Avaldatud: 21. juuli 2025 / Uuendus: 21. juuli 2025 – autor: Konrad Wolfenstein
Llmo / geo | Kuidas on lood traditsioonilise otsingumootori optimeerimisega brändi nähtavuse jaoks AI -ajastul? – pilt: xpert.digital
Ainult 37,4% Google'i otsingutest USA -s tuleneb väliste veebisaitide klõpsudest
Otsingutulemuste tulevik: miks peavad ettevõtted nüüd ümber mõtlema
Klassikalise SEO ajastu, kus ettevõtted ainult Google'i jaoks optimeeritud, on lõppemas. Traditsiooniline SEO põhines märksõnade paigutamisel, tagasilingi struktuuril ja tehnilise veebisaidi optimeerimisel aastakümnete jooksul, et otsingutulemusi järjestada. Kuid suurte keelemudelite (LLM -ide) nagu ChatGPT, hämmelduse ja Google'i AI ülevaate tulekuga muutub digitaalne turundus põhimõtteliselt.
Numbrid räägivad selget keelt: ainult 37,4% Google'i otsingutest USA -s tuleneb klikkidest välistel veebisaitidel. Samal ajal on 13,14% kõigist otsingutest juba varustatud AI-ülevaatega ja kasvu 30–150% näitavad ettevõtteid, kes optimeerivad LLM-e. See areng tähendab paradigmaatilist muutust puhta järjestamise optimeerimisest AI-põhiste vastuste optimeerimise suunas.
Mis täpselt on LLM -i optimeerimine ja kuidas see erineb traditsioonilisest SEO -st?
Suure keelemudeli optimeerimine (LLMO), mida nimetatakse ka generatiivseks mootori optimeerimiseks (GEO) või vastuse mootori optimeerimiseks (AEO), kirjeldab digitaalse sisu strateegilist ettevalmistamist AI -süsteemide jaoks. Kui traditsioonilise SEO eesmärk on genereerida veebisaidi liiklus kõrgema paremusjärjestuse kaudu, keskendub LLMO asjaolule, et sisu mõistetakse, ekstraheeritakse, ekstraheeritakse ja viidatakse genereeritud vastustele.
Põhiline erinevus on optimeerimise sihtkohas: SEO keskendub veebisaidi paremusjärjestusele ja klõpsudele, samas kui LLMO on suunatud tulekahju mainimisele ja tsitaatidele AI vastustes. LLM -id põhinevad üksustel nagu kaubamärgid, tooted ja teemad – mitte URL -idel. See tähendab, et asjakohasus loob kohalolek paljudel platvormidel, mitte ainult teie enda veebisaidil.
Sobib selleks:
Miks ebaõnnestuvad AI-juhitud otsingus traditsioonilised SEO strateegiad?
Traditsioonilise SEO põhitõed on AI-põhiste otsingusüsteemide jaoks liiga lühikesed, kuna sisu töötlemise tüüp on põhimõtteliselt erinev. Kui otsingumootorid hindavad veebisaite märksõnade ja lingide põhjal, siis LLMS analüüsib sisu semantiliselt ja mõistavad konteksti, kavatsusi ja temaatilisi suhteid.
LLM -id eelistavad struktureeritud, hõlpsat sisu mõistmist, millel on selged vastused konkreetsetele küsimustele. Need osutavad allika kvaliteedile ja autoriteedile erilist tähtsust, eelistades selliseid allikaid nagu Vikipeedia või struktureeritud andmekirjed. Traditsiooniline märksõna optimeerimine asendatakse loomuliku, vestluskeelega, kuna AI -süsteemidega kasutajad suhtlevad tõenäolisemalt tervete lausetega.
Lisaks ei saa 95% AI-tsitatsioonide käitumisest selgitada veebisaidi liiklusmõõdikutega ja 97,2% mitte tagasilingiprofiilidega. See tähendab, et AI -maailmas esinevad traditsioonilised SEO autoriteedid kaotavad tähtsuse.
Milliseid konkreetseid strateegiaid LLM-i optimeeritud sisu nõuavad?
Edukad LLMO strateegiad põhinevad mitmel põhiprintsiipil, mis ületavad traditsioonilisi SEO lähenemisviise. Esiteks peab sisu olema üles ehitatud nii, et neid oleks AI -süsteemide jaoks lihtne mõista. See hõlmab selgeid pealkirju, lühikesi vastuseid ja struktureeritud andmepreemia.
LLMS -i sisustrateegia
Ettevõtted peaksid looma üksikasjaliku ja põhjaliku sisu, mis sisaldab vähemalt 1500–2000 sõna ja vastama täielikult konkreetsetele küsimustele. Oluline on pakkuda tsiteeritud sisu, mis on hästi üles ehitatud, allikatega ja sisuliselt koostatud. KKK sektsioonid ja jutukaadrid, mis kõlavad nagu päris kasutajataotlused, suurendavad AI tõenäosust.
Sobib selleks:
Tehniline optimeerimine
Tehnilisel tasandil tuleks optimeerida AI indekseerijatele mõeldud veebisaite, mis on liikumisel sageli lihtsamad kui traditsiooniliste otsingumootori robotid. Staatilised, puhtad HTML-i struktuurid, millel pole JavaScripti sõltuvat sisu, on ideaalsed. Skeem-markep ja struktureeritud andmed aitavad LLMS-il veebisaite lugeda, näiteks teadmiste graafikud.
Platvormiülene kohalolek
Kuna LLMS agregeerib LLM -isid erinevatest allikatest, on järjepidev kohalolek mitmel platvormil ülioluline. See ei hõlma mitte ainult teie enda veebisaiti, vaid mainib ka temaatiliselt sobivates artiklites, nimekirjades, foorumites nagu Reddit ja Quora, samuti kohalolekut sellistel platvormidel nagu Vikipeedia.
Kuidas mõjutab Zero-Click ERA kasutajakäitumist ja kaubamärgi nähtavust?
Zero-Klicki ajastu muutis otsingukäitumist põhimõtteliselt. Ligikaudu 80% tarbijatest tugineb nullklõpsule vähemalt 40% nende otsingupäringutest. See põhjustab orgaanilise veebiliikluse hinnangulist langust 15-25%. Samal ajal kasvab generatiivne AI -liiklus muljetavaldava 1200% võrra juuli 2024. aastast 2025.
See areng ei tähenda aga brändi nähtavuse lõppu, vaid nõuab strateegia ümberpaigutamist. Kaubamärgid on nüüd sama väärtuslikud kui klõpsud. Näiteks kui ChatGpt mainis Asana, esmaspäeva.com ja märge otse vastuses, kui küsitakse “parimate projektijuhtimisriistade” kohta, saavad need kaubamärgid tohutu nähtavuse, ilma et kasutajad külastaksid oma veebisaite.
Kaubamärgi autoriteedi hoone
Zero-Click ajastul saab brändi autoriteedi kõige olulisemaks valuutaks. Ettevõtted peavad end kehtestama usaldusväärsete allikatena, mida klassifitseeritakse AI -süsteemide tsiteeritud. See nõuab reaalsete teadmiste loomist algse uurimistöö, juhtumianalüüside ja otseste kogemuste kaudu.
Sobib selleks:
Millised tööstusharud ja ettevõtted on LLMO strateegiatest juba kasu?
Erinevad tööstusharud näitavad juba edukaid LLMO rakendusi. Tarkvaraettevõte Logikcull salvestas juba 2023. aasta juunis, et 5% kõigist müügivihjetest genereeriti ChatGPT kaudu, mis vastab igakuisele tellimuste käibele peaaegu 100 000 dollarit. Sellised ettevõtted nagu Surfer SEO esinevad regulaarselt LLM -i vastustes, kui küsitakse sisu optimeerimise tööriistade kohta.
B2B sektor
B2B ettevõtted saavad eriti kasu LLMO -st, kuna kuni 72% B2B ostjatest puutub AI -ülevaatega uurimistöö ajal. Samal ajal klõpsab 90% kasutajatest endiselt tsiteeritud allikaid, et kontrollida teavet, et B2B kaubamärgid pakuvad jätkuvalt liiklusvõimalusi.
Sobib selleks:
E-kaubandus ja jaemüük
E-kaubanduse sektoris kasutavad sellised platvormid nagu segadus juba struktureeritud toote võrdlusi. Kui kasutajad otsivad laste hambakreeme, loob hämming testi tulemuste põhjal parimate toodete tabeleid. Sellistes ülevaates ilmuvad kaubamärgid saavad kasu kvalifitseeritud liiklusest kõrge konversioonimääraga.
Kuidas saavad ettevõtted oma brändi kohalolekut erinevates LLM -i platvormides?
Eduka LLM-i olemasolu loomine nõuab platvormipõhist strateegiat, kuna erinevatel AI-süsteemidel on erinevad allika eelistused. Chatgpt tsiteerib 47,9% Vikipeedia sisu, aga ka traditsioonilisi meedia- ja tehnoloogiale orienteeritud veebisaite. Google'i AI ülevaated kasutavad 21% Redditi sisu ja 18,8% YouTube'i videoid. Hämmastamine näitab tasakaalukamat jaotust professionaalsete ja tarbijatele suunatud allikate vahel.
Vikipeedia optimeerimine
Vikipeedia on oluline osa LLM -i koolitusandmetest. Ettevõtted peaksid tagama, et nende brändiinformatsioon Vikipeedia kohta on täpne ja abivalmis. Iga LLM on koolitatud Vikipeedia sisuga, mistõttu see platvorm on kaubamärgi nähtavuse jaoks otsustav.
Redditi ja kogukonna platvormid
Kasutaja loodud sisu (UGC) sellistel platvormidel nagu Reddit ja Quora on LLM-id kõrgelt hinnatud. Ettevõtted peaksid tagama, et teie kaubamärki mainitakse kasulike vastuste ja aruteludes ilma rämpsposti või sundimata.
Teenitud meedia ja digitaalne PR
Teenitud meedia strateegiline kasutamine on LLMO edu jaoks ülioluline. Temaatiliselt sobivate artiklite, tööstusharude väljaannete ja usaldusväärsete foorumite paigaldamine suurendavad AI kontekstis nähtavust, seetõttu on domeeniasutus teisejärguline.
Millised mõõtmised ja KPI -d on LLMO edu jaoks olulised?
LLMO edukuse mõõtmine nõuab uusi mõõdikuid, mis ületavad traditsioonilisi SEO KPI -sid. Selle asemel, et keskenduda ainult märksõnade paremusjärjestusele ja orgaanilisele liiklusele, peavad ettevõtted rakendama AI-spetsiifilisi mõõdikuid.
Esmased LLMO mõõdikud
- AI mainib seiret: brändi mainimise tagakiusamine AI-genereeritud vastustes selliste tööriistade kohta nagu sügav, Oterlly ja Scrunch
- AI -tööriistade suunamine: veebisaidi liikluse analüüs sellistest allikatest nagu Chatt, hämmeldus ja Claude Google Analytics 4 kaudu
- Häälebrändi osa: brändi sisu mõõtmine generatiivsetes otsingutulemustes võrreldes konkurentidega
- Tsitaadisagedus: jälgimine, kui sageli on sisu viidatud LLM -i vastustes
Sekundaarsed näitajad
Kuna otsesed LLMO mõõtmised on endiselt piiratud, kasutavad ettevõtted puhverserveri indikaatoreid nagu kaubamärgiga otsingumaht, pika sabaga märksõna jälgimine ja plii kvaliteedi mõõdikud. AI -treeninguallikate (Wikipedia, Reddit, Quora) ja aktuaalsete autoriteetide vasakpoolsete veebisaitide tagasilingiprofiili kasv annab märku ka LLMO edust.
Milliseid tehnilisi nõudeid on vaja LLM -i edukaks optimeerimiseks?
LLMO tehniline infrastruktuur erineb oluliselt traditsioonilistest SEO nõuetest. AI indekseerijad töötavad sageli kergemate nõuetega kui traditsioonilised otsingumootori robotid, kuid eelistavad selgelt struktureeritud, semantiliselt rikkalikku sisu.
Struktureeritud andmed ja skeemi märgistus
Põhjalik skeemi märgistus on LLMO jaoks hädavajalik, kuna see aitab AI -süsteemidel tõlgendada veebisaite nagu teadmised teadmiste kohta. Kohalik ettevõte, teenindus, toode, KKK ja Howto skeem on AI nähtavuse jaoks eriti väärtuslikud. Need struktureeritud andmed pakuvad konteksti, mis võib parandada URL-ide nähtavust AI-mootorites.
Sisuarhitektuur
Moodulaarse sisu arhitektuur on RAG-protsesside jaoks ülioluline (otsingu austatud genereerimine). Sisu peab olema üles ehitatud semantiliselt seotud plokkides, mis võivad AI -süsteeme eraldi kaevandada ja tsiteerida. Selged hierarhiad H1-H6 pealkirjade ja loogiliste sisustruktuuridega parandavad nähtavust märkimisväärselt.
API ligipääsetavus
Veebisaidi sisu avaliku API pakkumine võib suurendada nähtavust LLM -süsteemides. Traditsioonilised SEO -tehnikad nagu puhtad URL -i struktuurid ja optimeeritud laadimisajad on endiselt asjakohased, kuna paljud LLM -id võtavad neid kvaliteetseid signaale arvesse.
Kuidas areneb LLM -i maastik aastaks 2026 ja pärast seda?
LLM -i optimeerimise tulevik näitab AI integreerimise edasist kiirenemist digitaalse turunduse kõigisse aspektidesse. Turuprognoosid näitavad, et LLM -id vallutavad 2028. aastaks 15% otsinguturust, samas kui LLM -i globaalne turg peaks aastatel 2024–2030 kasvama 36%.
Tehnoloogilised arengud
Google'i sügav otsing AI -režiimis ja Kaksikute 2.5 kasutuselevõtt näitavad tehnoloogilise arengu suunda. Need süsteemid saavad paralleelselt töödelda sadu otsingupäringuid ja luua minutitega ekspertide taseme aruandeid. Isikupärastatud AI ülevaadete väljatöötamine, mis kohanevad üksikute kasutaja eelistustega, nõuab uusi optimeerimismeetodeid.
Platvormi mitmekesistamine
Tulevik kuulub detsentraliseeritud otsingumaastikku, kus avastamine toimub mitme liidese kaudu. Lisaks Google'ile muutuvad sellised platvormid nagu Tikok (40% vastanutest) ja ChatGPT (56% vastanutest) avastuskanalitena olulisemaks. See areng nõuab kõikjakanali turundusstrateegiaid, mis hõlmavad kõiki asjakohaseid puutepunkte.
Mida see tähendab konkreetselt turundusstrateegiate ja eelarve jaotamise jaoks?
LLM -i ajastusse muutmine nõuab turunduseelarvet ja strateegiaid põhimõttelist ümberpaigutamist. Ehkki traditsiooniline SEO on endiselt asjakohane, peavad ettevõtted üha enam investeerima LLMO-spetsiifilistesse meetmetesse.
Eelarvevahetused
Ettevõtted peaksid vähendama 20–30% oma SEO eelarvest LLMO meetmete jaoks, sealhulgas sisustruktuur, skeemi rakendamine ja platvormideülese kohaloleku struktuur. Investeeringud digitaalse PR -i ja asjatundjate sisu loomise kaudu kaubamärgi autoriteetide loomisesse on muutumas üha olulisemaks kui puhta lingi loomise kampaaniad.
Oskuste arendamine
Turundusmeeskonnad peavad arendama uusi oskusi, mis ületavad traditsioonilise SEO. See hõlmab AI süsteemide mõistmist, kiiret inseneritööd ja võimalust semantilise töötlemise sisu optimeerida. PR-, sisu- ja SEO meeskondade vaheline koostöö muutub oluliseks, kuna LLM -id õpivad kõigist veebi nurkadest.
ROI kaalutlus
Esimesed LLMO rakendused näitavad 20–30% ettevõtete investeeringutasuvuse parandamist, kes integreerivad AI oma turundusotsustesse. Pikaajaline investeering kaubamärgi autoriteedisse ja üksuste tunnustamisesse tasub end parema nähtavuse kaudu kasvava AI otsingumaastikul.
Ümberkujundamine SEO -st LLMO -le pole mitte ainult tehniline kohanemine, vaid strateegiline paradigma nihe, mis määratleb digitaalse kaubamärgi nähtavuse tuleviku. Ettevõtted, kes tunnustavad seda arengut varakult ja tegutsevad vastavalt sellele, hoiavad digitaalse turunduse AI-juhitud tulevikus ülemkäe.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.