Présentation complète de la recherche de KI, SEO, AIO et LLMO - Image: Xpert.Digital
Optimisation du modèle de grande langue: comment l'intelligence artificielle a fondamentalement changé l'industrie du référencement
Optimisation du modèle de grande langue: comment l'intelligence artificielle a fondamentalement changé l'industrie du référencement
Le paysage de recherche autour de l'optimisation des moteurs de recherche d'IA et de l'optimisation des modèles de langues importants (LLMO) se développe rapidement. Cette analyse complète éclaire l'état actuel de recherche sur tous les aspects pertinents de ce domaine émergent.
Convient à:
Concepts de base et terminologie
LLMO, GEO et termes connexes
La recherche montre une variété de termes pour optimiser le contenu pour les systèmes d'IA. L'optimisation du modèle de grande langue (LLMO) se concentre sur l'optimisation pour les modèles vocaux importants tels que GPT-4, Claude ou Gemini. L'optimisation générative du moteur (GEO) vise à optimiser les moteurs de recherche génératifs, tandis que l'optimisation de l'IA (AIO) sert de terme générique pour toutes les mesures d'optimisation de l'IA.
Une étude pionnière de l'Université de Princeton a introduit le terme «optimisation générative du moteur» et a démontré que les géo-stratégies peuvent augmenter la visibilité des réponses générées par l'IA jusqu'à 40%. Pour la première fois, cette recherche a établi un cadre systématique pour optimiser le contenu pour les systèmes d'IA génératifs.
Comment les modèles d'IA modernes
Les recherches actuelles montrent que les modèles d'IA fonctionnent grâce à la formation Pret, à un réglage des amendes et à la génération auprès de la récupération (RAG). Le processus de mise à la terre est particulièrement pertinent, dans lequel les systèmes d'IA enrichissent vos réponses en recherchant des données en direct. Google utilise des incorporations et des calculs de similitude sémantique pour évaluer les passages de contenu au lieu de rechercher des pages entières pour les mots clés.
Facteurs de classement et facteurs de visibilité
Google AI Présentation des facteurs de classement
Des études approfondies ont identifié sept domaines principaux qui influencent les aperçus de Google IA:
- Modèles AI (Palm 2, maman, Gémeaux)
- Systèmes de classement de base (PageRank, Bert, contenu utile)
- Bases de données (graphique de connaissances, graphique d'achat)
- Sujets (catégories ymyl)
- Intention de recherche (informationnelle, navigation, transactionnelle)
- Éléments multimédias
- Données structurées
La recherche montre que les sites Web avec un meilleur classement Google ont 25% de chances d'apparaître comme source dans les aperçus de l'IA. Il est intéressant de noter que près de 90% des citations de Chatt proviennent des résultats de recherche au-delà du classement top 20.
Visibilité du feu et mentionné mentionné mentionné mentionné dans les mentions
Une analyse complète de 75 000 marques par Ahrefs a montré des corrélations significatives pour la visibilité dans les aperçus de l'IA:
- Mentions Web de marque: corrélation la plus forte (0,664)
- Ancres tir: la deuxième corrélation la plus forte (0,527)
- Volume de recherche de marque: troisième corrélation la plus forte (0,392)
- Backlinks: corrélation significativement plus faible (0,218)
Cette recherche montre que les facteurs hors site sont plus importants que les mesures de référencement traditionnelles. Les marques ayant le plus de sensibilisation sur le Web reçoivent jusqu'à 10 fois plus de mentions dans les aperçus de l'IA que le prochain groupe de quartiles.
Sensibilisation de la marque et visibilité LLM
Les études de SEER Interactive démontrent une corrélation de 0,18 entre le volume de recherche d'incendie et la mention de l'IA. Selon le rang de domaine (0,25), cette corrélation est la deuxième connexion observée la plus forte. La recherche montre que la notoriété de la marque est non seulement pertinente pour les humains, mais aussi pour les LLM.
Approches d'optimisation technique
Données structurées et balisage du schéma
Les recherches actuelles montrent que l'IA Crawler ne peut souvent pas reconnaître les données structurées injectées par JavaScript. GPTBOT, ClaudeBot et PerplexityBot ne peuvent pas exécuter JavaScript et manquer un contenu généré dynamiquement. Le rendu côté serveur ou le HTML statique est essentiel pour la visibilité de l'IA.
Sont particulièrement efficaces:
- Schéma de la FAQ pour le questionnaire direct
- How to Schemez par étape par étape
- Schéma de produit pour l'optimisation du commerce électronique
- Schéma d'articles pour le marquage du contenu
llms.txt en tant que nouvelle norme
La recherche identifie LLMS.TXT comme un guide important pour l'IA Crawler. Contrairement à Robots.txt, ce fichier ne sert pas à bloquer, mais comme un aperçu structuré du contenu important, similaire à un SITEMAP XML pour Google.
Outils de mesurabilité et de surveillance
Nouveau développement KPI
La recherche montre un changement dans les classements traditionnels pour mentionner les taux et les conseils de référence. Le succès n'est plus mesuré dans les positions 1 à 10, mais dans la probabilité d'être cité dans des réponses d'IA.
Plateformes de surveillance
Les études actuelles identifient divers outils spécialisés pour le suivi de la visibilité de l'IA:
- SE CLASSAGE AI Visibility Tracker: Monitors Brand Mention dans diverses plates-formes d'IA
- Classement Web avancé: offre des informations sur la visibilité de la marque AI
- Marlon: développé spécialement pour la visibilité de la marque LLM
- Métriques LLMO contre Loright: plates-formes d'optimisation générative du moteur
Études de comparaison entre les plateformes
Chatgpt contre Google Search
Des études expérimentales montrent des différences significatives dans le comportement des utilisateurs. Les utilisateurs de Chatgpt ont besoin de moins de temps pour toutes les tâches, sans différences significatives de performances. Chatgpt nivelle les performances de recherche entre différents niveaux d'éducation, tandis que sur Google Recherche, il existe une corrélation positive entre l'éducation et les performances de recherche.
Caractéristiques spécifiques à la plate-forme
Les résultats de la recherche montrent différentes préférences des plateformes d'IA:
- Chatgpt Search: préfère le contenu long des pages de produits de la marque
- Perplexité: tend à des sources faisant autorité telles que Wikipedia et de grands sites d'information
- Présentation de Google AI: utilise le modèle de co-citation et les signaux de classement existants
Tendances et développements futurs
Gestion des autorités numériques
De nouvelles approches de recherche telles que la gestion des autorités numériques (DAM) sont créées en tant que discipline interdisciplinaire. Cela combine le référencement, le marketing de contenu, les relations publiques et l'image de marque afin de créer une autorité numérique pour les systèmes d'IA. Les mesures d'optimisation des structures de la pyramide de visibilité de l'IA en cinq niveaux: qualité de contenu, optimisation structurelle, optimisation sémantique, renforcement des autorités et gestion du contexte.
Optimisation basée sur les entités
La recherche montre la signification croissante du référencement basé sur les entités par rapport à l'optimisation des mots clés purs. Les systèmes d'IA fonctionnent de plus en plus avec les entités et leurs relations, ce qui signifie un changement de mots clés vers les concepts sémantiques.
Convient à:
Défis et limitations
Déterminisme et mesurabilité
Les recherches actuelles montrent que les réponses à l'IA ne sont pas déterministes - les mêmes questions peuvent générer différentes réponses. Il est difficile de mesurer le succès car les mesures de référencement traditionnelles ne s'appliquent plus.
Changement technologique rapide
La recherche met en garde contre la vitesse des changements technologiques. Les stratégies qui fonctionnent aujourd'hui pourraient rapidement devenir obsolètes grâce à des mises à jour du modèle. Cela nécessite une adaptation continue et une joie de l'expérimentation.
Connaissances pratiques
Stratégies de contenu
Les résultats de la recherche montrent que la couverture du sujet et la couverture thème holistique sont décisives. Les modèles AI préfèrent le contenu qui peut répondre à plusieurs sous-questions d'une demande complexe via le fan-out de requête.
Eeat dans le contexte de l'IA
Des études montrent que l'expérience, l'expertise, l'autorisation, la confiance, la confiance (EEAT) restent également pertinentes pour les systèmes d'IA. Les plates-formes d'IA préfèrent des sources fiables et faisant autorité pour minimiser les hallucinations.
L'optimisation de l'IA devient un avantage concurrentiel: les premiers investissements dans LLMO remboursent
La situation de recherche actuelle montre que Ki SEO et LLMO sont établis comme des disciplines indépendantes. Alors que de nombreux principes de référencement traditionnels restent pertinents, les systèmes d'IA nécessitent de nouvelles approches dans la structuration du contenu, la construction d'incendie et la mise en œuvre technique. La recherche est toujours dans une phase expérimentale, les investissements précoces dans l'optimisation de l'IA promettent des avantages concurrentiels à long terme.
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