הנראות הדיגיטלית החדשה - פענוח SEO, LLMO, GEO, AIO ו- AEO - SEO בלבד כבר לא מספיקה

משמרת הפרדיגמה: מאופטימיזציה למנועי חיפוש לאופטימיזציה של המנוע

ההגדרה המחודשת של הראות הדיגיטלית בגיל ה- AI

נוף המידע הדיגיטלי עובר כעת את הטרנספורמציה העמוקה ביותר שלו מאז הצגת אתרים גרפיים. המנגנון המסורתי, בו מנועי חיפוש מציגים רשימה של תשובות פוטנציאליות בצורה של קישורים כחולים ומשאירו אותו למשתמש לצפות בהם, להשוות אותם ולסנתז את המידע הרלוונטי, מוחלף יותר ויותר על ידי פרדיגמה חדשה. מודל "Ask-and-receive" תופס את מקומו, המונע על ידי מערכות AI Generative. מערכות אלה משתלטות על עבודת הסינתזה עבור המשתמש ומספקות תשובה ישירה, אוצרת וטבעית לשאלה.

לשינוי מהותי זה יש השלכות מרחיקות לכת על הגדרת הנראות הדיגיטלית. הצלחה כבר לא פירושה רק להופיע בדף התוצאה הראשון; זה מוגדר יותר ויותר על ידי היותו חלק בלתי נפרד מהתשובה שנוצרה על ידי AI, להיות כמקור שצוטט ישיר, כמותג שהוזכר או כבסיס למידע המסונתז. פיתוח זה מאיץ את המגמה הקיימת כבר ל"חיפושים באפס לחיצה ", בה המשתמשים מספקים את צרכי המידע שלהם ישירות בדף תוצאות החיפוש מבלי שיצטרכו לבקר באתר. לפיכך חיוני עבור חברות ויצרני תוכן להבין את כללי המשחק החדשים ולהתאים את האסטרטגיות שלהן.

מתאים לכך:

• בלוג Xpert: AIS חיפוש בינה מלאכותית / KIS-KI-Search / Neo SEO = NSEO (אופטימיזציה של מנועי חיפוש הבא)

אוצר המילים החדש של אופטימיזציה: פענוח SEO, LLMO, GEO, AIO ו- AEO

עם כניסתן של טכנולוגיות חדשות אלה, התפתח אוצר מילים מורכב ולעתים קרובות מבלבל. תיחום ברור של התנאים הוא התנאי המוקדם לאסטרטגיה ממוקדת.

SEO (אופטימיזציה למנועי חיפוש): זוהי המשמעת הבסיסית המבוססת של מיטוב תוכן האינטרנט למנועי חיפוש קלאסיים כמו גוגל ובינג. המטרה העיקרית היא להשיג דירוג גבוה ברשימות התוצאות המסורתיות המבוססות על קישור (SERPs). SEO נותר מכריע בעידן ה- AI, מכיוון שהוא מהווה את הבסיס לכל אופטימיזציה נוספת.

LLMO (אופטימיזציה של מודל שפה גדולה): מונח טכני מדויק זה מתאר את אופטימיזציה של התוכן בפרט על היכולת להבין ביעילות, לעבד ולצטט באמצעות דגמים קוליים גדולים מבוססי טקסט (דגמי שפה גדולים, LLMs) כגון OpenAIS CHATGPT או Gemini של גוגל. המטרה היא כבר לא הדירוג, אלא ההקלטה כמקור אמין בתשובות שנוצרו על ידי AI.

GEO (אופטימיזציה של מנוע גנריטיבית): מונח רחב יותר -רחב יותר ולעתים קרובות נרדף המשמש ל- LLMO. GEO מתמקד באופטימיזציה עבור כל המערכת הגנרית או "המנוע" (למשל מבולבל, סקירה כללית של Google AI), שיוצרת תשובה ולא רק על מודל השפה עצמו. זה קשור להבטיח כי ההודעה של מותג מוצגת כראוי ומופצת באמצעות ערוצים חדשים אלה.

AIO (אופטימיזציה של AI): זהו מונח מטריה עם מספר משמעויות, מה שעלול להוביל לבלבול. בהקשר של אופטימיזציה של תוכן, AIO מתאר את האסטרטגיה הכללית להתאמת תוכן לכל סוג של מערכות AI. עם זאת, המונח יכול להתייחס גם לאופטימיזציה הטכנית של דגמי ה- AI עצמו או לשימוש ב- AI כדי להפוך את התהליכים העסקיים אוטומטית. העמימות הזו הופכת אותו פחות מדויק עבור אסטרטגיית התוכן הספציפית.

AEO (אופטימיזציה למנועי תשובה): אזור משנה מתמחה של GEO/LLMO המתמקד באופטימיזציה לתכונות תגובה ישירה במערכות חיפוש, כמו אלה ניתן למצוא בסקנות ה- AI של גוגל.

לעניין דוח זה, Geo ו- LLMO משמשים כמונחים עיקריים לאסטרטגיות מיטוב תוכן חדשות, מכיוון שהם מתוארים בצורה הכי נאותה ומתבססים יותר ויותר בענף כסטנדרט.

מדוע SEO מסורתי הוא בסיסי אך כבר לא מספיק

אי הבנה רחבה היא שתחומי האופטימיזציה החדשים יחליפו את SEO. למעשה, LLMO ו- GEO משלימים ומרחיבים אופטימיזציה של מנועי חיפוש קלאסיים. הקשר הוא סימביוטי: ללא בסיס SEO מוצק, אופטימיזציה יעילה ל- AI גנוצרי כמעט ולא אפשרית.

SEO כבסיס: היבטי ליבה של ה- SEO-SU-SUT של זמן טעינה מהיר, ארכיטקטורת צד נקייה ומבטיחים זחילה-הם התנאי המוחלט של מערכות AI למצוא, לקרוא ולעבד אתר מלכתחילה. באופן דומה, אותות איכותיים מבוססים כמו תוכן באיכות גבוהה וקישורים נכנסים רלוונטיים נותרו מכריעים כדי להיות מסווגים כמקור אמין.

חיבור הסמרטוטים: מנועי חיפוש דנאטיביים רבים משתמשים בטכנולוגיה הנקראת דור-אחזור (RAG) כדי להעשיר את התשובות שלך עם מידע עדכני מהאינטרנט. לעתים קרובות הם משתמשים בתוצאות המובילות של מנועי חיפוש קלאסיים. דירוג גבוה בחיפוש המסורתי מגדיל אפוא את הסבירות לשימוש על ידי AI כמקור לתשובה שנוצרה.

פער ה- SEO היחיד: למרות חשיבותו הבסיסית, SEO בלבד אינו מספיק עוד. דירוג עליון אינו עוד ערובה לנראות או תנועה, מכיוון שהתשובה שנוצרו על ידי AI נובעת לרוב על ידי התוצאות המסורתיות ותשובות המשתמש מבקשות ישירות. המטרה החדשה היא להזכיר ולסינתזה בתשובה AI זו. זה דורש רמת אופטימיזציה נוספת שמטרתה לקריאה מכנית, עומק הקשר ונגישות סמכותיות הניתנות להפגנה החורגות מאופטימיזציה של מילות מפתח מסורתיות.

פיצול המינוח הוא יותר מדיון סמנטי; זהו סימפטום לשינוי פרדיגמה בראשיתו. ראשי תיבות השונים משקפים נקודות מבט שונות המציגות את הגדרת התחום החדש - החל מטכני (AIO, LLMO) לפרספקטיבה מכוונת שיווקית (GEO, AEO). העמימות הזו והיעדר תקן מבוסס קבוע יוצרים חלון זמן אסטרטגי. בעוד שארגונים גדולים יותר העובדים יותר בממגורות עדיין מתלבטים בטרמינולוגיה ואסטרטגיה, חברות זריזות יכולות להשתלט על עקרונות הליבה של תוכן סמכותי המכנה מכונה ולהבטיח מוביל משמעותי כ"המוביל הראשון ". הבולטות הנוכחית אינה מחסום, אלא הזדמנות.

השוואה בין תחומי האופטימיזציה

השוואה בין תחומי האופטימיזציה - תמונה: xpert.digital

תחומי האופטימיזציה השונים רודפים יעדים ואסטרטגיות שונות. SEO מתמקד בדירוג גבוה במנועי חיפוש קלאסיים כמו גוגל ובינג באמצעות אופטימיזציה של מילות מפתח, מבנה קישור ושיפורים טכניים, לפיהם ההצלחה נמדדת באמצעות דירוג מילות מפתח ותנועה אורגנית. לעומת זאת, LLMO שואפת להיקרא או לצוטט בתשובות AI כמו צ'אט או תאומים על ידי שימוש בעומק סמנטי, אופטימיזציה של ישויות וגורמי EAT-מוצגים במותגים ובציטוט. GEO שואף לייצוג הנכון של המותג בתשובות שנוצרו ממנועים כמו סקירה נבוכה או AI, לפיה המיקוד הוא בבניית ובניית אוטומטיות של נושא ושיתוף הקול משמש מדידת הצלחה בתשובות AI. AIO רודף את המטרה המקיפה ביותר של הראות כללית עבור כל מערכות ה- AI ומשלב SEO, GEO ו- LLMO עם מודל נוסף ואופטימיזציה של תהליכים, הנמדדים על ידי נראות בערוצי AI שונים. לבסוף, AEO מתמקד במראה בקטעי תשובה ישירים של מכונות תשובה באמצעות עיצוב שאלות נפוצות וסימון תכניות, כאשר נוכחות בתיבות התגובה הגדרת הצלחה.

חדר המכונה: תובנות על הטכנולוגיה שמאחורי חיפוש AI

על מנת לייעל ביעילות את התוכן למערכות AI, הבנה מהותית של הטכנולוגיות הבסיסיות היא חיונית. מערכות אלה אינן קופסאות שחורות קסומות, אלא מבוססות על עקרונות טכניים ספציפיים הקובעים את תפקודם ובכך גם הדרישות לתוכן שיש לעבד.

דגמי קול גדולים (LLMS): מכניקת הליבה

במרכז ה- AI הגנריטיבי נמצאים דגמי קול גדולים (דגמי שפה גדולים, LLMs).

• הכשרה ראשונית עם כמויות אדירות של נתונים: LLMs מאומנים על בסיס רשומות טקסט עצומות המגיעות ממקורות כמו ויקיפדיה, כל האינטרנט הנגיש לציבור (למשל באמצעות מערך נתוני הסריקה המשותף) ואוספי ספרים דיגיטליים. על ידי ניתוח טריליוני מילים, מודלים אלה לומדים דפוסים סטטיסטיים, מבנים דקדוקיים, ידע עובדתי ומערכות יחסים סמנטיות של שפה אנושית.
• בעיית ניתוק הידע: הגבלה מכריעה של LLMS היא שהידע שלך קפוא במעמד נתוני ההדרכה. יש לך "תאריך ניתוק ידע" כה מכונה ואינך יכול לגשת למידע שנוצר לאחר תאריך זה. LLM שהוכשר עד שנת 2023 לא יודע מה קרה אתמול. זו הבעיה הבסיסית שיש לפתור ליישומי חיפוש.
• דור אסימון והסתברות: LLMs אינם מעבדים מילת טקסט למילה, אלא מפרקים אותה ליחידות קטנות יותר, כך שנקראו "אסימונים". פונקציית הליבה שלהם היא לחזות את האסימון הבא הסביר ביותר על סמך ההקשר הקודם ולייצר טקסט קוהרנטי. הם אנשים מפותחים מאוד סטטיסטיים הקשורים לתבנית ואין להם מודעות או הבנה אנושית.

הדור המוגבר לשחזור (סמרטוט): הגשר לחיים ברשת

הדור המוחזר באוגוסט (RAG) הוא טכנולוגיית המפתח המאפשרת LLMS לפעול כמנועי חיפוש נוכחיים. זה מגשר על הפער בין הידע הסטטי, המאומן מראש של המודל לבין המידע הדינמי של האינטרנט.

ניתן לחלק את תהליך הסמרטוט לארבעה שלבים:

• בקשה (שאילתה): משתמש שואל שאלה למערכת.
• ערעור (אחזור): במקום לענות מייד, המערכת מפעילה רכיב "רטריבר". רכיב זה, לעתים קרובות מנוע חיפוש סמנטי, מחפש בסיס ידע חיצוני - בדרך כלל אינדקס של מנוע חיפוש גדול כמו גוגל או בינג - על פי מסמכים הרלוונטיים לבקשה. בשלב זה, החשיבות של דירוג SEO מסורתי גבוה היא ברורה: לתכנים המוצבים היטב בחיפוש הקלאסי יש סבירות גבוהה יותר להימצא על ידי מערכת הסמרטוטים ונבחרים כמקור פוטנציאלי.
• העשרה (הגדלה): המידע הרלוונטי ביותר מהמסמכים הנגישים מופק ומתווסף לבקשת המשתמש המקורית כהקשר נוסף. זה יוצר "הנחיה מועשרת".
• דור (דור): הפקודה המועשרת הזו מועברת ל- LLM. המודל מייצר כעת את תשובתו, שאינה מבוססת עוד על ידע האימונים המיושן שלו, אלא על העובדות הנוכחיות.

תהליך זה מצמצם את הסיכון ל"זיות "(להמציא עובדות), מאפשר לציין מקורות ומבטיח שהתשובות יהיו עדכניות יותר ומדויקות יותר.

חיפוש סמנטי והטמעות וקטוריות: שפת ה- AI

כדי להבין כיצד הצעד "שליפה" עובד בסמרטוט, עליכם להבין את הרעיון של החיפוש הסמנטי.

• ממילות מפתח למשמעות: החיפוש המסורתי מבוסס על השוואה בין מילות מפתח. החיפוש הסמנטי, לעומת זאת, נועד להבין את הכוונה (הכוונה) ואת הקשר של חקירה. חיפוש אחר "כפפות חורף חמות" יכול לספק גם תוצאות עבור "Woolfaefae" מכיוון שהמערכת מזהה את הקשר הסמנטי בין המושגים.
• מעצבים וקטוריים כמנגנון ליבה: הבסיס הטכני לכך הוא אמבטים וקטוריים. "מודל הטמעה" מיוחד ממיר יחידות טקסט (מילים, משפטים, מסמכים שלמים) לייצוג מספרי-וקטור A במרחב ממדי ביותר.
• קרבה מרחבית כדמיון סמנטי: בחדר וקטורי זה מושגים דומים מוצגים זה בזה. לווקטור, המייצג את "המלך", יש קשר דומה עם הווקטור ל"מלכה "כמו הווקטור ל"גבר" לווקטור עבור "אישה".
• יישום בתהליך הסמרטוט: בקשת המשתמש מומר גם לווקטור. לאחר מכן מערכת הסמרטוט מחפשת את מסד הנתונים של Vectord כדי למצוא את וקטורי המסמכים הקרובים ביותר לווקטור החקירה. באופן זה נקרא המידע הרלוונטי ביותר סמנטית להעשרת ההנחיה.

דוגמניות ומחשבות: הרמה האבולוציונית הבאה

בחזית הראשונית של פיתוח LLM, ישנם מודלים של חשיבה כביכול שמבטיחים צורה מתקדמת עוד יותר של עיבוד מידע.

• מעבר לתשובות פשוטות: בעוד ש- LELMs סטנדרטיים מייצרים תשובה במעבר יחיד, חושבים שמודלים מפרקים בעיות מורכבות למספר שלבי ביניים הגיוניים, מה שמכונה "שרשרת מחשבה" (שרשרת-סווינג).
• איך זה עובד: מודלים אלה מאומנים על ידי חיזוק הלמידה (למידת חיזוק), עם פתרונות מוצלחים ורב -מפלסים מתוגמלים. הם "חושבים" באופן פנימי, מגבשים ומטילים פתרונות שונים לפני שהם מגיעים לתשובה סופית, לעיתים קרובות יותר חזקה ומדויקת יותר.
• השלכות על אופטימיזציה: למרות שטכנולוגיה זו עדיין נמצאת בהתחלה, היא מצביעה על כך שמנועי חיפוש עתידיים יוכלו לעבד פניות מורכבות ומורכבות בהרבה. תוכן המציע הוראות ברורות והגיוניות שלב אחר שלב, תיאורי תהליכים מפורטים או שרשראות טיעון מובנות היטב ממוקמות באופן אידיאלי על מנת לשמש כמקור מידע איכותי על ידי מודלים מתקדמים אלה.

המבנה הטכנולוגי של חיפוש AI מודרני-שילוב של LLM, סמרטוט וסמנטיות חיפוש יוצר לולאה חזקה ומחזרת את עצמה בין "הרשת הישנה" של דפי הטנק לבין "הרשת החדשה" של התשובות שנוצרו ב- AI. תוכן איכותי וסמכותי באיכות גבוהה המופיע היטב ב- SEO המסורתי מחובר ומדורג באופן בולט. דירוג גבוה זה הופך אותך למועמד מהשורה הראשונה להתקשר דרך מערכות סמרטוט. כאשר AI מצטט תוכן זה, זה בתורו מחזק את סמכותו, מה שיכול להוביל ליותר מחויבות למשתמש, יותר קישורים נכנסים ובסופו של דבר לאותות SEO מסורתיים חזקים עוד יותר. זה יוצר "קבוצת סמכות מעלה". לעומת זאת, תוכן נחות מתעלם הן מהחיפוש המסורתי והן על ידי מערכות הסמרטוט ובכך בלתי נראה יותר ויותר. הפער בין "האבנים" הדיגיטליים ל"לא-אין "יתרחב באופן אקספוננציאלי. התוצאה האסטרטגית היא שהשקעות ב- SEO בסיסי והקמת תוכן התוכן כבר לא מכוונות לדירוג; אתה מאבטח מקום קבוע בשולחן העתיד שבשליטת AI של קריאת מידע.

AI & XR-3D-Rendering Machine: חמש פעמים מומחיות מ- xpert.digital בחבילת שירות מקיפה, R&D XR, PR & SEM-Image: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

שלושת העמודים של אופטימיזציה של המנוע הדורני

ההבנה הטכנית של חלק I מהווה את הבסיס למסגרת אסטרטגית קונקרטית וניתנת ליישום. על מנת להצליח בעידן החדש של חיפוש אחר AI, יש לנוח מאמצי אופטימיזציה על שלוש טורים מרכזיים: תוכן אסטרטגי להבנת מכונות, אופטימיזציה טכנית מתקדמת לסורקי AI וניהול יזום של סמכות דיגיטלית.

מתאים לכך:

• סקירת מחקר מקיפה של KI, SEO, AIO ו- LLMO

  

עמוד 1: תוכן אסטרטגי להבנת מכונה

האופן בו נוצר ומובנה תוכן חייב להשתנות באופן בסיסי. המטרה היא כבר לא רק לשכנע קורא אנושי, אלא גם להציע למכונה את הבסיס הטוב ביותר האפשרי למיצוי וסינתזה של מידע.

רשות הנושא כגבול חדש

המוקד של אסטרטגיית התוכן נדחה מאופטימיזציה של מילות מפתח בודדות ועד הקמת סמכות נושא מקיפה (סמכות אקטואלית).

• בניית מרכזי ידע: במקום ליצור פריטים מבודדים למילות מפתח בודדות, המטרה היא ליצור "אשכולות נושא" הוליסטיים. אלה מורכבים מ"תוכן עמוד "מרכזי ומקיף (תוכן עמודות), המכסה נושא רחב, ומספר תת -אטמים מקושרים העוסקים בהיבטי נישה ספציפיים ושאלות מפורטות. מבנה כזה מאותת על מערכות ה- AI שאתר הוא מקור רלוונטי וממצה לתחום ספציפי.
• כיסוי הוליסטי: LLMS מידע על תהליכים בהקשרים סמנטיים. אתר שמכסה נושא באופן מקיף - כולל כל היבטים הרלוונטיים, שאלות משתמשים ומושגים קשורים - מגדיל את הסבירות לשימוש על ידי AI כמקור ראשוני. המערכת מוצאת את כל המידע הדרוש לך במקום אחד ואינה צריכה להרכיב אותו מכמה מקורות פחות מקיפים.
• יישום מעשי: מחקר מילות מפתח כבר לא משמש למציאת מונחי חיפוש בודדים, אלא למפות את כל היקום של שאלות, היבטים חלקים ונושאים קשורים השייכים לאזור יכולת ליבה.

לאכול כאות אלגוריתמי

מושג האכילה של גוגל (ניסיון, מומחיות, מרכז סמכותי, אמינות-חוויות, מומחיות, סמכות, זבוביות) מתפתח מהנחיה טהורה לבוחני איכות אנושיים ועד קבוצה של אותות קריאים למכונה המשמשים להערכת מקורות תוכן.

אמון מבנה: על חברות ליישם באופן פעיל אותות אלה באתרי האינטרנט שלהן ולהפוך אותו לגלוי:

• ניסיון ומומחיות (ניסיון ומומחיות): יש להציג בבירור את המחברים, באופן אידיאלי עם ביוגרפיות מפורטות המראות את כישוריהם וניסיון המעשי שלהם. התוכן צריך להכיל תובנות ייחודיות מהפרקטיקה החורגת בידע עובדתי טהור.
• סמכות (סמכות): הקמת קישורים נכנסים רלוונטיים קונטקסטואליים מאתרים מכובדים אחרים נותרה חשובה. עם זאת, גם סימנים מסחריים שאינם קשורים (אזכורים) במקורות סמכותיים הופכים חשובים יותר ויותר.
• אמינות אמינות (אמינות): פרטי קשר ברורים וקלים למידע, ציטוט של מקורות אמינים, פרסום הנתונים או המחקרים המקוריים שלך והעדכון והתיקון הרגיל של תוכן הם אותות מכריעים.

אסטרטגיית תוכן מבוססת entitäte: אופטימיזציה לדברים ולא למיתרים

מנועי חיפוש מודרניים בונים את הבנתם את העולם על "ידע בתרשים". גרף זה אינו מורכב ממילים, אלא של ישויות אמיתיות (אנשים, מקומות, מותגים, מושגים) והקשרים ביניהם.

• הפוך את המותג שלך לישות: המטרה האסטרטגית היא להקים מותג משלך כישות מוגדרת ומוכרת בבירור בתוך גרף זה, הקשור בבירור לתחום ספציפי. זה מושג באמצעות שמות עקביים, שימוש בנתונים מובנים (ראה סעיף 4) והאזכור הנפוץ התכוף (התרחשות משותפת) עם ישויות רלוונטיות אחרות.
• יישום מעשי: יש לבנות תוכן סביב ישויות מוגדרות בבירור. ניתן להסביר מונחים טכניים חשובים בתיבות מילון מונחים או בהגדרה. הקישור למקורות ישות מוכרים כמו ויקיפדיה או Wikidata יכול לעזור לגוגל לקבוע את החיבורים הנכונים ולגבש את הסיווג הנושא.

אומנות הקטע: תוכן מבנה למיצוי ישיר

עיצוב התוכן חייב להיות מייצר בצורה כזו שמכונות יכולות לפרק אותם בקלות ולהשתמש בהן מחדש.

• אופטימיזציה ברמת המעבר: מערכות AI לרוב אינן מוציאות פריטים שלמים, אלא "נתחים" או מגובשים בצורה מושלמת או קטעים-פסקה, נקודת רשימה, קו טבלה-לענות על חלק ספציפי בחקירה. לכן אתר יש לתכנן כאוסף של לגימות מידע כה ניתנות לחלץ.
• שיטות עבודה מומלצות מבניות:
  • כתיב קדמי תשובה (כתיבה ראשונה לתשובה): פסקאות צריכות להתחיל בתשובה תמציתית וישירה לשאלה מרומזת, ואחריה פרטי ההסבר.
  • שימוש ברשימות וטבלאות: יש להכין מידע מורכב ברשימות, רשימות וטבלאות ממוספרות, מכיוון שפורמטים אלה קלים במיוחד למערכות AI.
  • שימוש אסטרטגי בכותרות: כותרות H2 ו- H3 ברורות, תיאוריות, המנוסחות לעתים קרובות כשאלות, צריכות לבנות תוכן הגיוני. על כל קטע להתרכז ברעיון יחיד וממוקד.
  • אזורי שאלות נפוצות: קטעים עם שאלות נפוצות (שאלות נפוצות) הם אידיאליים מכיוון שאתה משקף ישירות את פורמט התשובה לשיחה של צ'אטים של AI.

רב -מודליות ושפה טבעית

• טון שיחה: יש לכתוב את התוכן בסגנון טבעי אנושי. דגמי AI מאומנים בשפה אותנטית, אנושית ומעדיפים טקסטים שקוראים כמו שיחה אמיתית.
• אופטימיזציה של תוכן חזותי: AI מודרני יכול גם לעבד מידע חזותי. לכן תמונות זקוקות לטקסטים וכובעים ישנים משמעותיים. יש לספק לסרטונים תמלילים. זה הופך את התוכן למולטימדיה לאינדקס לצוטט לצוטט עבור ה- AI.

ההתכנסות של אסטרטגיות תוכן אלה-סמכות הנושא, EAT, אופטימיזציה של ישויות ומובילי מבנה קטעי קטעי קטעי קטעי קטעי קטעי קטעי קטעי קטעי הידיעה: התוכן היעיל ביותר עבור AI הוא גם התוכן המועיל, הברור והאמין ביותר עבור בני אדם. העידן של "כתיבה לאלגוריתם", שהוביל לעתים קרובות לטקסטים לא טבעיים, מסתיים. האלגוריתם החדש דורש שיטות עבודה מומלצות מרוכזות אנושיות. ההשלכה האסטרטגית היא שהשקעות בידע מומחה אמיתי, כתיבה באיכות גבוהה, עיצוב מידע ברור ומקורות שקופים אינן עוד "תרגול טוב" - הם הצורה הישירה והקיימת ביותר של אופטימיזציה טכנית לעידן הגנרי.

עמוד 2: אופטימיזציה טכנית מתקדמת לסורקי AI

בעוד שתוכן אסטרטגי מגדיר את "מה" של אופטימיזציה, אופטימיזציה טכנית מבטיחה "איך"-זה מבטיח שמערכות AI יכולות לגשת לתוכן זה, לפרש אותו ולעבד אותם נכון. ללא בסיס טכני מוצק, אפילו התוכן הטוב ביותר נותר בלתי נראה.

SEO טכני שנחשב לאחרונה: המשך החשיבות של הליבה חיונית

היסודות של אופטימיזציה של מנועי חיפוש טכניים אינם רק רלוונטיים עבור GEO, אלא הם גם קריטיים יותר.

• יכולת זחילה ואינדקס: זהו הבסיס המוחלט. אם סורק AI יהיה זה ה- GoogleBot הידוע או הבוטים המתמחים כמו Claudebot ו- Gptbot-Cannot Call או DEPTER DEPE, הוא לא קיים עבור מערכת AI. יש להבטיח שדפים רלוונטיים יחזירו את קוד הסטטוס HTTP 200 ואינם נחסמים (שלא בכוונה) על ידי קובץ Robots.txt.
• מהירות צדדיות וניתוחי סיום: סורק AI עובד לעתים קרובות עם חלונות זמן קצר מאוד לביצוע צד אחד, לפעמים רק 1-5 שניות. דפי טעינה איטית, במיוחד אלה עם תוכן JavaScript גבוה, מפעילים את הסיכון, מדלגים או רק מעובדים באופן לא מלא. לאופטימיזציה של חיוני האינטרנט הליבה ומהירות הטעינה הכללית (מהדהד עמודים) יש חשיבות מכרעת.
• עיבוד JavaScript: בעוד שסורק גוגל עכשיו טוב מאוד בהעלאת דפים אינטנסיביים של JavaScript, הדבר אינו חל על סורקי AI רבים אחרים. על מנת להבטיח נגישות אוניברסלית, יש לכלול כבר תוכן קריטי בקוד ה- HTML הראשוני של הדף ואין לטעון אותו מחדש בצד הלקוח.

הציווי האסטרטגי של SAPT.org: צור תרשים ידע ברשת

SAGT.org הוא אוצר מילים סטנדרטי לנתונים מובנים. זה מאפשר למפעילי אתרים ליידע במפורש את מנועי החיפוש מה התוכן שלהם וכיצד קשורים אלמנטים שונים של מידע. אתר המוענק בתכנית הופך למסד נתונים שניתן לקרוא למכונה.

• מדוע תוכנית היא מכריעה עבור AI: נתונים מובנים מבטלים את העמימות. הם מאפשרים מערכות AI, עובדות כמו מחירים, נתונים, מקומות, דירוגים או השלבים במדריך עם רמת אבטחה גבוהה. זה הופך את התוכן למקור אמין בהרבה ליצירת תשובות כטקסט זרימה לא מובנה.
• סוגי סכימות מפתח עבור GEO:
  • ארגון ואדם: על ההגדרה הברורה של המותג שלך והמחברים כישויות.
  • FAQPAGE ו- WOWTO: לבניית תוכן לתשובות ישירות והוראות שלב אחר שלב המועדפות על ידי מערכות AI.
  • מאמר: להעברת מטא נתונים חשובים כמו המחבר ותאריך השחרור ובכך לחזק אותות EAT.
  • מוצר: הכרח עבור המסחר האלקטרוני כדי להפוך את מחיר, זמינות והערכה לנתוני קריאה.
• ישויות מומלצות לרשת-רשת: האופטימיזציה צריכה לחרוג מהוספת חסימות סכימה מבודדות. על ידי שימוש בתכונה @ID, ישויות שונות יכולות להיות מקושרות זו לזו מצד אחד ובכל האתר כולו (למשל קישור מאמר עם מחברו ומו"ל). באופן זה נוצר גרף ידע קוהרנטי ופנימי שמקיש במפורש מערכות יחסים סמנטיות למכונות.

תקן LLMS.TXT המתעורר: קו תקשורת ישיר למודלים של AI

LLMS.TXT הוא תקן חדש ומוצע שאמור לאפשר תקשורת ישירה ויעילה עם דגמי AI.

• מטרה ופונקציה: זהו קובץ טקסט פשוט שנכתב בפורמט Markdown, המוצב בספריה הרגילה של אתר. הוא מציע "מפה" אוצרת של התוכן החשוב ביותר באתר, המותאם על ידי כרזות HTML, JavaScript ופרסום. זה הופך את זה ליעיל ביותר עבור דגמי AI למצוא ולעבד את המידע הרלוונטי ביותר.
• בידול ל- Robots.txt ו- Sitemap.xml: בעוד ש- Robots.txt Crawlers מדווח באילו אזורים אסור להם לבקר ו- Sitemap.xml מספק רשימה לא מחודשת של כל כתובות האתר, LLMS.TXT מציעה מדריך מובנה וקונטקסטואלי למשאבים היקרים ביותר של אתר.
• מפרט ופורמט: הקובץ משתמש בתחביר הפשוט של Markdown. בדרך כלל זה מתחיל בכותרת H1 (כותרת צד), ואחריה סיכום קצר בבלוק הצעת מחיר. כותרות H2 ואז קבוצות רשימות מקישורים למשאבים חשובים כמו תיעוד או הנחיות. ישנן גם גרסאות כמו LLMS-Full.txt המסכמות את כל תוכן הטקסט של אתר בקובץ יחיד.
• יישום וכלים: ניתן לייצר את היצירה באופן ידני או לתמוך על ידי מספר הולך וגדל של כלי גנרטור כמו Firecrawl, סיפורים או תוספים מיוחדים למערכות ניהול תוכן כמו WordPress ו- Shopify.
• הוויכוח על קבלה: חשוב להבין את המחלוקת הנוכחית לגבי תקן זה. התיעוד הרשמי של גוגל אומר כי קבצים כאלה אינם נחוצים לנראות בסקירות ה- AI. מומחי גוגל מובילים כמו ג'ון מולר היו סקפטיים והשווה את התועלת עם יום המטה המיושן של מילות המפתח. עם זאת, יחד עם זאת, חברות AI חשובות אחרות כמו אנתרופיק כבר משתמשות בתקן באתרי האינטרנט שלהן, והסכמה בקהילת היזמים הולכת וגוברת.

הוויכוח על יישומי LLMS.TXT ויישומי סכימה מתקדמים חושף מתח אסטרטגי קריטי: שבין אופטימיזציה לפלטפורמה יחידה, דומיננטית (Google) לבין האופטימיזציה למערכת האקולוגית AI רחבה יותר. להסתמך באופן בלעדי על ההנחיות של גוגל ("אינך זקוק לה") זו אסטרטגיה מסוכנת שמוותרת על שליטה ונראות פוטנציאלית על פלטפורמות אחרות שגדלות במהירות כמו צ'אט, מבולבל וקלוד. אסטרטגיית אופטימיזציה של ראיית הנולד, "פוליגמית" העוקבת אחר עקרונות הליבה של גוגל כמו גם סטנדרטים רחבים של מערכת אקולוגית כמו LLMS.TXT ותכנית נרחבת היא הגישה העמידה ביותר. זה מתייחס לגוגל כחשוב ביותר, אך לא הצרכן המכני היחיד בתוכן שלה. זוהי סוג של פיזור אסטרטגי והפחתת סיכונים עבור הנכסים הדיגיטליים של חברה.

עמוד 3: ניהול רשות דיגיטלית

הופעתו של תחום חדש

העמוד השלישי ואולי הכי אסטרטגי של אופטימיזציה של המנועים הגנאי חורג מאופטימיזציה של התוכן והטכנולוגיה הטהורים. הוא עוסק במבנה ובניהול הסמכות הדיגיטלית של מותג בכללותו. בעולם בו מערכות AI מנסות להעריך את אמינות המקורות, סמכות ניתנת למדידה אלגוריתמית הופכת לגורם דירוג מכריע.

הרעיון של "ניהול רשות דיגיטלית" עוצב ברובו על ידי מומחה התעשייה אולף קופ ומתאר תחום חדש והכרחי בשיווק דיגיטלי.

הגשר בין ממגורות

בעידן EAT ו- AI, האותות הבונים אמון אלגוריתמי - כמו מוניטין של המותג, אזכורים בתקשורת ואמינותם של מחברים - ייצרו באמצעות פעילויות הממוקמות באופן מסורתי במחלקות נפרדות כמו יחסי ציבור, שיווק מותג ומדיה חברתית. SEO בלבד משפיעה לעתים קרובות על אזורים אלה. ניהול רשות דיגיטלית סוגר פער זה על ידי שילוב מאמצים אלה עם SEO תחת גג אסטרטגי אחיד.

המטרה הכללית היא המבנה המודע והפרואקטיבי של ישות מותג מזוהה וסמכותית דיגיטלית, שניתן לזהות בקלות על ידי אלגוריתמים ולסווג כאמינים.

מעבר לקישורים קישורים: מטבע האזכורים והתרחשות משותפת

• הרכבה כאות: שמות מותגים לא נאמנים בהקשרים סמכותיים הופכים לחשובים יותר. מערכות AI מצטברות אזכורים אלה מכל האינטרנט על מנת להעריך את המודעות והמוניטין של מותג.
• התרחשות משותפת והקשר: מערכות AI מנתחות אילו ישויות (מותגים, אנשים, אנשים, נושאים) מוזכרים לעתים קרובות יחד. המטרה האסטרטגית חייבת להיות ליצור קשר חזק ועקבי בין המותג שלך לנושאי יכולת הליבה במרחב הדיגיטלי כולו.

בניית ישות מותג מזוהה דיגיטלית

• עקביות היא המפתח: עקביות מוחלטת באיות שם המותג, שמות המחברים ותיאורים ארגוניים בכל נקודות הקשר הדיגיטליות חיוניות - מאתר האינטרנט שלך לפרופילים חברתיים לספריות בתעשייה. חוסר עקביות יוצר עמימות לאלגוריתמים ומחליש את הישות.
• סמכות חוצה פלטפורמות: מנועים גנוציים מעריכים את נוכחותו של מותג בצורה הוליסטית. קול אחיד והודעות עקביות בכל הערוצים (אתר, לינקדאין, פוסטים אורחים, פורומים) מחזקים את הרשות הנתפסת. שימוש חוזר והתאמה של תוכן מצליח לפורמטים ופלטפורמות שונות הוא טקטיקה מרכזית.

התפקיד של יחסי ציבור דיגיטליים וניהול מוניטין

• עבודת יחסי ציבור אסטרטגיים: המאמצים של יחסי ציבור דיגיטליים צריכים להתרכז בהשגת אזכורים בפרסומים שאינם רק רלוונטיים לקבוצת היעד, אלא גם מסווגים על ידי מודלים של AI כמקורות סמכותיים.
• ניהול המוניטין: חיוני לקדם ולפקח על ביקורות חיוביות באופן פעיל על פלטפורמות מכובדות. השתתפות פעילה בדיונים רלוונטיים בפלטפורמות קהילתיות כמו Reddit ו- Quora חשובה לא פחות, מכיוון שלעתים קרובות משתמשים במערכות AI כמקורות לדעות וחוויות אותנטיות.

התפקיד החדש של SEO

• ניהול רשות דיגיטלית משנה באופן מהותי את תפקידו של SEO בתוך ארגון. זה מגלה SEO מפונקציה טקטית המתמקדת במיטוב ערוץ יחיד (האתר), פונקציה אסטרטגית האחראית לתזמור כל טביעת הרגל הדיגיטלית של חברה לפרשנות האלגוריתמית.
• זה מרמז על שינוי משמעותי במבנה הארגוני ובמיומנויות הדרושות. "מנהל הרשות הדיגיטלית" הוא תפקיד היברידי חדש המשלב את הקפדנות האנליטית של ה- SEO עם כישורי הסיפור והבניית היחסים של אסטרטג מותג ואיש מקצוע בתחום יחסי הציבור. חברות שלא מצליחות ליצור פונקציה משולבת זו יגלו כי האותות הדיגיטליים המקוטעים שלהן בתחרות עם מתחרים המציגים זהות אחידה וסמכותית למערכות AI לא יכולות להתקיים.

רכש B2B: שרשראות אספקה, מסחר, מקומות שוק ומקור נתמך על ידי AI עם Accio.com- image: xpert.digital

עוד על זה כאן:

• מצא מוצרים ותובנות B2B עם AI / ייעוץ ותמיכה

מדידת הנוף וההצלחה התחרותי

לאחר הגדרת העמודים האסטרטגיים של האופטימיזציה, מבט על היישום המעשי בסביבה התחרותית הנוכחית מכוון אליו. זה דורש ניתוח מבוסס נתונים של פלטפורמות החיפוש AI החשובות ביותר וכן הצגת שיטות וכלים חדשים למדידת ביצועים.

מתאים לכך:

• סיבה לאובדן תנועה כתוצאה מ- AI ותחרות תכנים הולכת וגוברת של 45% בשנתיים האחרונות

פירוק בחירת המקור: ניתוח השוואתי

פלטפורמות החיפוש השונות של AI אינן פועלות זהות. הם משתמשים במקורות נתונים ואלגוריתמים שונים כדי ליצור את תשובותיהם. הבנת ההבדלים הללו היא קריטית לתעדוף מדדי אופטימיזציה. הניתוח הבא מבוסס על סינתזה של מחקרים מובילים בתעשייה, ובמיוחד הבדיקה המקיפה של דירוג SE, בתוספת ניתוחים איכותיים ותיעוד בבעלות פלטפורמה.

סקירה כללית של Google AI: היתרון של המערכת הקבועה

• פרופיל המקור: גוגל עוקבת אחר גישה שמרנית יותר. סקירות ה- AI מסתמכות מאוד על הידע הקיים של הגרף, הקימו אותות EAT ועל תוצאות הדירוג האורגני. מחקרים מראים מתאם משמעותי, אם לא שלם, עם עשרת המיקומים המובילים של חיפוש קלאסי.
• נקודות נתונים: גוגל מצטטת בממוצע 9.26 קישורים לכל תשובה ויש לה גיוון גבוה עם 2,909 תחומים ייחודיים במחקר שניתוח. קיימת העדפה ברורה לתחומים ישנים ומבוססים (49 % מהתחומים שהובאו הם מעל 15 שנה), בעוד שתחומים צעירים מאוד נלקחים בחשבון לעתים קרובות פחות.
• השלכה אסטרטגית: ההצלחה בסקירות ה- AI של גוגל AI אינה ניתנת להפרדה מסמכות SEO חזקה ומסורתית. זוהי מערכת אקולוגית בה ההצלחה מובילה להצלחה נוספת.

חיפוש ChatGPT: המתמודד עם דגש על תוכן ובינג המונחים על ידי המשתמש

• פרופיל המקור: Chatgpt משתמש באינדקס של מיקרוסופט בינג לחיפוש האינטרנט שלו, אך משתמש בהיגיון משלו לסינון וסידור התוצאות. הפלטפורמה מציגה העדפה משמעותית לתוכן שנוצר על ידי משתמשים (תוכן שנוצר על ידי המשתמש, UGC), במיוחד מ- YouTube, שהוא אחד המקורות המובאים בתדירות הגבוהה ביותר, כמו גם לפלטפורמות קהילתיות כמו Reddit.
• נקודות נתונים: chatgpt ציטוטים בממוצע של 10.42 הקישורים ביותר ומתייחס למספר הגדול ביותר של תחומים ייחודיים (4,034). במקביל, הפלטפורמה מציינת את השיעור הגבוה ביותר של מספר רב של דומיין זהה לתשובה (71 %), מה שמצביע על אסטרטגיה של העמקה על ידי מקור יחיד, הנחשבת אמין.
• השלכה אסטרטגית: הראות בצ'אט דורשת אסטרטגיה מרובת פלטפורמות, שבנוסף למיטוב מדד Bing, כוללת גם את הפעילות של נוכחות בפלטפורמות תוכן חשובות שנוצרו על ידי משתמשים.

מבולבל. איי: החוקר השקוף בזמן אמת

• פרופיל מקור: מבולבל נועד לבצע אתר בזמן אמת לכל בקשה, שמבטיח את אקטואליות המידע. הפלטפורמה שקופה ביותר ומספקת את תשובותיה עם הצעות מחיר ברורות. נקודת מכירה ייחודית היא פונקציית "המיקוד", המאפשרת למשתמשים לחפש מבחר מוגדר מראש של מקורות (למשל, רק מאמר מדעי, Reddit או אתרים מסוימים).
• נקודות נתונים: בחירת המקורות עקבית מאוד; כמעט כל התשובות מכילות בדיוק 5 קישורים. התשובות של Proplexity מצביעות על הדמיון הסמנטי הגבוה ביותר לאלה מ- ChatGPT (0.82), מה שמצביע על העדפות דומות בבחירת תוכן.
• השלכה אסטרטגית: המפתח להצלחה במבוכה היא להפוך ל"מקור יעד " - אתר כל כך סמכותי עד שמשתמשים כוללים אותם בכוונה בחיפושים הממוקדים שלהם. האופי בזמן אמת של הפלטפורמה מתגמל גם תוכן עדכני ומדויק במיוחד.

אסטרטגיות המקור השונות של פלטפורמות ה- AI הגדולות יוצרות צורה חדשה של "ארביטראז 'אלגוריתמי". מותג שיש לו קשיים להשיג דריסת רגל במערכת האקולוגית התחרותית ביותר, המונעת על ידי סמכות, של סקירה כללית של Google AI עשוי למצוא דרך קלה יותר להראות באמצעות צ'אט על ידי התרכזות בינג-סאו ונוכחות חזקה ביוטיוב וב- Reddit. באופן דומה, מומחה נישה יכול להימנע מתחרות הזרם המרכזי בכך שהפך למקור חיוני לחיפושים ממוקדים במבוכה. הידע האסטרטגי הוא לא להוביל כל קטטה בכל חזית, אלא לנתח את "מחסומי כניסת השוק" השונים של כל פלטפורמת AI וליישר את אמצעי הבנייה של התוכן והסמכות שלך בפלטפורמה המתאימה ביותר לחוזקות של המותג שלך.

ניתוח השוואתי של פלטפורמות חיפוש AI

ניתוח השוואתי של פלטפורמות חיפוש AI-דימוי: xpert.digital

הניתוח ההשוואתי של פלטפורמות חיפוש AI מראה הבדלים משמעותיים בין סקירה כללית של Google AI, ChatGpt Search ו- Proplexity.ai. כמקור הנתונים העיקרי, סקירה כללית של Google AI משתמשת ב- Google Index וגרף הידע, מספקת בממוצע 9.26 הצעות מחיר ויש לה חפיפה קטנה עם בינג ובינונית עם צ'אט. הפלטפורמה מציגה העדפה בינונית לתוכן שנוצר על ידי המשתמש כמו Reddit ו- Quora, אך מעדיף תחומים מבוססים מאוד עם זקנה. נקודת המכירה הייחודית נמצאת בשילוב במנוע החיפוש הדומיננטי ובניפוי ה- EAT החזק, לפיה המוקד האסטרטגי הוא בבניית EAT ובסמכות SEO מסורתית חזקה.

ChatGpt Search מבוסס על מדד Bing כמקור נתונים ראשוני ומייצר את המידע המקורי ביותר בממוצע של 10.42 הצעות מחיר. הפלטפורמה מציגה חפיפה של מקור גבוה עם מבולבל ומתון עם גוגל. ההעדפה הגבוהה לתוכן שנוצר על ידי המשתמש, במיוחד YouTube ו- Reddit, בולטת במיוחד. בעת הערכת גיל הדומיין, התנהגות מעורבת עם פתיחות לתחומים צעירים יותר מראה. נקודת המכירה הייחודית היא במספר הגבוה של המקורות ובשילוב UGC חזק, בעוד שהמיקוד האסטרטגי הוא ב- SEO ובנוכחות זלילה בפלטפורמות UGC.

Perplexity.ai שונה כמקור נתונים ראשוני באמצעות אתר בזמן אמת ומספק את הצעות המחיר המעטות ביותר בממוצע 5.01. חפיפת המקור גבוהה עם צ'אט, אך נמוכה עם גוגל ובינג. הפלטפורמה מציגה העדפה מתונה לתוכן שנוצר על ידי המשתמש, כאשר Reddit ו- YouTube מועדפים במצב פוקוס. גיל הדומיין ממלא תפקיד נמוך מכיוון שהמיקוד הוא ברלוונטיות בזמן אמת. כנקודת מכירה ייחודית, perplexity.ai מציע שקיפות באמצעות ציטוטים מוטבעת ובחירת מקור הניתנת להתאמה אישית באמצעות פונקציית המיקוד. המוקד האסטרטגי הוא בבניית סמכות נישה ועלויות תוכן.

הניתוח החדש: מדידה ומעקב אחר נראות LLM

המעבר של הפרדיגמה מהחיפוש לתשובה דורש התאמה בסיסית לא פחות של מדידת ההצלחה. מחווני SEO מסורתיים מאבדים משמעות אם הלחץ באתר הוא כבר לא המטרה העיקרית. ערכים וכלים חדשים נחוצים כדי לכמת את ההשפעה והנוכחות של מותג בנוף ה- AI הגנרי.

שינוי הפרדיגמה במדידה: מקליקים להשפעה

• מדדים ישנים: ההצלחה של SEO מסורתי מוערכת בעיקר על ידי נתוני מפתח מדידים ישירים כמו דירוג מילות מפתח, תנועה אורגנית ושיעורי קליקים (CTR).
• מדדים חדשים: ההצלחה של Geo/LLMO נמדדת על ידי מדדי השפעה ונוכחות שלעתים קרובות הם אופי עקיף:
  • LLM ראות / שמות מותגים (מיתוג): מודד באיזו תדירות מותג מוזכר בתשובות AI רלוונטיות. זוהי דמות המפתח הבסיסית החדשה ביותר.
  • נתח הקול / נתח הדגם: מכמת את אחוז מקומות המותג שלהם בהשוואה למתחרים עבור קבוצה מוגדרת של שאילתות חיפוש (מהירות).
  • מצענים (ציטוטים): נקראים באיזו תדירות אתר האינטרנט שלך מקושר כמקור.
  • סנטימנט ואיכות הערכים: מנתח את הצליל (חיובי, ניטרלי, שלילי) ואת הנכונות העובדתית של האזכורים.

ערכת הכלים המתעוררת: פלטפורמות לרדיפת AI

• איך זה עובד: כלים אלה מבקשים אוטומטית דגמי AI שונים עם הנחיה מוגדרת מראש. הם רושמים אילו מותגים ומקורות מופיעים בתשובות, מנתחים את הסנטימנט וממשיכים את ההתפתחות לאורך זמן.
• כלים מובילים: השוק צעיר ומקוטע, אך כמה פלטפורמות מיוחדות כבר ביססו את עצמן. אלה כוללים כלים כמו עמוקים, Peec.ai, ScreedScale ו- Otterly.ai, השונים במגוון הפונקציות וקבוצת היעד (החל מ- SMEs לחברות גדולות).
• התאמת כלים מסורתיים: ספקים מבוססים של תוכנת פיקוח על אש (למשל Sprout Social, Hispany) וסוויטות SEO מקיפות (למשל Semrush, AHREF) מתחילות גם לשלב פונקציות לניתוח ראות AI במוצרים שלך.

סגור את פער הייחוס: שילוב ניתוחי LLM לדיווח

אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא המשימה (ייחוס) של תוצאות עסקיות שישראו בתשובה AI, מכיוון שלעתים קרובות היא אינה מובילה ללחיצה ישירה. נדרשת שיטת ניתוח רב -שלבית:

• רדיפת תנועת הפניות: השלב הראשון והפשוט ביותר הוא ניתוח תנועת הפניה ישירה (תנועת הפניה) של פלטפורמות AI בכלים לניתוח אתרים כמו Google Analytics 4. על ידי יצירת קבוצות ערוצים מוגדרות על ידי המשתמש על בסיס ההתייחסות (למשל Perplexity.ai, bing.com עבור חיפושים בצ'אט) ניתן לבטל ולהעריך.
• מעקב אחר אותות עקיפים: הגישה המתקדמת יותר מורכבת מניתוח מתאם. אנליסטים חייבים לצפות במגמות עבור אינדיקטורים עקיפים כמו עלייה בתעבורת אתרים ישיר (תנועה ישירה) ועלייה בחיפושים ממותגים (חיפוש ממותג) במסוף החיפוש של גוגל. לאחר מכן מגמות אלה חייבות להיות קשורות לפיתוח ראות LLM, כפי שנמדד על ידי כלי הניטור החדשים.
• ניתוח פרוטוקולי BOT: עבור צוותים מנוסים טכנית, ניתוח קבצי יומן השרת מציע תובנות חשובות. זיהוי ומעקב אחר פעילויותיהם של סורקי AI (למשל GPTBOT, ClaudeBot) יכול לקבוע אילו דפים משמשים את מערכות ה- AI כדי לקבל מידע.

פיתוח מדדי ביצועים

פיתוח מדדי ביצועים - תמונה: xpert.digital

פיתוח מדדי ביצועים מראה שינוי משמעותי ממדדי SEO מסורתיים לעבר דמויות מפתח מכוונות AI. במהלך הראות, המוקד הוא בדירוג מילות המפתח הקלאסיות לשיתוף הקול ושיתוף הדגם, הנמדדים על ידי כלי ניטור LLM מיוחדים כמו Peec.AI או עמוק. בתחום התנועה, תנועת ההפניה של פלטפורמות AI משלימה תנועה אורגנית וקצב קליקים, לפיה משתמשים בכלי ניתוח אינטרנט כמו GA4 עם קבוצות ביוב בהתאמה אישית. הסמכות של אתר אינטרנט כבר לא נקבעת רק על ידי סמכות הדומיין והקישורים המקובלים, אלא גם על ידי ציטוט ואיכות הרשומות במערכות AI, הניתנות למדידה על ידי כלי ניטור LLM וניתוח קישורים נכנסים של מקורות מצוטטים. תפיסת המותג מורחבת על ידי חיפושים הקשורים למותג לרגש שמות ה- AI, שנרשמו על ידי כלי ניטור LLM וכלי רישום חברתיים. בנוסף לשיעור האינדקס המסורתי, קצב השיחה מתרחש באמצעות בוטים AI, אשר נקבע באמצעות ניתוח קובץ יומן שרת.

כלי ניטור וניתוח Geo/LLMO מובילים

כלי ניטור וניתוח GEO/LLMO מובילים- תמונה: xpert.digital

הנוף של כלי הניטור והניתוח המובילים של GEO/LLMO מציע פתרונות מיוחדים שונים לקבוצות יעד שונות. עמוק הוא פיתרון ארגוני מקיף המציע ניטור, שיתוף של קול, ניתוח סנטימנטים וניתוח מקור עבור CHATT, COPILOT, מבולבל וגוגל AIO. Peec.ai מכוון גם לצוותי שיווק ולקוחות ארגוניים ומציע לוח מחוונים של נוכחות מותג, מדדי תחרות וניתוח פער תוכן עבור צ'אט, מבולבל וגוגל AIO.

עבור חברות קטנות ובינוניות כמו גם אנשי מקצוע בתחום SEO, Scale Scale מציע ניתוחים בדירוג בזמן אמת בתשובות AI, ניתוח סנטימנטים וניתוח ציטוט על צ'אט, נבכה וצ'אט בינג. Otterly.ai מתמקד בערכים ובקישורים נכנסים עם התראות על שינויים ומגיש חברות קטנות ובינוניות וסוכנויות באמצעות צ'אט, קלוד ואנבומים. Goodie AI מציבה את עצמה כפלטפורמה של כל אחד-אחד לניטור, אופטימיזציה ויצירת תוכן באותה פלטפורמות ומכוונת לחברות וסוכנויות בגודל בינוני.

הול מציע פיתרון מיוחד לצוותי ארגונים ומוצרים עם מודיעין שיחה, מדידת תנועה מהמלצות AI ומעקב אחר סוכנים עבור צ'אט בוטים שונים. כלים בחינם זמינים למתחילים: תלמיד כיתה AI של HubSpot מציע צ'ק בחינם לשיתוף הקול והרגש ב- GPT-4 ומבוכה, ואילו כיתה AI של Mangools מספקת בדיקה חינם של נראות AI והשוואת תחרות על צ'אט, גוגל AIO ומבוכה למתחילים וסריקו.

מסגרת הגאו-פעולה המלאה: בחמישה שלבים לנראות אופטימלית של AI

בנה סמכות לעתיד AI: מדוע EAT הוא המפתח להצלחה

לאחר הניתוח המפורט של היסודות הטכנולוגיים, עמודים אסטרטגיים ונוף התחרות, חלק אחרון זה מסכם את הממצאים במסגרת מעשית של פעולה ומתבונן בפיתוח העתידי של החיפוש.

מסגרת הניתנת ליישום

המורכבות של אופטימיזציה של המנוע הדורני דורשת גישה מובנית ואיטרטיבית. רשימת הבדיקה הבאה מסכמת את ההמלצות מהסעיפים הקודמים לזרימת עבודה מעשית, שיכולה לשמש הנחיות ליישום.

שלב 1: גרסת ביקורת וגרסת בסיס

• בצע את ביקורת ה- SEO הטכנית: בדיקת הדרישות הטכניות הבסיסיות כגון יכולת זחילה, יכולת אינדקס, מהירות צד (Core Web Vital) ואופטימיזציה לנייד. זיהוי בעיות שסורק AI יכול לחסום (למשל זמני טעינה איטית, תלות JavaScript).
• בדוק את Sage.org-Markup: ביקורת על סימון הנתונים המובנה הקיים לקבלת שלמות, נכונות ושימוש בישויות ברשת (@ID).
• ביצע ביקורת תוכן: הערכת התוכן הקיים ביחס לאותות EAT (האם מוצגים מחברים, האם מקורות מצוטטים?), עומק סמנטי ורשות הנושא. זיהוי פערים באשכולות הנושאים.
• קבע את קו הבסיס של נראות LLM: שימוש בכלי ניטור מיוחדים או שאילתות ידניות בפלטפורמות ה- AI הרלוונטיות (Google AIO, CHATGPT, מבולבל) על מנת לתפוס את הסטטוס קוו של נראות המותג של עצמו ושל המתחרים החשובים ביותר.

שלב 2: אסטרטגיית תוכן ואופטימיזציה

• פיתוח כרטיס אשכול נושא: מבוסס על מילת המפתח ומחקר הנושאים, צור מפה אסטרטגית של הנושאים שיש לטפל בהם ותת-טופיות המשקפת את המומחיות שלך.
• צור ואופטימיזציה של תוכן: צור תוכן חדש ושנה את התוכן הקיים, תוך התמקדות ברורה באופטימיזציה למיצוי (מבנה קטע, רשימות, טבלאות, שאלות נפוצות) וכיסוי ישויות.
• חיזוק אותות EAT: יישום או שיפור של דפי רכב, הוספת הפניות והציטוטים, התקנת דוחות ניסיון ייחודיים ונתונים מקוריים.

שלב 3: יישום טכני

• גלגול/עדכון SHAP.org-Markup: יישום סימון סכימה רלוונטי ורשתות בכל העמודים החשובים, במיוחד עבור מוצרים, שאלות נפוצות, הוראות ומאמרים.
• צור וספק קובץ LLMS.TXT: יצירת קובץ LLMS.TXT המתייחס לתוכן החשוב ביותר והרלוונטי ביותר למערכות AI, ומיקום בספריה הרגילה של האתר.
• תקן בעיות ביצועים: ביטול הבעיות ביחס לזמן הטעינה והתקנות המזוהות בביקורת הטכנית.

שלב 4: מבנה סמכות וקידום

• בצע יחסי ציבור דיגיטליים והגעה: קמפיינים ממוקדים לייצור קישורים נכנסים באיכות גבוהה, וחשוב עוד יותר, סימנים מסחריים שאינם קשורים בפרסומים סמכותיים -רלוונטיים.
• תקשר בפלטפורמות קהילתיות: השתתפות פעילה ומועילה בדיונים בפלטפורמות כמו Reddit ו- Quora כדי למקם את המותג כמקור מועיל ומוסמך.

שלב 5: מדוד & iterate

• הגדרת ניתוח: תצורה של כלי ניתוח אינטרנט כדי להמשיך בתעבורת הפניה ממקורות AI ולפקח על אותות עקיפים כמו תנועה ישירה וחיפוש ממותג.
• עקוב ברציפות אחר ראות LLM: שימוש קבוע בכלי הניטור על מנת להמשיך בפיתוח הנראות של עצמו ושל המתחרים.
• התאם אסטרטגיה: השתמש בנתונים המתקבלים כדי לשכלל ברציפות את אסטרטגיית התוכן והסמכות ולהגיב לשינויים בנוף ה- AI.

עתיד החיפוש: מרכישת מידע לאינטראקציה בידע

שילוב ה- AI הגנוצרי אינו מגמה זמנית, אלא תחילתו של עידן חדש של אינטראקציה בין מחשב אנושי. הפיתוח יעבור את המערכות של ימינו והדרך בה אנו ניגשים למידע ימשיכו להשתנות באופן בסיסי.

התפתחות AI בחיפוש

• היפר אישי: מערכות AI עתידיות לא רק ישפיעו על הבקשה המפורשת, אלא גם על ההקשר המרומז של היסטוריית החיפוש שלו, מיקומה, העדפותיו ואפילו האינטראקציות הקודמות שלה עם המערכת.
• זרימות עבודה סוכנות: תגובה טהורה תתפתח לעוזר פרואקטיבי המסוגל לבצע משימות רב -שלביות מטעם המשתמש - ממחקר וסיכום ועד הזמנה או רכישה.
• סוף "החיפוש" כמטאפורה: הרעיון של "חיפוש" פעיל מוחלף יותר ויותר על ידי אינטראקציה רציפה ומכוונת דיאלוג עם עוזר חכמי בכל מקום. החיפוש הופך לשיחה.

הכנה לעתיד: בניית אסטרטגיה עמידה, עתידית -הוכחה

המסר הסופי הוא שהעקרונות שנקבעו בדוח זה - פיתוח סמכות אמיתית, יצירת תוכן איכותי, מובנה וניהול נוכחות דיגיטלית אחידה - אינן טקטיקות לטווח קצר לדור הנוכחי של AI. הם העקרונות הבסיסיים להקמת מותג שיכול להצליח בכל נוף עתידי בו מידע מועבר על ידי מערכות חכמות.

המיקוד חייב להיות על הפיכה למקור לאמת שגם בני האדם וגם עוזרי ה- AI שלהם רוצים ללמוד. חברות שמשקיעות בידע, אמפתיה ובהירות לא רק יהיו גלויות בתוצאות החיפוש של ימינו, אלא גם יסייעו באופן משמעותי בעיצוב הנרטיב של הענף שלהן בעולם בשליטת AI של מחר.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus