LLM प्रतिक्रियाएँ मॉडल रिसर्च के लिए API
प्रदाता और मॉडल चुनें
समर्थित मॉडल API के ज़रिए प्रॉम्प्ट चलाएँ और संरचित प्रतिक्रिया डेटा एकत्र करें। बार-बार इस्तेमाल किए जा सकने वाले प्रॉम्प्ट सेट का उपयोग करके मॉडल, अनुरोध विकल्पों और प्रतिक्रिया संदर्भ की तुलना करें।
इंडेक्स किए गए AI जवाबों में ब्रांड, उत्पाद और डोमेन की दृश्यता की जाँच करें। किसी उल्लेख की व्याख्या करने से पहले प्रॉम्प्ट, जवाब का संदर्भ और उद्धृत पेजों की समीक्षा करें।
उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट भेजें
खोज मात्रा और ऐतिहासिक मांग के अनुमानित आँकड़ों की जाँच के लिए AI Keyword Data का उपयोग करें। मॉडल, बाज़ार, समयावधि और अनुमान पद्धति को अलग-अलग रखें मांग। मॉडल, बाज़ार, समयावधि और अनुमान की कार्यप्रणाली को सटीक से अलग रखें उपयोगकर्ता गणना।
ब्रांड उल्लेख
मॉडल विकल्पों में एकरूपता बनाए रखें
दायरा स्रोत और रूट पर निर्भर करता है
समर्थित मॉडल API के ज़रिए प्रॉम्प्ट चलाएँ और मॉडल तथा अनुरोध विकल्प सुरक्षित रखें। एक समान प्रॉम्प्ट सेट का उपयोग करके प्रतिक्रियाओं की तुलना करें।
समर्थित उपभोक्ता इंटरफ़ेस से संरचित जवाब संग्रह करें और लौटाए गए उद्धरणों को बनाए रखें। उपभोक्ता इंटरफ़ेस का आउटपुट आधिकारिक API आउटपुट से अलग हो सकता है।
दृश्यता में बदलावों की जांच के लिए ऐतिहासिक उल्लेख और टाइम-सीरीज़ डेटा का उपयोग करें। अलग-अलग अवधियों की तुलना करते समय प्रॉम्प्ट का दायरा और स्रोत सेटिंग एकसमान रखें।
इंडेक्स किए गए AI जवाबों में ब्रांड, उत्पाद और डोमेन की दृश्यता की जाँच करें। किसी उल्लेख की व्याख्या करने से पहले प्रॉम्प्ट, जवाब का संदर्भ और उद्धृत पेजों की समीक्षा करें।
समर्थित AI डेटा में ब्रांड और स्रोत कैसे दिखाई देते हैं, यह समझने के लिए लक्ष्य मेट्रिक्स, बहु-लक्ष्य तुलनाओं और सबसे अधिक उल्लेखित पेजों या डोमेन का उपयोग करें।
खोज मात्रा और ऐतिहासिक मांग के अनुमानित आँकड़ों की जाँच के लिए AI Keyword Data का उपयोग करें। मॉडल, बाज़ार, समयावधि और अनुमान पद्धति को उपयोगकर्ताओं की सटीक संख्या से अलग रखें।