Gepubliseer op: 22 Junie 2025 / Update van: 22 Junie 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Uitgebreide navorsingsoorsig van KI, SEO, AIO en LLMO - Beeld: Xpert.digital
Optimalisering van groot taalmodelle: hoe kunsmatige intelligensie die SEO -industrie fundamenteel verander het
Optimalisering van groot taalmodelle: hoe kunsmatige intelligensie die SEO -industrie fundamenteel verander het
Die navorsingslandskap rondom AI -soekenjinoptimalisering en die optimalisering van 'n groot taalmodel (LLMO) ontwikkel vinnig. Hierdie omvattende ontleding belig die huidige stand van navorsing oor alle relevante aspekte van hierdie ontluikende gebied.
Geskik vir:
Basiese konsepte en terminologie
Llmo, geo en verwante terme
Navorsing toon 'n verskeidenheid terme vir die optimalisering van inhoud vir AI -stelsels. Groot taalmodeloptimalisering (LLMO) fokus op optimalisering vir groot stemmodelle soos GPT-4, Claude of Tweeling. Generative Engine Optimization (GEO) is daarop gemik om generatiewe soekenjins te optimaliseer, terwyl AI -optimalisering (AIO) dien as 'n generiese term vir alle AI -optimaliseringsmaatreëls.
'N Pionierstudie deur die Princeton-universiteit het die term' generatiewe enjinoptimalisering 'bekendgestel en getoon dat geo-strategieë die sigbaarheid in AI-gegenereerde antwoorde met tot 40%kan verhoog. Vir die eerste keer het hierdie navorsing 'n sistematiese raamwerk vir die optimalisering van inhoud vir generatiewe AI -stelsels opgestel.
Hoe moderne AI -modelle
Huidige navorsing toon dat AI-modelle werk deur pretopleiding, fyninstelling en herwin-verkrygde generasie (RAG). Die aardproses is veral relevant, waarin AI -stelsels u antwoorde verryk deur na lewendige data te soek. Google gebruik inbeddings en semantiese ooreenkomsberekeninge om die inhoudsgedeeltes te beoordeel in plaas daarvan om volledige bladsye vir sleutelwoorde te soek.
Rangorde faktore en sigbaarheidsfaktore
Google AI -oorsigte rangorde -faktore
Uitgebreide studies het sewe hoofareas geïdentifiseer wat Google AI -oorsigte beïnvloed:
- AI -modelle (palm 2, mamma, gemini)
- Kernranglysstelsels (PageRank, Bert, nuttige inhoud)
- Databasisse (kennisgrafiek, inkopie -grafiek)
- Onderwerpareas (ymyl -kategorieë)
- Soekintensie (inligting, navigasie, transaksioneel)
- Multimedia -elemente
- Gestruktureerde data
Navorsing toon dat webwerwe met 'n beter Google -ranglys 'n 25%-kans het om as 'n bron in AI -oorsigte te verskyn. Dit is interessant dat byna 90% van die Chatt -aanhalings afkomstig is van soekresultate buite die top 20 -ranglys.
Brand sigbaarheid en genoem genoem genoem word genoem in vermeldings
'N Omvattende ontleding van 75.000 handelsmerke deur AHREF's het beduidende korrelasies vir sigbaarheid in AI -oorsigte getoon:
- Brand Web Noemings: Sterkste korrelasie (0.664)
- Anchors Fire: Die tweede sterkste korrelasie (0.527)
- Brand -soekvolume: derde sterkste korrelasie (0.392)
- Terugskakels: aansienlik swakker korrelasie (0.218)
Hierdie navorsing toon dat faktore buite die terrein belangriker is as tradisionele SEO-statistieke. Handelsmerke met die meeste webbewustheid ontvang tot 10x meer vermeldings in AI -oorsigte as die volgende kwartielgroep.
Handelsmerkbewustheid en LLM -sigbaarheid
Studies deur SEER Interactive demonstreer 'n korrelasie van 0.18 tussen brand -soekvolume en AI -vermelding. Volgens die domein -rang (0.25) is hierdie korrelasie die tweede sterkste waargenome verbinding. Navorsing toon dat handelsmerkbewustheid nie net relevant is vir mense nie, maar ook vir LLMS.
Tegniese optimaliseringsbenaderings
Gestruktureerde data en skema -opmerking
Huidige navorsing toon dat AI Crawler dikwels nie JavaScript-ingespuitte gestruktureerde data kan herken nie. GPTBOT, Claudebot en PerplexityBot kan nie JavaScript bestuur en 'n dinamies gegenereerde inhoud mis nie. Die weergawes van die bediener of statiese HTML is noodsaaklik vir AI-sigbaarheid.
Is veral effektief:
- FAQ -skema vir direkte vraelys
- Hoe om stap-vir-stap instruksies te skema
- Produkskema vir optimalisering van e-handel
- Artikelskema vir die nasien van inhoud
llms.txt as die nuwe standaard
Navorsing identifiseer llms.txt as 'n belangrike gids vir AI -crawler. Anders as Robots.txt, dien hierdie lêer nie om te blokkeer nie, maar as 'n gestruktureerde oorsig van belangrike inhoud, soortgelyk aan 'n XML SiteSemap vir Google.
Meetbaarheid en moniteringsinstrumente
Nuwe KPI -ontwikkeling
Navorsing toon 'n verskuiwing in tradisionele ranglys om tariewe en verwysingsrade te noem. Sukses word nie meer in posisies 1-10 gemeet nie, maar in die waarskynlikheid dat dit in AI-antwoorde aangehaal word.
Moniteringsplatforms
Huidige studies identifiseer verskillende gespesialiseerde instrumente vir AI -sigbaarheidsopsporing:
- SE -ranglys AI Visibiliteit Tracker: Monitors Brand Mention in verskillende AI -platforms
- Gevorderde webranglys: bied AI -handelsmerk -sigbaarheidsinsigte
- Marlon: Spesiaal ontwikkel vir die sigbaarheid van die LLM -handelsmerk
- LLMO -statistieke teen Loright: platforms vir generatiewe enjinoptimalisering
Vergelykingstudies tussen platforms
Chatgpt vs. Google Search
Eksperimentele studies toon beduidende verskille in gebruikersgedrag. CHATGPT -gebruikers het minder tyd nodig vir alle take, sonder beduidende verskille in prestasie. ChatGPT -vlakke Die soekprestasie tussen verskillende vlakke van onderwys, terwyl daar op Google Search 'n positiewe verband tussen onderwys en soekprestasie is.
Platformspesifieke funksies
Navorsingsresultate toon verskillende voorkeure van die AI -platforms:
- ChatGPT-soektog: verkies langvormige inhoud bo handelsmerkprodukbladsye
- Verwarring: is geneig tot gesaghebbende bronne soos Wikipedia en groot nuuswebwerwe
- Google AI-oorsigte: gebruik mede-aanhalingspatroon en bestaande rangorde seine
Toekomstige neigings en ontwikkelings
Bestuur van digitale owerhede
Nuwe navorsingsbenaderings soos bestuur van digitale gesag (DAM) word geskep as 'n interdissiplinêre dissipline. Dit kombineer SEO, inhoudsbemarking, PR en handelsmerk holisties om digitale gesag vir AI -stelsels te bou. Die AI -sigbaarheid Piramide strukture optimeringsmaatreëls in vyf vlakke: inhoudkwaliteit, strukturele optimalisering, semantiese optimalisering, gesagbou en konteksbestuur.
Entiteit-gebaseerde optimalisering
Navorsing toon die groeiende betekenis van entiteitsgebaseerde SEO in vergelyking met suiwer trefwoordoptimalisering. AI -stelsels werk toenemend met entiteite en hul verhoudings, wat 'n verskuiwing in sleutelwoorde na semantiese konsepte beteken.
Geskik vir:
Uitdagings en beperkings
Determinisme en meetbaarheid
Huidige navorsing toon dat AI-antwoorde nie deterministies is nie-dieselfde vrae kan verskillende antwoorde genereer. Dit maak dit moeilik om sukses te meet omdat tradisionele SEO -statistieke nie meer van toepassing is nie.
Vinnige tegnologiese verandering
Navorsing waarsku oor die snelheid van tegnologiese veranderinge. Strategieë wat vandag werk, kan vinnig verouderd raak deur modelopdaterings. Dit verg voortdurende aanpassing en vreugde van eksperimentering.
Praktiese kennis
Inhoudstrategieë
Navorsingsresultate toon dat onderwerpdekking en holistiese temalekking deurslaggewend is. AI-modelle verkies inhoud wat verskeie subvrae van 'n ingewikkelde versoek kan beantwoord deur middel van 'n aanhanger van navraag.
EEAT in die AI -konteks
Studies toon dat ervaring, kundigheid, gesaghebbende, vertroue, vertroue (EEAT) ook relevant bly vir AI -stelsels. AI -platforms verkies betroubare, gesaghebbende bronne om hallusinasies te verminder.
AI -optimalisering word 'n mededingende voordeel: vroeë beleggings in LLMO betaal
Die huidige navorsingsituasie toon dat Ki SEO en LLMO as 'n onafhanklike dissiplines gevestig is. Alhoewel baie tradisionele SEO -beginsels relevant bly, benodig AI -stelsels nuwe benaderings in die inhoudstrukturering, brandbou en tegniese implementering. Navorsing is nog in 'n eksperimentele fase, met vroeë beleggings in AI-optimalisering belofte langtermyn mededingende voordele.
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.
