Átfogó kutatási áttekintés a mesterséges intelligenciáról, a keresőoptimalizálásról, az AIO-ról és az LLMO-ról – Kép: Xpert.Digital
Nagy nyelvi modellek optimalizálása: Hogyan változtatja meg alapvetően a mesterséges intelligencia a SEO iparágat?
Nagy nyelvi modellek optimalizálása: Hogyan változtatja meg alapvetően a mesterséges intelligencia a SEO iparágat?
A mesterséges intelligencián alapuló keresőoptimalizálást és a nagynyelvi modelloptimalizálást (LLMO) körülvevő kutatási környezet gyorsan fejlődik. Ez az átfogó elemzés rávilágít a kutatás jelenlegi állapotára ezen feltörekvő terület minden releváns aspektusában.
Ehhez kapcsolódóan:
Alapfogalmak és terminológia
LLMO, GEO és kapcsolódó kifejezések
A kutatások számos kifejezést tárnak fel a mesterséges intelligencia rendszerekhez kapcsolódó tartalomoptimalizálásra. A nagy nyelvi modelloptimalizálás (LLMO) a nagy nyelvi modellek, például a GPT-4, a Claude vagy a Gemini optimalizálására összpontosít. A generatív motoroptimalizálás (GEO) a generatív keresőmotorokhoz való optimalizálást célozza, míg az AI Optimization (AIO) gyűjtőfogalomként szolgál az összes mesterséges intelligencia optimalizálási intézkedésre.
A Princetoni Egyetem úttörő tanulmánya bevezette a „Generatív Optimalizálás” (Generative Engine Optimization) kifejezést a tudományos szakirodalomba, és kimutatta, hogy a GEO stratégiák akár 40%-kal is növelhetik a mesterséges intelligencia által generált válaszok láthatóságát. Ez a kutatás elsőként hozott létre szisztematikus keretrendszert a generatív mesterséges intelligencia rendszerekhez tartozó tartalom optimalizálására.
Hogyan működnek a modern mesterséges intelligencia modellek?
A jelenlegi kutatások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia modelljei előtanítás, finomhangolás és visszakereséssel járó kiterjesztett generálás (RAG) révén működnek. Az alapozási folyamat különösen releváns, ahol a mesterséges intelligencia rendszerek valós idejű webes adatokkal gazdagítják válaszaikat élő keresések révén. A Google beágyazásokat és szemantikai hasonlósági számításokat használ a tartalom szakaszonkénti értékeléséhez, ahelyett, hogy teljes oldalakon keresne kulcsszavakat.
Rangsorolási tényezők és láthatósági tényezők
A Google AI rangsorolási tényezőinek áttekintése
Átfogó tanulmányok azonosítottak hét fő területet, amelyek befolyásolják a Google AI-áttekintéseit:
- MI modellek (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Alapvető rangsoroló rendszerek (PageRank, BERT, hasznos tartalom)
- Adatbázisok (Tudásgráf, Vásárlási gráf)
- Témakörök (YMYL kategóriák)
- Keresési szándék (információs, navigációs, tranzakciós)
- Multimédiás elemek
- Strukturált adatok
A kutatások azt mutatják, hogy a jobb Google-rangsorral rendelkező webhelyek 25%-os eséllyel jelennek meg forrásként az AI Overviews-ban. Érdekes módon a ChatGPT-hivatkozások közel 90%-a a top 20-on kívüli keresési eredményekből származik.
Márka láthatóság és említési tényezők
Az Ahrefs által 75 000 márka átfogó elemzése jelentős összefüggéseket tárt fel a mesterséges intelligencia által megjelenített áttekintésekben láthatóság tekintetében:
- Márkawebes említések: Legerősebb korreláció (0,664)
- Márkahorgonyok: Második legerősebb korreláció (0,527)
- Márkakeresési mennyiség: Harmadik legerősebb korreláció (0,392)
- Visszahivatkozások: Jelentősen gyengébb korreláció (0,218)
Ez a kutatás azt mutatja, hogy a webhelyen kívüli tényezők fontosabbak, mint a hagyományos SEO-mutatók. A legtöbb webes említéssel rendelkező márkák akár tízszer több említést kapnak az AI-áttekintésekben, mint a következő negyedbeli csoport.
Márkaismertség és LLM láthatóság
A Seer Interactive tanulmányai 0,18-as korrelációt mutattak ki a márkakeresési mennyiség és a mesterséges intelligencia általi említések között. Ez a korreláció a második legerősebb megfigyelt kapcsolat a Domain Rank (0,25) után. A kutatás azt mutatja, hogy a márkaismertség nemcsak az emberek, hanem a jogi diplomával rendelkezők (LLM) számára is releváns.
Technikai optimalizálási megközelítések
Strukturált adatok és sémajelölés
A jelenlegi kutatások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia által létrehozott robotok gyakran nem ismerik fel a JavaScript által befecskendezett strukturált adatokat. A GPTBot, a ClaudeBot és a PerplexityBot nem tudja végrehajtani a JavaScriptet, ezért nem találja a dinamikusan generált tartalmat. A szerveroldali renderelés vagy a statikus HTML elengedhetetlen a mesterséges intelligencia általi láthatósághoz.
Különösen hatékonyak a következők:
- GYIK formátum a közvetlen kérdések megválaszolásához
- Lépésről lépésre útmutató ábra
- Termékséma az e-kereskedelem optimalizálásához
- Cikk sémája tartalomcímkézéshez
Az llms.txt az új szabvány
Egy kutatás szerint az llms.txt fájl fontos útmutató a mesterséges intelligencia alapú robotok számára. A robots.txt fájllal ellentétben ez a fájl nem blokkolásra szolgál, hanem a fontos tartalom strukturált áttekintéseként szolgál, hasonlóan a Google XML webhelytérképéhez.
Mérhetőségi és monitoring eszközök
Új KPI-fejlesztés
A kutatások azt mutatják, hogy a hagyományos rangsorolásról az említési és hivatkozási arányokra való áttérés figyelhető meg. A sikert már nem az 1-10. helyezésekben mérik, hanem abban, hogy a mesterséges intelligencia válaszaiban megemlítik-e őket.
Megfigyelő platformok
A legújabb tanulmányok számos speciális eszközt azonosítottak a mesterséges intelligencia láthatóságának nyomon követésére:
- SE Ranking AI Láthatóságkövető: Figyelemmel kíséri a márkaemlítéseket különböző AI platformokon
- Speciális webes rangsorolás: Mesterséges intelligencia által biztosított márkaláthatósági elemzéseket nyújt
- Marlon: Kifejezetten az LLM márkaláthatóságához fejlesztették ki
- LLMO metrikák vs. Lorelight: Platformok generatív motoroptimalizáláshoz
Összehasonlító tanulmányok platformok között
ChatGPT vs. Google Keresés
Kísérleti tanulmányok jelentős különbségeket mutatnak a felhasználói viselkedésben. A ChatGPT felhasználók átlagosan kevesebb időt igényelnek minden feladat elvégzésére, a teljesítményben nincsenek jelentős különbségek. A ChatGPT kiegyenlíti a keresési teljesítményt a különböző iskolai végzettségek között, míg a Google Search pozitív korrelációt mutat az iskolai végzettség és a keresési teljesítmény között.
Platformspecifikus funkciók
A kutatási eredmények eltérő preferenciákat mutatnak a mesterséges intelligencia platformokkal kapcsolatban:
- ChatGPT Keresés: A hosszú formátumú tartalmakat részesíti előnyben a márkatermékoldalakkal szemben
- Zavar: Hajlamos hiteles forrásokat használni, mint például a Wikipédia és a nagyobb híroldalak
- Google AI áttekintések: Együtthivatkozási mintákat és meglévő rangsorolási jeleket használ
Jövőbeli trendek és fejlesztések
Digitális Hatóságkezelés
Az olyan új kutatási megközelítések, mint a digitális autoritáskezelés (DAM), interdiszciplináris területként jelennek meg. Ez a holisztikus megközelítés ötvözi a keresőoptimalizálást, a tartalommarketinget, a PR-t és a márkaépítést, hogy digitális autoritást építsen ki a mesterséges intelligencia rendszerei számára. Az MI láthatósági piramisa öt szintre osztja az optimalizálási intézkedéseket: tartalomminőség, strukturális optimalizálás, szemantikai optimalizálás, autoritásépítés és kontextuskezelés.
Entitásalapú optimalizálás
A kutatások azt mutatják, hogy az entitás-alapú SEO egyre fontosabbá válik a tiszta kulcsszó-optimalizáláshoz képest. A mesterséges intelligencia rendszerek egyre inkább entitásokkal és azok kapcsolataival dolgoznak, ami a kulcsszavakról a szemantikai fogalmakra való elmozdulást jelzi.
Ehhez kapcsolódóan:
Kihívások és korlátok
Determinizmus és mérhetőség
A jelenlegi kutatások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia válaszai nem determinisztikusak – ugyanazok a kérdések eltérő válaszokat generálhatnak. Ez jelentősen bonyolítja a siker mérését, mivel a hagyományos SEO-metrikák már nem alkalmazhatók.
Gyors technológiai változás
A kutatások a technológiai változások sebességére figyelmeztetnek. A ma működő stratégiák gyorsan elavulttá válhatnak a modellfrissítések miatt. Ez folyamatos alkalmazkodást és kísérletezési hajlandóságot igényel.
Gyakorlati meglátások
Tartalomstratégiák
A kutatások azt mutatják, hogy a témakör lefedettsége és a holisztikus témakör lefedettsége kulcsfontosságú. A mesterséges intelligencia modellek azokat a tartalmakat részesítik előnyben, amelyek egy összetett lekérdezés több részkérdésére is választ tudnak adni a lekérdezések szétszórásával.
EEAT a mesterséges intelligencia kontextusában
Tanulmányok kimutatták, hogy a tapasztalat, a szakértelem, a tekintély és a megbízhatóság (EEAT) továbbra is releváns a mesterséges intelligencia rendszerei számára. A mesterséges intelligencia platformok a hallucinációk minimalizálása érdekében a megbízható, mérvadó forrásokat részesítik előnyben.
A mesterséges intelligencia optimalizálása versenyelőnnyé válik: Az LLMO-ba történő korai befektetések megtérülnek
A jelenlegi kutatások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt SEO és az LLMO független tudományágakká váltak. Míg számos hagyományos SEO-elv továbbra is releváns, a mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek új megközelítéseket igényelnek a tartalomstrukturálás, a márkaépítés és a technikai megvalósítás terén. A kutatás még kísérleti fázisban van, de a mesterséges intelligencia optimalizálásába történő korai befektetések hosszú távú versenyelőnyöket ígérnek.
Ehhez kapcsolódóan:
Globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német
☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!
Konrad Wolfenstein
Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.
Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt wolfenstein@xpert.digital:, vagy egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 telefonszámon. Az e-mail címem
Alig várom a közös projektünket.