Panoramica di ricerca completa di Ki, SEO, AIO e LLMO - Immagine: Xpert.Digital
Ottimizzazione del modello di grande linguaggio: come l'intelligenza artificiale ha sostanzialmente cambiato l'industria SEO
Ottimizzazione del modello di grande linguaggio: come l'intelligenza artificiale ha sostanzialmente cambiato l'industria SEO
Il panorama di ricerca attorno all'ottimizzazione dei motori di ricerca AI e all'ottimizzazione del modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLMO) si sta sviluppando rapidamente. Questa analisi globale illumina lo stato attuale della ricerca su tutti gli aspetti rilevanti di questa area emergente.
Adatto a:
Concetti e terminologia di base
LLMO, GEO e termini correlati
La ricerca mostra una varietà di termini per l'ottimizzazione dei contenuti per i sistemi di intelligenza artificiale. L'ottimizzazione del modello di grande linguaggio (LLMO) si concentra sull'ottimizzazione per modelli vocali di grandi dimensioni come GPT-4, Claude o Gemelli. L'ottimizzazione del motore generativo (GEO) mira a ottimizzare i motori di ricerca generativi, mentre l'ottimizzazione dell'IA (AIO) funge da termine generico per tutte le misure di ottimizzazione dell'IA.
Uno studio pionieristico della Princeton University ha introdotto il termine "ottimizzazione del motore generativo" e ha dimostrato che le geo-strategie possono aumentare la visibilità nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale fino al 40%. Per la prima volta, questa ricerca ha istituito un framework sistematico per l'ottimizzazione dei contenuti per i sistemi di intelligenza artificiale generativi.
Come i moderni modelli AI
Le ricerche attuali mostrano che i modelli di intelligenza artificiale funzionano attraverso la formazione PET, la messa a punto della messa a punto e la generazione del recupero (RAG). Il processo di messa a terra è particolarmente rilevante, in cui i sistemi di intelligenza artificiale arricchiscono le risposte cercando dati in tempo reale. Google utilizza incorporamenti e calcoli di somiglianza semantica per valutare i passaggi dei contenuti invece di cercare intere pagine per parole chiave.
Fattori di classificazione e fattori di visibilità
Fattori di classificazione delle panoramiche di Google AI
Studi approfonditi hanno identificato sette aree principali che influenzano le panoramiche di Google AI:
- Modelli AI (Palm 2, Mamma, Gemelli)
- Sistemi di classificazione principale (PageRank, Bert, Contenuto utile)
- Database (grafico della conoscenza, grafico dello shopping)
- Aree tematiche (categorie ymyl)
- Intenzione di ricerca (informativo, navigational, transazionale)
- Elementi multimediali
- Dati strutturati
La ricerca mostra che i siti Web con migliori classifiche di Google hanno una probabilità del 25%di apparire come fonte in panoramiche dell'IA. È interessante notare che quasi il 90% delle citazioni di Chatt proviene dai risultati di ricerca oltre le prime 20 classifiche.
Visibilità del fuoco e menzionata menzionata menzionata nelle menzioni
Un'analisi completa di 75.000 marchi di AHREFS ha mostrato correlazioni significative per la visibilità nelle panoramiche dell'IA:
- Brand Web menziona: correlazione più forte (0,664)
- Anchors Fire: la seconda correlazione più forte (0,527)
- Volume di ricerca del marchio: terza correlazione più forte (0,392)
- Backlink: correlazione significativamente più debole (0,218)
Questa ricerca mostra che i fattori fuori sede sono più importanti delle metriche SEO tradizionali. I marchi con maggiore consapevolezza del web ricevono fino a 10 volte in più menzioni in panoramiche dell'IA rispetto al prossimo gruppo quartile.
Brand Awareness e LLM Visibility
Gli studi di Seer Interactive dimostrano una correlazione di 0,18 tra volume di ricerca antincendio e menzione di intelligenza artificiale. Secondo il rango di dominio (0,25), questa correlazione è la seconda connessione osservata più forte. La ricerca mostra che la consapevolezza del marchio non è rilevante solo per l'uomo, ma anche per LLM.
Approcci di ottimizzazione tecnica
Markup di dati strutturati e schemi
La ricerca attuale mostra che Ai Crawler spesso non può riconoscere i dati strutturati iniettati da JavaScript. GPTBOT, Claudebot e PerplexityBot non possono eseguire JavaScript e perdere un contenuto generato dinamicamente. Il rendering lato server o l'HTML statico è essenziale per la visibilità dell'intelligenza artificiale.
Sono particolarmente efficaci:
- Schema FAQ per il questionario diretto
- Schema Howto tramite istruzioni passo-passo
- Schema di prodotto per l'ottimizzazione del commercio elettronico
- Schema di articoli per la marcatura dei contenuti
llms.txt come nuovo standard
La ricerca identifica LLMS.txt come una guida importante per AI Crawler. A differenza di Robots.txt, questo file non serve a bloccare, ma come panoramica strutturata di contenuti importanti, simile a un siteemap XML per Google.
Strumenti di misurabilità e monitoraggio
Nuovo sviluppo KPI
La ricerca mostra un cambiamento nelle classifiche tradizionali per menzionare tassi e consigli di riferimento. Il successo non è più misurato nelle posizioni 1-10, ma nella probabilità di essere citato nelle risposte AI.
Piattaforme di monitoraggio
Gli studi attuali identificano vari strumenti specializzati per il monitoraggio della visibilità dell'IA:
- Classifica della Visibilità AI Classifica: monitors menzione del marchio in varie piattaforme di intelligenza artificiale
- Classifica web avanzata: offre approfondimenti sulla visibilità del marchio AI
- Marlon: sviluppato in particolare per la visibilità del marchio LLM
- Metriche LLMO vs. Loright: piattaforme per l'ottimizzazione generativa del motore
Studi di confronto tra piattaforme
Chatgpt vs. Google Search
Studi sperimentali mostrano differenze significative nel comportamento degli utenti. Gli utenti di CHATGPT hanno bisogno di meno tempo per tutte le attività, senza differenze significative nelle prestazioni. CHATGPT livelli le prestazioni di ricerca tra diversi livelli di istruzione, mentre sulla ricerca di Google esiste una correlazione positiva tra istruzione e prestazioni di ricerca.
Funzionalità specifiche della piattaforma
I risultati della ricerca mostrano diverse preferenze delle piattaforme AI:
- Ricerca Chatgpt: preferisce contenuti a lungo termine verso le pagine del prodotto del marchio
- Perplessità: tende a fonti autorevoli come Wikipedia e grandi siti di notizie
- Panoramiche di Google AI: utilizza il modello di co-citazione e i segnali di classificazione esistenti
Tendenze e sviluppi futuri
Gestione delle autorità digitali
Nuovi approcci di ricerca come Digital Authority Management (DAM) sono creati come disciplina interdisciplinare. Questo combina SEO, Content Marketing, PR e branding in modo olistico al fine di costruire autorità digitale per i sistemi di intelligenza artificiale. Le misure di ottimizzazione delle strutture piramide di visibilità AI in cinque livelli: qualità del contenuto, ottimizzazione strutturale, ottimizzazione semantica, costruzione di autorità e gestione del contesto.
Ottimizzazione basata sull'entità
La ricerca mostra il crescente significato del SEO basato sull'entità rispetto all'ottimizzazione delle parole chiave pura. I sistemi di intelligenza artificiale lavorano sempre più con le entità e le loro relazioni, il che significa uno spostamento delle parole chiave ai concetti semantici.
Adatto a:
Sfide e limitazioni
Determinismo e misurabilità
La ricerca attuale mostra che le risposte di intelligenza artificiale non sono deterministiche: le stesse domande possono generare risposte diverse. Ciò rende difficile misurare il successo perché le metriche SEO tradizionali non si applicano più.
Rapido cambiamento tecnologico
La ricerca avverte della velocità dei cambiamenti tecnologici. Le strategie che funzionano oggi potrebbero diventare rapidamente obsolete attraverso gli aggiornamenti del modello. Ciò richiede un adattamento continuo e la gioia della sperimentazione.
Conoscenza pratica
Strategie di contenuto
I risultati della ricerca mostrano che la copertura degli argomenti e la copertura tematica olistica sono decisive. I modelli AI preferiscono il contenuto in grado di rispondere a diverse sotto-domande di una richiesta complessa tramite le query Fan-Out.
Eeat nel contesto AI
Gli studi dimostrano che anche l'esperienza, la competenza, l'autorità, la fiducia, la fiducia (EEAT) rimane rilevanti per i sistemi di intelligenza artificiale. Le piattaforme AI preferiscono fonti affidabili e autorevoli per ridurre al minimo le allucinazioni.
L'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale diventa un vantaggio competitivo: i primi investimenti in LLMO pagano
L'attuale situazione di ricerca mostra che Ki SEO e LLMO sono stabiliti come discipline indipendenti. Mentre molti principi SEO tradizionali rimangono rilevanti, i sistemi di intelligenza artificiale richiedono nuovi approcci nella strutturazione dei contenuti, nella costruzione di incendi e nell'implementazione tecnica. La ricerca è ancora in una fase sperimentale, con i primi investimenti nell'ottimizzazione dell'IA promette vantaggi competitivi a lungo termine.
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Konrad Wolfenstein
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