LLMO / GEO | ماذا عن تحسين محرك البحث التقليدي لرؤية العلامة التجارية في عصر الذكاء الاصطناعي؟ – الصورة: xpert.digital
37.4 ٪ فقط من عمليات بحث Google في الولايات المتحدة الأمريكية تؤدي إلى نقرات على مواقع الويب الخارجية
مستقبل نتائج البحث: لماذا يتعين على الشركات إعادة التفكير الآن
إن عصر كبار المسئولين الاقتصاديين الكلاسيكيين ، الذي تم تحسين الشركات فيه فقط لـ Google ، قد انتهى من نهايته. استندت SEO التقليدية إلى وضع الكلمات الرئيسية ، هيكل الروابط الخلفية وتحسين موقع الويب الفني لعقود من الزمن لتصنيف نتائج البحث. ولكن مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) مثل ChatGPT ، والحيرة ، ونظرة عامة على منظمة العفو الدولية ، يتغير التسويق الرقمي بشكل أساسي.
تتكلم الأرقام لغة واضحة: 37.4 ٪ فقط من عمليات بحث Google في الولايات المتحدة الأمريكية تؤدي إلى نقرات على مواقع الويب الخارجية. في الوقت نفسه ، تم تجهيز 13.14 ٪ من جميع عمليات البحث بالفعل بنظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ، ويظهر نمو من 30 إلى 150 ٪ من قبل الشركات التي تعمل على تحسين LLMs. يعني هذا التطور تغييرًا نموذجيًا من تحسين الترتيب الخالص نحو التحسين للإجابات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
ما هو بالضبط تحسين LLM وكيف يختلف عن كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية؟
يصف تحسين نموذج اللغة الكبير (LLMO) ، والذي يشار إليه أيضًا باسم تحسين المحرك (GEO) أو تحسين المحرك (AEO) ، التحضير الاستراتيجي للمحتوى الرقمي لأنظمة الذكاء الاصطناعي. في حين يهدف SEO التقليدي إلى إنشاء حركة مرور موقع الويب من خلال التصنيف العالي ، يركز LLMO على حقيقة أن المحتوى مفهومة واستخلاصها واستخلاصها والاستشهاد بها في إجابات تم إنشاؤها.
الفرق الأساسي هو في وجهة التحسين: تركز SEO على تصنيفات ومواقع الويب ، بينما يتم توجيه LLMO نحو الإشارات والاقتباسات في AI. تعتمد LLMs على كيانات مثل العلامات التجارية والمنتجات والمواضيع – وليس على عناوين URL. هذا يعني أن الأهمية يتم إنشاؤها من خلال التواجد على العديد من المنصات ، وليس فقط على موقع الويب الخاص بك.
مناسب ل:
لماذا تفشل استراتيجيات SEO التقليدية في البحث الذي يحركه AI؟
أساسيات SEO التقليدية قصيرة جدًا لأنظمة البحث المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ، لأن نوع معالجة المحتوى يختلف اختلافًا أساسيًا. بينما تقوم محركات البحث بتقييم المواقع الإلكترونية بناءً على الكلمات الرئيسية والروابط الخلفية ، فإن LLMs تحلل المحتوى بشكل دلالي وتفهم السياق والعلاقات النية والموضوعية.
تفضل LLMS محتوى منظم وسهل الفهم مع إجابات واضحة على أسئلة محددة. وهي تعلق أهمية خاصة على جودة المصدر والسلطة ، مفضلين مصادر مثل ويكيبيديا أو سجلات البيانات المنظمة. يتم استبدال تحسين الكلمات الرئيسية التقليدية بلغة طبيعية ومحادثة ، لأن المستخدمين الذين لديهم أنظمة الذكاء الاصطناعى من المرجح أن يتواصلوا في جمل كاملة.
بالإضافة إلى ذلك ، لا يمكن تفسير 95 ٪ من سلوك AI-Citation بواسطة مقاييس حركة المرور على الموقع ، و 97.2 ٪ ليس من خلال ملفات تعريف الارتباط الخلفي. وهذا يعني أن سلطة تحسين محركات البحث التقليدية تشير إلى عالم الذكاء الاصطناعى تفقد الأهمية.
ما هي الاستراتيجيات المحددة التي يتطلبها المحتوى المحسّن LLM؟
تستند استراتيجيات LLMO الناجحة إلى العديد من المبادئ الأساسية التي تتجاوز مقاربات كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية. بادئ ذي بدء ، يجب تنظيم المحتوى بطريقة يسهل فهمها لأنظمة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك عناوين واضحة وإجابات موجزة وجائزة البيانات المنظمة.
استراتيجية المحتوى لـ LLMS
يجب على الشركات إنشاء محتوى مفصل وشامل يتضمن ما لا يقل عن 1500-2000 كلمة والإجابة تمامًا على أسئلة محددة. من المهم توفير محتوى مقتبس منظم بشكل جيد ، مع مصادر وصياغة بإيجاز. تزيد أقسام الأسئلة الشائعة والعناوين المحادثة التي تبدو وكأنها طلبات المستخدم الحقيقية من احتمال الذكاء الاصطناعي.
مناسب ل:
التحسين الفني
على المستوى الفني ، يجب تحسين مواقع الويب الخاصة بزراعة AI والتي غالبًا ما تكون "أسهل" في هذه الخطوة من روبوتات محرك البحث التقليدي. هياكل HTML ثابتة ونظيفة بدون محتوى يعتمد على JavaScript مثالية. تساعد Markup Markup والبيانات المنظمة LLMs على "قراءة" مواقع الويب مثل الرسوم البيانية المعرفة.
التواجد عبر النظام الأساسي
نظرًا لأن LLMS يجمع LLMs من مصادر مختلفة ، فإن وجود ثابت على العديد من المنصات أمر بالغ الأهمية. لا يتضمن هذا موقع الويب الخاص بك فحسب ، بل يذكر أيضًا في المقالات والقوائم المناسبة من الناحية الموضوعية والمنتديات مثل Reddit و Quora بالإضافة إلى وجود منصات مثل Wikipedia.
كيف تؤثر عصر النقر فوق صفر على سلوك المستخدم ورؤية العلامة التجارية؟
لقد غيرت عصر النقر فوق الصفر سلوك البحث بشكل أساسي. يعتمد حوالي 80 ٪ من المستهلكين على "النقر الصفري" إلى 40 ٪ على الأقل من استفسارات البحث الخاصة بهم. وهذا يؤدي إلى انخفاض تقديري في حركة المرور على الويب العضوية بنسبة 15-25 ٪. في الوقت نفسه ، تنمو حركة مرور الذكاء الاصطناعى التوليدي بنسبة 1200 ٪ من يوليو 2024 وفبراير 2025.
ومع ذلك ، فإن هذا التطور لا يعني نهاية رؤية العلامة التجارية ، ولكنه يتطلب إعادة تنظيم الاستراتيجية. العلامات التجارية الآن بنفس قيمة النقرات. على سبيل المثال ، إذا ذكرت Chatgpt Asana ، Monday.com وتدوينها مباشرة في الإجابة عندما سئل عن "أفضل أدوات إدارة المشروع" ، تتلقى هذه العلامات التجارية رؤية هائلة دون زيارة مستخدمين على مواقع الويب الخاصة بهم.
بناء سلطة العلامة التجارية
في عصر النقر الصفري ، تصبح سلطة العلامة التجارية أهم العملة. يتعين على الشركات أن تنشئ نفسها كمصادر جديرة بالثقة تصنف على النحو المقتبس من قبل منظمة العفو الدولية. وهذا يتطلب إنشاء خبرة حقيقية من خلال البحث الأصلي ودراسات الحالة والخبرات المباشرة.
مناسب ل:
ما هي الصناعات والشركات بالفعل من استراتيجيات LLMO؟
توضح الصناعات المختلفة بالفعل تطبيقات LLMO الناجحة. سجلت شركة البرمجيات LogikCull بالفعل في يونيو 2023 أنه تم إنشاء 5 ٪ من جميع العملاء المتوقعين عبر ChatGPT ، وهو ما يتوافق مع دوران الاشتراك الشهري البالغ حوالي 100000 دولار. تظهر شركات مثل Surfer SEO بانتظام في إجابات LLM عند سؤالها عن أدوات تحسين المحتوى.
قطاع B2B
تستفيد شركات B2B على وجه الخصوص من LLMO ، حيث ما يصل إلى 72 ٪ من مشتري B2B يواجهون نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي أثناء أبحاثهم. في الوقت نفسه ، لا يزال 90 ٪ من المستخدمين ينقرون على مصادر مقتبسة للتحقق من المعلومات التي تواصلها علامات B2B في توفير فرص حركة المرور.
مناسب ل:
التجارة الإلكترونية وتجارة التجزئة
في قطاع التجارة الإلكترونية ، تستخدم منصات مثل الحيرة بالفعل مقارنات المنتجات المنظمة. عندما يبحث المستخدمون عن كريمات أسنان الأطفال ، فإن الحيرة تنشئ طاولات من أفضل المنتجات بناءً على نتائج الاختبار. تستفيد العلامات التجارية التي تظهر في مثل هذه النظارات العامة من حركة المرور المؤهلة مع ارتفاع معدلات التحويل.
كيف يمكن للشركات بناء وجود علامتها التجارية في منصات LLM المختلفة؟
يتطلب إنشاء وجود LLM الناجح استراتيجية خاصة بالمنصة ، نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعى المختلفة لها تفضيلات مصدر مختلفة. يستشهد ChatGPT بنسبة 47.9 ٪ من محتوى ويكيبيديا بالإضافة إلى وسائل الإعلام التقليدية والمواقع الموجه نحو التكنولوجيا. تستخدم نظرة عامة على Google AI محتوى Reddit بنسبة 21 ٪ ومقاطع فيديو YouTube بنسبة 18.8 ٪. تُظهر الحيرة توزيعًا أكثر توازناً بين المصادر المهنية والمستهلكين.
ويكيبيديا تحسين
يمثل ويكيبيديا جزءًا كبيرًا من بيانات التدريب LLM. يجب على الشركات التأكد من أن معلومات علامتها التجارية عن ويكيبيديا دقيقة ومفيدة. يتم تدريب كل LLM على محتوى Wikipedia ، وهذا هو السبب في أن هذا النظام الأساسي حاسم لرؤية العلامة التجارية.
رديت ومنصات المجتمع
يتم تصنيف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم (UGC) على منصات مثل Reddit و Quora بشكل كبير بواسطة LLMs. يجب على الشركات التأكد من ذكر علامتك التجارية في الإجابات والمناقشات المفيدة دون الإرساء أو الإجبار.
وسائل الإعلام المكتسبة والعلاقات العامة الرقمية
يعد الاستخدام الاستراتيجي للوسائط المكتسبة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح LLMO. يزيد التثبيت في المقالات المناسبة من الناحية الموضوعية ومنشورات الصناعة والمنتديات الجديرة بالثقة من الرؤية في سياق الذكاء الاصطناعي ، حيث تكون سلطة المجال ثانوية.
ما هي القياسات ومؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة بنجاح LLMO؟
يتطلب قياس نجاح LLMO مقاييس جديدة تتجاوز مؤشرات الأداء الرئيسية التقليدية لكبار المسئولين الاقتصاديين. بدلاً من التركيز حصريًا على تصنيفات الكلمات الرئيسية وحركة المرور العضوية ، يتعين على الشركات تنفيذ مقاييس خاصة بالنيابة.
مقاييس LLMO الأولية
- ذكر الذكاء الاصطناعى المراقبة: اضطهاد العلامة التجارية ذكر في إجابات تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناع
- حركة الإحالة لأدوات الذكاء الاصطناعي: تحليل حركة مرور الموقع من مصادر مثل Chatt و Perplexity و Claude عبر Google Analytics 4
- حصة العلامة التجارية من الصوت: قياس محتوى العلامة التجارية في نتائج البحث التوليدي مقارنة بالمنافسين
- تردد الاقتباس: التتبع ، عدد المرات التي يتم فيها الاستشهاد بالمحتوى في إجابات LLM
المؤشرات الثانوية
نظرًا لأن قياسات LLMO المباشرة لا تزال محدودة ، فإن الشركات تستخدم مؤشرات الوكيل مثل حجم البحث ذو العلامات التجارية ، وتتبع الكلمات الرئيسية الطويلة ومقاييس جودة الرصاص. نمو ملف تعريف الارتباط الخلفي لمصادر تدريب الذكاء الاصطناعى (ويكيبيديا ، رديت ، Quora) وعلى يسار مواقع المواقع الموضعية ، يشير أيضًا إلى نجاح LLMO.
ما هي المتطلبات الفنية المطلوبة لتحسين LLM الناجح؟
تختلف البنية التحتية التقنية لـ LLMO بشكل كبير عن متطلبات كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية. غالبًا ما تعمل زحفات AI مع متطلبات "أخف" من روبوتات محرك البحث التقليدي ، ولكنها تفضل محتوى منظم بشكل واضح وغني بشكل واضح.
ترميز البيانات المهيكلة والخطط
يعد ترميز المخطط الشامل ضروريًا لـ LLMO لأنه يساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على تفسير مواقع الويب مثل المعرفة بالمعرفة. تعتبر الأعمال المحلية والخدمة والمنتج والأسئلة الشائعة ومخطط Howto ذات قيمة خاصة لرؤية الذكاء الاصطناعي. توفر هذه البيانات المنظمة سياقًا يمكن أن يحسن رؤية عناوين URL في محركات AI.
بنية المحتوى
تعتبر بنية المحتوى المعيارية أمرًا بالغ الأهمية لعمليات الخرقة (الجيل المسبق للاسترجاع). يجب تنظيم المحتويات في كتل مرتبطة بشكل دلالي يمكن أن تستخرج أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل فردي. تسلسلات هرمية واضحة بعناوين H1-H6 وهياكل المحتوى المنطقي تعمل بشكل كبير على تحسين الرؤية.
وصول API
يمكن أن يؤدي توفير واجهات برمجة التطبيقات العامة لمحتوى الموقع إلى زيادة الرؤية في أنظمة LLM. تظل تقنيات SEO التقليدية مثل هياكل URL النظيفة وأوقات التحميل المحسنة ذات صلة ، نظرًا لأن العديد من LLMs تستمر في مراعاة إشارات الجودة هذه.
كيف يتطور مشهد LLM بحلول عام 2026 وما بعده؟
يشير مستقبل تحسين LLM إلى مزيد من التسارع لتكامل الذكاء الاصطناعي في جميع جوانب التسويق الرقمي. تُظهر توقعات السوق أن LLMS ستقول 15 ٪ من سوق البحث بحلول عام 2028 ، في حين يجب أن ينمو سوق LLM العالمي بنسبة 36 ٪ بين عامي 2024 و 2030.
التطورات التكنولوجية
يوضح البحث العميق من Google في وضع الذكاء الاصطناعي وإدخال Gemini 2.5 اتجاه التطور التكنولوجي. يمكن لهذه الأنظمة معالجة مئات استفسارات البحث بالتوازي وإنشاء تقارير على مستوى الخبراء في دقائق. سيتطلب تطوير نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي المخصصة التي تتكيف مع تفضيلات المستخدم الفردية مناهج تحسين جديدة.
تنويع المنصة
ينتمي المستقبل إلى مشهد بحث لا مركزي حيث يتم الاكتشاف عبر واجهات متعددة. بالإضافة إلى Google ، تصبح منصات مثل Tikok (40 ٪ من المجيبين) و ChatGPT (56 ٪ من المجيبين) أكثر أهمية كقنوات الاكتشاف. يتطلب هذا التطور استراتيجيات التسويق Omnichannel التي تغطي جميع نقاط اللمس ذات الصلة.
ماذا يعني هذا خصيصًا لاستراتيجيات التسويق وتخصيص الميزانية؟
يتطلب التحول إلى عصر LLM إعادة تنظيم أساسية لميزانيات واستراتيجيات التسويق. في حين أن SEO التقليدية لا تزال ذات صلة ، يتعين على الشركات بشكل متزايد الاستثمار في التدابير الخاصة بـ LLMO.
تحولات الميزانية
يجب على الشركات تقليل 20-30 ٪ من ميزانيات SEO الخاصة بها لتدابير LLMO ، بما في ذلك هيكل المحتوى وتنفيذ المخطط وهيكل التواجد عبر الأنظمة الأساسية. أصبحت الاستثمارات في بناء سلطة العلامات التجارية من خلال العلاقات العامة الرقمية وخبراء محتوى الخبراء أهمية متزايدة من حملات بناء الروابط الخالصة.
تنمية المهارات
يتعين على فرق التسويق تطوير مهارات جديدة تتجاوز تحسين محركات البحث التقليدية. يتضمن ذلك فهمًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي والهندسة الفورية والقدرة على تحسين المحتوى للمعالجة الدلالية. يصبح التعاون بين PR و Content و SEO فرقًا ضروريًا لأن LLMs تتعلم من جميع زوايا الويب.
النظر في العائد على الاستثمار
تُظهر تطبيقات LLMO الأولى تحسينات من 20-30 ٪ من الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في قراراتها التسويقية. إن الاستثمار طويل الأجل في سلطة العلامة التجارية والتعرف على الكيانات يؤتي ثماره من خلال تحسين الرؤية في المشهد المتزايد للبحث عن الذكاء الاصطناعي.
إن التحول من كبار المسئولين الاقتصاديين إلى LLMO ليس مجرد تكيف تقني ، ولكنه تحول نموذج استراتيجي يحدد مستقبل رؤية العلامة التجارية الرقمية. الشركات التي تتعرف على هذا التطور مبكرًا وتتصرف وفقًا لذلك ستحافظ على اليد العليا في مستقبل التسويق الرقمي الذي يحركه الذكاء الاصطناعي.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.