Respons LLM API untuk riset model
Pilih penyedia dan model
Jalankan prompt melalui API model yang didukung dan kumpulkan data respons terstruktur. Bandingkan model, opsi permintaan, dan konteks respons menggunakan rangkaian prompt yang dapat diulang.
Selidiki visibilitas merek, produk, dan domain dalam jawaban AI yang diindeks. Tinjau prompt, konteks jawaban, dan halaman yang dikutip sebelum menafsirkan sebuah penyebutan.
Kirim prompt pengguna
Gunakan AI Keyword Data untuk menyelidiki perkiraan volume penelusuran dan permintaan historis permintaan. Sertakan model, pasar, periode waktu, dan metodologi estimasi yang berbeda dari jumlah pengguna yang tepat jumlah pengguna.
Penyebutan merek
Jaga konsistensi opsi model
Cakupan bergantung pada sumber dan rute
Jalankan prompt melalui API model yang didukung dan pertahankan opsi model serta permintaan. Bandingkan respons menggunakan rangkaian prompt yang konsisten.
Kumpulkan jawaban terstruktur dari antarmuka konsumen yang didukung dan pertahankan kutipan yang dikembalikan. Keluaran antarmuka konsumen dan keluaran API resmi dapat berbeda.
Gunakan data historis penyebutan dan deret waktu untuk menelaah perubahan visibilitas. Pertahankan cakupan prompt dan pengaturan sumber agar tetap konsisten saat membandingkan periode.
Selidiki visibilitas merek, produk, dan domain dalam jawaban AI yang diindeks. Tinjau prompt, konteks jawaban, dan halaman yang dikutip sebelum menafsirkan sebuah penyebutan.
Gunakan metrik target, perbandingan multi-target, serta halaman atau domain yang paling banyak disebut untuk memahami bagaimana merek dan sumber muncul di berbagai data AI yang didukung.
Gunakan AI Keyword Data untuk menyelidiki perkiraan volume penelusuran dan permintaan historis. Bedakan model, pasar, periode waktu, dan metodologi perkiraan dari jumlah pengguna yang sebenarnya.