Изчерпателен преглед на изследванията върху изкуствения интелект, SEO, AIO и LLMO – Изображение: Xpert.Digital
Оптимизация на големи езикови модели: Как изкуственият интелект фундаментално променя SEO индустрията
Оптимизация на големи езикови модели: Как изкуственият интелект фундаментално променя SEO индустрията
Изследователският пейзаж около оптимизацията за търсачки с изкуствен интелект и оптимизацията на големи езикови модели (LLMO) се развива бързо. Този цялостен анализ осветява текущото състояние на изследванията върху всички съответни аспекти на тази нововъзникваща област.
Свързано с това:
Основни понятия и терминология
LLMO, GEO и свързани термини
Изследванията разкриват разнообразие от термини за оптимизиране на съдържание за системи с изкуствен интелект. Оптимизацията на големи езикови модели (LLMO) се фокусира върху оптимизацията за модели с големи езикови модели като GPT-4, Claude или Gemini. Генеративната оптимизация за търсачки (GEO) е насочена към оптимизация за генеративни търсачки, докато оптимизацията с изкуствен интелект (AIO) служи като общ термин за всички мерки за оптимизация с изкуствен интелект.
Революционно проучване от Принстънския университет въведе термина „генеративна оптимизация на двигатели“ в научната литература и демонстрира, че GEO стратегиите могат да увеличат видимостта на генерираните от изкуствен интелект отговори с до 40%. Това изследване за първи път установи систематична рамка за оптимизиране на съдържание за генеративни системи с изкуствен интелект.
Как работят съвременните модели на изкуствен интелект
Настоящите изследвания показват, че моделите с изкуствен интелект функционират чрез предварително обучение, фина настройка и генериране на добавени данни с извличане (RAG). Процесът на заземяване е особено важен, при който системите с изкуствен интелект обогатяват отговорите си с уеб данни в реално време чрез търсения на живо. Google използва вграждания и изчисления на семантично сходство, за да оценява съдържанието въз основа на преминаване по преминаване, вместо да търси цели страници по ключови думи.
Фактори за класиране и фактори за видимост
Преглед на Google AI Фактори за класиране
Обширни проучвания идентифицираха седем основни области, които влияят върху прегледите на Google AI:
- Модели с изкуствен интелект (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Основни системи за класиране (PageRank, BERT, полезно съдържание)
- Бази данни (Граф на знанията, Граф на пазаруването)
- Тематични области (YMYL категории)
- Цел на търсене (информационна, навигационна, транзакционна)
- Мултимедийни елементи
- Структурирани данни
Проучванията показват, че уебсайтове с по-добри класации в Google имат 25% шанс да се появят като източник в AI Overviews. Интересното е, че почти 90% от цитатите на ChatGPT идват от резултати от търсенето извън топ 20 класации.
Видимост на марката и фактори за споменаване
Изчерпателен анализ на 75 000 марки, проведен от Ahrefs, разкри значителни корелации за видимостта в AI Overviews:
- Споменавания на марки в мрежата: Най-силна корелация (0.664)
- Котви на марки: Втора най-силна корелация (0,527)
- Обем на търсене на марка: Трета най-силна корелация (0,392)
- Обратни връзки: Значително по-слаба корелация (0.218)
Това изследване показва, че факторите извън сайта са по-важни от традиционните SEO показатели. Марките с най-много споменавания в мрежата получават до 10 пъти повече споменавания в AI Overviews, отколкото следващата квартилна група.
Разпознаваемост на марката и видимост на LLM
Проучвания на Seer Interactive показват корелация от 0,18 между обема на търсене на марка и споменаванията чрез изкуствен интелект. Тази корелация е втората най-силна наблюдавана връзка след Domain Rank (0,25). Изследването показва, че разпознаваемостта на марката е от значение не само за хората, но и за LLM специалистите.
Подходи за техническа оптимизация
Структурирани данни и маркиране на схема
Настоящи изследвания показват, че роботите с изкуствен интелект често не успяват да разпознаят структурирани данни, инжектирани с JavaScript. GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot не могат да изпълняват JavaScript и следователно пропускат динамично генерирано съдържание. Рендирането от страна на сървъра или статичният HTML са от съществено значение за видимостта на изкуствения интелект.
Особено ефективни са:
- Формат на ЧЗВ за директен отговор на въпроси
- Диаграма с инструкции стъпка по стъпка
- Схема на продукта за оптимизация на електронната търговия
- Схема на статията за маркиране на съдържание
llms.txt като нов стандарт
Изследванията идентифицират llms.txt като важно ръководство за роботите с изкуствен интелект. За разлика от robots.txt, този файл не се използва за блокиране, а по-скоро като структуриран преглед на важно съдържание, подобно на XML карта на сайта за Google.
Инструменти за измерване и мониторинг
Разработване на нови ключови показатели за ефективност (KPI)
Изследванията показват промяна от традиционните класации към проценти на споменаване и референтни проценти. Успехът вече не се измерва в позиции 1-10, а във вероятността да бъдеш цитиран в отговорите на ИИ.
Платформи за мониторинг
Последните проучвания идентифицират няколко специализирани инструмента за проследяване на видимостта с изкуствен интелект:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Следи споменаванията на марки в различни AI платформи
- Разширено уеб класиране: Предоставя анализи за видимост на марката, базирани на изкуствен интелект
- Marlon: Специално разработен за видимост на марката LLM
- LLMO показатели срещу Lorelight: Платформи за генеративна оптимизация на двигатели
Сравнителни проучвания между платформи
ChatGPT срещу Google Search
Експериментални проучвания показват значителни разлики в поведението на потребителите. Потребителите на ChatGPT се нуждаят средно от по-малко време за всички задачи, без значителни разлики в производителността. ChatGPT изравнява производителността при търсене между различните образователни нива, докато търсенето в Google показва положителна корелация между образованието и производителността при търсене.
Специфични за платформата функции
Резултатите от изследванията показват различни предпочитания за платформи с изкуствен интелект:
- Търсене в ChatGPT: Предпочита дългоформатно съдържание пред страници с маркови продукти
- Озадаченост: Склонен е да използва авторитетни източници като Уикипедия и големи новинарски сайтове
- Преглед на Google AI: Използва модели на съвместно цитиране и съществуващи сигнали за класиране
Бъдещи тенденции и развития
Управление на цифровите власти
Нови изследователски подходи, като например Управлението на дигиталния авторитет (DAM), се очертават като интердисциплинарна област. Този холистичен подход комбинира SEO, маркетинг на съдържание, PR и брандиране, за да изгради дигитален авторитет за системи с изкуствен интелект. Пирамидата на видимостта на изкуствения интелект структурира мерките за оптимизация на пет нива: качество на съдържанието, структурна оптимизация, семантична оптимизация, изграждане на авторитет и управление на контекста.
Оптимизация, базирана на обекти
Изследванията показват нарастващото значение на SEO, базирано на обекти, в сравнение с чистата оптимизация на ключови думи. Системите с изкуствен интелект все по-често работят с обекти и техните взаимовръзки, което означава преминаване от ключови думи към семантични концепции.
Свързано с това:
Предизвикателства и ограничения
Детерминизъм и измеримост
Настоящите изследвания показват, че отговорите на изкуствения интелект не са детерминистични – едни и същи въпроси могат да генерират различни отговори. Това значително усложнява измерването на успеха, тъй като традиционните SEO показатели вече не са приложими.
Бърза технологична промяна
Изследванията предупреждават за скоростта на технологичните промени. Стратегиите, които работят днес, биха могли бързо да остареят поради актуализации на моделите. Това изисква непрекъсната адаптация и готовност за експериментиране.
Практически прозрения
Стратегии за съдържание
Изследванията показват, че покритието на темата и цялостното ѝ покритие са от решаващо значение. Моделите с изкуствен интелект предпочитат съдържание, което може да отговори на множество подвъпроси на сложна заявка чрез разпръскване на заявки.
EEAT в контекста на изкуствения интелект
Проучванията показват, че Опитът, Експертизата, Авторитетността, Доверието (EEAT) остават актуални за системите с изкуствен интелект. Платформите с изкуствен интелект предпочитат надеждни и авторитетни източници, за да сведат до минимум халюцинациите.
Оптимизацията на изкуствения интелект се превръща в конкурентно предимство: Ранните инвестиции в LLMO се отплащат
Настоящите изследвания показват, че SEO и LLMO, задвижвани от изкуствен интелект, са се утвърдили като независими дисциплини. Докато много традиционни SEO принципи остават актуални, системите с изкуствен интелект изискват нови подходи към структурирането на съдържанието, изграждането на марка и техническото внедряване. Изследванията все още са в експериментална фаза, но ранните инвестиции в оптимизация с изкуствен интелект обещават дългосрочни конкурентни предимства.
Свързано с това:
Вашият глобален партньор по маркетинг и бизнес развитие
☑️ Нашият бизнес език е английски или немски
☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!
Konrad Wolfenstein
Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.
Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук wolfenstein@xpert.digital:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е
Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.