LLMO / GEO | Mi a helyzet a márka láthatóságának hagyományos keresőmotor -optimalizálásával az AI korában? – Kép: xpert.digital
Az USA -ban a Google -keresések csak 37,4% -a eredményezi a külső webhelyeket
A keresési eredmények jövője: Miért kell most átgondolni a vállalatokat
A klasszikus SEO korszaka, amelyben a vállalatok csak a Google számára optimalizáltak, véget érnek. A hagyományos SEO a kulcsszók elhelyezésén, a backlink struktúráján és a műszaki weboldal optimalizálásán alapult, hogy a keresési eredményekben rangsoroljon. De a nagy nyelvi modellek (LLM) megjelenésével, például a CHATGPT, a PLEPlexity és a Google AI áttekintéseivel, a digitális marketing alapvetően változik.
A számok egyértelmű nyelvet beszélnek: Az USA -ban a Google -keresések csak 37,4% -a eredményezi a külső webhelyeken kattintásokat. Ugyanakkor az összes keresés 13,14% -át már felszerelték AI áttekintéssel, és a 30-150% -os növekedést az LLM-eket optimalizálják. Ez a fejlemény paradigmatikus változást jelent a tiszta rangsorolás optimalizálásától az AI-alapú válaszok optimalizálásáig.
Pontosan mi az LLM optimalizálása, és hogyan különbözik a hagyományos SEO -tól?
A nagy nyelvmodell -optimalizálás (LLMO), amelyet generatív motor optimalizálásnak (GEO) vagy a Motor optimalizálásának (AEO) is neveznek, leírja a digitális tartalom stratégiai előkészítését az AI rendszerek számára. Míg a hagyományos SEO célja, hogy a weboldal forgalmát magasabb rangsoron keresztül generálja, az LLMO arra koncentrál, hogy a tartalmat megértik, kinyerjük, kivonják és idézik a generált válaszokban.
Az alapvető különbség az optimalizálási rendeltetési helyen áll: a SEO a weboldal rangsorára és kattintásokra összpontosít, míg az LLMO az AI válaszokban a tűz említések és idézetek felé irányul. Az LLM -ek olyan szervezeteken alapulnak, mint a márkák, termékek és témák – nem az URL -ek. Ez azt jelenti, hogy a relevanciát sok platformon való jelenlét hoz létre, nem csak a saját webhelyén.
Alkalmas:
Miért kudarcot vallnak a hagyományos SEO stratégiák az AI-vezérelt keresés során?
A hagyományos SEO alapjai túl rövidek az AI-alapú keresési rendszerekhez, mivel a tartalomfeldolgozás típusa alapvetően eltérő. Míg a keresőmotorok kulcsszavak és linkek alapján értékelik a webhelyeket, az LLMS szemantikai szempontból elemzi a tartalmat, és megérti a kontextust, a szándékot és a tematikus kapcsolatokat.
Az LLM -ek inkább a strukturált, egyszerűen megismerik a tartalmat, egyértelmű válaszokkal a konkrét kérdésekre. Különösen fontosak a forrásminőség és a hatalom szempontjából, inkább a forrásokat részesítik előnyben, mint például a Wikipedia vagy a strukturált adatrekordok. A hagyományos kulcsszó optimalizálását a természetes, beszélgetési nyelv váltja fel, mivel az AI rendszerekkel rendelkező felhasználók nagyobb valószínűséggel kommunikálnak a teljes mondatokban.
Ezenkívül az AI-Citation magatartás 95% -a nem magyarázható a weboldal forgalmi mutatóival, és 97,2% -a nem a backlink profilokkal. Ez azt jelenti, hogy a hagyományos SEO Hatóság jelzi az AI világban, veszíti a jelentőségét.
Milyen konkrét stratégiákat igényel az LLM-optimalizált tartalom?
A sikeres LLMO stratégiák számos alapelvet alapulnak, amelyek meghaladják a hagyományos SEO megközelítéseket. Mindenekelőtt a tartalmat úgy kell felépíteni, hogy azok könnyen érthetők az AI rendszereknél. Ez magában foglalja a tiszta címsorokat, a tömör válaszokat és a strukturált adatdíjat.
Tartalmi stratégia az LLM -ekhez
A vállalatoknak részletes, átfogó tartalmat kell létrehozniuk, amely legalább 1500-2000 szót tartalmaz, és teljesen válaszoljon konkrét kérdésekre. Fontos, hogy jól felépített, forrásokat és tömören megfogalmazott idézett tartalmat adjon. A GYIK szakaszok és a valódi felhasználói kérésekhez hasonló beszélgetési címsorok növelik az AI valószínűségét.
Alkalmas:
Technikai optimalizálás
Műszaki szinten az AI rászorító webhelyeit optimalizálni kell, amelyek gyakran „könnyebbek” mozgásban, mint a hagyományos keresőmotor -botok. A statikus, tiszta HTML struktúrák JavaScript-függő tartalom nélkül ideálisak. A Schema-markup és a strukturált adatok segítenek az LLM-eknek az „olvasásában”, például a tudás grafikonok olvasásában.
Platformok közötti jelenlét
Mivel az LLMS az LLM -eket különféle forrásokból adagolja, számos platformon következetes jelenlét döntő jelentőségű. Ez nem csak a saját weboldalát tartalmazza, hanem megemlíti a tematikusan alkalmas cikkeket, listákat, fórumokat, például a Reddit és a Quora -t, valamint a platformon, például a Wikipedia jelenlétét.
Hogyan befolyásolja a nulla kattintással a felhasználói viselkedést és a márka láthatóságát?
A nulla kattintás-korszak alapvetően megváltoztatta a keresési viselkedést. A fogyasztók kb. 80% -a támaszkodik a „nulla kattintással”, a keresési lekérdezések legalább 40% -át eredményezi. Ez az organikus webes forgalom becsült csökkenéséhez vezet 15-25%-kal. Ugyanakkor a generációs AI -forgalom lenyűgöző 1200% -kal növekszik 2024 július és 2025 február között.
Ez a fejlemény azonban nem jelenti a márka láthatóságának végét, hanem a stratégia átalakítását igényli. A védjegyek most ugyanolyan értékesek, mint a kattintások. Például, ha a Chatgpt megemlítette az Asana -t, a hétfőn.com -ot és a jelölést közvetlenül a válaszban, amikor a „legjobb projektmenedzsment eszközökről” kérdezik, akkor ezek a márkák hatalmas láthatóságot kapnak anélkül, hogy a felhasználók meglátogatnák a webhelyeiket.
Márkaható épület
A nulla kattintás korszakában a márkahivatal a legfontosabb valutává válik. A vállalatoknak megbízható forrásoknak kell lenniük, amelyeket az AI rendszerek idéztek. Ehhez valódi szakértelem kialakításához szükséges eredeti kutatások, esettanulmányok és első kézből származó tapasztalatok révén.
Alkalmas:
Mely iparágak és vállalatok már részesülnek az LLMO stratégiáiból?
Különböző iparágak már mutatják a sikeres LLMO megvalósításokat. A Logikcull szoftvervállalat már 2023 júniusában regisztrálta, hogy az összes vezeték 5% -át a CHATGPT -n keresztül generálták, ami egy havi előfizetési forgalomnak felel meg, majdnem 100 000 USD. Az olyan vállalatok, mint a Surfer SEO, rendszeresen jelennek meg az LLM válaszokban, amikor a tartalom optimalizálási eszközeiről kérdezik.
B2B szektor
A B2B társaságok különösen az LLMO -t részesítik előnyben, mivel a B2B vásárlók akár 72% -a találkozik az AI áttekintésekkel kutatásaik során. Ugyanakkor a felhasználók 90% -a továbbra is rákattint az idézett forrásokra, hogy ellenőrizze az információkat, hogy a B2B márkák továbbra is forgalmi esélyeket kínálnak.
Alkalmas:
E-kereskedelem és kiskereskedelem
Az e-kereskedelem ágazatában olyan platformok, mint a zavart, már strukturált termék-összehasonlításokat használnak. Amikor a felhasználók gyermekek fogkrémeit keresik, a zavarosság a legjobb termékek táblázatait hoz létre a teszteredmények alapján. Az ilyen áttekintésekben megjelenő márkák előnyei vannak a magas konverziós arányú minősített forgalomból.
Hogyan lehet a vállalatok felépíteni márkájú jelenlétüket a különféle LLM platformokon?
A sikeres LLM jelenlét létrehozása platform-specifikus stratégiát igényel, mivel a különböző AI rendszerek eltérő forráspreferenciákkal rendelkeznek. A Chatgpt a 47,9% Wikipedia tartalmat, valamint a hagyományos média- és technológiai-orientált webhelyeket idézi. A Google AI áttekintése 21% Reddit tartalmat és 18,8% YouTube -videókat használ. A zavarosság kiegyensúlyozottabb eloszlást mutat a szakmai és a fogyasztói orientált források között.
Wikipedia optimalizálás
A Wikipedia az LLM képzési adatok jelentős részét képviseli. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy a Wikipedia -val kapcsolatos márkájuk pontos és hasznos legyen. Minden LLM képzett a Wikipedia tartalomra, ezért ez a platform döntő a márka láthatóságához.
Reddit és közösségi platformok
A felhasználó által generált tartalom (UGC) olyan platformon, mint például a Reddit és a Quora, az LLMS nagyra értékeli. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy márkáját hasznos válaszokban és megbeszéléseken említsék meg spamálás vagy kényszerítés nélkül.
Megkeresett média és digitális PR
A keresett média stratégiai használata elengedhetetlen az LLMO sikeréhez. A tematikusan alkalmas cikkekbe, ipari kiadványokba és a megbízható fórumokba történő felszerelés növeli a láthatóságot az AI kontextusban, így a domain hatóság másodlagos.
Mely mérések és KPI -k relevánsak az LLMO sikeréhez?
Az LLMO sikerének mérése új mutatókat igényel, amelyek meghaladják a hagyományos SEO KPI -ket. Ahelyett, hogy kizárólag a kulcsszó rangsorára és az ökológiai forgalomra összpontosítana, a vállalatoknak az AI-specifikus mutatókat kell végrehajtaniuk.
Elsődleges LLMO -mutatók
- Az AI megemlíti a megfigyelést: A márka említés üldözése az AI által generált válaszokban olyan eszközökről, mint a mély, az oterlly és a Scrunch
- Az AI eszközök áttételi forgalma: A weboldal -forgalom elemzése olyan forrásokból, mint a chatt, a zavart és a Claude a Google Analytics segítségével 4
- A Voice márkaértéke: A márkatartalom mérése a generatív keresési eredményekben a versenytársakhoz képest
- Idézeti gyakoriság: Követés, a tartalom által idézett gyakran idézik az LLM válaszokat
Másodlagos mutatók
Mivel a közvetlen LLMO-mérések továbbra is korlátozottak, a vállalatok proxy-mutatókat használnak, mint például a márkás keresési kötet, a hosszú farok kulcsszókkövelése és az ólomminőségi mutatók. Az AI képzési források (Wikipedia, Reddit, Quora) és a topikális hatóságok bal oldalán történő backlink profiljának növekedése szintén jelzi az LLMO sikert.
Milyen műszaki követelményekre van szükség az LLM sikeres optimalizálásához?
Az LLMO műszaki infrastruktúrája jelentősen különbözik a hagyományos SEO követelményektől. Az AI robotok gyakran „könnyebb” követelményekkel dolgoznak, mint a hagyományos keresőmotor -botok, de inkább egyértelműen strukturált, szemantikailag gazdag tartalmat részesítenek előnyben.
Strukturált adatok és séma jelölés
Az átfogó séma -jelölés elengedhetetlen az LLMO számára, mivel segít az AI rendszereknek a webhelyek, például a tudás ismerete értelmezésében. A localbusiness, a szolgáltatás, a termék, a GYIK és a HOWTo rendszer különösen értékes az AI láthatóság szempontjából. Ezek a strukturált adatok olyan kontextust kínálnak, amely javíthatja az URL-ek láthatóságát az AI-motorokban.
Tartalom architektúra
A moduláris tartalom-architektúra elengedhetetlen a rongy folyamatokhoz (visszakeresési generáció). A tartalmat olyan szemantikailag rokon blokkokban kell felépíteni, amelyek külön -külön kinyerhetik és idézhetik az AI rendszereket. A H1-H6 fejlécekkel és a logikai tartalomszerkezetekkel ellátott tiszta hierarchiák jelentősen javítják a láthatóságot.
API akadálymentesség
A nyilvános API -k biztosítása a weboldal tartalmára növeli a láthatóságot az LLM rendszerekben. A hagyományos SEO technikák, például a tiszta URL -struktúrák és az optimalizált betöltési idők továbbra is relevánsak, mivel sok LLM továbbra is figyelembe veszi ezeket a minőségi jeleket.
Hogyan alakul ki az LLM táj 2026 -ra és azon túl?
Az LLM optimalizálásának jövője az AI integráció további felgyorsulását jelzi a digitális marketing minden szempontjából. A piaci előrejelzések azt mutatják, hogy az LLM -ek 2028 -ig meghódítják a keresési piac 15% -át, míg a globális LLM -piacnak 2024 és 2030 között 36% -kal kell növekednie.
Technológiai fejlesztések
A Google mély keresése AI módban és a Gemini 2.5 bevezetése megmutatja a technológiai fejlődés irányát. Ezek a rendszerek több száz keresési lekérdezést feldolgozhatnak párhuzamosan, és percek alatt szakértői szintű jelentéseket készíthetnek. A személyre szabott AI áttekintések fejlesztése, amelyek alkalmazkodnak az egyes felhasználói preferenciákhoz, új optimalizálási megközelítéseket igényelnek.
Platform diverzifikációja
A jövő egy decentralizált keresési tájhoz tartozik, amelyben a felfedezés több interfészen keresztül zajlik. A Google mellett a platformok, például a Tikok (a válaszadók 40% -a) és a CHATGPT (a válaszadók 56% -a) fontosabbá válnak a felfedező csatornákként. Ehhez a fejlesztéshez minden releváns érintkezési pontot lefedő omnichannel marketingstratégiákra van szükség.
Mit jelent ez kifejezetten a marketingstratégiák és a költségvetési elosztás szempontjából?
Az LLM -korszakba történő átalakulás megköveteli a marketing költségvetések és stratégiák alapvető átalakítását. Noha a hagyományos SEO továbbra is releváns, a vállalatoknak egyre inkább befektetniük kell az LLMO-specifikus intézkedésekbe.
Költségvetési műszak
A vállalatoknak csökkenteniük kell az LLMO-intézkedések SEO-költségvetésének 20-30% -át, ideértve a tartalomszerkezetet, a séma megvalósítását és a platformok közötti jelenlét struktúráját. A márkahivatalba történő beruházások a digitális PR és a szakértői tartalom létrehozása révén egyre fontosabbá válnak, mint a Pure Link építési kampányok.
Készségfejlesztés
A marketing csapatoknak új készségeket kell fejleszteniük, amelyek túlmutatnak a hagyományos SEO -n. Ez magában foglalja az AI rendszerek megértését, az azonnali tervezés és a tartalom optimalizálásának képességét a szemantikai feldolgozáshoz. A PR, a tartalom és a SEO csapatok közötti együttműködés elengedhetetlenné válik, mivel az LLMS az internet minden sarkából tanul.
ROI -megfontolás
Az első LLMO-megvalósítások azt mutatják, hogy a ROI javulása 20-30% -a, amely integrálja az AI-t marketing döntéseikbe. A márka hatóságába és a szervezeti elismerésbe történő hosszú távú beruházás a növekvő AI-keresési táj jobb láthatóságával megtérül.
A SEO -ról az LLMO -ra való átalakulás nem csupán technikai adaptáció, hanem egy stratégiai paradigmaváltás, amely meghatározza a digitális márka láthatóságának jövőjét. Azok a vállalatok, amelyek korán elismerik ezt a fejleményt, és ennek megfelelően cselekszenek, megtartják a digitális marketing AI-vezérelt jövőjének felső részét.
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.