via https://moz.com/blog/prompt-tracking-mistakes-whiteboard-friday 你在错误地衡量AI可见性吗？Tom Capper揭示AI提示词追踪中的4个最大错误，以及4种扩展提示词列表的创意方法。 一张数字化白板，上面有一个LLM回答示例和4个提示词追踪错误列表。点击上方白板图片打开高分辨率版本！ 周五快乐，Moz粉丝们。今天我想谈谈提示词追踪。现在这在行业内已经是一个很大的讨论话题，尤其是过去几个月，我感觉实际上过去一年整体都是如此，而且我们已经在Moz Pro和STAT中构建了这项功能，并向所有客户提供。 但我认为很多人对提示词追踪有所保留。所以今天我不会重点谈我们的产品。这不是广告。相反，我想谈谈我看到人们在使用任何工具时都会犯的四个错误，我认为这些错误导致了部分保留意见和误解。 1. 关注引用而不是提及 第一个，可能实际上也是最大的一个，是引用。 白板放大的一部分，展示提示词和回答格式示例。我这里有一个例子，一个漂亮的提示词。这可能是你在提示词追踪工具中会看到的那种截图。顶部有一个问题，在这个例子中可能是关于手机推荐，或者什么手机最适合某些需求之类的问题。…

via https://moz.com/blog/what-is-prompt-tracking 提示词追踪很快就会变得昂贵。你想监控AI在所有地方的可见性，但新增提示词会推高成本并让数据变得混乱。 你不需要更多预算。你需要的是策略：精简臃肿的列表，并找出支持品牌目标的提示词。 在本文中，我将展示如何制定一套提示词追踪策略，在不烧钱的情况下衡量可见性。 什么是提示词追踪？ 提示词追踪是监控品牌在一组已保存提示词的AI回答中如何出现的过程。 你不是追踪Google排名，而是追踪提及、情感倾向，以及模型在相关主题中多久会展示你的品牌。 监控你在AI搜索中的可见性，对于为生成式引擎优化成功建立KPI至关重要。 如果做得好，提示词追踪能显示你在发现阶段有多可见，尤其是非品牌查询——用户在不点名具体品牌的情况下询问比较或推荐。 为什么你应该提高提示词追踪效率 人们很容易想追踪每个关键词的每个提示词。要抵制这种冲动。让提示词配置变得杂乱会迅速推高成本并耗尽资源，因为：…

via https://moz.com/blog/ai-research-workflow-moz-pro 我不需要告诉你，AI搜索已经无处不在。它感觉已经嵌入到我们所做的一切当中。它通过AI Mode和AI Overviews出现在Google搜索结果中。它已经被整合到社交媒体应用中。它正在我们的LinkedIn信息流、博客文章和团队会议中被讨论。世界各地的人们都在日常生活中使用ChatGPT、Gemini、Claude等AI智能体。 我不知道你怎么样，但有时它让我忍不住想说：“我知道了！AI已经来了，而且会一直存在！”就像你在这段开场白之后可能也在想：“我知道了！AI无处不在。” 那么……我想说什么？现实是，搜索已经改变，而且将继续改变，就像它一直以来的那样。诚然，如今有时感觉它正以旋风般的速度变化。你可能正从老板、客户、团队和一般利益相关者那里收到这样的问题：“我们在为此做什么？”、“我们将如何在这个搜索的新演进中竞争？”或者“我们应该投资GEO（生成式引擎优化）吗？”因为用户不再只是用Google搜索问题了。搜索旅程往往从LLM开始，然后引出更多搜索。 如果你没有出现在AI生成的回答中，你可能正在错失可见性。 认识AI Explorer以AI看待你的方式看待自己。可见性。引用。情感倾向。一个仪表盘，覆盖每一个AI回答。 好消息是，如果你已经为内容创作打下了坚实的基础，扎根于SEO最佳实践，并具有创意、数据驱动的视角，那么你已经走在正确的方向上了。正如行业专家Lily Ray所说：…