Descripción general de la investigación integral de KI, SEO, AIO y LLMO - Imagen: xpert.digital
Optimización del modelo de lenguaje grande: cómo la inteligencia artificial cambió fundamentalmente la industria de SEO
Optimización del modelo de lenguaje grande: cómo la inteligencia artificial cambió fundamentalmente la industria de SEO
El panorama de la investigación alrededor de la optimización de motores de búsqueda de IA y la optimización del modelo de lenguaje grande (LLMO) se está desarrollando rápidamente. Este análisis exhaustivo ilumina el estado actual de la investigación sobre todos los aspectos relevantes de esta área emergente.
Adecuado para:
Conceptos básicos y terminología
LLMO, GEO y términos relacionados
La investigación muestra una variedad de términos para optimizar el contenido para los sistemas de IA. La optimización del modelo de lenguaje grande (LLMO) se centra en la optimización para modelos de voz grandes como GPT-4, Claude o Gemini. La optimización generativa del motor (GEO) tiene como objetivo optimizar los motores de búsqueda generativos, mientras que la optimización de IA (AIO) sirve como un término genérico para todas las medidas de optimización de IA.
Un estudio pionero de la Universidad de Princeton introdujo el término "optimización generativa de motores" y demostró que las estrategias geográficas pueden aumentar la visibilidad en las respuestas generadas por IA hasta en un 40%. Por primera vez, esta investigación estableció un marco sistemático para optimizar el contenido para los sistemas de IA generativos.
Cómo modelos modernos de IA
La investigación actual muestra que los modelos de IA funcionan a través de la capacitación previa, la multitud de ajuste y la generación de recuperación aumentada (RAG). El proceso de conexión a tierra es particularmente relevante, en el que los sistemas de IA enriquecen sus respuestas al buscar datos en vivo. Google utiliza integridades y cálculos de similitud semántica para evaluar los pasajes de contenido en lugar de buscar páginas completas para palabras clave.
Factores de clasificación y factores de visibilidad
Google AI Overviews Factores de clasificación
Extensos estudios identificaron siete áreas principales que influyen en las descripciones de Google AI:
- Modelos AI (Palm 2, Mum, Géminis)
- Sistemas de clasificación central (PageRank, Bert, contenido útil)
- Bases de datos (gráfico de conocimiento, gráfico de compras)
- Áreas temáticas (categorías de YMYL)
- Intención de búsqueda (informativa, navegación, transaccional)
- Elementos multimedia
- Datos estructurados
La investigación muestra que los sitios web con mejores clasificaciones de Google tienen un 25%de posibilidades de aparecer como fuente en las descripciones de IA. Es interesante que casi el 90% de las citas de Chatt provengan de los resultados de búsqueda más allá de las 20 mejores clasificaciones.
Visibilidad del incendio y mencionado mencionado mencionado en menciones
Un análisis exhaustivo de 75,000 marcas de AHREFS mostró correlaciones significativas para la visibilidad en las descripciones de IA:
- Menciones web de marca: correlación más fuerte (0.664)
- Fuego de anclaje: la segunda correlación más fuerte (0.527)
- Volumen de búsqueda de marca: tercera correlación más fuerte (0.392)
- Vínculos de retroceso: correlación significativamente más débil (0.218)
Esta investigación muestra que los factores fuera del sitio son más importantes que las métricas de SEO tradicionales. Las marcas con la mayor conciencia web reciben hasta 10 veces más menciones en descripción general de la IA que el próximo grupo de cuartil.
Conciencia de marca y visibilidad de LLM
Los estudios de SEER Interactive demuestran una correlación de 0.18 entre el volumen de búsqueda de incendios y la mención de IA. Según el rango de dominio (0.25), esta correlación es la segunda conexión más fuerte observada. La investigación muestra que la conciencia de la marca no solo es relevante para los humanos, sino también para los LLM.
Enfoques de optimización técnica
Marca de datos y esquema estructurados
La investigación actual muestra que AI Crawler a menudo no puede reconocer datos estructurados inyectados con JavaScript. GPTBOT, Claudebot y PerpleityBot no pueden ejecutar JavaScript y perder un contenido generado dinámicamente. La representación del lado del servidor o el HTML estático es esencial para la visibilidad de la IA.
Son particularmente efectivos:
- Esquema de preguntas frecuentes para cuestionario directo
- Cómo esquiar por instrucciones paso a paso
- Esquema de productos para la optimización de comercio electrónico
- Esquema de artículos para el marcado de contenido
llms.txt como el nuevo estándar
La investigación identifica LLMS.TXT como una guía importante para AI Crawler. A diferencia de Robots.txt, este archivo no sirve para bloquear, sino como una descripción estructurada de contenido importante, similar a un SiteMap XML para Google.
Herramientas de medición y monitoreo
Nuevo desarrollo de KPI
La investigación muestra un cambio en las clasificaciones tradicionales para mencionar las tasas y los consejos de referencia. El éxito ya no se mide en las posiciones 1-10, sino en la probabilidad de ser citado en respuestas de IA.
Plataformas de monitoreo
Los estudios actuales identifican varias herramientas especializadas para el seguimiento de la visibilidad de la IA:
- SE Ranking AI Visibily Tracker: Motor de la marca monitores en varias plataformas de IA
- Ranking web avanzado: ofrece información de visibilidad de la marca AI
- Marlon: desarrollado especialmente para la visibilidad de la marca LLM
- LLMO Metrics vs. Loright: plataformas para la optimización generativa de motores
Estudios de comparación entre plataformas
Chatgpt vs. búsqueda de google
Los estudios experimentales muestran diferencias significativas en el comportamiento del usuario. Los usuarios de ChatGPT necesitan menos tiempo para todas las tareas, sin diferencias significativas en el rendimiento. ChatGPT nivela el rendimiento de búsqueda entre los diferentes niveles de educación, mientras que en la búsqueda de Google hay una correlación positiva entre la educación y el rendimiento de la búsqueda.
Características específicas de la plataforma
Los resultados de la investigación muestran diferentes preferencias de las plataformas AI:
- Búsqueda de chatgpt: prefiere contenido de forma larga hacia las páginas de productos de la marca
- Perplexidad: tiende a fuentes autorizadas como Wikipedia y grandes sitios de noticias
- Descripción general de Google AI: utiliza el patrón de co-citación y las señales de clasificación existentes
Tendencias y desarrollos futuros
Gestión de la autoridad digital
Los nuevos enfoques de investigación como la gestión de la autoridad digital (DAM) se crean como una disciplina interdisciplinaria. Esto combina SEO, marketing de contenido, relaciones públicas y marca de manera integral para construir autoridad digital para sistemas de IA. Las medidas de optimización de estructuras piramidales de visibilidad de IA en cinco niveles: calidad de contenido, optimización estructural, optimización semántica, construcción de autoridad y gestión del contexto.
Optimización basada en la entidad
La investigación muestra el creciente significado del SEO basado en la entidad en comparación con la optimización de palabras clave pura. Los sistemas de IA funcionan cada vez más con las entidades y sus relaciones, lo que significa un cambio en las palabras clave a los conceptos semánticos.
Adecuado para:
Desafíos y limitaciones
Determinismo y medidabilidad
La investigación actual muestra que las respuestas de IA no son deterministas: las mismas preguntas pueden generar diferentes respuestas. Esto hace que sea difícil medir el éxito porque las métricas de SEO tradicionales ya no se aplican.
Cambio tecnológico rápido
La investigación advierte sobre la velocidad de los cambios tecnológicos. Las estrategias que funcionan hoy podrían volverse obsoletas rápidamente a través de las actualizaciones del modelo. Esto requiere una adaptación continua y alegría de la experimentación.
Conocimiento práctico
Estrategias de contenido
Los resultados de la investigación muestran que la cobertura de temas y la cobertura holística del tema son decisivos. Los modelos de IA prefieren el contenido que puede responder varias subcestiones de una solicitud compleja a través de Fan-Out de consulta.
Eeat en el contexto de IA
Los estudios muestran que la experiencia, la experiencia, la autoridad, la confianza, la confianza (EEAT) también sigue siendo relevante para los sistemas de IA. Las plataformas de IA prefieren fuentes confiables y autorizadas para minimizar las alucinaciones.
La optimización de IA se convierte en una ventaja competitiva: las inversiones tempranas en LLMO dan sus frutos
La situación de investigación actual muestra que Ki Seo y LLMO se establecen como disciplinas independientes. Si bien muchos principios de SEO tradicionales siguen siendo relevantes, los sistemas de IA requieren nuevos enfoques en la estructuración de contenido, la construcción de incendios y la implementación técnica. La investigación todavía está en una fase experimental, con inversiones tempranas en optimización de IA prometen ventajas competitivas a largo plazo.
Adecuado para:
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Konrad Wolfenstein
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