Komplexní přehled výzkumu v oblasti AI, SEO, AIO a LLMO – Obrázek: Xpert.Digital
Optimalizace velkých jazykových modelů: Jak umělá inteligence zásadně mění SEO průmysl
Optimalizace velkých jazykových modelů: Jak umělá inteligence zásadně mění SEO průmysl
Výzkumná oblast v oblasti optimalizace pro vyhledávače s využitím umělé inteligence a optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO) se rychle rozvíjí. Tato komplexní analýza osvětluje současný stav výzkumu všech relevantních aspektů této nově vznikající oblasti.
Vhodné pro:
Základní pojmy a terminologie
LLMO, GEO a související termíny
Výzkum odhaluje řadu termínů pro optimalizaci obsahu pro systémy umělé inteligence. Optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO) se zaměřuje na optimalizaci pro velké jazykové modely, jako jsou GPT-4, Claude nebo Gemini. Generativní optimalizace pro vyhledávače (GEO) se zaměřuje na optimalizaci pro generativní vyhledávače, zatímco optimalizace pro umělou inteligenci (AIO) slouží jako zastřešující termín pro všechna optimalizační opatření pro umělou inteligenci.
Průlomová studie z Princetonské univerzity zavedla do vědecké literatury termín „generativní optimalizace pro enginy“ a prokázala, že strategie GEO mohou zvýšit viditelnost odpovědí generovaných umělou inteligencí až o 40 %. Tento výzkum poprvé stanovil systematický rámec pro optimalizaci obsahu pro generativní systémy umělé inteligence.
Jak fungují moderní modely umělé inteligence
Současný výzkum ukazuje, že modely umělé inteligence fungují na principu předtrénování, jemného ladění a generování rozšířených vyhledávacích dotazů (RAG). Obzvláště důležitý je proces uzemnění, kdy systémy umělé inteligence obohacují své odpovědi o webová data v reálném čase prostřednictvím živého vyhledávání. Google používá vkládání a výpočty sémantické podobnosti k vyhodnocení obsahu na základě jednotlivých kroků, spíše než k prohledávání celých stránek pomocí klíčových slov.
Faktory hodnocení a faktory viditelnosti
Přehledy Google AI Faktory hodnocení
Rozsáhlé studie identifikovaly sedm hlavních oblastí, které ovlivňují přehledy umělé inteligence Google:
- Modely umělé inteligence (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Základní systémy hodnocení (PageRank, BERT, užitečný obsah)
- Databáze (Graf znalostí, Nákupní graf)
- Tematické oblasti (kategorie YMYL)
- Záměr vyhledávání (informační, navigační, transakční)
- Multimediální prvky
- Strukturovaná data
Výzkum ukazuje, že webové stránky s lepším umístěním ve vyhledávání Google mají 25% šanci, že se objeví jako zdroj v přehledech AI. Je zajímavé, že téměř 90 % citací ChatGPT pochází z výsledků vyhledávání mimo prvních 20 míst.
Faktory viditelnosti a zmínky značky
Komplexní analýza 75 000 značek provedená společností Ahrefs odhalila významné korelace pro viditelnost v přehledech AI:
- Zmínky o značkách na webu: Nejsilnější korelace (0,664)
- Kotvy značek: Druhá nejsilnější korelace (0,527)
- Objem vyhledávání značek: Třetí nejsilnější korelace (0,392)
- Zpětné odkazy: Výrazně slabší korelace (0,218)
Tento výzkum ukazuje, že faktory mimo web jsou důležitější než tradiční SEO metriky. Značky s největším počtem zmínek na webu získají v přehledech AI až 10krát více zmínek než další kvartil.
Povědomí o značce a viditelnost LLM
Studie společnosti Seer Interactive ukazují korelaci 0,18 mezi objemem vyhledávání značek a zmínkami o značkách v rámci umělé inteligence. Tato korelace je druhou nejsilnější pozorovanou souvislostí po Domain Rank (0,25). Výzkum ukazuje, že povědomí o značce je relevantní nejen pro lidi, ale i pro absolventy LLM.
Přístupy k technické optimalizaci
Strukturovaná data a schématické značení
Současný výzkum ukazuje, že roboti s umělou inteligencí často nedokážou rozpoznat strukturovaná data vložená pomocí JavaScriptu. GPTBot, ClaudeBot a PerplexityBot nemohou spustit JavaScript, a proto přehlížejí dynamicky generovaný obsah. Pro viditelnost umělé inteligence je nezbytné vykreslování na straně serveru nebo statický HTML.
Obzvláště účinné jsou:
- Formát FAQ pro přímé zodpovězení otázek
- Diagram s podrobnými pokyny krok za krokem
- Schéma produktu pro optimalizaci elektronického obchodování
- Schéma článku pro označování obsahu
llms.txt jako nový standard
Výzkum identifikuje soubor llms.txt jako důležitého průvodce pro roboty s umělou inteligencí. Na rozdíl od souboru robots.txt se tento soubor nepoužívá k blokování, ale spíše jako strukturovaný přehled důležitého obsahu, podobně jako soubor Sitemap v XML pro Google.
Nástroje pro měřitelnost a monitorování
Vývoj nových klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI)
Výzkum ukazuje posun od tradičních žebříčků k mírám zmiňování a referenčním sazbám. Úspěch se již neměří pozicí 1–10, ale pravděpodobností citace v odpovědích umělé inteligence.
Monitorovací platformy
Nedávné studie identifikují několik specializovaných nástrojů pro sledování viditelnosti s využitím umělé inteligence:
- Sledovač viditelnosti AI v SE Ranking: Monitoruje zmínky o značce napříč různými platformami AI
- Pokročilé webové hodnocení: Poskytuje informace o viditelnosti značky s využitím umělé inteligence
- Marlon: Speciálně vyvinuto pro viditelnost značky LLM
- LLMO metriky vs. Lorelight: Platformy pro generativní optimalizaci enginu
Srovnávací studie mezi platformami
ChatGPT vs. Vyhledávání Google
Experimentální studie ukazují významné rozdíly v chování uživatelů. Uživatelé ChatGPT potřebují v průměru méně času na všechny úkoly, bez významných rozdílů ve výkonu. ChatGPT vyrovnává výkon vyhledávání napříč různými úrovněmi vzdělání, zatímco Vyhledávání Google vykazuje pozitivní korelaci mezi vzděláním a výkonem vyhledávání.
Funkce specifické pro platformu
Výsledky výzkumu ukazují různé preference pro platformy umělé inteligence:
- Vyhledávání ChatGPT: Upřednostňuje dlouhý obsah před stránkami značek produktů
- Zmatenost: Má tendenci používat autoritativní zdroje, jako je Wikipedie a hlavní zpravodajské weby.
- Přehledy umělé inteligence Google: Využívá vzorce společné citace a stávající signály pro hodnocení
Budoucí trendy a vývoj
Správa digitálních autorit
Nové výzkumné přístupy, jako je Digital Authority Management (DAM), se objevují jako interdisciplinární obor. Tento holistický přístup kombinuje SEO, obsahový marketing, PR a branding s cílem vybudovat digitální autoritu pro systémy umělé inteligence. Pyramida viditelnosti umělé inteligence strukturuje optimalizační opatření do pěti úrovní: kvalita obsahu, strukturální optimalizace, sémantická optimalizace, budování autority a správa kontextu.
Optimalizace založená na entitách
Výzkum ukazuje rostoucí význam SEO zaměřeného na entity ve srovnání s čistě optimalizací klíčových slov. Systémy umělé inteligence stále častěji pracují s entitami a jejich vztahy, což znamená posun od klíčových slov k sémantickým konceptům.
Vhodné pro:
Výzvy a omezení
Determinismus a měřitelnost
Současný výzkum ukazuje, že odpovědi umělé inteligence nejsou deterministické – stejné otázky mohou generovat různé odpovědi. To výrazně ztěžuje měření úspěšnosti, protože tradiční metriky SEO již neplatí.
Rychlé technologické změny
Výzkum varuje před rychlostí technologických změn. Strategie, které dnes fungují, by se mohly kvůli aktualizacím modelů rychle stát zastaralými. To vyžaduje neustálé přizpůsobování a ochotu experimentovat.
Praktické poznatky
Strategie obsahu
Výzkum ukazuje, že pokrytí tématu a jeho holistické pokrytí jsou klíčové. Modely umělé inteligence upřednostňují obsah, který dokáže odpovědět na více dílčích otázek komplexního dotazu prostřednictvím rozvětvení dotazů.
EEAT v kontextu umělé inteligence
Studie ukazují, že pro systémy umělé inteligence (AI) zůstává relevantní ukazatel zkušeností, odbornosti, autority a důvěryhodnosti (EEAT). Platformy umělé inteligence preferují spolehlivé a autoritativní zdroje, aby minimalizovaly halucinace.
Optimalizace umělé inteligence se stává konkurenční výhodou: Včasné investice do LLMO se vyplácejí.
Současný výzkum ukazuje, že SEO a LLMO s využitím umělé inteligence se etablovaly jako nezávislé disciplíny. Zatímco mnoho tradičních SEO principů zůstává relevantních, systémy umělé inteligence vyžadují nové přístupy ke strukturování obsahu, budování značky a technické implementaci. Výzkum je stále v experimentální fázi, ale včasné investice do optimalizace umělé inteligence 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.