Publikováno dne: 22. června 2025 / Aktualizace od: 22. června 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Komplexní přehled výzkumu KI, SEO, AIO a LLMO - Image: xpert.digitální
Optimalizace modelu velkého jazyka: Jak umělá inteligence zásadně změnila průmysl SEO
Optimalizace modelu velkého jazyka: Jak umělá inteligence zásadně změnila průmysl SEO
Výzkumné prostředí kolem optimalizace vyhledávacích strojů AI a optimalizaci modelu s velkým jazykem (LLMO) se rychle vyvíjí. Tato komplexní analýza osvětluje současný stav výzkumu všech relevantních aspektů této rozvíjející se oblasti.
Vhodné pro:
Základní pojmy a terminologie
Llmo, geo a související termíny
Výzkum ukazuje řadu termínů pro optimalizaci obsahu pro systémy AI. Optimalizace velkého jazyka (LLMO) se zaměřuje na optimalizaci pro velké hlasové modely, jako jsou GPT-4, Claude nebo Gemini. Cílem generativní optimalizace motoru (GEO) je optimalizovat generativní vyhledávače, zatímco optimalizace AI (AIO) slouží jako obecný termín pro všechna opatření optimalizace AI.
Průkopnická studie Princetonské univerzity zavedla termín „generativní optimalizace motoru“ a prokázala, že geo-strategie mohou zvýšit viditelnost v odpovědích generovaných AI až o 40%. Tento výzkum poprvé vytvořil systematický rámec pro optimalizaci obsahu pro generativní systémy AI.
Jak moderní modely AI
Současný výzkum ukazuje, že modely AI pracují prostřednictvím tréninku Pred, pokutováním a vyhledáváním generace (RAG). Proces uzemnění je zvláště důležitý, ve kterém systémy AI obohacují vaše odpovědi hledáním živých dat. Google používá vložení a sémantické výpočty podobnosti k posouzení průchodů obsahu namísto hledání celé stránky klíčových slov.
Faktory hodnocení a faktory viditelnosti
Faktory hodnocení přehledů Google AI
Rozsáhlé studie identifikovaly sedm hlavních oblastí, které ovlivňují přehled Google AI:
- Modely AI (Palm 2, mami, Gemini)
- Systémy hodnocení Core (PageRank, Bert, užitečný obsah)
- Databáze (graf znalostí, nákupní graf)
- Oblasti předmětu (kategorie Ymylu)
- Záměr vyhledávání (informační, navigační, transakční)
- Multimediální prvky
- Strukturovaná data
Výzkum ukazuje, že webové stránky s lepšími hodnoceními Google mají 25%šanci, že se objeví jako zdroj v přehledů AI. Je zajímavé, že téměř 90% citátů Chatt pochází z výsledků vyhledávání nad rámec 20 nejlepších žebříčků.
Viditelnost ohně a zmíněná zmínka uvedená uvedená v zmínkách
Komplexní analýza 75 000 značek AHREFS ukázala významné korelace pro viditelnost v přehledech AI:
- Značka značky zmiňuje: Nejsilnější korelace (0,664)
- Kotvy oheň: Druhá nejsilnější korelace (0,527)
- Objem vyhledávání značky: třetí nejsilnější korelace (0,392)
- Backlinks: výrazně slabší korelace (0,218)
Tento výzkum ukazuje, že faktory mimo lokalitu jsou důležitější než tradiční metriky SEO. Značky s nejvíce povědomí o webu dostávají v přehledech AI až 10x více zmínek než v další skupině kvartilů.
Povědomí o značce a viditelnost LLM
Studie SEER Interactive prokazují korelaci 0,18 mezi objemem vyhledávání požáru a zmínkou AI. Podle pozice domény (0,25) je tato korelace druhým nejsilnějším pozorovaným připojením. Výzkum ukazuje, že povědomí o značce není relevantní pouze pro lidi, ale také pro LLM.
Přístupy technické optimalizace
Strukturovaná data a schéma značky
Současný výzkum ukazuje, že AI prolézací stroj často nedokáže rozpoznat strukturovaná data injikovaná JavaScriptem. GPTBOT, ClaudeBot a OfplexityBot nemohou spustit JavaScript a chybět dynamicky generovaný obsah. Vykreslování na straně serveru nebo statické HTML je nezbytné pro viditelnost AI.
Jsou obzvláště efektivní:
- Schéma FAQ pro přímý dotazník
- Howto schéma pokyny krok za krokem
- Schéma produktu pro optimalizaci elektronického obchodování
- Schéma článku pro označení obsahu
llms.txt jako nový standard
Výzkum identifikuje llms.txt jako důležitý průvodce pro prohledávání AI. Na rozdíl od Robots.txt tento soubor neslouží blokovat, ale jako strukturovaný přehled důležitého obsahu, podobně jako XML SiteEMAP pro Google.
Měřitelnost a monitorovací nástroje
Nový vývoj KPI
Výzkum ukazuje posun v tradičním žebříčku, aby zmínil sazby a referenční rady. Úspěch se již neměří v pozicích 1-10, ale s pravděpodobností citováno v odpovědích AI.
Monitorovací platformy
Současné studie identifikují různé specializované nástroje pro sledování viditelnosti AI:
- SE Ranking AI Vidibility Tracker: Monitory Značka Zmínka na různých platformách AI
- Pokročilé hodnocení webu: Nabízí viditelnost značky AI
- Marlon: Vyvinul se zejména pro viditelnost značky LLM
- LLMO Metrics vs. Loright: Platformy pro generativní optimalizaci motoru
Srovnávací studie mezi platformami
Chatgpt vs. Google Search
Experimentální studie ukazují významné rozdíly v chování uživatelů. Uživatelé ChatGPT potřebují méně času na všechny úkoly, bez významných rozdílů ve výkonu. ChatGPT na úrovni výkonu vyhledávání mezi různými úrovněmi vzdělávání, zatímco ve vyhledávání Google existuje pozitivní korelace mezi vzděláváním a výkonem vyhledávání.
Funkce specifické pro platformu
Výsledky výzkumu ukazují různé preference platforem AI:
- Vyhledávání chatgpt: Preferuje obsah dlouhé formy směrem k stránkám produktu značky
- Zmasnost: má tendenci k autoritativním zdrojům, jako je Wikipedia a velké zpravodajské stránky
- Přehled AI Google AI: Používá ko-citační vzor a existující signály hodnocení
Budoucí trendy a vývoj
Řízení digitální autority
Jako interdisciplinární disciplína jsou vytvářeny nové výzkumné přístupy, jako je správa digitální autority (DAM). To kombinuje SEO, obsahový marketing, PR a značky holisticky za účelem budování digitální autority pro systémy AI. Optimalizace Pyramidových struktur viditelnosti AI měří v pěti úrovních: kvalita obsahu, strukturální optimalizace, sémantická optimalizace, budování autority a řízení kontextu.
Optimalizace založená na entitě
Výzkum ukazuje rostoucí význam SEO založeného na entitě ve srovnání s optimalizací čistých klíčových slov. Systémy AI stále více spolupracují s entitami a jejich vztahy, což znamená posun v klíčových slovech na sémantické koncepty.
Vhodné pro:
Výzvy a omezení
Determinismus a měřitelnost
Současný výzkum ukazuje, že odpovědi AI nejsou deterministické-stejné otázky mohou generovat různé odpovědi. To ztěžuje měření úspěchu, protože tradiční metriky SEO již neplatí.
Rychlá technologická změna
Výzkum varuje před rychlostí technologických změn. Strategie, které dnes fungují, by se mohly rychle stát zastaralými prostřednictvím aktualizací modelu. To vyžaduje nepřetržité přizpůsobení a radost z experimentování.
Praktické znalosti
Strategie obsahu
Výsledky výzkumu ukazují, že pokrytí tématu a pokrytí holistického tématu jsou rozhodující. Modely AI preferují obsah, který může odpovědět na několik dílčích dotazů složitého požadavku prostřednictvím fanoušků dotazu.
Eeat v kontextu AI
Studie ukazují, že zkušenosti, odbornost, autoritativita, důvěra, důvěra (EEAT) také zůstávají relevantní pro systémy AI. Platformy AI preferují spolehlivé, autoritativní zdroje, aby se minimalizovaly halucinace.
Optimalizace AI se stává konkurenční výhodou: včasné investice do LLMO vyplatí
Současná výzkumná situace ukazuje, že KI SEO a LLMO jsou zřízeny jako nezávislé disciplíny. Zatímco mnoho tradičních principů SEO zůstává relevantní, systémy AI vyžadují nové přístupy při strukturování obsahu, budování požáru a technické implementaci. Výzkum je stále v experimentální fázi, přičemž včasné investice do optimalizace AI slibují dlouhodobé konkurenční výhody.
Vhodné pro:
Váš globální partner pro marketing a rozvoj podnikání
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.
Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital
Těším se na náš společný projekt.
