프롬프트 관리 prompt-management
프롬프트 관리는 AI 플랫폼 간에 브랜드의 가시성을 측정하는 데 사용되는 프롬프트를 정의, 구성 및 유지 관리하는 데 도움이 됩니다.
프롬프트 관리를 사용하면 포괄적인 프롬프트 전략을 수립하고 새로운 가시성 기회를 발견하며 브랜드 존재감 모니터링에 사용되는 프롬프트 라이브러리를 관리할 수 있습니다.
기회 검색에서 적극적으로 추적하는 방식으로 이동합니다. 제안된 프롬프트 및 주제를 검토한 다음 중요한 프롬프트를 LLM Optimizer이 반복적으로 실행하는 프롬프트 라이브러리에 추가하여 시간에 따른 브랜드의 가시성을 측정합니다. Semrush Enterprise AIO의 공유 AI 프롬프트 데이터베이스를 통해 즉시 통찰력을 제공하는 AI 가시성과 달리 프롬프트 관리는 조직에서 능동적으로 모니터링하는 조정된 프롬프트 세트에 대한 것입니다.
프롬프트 관리를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 비즈니스와 관련된 주제 및 대화를 식별합니다.
- 신속한 적용 범위를 확대할 수 있는 기회를 발견하십시오.
- 신속한 전략을 수립하고 구체화합니다.
- 가시성을 측정하는 데 사용되는 프롬프트를 관리합니다.
- 카테고리, 의도 및 추적된 URL에 대한 프롬프트 범위를 모니터링합니다.
신속한 관리 기능 capabilities
프롬프트 관리에는 다음 두 가지 기능이 포함됩니다.
- 프롬프트 전략 - 신뢰할 수 있는 데이터 원본에서 제안된 프롬프트 및 주제를 검토하고 현재 추적하는 프롬프트에 가장 관련성이 높은 프롬프트를 추가합니다.
- 프롬프트 라이브러리 - 브랜드에 대해 적극적으로 추적되는 프롬프트를 관리하고 프롬프트 전략의 전체 상태 및 적용 범위를 모니터링합니다.
프롬프트 전략 prompt-strategy
프롬프트 전략은 비즈니스에 가장 중요한 대화를 식별하고 가시성 범위를 확장하기 위한 새로운 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다.
Semrush, Google 검색 콘솔, 합성 가상 사용자 및 인용 시도 의 권장 사항을 기반으로 하는 프롬프트 전략은 브랜드가 가시성을 향상시킬 수 있는 주제와 브랜드가 이미 성과를 거둔 주제를 표시합니다. 프롬프트 라이브러리에서 적극적으로 추적하는 프롬프트에 추가하기 전에 제안된 프롬프트 및 주제를 검토하는 곳입니다.
프롬프트 전략을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 추적할 새로운 주제 및 대화를 탐색합니다.
- 가시성 차이 및 새로운 영업 기회를 파악합니다.
- 경쟁업체가 가시성을 확보하고 있는 위치를 파악합니다.
- 관련 고객 여정 전반에 걸쳐 적용 범위를 확대합니다.
- 보다 포괄적인 프롬프트 전략을 구축하십시오.
작동 방식 prompt-strategy-how-it-works
프롬프트 전략은 몇 개의 신뢰할 수 있는 데이터 소스에서 큐레이션한 제안된 프롬프트 및 주제 큐를 제공합니다. 소스별로 큐를 필터링하여 한 번에 한 가지 제안 유형에 초점을 맞추고, 각 권장 사항에 대한 프롬프트를 검토한 다음, 원하는 항목을 추적할 수 있습니다. 이를 프롬프트 라이브러리에 추가하여 계속 모니터링할 수 있습니다.
제안은 가져온 소스별로 그룹화됩니다. Semrush 제안은 추가적으로 전략 카테고리로 구성됩니다(예: 이미 획득한 주제와 성장 기회).
제안 소스 suggestion-sources
프롬프트 전략은 4개의 제안 소스를 그립니다(자세한 내용은 각 소스 소스를 클릭).
라이브러리에 제안 사항 추가 adding-suggestions
제안에 따라 행동하려면 권장 사항에 대한 프롬프트 또는 항목을 검토하고 트랙을 선택하세요. 특정 프롬프트를 선택하여 전체 권장 사항을 한 번에 추가하거나 추적할 수 있습니다. 그러면 확인 대화 상자가 선택한 프롬프트를 프롬프트 라이브러리에 추가합니다.
새로 추가된 프롬프트는 브랜드 존재감에 기여하기 전에 처리해야 합니다. 자세한 내용은 프롬프트 라이브러리를 참조하십시오.
프롬프트 라이브러리 prompt-library
프롬프트 라이브러리는 조직의 브랜드 존재감을 측정하는 데 사용되는 프롬프트를 관리하는 중앙 작업 영역입니다. 여기에는 조직에서 능동적으로 모니터링하는 조정된 프롬프트 세트(지원되는 AI 플랫폼 간에 브랜드의 가시성을 측정하고 시간에 따른 변경 사항을 추적하기 위해 반복적으로 실행되는 프롬프트)가 포함되어 있습니다.
잘 설계된 신속한 라이브러리는 브랜드 존재감이 비즈니스에 가장 중요한 주제, 고객 여정 및 시장을 정확하게 반영하도록 도와줍니다.
프롬프트 라이브러리를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 브랜드 존재감 측정에 사용되는 프롬프트를 관리합니다.
- 진행 중인 추적을 위해 프롬프트를 구성합니다.
- 검색, 필터링, 가져오기 및 내보내기 프롬프트.
- 프롬프트 라이브러리의 상태 및 적용 범위를 모니터링합니다.
- 비즈니스 우선 순위가 발전함에 따라 신속한 지원 범위를 확장하십시오.
프롬프트 라이브러리는 AI 가시성 및 프롬프트 전략과 함께 사용할 때 가장 효과적입니다. 새 주제를 식별하고 프롬프트를 추가하면 Prompt Library는 비즈니스에 가장 중요한 대화에 대해 점점 더 포괄적으로 다룹니다.
최상의 결과를 얻으려면:
- 관련 주제와 기회를 식별하려면 AI 가시성을 사용하세요.
- 권장 프롬프트를 검색하려면 프롬프트 전략을 사용하십시오.
- 선택한 프롬프트를 프롬프트 라이브러리에 추가합니다.
- 브랜드 존재감을(를) 사용하여 시간 경과에 따른 가시성을 모니터링합니다.
라이브러리 경험 확인 prompt-library-experiences
프롬프트 라이브러리 경험은 Adobe Brand Visibility 버전에 따라 다릅니다.
프롬프트 라이브러리 prompt-library-paid
유료 Adobe Brand Visibility에 포함된 프롬프트 라이브러리 경험은 Semrush Enterprise AIO에서 제공하며 브랜드 존재감을 지속적으로 측정하는 조정된 프롬프트 세트를 관리하는 중앙 작업 영역 역할을 합니다.
프롬프트는 플랫 목록에 표시되며 다음을 사용하여 구성됩니다.
- 카테고리
- 하위 범주
- 시장
- 언어
프롬프트 라이브러리에는 다음 항목을 평가하는 데 도움이 되는 기본 제공 상태 표시기가 포함되어 있습니다.
- 브랜드/브랜드 미지정 - 브랜드 또는 제품을 언급하는 프롬프트(기존 인식을 보호함)와 그렇지 않은 프롬프트(브랜드를 아직 모르는 대상자까지 확대) 간의 균형. 타일은 브랜드 공유가 정상 범위를 벗어나면 플래그로 표시합니다.
- 의도 적용 범위 - 프롬프트가 비즈니스와 관련된 다양한 고객 의도를 나타내므로 브랜드 존재감이 단일 단계가 아닌 전체 고객 여정을 반영합니다.
- 에이전트 URL 범위 - AI 봇이 가장 많이 방문하는 사이트의 페이지를 프롬프트가 얼마나 잘 표시하는지 나타냅니다. 해당 페이지가 프롬프트에서 표시되지 않으면 AI가 브랜드를 어떻게 표시하는지 측정할 수 없습니다.
- 전략 권장 사항 - 권장 사항을 사용할 수 있는 경우 라이브러리를 강화할 수 있는 기회에 대한 바로 가기입니다. 이 옵션을 열면 추천 프롬프트를 검토하고 추가하는 프롬프트 전략 이 표시됩니다.
다음 작업도 수행할 수 있습니다.
- 검색 및 필터 프롬프트.
- 연속 추적에 대한 프롬프트를 추가합니다.
- 가져오기 및 내보내기 프롬프트.
- 시장 및 언어에 대한 프롬프트를 관리합니다.
프롬프트 라이브러리(체험판) prompt-library-trial
체험판 경험은 브랜드 존재감 측정에 사용되는 프롬프트를 관리하는 데 사용하는 것과 동일한 핵심 프롬프트 라이브러리 기능을 제공합니다.
체험판에서:
- 프롬프트는 주제별로 구성되어 있으며 각 주제 아래에 개별 프롬프트가 중첩되어 있습니다.
- 사용자가 항목을 만든 다음 해당 항목 내에 프롬프트를 추가합니다.
- 각 프롬프트에 원본 및 상태이 표시됩니다.
상태 표시기, 전략적 권장 사항, 검색, 필터링, 가져오기, 내보내기 및 프롬프트 추가를 포함한 나머지 프롬프트 라이브러리 기능은 유료 경험과 일치합니다.
평가판에서 향상으로 전환 transitioning-trial-to-paid
체험판 경험에서 유료 Adobe Brand Visibility 계정으로 업그레이드할 때 핵심 프롬프트 라이브러리 워크플로는 동일하게 유지됩니다. 브랜드 존재감을 측정하는 프롬프트는 계속 관리하면서 Semrush Enterprise AIO에서 제공하는 업데이트된 조직 모델을 활용할 수 있습니다.
주요 차이점은 아래에 요약되어 있습니다.