Аналіз запитів ШІ в Google Search Console

Тренди та вплив 📈 З розвитком інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT, виникає необхідність адаптації бізнесу до нових умов ринку. Відстеження підказок та запитів, які користувачі задають великим мовним моделям, стає важливим елементом стратегії. Це дозволяє компаніям зрозуміти, що саме цікавить їх клієнтів і які аспекти бренду привертають найбільше уваги. Проте, відсутність прозорості в даних, які надають такі платформи, як OpenAI чи Google, ускладнює цей процес. Як зазначає автор статті, "LLM tracking is a complete black box." Практичні кроки 🛠️ Для отримання цінних інсайтів з даних можна скористатися Google Search Console. Вибіркове використання regex-фільтрів дозволяє виділити запити, які за своєю структурою нагадують підказки. Це допомагає виявити тенденції у використанні LLM систем. Наприклад, застосування фільтра, що відсікає запити довжиною більше 10 слів, може відкрити нові можливості для аналізу. Крім того, використання інструменту Claude для поведінкового аналізу дозволяє визначити теми, що найбільше цікавлять користувачів. "Claude was about to find some really great business insights in terms of what customers were looking for." Конкурентні переваги 🚀 Використання таких методів аналізу даних дає бізнесу конкурентну перевагу. По-перше, це дозволяє краще розуміти потреби клієнтів та адаптувати продукцію під їх запити. По-друге, виявлення популярних запитів допомагає формувати більш ефективну маркетингову стратегію. "We’ve informed the prompts we want to track with an actual data source instead of simply 'our best guess.'" У підсумку, компанії, які вміло інтегрують ці підходи в свої бізнес-процеси, отримують можливість випередити конкурентів та забезпечити собі стійке зростання на ринку.