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。
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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。
然后下面你会得到一个回答，其中提到了各种手机品牌和子品牌，然后有一个引用。在这个例子中，我用了pcmag.com。
假设你是Apple。在这个例子中你是Apple，你想衡量自己的表现。你可以做的是寻找apple.com被提及。你说：“哦不，引用其实来自外部网站。来自PCMag。因此，这是失败。”
我认为那会是想当然的。你其实并不真的关心这个信息来自哪里。事实上，如果信息来自别人的网站，反而更有权威性，对吧？你不一定是要被引用。
显然，你可能成为这里被引用的来源之一。但最重要的是你被提及。
AI搜索始于提示词
使用Moz Pro中的Prompt Suggestions识别对品牌重要的提示词。
所以我认为这里应该是提及优先于引用，而且不一定只是提及你的域名，甚至不只是你的主品牌。显然，你的其他品牌，比如这个例子中的iPhone，或者iTunes，或者任何其他品牌，都比谁被引用更重要。
我们现在知道，这类AI回答在大多数情况下不太可能产生点击或引荐流量到网站。
这是你营销漏斗中与传统搜索不同的位置，传统搜索中你可能专注于获得点击。这里更多是关于认知。这是关于进入对话。所以我认为你不应该过度关注谁在这里，除非把它看作机会。
你可能会看到这个，比如你对自己在这个片段中的提及方式不满意。你可能会看到这个并想：“好吧，我需要向PCMag做外联，确保我出现在他们的汇总文章或其他内容中。”所以这是你的机会，而不是你的排名之类的东西。
2. 只从排名角度思考
说到这个，我认为人们犯的第二个大错误是用传统SEO指标来思考，比如排名。
所以这里，我可以说：“哦，好，我第一个被提到。因此，这很棒。我赢了。”但实际上，Samsung品牌被提到的次数更多。
在大量提示词中，我可能更感兴趣的是我总共被提到多少次、有多大比例的回答提到了我、我是如何被提到的、我被提到的片段是什么，以及使用了什么样的形容词。
有各种各样的指标。我认为这是一个相当年轻的空间。所以人们偏好哪些指标还在形成中。但我真的认为你不应该关注传统SEO指标，因为它们在这个空间里没那么有用。
当然，谁第一个被提到是一个背景信息。它可能是你想看的东西，但它不应该像传统搜索中那样成为你的全部和最终目标。
我会把大量提示词作为我的基本盘，作为我相当于排名的东西，然后再进入更细微的部分。我会查看大量提示词，并把我被提到的回答百分比作为起步的主要衡量指标，这就引出了我的第三个大错误，那就是数量。
3. 没有为你的业务追踪正确数量的提示词
如果你是像Apple这样的品牌，就像我刚才谈到的，你可能一直在追踪。我假设Apple确实有活跃的SEO项目，他们可能追踪数千，甚至数万，也许数十万个关键词。
所以对于那种规模的品牌来说，说“好吧，在我们的所有产品、所有品牌和所有市场中，我们要追踪50个提示词”是不合理的。
如果说有什么不同，提示词的方差更大。输出每天变化更大。它们更不确定。它们更偏长尾。如果说有什么不同，你会追踪比漏斗顶部关键词更多的提示词。
现在，别误会。我认为如果你是小企业，如果你本地企业，如果你做非常具体业务的业务，也许在某些情况下50个提示词就足够了。但这种企业通常也会追踪较少的关键词。
所以我认为你需要有适当的规模，这也是我们在产品中试图支持的，确保客户可以拥有与其关键词追踪相似的规模，而不会变得天文数字般昂贵之类。
我稍后会稍微谈谈如何利用不同类型的提示词，确保你获得有代表性的画面。
但这基本上和你熟悉的关键词追踪是同一类事情，也许10年前你可能会有类似的关于关键词追踪的对话，你会说：“现在本地化太多了。现在个性化太多了。我们需要更广泛的关键词才能在追踪中获得代表性数据。”这是同一类事情。
4. 只追踪头部词
我想谈的最后一件事是头部词。所以当你决定追踪哪些提示词时，正如我提到的，它们通常会偏长尾。我不希望你把你现有的关键词列表直接倒进你选择的提示词追踪工具里。
很少有人打开ChatGPT，输入“laptops”，然后按回车。我确信有人这么做过。可能我自己为了幻灯片示例也这么做过。但这是一件很奇怪的事。这不是人们与这些工具互动的真正方式。所以你应该确保在研究和包含的提示词类型中反映这一点。
现在，提示词量目前可能非常困难。有一些人们喜欢使用的长期统计数据，我认为大概是Google每天看到的搜索中15%的关键词是全新的，即从未见过。
人们只能想象，对于提示词来说，这个比例是90%多。我不知道确切统计。
但如果让我猜，可能是90%多。我认为绝大多数提示词的量大概都是1。所以，你真的只需要识别重要主题，然后有一些现实的提示词。
我们有一些工具可以帮助做到这一点。我的同事Dr. Pete写了一份很棒的指南，希望下面会引用。People Also Ask也可能是一个好的起点，因为那些是Google似乎认为存在并且可能有用的真实长尾关键词。这里有很多不同的事情可以做，尝试获得某种有代表性的、更具体的、更长尾的词。这些就是我想谈的四种错误。
额外内容：如何在提示词追踪中发挥创意
但作为额外内容，我还想谈四个想法，关于你可以在提示词追踪中做更有创意的事情，尝试从同样的工具中获得不同洞察。
1. 考虑指定地点或用户画像
你可以尝试的一大方向是地点和用户画像。
所以，在你的传统排名追踪中，很多人会做、我过去也做过的一件事，是拿同一个关键词，然后可能从50个不同邮编追踪，看看是否会得到不同回答。
对不同类型的企业，这可能或多或少有用。或者如果你不是处理现实地点的企业，那么这可能更多是关于用户画像。所以与其说“什么手机最适合我？”，你可能会说“什么手机最适合一个需要随时随地编辑文档的大学生？”之类。这是个很奇怪的例子，但比如。然后你可能会有各种其他用户画像，或者根据企业类型有各种其他地点。
2. 尝试不同语言
你可以做的第二件事是尝试不同语言。
所以目前，大多数提示词追踪工具在某种程度上对语言是中立的，因为它们处理的大多数界面也对语言中立。
ChatGPT基本上会用你使用的任何语言回答。你可以打开ChatGPT。界面是英文。如果你用意大利语输入，它会用意大利语回复你。所以你可以利用这一点。如果你存在于多个市场，想看看不同语言的回答是什么样，你可以利用这一点，只追踪你认为合适的任何语言的提示词。
显然，这可以与地点点结合起来。
然后最后两个想法略有不同。所以这不那么关于提示词扩展——即让你想追踪的提示词获得更多细节、更有代表性——而更多是关于获得不同类型洞察，而不仅仅是表现。
3. 指定品质
例如，与其说“什么是最好的iPhone用于某某某”，你可以说“什么是最便宜的手机”，或者“最耐用的手机”，或者“最值得信赖的手机”，或者“最尊重隐私的手机”。你可以把这些作为不同类型活动来追踪，以获得不同类型的洞察。
4. 识别并关注市场缺口
或者反过来，这需要你多做一些处理来梳理这些洞察，但你可以问：“Samsung手机在哪些方面比iPhone做得更好？”之类，然后获得更多定性洞察，之后你可以随时间追踪，看看你的营销是否在改变这种认知。
好的。我希望你喜欢这些想法。我希望你没有犯这些错误。如果你犯了，希望这有用。非常感谢。下次白板星期五见。