Llmo / geo | Wat van tradisionele soekenjinsoptimalisering vir handelsmerk sigbaarheid in die Age of AI? – Beeld: Xpert.digital
Slegs 37,4% van Google -soektogte in die VSA lei tot klik op eksterne webwerwe
Toekomstige van die soekresultate: Waarom moet maatskappye nou heroorweeg?
Die era van die klassieke SEO, waarin ondernemings slegs vir Google geoptimaliseer is, kom tot 'n einde. Tradisionele SEO was gebaseer op die plasing van die sleutelwoord, die terugskakelstruktuur en die optimalisering van tegniese webwerf vir dekades om in die soekresultate te rangskik. Maar met die koms van groot taalmodelle (LLMS) soos ChatGPT, Portlexity en Google se AI -oorsigte, is digitale bemarking fundamenteel verander.
Die getalle spreek 'n duidelike taal: slegs 37,4% van Google -soektogte in die VSA lei tot klik op eksterne webwerwe. Terselfdertyd is 13,14% van alle soektogte reeds toegerus met AI-oorsigte, en die groei van 30-150% word getoon deur maatskappye wat LLMS optimaliseer. Hierdie ontwikkeling beteken 'n paradigmatiese verandering van suiwer rangorde-optimalisering na optimalisering vir AI-gebaseerde antwoorde.
Wat presies is LLM -optimalisering en hoe verskil dit van die tradisionele SEO?
Groot taalmodeloptimalisering (LLMO), ook 'n generatiewe enjinoptimalisering (GEO) of antwoord -enjinoptimalisering (AEO), beskryf die strategiese voorbereiding van digitale inhoud vir AI -stelsels. Terwyl tradisionele SEO daarop gemik is om webwerfverkeer deur hoër ranglys te genereer, konsentreer LLMO daarop dat die inhoud verstaan, onttrek, onttrek en aangehaal word in gegenereerde antwoorde.
Die fundamentele verskil is in die optimaliseringsbestemming: SEO fokus op webwerf -ranglys en -klikke, terwyl LLMO gerig is op die melding en aanhalings in AI -antwoorde. LLMS is gebaseer op entiteite soos handelsmerke, produkte en onderwerpe – nie op URL's nie. Dit beteken dat relevansie geskep word deur teenwoordigheid op baie platforms, nie net op u eie webwerf nie.
Geskik vir:
Waarom misluk tradisionele SEO-strategieë in AI-gedrewe soektog?
Die basiese beginsels van die tradisionele SEO is te kort vir AI-gebaseerde soekstelsels, aangesien die tipe inhoudverwerking fundamenteel verskil. Terwyl soekenjins webwerwe beoordeel op grond van sleutelwoorde en terugskakels, ontleed LLMS die inhoud semanties en verstaan die konteks, opset en tematiese verhoudings.
LLMS verkies gestruktureerde, maklike -om inhoud te verstaan met duidelike antwoorde op spesifieke vrae. Dit heg besondere belang aan brongehalte en gesag, en verkies bronne soos Wikipedia of gestruktureerde datapekords. Die tradisionele trefwoordoptimalisering word vervang deur natuurlike, gesprekstaal, aangesien gebruikers met AI -stelsels meer geneig is om in hele sinne te kommunikeer.
Daarbenewens kan 95% van die AI-aanhalingsgedrag nie deur die verkeersstatistieke van die webwerf verklaar word nie, en 97,2% nie deur die terugskakelprofiele nie. Dit beteken dat die tradisionele SEO -owerheid in die AI -wêreld seine belangrik verloor.
Watter spesifieke strategieë benodig LLM-geoptimaliseerde inhoud?
Suksesvolle LLMO -strategieë is gebaseer op verskeie kernbeginsels wat verder gaan as tradisionele SEO -benaderings. In die eerste plek moet inhoud so gestruktureer wees dat dit maklik is om te verstaan vir AI -stelsels. Dit sluit duidelike opskrifte, bondige antwoorde en gestruktureerde datatoekenning in.
Inhoudstrategie vir LLMS
Maatskappye moet gedetailleerde, omvattende inhoud skep wat ten minste 1,500-2,000 woorde bevat en spesifieke vrae volledig beantwoord. Dit is belangrik om aangehaalde inhoud te verskaf wat goed gestruktureer is, met bronne en bondig geformuleer. Vrae -afdelings en gespreksopskrifte wat klink soos werklike gebruikersversoeke, verhoog die waarskynlikheid van AI.
Geskik vir:
Tegniese optimalisering
Op tegniese vlak moet webwerwe vir AI -kruipers geoptimaliseer word wat dikwels 'makliker' aan die gang is as tradisionele soekenjinbots. Statiese, skoon HTML-strukture sonder JavaScript-afhanklike inhoud is ideaal. Skema-merk en gestruktureerde data help LLMS om webwerwe soos kennisgrafieke te “lees”.
Kruis-platform-teenwoordigheid
Aangesien LLMS LLMS uit verskillende bronne versamel, is 'n konstante teenwoordigheid op verskeie platforms van kardinale belang. Dit bevat nie net u eie webwerf nie, maar noem ook in tematies geskikte artikels, lyste, forums soos Reddit en Quora, sowel as teenwoordigheid op platforms soos Wikipedia.
Hoe beïnvloed die nulklik-era gebruikersgedrag en handelsmerk sigbaarheid?
Die nulklik-era het die soekgedrag fundamenteel verander. Ongeveer 80% van die verbruikers vertrou op 'nulklik' tot minstens 40% van hul soeknavrae. Dit lei tot 'n geskatte afname in organiese webverkeer met 15-25%. Terselfdertyd groei generatiewe AI -verkeer tussen Julie 2024 en Februarie 2025 met 'n indrukwekkende 1,200%.
Hierdie ontwikkeling beteken egter nie die einde van die sigbaarheid van die handelsmerk nie, maar vereis 'n herbelyning van die strategie. Handelsmerke is nou net so waardevol soos klikke. Byvoorbeeld, as Chatgpt Asana, Maandag.com en notasie direk in die antwoord genoem het wanneer hulle gevra word oor die “beste projekbestuursinstrumente”, kry hierdie handelsmerke groot sigbaarheid sonder dat gebruikers hul webwerwe besoek.
Handelsmerkowerheid gebou
In die nulklik-era word handelsmerkowerheid die belangrikste geldeenheid. Maatskappye moet hulself vestig as betroubare bronne wat geklassifiseer word soos aangehaal deur AI -stelsels. Dit vereis die vestiging van werklike kundigheid deur oorspronklike navorsing, gevallestudies en eerstehandse ervarings.
Geskik vir:
Watter nywerhede en ondernemings trek reeds voordeel uit LLMO -strategieë?
Verskeie bedrywe toon reeds suksesvolle LLMO -implementasies. Die sagtewaremaatskappy Logikcull is reeds in Junie 2023 aangeteken dat 5% van alle leidrade via ChatGPT gegenereer is, wat ooreenstem met 'n maandelikse intekeningomset van byna $ 100,000. Maatskappye soos Surfer SEO verskyn gereeld in LLM -antwoorde wanneer hulle gevra word oor inhoudoptimaliseringsinstrumente.
B2B -sektor
B2B -ondernemings baat veral by LLMO, aangesien tot 72% van die B2B -kopers tydens hul navorsing AI -oorsigte teëkom. Terselfdertyd klik 90% van die gebruikers steeds op aangehaalde bronne om inligting te verifieer dat B2B -handelsmerke steeds verkeerskanse bied.
Geskik vir:
E-handel en kleinhandel
In die e-handelsektor gebruik platforms soos verwarring reeds gestruktureerde produkvergelyking. As gebruikers op soek is na kinders se tandroom, skep Patpleksiteit tabelle van die beste produkte op grond van toetsresultate. Handelsmerke wat in sulke oorsigte voorkom, trek voordeel uit gekwalifiseerde verkeer met hoë omskakelingskoerse.
Hoe kan ondernemings hul handelsmerk -teenwoordigheid op verskillende LLM -platforms bou?
Die vestiging van 'n suksesvolle LLM-teenwoordigheid vereis 'n platformspesifieke strategie, aangesien verskillende AI-stelsels verskillende bronvoorkeure het. Chatgpt noem 47,9% Wikipedia-inhoud sowel as tradisionele media- en tegnologie-georiënteerde webwerwe. Google se AI -oorsigte gebruik 21% Reddit -inhoud en 18,8% YouTube -video's. Verwarrigeheid toon 'n meer gebalanseerde verspreiding tussen professionele en verbruikersgerigte bronne.
Wikipedia optimalisering
Wikipedia is 'n belangrike deel van die LLM -opleidingsdata. Maatskappye moet toesien dat hul handelsmerkinligting oor Wikipedia presies en nuttig is. Elke LLM is opgelei in Wikipedia -inhoud, en daarom is hierdie platform deurslaggewend vir handelsmerk sigbaarheid.
Reddit en gemeenskapsplatforms
Gebruiker-gegenereerde inhoud (UGC) op platforms soos Reddit en Quora word hoog aangeslaan deur LLMS. Maatskappye moet toesien dat u handelsmerk in nuttige antwoorde en besprekings genoem word sonder om te strooi of te dwing.
Verdiende media en digitale PR
Die strategiese gebruik van verdiende media is baie belangrik vir LLMO -sukses. Montering in tematies geskikte artikels, bedryfspublikasies en betroubare forums verhoog die sigbaarheid in die AI -konteks, waardeur die domeinowerheid sekondêr is.
Watter metings en KPI's is relevant vir LLMO -sukses?
LLMO se suksesmeting vereis nuwe statistieke wat verder gaan as die tradisionele SEO KPI's. In plaas daarvan om uitsluitlik op trefwoordranglys en organiese verkeer te fokus, moet ondernemings AI-spesifieke statistieke implementeer.
Primêre LLMO -statistieke
- AI noem monitering: vervolging van handelsmerke in AI-gegenereerde antwoorde oor gereedskap soos diepgaande, oterlly en scrunch
- Verwysingsverkeer van AI -instrumente: ontleding van webwerfverkeer uit bronne soos Chatt, Perpleksiteit en Claude via Google Analytics 4
- Handelsmerkaandeel van stem: meting van die handelsmerkinhoud in generatiewe soekresultate in vergelyking met mededingers
- Aanhalingsfrekwensie: opsporing, hoe gereeld inhoud in LLM -antwoorde aangehaal word
Sekondêre aanwysers
Aangesien direkte LLMO-metings steeds beperk is, gebruik ondernemings proxy-aanwysers soos handelsmerk-soekvolume, langstert-sleutelwoordopsporing en loodgehalte-statistieke. Die groei van die terugskakelprofiel van AI -opleidingsbronne (Wikipedia, Reddit, Quora) en aan die linkerkant van die webwerwe vir aktuele owerhede dui ook op LLMO -sukses.
Watter tegniese vereistes is nodig vir suksesvolle LLM -optimalisering?
Die tegniese infrastruktuur vir LLMO verskil aansienlik van tradisionele SEO -vereistes. AI -kruipers werk dikwels met 'ligter' vereistes as tradisionele soekenjinbots, maar verkies duidelik gestruktureerde, semanties ryk inhoud.
Gestruktureerde data en skema -opmerking
Omvattende skema -opmerkings is noodsaaklik vir LLMO omdat dit AI -stelsels help om webwerwe soos kennis van kennis te interpreteer. LocalBusiness, Service, Product, FAQ en HOWSTO -skema is veral waardevol vir AI -sigbaarheid. Hierdie gestruktureerde gegewens bied konteks wat die sigbaarheid van URL's in AI-enjins kan verbeter.
Inhoud argitektuur
'N Modulêre inhoud-argitektuur is van uiterste belang vir lapprosesse (herwin-verkrygde generasie). Die inhoud moet gestruktureer word in semanties verwante blokke wat AI -stelsels afsonderlik kan onttrek en aanhaal. Duidelike hiërargieë met H1-H6-opskrifte en logiese inhoudstrukture verbeter die sigbaarheid aansienlik.
API -toeganklikheid
Die voorsiening van openbare API's vir webwerfinhoud kan die sigbaarheid in LLM -stelsels verhoog. Tradisionele SEO -tegnieke soos skoon URL -strukture en geoptimaliseerde ladingstye bly relevant, aangesien baie LLM's steeds hierdie kwaliteitseine in ag neem.
Hoe ontwikkel die LLM -landskap teen 2026 en verder?
Die toekoms van LLM -optimalisering dui op verdere versnelling van die AI -integrasie in alle aspekte van digitale bemarking. Markvoorspellings toon dat LLMS teen 2028 15% van die soekmark sal verower, terwyl die wêreldwye LLM -mark tussen 2024 en 2030 met 36% moet groei.
Tegnologiese ontwikkelings
Google se diep soektog in AI -modus en die bekendstelling van Gemini 2.5 toon die rigting van tegnologiese ontwikkeling. Hierdie stelsels kan honderde soeknavrae parallel verwerk en binne enkele minute kundige vlakverslae skep. Die ontwikkeling van gepersonaliseerde AI -oorsigte wat aanpas by individuele gebruikersvoorkeure, sal nuwe optimeringsbenaderings benodig.
Platformdiversifikasie
Die toekoms behoort tot 'n gedesentraliseerde soeklandskap waarin ontdekking via verskeie koppelvlakke plaasvind. Benewens Google, word platforms soos Tikok (40% van die respondente) en ChatGPT (56% van die respondente) belangriker as ontdekkingskanale. Hierdie ontwikkeling vereis omnichannel bemarkingstrategieë wat alle relevante raakpunte dek.
Wat beteken dit spesifiek vir bemarkingstrategieë en begrotingstoewysing?
Die transformasie na die LLM -era vereis 'n fundamentele herbelyning van die bemarkingsbegrotings en -strategieë. Alhoewel tradisionele SEO relevant bly, moet ondernemings toenemend in LLMO-spesifieke maatreëls belê.
Begrotingsverskuiwings
Maatskappye moet 20-30% van hul SEO-begrotings vir LLMO-maatreëls verminder, insluitend inhoudstruktuur, skema-implementering en teenwoordigheidstruktuur van die platform. Beleggings in die bou van handelsmerkowerhede deur middel van digitale PR en die skepping van kundige inhoud word al hoe belangriker as suiwer skakelbouveldtogte.
Vaardigheidsontwikkeling
Bemarkingspanne moet nuwe vaardighede ontwikkel wat verder gaan as die tradisionele SEO. Dit sluit 'n begrip van AI -stelsels, vinnige ingenieurswese en die vermoë om inhoud vir semantiese verwerking te optimaliseer. Die samewerking tussen PR-, inhoud en SEO -spanne word noodsaaklik omdat LLMS uit alle uithoeke van die web leer.
ROI oorweging
Die eerste LLMO-implementasies toon ROI-verbeterings van 20-30% van die maatskappye wat AI in hul bemarkingsbesluite integreer. Die langtermynbelegging in handelsmerkowerheid en entiteitsherkenning betaal deur verbeterde sigbaarheid in die groeiende AI-soeklandskap.
Die transformasie van SEO na LLMO is nie net 'n tegniese aanpassing nie, maar 'n strategiese paradigmaverskuiwing wat die toekoms van digitale handelsmerk sigbaarheid definieer. Maatskappye wat hierdie ontwikkeling vroeg erken en dienooreenkomstig optree, sal die oorhand hou in die AI-aangedrewe toekoms van digitale bemarking.
Geskik vir:
Jou globale bemarkings- en besigheidsontwikkelingsvennoot
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.