סקירת מחקר מקיפה על בינה מלאכותית, קידום אתרים (SEO), AIO ו-LLMO – תמונה: Xpert.Digital
אופטימיזציה של מודלים של שפה גדולה: כיצד בינה מלאכותית משנה באופן מהותי את תעשיית ה-SEO
אופטימיזציה של מודלים של שפה גדולה: כיצד בינה מלאכותית משנה באופן מהותי את תעשיית ה-SEO
נוף המחקר סביב אופטימיזציה למנועי חיפוש מבוססי בינה מלאכותית ואופטימיזציה של מודלים לשוניים גדולים (LLMO) מתפתח במהירות. ניתוח מקיף זה מאיר את מצב המחקר הנוכחי בכל ההיבטים הרלוונטיים של תחום מתפתח זה.
מתאים לכך:
מושגים בסיסיים וטרמינולוגיה
LLMO, GEO ומונחים קשורים
מחקרים מגלים מגוון מונחים לאופטימיזציה של תוכן עבור מערכות בינה מלאכותית. אופטימיזציה של מודלים לשוניים גדולים (LLMO) מתמקדת באופטימיזציה עבור מודלים לשוניים גדולים כמו GPT-4, Claude או Gemini. אופטימיזציה של מנועים גנרטיביים (GEO) שואפת לאופטימיזציה עבור מנועי חיפוש גנרטיביים, בעוד שאופטימיזציה של בינה מלאכותית (AIO) משמשת כמונח מטריה לכל אמצעי אופטימיזציית הבינה המלאכותית.
מחקר פורץ דרך מאוניברסיטת פרינסטון הציג את המונח "אופטימיזציה גנרטיבית למנועי זיהוי" (GEO) לספרות המדעית והדגים כי אסטרטגיות של אופטימיזציה גיאוגרפית (GEO) יכולות להגדיל את הנראות של תגובות שנוצרות על ידי בינה מלאכותית בעד 40%. מחקר זה ביסס, לראשונה, מסגרת שיטתית לאופטימיזציה של תוכן עבור מערכות בינה מלאכותית גנרטיביות.
כיצד פועלים מודלים מודרניים של בינה מלאכותית
מחקרים עדכניים מראים שמודלים של בינה מלאכותית פועלים באמצעות אימון מקדים, כוונון עדין ויצירת תוצאות משופרות (RAG). תהליך ההקמה רלוונטי במיוחד, כאשר מערכות בינה מלאכותית מעשירות את תשובותיהן בנתוני אינטרנט בזמן אמת באמצעות חיפושים חיים. גוגל משתמשת בהטמעות ובחישובי דמיון סמנטי כדי להעריך תוכן על בסיס קטע אחר קטע, במקום לחפש עמודים שלמים אחר מילות מפתח.
גורמי דירוג וגורמי נראות
סקירת בינה מלאכותית של גוגל - גורמי דירוג
מחקרים מקיפים זיהו שבעה תחומים עיקריים המשפיעים על הבינה המלאכותית של גוגל:
- מודלים של בינה מלאכותית (PaLM 2, MUM, Gemini)
- מערכות דירוג מרכזיות (PageRank, BERT, תוכן מועיל)
- מאגרי מידע (גרף ידע, גרף קניות)
- תחומי נושא (קטגוריות YMYL)
- כוונת חיפוש (אינפורמטיבית, ניווטית, טרנזקציונלית)
- אלמנטים של מולטימדיה
- נתונים מובנים
מחקרים מראים כי לאתרים עם דירוג גבוה יותר בגוגל יש סיכוי של 25% להופיע כמקור ב-AI Overviews. מעניין לציין שכמעט 90% מהציטוטים ב-ChatGPT מגיעים מתוצאות חיפוש מחוץ ל-20 הדירוגים הראשונים.
נראות המותג וגורמי אזכור
ניתוח מקיף של 75,000 מותגים על ידי Ahrefs גילה קורלציות משמעותיות לנראות בבינה מלאכותית
- אזכורי מותג באינטרנט: המתאם החזק ביותר (0.664)
- עוגני מותג: המתאם השני הכי חזק (0.527)
- נפח חיפוש מותג: מתאם שלישי בחוזקו (0.392)
- קישורים נכנסים: מתאם חלש משמעותית (0.218)
מחקר זה מראה שגורמים מחוץ לאתר חשובים יותר ממדדי קידום אתרים מסורתיים. מותגים עם מספר האזכורים הרב ביותר באינטרנט מקבלים עד פי 10 יותר אזכורים בסקירות בינה מלאכותית מאשר קבוצת הרבעון הבא.
מודעות למותג ונראות לתואר שני
מחקרים של Seer Interactive מדגימים מתאם של 0.18 בין נפח החיפוש של מותג לבין אזכורים באמצעות בינה מלאכותית. מתאם זה הוא הקשר השני החזק ביותר שנצפה לאחר דירוג דומיין (0.25). המחקר מראה שמודעות למותג רלוונטית לא רק לאנשים אלא גם לתואר שני במשפטים.
גישות אופטימיזציה טכנית
נתונים מובנים וסימון סכמות
מחקרים עדכניים מראים שסורקי בינה מלאכותית לעיתים קרובות אינם מצליחים לזהות נתונים מובנים שהוזרקו באמצעות JavaScript. GPTBot, ClaudeBot ו-PerplexityBot אינם יכולים להריץ JavaScript ולכן מפספסים תוכן שנוצר באופן דינמי. רינדור בצד השרת או HTML סטטי חיוניים לנראות של בינה מלאכותית.
יעילים במיוחד הם:
- פורמט שאלות נפוצות למענה ישיר על שאלות
- דיאגרמת הוראות שלב אחר שלב
- סכמת מוצר לאופטימיזציה של מסחר אלקטרוני
- סכימת מאמרים לתיוג תוכן
llms.txt כסטנדרט החדש
מחקר מזהה את llms.txt כמדריך חשוב עבור סורקי בינה מלאכותית. בניגוד ל-robots.txt, קובץ זה אינו משמש לחסימה, אלא כסקירה כללית מובנית של תוכן חשוב, בדומה למפת אתר XML עבור גוגל.
כלי מדידה וניטור
פיתוח KPI חדש
מחקרים מראים מעבר מדירוגים מסורתיים לשיעורי אזכור ושיעורי ייחוס. הצלחה כבר לא נמדדת במיקומים 1-10, אלא בהסתברות להצטטט בתגובות של בינה מלאכותית.
פלטפורמות ניטור
מחקרים אחרונים מזהים מספר כלים ייעודיים למעקב אחר נראות של בינה מלאכותית:
- מעקב אחר נראות של בינה מלאכותית בדירוג SE: עוקב אחר אזכורי מותגים בפלטפורמות בינה מלאכותית שונות
- דירוג אינטרנט מתקדם: מספק תובנות נראות של מותגים ממוחשבים (AI)
- מרלון: פותח במיוחד עבור נראות מותג בתואר שני במשפטים
- מדדי LLMO לעומת Lorelight: פלטפורמות לאופטימיזציה של מנועי חיפוש גנרטיביים
מחקרים השוואתיים בין פלטפורמות
ChatGPT לעומת חיפוש גוגל
מחקרים ניסויים מראים הבדלים משמעותיים בהתנהגות המשתמשים. משתמשי ChatGPT דורשים פחות זמן בממוצע עבור כל המשימות, ללא הבדלים משמעותיים בביצועים. ChatGPT משווה את ביצועי החיפוש בין רמות השכלה שונות, בעוד שחיפוש גוגל מראה מתאם חיובי בין השכלה לביצועי חיפוש.
תכונות ספציפיות לפלטפורמה
תוצאות המחקר מראות העדפות שונות עבור פלטפורמות בינה מלאכותית:
- חיפוש ChatGPT: מעדיף תוכן ארוך טווח על פני דפי מוצר של מותג
- תמיהה: נוטה להשתמש במקורות מוסמכים כמו ויקיפדיה ואתרי חדשות גדולים
- סקירות של גוגל בינה מלאכותית: משתמש בדפוסי ציטוט משותף ובאותות דירוג קיימים
מגמות והתפתחויות עתידיות
ניהול סמכויות דיגיטליות
גישות מחקר חדשות כמו ניהול סמכות דיגיטלית (DAM) צצות כתחום רב-תחומי. גישה הוליסטית זו משלבת קידום אתרים (SEO), שיווק תוכן, יחסי ציבור ומיתוג כדי לבנות סמכות דיגיטלית עבור מערכות בינה מלאכותית. פירמידת הנראות של בינה מלאכותית מחלקת את מדדי האופטימיזציה לחמש רמות: איכות תוכן, אופטימיזציה מבנית, אופטימיזציה סמנטית, בניית סמכות וניהול הקשר.
אופטימיזציה מבוססת ישויות
מחקרים מראים את החשיבות הגוברת של קידום אתרים מבוסס ישויות בהשוואה לאופטימיזציה של מילות מפתח טהורות. מערכות בינה מלאכותית עובדות יותר ויותר עם ישויות והקשרים ביניהן, מה שמסמל מעבר ממילות מפתח למושגים סמנטיים.
מתאים לכך:
אתגרים ומגבלות
דטרמיניזם ומדידה
מחקרים עדכניים מראים שתגובות של בינה מלאכותית אינן דטרמיניסטיות – אותן שאלות יכולות להניב תשובות שונות. זה מסבך משמעותית את מדידת ההצלחה, שכן מדדי קידום אתרים מסורתיים אינם רלוונטיים עוד.
שינוי טכנולוגי מהיר
מחקרים מזהירים מפני מהירות השינוי הטכנולוגי. אסטרטגיות שעובדות כיום עלולות להפוך למיושנות במהירות עקב עדכוני מודלים. דבר זה מחייב הסתגלות מתמדת ונכונות להתנסות.
תובנות מעשיות
אסטרטגיות תוכן
מחקרים מראים כי כיסוי נושאים וכיסוי נושאים הוליסטי הם קריטיים. מודלים של בינה מלאכותית מעדיפים תוכן שיכול לענות על שאלות משנה מרובות של שאילתה מורכבת באמצעות פיזור שאילתות.
EEAT בהקשר של בינה מלאכותית
מחקרים מראים כי ניסיון, מומחיות, סמכותיות ואמינות (EEAT) נותרו רלוונטיים עבור מערכות בינה מלאכותית. פלטפורמות בינה מלאכותית מעדיפות מקורות אמינים וסמכותיים כדי למזער הזיות.
אופטימיזציה של בינה מלאכותית הופכת ליתרון תחרותי: השקעות מוקדמות ב-LLMO משתלמות
מחקרים עדכניים מראים כי קידום אתרים (SEO) מבוסס בינה מלאכותית (AI) ו-LLMO מבוססים כדיסציפלינות עצמאיות. בעוד שעקרונות SEO מסורתיים רבים נותרו רלוונטיים, מערכות בינה מלאכותית דורשות גישות חדשות לבניית תוכן, בניית מותג ויישום טכני. המחקר עדיין נמצא בשלב ניסיוני, אך השקעות מוקדמות באופטימיזציה של בינה מלאכותית מבטיחות יתרונות תחרותיים לטווח ארוך.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.