Ferramenta gratuita para mapear consultas de fanout de IA

Entenda o que os LLMs estão buscando - e coloque seu conteúdo na frente deles

Descoberta de Fanout de Consultas de IA

Quando um usuário faz uma pergunta a um LLM, o modelo geralmente dispara um conjunto de buscas na web antes de gerar uma resposta. Archytas AISpy expõe essas consultas para cada um de seus prompts rastreados - dando-lhe uma visão direta dos termos de busca que impulsionam o que cada modelo diz sobre seu tópico.

Mapeamento de Fonte de Fanout de Consulta de IA e Citação

Mapeie os URLs que os LLMs estão citando para cada fanout de consulta. Veja quais domínios são consistentemente confiáveis para sua área de tópico, quem está sendo citado em múltiplos modelos, e entenda a paisagem competitiva em torno de seu público.

Identificação de Lacuna de Conteúdo de IA

Os fanouts de consulta são um mapa do que a IA acha que é a necessidade por trás da pergunta do usuário. Use o mapa de fanout de consulta para informar sua própria estratégia de conteúdo, identificando as perguntas específicas e tópicos que seu conteúdo precisa abordar para ganhar essa citação.

Archytas AISpy em Ação

Análise de Consultas de Fanout de IA e Monitoramento no Mac, PC e Linux

Visão Geral de Fanout de Consulta

Guie a criação de conteúdo revisando o conjunto completo de buscas na web que cada LLM dispara nos bastidores.

Mapeie quem está ganhando citações de consultas de fanout

Para cada consulta de busca que o LLM dispara, veja quais domínios aparecem nos resultados que ele usa para sua resposta.

Comparação de Fanout Entre LLMs

Compare as citações do ChatGPT em todos os modelos da OpenAI, e compare com outros provedores.

Perguntas Frequentes

O que é uma 'Consulta de Fanout na Web' em IA?

Quando um LLM com acesso à web (como ChatGPT ou Gemini) recebe um prompt, geralmente gera um conjunto de consultas de busca na web antes de compor sua resposta. Essas são as consultas de fanout na web - a interpretação do modelo sobre o que precisa procurar para responder bem. Mapear essas consultas mostra os termos de busca que realmente estão impulsionando conteúdo gerado por IA em sua área de tópico, para que você possa criar conteúdo apropriado.

Por que rastrear uma Consulta de Busca na Web de Fanout?

Os LLMs estão fazendo essas consultas por uma razão - eles pensam que vão responder à necessidade do usuário. Ao comparar seu próprio conteúdo com essas consultas, você pode revelar lacunas em sua própria experiência de conteúdo. E, medindo quem mais está visível para essas consultas de fanout, você pode identificar planos potenciais de social, RP e alcance de influenciador que reforçarão ainda mais a mensagem que você quer que a IA capte.

Todos os LLMs produzem consultas de fanout?

Nem todos, e nem sempre. Modelos com busca na web ativada (como Perplexity, que sempre busca, ou ChatGPT com navegação ativada) produzem consultas de fanout consistentemente. Modelos como Claude podem ou não buscar dependendo da versão e se o acesso à web está ativado. Archytas AISpy captura consultas de fanout onde estão disponíveis e sinaliza o modelo e configuração quando não estão.

Como isso é diferente de pesquisa de palavras-chave tradicional?

A pesquisa de palavras-chave tradicional diz o que as pessoas digitam em mecanismos de busca. O mapeamento de consultas de fanout diz quais consultas modelos de IA buscam nesses mecanismos em nome dessas pessoas. Há semelhanças, mas LLMs frequentemente reformulam perguntas antes de buscar, usam fraseados mais específicos ou técnicos, e tiram de um conjunto diferente de tipos de conteúdo do que os rankings de busca orgânica sugerem.

Posso usar dados de consultas de fanout para informar minha estratégia de conteúdo?

Exatamente para isso é que foi projetado. Se você pode ver que LLMs estão disparando uma consulta específica quando alguém pergunta sobre seu espaço - e seu conteúdo não aborda essa consulta - você tem uma lacuna clara para preencher. É pesquisa de palavras-chave para a era da IA: as consultas que realmente impulsionam decisões de citação.

Com que frequência devo re-executar a análise de consultas de fanout?

Depende do seu objetivo. Para estratégia de conteúdo, atualizações de modelo podem afetar significativamente os tipos de consultas que a IA faz, então vale a pena atualizar periodicamente a análise para novos modelos. Para estratégias mais orientadas por alcance, a paisagem muda com mais frequência dependendo dos resultados de busca tradicionais.

O que exatamente são consultas de fanout e por que devo me importar com elas?

Uma fraqueza inicial dos LLMs era sua data de corte - eles não estavam cientes de nada que acontecia depois da data em que foram treinados. Para resolver isso, LLMs agora frequentemente buscam na web da mesma forma que um usuário faria, compilando informações atualizadas para incluir em sua resposta. AISpy rastreia onde essas ''buscas de fanout'' acontecem, quais consultas eles buscaram, e quem foi citado na resposta.

Todos os LLMs realizam consultas de fanout, ou apenas alguns?

Alguns, e varia não apenas por LLM, mas por modelo individual e pelo tipo de conta que o usuário tem. Um usuário de assinatura paga tem mais probabilidade de disparar mais buscas de fanout do que um usuário gratuito desconectado. Custa mais dinheiro às empresas de IA responder com dados de consultas de fanout, então estão constantemente tentando calibrar quando devem e não devem disparar buscas. Um dos casos de uso para AISpy é rastrear onde estão disparando buscas ao longo do tempo, para que você possa ver como isso está evoluindo em sua área.

Posso usar dados de consultas de fanout em minhas ferramentas e fluxos de trabalho tradicionais de SEO?

Sim. As consultas de fanout tendem a ser diferentes de como os usuários buscam - carregá-las em seu rastreador de posição de SEO de escolha é uma ótima maneira de medir onde seu site está na corrida para competir por uma citação.