग करते हैं, उसे आकार दे सकता है।
एआई विजिबिलिटी मेट्रिक्स से क्या पता चलता है?
एआई विजिबिलिटी मेट्रिक्स दो सवालों के जवाब देने में मदद करते हैं:
- एआई सिस्टम ने अपनी प्रतिक्रिया का समर्थन करने के लिए कौन सी जानकारी प्राप्त की?
- क्या आपका ब्रांड उस जानकारी का हिस्सा था जिसने उस प्रतिक्रिया को आकार दिया?
तीन संकेत विशेष रूप से उपयोगी हैं:
- ग्राउंडिंग प्रश्नसहायक जानकारी और आपके ब्रांड के व्यापक विषयों को इकट्ठा करने के लिए एआई सिस्टम द्वारा उपयोग की जाने वाली पुनर्प्राप्ति खोजों को दिखाएं।
- उद्धरणदिखाएं कि आपकी सामग्री एआई-जनरेटेड प्रतिक्रिया में संदर्भित है।
- अधिकार का हिस्सादिखाता है कि समान विषय या क्वेरी सेट के लिए अन्य उद्धृत डोमेन की तुलना में आपके डोमेन से कितनी उद्धरण गतिविधि संबंधित है।
एआई विजिबिलिटी को कैसे काम में लाया जाए
ग्राउंडिंग क्वेरीज़ से पता चलता है कि एआई मानवीय इरादे की व्याख्या कैसे करता है
खोज शब्द दर्शाते हैं कि किसी व्यक्ति ने क्या टाइप किया है। ग्राउंडिंग क्वेरीज़ उस व्यक्ति के प्रश्न का उत्तर देने में सहायता के लिए एआई सिस्टम द्वारा पुनर्प्राप्त की गई जानकारी दिखाती हैं।
एक एकल संकेत तुलना, मूल्य निर्धारण, समीक्षा, उत्पाद विवरण, उपलब्धता, कार्यान्वयन प्रश्न या अन्य सहायक विषयों को कवर करने वाली कई ग्राउंडिंग क्वेरी उत्पन्न कर सकता है। उन प्रश्नों से पता चलता है कि एआई कैसे मानवीय आवश्यकता को पुनर्प्राप्ति योग्य जानकारी में परिवर्तित करता है।
यह आपको मूल्यांकन करने का एक और तरीका देता है कि लैंडिंग पृष्ठ, उत्पाद विवरण और अभियान संदेश सही मूल्य बताते हैं या नहीं।
यदि एआई सिस्टम लगातार आपके ब्रांड को उन सेवाओं के साथ जोड़ता है जो आप प्रदान नहीं करते हैं, जिन दर्शकों को आप नहीं चाहते हैं, या ऐसे मामलों का उपयोग करते हैं जो अच्छी तरह से परिवर्तित नहीं होते हैं, तो वह बेमेल अंततः भुगतान किए गए अभियानों में ट्रैफ़िक के रूप में दिखाई दे सकता है जो प्रासंगिक दिखता है लेकिन खराब प्रदर्शन करता है।
उदाहरण के लिए, कार्यकारी कोचिंग की पेशकश करने वाली एक बी2बी कंपनी की उसी तरह व्याख्या नहीं की जानी चाहिए जैसे कि सामरिक बिक्री प्रशिक्षण की पेशकश करने वाली कंपनी। दोनों विचार शब्दार्थ की दृष्टि से समान हो सकते हैं, लेकिन वे अलग-अलग खरीदारों, बजट, अपेक्षाओं और रूपांतरण पथों को आकर्षित कर सकते हैं।
यदि ग्राउंडिंग क्वेरीज़ लगातार कंपनी को उच्च-मूल्य की सलाह या कोचिंग आवश्यकताओं के बजाय कम-मूल्य वाली प्रशिक्षण खोजों से जोड़ती हैं, तो यह जांच के लायक संकेत है।
उपयोगी संकेत यह नहीं है कि एक वाक्यांश सार्वभौमिक रूप से दूसरे से बेहतर है या नहीं। क्या ग्राउंडिंग क्वेरीज़, खोज शब्द, लैंडिंग पृष्ठ व्यवहार और रूपांतरण गुणवत्ता एक ही प्रस्ताव की समान व्याख्या की ओर इशारा करते हैं।
इस अंतर्दृष्टि का क्या करें
यदि आप बहुत सारी प्रासंगिक ग्राउंडिंग क्वेरी देखते हैं, तो यह एआई-संचालित क्वेरी मिलान का परीक्षण करने का एक मजबूत अवसर हो सकता है,, या अन्य AI-समर्थित अभियान प्रकार।
कम से कम, ग्राउंडिंग क्वेरीज़ कीवर्ड परीक्षण, खोज थीम, रचनात्मक विचार और लैंडिंग पृष्ठ अपडेट को सूचित कर सकती हैं। मुख्य बात यह है कि ग्राउंडिंग प्रश्नों को इनपुट के रूप में माना जाए, न कि निर्देशों के रूप में।
ग्राउंडिंग क्वेरी कीवर्ड के समान नहीं है। यह इस बारे में एक सुराग है कि एआई सिस्टम इरादे की व्याख्या कैसे करते हैं। इस पर कार्रवाई करने से पहले पूछें:
- क्या यह क्वेरी उस उत्पाद या सेवा को दर्शाती है जिसे हम वास्तव में बेचना चाहते हैं?
- क्या यह उन ग्राहकों से मेल खाता है जिन्हें हम अधिक चाहते हैं?
- क्या हमारे पास कोई लैंडिंग पृष्ठ है जो इस आशय का समर्थन करता है?
- क्या यह कीवर्ड, खोज थीम, रचनात्मक परीक्षण या सामग्री अद्यतन के रूप में बेहतर काम करेगा?
- क्या हम माप सकते हैं कि परीक्षण रूपांतरण गुणवत्ता में सुधार करता है या नहीं?
यदि ग्राउंडिंग क्वेरीज़ और खोज शब्द मूल्यवान तरीकों से ओवरलैप होते हैं, तो यह मान्य हो सकता है कि एआई सिस्टम और ग्राहक आपके ऑफ़र की समान रूप से व्याख्या कर रहे हैं
यदि वे ओवरलैप नहीं होते हैं, तो बोली या बजट बदलने से पहले जांच करें। समस्या अभियान सेटिंग्स के बजाय मैसेजिंग, लैंडिंग पृष्ठ स्पष्टता या सामग्री अंतराल हो सकती है।
गहरी खुदाई:
न्यूज़लेटर खोज प्राप्त करें जिस पर विपणक भरोसा करते हैं।
उद्धरण और विषय आपको यह पूर्वावलोकन करने में मदद करते हैं कि AI आपके ब्रांड को कैसे समझता है
उद्धरण का मतलब यह नहीं है कि आपने ग्राहक, अंतिम उत्तर या रूपांतरण जीत लिया है। इसका मतलब है कि आपकी सामग्री ने एआई अनुभव को आकार देने में मदद की। यह मायने रखता है क्योंकि विचार मापने योग्य क्लिक से पहले भी हो सकता है।
यदि आपके ब्रांड को उन विषयों के लिए उद्धृत किया गया है जो आपके भुगतान किए गए अभियानों से मेल खाते हैं, तो आपकी सामग्री और अभियान संदेश एक-दूसरे को सुदृढ़ कर सकते हैं। यदि आपके ब्रांड को उन विषयों के लिए उद्धृत किया जाता है जो आपके द्वारा बेचे जाने वाले सामान, आप किसे सेवा देते हैं, या आप कहां जीतते हैं, से मेल नहीं खाते हैं, तो यह समझा सकता है कि क्यों कुछ अभियान ट्रैफ़िक सतह पर प्रासंगिक दिखता है लेकिन अच्छी तरह से परिवर्तित नहीं होता है।
विषय आपके ब्रांड से संबद्ध एआई सिस्टम की थीम, विशेषताओं और श्रेणियों को दिखाकर एक और परत जोड़ते हैं। यह विशेष रूप से तब उपयोगी हो सकता है जब आप यह समझने की कोशिश कर रहे हों कि एआई सिस्टम आपके ब्रांड का सटीक प्रतिनिधित्व करता है या नहीं।
उदाहरण के लिए, यदि कोई साइबर सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म उद्यम पहचान सुरक्षा के लिए जाना जाना चाहता है, लेकिन एआई दृश्यता रिपोर्टिंग लगातार इसे छोटे-व्यवसाय एंटीवायरस तुलनाओं के साथ जोड़ती है, तो वह बेमेल निम्न-गुणवत्ता वाले “रूपांतरण” का कारण बन सकता है जो विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म के लिए खराब डेटा में तब्दील हो सकता है। जो अभियान सेटिंग या लक्ष्यीकरण समस्या जैसा दिखता है वह वास्तव में वाक्यांश या सामग्री समस्या हो सकती है।
यही कारण है कि लैंडिंग पृष्ठ की सामग्री मायने रखती है।जैसे कि अंतिम यूआरएल विस्तार, परिसंपत्ति अनुकूलन, और व्यापक मिलान प्रणाली भी इस बात पर निर्भर करती है कि आपके ब्रांड, उत्पादों, सेवाओं और पृष्ठों की व्याख्या कैसे की जाती है।
यदि एआई दृश्यता डेटा से पता चलता है कि एआई सिस्टम आपके ब्रांड को गलत समझता है, तो एक उचित मौका है कि अभियान स्वचालन उस भ्रम को प्राप्त कर सकता है।
इस अंतर्दृष्टि का क्या करें
यदि उद्धरण और विषय गलत संरेखित हैं, तो यह मानने से पहले कि समस्या बोली, बजट या ऑडियंस लक्ष्यीकरण है, अपने लैंडिंग पृष्ठ की सामग्री का ऑडिट करें।
देखें कि आपके प्राथमिकता वाले पृष्ठ किस प्रकार वर्णन करते हैं:
- आप जिन समस्याओं का समाधान करते हैं और क्या आप एक से अधिक समस्याओं से निपटने का प्रयास करते हैं।
- प्रमाण बिंदु जो आपके विज्ञापन में किए गए दावों का समर्थन करते हैं।
- आप अपनी सेवाओं का वर्णन कैसे करते हैं, इसके आधार पर आप किस प्रकार के ग्राहक चाहते हैं।
फिर उस भाषा की तुलना उन विषयों से करें जहां एआई सिस्टम आपके ब्रांड का हवाला देते हैं या उसे संबद्ध करते हैं।
यदि एआई सिस्टम आपके ब्रांड को गलत विषयों में खींच रहा है, तो सामग्री को सख्त करें। उत्पाद श्रेणी, दर्शक, प्रमाण बिंदु और अगले चरण को समझने में आसान बनाएं। यदि सही विषय सामने आते हैं लेकिन आपके उद्धरण कमजोर हैं, तो उन स्थानों की तलाश करें जहां आपकी सामग्री बहुत पतली, बहुत सामान्य, या उपयोगी होने के लिए आवश्यक साक्ष्य गायब हो सकती है।
बेहतर सामग्री सशुल्क मीडिया अभियानों को मजबूत कर सकती है क्योंकि एआई-संचालित अभियान टूल को पृष्ठों, संपत्तियों और ग्राहक संदर्भ की व्याख्या करने का काम तेजी से सौंपा जा रहा है। आपके लैंडिंग पृष्ठ और सामग्री जितनी स्पष्ट होंगी, उन प्रणालियों के लिए यह समझना उतना ही आसान होगा कि आपका प्रस्ताव कहां प्रासंगिक है।
गहरी खुदाई:
अधिकार की हिस्सेदारी से पता चलता है कि एआई अनुशंसाओं में प्रतिस्पर्धी आपको कहां पछाड़ रहे हैं
उद्धरण दर्शाते हैं कि आपकी सामग्री किसी दी गई ग्राउंडिंग क्वेरी में संदर्भित है या नहीं।
प्राधिकार का हिस्सा दर्शाता है कि समान विषय या ग्राउंडिंग क्वेरी के लिए अन्य उद्धृत डोमेन की तुलना में आपके डोमेन से कितनी उद्धरण गतिविधि संबंधित है। यह एक उपयोगी प्रतिस्पर्धी संकेत हो सकता है क्योंकि यह दिखाता है कि खोज, क्लिक या रूपांतरण होने से पहले अन्य ब्रांड ग्राहक की शोध यात्रा को कहां प्रभावित कर रहे हैं।
यदि प्रतिस्पर्धियों को प्राथमिकता वाले विषय पर अधिक बार उद्धृत किया जाता है, तो वे ग्राहकों द्वारा रूपांतरण से पहले पूछे गए प्रश्नों का उत्तर देने में बेहतर काम कर सकते हैं। इसका मतलब यह हो सकता है:
- अधिक सुलभ लैंडिंग पृष्ठ.
- बेहतर प्रमाण बिंदु, जैसे समीक्षाएँ और पुरस्कार।
- अधिक उपयोगी उत्पाद जानकारी जो उनकी फ़ीड के साथ संरेखित होती है।
मौलिक रूप से, पूछें:
- क्या प्रतिस्पर्धी बेहतर काम कर रहे हैं और उन स्थानों पर अपना मूल्य साबित कर रहे हैं जहां एआई सिस्टम सिफारिशों को आकार देने के लिए उपयोग करते हैं?
यदि उत्तर हाँ है, तो समस्या यह नहीं हो सकती कि आपके अभियान टूट गये हैं। हो सकता है कि आपकी सामग्री एआई सिस्टम को यह समझने के लिए पर्याप्त स्पष्ट, उपयोगी या सत्यापन योग्य जानकारी नहीं दे रही हो कि आपका ब्रांड अनुशंसा सेट में क्यों है।
इस अंतर्दृष्टि का क्या करें
व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण विषयों पर प्रतिस्पर्धी आपसे बेहतर प्रदर्शन कहां कर रहे हैं, इसकी पहचान करने के लिए अधिकार की हिस्सेदारी का उपयोग करें। फिर उस सामग्री और लैंडिंग पृष्ठ के अनुभवों में निवेश करें जो आपके मूल्य को साबित करते हैं।
इसका मतलब यह हो सकता है:
- उच्च-मूल्य वाले उपयोग के मामलों के लिए नए लैंडिंग पृष्ठ बनाना।
- ग्राउंडिंग प्रश्नों में उल्लिखित विचारों को शामिल करने के लिए उत्पाद या सेवा विवरण का विस्तार करना।
- समीक्षाएँ और पुरस्कार जैसे स्पष्ट प्रमाण बिंदु जोड़ना।
- ग्राहक और एआई सिस्टम पहले से ही क्या पूछ रहे हैं, यह दर्शाने के लिए क्रिएटिव और मैसेजिंग को अपडेट करना।
प्रत्येक शेयर-अधिकार अंतर कार्रवाई के योग्य नहीं है। यदि किसी ऐसे विषय पर आपका प्रतिनिधित्व कम है जो आपके व्यवसाय के लिए मायने नहीं रखता है, तो यह ठीक हो सकता है।
लेकिन यदि किसी उच्च-मूल्य श्रेणी, मुख्य उत्पाद, ब्रांडेड पहल, या उपयोग के मामले में आपका प्रतिनिधित्व कम है, जिस पर आपके भुगतान किए गए अभियान निर्भर हैं, तो वह अंतर ध्यान देने योग्य है।
प्रदर्शन का प्रश्न यह नहीं है: “हम हर जगह कैसे दिखाई दें?” एक बेहतर सवाल यह है: “हमें मजबूत सबूत की आवश्यकता कहां है ताकि योग्य ग्राहकों द्वारा हम पर विचार करने की अधिक संभावना हो?”
एआई दृश्यता पीपीसी रिपोर्टिंग में क्या जोड़ती है
एआई दृश्यता रिपोर्टिंग रूपांतरण रिपोर्ट, बोली रिपोर्ट, प्लेसमेंट रिपोर्ट या व्यवहार विश्लेषण का प्रतिस्थापन नहीं है। वे उपकरण अभी भी आपको बताते हैं कि अभियान काम कर रहे हैं या नहीं और प्रदर्शन कहाँ से आ रहा है।
एआई दृश्यता एक अलग परिप्रेक्ष्य जोड़ती है। यह यह समझाने में मदद करता है कि पारंपरिक प्रदर्शन मेट्रिक्स मौजूद होने से पहले ग्राहक, एआई सिस्टम और प्रतिस्पर्धी जानकारी के साथ कैसे बातचीत करते हैं।