Llmo / geo | Bagaimana dengan optimasi mesin pencari tradisional untuk visibilitas merek di zaman AI? – Gambar: xpert.digital
Hanya 37,4% dari pencarian Google di USA menghasilkan klik di situs web eksternal
Masa Depan Hasil Pencarian: Mengapa Perusahaan Harus Memikirkan Kembali Sekarang
Era SEO klasik, di mana perusahaan hanya dioptimalkan untuk Google, akan segera berakhir. SEO tradisional didasarkan pada penempatan kata kunci, struktur backlink dan optimasi situs web teknis selama beberapa dekade untuk peringkat dalam hasil pencarian. Tetapi dengan munculnya model bahasa besar (LLM) seperti chatgpt, kebingungan dan ikhtisar AI Google, pemasaran digital pada dasarnya berubah.
Angka -angka berbicara bahasa yang jelas: Hanya 37,4% dari pencarian Google di AS menghasilkan klik di situs web eksternal. Pada saat yang sama, 13,14% dari semua pencarian sudah dilengkapi dengan ikhtisar AI, dan pertumbuhan 30-150% ditunjukkan oleh perusahaan yang mengoptimalkan LLM. Perkembangan ini berarti perubahan paradigmatik dari optimasi peringkat murni menuju optimasi untuk jawaban berbasis AI.
Apa sebenarnya optimasi LLM dan bagaimana perbedaannya dari SEO tradisional?
Optimasi Model Bahasa Besar (LLMO), juga disebut sebagai Optimasi Mesin Generatif (GEO) atau Jawaban Mesin Optimalisasi (AEO), menjelaskan persiapan strategis konten digital untuk sistem AI. Sementara SEO tradisional bertujuan untuk menghasilkan lalu lintas situs web melalui peringkat yang lebih tinggi, LLMO berkonsentrasi pada fakta bahwa konten dipahami, diekstraksi, diekstraksi, dan dikutip dalam jawaban yang dihasilkan.
Perbedaan mendasar adalah di tujuan optimasi: SEO berfokus pada peringkat dan klik situs web, sementara LLMO diarahkan untuk menyebutkan api dan kutipan dalam jawaban AI. LLM didasarkan pada entitas seperti merek, produk, dan topik – bukan pada URL. Ini berarti bahwa relevansi dibuat oleh kehadiran di banyak platform, tidak hanya di situs web Anda sendiri.
Cocok untuk:
Mengapa strategi SEO tradisional gagal dalam pencarian yang digerakkan AI?
Dasar-dasar SEO tradisional terlalu pendek untuk sistem pencarian berbasis AI, karena jenis pemrosesan konten pada dasarnya berbeda. Sementara mesin pencari menilai situs web berdasarkan kata kunci dan backlink, LLMS menganalisis konten secara semantik dan memahami konteks, niat, dan hubungan tematik.
LLMS lebih suka konten yang terstruktur, mudah -untuk -untuk dengan jawaban yang jelas untuk pertanyaan tertentu. Mereka melampirkan kepentingan khusus untuk sumber kualitas dan otoritas, lebih memilih sumber seperti wikipedia atau catatan data terstruktur. Optimalisasi kata kunci tradisional digantikan oleh bahasa alami dan percakapan, karena pengguna dengan sistem AI lebih cenderung berkomunikasi di seluruh kalimat.
Selain itu, 95% dari perilaku kutipan AI tidak dapat dijelaskan oleh metrik lalu lintas situs web, dan 97,2% tidak oleh profil backlink. Ini berarti bahwa otoritas SEO tradisional memberi sinyal di dunia AI kehilangan kepentingan.
Strategi spesifik apa yang dibutuhkan konten yang dioptimalkan LLM?
Strategi LLMO yang sukses didasarkan pada beberapa prinsip inti yang melampaui pendekatan SEO tradisional. Pertama -tama, konten harus disusun sedemikian rupa sehingga mudah dimengerti untuk sistem AI. Ini termasuk judul yang jelas, jawaban singkat dan penghargaan data terstruktur.
Strategi Konten untuk LLMS
Perusahaan harus membuat konten rinci dan komprehensif yang mencakup setidaknya 1.500-2.000 kata dan sepenuhnya menjawab pertanyaan spesifik. Penting untuk menyediakan konten yang dikutip yang terstruktur dengan baik, dengan sumber dan diformulasikan secara ringkas. Bagian FAQ dan judul percakapan yang terdengar seperti permintaan pengguna nyata meningkatkan kemungkinan AI.
Cocok untuk:
Optimalisasi teknis
Di tingkat teknis, situs web untuk crawler AI harus dioptimalkan yang seringkali “lebih mudah” saat bepergian daripada bot mesin pencari tradisional. Struktur HTML statis dan bersih tanpa konten yang bergantung pada JavaScript sangat ideal. Skema-markup dan data terstruktur membantu LLMS untuk "membaca" situs web seperti grafik pengetahuan.
Kehadiran lintas platform
Karena LLMS agregat LLM dari berbagai sumber, kehadiran yang konsisten pada beberapa platform sangat penting. Ini tidak hanya termasuk situs web Anda sendiri, tetapi juga menyebutkan dalam artikel, daftar, forum seperti tematik seperti Reddit dan Quora serta kehadiran pada platform seperti Wikipedia.
Bagaimana era nol-klik mempengaruhi perilaku pengguna dan visibilitas merek?
Era klik nol secara fundamental mengubah perilaku pencarian. Sekitar 80% konsumen mengandalkan hasil "klik nol" setidaknya 40% dari pertanyaan pencarian mereka. Hal ini menyebabkan perkiraan penurunan lalu lintas web organik sebesar 15-25%. Pada saat yang sama, lalu lintas AI generatif tumbuh dengan 1.200% yang mengesankan antara Juli 2024 dan Februari 2025.
Namun, perkembangan ini tidak berarti akhir dari visibilitas merek, tetapi membutuhkan penataan kembali strategi. Merek dagang sekarang sama berharganya dengan klik. Misalnya, jika ChatGPT menyebutkan Asana, Monday.com dan notasi secara langsung dalam jawaban ketika ditanya tentang "alat manajemen proyek terbaik", merek -merek ini menerima visibilitas besar -besaran tanpa pengguna mengunjungi situs web mereka.
Pembangunan otoritas merek
Di era nol-klik, otoritas merek menjadi mata uang terpenting. Perusahaan harus memantapkan diri sebagai sumber yang dapat dipercaya yang diklasifikasikan seperti dikutip oleh AI Systems. Ini membutuhkan pembentukan keahlian nyata melalui penelitian asli, studi kasus dan pengalaman langsung.
Cocok untuk:
Industri dan perusahaan mana yang sudah mendapat manfaat dari strategi LLMO?
Berbagai industri sudah menunjukkan implementasi LLMO yang sukses. Perusahaan perangkat lunak Logikcull sudah mencatat pada Juni 2023 bahwa 5% dari semua prospek dihasilkan melalui ChatGPT, yang sesuai dengan omset berlangganan bulanan hampir $ 100.000. Perusahaan seperti Surfer SEO muncul secara teratur di LLM Answers ketika ditanya tentang alat optimasi konten.
Sektor B2B
Perusahaan B2B secara khusus mendapat manfaat dari LLMO, hingga 72% dari pembeli B2B menemukan ikhtisar AI selama penelitian mereka. Pada saat yang sama, 90% pengguna masih mengklik sumber yang dikutip untuk memverifikasi informasi bahwa merek B2B terus menawarkan peluang lalu lintas.
Cocok untuk:
E-commerce dan ritel
Di sektor e-commerce, platform seperti kebingungan yang sudah menggunakan perbandingan produk terstruktur. Ketika pengguna mencari krim gigi anak -anak, kebingungan membuat tabel produk terbaik berdasarkan hasil tes. Merek yang muncul dalam ikhtisar tersebut mendapat manfaat dari lalu lintas yang memenuhi syarat dengan tingkat konversi yang tinggi.
Bagaimana perusahaan dapat membangun kehadiran merek mereka di berbagai platform LLM?
Pembentukan kehadiran LLM yang sukses membutuhkan strategi spesifik platform, karena sistem AI yang berbeda memiliki preferensi sumber yang berbeda. CHATGPT mengutip 47,9% konten wikipedia serta media tradisional dan berorientasi teknologi. Ikhtisar AI Google menggunakan Konten Reddit 21% dan 18,8% video YouTube. Kebingungan menunjukkan distribusi yang lebih seimbang antara sumber yang berorientasi profesional dan konsumen.
Optimalisasi Wikipedia
Wikipedia merupakan bagian penting dari data pelatihan LLM. Perusahaan harus memastikan bahwa informasi merek mereka tentang Wikipedia tepat dan bermanfaat. Setiap LLM dilatih pada konten Wikipedia, itulah sebabnya platform ini menentukan visibilitas merek.
Platform Reddit dan Komunitas
Konten yang dihasilkan pengguna (UGC) pada platform seperti Reddit dan Quora sangat dinilai oleh LLMS. Perusahaan harus memastikan bahwa merek Anda disebutkan dalam jawaban dan diskusi yang bermanfaat tanpa spaming atau memaksa.
Media dan PR digital yang didapat
Penggunaan strategis media yang diperoleh sangat penting untuk keberhasilan LLMO. Pemasangan dalam artikel yang sesuai secara tematis, publikasi industri, dan forum yang dapat dipercaya meningkatkan visibilitas dalam konteks AI, di mana otoritas domain bersifat sekunder.
Pengukuran dan KPI mana yang relevan untuk keberhasilan LLMO?
Pengukuran keberhasilan LLMO membutuhkan metrik baru yang melampaui KPI SEO tradisional. Alih-alih berfokus secara eksklusif pada peringkat kata kunci dan lalu lintas organik, perusahaan harus mengimplementasikan metrik khusus AI.
Metrik llmo primer
- AI Menyebutkan Pemantauan: Penganiayaan Menyebutkan Merek Dalam Jawaban yang Dibebaskan AI-Tentang Alat-Alat Seperti Yang Mendalam, Oterlly dan Scrunch
- Lalu lintas rujukan Alat AI: Analisis Lalu Lintas Situs Web dari Sumber seperti Chatt, Perplexity dan Claude melalui Google Analytics 4
- Pangsa Suara Merek: Pengukuran Konten Merek dalam Hasil Pencarian Generatif Dibandingkan dengan Pesaing
- Frekuensi Kutipan: Pelacakan, seberapa sering konten dikutip dalam Jawaban LLM
Indikator sekunder
Karena pengukuran LLMO langsung masih terbatas, perusahaan menggunakan indikator proxy seperti volume pencarian bermerek, pelacakan kata kunci ekor panjang dan metrik kualitas timbal. Pertumbuhan profil backlink sumber pelatihan AI (Wikipedia, Reddit, Quora) dan di sebelah kiri situs web otoritas topikal juga menandakan keberhasilan LLMO.
Persyaratan teknis apa yang diperlukan untuk optimasi LLM yang berhasil?
Infrastruktur teknis untuk LLMO berbeda secara signifikan dari persyaratan SEO tradisional. AI crawler sering bekerja dengan persyaratan "lebih ringan" daripada bot mesin pencari tradisional, tetapi lebih suka konten yang terstruktur dengan jelas dan kaya secara semantik.
Markup Data dan Skema terstruktur
Markup skema komprehensif sangat penting untuk LLMO karena membantu sistem AI untuk menafsirkan situs web seperti pengetahuan tentang pengetahuan. Skema bisnis lokal, layanan, produk, FAQ dan Howto sangat berharga untuk visibilitas AI. Data terstruktur ini menawarkan konteks yang dapat meningkatkan visibilitas URL dalam mesin AI.
Arsitektur Konten
Arsitektur konten modular sangat penting untuk proses RAG (generasi pengambilan). Isi harus disusun dalam blok terkait semantik yang dapat mengekstrak dan mengutip sistem AI secara individual. Hirarki yang jelas dengan judul H1-H6 dan struktur konten logis secara signifikan meningkatkan visibilitas.
Aksesibilitas API
Penyediaan API publik untuk konten situs web dapat meningkatkan visibilitas dalam sistem LLM. Teknik SEO tradisional seperti struktur URL bersih dan waktu pemuatan yang dioptimalkan tetap relevan, karena banyak LLM terus memperhitungkan sinyal kualitas ini.
Bagaimana lanskap LLM berkembang pada tahun 2026 dan seterusnya?
Masa depan optimasi LLM menunjukkan percepatan lebih lanjut dari integrasi AI ke dalam semua aspek pemasaran digital. Prakiraan pasar menunjukkan bahwa LLM akan menaklukkan 15% dari pasar pencarian pada tahun 2028, sedangkan pasar LLM global harus tumbuh sebesar 36% antara tahun 2024 dan 2030.
Perkembangan teknologi
Pencarian mendalam Google dalam mode AI dan pengenalan Gemini 2.5 menunjukkan arah pengembangan teknologi. Sistem ini dapat memproses ratusan kueri pencarian secara paralel dan membuat laporan tingkat ahli dalam hitungan menit. Pengembangan ikhtisar AI yang dipersonalisasi yang beradaptasi dengan preferensi pengguna individu akan membutuhkan pendekatan optimasi baru.
Diversifikasi platform
Masa depan termasuk dalam lanskap pencarian terdesentralisasi di mana penemuan terjadi melalui banyak antarmuka. Selain Google, platform seperti TIKOK (40% responden) dan ChatGPT (56% responden) menjadi lebih penting sebagai saluran penemuan. Perkembangan ini membutuhkan strategi pemasaran omnichannel yang mencakup semua titik kontak yang relevan.
Apa artinya ini secara khusus untuk strategi pemasaran dan alokasi anggaran?
Transformasi ke era LLM membutuhkan penataan kembali mendasar dari anggaran dan strategi pemasaran. Sementara SEO tradisional tetap relevan, perusahaan semakin harus berinvestasi dalam langkah-langkah khusus LLMO.
Perubahan anggaran
Perusahaan harus mengurangi 20-30% dari anggaran SEO mereka untuk langkah-langkah LLMO, termasuk struktur konten, implementasi skema dan struktur kehadiran lintas platform. Investasi dalam pembangunan otoritas merek melalui PR digital dan penciptaan konten ahli menjadi semakin penting daripada kampanye pembangunan tautan murni.
Pengembangan Keterampilan
Tim pemasaran harus mengembangkan keterampilan baru yang melampaui SEO tradisional. Ini termasuk pemahaman tentang sistem AI, rekayasa cepat dan kemampuan untuk mengoptimalkan konten untuk pemrosesan semantik. Kerja sama antara PR, konten dan tim SEO menjadi penting karena LLMS belajar dari semua sudut web.
Pertimbangan ROI
Implementasi LLMO pertama menunjukkan peningkatan ROI 20-30% perusahaan yang mengintegrasikan AI ke dalam keputusan pemasaran mereka. Investasi jangka panjang dalam otoritas merek dan pengakuan entitas terbayar melalui peningkatan visibilitas dalam lanskap pencarian AI yang sedang berkembang.
Transformasi dari SEO ke LLMO bukan hanya adaptasi teknis, tetapi perubahan paradigma strategis yang mendefinisikan masa depan visibilitas merek digital. Perusahaan yang mengenali pengembangan ini lebih awal dan bertindak sesuai akan menjaga masa depan pemasaran digital yang digerakkan oleh AI.
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.