Tinjauan Penelitian Komprehensif KI, SEO, AIO, dan LLMO - Gambar: Xpert.Digital
Optimalisasi Model Bahasa Besar: Bagaimana Kecerdasan Buatan Secara Fundamental Mengubah Industri SEO
Optimalisasi Model Bahasa Besar: Bagaimana Kecerdasan Buatan Secara Fundamental Mengubah Industri SEO
Lansekap penelitian di sekitar optimasi mesin pencari AI dan optimasi model bahasa besar (LLMO) berkembang dengan cepat. Analisis komprehensif ini menerangi keadaan penelitian saat ini tentang semua aspek yang relevan dari area yang muncul ini.
Cocok untuk:
Konsep Dasar dan Terminologi
Llmo, geo dan istilah terkait
Penelitian menunjukkan berbagai istilah untuk mengoptimalkan konten untuk sistem AI. Optimasi Model Bahasa Besar (LLMO) berfokus pada optimasi untuk model suara besar seperti GPT-4, Claude atau Gemini. Generative Engine Optimization (GEO) bertujuan untuk mengoptimalkan mesin pencari generatif, sementara AI Optimization (AIO) berfungsi sebagai istilah generik untuk semua langkah optimasi AI.
Sebuah studi perintis oleh Universitas Princeton memperkenalkan istilah "optimasi mesin generatif" dan menunjukkan bahwa geo-strategi dapat meningkatkan visibilitas dalam jawaban yang dihasilkan AI hingga 40%. Untuk pertama kalinya, penelitian ini menetapkan kerangka kerja sistematis untuk mengoptimalkan konten untuk sistem AI generatif.
Bagaimana Model AI Modern
Penelitian saat ini menunjukkan bahwa model AI bekerja melalui pelatihan pret, tuning denda dan generasi pengambilan-pengambilan (RAG). Proses pentanahan sangat relevan, di mana sistem AI memperkaya jawaban Anda dengan mencari data langsung. Google menggunakan embeddings dan perhitungan kesamaan semantik untuk menilai bagian konten alih -alih mencari seluruh halaman untuk kata kunci.
Faktor peringkat dan faktor visibilitas
Faktor Peringkat Gambaran Umum Google AI
Studi ekstensif mengidentifikasi tujuh bidang utama yang mempengaruhi ikhtisar Google AI:
- AI Model (Palm 2, Mum, Gemini)
- Sistem Peringkat Inti (PageRank, Bert, Konten Bermanfaat)
- Database (grafik pengetahuan, grafik belanja)
- Area Subjek (Kategori YMYL)
- Niat pencarian (informasi, navigasi, transaksional)
- Elemen multimedia
- Data terstruktur
Penelitian menunjukkan bahwa situs web dengan peringkat Google yang lebih baik memiliki peluang 25%untuk tampil sebagai sumber dalam ikhtisar AI. Sangat menarik bahwa hampir 90% dari kutipan Chatt berasal dari hasil pencarian di luar peringkat 20 teratas.
Visibilitas kebakaran dan disebutkan disebutkan disebutkan dalam menyebutkan
Analisis komprehensif dari 75.000 merek oleh Ahrefs menunjukkan korelasi yang signifikan untuk visibilitas dalam ikhtisar AI:
- Brand Web menyebutkan: korelasi terkuat (0,664)
- Jangkar Api: Korelasi terkuat kedua (0,527)
- Volume Pencarian Merek: Korelasi Terkuat Ketiga (0,392)
- Backlink: Korelasi yang secara signifikan lebih lemah (0,218)
Penelitian ini menunjukkan bahwa faktor di luar situs lebih penting daripada metrik SEO tradisional. Merek dengan kesadaran web paling banyak menerima hingga 10x lebih banyak menyebutkan dalam ikhtisar AI daripada grup kuartil berikutnya.
Kesadaran merek dan visibilitas LLM
Studi oleh Seer Interactive menunjukkan korelasi 0,18 antara volume pencarian api dan AI menyebutkan. Menurut peringkat domain (0,25), korelasi ini adalah koneksi yang diamati terkuat kedua. Penelitian menunjukkan bahwa kesadaran merek tidak hanya relevan bagi manusia, tetapi juga untuk LLMS.
Pendekatan optimasi teknis
Markup Data dan Skema terstruktur
Penelitian saat ini menunjukkan bahwa crawler AI sering tidak dapat mengenali data terstruktur yang disuntikkan JavaScript. Gptbot, Claudebot dan PerplexityBot tidak dapat menjalankan JavaScript dan melewatkan konten yang dihasilkan secara dinamis. Rendering sisi server atau HTML statis sangat penting untuk visibilitas AI.
Sangat efektif:
- Skema FAQ untuk kuesioner langsung
- Skema Howto dengan Instruksi Langkah-demi-Langkah
- Skema Produk untuk Optimalisasi E-Commerce
- Skema artikel untuk penandaan konten
llms.txt sebagai standar baru
Penelitian mengidentifikasi llms.txt sebagai panduan penting untuk crawler AI. Tidak seperti Robots.txt, file ini tidak berfungsi untuk memblokir, tetapi sebagai gambaran terstruktur dari konten penting, mirip dengan SiteMap XML untuk Google.
Alat pengukuran dan pemantauan
Pengembangan KPI Baru
Penelitian menunjukkan pergeseran peringkat tradisional untuk menyebutkan tarif dan dewan referensi. Keberhasilan tidak lagi diukur dalam posisi 1-10, tetapi dalam kemungkinan dikutip dalam jawaban AI.
Platform pemantauan
Studi saat ini mengidentifikasi berbagai alat khusus untuk pelacakan visibilitas AI:
- Peringkat SE AI Visibility Tracker: Monitor Menyebutkan merek di berbagai platform AI
- Peringkat Web Lanjutan: Menawarkan Wawasan Visibilitas Merek AI
- Marlon: dikembangkan terutama untuk visibilitas merek LLM
- LLMO Metrics vs. Loright: Platform untuk Optimalisasi Mesin Generatif
Studi perbandingan antar platform
Chatgpt vs. pencarian google
Studi eksperimental menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam perilaku pengguna. Pengguna ChatGPT membutuhkan lebih sedikit waktu untuk semua tugas, tanpa perbedaan kinerja yang signifikan. CHATGPT Level Kinerja pencarian antara berbagai tingkat pendidikan, sementara di Google Search ada korelasi positif antara pendidikan dan kinerja pencarian.
Fitur khusus platform
Hasil penelitian menunjukkan preferensi yang berbeda dari platform AI:
- Pencarian ChatGPT: Lebih suka konten bentuk panjang daripada halaman produk merek
- Perplexity: cenderung sumber otoritatif seperti Wikipedia dan situs berita besar
- Ikhtisar Google AI: Menggunakan pola ko-citation dan sinyal peringkat yang ada
Tren dan perkembangan masa depan
Manajemen Otoritas Digital
Pendekatan penelitian baru seperti Digital Authority Management (DAM) dibuat sebagai disiplin interdisipliner. Ini menggabungkan SEO, pemasaran konten, PR dan branding secara holistik untuk membangun otoritas digital untuk sistem AI. Visibilitas AI Piramida Struktur Optimalisasi Langkah -langkah dalam lima tingkatan: Kualitas konten, optimasi struktural, optimasi semantik, pembangunan otoritas dan manajemen konteks.
Optimalisasi Berbasis Entitas
Penelitian menunjukkan meningkatnya makna SEO berbasis entitas dibandingkan dengan optimasi kata kunci murni. Sistem AI bekerja semakin banyak dengan entitas dan hubungan mereka, yang berarti pergeseran kata kunci ke konsep semantik.
Cocok untuk:
Tantangan dan keterbatasan
Determinisme dan pengukuran
Penelitian saat ini menunjukkan bahwa jawaban AI tidak deterministik-pertanyaan yang sama dapat menghasilkan jawaban yang berbeda. Ini membuat sulit untuk mengukur kesuksesan karena metrik SEO tradisional tidak lagi berlaku.
Perubahan Teknologi Cepat
Penelitian memperingatkan kecepatan perubahan teknologi. Strategi yang bekerja hari ini dapat dengan cepat menjadi usang melalui pembaruan model. Ini membutuhkan adaptasi berkelanjutan dan kegembiraan eksperimen.
Pengetahuan praktis
Strategi konten
Hasil penelitian menunjukkan bahwa liputan topik dan liputan tema holistik sangat menentukan. Model AI lebih suka konten yang dapat menjawab beberapa sub-pertanyaan dari permintaan kompleks melalui fan-out kueri.
Eeat dalam konteks AI
Studi menunjukkan bahwa pengalaman, keahlian, otoritatif, kepercayaan, kepercayaan (EEAT) juga tetap relevan untuk sistem AI. Platform AI lebih suka sumber yang andal dan otoritatif untuk meminimalkan halusinasi.
Optimalisasi AI Menjadi Keunggulan Kompetitif: Investasi Awal di LLMO Membayar
Situasi penelitian saat ini menunjukkan bahwa Ki SEO dan LLMO ditetapkan sebagai disiplin independen. Sementara banyak prinsip SEO tradisional tetap relevan, sistem AI membutuhkan pendekatan baru dalam penataan konten, pembangunan kebakaran dan implementasi teknis. Penelitian masih dalam fase eksperimental, dengan investasi awal dalam optimasi AI menjanjikan keunggulan kompetitif jangka panjang.
Cocok untuk:
Mitra pemasaran global dan pengembangan bisnis Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
