Come scegliere i prompt migliori per monitorare la visibilità nella ricerca con IA

Individuare potenziali azioni da intraprendere è uno degli obiettivi principali quando si analizzano le risposte.

Ad esempio, quando lanciamo nuove funzionalità come il monitoraggio dei prompt personalizzati (autoreferenziale, lo so), vogliamo sapere se le risposte dell'IA rispecchiano il fatto che Ahrefs ora offre questa funzionalità, oppure se fanno riferimento a fonti datate.

Monitorando più piattaforme di IA scopriamo menzioni del brand su siti che non sono in primo piano solo su Google (dove si concentra di solito il lavoro dei professionisti di SEO), ma anche su Bing, Brave e indici personalizzati.

Oltre all'accuratezza delle risposte, ci concentriamo principalmente sui siti web citati più di frequente (allo scopo di stabilire un contatto con loro), sulle funzionalità e sui casi d'uso delle piattaforme di SEO che vengono menzionati più spesso e che dobbiamo coprire meglio, e su come siamo posizionati rispetto ai competitor per le nostre offerte principali.

Detto questo, non ci concentriamo esclusivamente sul monitoraggio dei prompt personalizzati.

Teniamo sotto controllo anche l'attività dei bot di IA nei log dei server, il traffico dalle piattaforme di IA, le performance della ricerca tradizionale e gli insight provenienti da decine di milioni di prompt in Brand Radar.

Parliamo ora del raggruppamento di punti dati simili, perché è un aspetto importante del nostro approccio complessivo al monitoraggio dei prompt.

Puoi anche usare la seguente regex per trovare tutte le query lunghe almeno 6 parole: ^(\S+\s+){5}\S+. Se necessario, cambia "5" con un numero più alto.

Se il tuo sito è nuovo, non riceve ancora molto traffico di ricerca oppure stai semplicemente facendo ricerche su un altro settore, puoi anche usare gli stessi termini in un filtro dello strumento Keywords Explorer di Ahrefs.

Anche se i volumi di ricerca stimati non si tradurranno mai perfettamente nei volumi delle chat con IA, questo approccio ti darà un'idea di quanto siano popolari gli argomenti in generale.

Reddit è il dominio più rilevante qui, ma vedrai anche Facebook, Quora, la Steam Community e migliaia di altri siti.

C'è un parametro specifico che puoi aggiungere alla barra degli indirizzi, &udm=18, che ti permette di cercare direttamente nei forum sul tuo argomento invece di sperare semplicemente che la funzionalità SERP compaia nei risultati.

È bello quando le domande generano molti commenti, ma in genere cerco gli spunti che compaiono più spesso.

Se la pagina non si è ancora posizionata per alcuna query, puoi sostituire quella sezione con dati da strumenti come Ahrefs Keywords Explorer, condividendo i termini a cui stai puntando e di cui conosci il volume.

Come per molte cose in SEO, puoi portare questo concetto al livello successivo.

Negli ultimi mesi mi è piaciuto leggere il lavoro di Metehan Yesilyurt e, nella sua guida su come trasformare i dati GSC in query più lunghe, ha ideato un prompt molto più approfondito.

Ha creato uno strumento personalizzato appositamente per convertire normali termini di ricerca in prompt in stile LLM.

Per rispetto, non voglio condividere tutto, ma ecco un estratto dal suo file app.py:

Penso che Metehan sarebbe d'accordo: più specifici sono gli esempi di prima e dopo, meglio è.

Una funzionalità utile quando fai domande a Perplexity relative al tuo settore è che, alla fine di ogni chat, ti verranno consigliate query correlate come follow-up.

Ho contattato Perplexity e ho chiesto se questi usano query reali già poste in passato.

Mi è stato detto che vengono generate da un modello di IA che usa la query originale e i suoi risultati. In pratica, sono le domande naturali successive che questo modello ritiene possano derivare da quei dati.

Peccato, per i nostri scopi, che non siano basate su query storiche, ma Perplexity vorrà che siano il più pertinenti possibile, quindi trovo comunque utile studiarle.

Se fai clic su un qualsiasi titolo per espanderlo, Google offrirà poi ancora più query suggerite.

Quando faccio ricerche su settori che conosco meno, spesso prendo queste domande così come sono per vedere quali brand, domini e tipi di risposta compaiono più spesso nel tempo.

Per lavori più importanti e progetti personali, li userò come base da cui partire. Vedremo alcuni modi per farlo nella sezione dedicata alla scheda "Domande" in Keywords Explorer.

Se vuoi ampliare la tua analisi, puoi usare sia Toolbar di Ahrefs sia Detailed SEO Extension per estrarre automaticamente più livelli di titoli di "Le persone hanno chiesto anche".

Puoi fare clic su ciascuna di queste singolarmente per identificare le query che potresti voler modificare e continuare a monitorare.

Ad esempio, se hai iniziato da poco a creare contenuti per località specifiche, potresti monitorare questi termini in quei paesi o menzionare esplicitamente il paese nel prompt.

Puoi anche impostare la tua esatta frequenza di aggiornamento, ad esempio giornaliera, settimanale o mensile.

Oltre alla web analytics tradizionale, puoi anche analizzare i log del server.

Qui sotto possiamo vedere quando ChatGPT-User ha richiesto pagine su Detailed.com nell'arco di sette giorni.

Questo non è un bot che effettua continuamente la scansione del web; viene invece utilizzato quando gli utenti fanno una domanda a ChatGPT o ai GPT personalizzati, e quella pagina può essere d'aiuto per generare una risposta.

Oltre ai bot di ricerca tradizionali, puoi anche analizzare richieste da Perplexity-User (Perplexity), DuckAssistBot (DuckDuckGo) e MistralAI-User (Mistral).

Potresti poi ottenere idee di prompt seguendo i suggerimenti di questa guida, ad esempio:

• Analizzando i termini che portano traffico a quella pagina in Google Search Console

• Trova domande pertinenti della sezione "Le persone hanno chiesto anche" che compaiono anche dove si posiziona organicamente

• Chiedere agli LLM di suggerire domande pertinenti che le persone potrebbero fare per trovare la pagina

Entrambe le fonti sono utili di per sé, ma è comodo avere ulteriori punti dati con cui combinarle.

Un altro vantaggio di questo strumento è evidenziare i content gap che potrebbero esistere sul tuo sito. Potrebbe semplicemente essere che non compari perché non hai pagine del sito pertinenti a quegli argomenti.

Certo, qui ci saranno termini per cui probabilmente non ti interessa essere citato.

A seconda della piattaforma utilizzata, la domanda "Che cos'è la falegnameria?" potrebbe non richiedere alcuna ricerca sul Web né link alle fonti a supporto.

Se gestisci una scuola di falegnameria online o offri servizi di costituzione di società, potresti voler prendere una frase cercata con costanza come "come avviare un'attività di falegnameria" e monitorarne le varianti come un unico cluster.

Per il tuo brand, potresti monitorare le risposte relative a:

• I tuoi prezzi attuali

• Priorità pertinenti dei clienti, come convenienza, affidabilità o comfort

• Se offri determinate funzionalità

• Le lamentele più comuni delle persone

• Come ti posizioni rispetto ai principali concorrenti

Steve Toth, fondatore di Notebook Agency, è un forte sostenitore della verifica che le opinioni dell'IA sul tuo brand siano in linea con la realtà.

Mi ha detto che, quando lavora con i clienti, può prendere dati dalla documentazione di supporto, dalle trascrizioni delle chiamate di vendita, dalle chiamate private e da risorse aggiuntive come le battlecard di vendita per capire come vogliono essere rappresentati negli LLM.

Da lì, il suo team crea prompt di domande decisive e misura l'accuratezza delle risposte. Se trova discrepanze, cerca di influenzarle aggiungendo contenuti sul proprio sito e su altri.

Per aiutarti, puoi usare quante più fonti di dati interne possibile, come chat dell'assistenza clienti, dati pubblicitari, ricerche interne sul sito (tra post del blog, documentazione di supporto, ecc.) e qualsiasi altra cosa ti venga in mente.

Se non ti interessa seguire questa strada, mi è piaciuta una formula semplice che Mark Williams-Cook ha condiviso e che personalizza i termini, invece di creare personas "complete".

Dà agli LLM questo prompt: "Se fossi [Persona] e stessi cercando [Keyword], cosa potrei cercare?"

È divertente sperimentare, ma come dicevo non sappiamo quanto queste si allineino a una reale personalizzazione.