Az új digitális láthatóság - a SEO, LLMO, GEO, AIO és AEO megfejtése - önmagában a SEO már nem elegendő

A paradigmaváltás: a keresőmotor optimalizálásától a generációs motor optimalizálásáig

A digitális láthatóság újradefiniálása az AI életkorában

A digitális információs táj jelenleg a legmélyebb átalakuláson megy keresztül a grafikus webhelyek bevezetése óta. A hagyományos mechanizmus, amelyben a keresőmotorok kék linkek formájában mutatják be a potenciális válaszok listáját, és a felhasználó számára hagyja, hogy megtekintsék őket, összehasonlítsák őket és szintetizálják a releváns információkat, egyre inkább egy új paradigma váltja fel. Egy „Ask-and-Receive” modell veszi a helyét, amelyet a generatív AI rendszerek vezérelnek. Ezek a rendszerek átveszik a felhasználó szintézis munkáját, és közvetlen, kurátus és természetes nyelvi választ adnak egy kérdésre.

Ennek az alapvető változásnak a digitális láthatóság meghatározására messze van a következményei. A siker már nem csak azt jelenti, hogy megjelennek az első eredményoldalon; Egyre inkább meghatározza, hogy az AI által generált válaszok szerves részét képezi, mint egy közvetlenül idézett forrásként, mint említett márkaként vagy a szintetizált információk alapjául. Ez a fejlemény felgyorsítja a már meglévő tendenciát a "Zero-kattintás keresése" felé, amelyben a felhasználók kielégítik információi igényeiket közvetlenül a keresési eredmények oldalon, anélkül, hogy meglátogatniuk kellene egy weboldalt. Ezért elengedhetetlen a vállalatok és a tartalomgyártók számára, hogy megértsék a játék új szabályait és adaptálják stratégiáikat.

Alkalmas:

• Xpert Blog: AIS mesterséges intelligencia-keresés / KIS-Ki-Search / NEO SEO = NSEO (Next-Gen keresőmotor optimalizálása)

Az optimalizálás új szókincse: SEO, LLMO, GEO, AIO és AEO megfejtése

Ezen új technológiák megjelenésével egy összetett és gyakran zavaró szókincs alakult ki. A kifejezések egyértelmű meghatározása a célzott stratégia előfeltétele.

SEO (keresőmotor -optimalizálás): Ez a beállított, alapvető tudományág a webes tartalom optimalizálásához a klasszikus keresőmotorok, például a Google és a Bing számára. A fő cél a magas rangsor elérése a hagyományos, link alapú keresési eredmények listáján (SERP). A SEO továbbra is döntő jelentőségű az AI -korban, mivel ez képezi a további optimalizálás alapját.

LLMO (nagy nyelvi modell optimalizálása): Ez a pontos műszaki kifejezés leírja a tartalom optimalizálását, hogy képes legyen hatékonyan megérteni, feldolgozni és idézni a szöveg alapú nagy hangmodelleket (nagy nyelvű modellek, LLMS), például az OpenAis Chatgpt vagy a Google Ikrek. A cél már nem a rangsor, hanem az AI által generált válaszokban hiteles forrásként történő felvétel.

GEO (generatív motor optimalizálása): Egy kissé szélesebb körű és gyakran szinonim kifejezés, amelyet az LLMO -hoz használnak. A GEO a teljes generációs rendszer vagy a "motor" optimalizálására összpontosít (például a zavarosság, a Google AI áttekintések), amely választ ad, és nem csak a nyelvi modellre. Arról szól, hogy biztosítsuk a márka üzenetét helyesen, és ezen új csatornákon keresztül terjesztik.

AIO (AI optimalizálás): Ez egy esernyő kifejezés, több jelentéssel, ami zavart okozhat. A tartalom optimalizálásával összefüggésben az AIO leírja a tartalom bármilyen AI rendszerhez történő adaptálásának általános stratégiáját. A kifejezés azonban utalhat maga az AI modellek technikai optimalizálására vagy az AI használatára az üzleti folyamatok automatizálására. Ez a kétértelműség kevésbé pontossá teszi őt a konkrét tartalmi stratégiában.

AEO (válaszmotor-optimalizálás): A GEO/LLMO speciális alterülete, amely a keresési rendszerekben a közvetlen válaszfunkciók optimalizálására összpontosít, például a Google AI áttekintésében.

A jelentés alkalmazásában a GEO -t és az LLMO -t az új tartalom -optimalizálási stratégiák elsődleges kifejezéseként használják, mivel ezeket a legmegfelelőbben leírják, és az iparban egyre inkább alapot képeznek.

Miért alapvető a hagyományos SEO, de már nem elegendő?

Széles körű félreértés az, hogy az új optimalizálási tudományágak felváltják a SEO -t. Valójában az LLMO és a GEO kiegészíti és bővíti a klasszikus keresőmotor optimalizálását. A kapcsolat szimbiotikus: szilárd SEO alap nélkül a generációs AI hatékony optimalizálása alig lehetséges.

SEO mint alap: A műszaki SEO-such alapvető szempontjai, mint a gyors betöltési idő, a tiszta oldalsó architektúra és annak biztosítása, hogy a feltérképezés-az AI rendszerek abszolút előfeltétele, hogy elsősorban a weboldalt megtalálják, olvashatják és feldolgozzák. Hasonlóképpen, a kialakult minőségi jelek, például a nagy minőségű tartalom és a téma -releváns linkek továbbra is döntő fontosságúak annak érdekében, hogy megbízható forrásként osztályozzák.

A RAG-kapcsolat: Számos generációs keresőmotor a visszakeresési-Augmented Generation (RAG) nevű technológiát használja a válaszok gazdagításához az internetes aktuális információkkal. Gyakran használják a klasszikus keresőmotorok legfontosabb eredményeit. A hagyományos keresés magas rangsorolása tehát növeli annak valószínűségét, hogy az AI használja a generált válasz forrását.

Az egyetlen SEO rése: Alapvető fontosságának ellenére a SEO önmagában már nem elegendő. A legmagasabb rangsor már nem garantálja a láthatóságot vagy a forgalmat, mivel az AI által generált választ gyakran a hagyományos eredmények vonzzák, és a felhasználó közvetlenül kéri a válaszokat. Az új cél az, hogy megemlítsük és szintézist ezen AI -válaszon belül. Ehhez egy további optimalizálási szintre van szükség, amely a mechanikai olvashatóság, a kontextus mélységére és a bizonyítható hatalommal kapcsolatos, a hagyományos kulcsszó-optimalizáláson túlmutat.

A terminológia széttöredezettsége több, mint szemantikai vita; Ez a kezdetek paradigmaváltásának tünete. A különféle rövidítések olyan különféle perspektívákat tükröznek, amelyek az új terület meghatározását teszik ki - a műszaki (AIO, LLMO) -ból a marketing -orientált perspektívaig (GEO, AEO). Ez a kétértelműség és az állandóan megalapozott szabvány hiánya stratégiai időablakot hoz létre. Míg a silókban dolgozó nagyobb szervezetek továbbra is vitatkoznak a terminológiáról és a stratégiáról, addig az agilis cégek átveszhetik a gépek átolvasható, tekintélyes tartalmának alapelveit, és jelentős vezetést biztosíthatnak az „első mozgatórugóként”. A jelenlegi határozatlanság nem akadály, hanem lehetőség.

Az optimalizálási tudományágak összehasonlítása

Az optimalizálási tudományágak összehasonlítása - Kép: xpert.digital

A különféle optimalizálási tudományágak különböző célokat és stratégiákat hajtanak végre. A SEO a klasszikus keresőmotorok, például a Google és a Bing magas rangsorolására összpontosít a kulcsszó -optimalizálás, a linkszerkezet és a műszaki fejlesztések révén, ahol a sikert kulcsszó rangsor és organikus forgalom alapján mérik. Az LLMO viszont célja az AI válaszok, például a CHATGPT vagy az Ikrek nevében történő nevezése vagy idézése, szemantikai mélység, entitás optimalizálás és eeat tényezők-sikeres felhasználásával a márkákban és az idézetben. A GEO arra törekszik, hogy a márka helyes ábrázolása olyan motorokban generált válaszokban, mint például a zavarás vagy az AI áttekintések, amelynek hangsúlya a téma automatikus felépítésére és építésére és felépítésére összpontosít, és a hang aránya az AI válaszok sikerének mérésére szolgál. Az AIO az összes AI rendszer általános láthatóságának legátfogóbb célját követi, és a SEO, a GEO és az LLMO -t egyesíti a további modellekkel és a folyamat optimalizálásával, amelyet a különböző AI csatornák láthatóságával mérnek. Végül, az AEO a válaszgépek közvetlen válasz -kivonatainak megjelenésére összpontosít a GYIK formázása és a séma jelölése révén, a válaszdobozok jelenlétével meghatározva a sikert.

A gépi szoba: Betekintés az AI -keresés mögött meghúzódó technológiába

Az AI rendszerek tartalmának hatékony optimalizálása érdekében elengedhetetlen a mögöttes technológiák alapvető megértése. Ezek a rendszerek nem varázslatos fekete dobozok, hanem olyan speciális műszaki alapelveken alapulnak, amelyek meghatározzák működését, és így a feldolgozandó tartalom követelményeit is.

Nagy hangmodellek (LLMS): Az alapmechanika

A generatív AI közepén nagy hangmodellek (nagy nyelvű modellek, LLMS).

• Előzetes képzés hatalmas mennyiségű adatokkal: Az LLM -eket hatalmas szöveges nyilvántartások alapján képzik, amelyek olyan forrásokból származnak, mint a Wikipedia, a teljes nyilvánosan elérhető internet (például a közös feltérképezés adatkészletén keresztül) és a digitális könyvgyűjteményekből. A billió szavak elemzésével ezek a modellek megtanulják a statisztikai mintákat, a nyelvtani struktúrákat, a ténybeli ismereteket és az emberi nyelv szemantikai kapcsolatait.
• A tudásvágás problémája: Az LLM -ek kritikus korlátozása az, hogy tudásod fagyasztva van a képzési adatok állapotában. Van egy úgynevezett "tudáskiválasztási dátuma", és nem férhet hozzá az ezen időpont után létrehozott információkhoz. Egy LLM, amelyet 2023 -ban kiképeztek, nem tudja, mi történt tegnap. Ez az alapvető probléma, amelyet meg kell oldani a keresési alkalmazásokhoz.
• Token és valószínűségi generáció: Az LLM -ek nem a szöveges szót szóra feldolgozzák, hanem kisebb egységekre szétszerelik, így úgynevezett "tokenek". Alapvető funkciójuk az, hogy megjósolják a legvalószínűbb tokent az előző kontextus alapján, és koherens szöveget generálnak. A fejlett statisztikai mintákkal kapcsolatos emberek, és nem rendelkeznek emberi tudatossággal vagy megértéssel.

Megkérés kibővített generáció (RAG): A híd az élőhálóhoz

A visszakeresés az Augusted Generation (RAG) a kulcsfontosságú technológia, amely lehetővé teszi az LLM -ek számára, hogy aktuális keresőmotorokként működjenek. Áthidalja a rést a modell statikus, előkertített ismerete és az internet dinamikus információi között.

A RAG -folyamatot négy lépésre lehet osztani:

• Kérés (lekérdezés): A felhasználó felteszi a kérdést a rendszer számára.
• Fellebbezés (visszakeresés): Ahelyett, hogy azonnal megválaszolná, a rendszer aktiválja a "Retriever" összetevőt. Ez az összetevő, gyakran szemantikai keresőmotor, egy külső tudásbázist keres - általában egy nagy keresőmotor, például a Google vagy a Bing indexét - a kérelemhez releváns dokumentumok szerint. Ezen a ponton nyilvánvaló a magas hagyományos SEO rangsorok fontossága: a klasszikus keresésben jól elhelyezett tartalom nagyobb valószínűséggel rendelkezik, hogy a rongyrendszer megtalálja, és potenciális forrásként választja ki.
• Dúsítás (augmentáció): A hozzáférhető dokumentumokból származó legrelevánsabb információkat kinyerik és kiegészítő kontextusként adják hozzá az eredeti felhasználói kéréshez. Ez létrehoz egy "dúsított promptot".
• Generation (Generation): Ezt a dúsított prompt továbbítják az LLM -hez. A modell most generálja a választ, amely már nem az elavult képzési ismeretein alapul, hanem a jelenlegi, hozzáférhető tényeken.

Ez a folyamat csökkenti a "hallucinációk" (a tények feltalálása) kockázatát, lehetővé teszi a források meghatározását, és biztosítja, hogy a válaszok jelenlegi és ténylegesen pontosabbak legyenek.

Szemantikus keresés és vektor beágyazások: Az AI nyelve

Ahhoz, hogy megértse, hogyan működik a "visszakeresés" lépés a RAG -ban, meg kell értenie a szemantikai keresés fogalmát.

• A kulcsszavaktól a jelentésig: A hagyományos keresés a kulcsszavak összehasonlításán alapul. A szemantikai kutatás viszont célja a vizsgálat szándékának (szándéka) és a vizsgálat kontextusának megértése. A "meleg téli kesztyű" keresése eredményeket is nyújthat a "Woolfaefae" számára, mivel a rendszer felismeri a fogalmak közötti szemantikai kapcsolatot.
• A vektor -kibocsátások alapvető mechanizmusként: ennek műszaki alapja a vektor -felsõségek. Egy speciális „beágyazási modell” konvertálja a szöveges egységeket (szavak, mondatok, teljes dokumentumok) numerikus reprezentációs-vektorgá egy nagyon dimenziós térben.
• A térbeli közelség szemantikai hasonlóságként: Ebben a vektorteremben hasonló fogalmak, mint egymás közelében. A "királyt" képviselő vektor hasonló kapcsolatban áll a "királynő" vektorával, mint a "férfi" vektor a "nő" vektorához.
• Alkalmazás a RAG -folyamatban: A felhasználó kérését szintén vektorré alakítják. A rongy rendszer ezután megvizsgálja a Vecord adatbázisát, hogy megtalálja a kutatóvektorhoz legközelebbi dokumentumvektorokat. Ilyen módon felhívják a legszembetűnőbb információkat a prompt gazdagításához.

Modellek és gondolatok: A következő evolúciós szint

Az LLM fejlesztésének legfontosabb elején vannak olyan úgynevezett gondolkodási modellek, amelyek az információfeldolgozás még fokozatosabb formáját ígérik.

• Az egyszerű válaszokon túl: Míg a standard Lelms egyetlen passzon ad választ, a gondolat modelljei a komplex problémákat számos logikai közbenső lépésbe szétszerelik, az úgynevezett "gondolatlánc" (lánc lánc).
• Hogyan működik: Ezeket a modelleket a tanulás megerősítésével (megerősítés tanulás) képzik, a sikeres, többszintű megoldásokkal jutalmazzák. Belsőleg „gondolkodnak”, megfogalmazzák és eldobják a különféle megoldásokat, mielőtt elérik a végső, gyakran robusztusabb és pontosabb választ.
• Az optimalizálás következményei: Bár ez a technológia még mindig eleinte, ez azt jelzi, hogy a jövőbeli keresőmotorok sokkal összetettebb és összetettebb kérdéseket tudnak feldolgozni. Azok a tartalmak, amelyek egyértelmű, logikus lépésről lépésre, részletes folyamatleírásokat vagy jól strukturált érvelési láncokat kínálnak, ideális helyzetben vannak annak érdekében, hogy ezek a fejlett modellek kiváló minőségű információforrásként felhasználhassák.

A modern AI-keresések technológiai felépítése-az LLM, a RAG és a szemantikai keresés kombinációja egy erős, önerősítő hurkot készít a tartályozott oldalak "régi webje" és az AI által generált válaszok "új web" között. A kiváló minőségű, hiteles tartalom, amely jól teljesít a hagyományos SEO -ban, kiemelkedően indexelt és rangsorolva van. Ez a magas rangsor első osztályú jelöltvé teszi Önt a Rag Systems-en keresztüli híváshoz. Amikor az AI idézi ezt a tartalmat, ez viszont megerősíti hatalmát, ami nagyobb felhasználói elkötelezettséget, több linkeket eredményezhet, és végül még erősebb a hagyományos SEO jelekhez. Ez létrehoz egy "erénycsoportot". Ezzel szemben az alsóbbrendű tartalmat mind a hagyományos keresési, mind a rongy rendszerek figyelmen kívül hagyják, és így egyre inkább láthatatlanok. A digitális "Haves" és a "Have" közötti különbség exponenciálisan bővül. A stratégiai következmény az, hogy az alapvető SEO -ba történő beruházások és a tartalom tartalmának létrehozása már nem csupán a rangsorolásra irányul; Állandó helyet biztosít az információolvasás AI által ellenőrzött jövőjének asztalánál.

AI & XR 3D renderelő gép: Ötszörös szakértelem az Xpert.Digitaltól egy átfogó szolgáltatási csomagban, K+F XR, PR és SEM - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

A generatív motor optimalizálásának három oszlopa

Az I. rész műszaki megértése képezi a konkrét, megvalósítható stratégiai keret alapját. Annak érdekében, hogy sikeres lehessen az AI keresésének új korszakában, az optimalizálási erőfeszítéseket három központi oszlopon kell pihenni: stratégiai tartalom a gépi megértéshez, fejlett műszaki optimalizálás az AI rászorulók számára és a digitális hatalom proaktív kezelése.

Alkalmas:

• KI, SEO, AIO és LLMO átfogó kutatási áttekintése

  

1. oszlop: Stratégiai tartalom a gépi megértéshez

A tartalom létrehozásának és strukturálásának módjának alapvetően meg kell változnia. A cél már nem csupán az emberi olvasó meggyőzése, hanem az is, hogy a gépet a lehető legjobb alapot nyújtsa az információk kinyeréséhez és szintéziséhez.

A téma hatósága mint új határ

A tartalmi stratégia fókuszát elhalasztják az egyes kulcsszavak optimalizálásától az átfogó téma hatóság (aktuális hatóság) létrehozásáig.

• Tudásközpontok felépítése: Ahelyett, hogy elkülönített elemeket készítene az egyes kulcsszavak számára, a cél a holisztikus "témájú klaszterek" létrehozása. Ezek egy központi, átfogó "oszloptartalomból" (oszloptartalom) állnak, amely széles témát fed le, és számos összekapcsolt sub -elemből áll, amelyek konkrét niche -aspektusokkal és részletes kérdésekkel foglalkoznak. Egy ilyen struktúra jelzi az AI rendszereket, hogy egy weboldal releváns és kimerítő forrás egy adott mező számára.
• Holisztikus borító: Az LLMS folyamatinformációi szemantikai kontextusban. Egy olyan weboldal, amely átfogóan lefedi a témát - beleértve az összes releváns aspektust, a felhasználói kérdéseket és a kapcsolódó fogalmakat - növeli annak valószínűségét, hogy az AI elsődleges forrásként használja. A rendszer megtalálja az összes szükséges információt egy helyen, és nem kell több, kevésbé átfogó forrásból összeállítania.
• Gyakorlati alkalmazás: A kulcsszó -kutatás már nem arra szolgál, hogy megtalálja az egyes keresési kifejezéseket, hanem a kérdések, a részleges szempontok és a kapcsolódó témák teljes univerzumának feltérképezésére, amelyek az alapvető kompetencia területéhez tartoznak.

Egyél algoritmikus jelként

A Google EAT koncepciója (tapasztalat, szakértelem, tekintélyes központ, megbízhatóság-tapasztalat, szakértelem, tekintély, triertinus) az emberi minőségi tesztelők tiszta iránymutatásaiból alakul ki egy olyan géppel olvasható jelek sorozatáig, amelyeket a tartalomforrások értékelésére használnak.

Struktural Trust: A vállalatoknak aktívan be kell hajtaniuk ezeket a jeleket webhelyükön, és láthatóvá kell tenniük:

• Tapasztalat és szakértelem (tapasztalat és szakértelem): A szerzőket világosan meg kell mutatni, ideális esetben részletes életrajzokkal, amelyek megmutatják képesítéseiket és gyakorlati tapasztalataikat. A tartalomnak olyan egyedi betekintést kell tartalmaznia a gyakorlatból, amely meghaladja a tiszta ténybeli ismereteket.
• Hatóság (Hatóság): A kontextuális releváns linkek létrehozása más tisztelt webhelyekről továbbra is fontos. A hiteles forrásokban azonban a nem kapcsolt védjegyek (megemlítések) azonban egyre fontosabbá válnak.
• Megbízhatóság (megbízhatóság): Világos és egyszerű -A kapcsolattartási információk, a hiteles források idézete, a saját közzététele, az eredeti adatok vagy tanulmányok, valamint a tartalom rendszeres frissítése és korrekciója döntő jelek.

Entitäte-alapú tartalmi stratégia: A dolgok optimalizálása, nem a húrokhoz

A modern keresőmotorok a „grafikon ismerete” alapján építik fel a világ megértését. Ez a grafikon nem szavakból áll, hanem valódi entitásokból (emberek, helyek, márkák, fogalmak) és a közöttük lévő kapcsolatokból.

• Tegye saját márkáját entitássá: A stratégiai cél az, hogy saját márkáját egyértelműen meghatározott és elismert entitásként hozzon létre ezen a grafikonon, amely egyértelműen társul egy adott területhez. Ezt egy következetes elnevezés, a strukturált adatok (lásd a 4. szakasz) és a gyakori közönséges említés (együttes előfordulás) felhasználásával érik el.
• Gyakorlati alkalmazás: A tartalmat egyértelműen meghatározott entitások körül kell felépíteni. A fontos műszaki kifejezések a szószedetben vagy a definíciós dobozokban magyarázhatók. Az elismert entitásforrásokhoz, mint például a Wikipedia vagy a Wikidata linkje segíthet a Google -nak a helyes kapcsolatok kialakításában és a tematikus osztályozás megszilárdításában.

A részlet művészete: szerkezet tartalma a közvetlen kinyeréshez

A tartalom formázását oly módon kell elvégezni, hogy a gépek könnyen szétszereljék és újra felhasználhassák őket.

• Optimalizálás áthaladási szinten: Az AI rendszerek gyakran nem vonják ki a teljes elemeket, hanem az egyéni, tökéletesen megfogalmazott "darabok" vagy a szakaszok-egy bekezdés, egy listapont, asztali vonal, hogy válaszoljanak a vizsgálat egy adott részére. Ezért egy weboldalt ilyen, extrahálható információ SIP -k gyűjteményeként kell megtervezni.
• Strukturális bevált gyakorlatok:
  • A válasz-elülső helyesírás (válasz-első írás): A bekezdéseknek tömör, közvetlen válaszával kell kezdeniük egy implicit kérdésre, amelyet magyarázó részletek követnek.
  • Listák és táblázatok használata: A bonyolult információkat a listákban, a számozott listákban és a táblákban kell elkészíteni, mivel ezek a formátumok különösen egyszerűek az AI rendszerek számára.
  • A fejlécek stratégiai használata: A világos, leíró H2 és H3 fejlécek, amelyeket gyakran kérdésekként fogalmaznak meg, logikusan fel kell szerezniük a tartalmat. Minden szakasznak egyetlen, koncentrált ötletre kell koncentrálnia.
  • GYIK területek: A gyakran feltett kérdésekkel (gyakran feltett kérdésekkel) ideális szakaszok, mert közvetlenül tükrözi az AI-beszélgetések beszélgetési kérdései formátumát.

Multimodalitás és természetes nyelv

• Beszélgetési hang: A tartalmat természetes, emberi stílusban kell írni. Az AI modelleket hiteles, emberi nyelvvel képzik, és olyan szövegeket részesítenek előnyben, amelyek valódi beszélgetésként olvasnak.
• A vizuális tartalom optimalizálása: A modern AI feldolgozhatja a vizuális információkat is. A képeknek ezért értelmes régi szövegekre és sapkákra van szükségük. A videókat átiratokkal kell ellátni. Ez teszi a multimédiás tartalmat indexelhetővé és idézett az AI -hez.

Ezeknek a tartalmi stratégiáknak-az EEAT, az entitás optimalizálásának és a kivonat-vezetteknek a mélységes tudáshoz való konvergenciája: az AI leghatékonyabb tartalma az emberek számára a leghasznosabb, legtisztább és legmegbízhatóbb tartalom. Az "algoritmus írása" korszaka, amely gyakran természetellenes szövegekhez vezetett, véget ér. Az új algoritmushoz emberi központú bevált gyakorlatok szükségesek. A stratégiai következtetés az, hogy a valódi speciális ismeretekbe, a magas színvonalú írásba, az egyértelmű információtervezésbe és az átlátható forrásokba történő beruházások már nem csupán "bevált gyakorlat" - ezek a generációs korszakban a technikai optimalizálás leginkább közvetlen és fenntarthatóbb formája.

2. oszlop: Fejlett műszaki optimalizálás az AI rászorulók számára

Míg a stratégiai tartalom meghatározza az optimalizálás "mi" -et, a műszaki optimalizálás biztosítja a "hogyan" -ot-biztosítja, hogy az AI rendszerek hozzáférhessenek ehhez a tartalomhoz, értelmezzék és helyesen dolgozzák fel azokat. Szilárd műszaki alap nélkül még a legjobb tartalom is láthatatlan.

A műszaki SEO újonnan figyelembe vette: A Core folyamatos fontossága létfontosságú

A műszaki keresőmotor optimalizálásának alapjai nemcsak a GEO szempontjából relevánsak, hanem kritikusabbak is.

• Crawlabilitás és indexelhetőség: Ez az abszolút alap. Ha egy AI-robbantó, akkor a jól ismert GoogleBot vagy speciális botok, például a Claudebot és a GPTBOT-Cannot hívás vagy egy oldal megjelenítése, akkor az AI rendszernél nem létezik. Gondoskodni kell arról, hogy a releváns oldalak visszatérjenek a HTTP STATUS kód 200 -nak, és (véletlenül) nem blokkolják a robots.txt fájl.
• Oldalsó sebesség és render-időkorlátok: Az AI Crawler gyakran nagyon rövid időn belül dolgozik az egyik oldal megjelenítéséhez, néha csak 1-5 másodperchez. A lassú betöltési oldalak, különösen a magas javascript -tartalommal rendelkezők, a kockázatot futtatják, átugorják vagy csak hiányosan feldolgozzák. Ezért alapvető fontosságú az alapvető webes VITALS és az általános töltési sebesség (PAGESPEED) optimalizálása.
• JavaScript megjelenítés: Míg a Google Crawler most nagyon jól képes a JavaScript-igényes oldalak megjelenítésében, ez nem vonatkozik sok más AI rászorítóra. Az egyetemes hozzáférhetőség biztosítása érdekében a kritikus tartalmat már be kell vonni az oldal kezdeti HTML -kódjába, és nem szabad újratölteni az ügyfél oldalán.

A séma.org stratégiai követelménye: Hozzon létre egy hálózati tudásdiagramot

A séma.org a strukturált adatok standardizált szókincse. Ez lehetővé teszi a weboldal -üzemeltetők számára, hogy kifejezetten tájékoztassák a keresőmotorokat, mi a tartalmuk és hogyan kapcsolódnak egymáshoz. A sémával odaítélt webhely gép -újraolvasható adatbázisgá válik.

• Miért döntő fontosságú a rendszer az AI számára: a strukturált adatok kiküszöbölik a kétértelműségeket. Engedélyezik az AI rendszereket, olyan tényeket, mint az árak, az adatok, a helyek, a besorolások vagy a magas szintű biztonsággal rendelkező útmutató lépései. Ez a tartalmat sokkal megbízhatóbb forrássá teszi a válaszok létrehozásához, mint egy strukturálatlan áramlási szöveg.
• A GEO kulcsfontosságú séma típusai:
  • Szervezet és személy: a saját márkájának és a szerzőknek mint entitások egyértelmű meghatározásáról.
  • GYQPage és WOWTO: A tartalom felépítéséhez a közvetlen válaszokhoz és az AI rendszerek által előnyben részesített lépésről lépésre.
  • Cikk: A fontos metaadatok, például a szerző és a megjelenési dátum továbbítása, és így erősíti az EAT jeleket.
  • Termék: nélkülözhetetlen az e-kereskedelemhez az ár, a rendelkezésre állás és az értékelési adatok géppel olvashatóvá tételéhez.
• A bevált gyakorlati hálózatú entitások: Az optimalizálásnak túl kell haladnia az izolált séma blokkok hozzáadásán. A @ID attribútum használatával különféle entitások összekapcsolhatók egymással az egyik oldalon és az egész weboldalon (például egy cikk összekapcsolása a szerzővel és a kiadójával). Ilyen módon létrejön egy koherens, belső tudás grafikon, amely kifejezetten szemantikai kapcsolatokat alakít ki a gépek számára.

A feltörekvő LLMS.TXT szabvány: Közvetlen kommunikációs vonal az AI modellekhez

Az LLMS.TXT egy javasolt új szabvány, amelynek lehetővé kell tennie a közvetlen és hatékony kommunikációt az AI modellekkel.

• Cél és funkció: Ez egy egyszerű szöveges fájl, amelyet a Markdown formátumban írnak, amelyet egy weboldal rendszeres könyvtárában helyeznek el. A weboldal legfontosabb tartalmának kurátus "térképét" kínálja, amelyet bosszantó HTML, JavaScript és reklámcsíkok módosítanak. Ez rendkívül hatékony az AI modellek számára a legrelevánsabb információk megtalálásához és feldolgozásához.
• Megkülönböztetés a robots.txt és a sitemap.xml: míg a robots.txt Crawlers arról számol be, hogy mely területeket nem szabad meglátogatni, és a sitemap.xml az összes URL -ről szóló listát tartalmazza, az LLMS.TXT strukturált és kontextualizált útmutatót kínál a webhely legértékesebb erőforrásaihoz.
• Specifikáció és formátum: A fájl az egyszerű markdown szintaxist használja. Általában egy H1 címsorral (oldalcím) kezdődik, amelyet egy rövid összefoglaló egy idézetblokkban. A H2 fejlécek ezután csoportosulnak a linkekről a fontos erőforrásokig, például a dokumentáció vagy az iránymutatások. Vannak olyan változatok is, mint például az LLMS-Full.txt, amelyek egyetlen fájlban foglalják össze a webhely teljes szöveges tartalmát.
• Végrehajtás és eszközök: A létrehozást manuálisan készíthetik, vagy egyre növekvő számú generátor eszköz, például a CireCrawl, a Markdowns vagy a speciális pluginok, például a WordPress és a Shopify támogatható.
• Az elfogadásról szóló vita: Alapvető fontosságú megérteni a jelenlegi vitát erről a szabványról. A Google hivatalos dokumentációja szerint az ilyen fájlok nem szükségesek a láthatósághoz az AI áttekintésekben. A vezető Google szakértők, mint John Mueller, szkeptikusak voltak, és összehasonlították a hasznosságot az elavult kulcsszavak metanapjával. Ugyanakkor azonban más fontos AI -társaságok, például az antropikusok már használják a saját webhelyükre vonatkozó szabványt, és a fejlesztői közösségben történő elfogadás növekszik.

Az LLMS.TXT -ről és az Advanced Schema megvalósításáról szóló vita kritikus stratégiai feszültséget mutat: az egyetlen, domináns platform (Google) optimalizálása és a szélesebb, heterogén AI ökoszisztéma optimalizálása között. Ha kizárólag a Google irányelveire támaszkodhat ("Nincs szükséged rá"), egy kockázatos stratégia, amely feladja az irányítást és a potenciális láthatóságot más gyorsan növekvő platformon, például Chatt, zavarás és Claude. A Google alapelveit, valamint az ökoszisztéma alapelveit követő előrelátási, "poligámi" optimalizálási stratégia, például az LLMS.TXT és a kiterjedt séma, amely a legeredményesebb megközelítés. A Google -t a legfontosabb, de nem a saját tartalmának egyetlen mechanikus fogyasztójaként kezeli. Ez a stratégiai diverzifikáció és a vállalat digitális eszközeinek kockázatcsökkentésének egyik formája.

3. oszlop: Digitális hatóságkezelés

Egy új tudományág megjelenése

A generatív motor optimalizálásának harmadik és talán legstratégiaibb oszlopa meghaladja a tiszta tartalom és a technológia optimalizálását. A márka egészének digitális hatalmának felépítésével és kezelésével foglalkozik. Egy olyan világban, amelyben az AI rendszerek megpróbálják értékelni a források megbízhatóságát, az algoritmikusan mérhető hatalom döntő rangsorolási tényezővé válik.

A "digitális hatalomkezelés" fogalmát nagyrészt Olaf Kopp ipari szakértő alakította ki, és leírja a digitális marketing új, szükséges fegyelemét.

A híd a silók között

Az EEAT és az AI korában az algoritmikus bizalmat építő jelek - mint például a márkahírnév, a médiában megemlítik és a szerzők hitelességét - olyan tevékenységek révén hoznak létre, amelyek hagyományosan olyan külön osztályokban helyezkednek el, mint például a PR, a márka marketing és a közösségi média. A SEO önmagában gyakran korlátozott hatással van ezekre a területekre. A digitális hatóság menedzsmentje lezárja ezt a hiányt azáltal, hogy ezeket az erőfeszítéseket a SEO -val egységes stratégiai tető alatt kombinálja.

Az átfogó cél egy digitálisan felismerhető és hiteles márka entitás tudatos és proaktív struktúrája, amelyet az algoritmusok könnyen azonosíthatnak és megbízhatónak minősíthetnek.

Beyond Backlinks: A megemlítések és az együttes előfordulás pénzneme

• A jelzés jeleként: A hiteles kontextusban a megsértetlen márkanévek jelentősen fontosabbá válnak. Az AI rendszerek ezeket a megemlítéseket az egész webről összesítik, hogy felmérjék a márka tudatosságát és hírnevét.
• Ko-előfordulás és kontextus: AI rendszerek elemzik, hogy mely entitásokat (márkákat, embereket, embereket, témákat) gyakran említik együtt. A stratégiai célnak a saját márkád és az alapvető kompetencia témák közötti szoros és következetes kapcsolat kialakításának kell lennie a teljes digitális térben.

Digitálisan felismerhető márka entitás felépítése

• A konzisztencia a kulcsa: A márkanév helyesírásának abszolút konzisztenciája, a szerző neve és a vállalati leírások az összes digitális kapcsolattartó ponton elengedhetetlenek - a saját weboldalától a társadalmi profilokig az ipari könyvtárakig. Az inkonzisztenciák kétértelműséget okoznak az algoritmusok számára, és gyengítik az entitást.
• Cross -Platform Hatóság: A generációs motorok holisztikusan értékelik a márka jelenlétét. Az egységes hang- és következetes üzenetek minden csatornán (weboldal, LinkedIn, vendégbejegyzések, fórumok) megerősítik az észlelt hatalmat. A sikeres tartalom újrafelhasználása és adaptációja a különböző formátumokhoz és platformokhoz központi taktika.

A digitális PR és a hírnév menedzsment szerepe

• Stratégiai közönségkapcsolat -munka: A digitális PR erőfeszítéseinek a megemlítések elérésére kell összpontosítaniuk olyan publikációkban, amelyek nemcsak a célcsoport számára relevánsak, hanem az AI modellek is hiteles forrásokként besorolják őket.
• A hírnév kezelése: Alapvető fontosságú az aktív pozitív vélemények előmozdítása és figyelemmel kísérése az elismert platformon. Ugyanolyan fontos az aktív részvétel a közösségi platformok, például a Reddit és a Quora releváns megbeszélésein, mivel ezeket az AI rendszerek gyakran használják hiteles vélemények és tapasztalatok forrásaként.

A SEO új szerepe

• A digitális hatóságkezelés alapvetően megváltoztatja a SEO szerepét egy szervezetben. Kihúzza a SEO -t egy taktikai funkcióból, amely az egycsatornák (a weboldal) optimalizálására összpontosít, amely egy stratégiai funkció, amely felelős a vállalat teljes digitális lábnyomának hangszervezéséért az algoritmikus értelmezéshez.
• Ez a szervezeti struktúra és a szükséges készségek jelentős változását vonja maga után. A "Digitális Hatóságkezelő" egy új hibrid szerep, amely ötvözi a SEO analitikus szigorúságát a márkastratégia és a PR-szakember narratív és kapcsolatépítési képességeivel. Azok a vállalatok, amelyek nem hoznak létre ezt az integrált funkciót, rájönnek, hogy széttöredezett digitális jeleik vannak a versenytársakkal, akik egységes, hiteles identitást mutatnak az AI rendszerekhez.

B2B beszerzés: ellátási láncok, kereskedelem, piacok és AI-támogatott beszerzés az ACCIO.com-IMAGE-val: XPert.Digital

Bővebben itt:

• Keressen termékeket és a B2B betekintést az AI / tanácsadással és támogatással

A versenyképes táj és a siker mérése

Miután az optimalizálás stratégiai pilléreit meghatározták, a jelenlegi versenykörnyezet gyakorlati alkalmazását célozza meg. Ehhez a legfontosabb AI keresési platformok adat-alapú elemzéséhez, valamint új módszerek és eszközök bevezetéséhez szükséges a teljesítményméréshez.

Alkalmas:

• A forgalom veszteségének oka az AI és a növekvő tartalmi verseny miatt 45% az elmúlt két évben

A forrásválasztás dekonstrukciója: összehasonlító elemzés

A különféle AI keresési platformok nem működnek azonos módon. Különböző adatforrásokat és algoritmusokat használnak a válaszuk generálásához. Ezen különbségek megértése elengedhetetlen az optimalizálási intézkedések prioritása szempontjából. A következő elemzés a vezető ipari tanulmányok szintézisén alapul, különösen az SE rangsorának átfogó vizsgálatán, amelyet kvalitatív elemzések és platformok tulajdonában lévő dokumentáció kiegészít.

Google AI áttekintések: A bevált rendszer előnye

• Forrásprofil: A Google konzervatívabb megközelítést követ. Az AI áttekintések nagymértékben támaszkodnak a grafikon meglévő ismereteire, a megállapított Eeat jelekre és a szerves felső rangsorolási eredményekre. A tanulmányok szignifikáns, ha nem teljes korrelációt mutatnak a klasszikus keresés 10 legfontosabb pozíciójával.
• Adatpontok: A Google válaszonként átlagosan 9,26 linket idéz, és nagy sokféleséggel rendelkezik, 2 909 egyedi domainekkel az elemzett tanulmányban. Világos előnyben részesítik a régebbi, megalapozott domének (az idézett domének 49 % -a több mint 15 éves), míg a nagyon fiatal domaineket kevésbé veszik figyelembe.
• Stratégiai következtetés: A Google AI áttekintések sikere elválaszthatatlan az erős, hagyományos SEO hatalomtól. Ez egy ökoszisztéma, amelyben a siker további sikerhez vezet.

Chatgpt keresés: A Challenger, a felhasználó által generált tartalomra és a Bingre összpontosítva

• Forrásprofil: A Chatgpt a Microsoft Bing indexét használja webes kereséséhez, de saját logikáját használja az eredmények szűrésére és megszervezésére. A platform jelentős preferenciát mutat a felhasználó által generált tartalom (felhasználó által generált tartalom, UGC) számára, különösen a YouTube-tól, amely az egyik leggyakrabban idézett forrás, valamint a közösségi platformok, például a Reddit.
• Adatpontok: A CHATGPT idézetek átlagosan 10,42 linkkel, és a legtöbb egyedi domainre vonatkoznak (4 034). Ugyanakkor a platform jelzi az ugyanazon domain többszörös nionok legmagasabb arányát egy válaszon belül (71 %), ami azt jelzi, hogy az egyetlen forrás elmélyülése stratégiát, amelyet megbízhatónak tekintnek.
• Stratégiai következtetés: A CHAT-ban a láthatóság többplatformos stratégiát igényel, amely a BING-index optimalizálása mellett magában foglalja a fontos felhasználó által generált tartalomplatformokon való jelenlét tevékenységét is.

PLOFFEXTITY.AI: Az átlátszó valós idejű kutató

• Forrásprofil: A zavarosságot úgy tervezték, hogy minden egyes kéréshez valós idejű weboldalt készítsen, amely biztosítja az információk aktualitását. A platform rendkívül átlátható, és a válaszokat egyértelmű inline idézetekkel adja meg. Egyedülálló értékesítési pont a "fókusz" funkció, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy előre definiált források kiválasztását keressék (például csak tudományos papír, Reddit vagy egyes webhelyek).
• Adatpontok: A források megválasztása nagyon következetes; Szinte az összes válasz pontosan 5 linket tartalmaz. A Pousbity válaszai a legmagasabb szemantikai hasonlóságot jelzik a Chatgpt (0,82) -hez, amely hasonló preferenciákat jelez a tartalom kiválasztásakor.
• Stratégiai következtetés: A siker sikerének kulcsa az, hogy "célforrássá" váljon - egy olyan weboldal, amely annyira tekintélyes, hogy a felhasználók szándékosan bevonják őket a koncentrált keresésekbe. A platform valós idejű jellege a különösen aktuális és ténylegesen pontos tartalmat is jutalmazza.

A nagy AI platformok különböző beszerzési stratégiái az "algoritmikus arbitrázs" új formáját hozják létre. Az a márka, amelynek nehézségei vannak a Google AI áttekintésének rendkívül versenyképes, tekintélyes ökoszisztémájában, hogy könnyebb módon láthassák a láthatóságot a Chatt-on keresztül, ha a Bing-Seo-ra koncentrálnak, és erős jelenlétre koncentrálnak a YouTube-on és a Reddit-en. Hasonlóképpen, a rést szakértő elkerülheti a mainstream versenyt azáltal, hogy nélkülözhetetlen forrássá válik a zavart fókuszált keresésekhez. A stratégiai ismeretek nem minden harc vezetése minden fronton, hanem az egyes AI -platformok különböző „piacra lépési akadályai” elemzése, valamint a saját márkájának erősségeihez való legjobban illeszkedő saját tartalmi és hatóságok építési intézkedéseinek igazítása.

Az AI keresési platformok összehasonlító elemzése

Az AI keresési platformok összehasonlító elemzése-kép: xpert.digital

Az AI keresési platformok összehasonlító elemzése szignifikáns különbségeket mutat a Google AI áttekintése, a CHATGPT keresés és a Poulplexity.AI között. Az elsődleges adatforrásként a Google AI áttekintése a Google Index és a Knowledge Graph -t használja, átlagosan 9,26 -os árajánlatot nyújt, és egy kis átfedéssel rendelkezik a Bing -rel és mérsékelt Chatt -szal. A platform mérsékelt preferenciát mutat a felhasználó által generált tartalom, például a Reddit és a Quora számára, de inkább az öregkorú, nagyon megalapozott domaineket részesíti előnyben. Az egyedi értékesítési pont a domináns keresőmotorba és az erős EEAT súlyozásba való integrációban van, amelynek során a stratégiai hangsúly az eat és az erős hagyományos SEO hatóság felépítésére irányul.

A CHATGPT keresés a BING -index mint elsődleges adatforráson alapul, és a legtöbb forrásinformációt generálja, átlagosan 10,42 -es idézetekkel. A platform magas forrásokat mutat a zavarossággal és a mérsékelt a Google -val. Különösen feltűnő a felhasználó által generált tartalom, különösen a YouTube és a Reddit preferenciája. A domain életkorának értékelésekor a fiatalabb domainek nyitottságának vegyes viselkedése megmutatja. Az egyedi értékesítési pont a forrás nagy számában és az erős UGC integrációban van, míg a stratégiai hangsúly a Binge SEO -ra és az UGC platformon való jelenlétre.

A Pousplexity.ai valós idejű weboldal használatával különbözik elsődleges adatforrásként, és átlagosan 5,01-et ad a legkevesebb idézet. A forrás átfedése magas a Chatt -szal, de alacsony a Google -val és a Bing -rel. A platform mérsékelt preferenciát mutat a felhasználó által generált tartalom számára, mivel a Reddit és a YouTube fókusz módban részesül előnyben. A domain életkor alacsony szerepet játszik, mivel a hangsúly a valós idejű relevancia. Egyedülálló értékesítési pontként a Pulexity.Ai átláthatóságot kínál az inline idézetek és a testreszabható forrásválasztás révén a fókuszfüggvényen keresztül. A stratégiai hangsúly a rés hatalmának és a tartalom felfelé történő felépítésére irányul.

Az új elemzés: Az LLM láthatóságának mérése és megfigyelése

A paradigma a keresésről a válaszra való elmozdulása megköveteli a sikermérés ugyanolyan alapvető kiigazítását. A hagyományos SEO -mutatók elveszítik a jelentését, ha a weboldal kattintása már nem az elsődleges cél. Új mutatókra és eszközökre van szükség a márka befolyásolásának és jelenlétének számszerűsítéséhez a generatív AI tájban.

A mérés paradigmaváltása: A kattintásoktól a befolyásig

• Régi mutatók: A hagyományos SEO sikerét elsősorban a közvetlenül mérhető kulcsfigurák, például a kulcsszó rangsorolása, az organikus forgalom és a kattintási arányok (CTR) értékelik.
• Új mutatók: A GEO/LLMO sikerét a befolyásoló és a jelenlét mutatói mérik, amelyek gyakran közvetett jellegűek:
  • Az LLM láthatóság / márkanév (márkanév): Mérje meg, hogy a márkát milyen gyakran említik a releváns AI válaszokban. Ez a legalapvetőbb új kulcsfigura.
  • A modell hangja / részesedése: A saját márkaterületek százalékos aránya a versenytársakhoz képest a keresési lekérdezések (PROSP) meghatározott csoportjában.
  • Idézetek (idézetek): Hívja, hogy a saját webhelye milyen gyakran kapcsolódik forrásként.
  • A bejegyzések érzelme és minősége: A hang (pozitív, semleges, negatív) és a megemlítések ténybeli helyességének elemzése.

A feltörekvő eszközkészlet: Platformok az AI üldözésére

• Hogyan működik: Ezek az eszközök automatikusan különféle AI modelleket kérnek előre definiált prompt segítségével. Felveszik, hogy mely márkák és források jelennek meg a válaszokban, elemzik az érzelmeket és folytatják a fejlesztést az idő múlásával.
• Vezető eszközök: A piac fiatal és széttöredezett, de néhány speciális platform már megalapozta magát. Ide tartoznak olyan eszközök, mint a mély, a peec.ai, a rangscale és a oterly.ai, amelyek különböznek a funkciók és a célcsoportok körében (a kkv -któl a nagyvállalatokig).
• A hagyományos eszközök adaptációja: A tűzfigyelő szoftver (például Sprout Social, említett) és az átfogó SEO lakosztályok (például Semrush, Ahrefs) szolgáltatói szintén elkezdenek integrálni az AI láthatóság elemzésére szolgáló funkciókat.

Zárja be a hozzárendelési rést: Az LLM elemzések integrálása a jelentésekbe

Az egyik legnagyobb kihívás az üzleti eredmények hozzárendelése (hozzárendelése), amelyet egy AI válaszban kell megnevezni, mivel ez gyakran nem vezet közvetlen kattintáshoz. Többlépcsős elemzési módszerre van szükség:

• Az áttételi forgalom üldözése: Az első és legegyszerűbb lépés az AI platformok közvetlen áttételi forgalmának (áttételi forgalma) elemzése a webes elemzési eszközökben, például a Google Analytics 4-ben. A felhasználó által meghatározott csatornacsoportok létrehozásával a referencia alapján (pl. Pubblexity.ai, a bing.com a chattikus keresésekhez) elkülöníthető és értékelhető.
• A közvetett jelek megfigyelése: A fejlettebb megközelítés korrelációs elemzésből áll. Az elemzőknek megfigyelniük kell a közvetett mutatók tendenciáit, például a közvetlen weboldal -forgalom növekedését (közvetlen forgalom) és a márkás keresések (márkás keresés) növekedését a Google Search konzolban. Ezeknek a tendenciáknak ezután az LLM láthatóságának fejlesztésével kell összefüggésben állniuk, az új megfigyelő eszközökkel mérve.
• A BOT protokollok elemzése: Technikailag tapasztalt csapatok számára a szerver naplófájlok elemzése értékes betekintést nyújt. Az AI robotok (például GPTBOT, Claudebot) tevékenységeinek azonosítása és nyomon követése meghatározhatja, hogy az AI rendszerek mely oldalakat használják az információk megszerzéséhez.

A teljesítménymutatók fejlesztése

A teljesítménymutatók fejlesztése - Kép: Xpert.Digital

A teljesítménymutatók fejlesztése jelentős változást mutat a hagyományos SEO-mutatóktól az AI-orientált kulcsfigurák felé. A láthatóság alatt a hangsúly a klasszikus kulcsszó rangsorára összpontosít a Model hang és részesedésének részesedésére, amelyeket speciális LLM megfigyelő eszközök, például a PEEC.AI vagy a mély. A forgalom területén az AI platformok áttételi forgalma kiegészíti az organikus forgalmat és az átkattintási sebességet, amelynek során a webes elemző eszközöket, például a GA4-et használják az egyedi csatornaszülőknél. A weboldal felhatalmazását már nemcsak a Domain Hatóság és a Backlinks határozza meg, hanem az AI rendszerek bejegyzéseinek idézete és minősége, az LLM megfigyelő eszközökkel mérhető és az idézett források backlink elemzése. A márka észlelését a márkával kapcsolatos keresések kibővítik az AI nevek érzelmére, amelyet az LLM megfigyelő és közösségi tőzsdei eszközök rögzítenek. A hagyományos indexelési arány mellett a felhívási sebesség AI botokon keresztül történik, amelyet a kiszolgáló logfile elemzésével határoznak meg.

Vezető GEO/LLMO megfigyelő és elemzési eszközök

Vezető GEO/LLMO Monitoring & Analysis Eszközök- Kép: Xpert.Digital

A vezető GEO/LLMO megfigyelő és elemzési eszközök tájképe különféle speciális megoldásokat kínál a különböző célcsoportok számára. A MEGALÁS egy átfogó vállalati megoldás, amely megfigyelést, hangot, érzelmi elemzést és forrás -elemzést kínál Chatt, Copilot, Pulszexitás és Google AIO számára. A PEEC.AI a marketing csapatok és a vállalati ügyfelek számára is célja, és márka jelenléti irányítópultot, verseny -benchmarking és tartalomrés elemzést kínál a Chatt, a Pulszexitás és a Google AIO számára.

A kis- és közepes méretű vállalatok, valamint a SEO szakemberek számára a Rank Scale valós idejű rangsorolási elemzéseket kínál az AI válaszokban, az érzelmek elemzésében és a Chatt, a zavarás és a Bing csevegés idézési elemzésében. Az Otterly.ai a bejegyzésekre és a linkekre összpontosít, amelyek riasztásokkal vannak a változásokra, és a kkv -k és ügynökségek kiszolgálják a Chatt, Claude és Gemini segítségével. A Goodie AI ugyanazon platformon a megfigyelés, az optimalizálás és a tartalom létrehozásának mindenfunkciós platformjaként helyezkedik el, és a középvállalatok és ügynökségek célja.

A Hall speciális megoldást kínál a vállalati és termékcsoportok számára, beszélgetés intelligenciájával, forgalmi méréssel az AI ajánlásokból és az ügynökök nyomon követése a különféle chatbotok számára. Ingyenes eszközök érhetők el a kezdők számára: A HubSpot AI Grader ingyenes ellenőrzést nyújt a GPT-4 és a zavarás hang- és érzelmeinek megosztására, míg a Mangools AI Grader ingyenes ellenőrzést nyújt az AI láthatóságáról és a verseny-összehasonlításról a Chatt, a Google AIO és a Pulplexity a kezdőknek és a SEO-knak.

A teljes geo-action keret: 5 fázisban az optimális AI láthatóság érdekében

Építsen hatóságot az AI jövőre: Miért az EEAT a siker kulcsa?

A technológiai alapok, a stratégiai oszlopok és a versenyhelyzet részletes elemzése után ez az utolsó rész összefoglalja a gyakorlati cselekvési keretben szereplő megállapításokat, és áttekinti a keresés jövőbeli fejlesztését.

Megvalósítható keret

A generatív motor optimalizálásának összetettsége strukturált és iteratív megközelítést igényel. A következő ellenőrzőlista az előző szakaszok ajánlásait egy gyakorlati munkafolyamatba foglalja, amely iránymutatásként szolgálhat a végrehajtáshoz.

1. fázis: Ellenőrzési és kiindulási verzió

• Végezze el a műszaki SEO -ellenőrzést: Az alapvető műszaki követelmények, például a mászhatóság, az indexelhetőség, az oldalsebesség (alapvető web -létfontosságú) és a mobil optimalizálás ellenőrzése. Azon problémák azonosítása, amelyeket az AI Crawler blokkolhat (például lassú betöltési idő, JavaScript függőségek).
• Ellenőrizze a scheme.org-markupot: a meglévő strukturált adatjelölés ellenőrzése a teljesség, a helyesség és a hálózati entitások (@ID) használatához.
• Végezze el a tartalom ellenőrzését: A meglévő tartalom értékelése az EEAT jelekkel kapcsolatban (a szerzőket mutatják, a források idézik?), A szemantikai mélység és a téma hatóság. A témájú klaszterek hiányosságainak azonosítása.
• Határozza meg az LLM láthatóságának alapvonalát: speciális megfigyelő eszközök vagy kézi lekérdezések használata a vonatkozó AI platformokon (Google AIO, CHATGPT, Puszexitás) annak érdekében, hogy rögzítse a saját márka láthatóságának és a legfontosabb versenytársaknak a status quo -ját.

2. fázis: Tartalomstratégia és optimalizálás

• Készítsen egy téma klaszterkártyát: A kulcsszó és a téma kutatása alapján hozzon létre egy stratégiai térképet a kezelendő témákról és a szubtopikumokról, amelyek tükrözik a saját szakértelmét.
• Hozzon létre és optimalizálja a tartalmat: Hozzon létre új tartalmat, és felülvizsgálja a meglévő tartalmat, egyértelműen az extrakció optimalizálására (részletszerkezet, listák, táblák, GYIK) és az entitások lefedettségére.
• Erősítse meg az eat jeleket: az autóoldalak megvalósítása vagy fejlesztése, referenciák és árajánlatok hozzáadása, egyedi tapasztalati jelentések telepítése és eredeti adatok.

3. fázis: Műszaki megvalósítás

• Rolling/Frissítés a scheme.org-markup: a releváns és a hálózatba kötött séma-markup megvalósítása az összes fontos oldalon, különös tekintettel a termékekre, GYIK-ra, utasításokra és cikkekre.
• Llms.txt fájl létrehozása és megadása: LLMS.TXT fájl létrehozása, amely a legfontosabb tartalomra és az AI rendszerekre vonatkozik, és a webhely rendszeres könyvtárában való elhelyezés.
• Javítsák meg a teljesítményproblémákat: A problémák kiküszöbölése a töltési idővel és a műszaki ellenőrzés során azonosított megjelenítéssel kapcsolatban.

4. fázis: Hatóság felépítése és promóciója

• Végezze el a digitális PR -t és a tájékoztatást: Célzott kampányok a magas színvonalú linkek előállításához, és még ennél is fontosabb, nem kapcsolt védjegyek a tekintélyes, téma -releváns publikációkban.
• Kommunikáció a közösségi platformon: Aktív és hasznos részvétel a platformokról szóló vitákban, mint például a Reddit és a Quora, hogy a márkát hasznos és hozzáértő forrásként helyezzék el.

5. fázis: Mérje meg és iterálja

• Az Analytics beállítása: A webes elemző eszközök konfigurálása az AI forrásokból származó áttételi forgalom megvalósításához, valamint a közvetett jelek, például a közvetlen forgalom és a márkás keresés nyomon követésére.
• Folyamatosan figyelje az LLM láthatóságát: A megfigyelő eszközök rendszeres használata a saját és a versenytársak láthatóságának fejlesztése érdekében.
• Állítsa be a stratégiát: A kapott adatokkal folyamatosan finomíthatja a tartalmi és hatóság stratégiáját, és reagáljon az AI táj változásaira.

A keresés jövője: az információk beszerzésétől a tudás interakciójáig

A generatív AI integrálása nem ideiglenes trend, hanem az ember-számítógép interakció új korszakának kezdete. A fejlesztés túlmutat a mai rendszereken, és az információkhoz való hozzáférés módja alapvetően továbbra is megváltozik.

Az AI fejlesztése a keresés során

• Hyper-személyesítés: A jövőbeli AI rendszerek nemcsak az explicit kérést, hanem a felhasználói-keresési előzményeinek, annak helyének, preferenciáinak és még a rendszerrel való korábbi interakcióinak implicit kontextusára is.
• Ügynöki munkafolyamatok: A tiszta válasz proaktív asszisztensré válik, aki képes a felhasználó nevében többlépcsős feladatokat elvégezni - a kutatástól és az összefoglalótól a foglalásig vagy vásárlásig.
• A "keresés" mint metafora végét: az aktív "keresés" fogalmát egyre inkább helyettesítik egy folyamatos, párbeszédpaneles interakció egy mindenütt jelen lévő, intelligens asszisztenssel. A keresés beszélgetéssé válik.

Felkészülés a jövőre: Egy ellenálló, jövőbeli nyilatkozat felépítése

A végső üzenet az, hogy a jelentésben meghatározott alapelvek - a valódi hatalom fejlesztése, a nagy minőségű, strukturált tartalom létrehozása és az egységes digitális jelenlét kezelése - nem rövid távú taktika az AI jelenlegi generációjára. Ezek az alapelvek egy olyan márka létrehozásának alapelvei, amely minden jövőben sikeres lehet, amelyben az információkat az intelligens rendszerek továbbítják.

A hangsúlyt arra kell összpontosítani, hogy az igazság forrássá váljon, amelyet mind az emberek, mind az AI asszisztensek meg akarnak tanulni. A tudásba, az empátiába és az érthetőségbe fektetett vállalatok nemcsak a mai keresési eredményekben láthatók, hanem jelentősen segítenek az ipar narratívájának kialakításában a holnap AI-ellenőrzött világában.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus