GEO-Scope: Brend görünməsini AI cavablarında necə ölçmək olar?

Bir insan ChatGPT-dən “Biznesim üçün hansı aləti seçməliyəm?” soruşanda, qarşısına artıq yalnız mavi keçidlər çıxmır. Süni intellekt bir neçə brendin adını çəkə, onlardan birini tövsiyə edə və cavabına mənbələr əlavə edə bilər. GEO-Scope-un hazırkı README-sində bəzi ilkin siqnallar da verilir: Perplexity üçün istifadəçi məzmunu 38 faiz, ChatGPT üçün nüfuzlu media 28 faiz və rəy kataloqları 26 faiz. Buna görə sadə, amma vacib bir sual yaranır: brendiniz həmin cavabın harasındadır?

Mən bir süni intellekt cavabının ekran görüntüsünə baxıb böyük nəticə çıxarmağı ehtiyatlı yanaşma hesab edirəm. Sabah model dəyişə bilər, sual başqa cür verilə bilər və ya yeni mənbə meydana çıxa bilər. Buna görə GEO-Scope-u GitHub-da yayımladım. Bu, brendin AI axtarışındakı görünməsini daha təkrarlana bilən, ölçülə bilən və yoxlanıla bilən şəkildə araşdırmaq üçün açıq mənbəli layihədir.

Bu rəqəmləri bütün bazarlar üçün dəyişməz qayda kimi qəbul etmək olmaz. Repo Gemini üçün bilik qrafiki və Wikidata siqnallarını, Claude üçün isə dəqiq texniki sənədləri, aydın müqayisə cədvəllərini və rəqəmsal sübutları qeyd edir. Bunlar layihənin hazırda göstərdiyi ilkin nəticə və fərziyyələrdir; daha çox sınaqla yenidən yoxlanmalıdır.

GEO-Scope nədir?

Təsəvvür edin ki, bir şəhərdə insanlar restoran axtaranda nə gördüklərini bilmək istəyirsiniz. Bir nəfərdən soruşmaq əvəzinə çoxlu sual verirsiniz: “Ailə ilə hara gedək?”, “Hansı daha münasibdir?”, “Sağlam yemək haradadır?” Sonra cavabları müqayisə edir, təkrar olunan adlara və səbəblərə baxırsınız.

GEO-Scope bu fikri generativ axtarış üçün tətbiq edir. Layihənin hazırkı dizaynında kommersiya, müqayisə, problem həlli, uzun quyruq sualları və reputasiya/istifadəçi təcrübəsi olmaqla beş niyyət üzrə 1.000 suallıq benchmark yaradılır. Bu, repozitoriyanın indiki quruluşudur; bütün bazarlar üçün dəyişməz qayda deyil.

Sistem suallar yaradır, model cavablarını işlədir, brend və mənbələri çıxarır, nəticələri təhlil edir və onları əməli plana çevirməyə kömək edir. Sadə desək, bu bir böyüdücü şüşədir: “AI rəqibin adını niyə çəkdi?” deyə təxmin etmək əvəzinə, müxtəlif suallardan daha çox dəlil toplayırsınız.

Nələri ölçməyə çalışır?

• Modeldə pay: Brend cavablarda nə qədər tez-tez görünür?
• İlk tövsiyə faizi: Neçə dəfə ilk seçim olur?
• Sitat qrafiki: Model hansı sayt və mənbələrə istinad edir?
• Alqoritmik çəkilər: Layihə tövsiyə və ya sitatla yanaşı görünən xüsusiyyətləri araşdırmağa çalışır.

Bunlar Google sıralamasını əvəz etmir. Bu, AI görünməsinin başqa tərəfidir. Burada aydın izah, etibarlı mənbə, real müştəri təcrübəsi və əlaqəli məlumatlar mühüm olur. Mövzu sizə yenidirsə, GEO nədir? və GEO yeni SEO deyil yazılarına baxın.

Biznesə nə verir?

Əsas fayda sehrli xal deyil, daha yaxşı sual verməkdir. Rəqibiniz daha çox tövsiyə olunursa, səbəb yalnız onun daha çox məzmun yazması olmaya bilər. Müstəqil mənbələr onu daha aydın izah edə bilər. Məhsul məlumatları daha səliqəli ola bilər. Müştəriləri daha faydalı real təcrübələr paylaşmış ola bilər.

GEO-Scope bu izləri tək bir söhbətə güvənmədən, çoxlu suallar arasında görməyə kömək edir. SEO və məzmun komandası AI görünməsi üçün plan qura bilər, tədqiqatçı təcrübəni təkrarlaya bilər, biznes sahibi isə brendinin cavablarda niyə zəif göründüyünü daha asan başa düşə bilər.

Necə başlamaq olar?

Python və komanda sətri sizə tanışdırsa:

git clone https://github.com/tmolavi/geo-scope.git
cd geo-scope
pip install -e .
geo-scope serve --host 0.0.0.0 --port 8000
geo-scope run --niche crm_sales --brand HubSpot --count 1000 --out results/

Repo-da Docker, Python SDK və testlər də var. Kodu oxuya, sual dəstini dəyişə, başqa sahəni yoxlaya və nəticəni yenidən yarada bilərsiniz.

Amma mühüm məhdudiyyəti unutmayaq: nəticələr modeldən, API-dən, tarixdən, suallardan, rəqiblərdən və sahədən asılıdır. 1.000 sual repo-dakı benchmark seçimidir, hər brend üçün zəmanət deyil. Ölçmənin dəyəri onun necə hazırlandığını bildikdə yaranır. Bu barədə AI görünməsini ölçmək yazısında daha çox danışmışam.

Bu layihəni “AI-nin gizli sıralama formulunu tapdım” demək üçün yazmadım. Məqsəd araşdırmanı açıq etməkdir: sualları göstərmək, kodu yoxlamaq, fərziyyələri müzakirə etmək və metodu birlikdə yaxşılaşdırmaq.

Faydalı hesab edirsinizsə, GEO-Scope-a GitHub-da baxın, Star verin, Issue açın, komandanızla paylaşın və ya Pull Request göndərin. Yaxşı bir səhv hesabatı da ulduz qədər qiymətlidir.

Atalarımız demişkən: “Damlaya-damlaya göl olar.” AI görünməsi də bir gecədə yaranmır. Daha yaxşı suallar, daha güclü dəlillər və davamlı ölçmə ilə addım-addım qurulur.