Megjelent: 2025. június 22. / Frissítés: 2025. június 22. - Szerző: Konrad Wolfenstein
KI, SEO, AIO és LLMO átfogó kutatási áttekintése - Kép: Xpert.digital
Nagy nyelvi modell optimalizálása: Hogyan változtatta meg a mesterséges intelligencia alapvetően a SEO iparágot
Nagy nyelvi modell optimalizálása: Hogyan változtatta meg a mesterséges intelligencia alapvetően a SEO iparágot
Az AI keresőmotor optimalizálása és a nagy nyelvi modell optimalizálása (LLMO) körüli kutatási táj gyorsan fejlődik. Ez az átfogó elemzés megvilágítja a feltörekvő terület összes releváns aspektusának kutatásának jelenlegi helyzetét.
Alkalmas:
Alapfogalmak és terminológia
LLMO, GEO és kapcsolódó kifejezések
A kutatások különféle kifejezéseket mutatnak az AI rendszerek tartalmának optimalizálására. A nagy nyelvi modell optimalizálása (LLMO) a nagy hangmodellek, például a GPT-4, a Claude vagy a Gemini optimalizálására összpontosít. A Generative Engine Optimization (GEO) célja a generatív keresőmotorok optimalizálása, míg az AI optimalizálás (AIO) általános kifejezésként szolgál az összes AI optimalizálási intézkedéshez.
A Princeton University úttörő tanulmánya bevezette a „generatív motor optimalizálása” kifejezést, és bebizonyította, hogy a geo-stratégiaiok akár 40%-kal növelhetik az AI által generált válaszok láthatóságát. Ez a kutatás először szisztematikus keretet hozott létre a tartalom optimalizálására a generációs AI rendszerek számára.
Hogyan modern AI modellek
A jelenlegi kutatások azt mutatják, hogy az AI-modellek Pret edzésen, bírsággal és a visszakereséssel ellátott generáció (RAG) révén működnek. A földelési folyamat különösen releváns, amelyben az AI rendszerek élő adatok keresésével gazdagítják a válaszokat. A Google beágyazást és szemantikai hasonlósági számításokat használ a tartalomrészletek felmérésére, ahelyett, hogy a teljes oldalakat a kulcsszavak számára keresi.
Rangsorolási tényezők és láthatósági tényezők
A Google AI áttekintése rangsorolási tényezők
A kiterjedt tanulmányok hét fő területet azonosítottak, amelyek befolyásolják a Google AI áttekintését:
- AI modellek (Palm 2, anya, Ikrek)
- Alapvető rangsorolási rendszerek (PageRank, Bert, Hasznos tartalom)
- Adatbázisok (tudásdiagram, bevásárló grafikon)
- Tárgyak (YMYL kategóriák)
- Keresési szándék (információs, navigációs, tranzakciós)
- Multimédiás elemek
- Strukturált adatok
A kutatások azt mutatják, hogy a jobb Google rangsorolású webhelyeknek 25%esélyük van arra, hogy forrásként jelenjenek meg az AI áttekintésekben. Érdekes, hogy a Chatt -idézetek csaknem 90% -a a 20 legnépszerűbb rangsoron túlmutató keresési eredményekből származik.
A tűz láthatósága és a megemlített említett említettek
A 75 000 márka AHREF -ek átfogó elemzése szignifikáns összefüggéseket mutatott a láthatóság szempontjából az AI áttekintésekben:
- A márka web megemlíti: A legerősebb korreláció (0,664)
- Horgonyok tűz: A második legerősebb korreláció (0,527)
- Márkakeresési mennyiség: Harmadik legerősebb korreláció (0,392)
- Backlinks: szignifikánsan gyengébb korreláció (0,218)
Ez a kutatás azt mutatja, hogy a helyszínen kívüli tényezők fontosabbak, mint a hagyományos SEO-mutatók. A legtöbb internetes tudatossággal rendelkező márkák akár 10 -szer több megemlítést kapnak az AI áttekintésekben, mint a következő kvartilis csoportban.
Márka -tudatosság és LLM láthatóság
A SEER Interactive tanulmányai 0,18 korrelációt mutatnak a tűzkeresési mennyiség és az AI említése között. A Domain Rank (0,25) szerint ez a korreláció a második legerősebb megfigyelt kapcsolat. A kutatások azt mutatják, hogy a márkatudatosság nemcsak az emberek, hanem az LLM -ek számára is releváns.
Műszaki optimalizálási megközelítések
Strukturált adatok és séma jelölés
A jelenlegi kutatások azt mutatják, hogy az AI Crawler gyakran nem tudja felismerni a JavaScript-injektált strukturált adatokat. A GPTBOT, a Claudebot és a PomplexityBot nem tudja futtatni a JavaScriptet, és kihagyni egy dinamikusan generált tartalmat. A szerveroldali megjelenítés vagy a statikus HTML elengedhetetlen az AI láthatósághoz.
Különösen hatékonyak:
- A közvetlen kérdőív GYIK -rendszere
- Hogyan a rendszer lépésről lépésre utasításokkal
- Az e-kereskedelem optimalizálásának termékrendszere
- Cikkrendszer a tartalomjelöléshez
llms.txt mint új szabvány
A kutatás az LLMS.TXT -t azonosítja az AI Crawler fontos útmutatójaként. A robots.txt -rel ellentétben ez a fájl nem blokkolja, hanem a fontos tartalom strukturált áttekintéseként, hasonlóan a Google XML SiteMap -jához.
Mérhetőségi és megfigyelő eszközök
Új KPI fejlesztés
A kutatások azt mutatják, hogy a hagyományos rangsorban elmozdulnak a kamatlábak és a referencia tanácsok megemlítése érdekében. A sikert már nem az 1-10-es pozíciókban mérik, hanem az AI válaszokban történő idézés valószínűségében.
Felügyeleti platformok
A jelenlegi tanulmányok azonosítják a különféle speciális eszközöket az AI láthatóság nyomon követéséhez:
- SE rangsor ai láthatóság Tracker: Monitors márka megemlítése különféle AI platformon
- Fejlett webrangsor: AI márka láthatósági betekintését kínálja
- Marlon: kifejezetten az LLM márka láthatóságához fejlesztették ki
- LLMO metrikák vs. Loright: Platformok a generációs motor optimalizálásához
Összehasonlító tanulmányok a platformok között
Chatgpt vs. Google Search
A kísérleti tanulmányok szignifikáns különbségeket mutatnak a felhasználói viselkedésben. A CHATGPT felhasználóknak kevesebb időre van szükségük minden feladathoz, a teljesítmény jelentős különbségei nélkül. A CHATGPT szintje a keresési teljesítményt az oktatás különböző szintjei között, míg a Google keresésben pozitív összefüggés van az oktatás és a keresési teljesítmény között.
Platformspecifikus funkciók
A kutatási eredmények az AI platformok különböző preferenciáit mutatják:
- Chatgpt keresés: A hosszú formájú tartalmat részesíti előnyben a márka termékoldalakkal szemben
- Megdöbbentés: hajlamos olyan hiteles forrásokra, mint a Wikipedia és a nagy híroldalak
- A Google AI áttekintések: Co-Citation mintát és meglévő rangsorolási jeleket használ
A jövőbeli trendek és fejlemények
Digitális hatalomkezelés
Az új kutatási megközelítéseket, például a Digital Hatóságkezelést (DAM) interdiszciplináris fegyelemként hozzák létre. Ez ötvözi a SEO -t, a tartalommarketinget, a PR -t és a márkanevet holisztikusan annak érdekében, hogy az AI rendszerek digitális hatalmát felépítsék. Az AI láthatóságú piramis struktúrák optimalizálási intézkedései öt szinten: tartalomminőség, szerkezeti optimalizálás, szemantikai optimalizálás, hatalomépítés és kontextuskezelés.
Entitás-alapú optimalizálás
A kutatások megmutatják az entitás-alapú SEO növekvő jelentését a tiszta kulcsszó optimalizálásához képest. Az AI rendszerek egyre inkább működnek az entitásokkal és azok kapcsolataival, ami azt jelenti, hogy a kulcsszavak a szemantikai koncepciókra való elmozdulást jelentenek.
Alkalmas:
Kihívások és korlátozások
Determinizmus és mérhetőség
A jelenlegi kutatások azt mutatják, hogy az AI válaszok nem determinisztikusak-ugyanazok a kérdések különböző válaszokat generálhatnak. Ez megnehezíti a siker mérését, mivel a hagyományos SEO -mutatók már nem vonatkoznak.
Gyors technológiai változás
A kutatás figyelmezteti a technológiai változások sebességét. A ma működő stratégiák gyorsan elavulhatnak a modellfrissítések révén. Ehhez folyamatos adaptációra és a kísérletezés örömére van szükség.
Gyakorlati tudás
Tartalmi stratégiák
A kutatási eredmények azt mutatják, hogy a téma lefedettsége és a holisztikus téma lefedettsége döntő. Az AI modellek inkább olyan tartalmat részesítenek előnyben, amely a lekérdezés-ventilátoron keresztül képes megválaszolni egy összetett kérés több részkérdését.
Eeat az AI kontextusban
A tanulmányok azt mutatják, hogy a tapasztalatok, a szakértelem, az autoritivitás, a bizalom, a bizalom (EEAT) szintén releváns az AI rendszerek számára. Az AI platformok a hallucinációk minimalizálása érdekében a megbízható, tekintélyes forrásokat részesítik előnyben.
Az AI optimalizálás versenyelőnyt jelent: az LLMO korai befektetései
A jelenlegi kutatási helyzet azt mutatja, hogy a Ki SEO és az LLMO független tudományágakként alakul ki. Noha sok hagyományos SEO alapelv továbbra is releváns, az AI rendszerek új megközelítéseket igényelnek a tartalom felépítésében, a tűzépítésben és a műszaki megvalósításban. A kutatás továbbra is kísérleti szakaszban van, és az AI optimalizálásának korai beruházásai hosszú távú versenyelőnyöket ígérnek.
Alkalmas:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
