새로운 디지털 가시성 - SEO, LLMO, GEO, AEI 및 AEO의 해독 - SEO 만 더 이상 충분하지 않습니다.

패러다임 전환 : 검색 엔진 최적화에서 생성 엔진 최적화에 이르기까지

AI 시대의 디지털 가시성 재정의

디지털 정보 환경은 현재 그래픽 웹 사이트를 도입 한 이후로 가장 심오한 변화를 겪고 있습니다. 검색 엔진이 파란색 링크 형태의 잠재적 답변 목록을 제시하고 사용자에게이를보고 비교하고 관련 정보를 합성하는 전통적인 메커니즘은 점점 더 새로운 패러다임으로 대체되고 있습니다. "Ask-and Receive"모델은 생성 AI 시스템에 의해 주도됩니다. 이 시스템은 사용자의 합성 작업을 인수하고 질문에 대한 직접적이고 선별 된 자연어 답변을 제공합니다.

이러한 근본적인 변화는 디지털 가시성의 정의에 큰 결과를 초래합니다. 성공은 더 이상 첫 번째 결과 페이지에 나타나는 것을 의미하지 않습니다. AI 생성 된 답변의 필수 부분으로, 직접 인용 된 소스로, 언급 된 브랜드 또는 합성 정보의 기초로 점점 더 정의되고 있습니다. 이 개발은 "제로 클릭 검색"에 대한 이미 기존의 트렌드를 가속화하며, 여기서 사용자는 웹 사이트를 방문하지 않고 검색 결과 페이지에서 정보 요구를 직접 만족시킵니다. 따라서 회사와 컨텐츠 제조업체는 게임의 새로운 규칙을 이해하고 전략을 조정하는 것이 필수적입니다.

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최적화의 새로운 어휘 : SEO, LLMO, GEO, AIO 및 AEO 해독

이 새로운 기술의 출현으로 복잡하고 종종 혼란스러운 어휘가 개발되었습니다. 이 용어의 명확한 구분은 대상 전략의 전제 조건입니다.

SEO (Search Engine Optimization) : Google 및 Bing과 같은 클래식 검색 엔진에 대한 웹 컨텐츠를 최적화하는 기본적인 기본 분야입니다. 주요 목표는 전통적인 링크 기반 검색 결과 목록 (SERP)에서 높은 순위를 달성하는 것입니다. SEO는 추가 최적화를위한 토대를 형성하기 때문에 AI 시대에는 여전히 중요합니다.

LLMO (대형 언어 모델 최적화) :이 정확한 기술 용어는 텍스트 기반 대형 음성 모델 (큰 언어 모델, LLM)과 같은 텍스트 기반 대형 음성 모델 (대형 언어 모델, LLM)으로 효과적으로 이해, 처리 및 인용 할 수있는 컨텐츠의 최적화를 설명합니다. 목표는 더 이상 순위가 아니라 AI가 생성 한 답변에서 신뢰할 수있는 소스로서의 녹음입니다.

GEO (생성 엔진 최적화) : LLMO에 사용되는 다소 광범위하고 종종 동의어 용어. GEO는 전체 생성 시스템 또는 "엔진"(예 : Perplexity, Google AI 개요)의 최적화에 중점을 두며, 이는 언어 모델 자체뿐만 아니라 답을 생성합니다. 브랜드의 메시지가 올바르게 제시 되어이 새로운 채널을 통해 배포되도록하는 것입니다.

AIO (AI 최적화) : 이것은 몇 가지 의미를 가진 우산 용어로 혼란을 초래할 수 있습니다. 컨텐츠 최적화의 맥락에서 AIO는 모든 종류의 AI 시스템에 대한 컨텐츠를 조정하기위한 일반적인 전략을 설명합니다. 그러나이 용어는 AI 모델 자체의 기술적 최적화 또는 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 AI를 사용하는 것도 참조 할 수 있습니다. 이러한 모호성은 특정 콘텐츠 전략에 대해 덜 정확하게 만듭니다.

AEO (답변 엔진 최적화) : Google의 AI 개요에서 찾을 수있는 검색 시스템 내에서 직접 응답 기능에 대한 최적화에 중점을 둔 GEO/LLMO의 특수 하위 영역.

이 보고서의 목적 상, GEO 및 LLMO는 새로운 컨텐츠 최적화 전략에 대한 주요 용어로 사용됩니다. 이는 가장 적절하게 설명되어 있으며 업계에서 표준으로 점점 더 확립되고 있기 때문입니다.

전통적인 SEO가 기본이지만 더 이상 충분하지 않은 이유

광범위한 오해는 새로운 최적화 분야가 SEO를 대체한다는 것입니다. 실제로 LLMO 및 GEO는 클래식 검색 엔진 최적화를 보완하고 확장합니다. 관계는 공생적입니다. 확실한 SEO 기반이 없으면 생성 AI에 대한 효과적인 최적화는 거의 불가능합니다.

기초로서의 SEO : 빠른 로딩 시간, 깨끗한 측면 아키텍처와 같은 기술 SEO-Such의 핵심 측면은 AI 시스템이 웹 사이트를 먼저 찾고 읽고 처리 할 수있는 절대적인 전제 조건입니다. 마찬가지로, 고품질 컨텐츠 및 주제 관련 백 링크와 같은 확립 된 품질 신호는 신뢰할 수있는 소스로 분류되기 위해서는 중요합니다.

RAG 연결 : 많은 생성 검색 엔진은 RETRIVEL-AUGMENTED GERENTRES (RAG)라는 기술을 사용하여 웹에서 현재 정보로 답변을 풍부하게합니다. 그들은 종종 클래식 검색 엔진의 최고 결과를 사용합니다. 따라서 전통적인 검색에서 높은 순위는 AI에 의해 생성 된 답변의 소스로 사용될 가능성을 증가시킵니다.

유일한 SEO의 격차 : 근본적인 중요성에도 불구하고 SEO만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. AI 생성 답변은 종종 전통적인 결과에 의해 거주하고 사용자가 직접 답변을 요청하기 때문에 최고 순위는 더 이상 가시성 또는 트래픽을 보장하지 않습니다. 새로운 목표는이 AI 답변 내에서 언급하고 합성하는 것입니다. 이를 위해서는 기존 키워드 최적화를 넘어서는 기계적 가독성, 맥락 적 깊이 및 입증 가능한 권위자 관찰을 목표로하는 추가 최적화 수준이 필요합니다.

용어의 조각화는 의미 론적 논쟁 이상입니다. 그것은 시작의 패러다임 전환의 증상입니다. 다른 약어는 기술 (AIO, LLMO)에서 마케팅 지향적 관점 (GEO, AEO)에 이르기까지 새로운 분야를 정의하기위한 다른 관점을 반영합니다. 이러한 모호성과 영구적으로 확립 된 표준의 부족은 전략적 시간 창을 만듭니다. 사일로에서 더 많은 일을하는 대규모 조직은 여전히 ​​용어와 전략에 대해 토론하고 있지만 민첩한 회사는 기계 읽기 가능하고 권위있는 콘텐츠의 핵심 원칙을 인수하고 "첫 발동기"로서 중요한 리드를 확보 할 수 있습니다. 현재의 무기력은 장벽이 아니라 기회입니다.

최적화 분야의 비교

다양한 최적화 분야는 다른 목표와 전략을 추구합니다. SEO는 키워드 최적화, 링크 구조 및 기술 개선을 통해 Google 및 Bing과 같은 고전적인 검색 엔진의 높은 순위에 중점을 두어 키워드 순위 및 유기 트래픽을 사용하여 성공을 측정합니다. 반면에 LLMO는 시맨틱 깊이, 엔티티 최적화 및 EEAT 요소-억제를 사용하여 ChatGpt 또는 Gemini와 같은 AI 답변에서 호출 또는 인용을 목표로합니다. Geo는 Perplexity 또는 AI 개요와 같은 엔진에서 생성 된 답변에서 브랜드의 올바른 표현을 위해 노력하며, 이에 따라 테마 자동차를 구성하고 구축하는 데 중점을두고 Voice의 점유율은 AI 답변에서 성공 측정으로 사용됩니다. AIO는 모든 AI 시스템에 대한 일반적인 가시성의 가장 포괄적 인 목표를 추구하며 SEO, GEO 및 LLMO와 다른 AI 채널의 가시성으로 측정 된 추가 모델 및 프로세스 최적화와 결합합니다. 마지막으로, AEO는 FAQ 형식 및 체계 마크 업을 통해 응답 상자의 직접 답장 스 니펫에서의 출현에 중점을두고 응답 상자의 존재가 성공적으로 정의되었습니다.

기계 실 : AI 검색의 기술에 대한 통찰력

AI 시스템의 컨텐츠를 효과적으로 최적화하기 위해서는 기본 기술에 대한 근본적인 이해가 필수적입니다. 이러한 시스템은 마법의 블랙 박스가 아니지만 기능을 결정하는 특정 기술 원리를 기반으로하며 컨텐츠를 처리 할 요구 사항도 기반합니다.

큰 음성 모델 (LLMS) : 핵심 역학

생성 AI의 중심에는 큰 음성 모델 (큰 언어 모델, LLM)이 있습니다.

• 엄청난 양의 데이터를 갖춘 예비 교육 : LLM은 Wikipedia, 공개적으로 액세스 가능한 인터넷 (예 : 일반 크롤링 데이터 세트를 통해) 및 디지털 도서 컬렉션과 같은 소스에서 나오는 막대한 텍스트 레코드를 기반으로 교육을받습니다. 수조 단어를 분석함으로써 이러한 모델은 통계 패턴, 문법 구조, 사실 지식 및 인간 언어의 의미 적 관계를 학습합니다.
• 지식 컷오프의 문제 : LLM의 중요한 제한은 교육 데이터 상태에서 지식이 동결된다는 것입니다. "지식 컷오프 날짜"가 너무 높으며이 날짜 이후에 생성 된 정보에 액세스 할 수 없습니다. 2023 년까지 훈련 된 LLM은 어제 무슨 일이 일어 났는지 알지 못합니다. 이것은 검색 응용 프로그램을 위해 해결 해야하는 근본적인 문제입니다.
• 토큰과 확률 생성 : LLM은 단어에 대한 텍스트 단어를 처리하지 않지만 더 작은 단위로 분해하여 "토큰"이 있습니다. 그들의 핵심 기능은 이전 컨텍스트를 기반으로 다음 토큰을 예측하고 일관된 텍스트를 생성하는 것입니다. 그들은 고도로 개발 된 통계 패턴 관련 사람들이며 인간 인식이나 이해가 없습니다.

검색 증강 세대 (RAG) : 라이브 웹에 대한 다리

검색 Augusted Generation (RAG)은 LLM이 현재 검색 엔진 역할을 할 수있는 핵심 기술입니다. 그것은 모델에 대한 정적, 사전 훈련 된 지식과 인터넷의 동적 정보 사이의 격차를 해소합니다.

헝겊 과정은 4 단계로 나눌 수 있습니다.

• 요청 (쿼리) : 사용자가 시스템에 대한 질문을합니다.
• 항소 (검색) : 즉시 답변하는 대신 시스템은 "리트리버"구성 요소를 활성화합니다. 종종 의미 론적 검색 엔진 인이 구성 요소는 요청과 관련된 문서에 따라 외부 지식 기반 (일반적으로 Google 또는 Bing과 같은 대형 검색 엔진의 색인)을 검색합니다. 이 시점에서, 높은 전통적인 SEO 순위의 중요성은 분명합니다. 고전적인 검색에 잘 배치 된 내용은 Rag 시스템에 의해 발견 될 확률이 높아져 잠재적 소스로 선택 될 가능성이 높습니다.
• 강화 (증강) : 액세스 된 문서에서 가장 관련성이 높은 정보가 추출되어 추가 컨텍스트로 원래 사용자 요청에 추가됩니다. 이것은 "풍부한 프롬프트"를 만듭니다.
• 생성 (Generation) :이 풍부한 프롬프트는 LLM으로 전달됩니다. 이 모델은 이제 구식 교육 지식을 기반으로하는 것이 아니라 현재의 액세스 된 사실을 기반으로하는 답을 생성합니다.

이 프로세스는 "환각"(사실 발명)의 위험을 줄이고 소스를 지정할 수 있으며 답변이보다 최신적이고 실제로 더 정확한지 확인합니다.

시맨틱 검색 및 벡터 임베딩 : AI의 언어

"검색"단계가 Rag에서 어떻게 작동하는지 이해하려면 시맨틱 검색의 개념을 이해해야합니다.

• 키워드에서 의미에 이르기까지 : 기존 검색은 키워드 비교를 기반으로합니다. 반면에 시맨틱 검색은 의도 (의도)와 질문의 맥락을 이해하는 것을 목표로합니다. "따뜻한 겨울 장갑"에 대한 검색은 시스템이 개념 사이의 의미 론적 관계를 인식하기 때문에 "Woolfaefae"에 대한 결과를 제공 할 수 있습니다.
• 핵심 메커니즘으로서의 벡터 감정 : 이것의 기술적 기초는 벡터 횡령입니다. 특수 "임베딩 모델"은 텍스트 단위 (단어, 문장, 전체 문서)를 고수 공간의 벡터로 변환합니다.
• 의미 론적 유사성으로서의 공간 근접성 :이 벡터 실에서는 비슷한 개념이 서로 가까이 나타납니다. "왕"을 나타내는 벡터는 "맨"의 벡터와 같은 "여왕"의 벡터와 "여자"벡터와 비슷한 관계를 갖습니다.
• RAG 프로세스의 응용 프로그램 : 사용자의 요청도 벡터로 변환됩니다. 그런 다음 RAG 시스템은 Vectord 데이터베이스를 검색하여 문의 벡터에 가장 가까운 문서 벡터를 찾습니다. 이런 식으로 프롬프트를 풍부하게하기위한 가장 의미 적으로 관련된 정보가 호출됩니다.

모델 및 생각 : 다음 진화 수준

LLM 개발의 가장 중요한 전선에는 훨씬 더 진보적 인 형태의 정보 처리를 약속하는 소위 사고 모델이 있습니다.

• 간단한 답변을 넘어서 : 표준 LELM은 단일 패스에서 답을 생성하는 반면, 모델은 복잡한 문제를 여러 논리적 중간 단계로 분해한다고 생각합니다.
• 작동 방식 :이 모델은 성공적인 다중 레벨 솔루션으로 학습 (강화 학습)을 강화하여 교육을받습니다. 그들은 내부적으로 생각하고, 다양한 솔루션을 공식화하고, 종종 더 강력하고 정확한 답변에 도달하기 전에 다양한 솔루션을 공식화하고 폐기합니다.
• 최적화에 대한 시사점 :이 기술은 여전히 ​​처음이지만 향후 검색 엔진이 훨씬 더 복잡하고 복잡한 문의를 처리 할 수 ​​있음을 나타냅니다. 명확하고 논리적 인 단계별 지침, 상세한 프로세스 설명 또는 잘 구조화 된 인수 체인을 제공하는 내용은 이러한 고급 모델에 의해 고품질 정보 소스로 사용되도록 이상적으로 배치됩니다.

LLM, RAG 및 시맨틱 검색의 조합 인 Modern AI Searches의 기술 구조는 탱크 된 페이지의 "오래된 웹"과 AI 생성 답변의 "새 웹"사이에 강력하고 자체 리포팅 루프를 만듭니다. 기존 SEO에서 잘 수행되는 고품질의 권위있는 콘텐츠는 눈에 잘 띄고 순위가 매겨집니다. 이 높은 순위는 Rag 시스템을 통한 일류 후보가됩니다. AI 가이 컨텐츠를 인용하면, 이는 그 권한을 강화시켜 더 많은 사용자 약속, 더 많은 백 링크 및 궁극적으로 더 강력한 전통적인 SEO 신호로 이어질 수 있습니다. 이것은 "미덕의 권위 그룹"을 만듭니다. 반대로, 열등한 함량은 전통적인 검색 및 헝겊 시스템에 의해 무시되므로 점점 더 보이지 않습니다. 디지털 "haves"와 "way-nots"사이의 격차는 기하 급수적으로 확장됩니다. 전략적 결과는 기본 SEO에 대한 투자와 컨텐츠의 컨텐츠 확립이 더 이상 순위를 목표로하지 않는다는 것입니다. 정보 읽기의 AI 제어 미래의 테이블에서 영구적 인 장소를 확보합니다.

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생성 엔진 최적화의 세 가지 기둥

파트 I의 기술적 이해는 구체적이고 구현 가능한 전략적 프레임 워크의 기초를 형성합니다. AI를 찾는 새로운 시대에 성공하기 위해서는 최적화 노력이 세 가지 중심 칼럼에 달려 있어야합니다.

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기둥 1 : 기계 이해를위한 전략적 컨텐츠

컨텐츠가 생성되고 구성되는 방식은 근본적으로 변경되어야합니다. 목표는 더 이상 인간 독자를 설득하는 것이 아니라 정보의 추출 및 합성을위한 최상의 기반을 기계에 제공하는 것입니다.

새로운 국경으로서의 테마 권한

컨텐츠 전략의 초점은 개별 키워드의 최적화에서 포괄적 인 테마 권한 (주제 권한)의 확립에 이르기까지 연기됩니다.

• 지식 센터 구축 : 개별 키워드를 위해 고립 된 항목을 만드는 대신 전체 론적 "테마 클러스터"를 만드는 것이 목표입니다. 이는 중앙의 포괄적 인 "기둥 내용"(열 내용)으로 구성되어 있으며 광범위한 주제와 특정 틈새 측면 및 자세한 질문을 다루는 수많은 링크 된 하위 항목을 다룹니다. 이러한 구조는 웹 사이트가 특정 필드의 관련성 있고 철저한 소스라는 AI 시스템에 신호를 보냅니다.
• 전체 론적 표지 : Semantic Contex에서 LLMS 프로세스 정보. 모든 관련 측면, 사용자 질문 및 관련 개념을 포함하여 종합적으로 주제를 다루는 웹 사이트는 AI가 기본 소스로 사용할 가능성을 높입니다. 이 시스템은 한 곳에서 필요한 모든 정보를 찾아 여러 덜 포괄적 인 소스에서 컴파일 할 필요가 없습니다.
• 실용적인 응용 프로그램 : 키워드 연구는 더 이상 개별 검색어를 찾는 것이 아니라 핵심 역량 영역에 속하는 질문, 부분 측면 및 관련 주제의 전체 우주를 매핑하는 데 도움이됩니다.

알고리즘 신호로 섭취하십시오

Google의 EAT 개념 (경험, 전문 지식, 권위있는 센터, 신뢰성, 경험, 전문 지식, 권위, 러틴)은 인간 품질 테스터를위한 순수한 지침에서 컨텐츠 소스를 평가하는 데 사용되는 기계 읽을 수있는 신호 세트에 이르기까지 발전합니다.

구조 신탁 : 회사는 웹 사이트에서 이러한 신호를 적극적으로 구현하고이를 가시해야합니다.

• 경험 및 전문 지식 (경험 및 전문 지식) : 저자는 자격과 실제 경험을 보여주는 세부적인 전기를 통해 명확하게 보여 주어야합니다. 내용에는 순수한 사실 지식을 넘어서는 실천의 독특한 통찰력이 포함되어야합니다.
• 당국 (권한) : 다른 존경받는 웹 사이트에서 상황에 맞는 관련 백 링크의 설정은 여전히 ​​중요합니다. 그러나 권위있는 출처의 비 링크 상표 (언급)도 점점 더 중요 해지고 있습니다.
• 신뢰성 (신뢰성) : 명확하고 쉬운 -접촉 정보, 신뢰할 수있는 출처의 인용, 자신의 원본 데이터 또는 연구의 출판 및 컨텐츠의 정기적 인 업데이트 및 수정은 중요한 신호입니다.

entitäte 기반 컨텐츠 전략 : 문자열이 아닌 사물에 대한 최적화

현대 검색 엔진은“그래프에 대한 지식”으로 세계에 대한 이해를 구축합니다. 이 그래프는 단어가 아니라 실제 실체 (사람, 장소, 브랜드, 개념)와 그들 사이의 관계로 구성됩니다.

• 자신의 브랜드를 엔티티로 만드십시오 : 전략적 목표는 자신의 브랜드를이 그래프 내에서 명확하게 정의되고 인정 된 엔터티로 설정하는 것입니다. 이는 일관된 이름 지정, 구조화 된 데이터 사용 (섹션 4 참조) 및 다른 관련 엔티티와의 빈번한 공통 언급 (동시 발생)을 통해 달성됩니다.
• 실제 적용 : 내용은 명확하게 정의 된 엔티티 주위에 구성되어야합니다. 중요한 기술 용어는 용어집 또는 정의 상자에서 설명 할 수 있습니다. Wikipedia 또는 Wikidata와 같은 인정 된 엔티티 소스에 대한 링크는 Google이 올바른 연결을 설정하고 주제별 분류를 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

스 니펫의 예술 : 직접 추출을위한 구조 내용

컨텐츠 형식은 기계가 쉽게 해체하고 재사용 할 수있는 방식으로 만들어야합니다.

• 통과 수준에서의 최적화 : AI 시스템은 종종 전체 항목을 추출하지 않지만 개별적으로 완벽하게 공식화 된 "청크"또는 섹션-단락, 목록 점, 문의의 특정 부분에 답변하는 테이블 행입니다. 따라서 웹 사이트는 이러한 고도로 추출 가능한 정보 SIP의 모음으로 설계되어야합니다.
• 구조 모범 사례 :
  • 답변 철자 (답변 첫 번째 글쓰기) : 단락은 암시 적 질문에 대한 간결하고 직접적인 답변으로 시작한 다음 설명적인 세부 사항으로 시작해야합니다.
  • 목록 및 테이블 사용 : 복잡한 정보는 목록, 번호가 매겨진 목록 및 테이블로 준비해야합니다. 이러한 형식은 AI 시스템에 특히 쉽기 때문입니다.
  • 제목의 전략적 사용 : 명확하고 설명적인 H2 및 H3 제목은 종종 질문으로 공식화 된 내용을 논리적으로 구조화해야합니다. 각 섹션은 하나의 집중된 아이디어에 집중해야합니다.
  • FAQ 영역 : 자주 묻는 질문이있는 섹션 (자주 묻는 질문)은 AI 채팅의 대화 질문 응답 형식을 직접 반영하기 때문에 이상적입니다.

다분위 및 자연 언어

• 대화 톤 : 내용은 자연스럽고 인간적인 스타일로 작성해야합니다. AI 모델은 진정한 인간 언어로 교육을 받았으며 실제 대화처럼 읽는 텍스트를 선호합니다.
• 시각적 컨텐츠의 최적화 : 현대 AI는 시각 정보를 처리 할 수도 있습니다. 따라서 이미지에는 의미있는 오래된 텍스트와 캡이 필요합니다. 비디오에는 성적표가 제공되어야합니다. 이로 인해 멀티미디어 컨텐츠를 AI에 인용하고 인용합니다.

이러한 컨텐츠 전략-테마 권한, EEAT, 엔티티 최적화 및 스 니펫 구조화의 심오한 지식에 대한 수렴 : AI의 가장 효과적인 콘텐츠는 또한 인간에게 가장 도움이되고 명확하며 신뢰할 수있는 컨텐츠이기도합니다. "알고리즘에 대한 글쓰기"의 시대는 종종 부자연스러운 텍스트로 이어진 것이 끝났습니다. 새로운 알고리즘에는 인간 중심 모범 사례가 필요합니다. 전략적 영향은 실제 전문 지식, 고품질의 글쓰기, 명확한 정보 설계 및 투명한 소스에 대한 투자가 더 이상 "좋은 실습"이 아니라는 것입니다. 이들은 생성 연령에 가장 직접적이고 지속 가능한 기술 최적화 형태입니다.

기둥 2 : AI 크롤러를위한 고급 기술 최적화

전략적 컨텐츠는 최적화의 "무엇"을 정의하지만 기술 최적화는 "방법"을 보장합니다. AI 시스템은이 컨텐츠에 액세스하고 해석하여 올바르게 처리 할 수 ​​있도록합니다. 견고한 기술 재단이 없으면 최고의 콘텐츠조차도 여전히 보이지 않습니다.

새로 고려 된 기술 SEO : 핵심의 지속적인 중요성

기술 검색 엔진 최적화의 기본 사항은 GEO와 관련이있을뿐만 아니라 더 중요합니다.

• 크롤링 가능성과 색인 성 : 이것은 절대적인 기초입니다. AI 크롤러가 잘 알려진 GoogleBot 또는 Claudebot 및 GPTBOT-CANNOT와 같은 전문 봇이 페이지를 호출하거나 렌더링하는 경우 AI 시스템에는 존재하지 않습니다. 관련 페이지가 HTTP 상태 코드 200을 반환하고 robots.txt 파일에 의해 (의도하지 않게) 차단되지 않도록해야합니다.
• 측면 속도 및 렌더링 시간 초 느린 로딩 페이지, 특히 JavaScript 콘텐츠가 높은 페이지는 위험을 실행하거나 건너 뛰거나 불완전하게 처리됩니다. 따라서 핵심 웹 생명체와 일반 충전 속도 (Pagespeed)의 최적화는 매우 중요합니다.
• JavaScript 렌더링 : Google Crawler는 이제 JavaScript 집약적 페이지를 렌더링하는 데 매우 능숙하지만 다른 많은 AI 크롤러에는 적용되지 않습니다. 보편적 인 접근성을 보장하기 위해 중요한 컨텐츠는 이미 페이지의 초기 HTML 코드에 포함되어야하며 클라이언트 측에 다시로드해서는 안됩니다.

scheme.org의 전략적 명령 : 네트워크 지식도 생성

scheme.org는 구조화 된 데이터를위한 표준화 된 어휘입니다. 웹 사이트 운영자는 검색 엔진에 컨텐츠가 무엇인지, 다른 정보 요소가 어떻게 관련되어 있는지 명시 적으로 알릴 수 있습니다. Scheme과 함께 수여 된 웹 사이트는 머신 읽기 가능한 데이터베이스가됩니다.

• AI에 체계가 중요한 이유 : 구조화 된 데이터는 모호성을 제거합니다. 그들은 AI 시스템, 가격, 데이터, 장소, 등급과 같은 사실 또는 높은 수준의 보안을 가진 가이드의 단계를 가능하게합니다. 이로 인해 콘텐츠는 구조화되지 않은 흐름 텍스트로서 답변 생성을위한 훨씬 더 신뢰할 수있는 소스가됩니다.
• GEO의 주요 스키마 유형 :
  • 조직과 사람 : 자신의 브랜드와 저자의 명확한 정의에 대해서.
  • faqpage and wowto : AI 시스템에서 선호하는 직접 답변 및 단계별 지침을위한 컨텐츠 구조.
  • 기사 : 저자 및 출시 날짜와 같은 중요한 메타 데이터를 전송하여 Eat 신호를 강화합니다.
  • 제품 : 전자 상거래가 가격, 가용성 및 평가 데이터 기계를 읽을 수있는 필수 불가능합니다.
• 모범 사례 네트워크 엔터티 : 최적화는 격리 된 스키마 블록 추가를 넘어서야합니다. @ID 속성을 사용하면 다양한 엔티티가 한쪽과 전체 웹 사이트에서 서로 연결될 수 있습니다 (예 : 기사와 저자 및 그의 출판사 링크). 이런 식으로, 기계의 의미 론적 관계를 만드는 일관되고 내부 지식 그래프가 만들어집니다.

신흥 LLMS.txt 표준 : AI 모델에 대한 직접 통신 라인

llms.txt는 AI 모델과 직접적이고 효율적인 커뮤니케이션을 가능하게하는 제안 된 새로운 표준입니다.

• 목적 및 기능 : Markdown 형식으로 작성된 간단한 텍스트 파일이며 웹 사이트의 일반 디렉토리에 배치됩니다. 성가신 HTML, JavaScript 및 광고 배너에 의해 조정 된 웹 사이트의 가장 중요한 콘텐츠의 선별 된 "지도"를 제공합니다. 따라서 AI 모델이 가장 관련성이 높은 정보를 찾고 처리하는 데 매우 효율적입니다.
• robots.txt 및 siteemap.xml 로의 차별화 : robots.txt Crawlers는 방문하지 말아야 할 영역을보고하고 Sitemap.xml은 모든 URL의 무례한 목록을 제공합니다.
• 사양 및 형식 : 파일은 간단한 Markdown 구문을 사용합니다. 일반적으로 H1 제목 (측면 제목)으로 시작하고 견적 블록의 짧은 요약이 이어집니다. H2 제목은 링크에서 문서 또는 가이드 라인과 같은 중요한 리소스로 나열됩니다. 웹 사이트의 전체 텍스트 내용을 단일 파일로 요약하는 LLMS-full.txt와 같은 변형도 있습니다.
• 구현 및 도구 : WordPress 및 Shopify와 같은 컨텐츠 관리 시스템을위한 FireCrawl, Markdowns 또는 특수 플러그인과 같은 점점 더 많은 발전기 도구로 수동으로 만들거나 지원할 수 있습니다.
• 수용에 대한 논쟁 :이 표준에 대한 현재 논쟁을 이해하는 것이 중요합니다. Google의 공식 문서에 따르면 AI 개요의 가시성을 위해서는 이러한 파일이 필요하지 않다고합니다. John Mueller와 같은 주요 Google 전문가들은 회의적이며 유용성을 오래된 키워드 Meta Day와 비교했습니다. 그러나 동시에, Anthropic과 같은 다른 중요한 AI 회사는 이미 자체 웹 사이트에 표준을 사용하고 있으며 개발자 커뮤니티의 수락이 증가하고 있습니다.

LLMS.txt 및 고급 스키마 구현에 대한 논쟁은 중요한 전략적 긴장을 보여줍니다. 단일 지배적 인 플랫폼 (Google)의 최적화와 더 넓고 이종 AI 생태계에 대한 최적화 사이. Google의 지침 ( "필요하지 않음")에만 의존하는 것은 Chatt, Perplexity 및 Claude와 같은 빠르게 성장하는 다른 플랫폼에 대한 제어 및 잠재적 가시성을 제공하는 위험한 전략입니다. Google의 핵심 원칙과 LLMS.txt 및 광범위한 체계와 같은 생태계 전역 표준을 따르는 "Polygamic"최적화 전략이 가장 저항력이 높은 접근법입니다. Google을 가장 중요한 것으로 취급하지만 자체 콘텐츠의 유일한 기계 소비자는 아닙니다. 이것은 회사의 디지털 자산에 대한 전략적 다각화 및 위험 감소의 한 형태입니다.

기둥 3 : 디지털 권한 관리

새로운 징계의 출현

생성 엔진 최적화의 세 번째이자 아마도 가장 전략적인 기둥은 순수한 컨텐츠 및 기술 최적화를 뛰어 넘습니다. 그것은 브랜드의 디지털 권한의 구조와 관리를 전체적으로 다룹니다. AI 시스템이 출처의 신뢰성을 평가하려고하는 세계에서 알고리즘 적으로 측정 가능한 권한은 결정적인 순위 요인이됩니다.

"디지털 당국 관리"의 개념은 업계 전문가 OLAF KOPP에 의해 크게 형성되었으며 디지털 마케팅에 필요한 새로운 분야를 설명합니다.

사일로 사이의 다리

EEAT와 AI의 시대에 브랜드 평판, 미디어의 언급 및 저자의 신뢰성과 같은 알고리즘 신뢰를 구축하는 신호는 PR, 브랜드 마케팅 및 소셜 미디어와 같은 별도의 부서에 위치한 활동을 통해 만들 것입니다. SEO만으로는 종종 이러한 영역에 영향을 미칩니다. Digital Authority Management는 이러한 노력을 통일 전략적 지붕 아래 SEO와 결합하여 이러한 격차를 해소합니다.

가장 중요한 목표는 디지털 방식으로 인식 가능하고 권위있는 브랜드 엔티티의 의식적이고 능동적 인 구조이며, 알고리즘으로 쉽게 식별하고 신뢰할 수있는 것으로 분류 될 수 있습니다.

백 링크 너머 : 언급 및 동시 발생의 통화

• 신호로 장착 : 권위있는 맥락에서 불신 브랜드 이름이 더욱 중요 해지고 있습니다. AI 시스템은 브랜드의 인식과 명성을 평가하기 위해 전체 웹에서 이러한 언급을 집계합니다.
• 동시 발생 및 맥락 : AI 시스템은 어떤 엔티티 (브랜드, 사람, 사람, 주제)를 분석합니다. 전략적 목표는 전체 디지털 공간에서 자신의 브랜드와 핵심 역량 주제간에 강력하고 일관된 연관성을 만드는 것입니다.

디지털 방식으로 인식 가능한 브랜드 엔티티 구축

• 일관성은 핵심입니다. 브랜드 이름의 철자의 절대적인 일관성, 모든 디지털 접촉 지점에서 저자 이름 및 기업 설명은 자신의 웹 사이트에서 소셜 프로파일, 산업 디렉토리에 이르기까지 필수적입니다. 불일치는 알고리즘에 대한 모호성을 생성하고 엔티티를 약화시킵니다.
• 크로스 플랫폼 당국 : 생성 엔진은 브랜드의 존재를 전체적으로 평가합니다. 모든 채널 (웹 사이트, LinkedIn, Guest Post, 포럼)에서 균일 한 음성과 일관된 메시지가 인식 된 권한을 강화합니다. 다양한 형식과 플랫폼에 대한 성공적인 컨텐츠의 재사용 및 적응은 중심 전술입니다.

디지털 PR 및 평판 관리의 역할

• 전략적 홍보 작업 : 디지털 PR의 노력은 대상 그룹과 관련이있을뿐만 아니라 AI 모델에 의해 권위있는 출처로 분류되는 출판물에서 언급을 달성하는 데 집중해야합니다.
• 명성 관리 : 존경받는 플랫폼에서 적극적으로 긍정적 인 검토를 촉진하고 모니터링하는 것이 중요합니다. Reddit 및 Quora와 같은 커뮤니티 플랫폼에 대한 관련 토론에 적극적으로 참여하는 것은 AI 시스템에서 종종 진정한 의견과 경험을위한 출처로 사용되기 때문에 중요합니다.

SEO의 새로운 역할

• 디지털 당국 관리는 기본적으로 조직 내에서 SEO의 역할을 변화시키고 있습니다. 그것은 알고리즘 해석을 위해 회사의 전체 디지털 풋 프린트의 오케스트레이션을 담당하는 전략적 기능 인 단일 채널 (웹 사이트)을 최적화하는 데 중점을 둔 전술적 기능에서 SEO를 부과합니다.
• 이는 조직 구조와 필요한 기술의 중대한 변화를 의미합니다. "Digital Authority Manager"는 SEO의 분석 엄격 성과 브랜드 전략가 및 PR 전문가의 이야기 및 관계 구축 기술을 결합한 새로운 하이브리드 역할입니다. 이 통합 기능을 만들지 못한 회사는 AI 시스템에 균일하고 권위있는 정체성을 제시하는 경쟁 업체와 경쟁하는 단편화 된 디지털 신호가 존재할 수 없다는 것을 알게 될 것입니다.

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경쟁 환경 및 성공 측정

최적화의 전략적 기둥이 정의 된 후, 현재 경쟁 환경에서 실제 응용 프로그램을 살펴 보는 것이 목표입니다. 이를 위해서는 가장 중요한 AI 검색 플랫폼의 데이터 기반 분석과 성능 측정을위한 새로운 방법 및 도구 도입이 필요합니다.

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소스 선택의 해체 : 비교 분석

다양한 AI 검색 플랫폼은 동일하게 작동하지 않습니다. 그들은 다른 데이터 소스와 알고리즘을 사용하여 답을 생성합니다. 이러한 차이에 대한 이해는 최적화 측정의 우선 순위를 정하는 데 중요합니다. 다음 분석은 주요 산업 연구의 합성, 특히 정 성적 분석 및 플랫폼 소유 문서에 의해 보완 된 SE 순위에 대한 포괄적 인 검사를 기반으로합니다.

Google AI 개요 : 확립 된 시스템의 장점

• 소스 프로필 : Google은보다 보수적 인 접근 방식을 따릅니다. AI 개요는 그래프에 대한 기존 지식, 설정된 EEAT 신호 및 유기적 인 최고 순위 결과에 크게 의존합니다. 연구에 따르면 완전하지는 않지만 고전적인 검색의 상위 10 가지 위치와 상관 관계가 있습니다.
• 데이터 포인트 : Google은 답변 당 평균 9.26 링크를 인용하고 분석 된 연구에서 2,909 개의 고유 도메인을 갖는 다양성이 높습니다. 기존의 기존 도메인에 대한 명확한 선호가 있습니다 (인용 된 도메인의 49 %는 15 세 이상). 매우 어린 도메인은 자주 고려됩니다.
• 전략적 영향 : Google AI 개요의 성공은 강력하고 전통적인 SEO 권한과 분리 할 수 ​​없습니다. 그것은 성공이 더 많은 성공을 가져 오는 생태계입니다.

Chatgpt 검색 : 사용자 생성 콘텐츠 및 빙에 중점을 둔 도전자

• 소스 프로필 : Chatgpt는 웹 검색에 Microsoft Bing의 색인을 사용하지만 결과를 필터링하고 배열하기 위해 자체 논리를 사용합니다. 이 플랫폼은 사용자 생성 컨텐츠 (사용자 생성 컨텐츠, UGC), 특히 가장 자주 인용되는 소스 중 하나 인 Reddit과 같은 커뮤니티 플랫폼에 대한 선호도를 보여줍니다.
• 데이터 포인트 : 평균 10.42의 링크 인 ChatGpt 인용문은 가장 큰 고유 도메인 (4,034)을 나타냅니다. 동시에,이 플랫폼은 답변 내에서 동일한 영역의 여러 NION의 최고 비율을 나타내며 (71 %), 신뢰할 수있는 것으로 간주되는 단일 소스에 의한 심화 전략을 나타냅니다.
• 전략적 영향 : Chatt의 가시성에는 빙 지수를 최적화하는 것 외에도 중요한 사용자 생성 컨텐츠 플랫폼에서의 존재 활동도 포함하는 다중 플랫폼 전략이 필요합니다.

perplexity.ai : 투명한 실시간 연구원

• 소스 프로파일 : Perplexity는 각 요청에 대해 실시간 웹 사이트를 수행하도록 설계되어 정보의 주제를 보장합니다. 이 플랫폼은 매우 투명하며 명확한 인라인 따옴표로 답변을 제공합니다. 고유 한 판매 포인트는 "초점"기능으로, 사용자가 사전 정의 된 소스 (예 : 과학 논문, Reddit 또는 특정 웹 사이트)를 검색 할 수 있습니다.
• 데이터 포인트 : 소스 선택은 매우 일관성이 있습니다. 거의 모든 답변에는 정확히 5 개의 링크가 포함되어 있습니다. Perplexity의 답변은 Chatgpt (0.82)의 의미와 가장 높은 의미 론적 유사성을 나타냅니다. 이는 콘텐츠를 선택할 때 유사한 선호도를 나타냅니다.
• 전략적 의미 : 당황에 대한 성공의 열쇠는 "대상 소스"가되는 것입니다.이 웹 사이트는 사용자가 고의적으로 집중된 검색에 포함시킬 수있는 웹 사이트입니다. 플랫폼의 실시간 특성은 특히 최신의 정확한 콘텐츠에 대한 보상을 제공합니다.

대형 AI 플랫폼의 다양한 소싱 전략은 새로운 형태의 "알고리즘 차익 거래"를 만듭니다. Google AI 개요의 경쟁이 치열한 권위 중심 생태계에서 발판을 마련하는 데 어려움이있는 브랜드는 Bing-Seo에 집중하고 YouTube 및 Reddit에 강력한 존재를 통해 Chatt를 통해 더 쉬운 가시성을 찾을 수 있습니다. 마찬가지로, 틈새 전문가는 당황에 대한 집중적 인 검색을위한 필수 소스가되어 주류 경쟁을 피할 수 있습니다. 전략적 지식은 모든 전선의 모든 싸움을 이끌어내는 것이 아니라 각 AI 플랫폼의 다양한 "시장 진입 장벽"을 분석하고 자신의 브랜드의 강점에 가장 적합한 플랫폼에서 자신의 컨텐츠 및 권한 구성 측정을 조정하는 것입니다.

AI 검색 플랫폼의 비교 분석

AI 검색 플랫폼의 비교 분석은 Google AI 개요, ChatGpt 검색 및 perplexity.ai간에 상당한 차이를 보여줍니다. 기본 데이터 소스로서 Google AI 개요는 Google Index 및 Knowledge Graph를 사용하여 평균 9.26 인용문을 제공하며 Bing과 약간의 겹치고 Chatt와의 중등도가 있습니다. 이 플랫폼은 Reddit 및 Quora와 같은 사용자 -생성 된 컨텐츠에 대한 적절한 선호도를 보여 주지만 노년기의 고도로 확립 된 도메인을 선호합니다. 독특한 판매 지점은 지배적 인 검색 엔진과 강력한 EEAT 가중치로 통합되어 있으며 전략적 초점은 EEAT 및 강력한 전통적인 SEO 권한을 구축하는 데 중점을 둡니다.

ChatGpt 검색은 Bing Index를 기본 데이터 소스로 기반으로하며 평균 10.42 인용문으로 가장 많은 소스 정보를 생성합니다. 이 플랫폼은 당황스럽고 Google의 중간 정도의 높은 소스 중첩을 보여줍니다. 사용자 생성 콘텐츠, 특히 YouTube 및 Reddit에 대한 선호도는 특히 인상적입니다. 도메인 연령을 평가할 때, 젊은 도메인에 대한 개방성과의 혼합 거동이 표시됩니다. 고유 한 판매 지점은 많은 수의 소스와 강력한 UGC 통합에 있으며 전략적 초점은 폭식 SEO 및 UGC 플랫폼의 존재에 있습니다.

perplexity.ai는 실시간 웹 사이트를 사용하여 기본 데이터 소스와 다르며 평균 5.01의 가장 적은 따옴표를 제공합니다. 소스 겹침은 Chatt에서는 높지만 Google과 Bing에서는 낮습니다. 이 플랫폼은 사용자 생성 컨텐츠에 대한 적절한 선호도를 보여 주며 Reddit 및 YouTube는 포커스 모드에서 선호됩니다. 도메인 연령은 실시간 관련성에 중점을두기 때문에 낮은 역할을합니다. 고유 한 판매 지점으로서 Perplexity.ai는 초점 기능을 통해 인라인 따옴표 및 사용자 정의 가능한 소스 선택을 통해 투명성을 제공합니다. 전략적 초점은 틈새 권한과 콘텐츠 상쾌함을 구축하는 데 중점을 둡니다.

새로운 분석 : LLM 가시성 측정 및 모니터링

검색에서 답으로 패러다임의 전환은 성공 측정의 똑같이 근본적인 조정이 필요합니다. 웹 사이트 클릭이 더 이상 주요 목표가 아닌 경우 기존 SEO 지표가 의미를 잃습니다. 생성 AI 환경에서 브랜드의 영향과 존재를 정량화하려면 새로운 지표와 도구가 필요합니다.

측정의 패러다임 전환 : 클릭에서 영향력으로

• 기존 메트릭 : 기존 SEO의 성공은 주로 키워드 순위, 유기 트래픽 및 클릭률 (CTR)과 같은 직접 측정 가능한 주요 수치로 평가됩니다.
• 새로운 지표 : GEO/LLMO의 성공은 종종 간접적 인 성격 인 영향과 존재의 지표에 의해 측정됩니다.
  • LLM 가시성 / 브랜드 이름 (브랜딩) : 관련 AI 답변에서 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지를 측정합니다. 이것은 가장 기본적인 새로운 핵심 수치입니다.
  • 모델의 음성 / 공유의 점유율 : 정의 된 검색 쿼리 그룹 (프롬프트)의 경쟁 업체에 비해 자신의 브랜드 장소의 비율을 정량화합니다.
  • 인용문 (인용) : 자신의 웹 사이트가 소스로 링크되는 빈도를 부릅니다.
  • 항목의 감정과 품질 : 소리 (긍정적, 중립, 부정) 및 언급의 사실적인 정확성을 분석합니다.

새로운 툴킷 : AI 박해를위한 플랫폼

• 작동 방식 :이 도구는 사전 정의 된 프롬프트가있는 다양한 AI 모델을 자동으로 요구합니다. 그들은 어떤 브랜드와 출처가 답에 나타나고, 정서를 분석하고, 시간이 지남에 따라 개발을 추구합니다.
• 주요 도구 : 시장은 젊고 조각화되어 있지만 일부 전문 플랫폼은 이미 자체적으로 설립되었습니다. 여기에는 Devound, Peec.ai, RankScale 및 Otterly.ai와 같은 도구가 포함되며, 기능 범위와 대상 그룹 (중소기업부터 대기업)이 다릅니다.
• 전통적인 도구의 적응 : 기존의 소방 모니터링 소프트웨어 제공 업체 (예 : Sprout Social, 언급) 및 포괄적 인 SEO 스위트 (예 : Semrush, AHREF)도 제품에 대한 AI 가시성을 분석하기위한 기능을 통합하기 시작합니다.

속성 격차를 닫으십시오 : LLM 분석을보고에 통합

가장 큰 과제 중 하나는 비즈니스 결과의 과제 (속성)가 KI 답변에 명명 된 과제 (속성)입니다. 종종 직접 클릭으로 이어지지 않기 때문입니다. 다단계 분석 방법이 필요합니다.

• 추천 트래픽의 박해 : 가장 먼저 가장 간단한 단계는 Google Analytics 4와 같은 웹 분석 도구에서 AI 플랫폼의 직접 추천 트래픽 (추천 트래픽)을 분석하는 것입니다. 참조를 기반으로 사용자 정의 채널 그룹을 작성하여 (예 : Perplexity.ai, chattic 검색을위한 bing.com)를 격리하고 평가할 수 있습니다.
• 간접 신호 모니터링 : 고급 접근 방식은 상관 관계 분석으로 구성됩니다. 분석가는 직접 웹 사이트 트래픽 증가 (직접 트래픽) 및 Google 검색 콘솔의 브랜드 검색 (브랜드 검색) 증가와 같은 간접 지표의 추세를 관찰해야합니다. 이러한 추세는 새로운 모니터링 도구로 측정 된 LLM 가시성 개발과 관련이 있어야합니다.
• 봇 프로토콜 분석 : 기술적으로 숙련 된 팀의 경우 서버 로그 파일의 분석은 귀중한 통찰력을 제공합니다. AI 크롤러 (예 : GPTBOT, Claudebot)의 활동에 대한 식별 및 모니터링은 AI 시스템에서 어떤 페이지를 사용하여 정보를 얻기 위해 어떤 페이지를 결정할 수 있습니다.

성능 지표 개발

성능 지표의 개발은 전통적인 SEO 메트릭에서 AI 중심 핵심 수치에 대한 상당한 변화를 보여줍니다. 가시성 중에는 Peec.ai 또는 Devound와 같은 전문 LLM 모니터링 도구에 의해 측정되는 모델의 음성 및 공유 점유율에 대한 고전적인 키워드 순위에 중점을 둡니다. 트래픽 영역에서 AI 플랫폼의 추천 트래픽은 유기 트래픽과 클릭률을 보완하며, 여기서 GA4와 같은 웹 분석 도구는 맞춤형 하수도 그룹과 함께 사용됩니다. 웹 사이트의 권한은 더 이상 도메인 권한 및 백 링크에 의해서만 결정되지 않고 LLM 모니터링 도구 및 인용 된 소스의 백 링크 분석으로 측정 할 수있는 AI 시스템의 인용 및 품질에 의해 결정됩니다. 브랜드 인식은 브랜드 관련 검색에 의해 LLM 모니터링 및 소셜 리스팅 도구에 의해 기록 된 AI 이름의 감정으로 확장됩니다. 기존 인덱싱 속도 외에도 콜업 속도는 AI 봇을 통해 발생하며 서버 로그 파일 분석을 사용하여 결정됩니다.

주요 GEO/LLMO 모니터링 및 분석 도구

주요 GEO/LLMO 모니터링 및 분석 도구의 환경은 다양한 대상 그룹을위한 다양한 특수 솔루션을 제공합니다. Drivound는 Chatt, Copilot, Perplexity 및 Google AIO에 대한 모니터링, 음성 공유, 정서 분석 및 소스 분석을 제공하는 포괄적 인 엔터프라이즈 솔루션입니다. Peec.ai는 또한 마케팅 팀 및 엔터프라이즈 고객을 대상으로하며 Chatt, Perplexity 및 Google AIO에 대한 브랜드 존재 대시 보드, 경쟁 벤치마킹 및 컨텐츠 격차 분석을 제공합니다.

SEO 전문가뿐만 아니라 중소 기업의 경우 랭크 스케일은 AI 답변, 감정 분석 및 Chatt, Perplexity 및 Bing Chat에 대한 인용 분석에서 실시간 순위 분석을 제공합니다. Otterly.ai는 변경 사항에 대한 경고가있는 항목 및 백 링크에 중점을두고 Chatt, Claude 및 Gemini를 통해 중소기업 및 대행사에 서비스를 제공합니다. Goodie AI는 동일한 플랫폼에서 모니터링, 최적화 및 컨텐츠 제작을위한 올인원 플랫폼으로 자리 매김하며 중형 회사 및 대행사를 목표로합니다.

Hall은 대화 인텔리전스, AI 권장 사항의 트래픽 측정 및 다양한 챗봇에 대한 에이전트 추적을 갖춘 엔터프라이즈 및 제품 팀을위한 특수 솔루션을 제공합니다. 초보자는 무료 도구를 사용할 수 있습니다. Hubspot AI Grader는 GPT-4 및 당황에 대한 음성 및 감정의 공유에 대한 무료 점검을 제공하며 Mangools AI Grader는 Chatt, Google AIO 및 초보자 및 SEO에 대한 AI 가시성 및 경쟁 비교를 무료로 확인합니다.

완전한 지리 액션 프레임 워크 : 최적의 AI 가시성을위한 5 단계로

AI 미래의 권위 구축 : EEAT가 성공의 열쇠 인 이유

기술 기초, 전략적 기둥 및 경쟁 환경에 대한 자세한 분석을 마친 후,이 마지막 부분은 실용적인 행동 틀의 결과를 요약하고 미래의 검색 개발을 살펴 봅니다.

구현 가능한 프레임 워크

생성 엔진 최적화의 복잡성은 구조화되고 반복적 인 접근법이 필요합니다. 다음 점검 목록에는 이전 섹션의 권장 사항을 실용 워크 플로우로 요약하여 구현 지침으로 사용될 수 있습니다.

1 단계 : 감사 및 기준선 버전

• 기술 SEO 감사를 수행하십시오 : 크롤링 가능성, 인덱스 가능성, 부작용 (핵심 웹 생명) 및 모바일 최적화와 같은 기본 기술 요구 사항을 확인하십시오. AI Crawler가 차단할 수있는 문제의 식별 (예 : 느린 로딩 시간, JavaScript 종속성).
• Check scheme.org-markup : 완전성, 정확성 및 네트워크 엔티티 (@ID) 사용을위한 기존 구조화 된 데이터 마크 업의 감사.
• 컨텐츠 감사 수행 : EEAT 신호와 관련된 기존 컨텐츠의 평가 (저자가 표시되어 있습니까? 인용 되었습니까?), 시맨틱 깊이 및 테마 권한. 테마 클러스터의 갭 식별.
• LLM 가시성의 기준 결정 : 자신의 브랜드 가시성의 현 상태와 가장 중요한 경쟁 업체의 현 상태를 포착하기 위해 관련 AI 플랫폼 (Google AIO, ChatGpt, Perplexity)에서 특수 모니터링 도구 또는 수동 쿼리 사용.

2 단계 : 콘텐츠 전략 및 최적화

• 주제 클러스터 카드 개발 : 키워드 및 테마 연구를 기반으로 취급 할 주제에 대한 전략적 맵과 자신의 전문 지식을 반영하는 하위 지역을 만듭니다.
• 컨텐츠 생성 및 최적화 : 추출 (스 니펫 구조, 목록, 테이블, FAQ) 및 엔티티의 적용 범위에 대한 최적화에 중점을 둔 새 컨텐츠를 작성하고 기존 컨텐츠를 수정하십시오.
• EEAT 신호 강화 : 자동 페이지의 구현 또는 개선, 참조 및 견적 추가, 고유 한 경험 보고서 설치 및 원본 데이터.

3 단계 : 기술 구현

• 롤링/업데이트 scheme.org-markup : 특히 제품, FAQ, 지침 및 기사에 대한 모든 중요한 페이지에서 관련 및 네트워크 스키마-마크 업 구현.
• llms.txt 파일 생성 및 제공 : 가장 중요한 컨텐츠를 나타내는 llms.txt 파일 생성 AI 시스템과 가장 관련이 있으며 웹 사이트의 일반 디렉토리에 배치합니다.
• 성능 문제 해결 : 기술 감사에서 식별 된 시간 및 렌더링과 관련된 문제 제거.

4 단계 : 권한 구조 및 홍보

• Digital PR 및 Algreach : 권위있는 주제 관련 간행물에서 고품질 백 링크를위한 대상 캠페인과 더 중요하지 않은 링크 상표.
• 커뮤니티 플랫폼에 대한 의사 소통 : Reddit 및 Quora와 같은 플랫폼에 대한 토론에 적극적이고 유용한 참여를 통해 브랜드를 유용하고 유능한 소스로 배치하십시오.

5 단계 : 측정 및 반복

• 분석 설정 : AI 소스에서 추천 트래픽을 추구하고 직접 트래픽 및 브랜드 검색과 같은 간접 신호를 모니터링하기위한 웹 분석 도구 구성.
• LLM 가시성을 지속적으로 모니터링합니다. 자신의 가시성과 경쟁 업체의 개발을 추구하기 위해 모니터링 도구를 정기적으로 사용합니다.
• 전략 조정 : 획득 한 데이터를 사용하여 컨텐츠 및 권한 전략을 지속적으로 개선하고 AI 환경의 변화에 ​​반응합니다.

검색의 미래 : 정보 조달에서 지식 상호 작용에 이르기까지

생성 AI의 통합은 일시적인 추세가 아니라 새로운 컴퓨터 상호 작용의 새로운 시대의 시작입니다. 개발은 오늘날의 시스템을 넘어서서 정보에 액세스하는 방법이 기본적으로 계속 변할 것입니다.

검색에서 AI의 개발

• 대인 관계 : 미래의 AI 시스템은 명시 적 요청에 영향을 줄뿐만 아니라 사용자 -HIS 검색 기록, 위치, 선호도 및 이전 시스템과의 상호 작용의 암시 적 맥락에도 영향을 미칩니다.
• 에이전시 워크 플로 : 순수한 응답은 연구 및 요약에서 예약 또는 구매에 이르기까지 사용자를 대신하여 멀티 스테이지 작업을 수행 할 수있는 사전 사전 조교로 발전 할 것입니다.
• 은유로서 "검색"의 끝 : 활성 "검색"의 개념은 유비쿼터스의 지능적인 비서와의 연속적이고 대화식 지향적 인 상호 작용으로 점점 더 대체됩니다. 검색은 대화가됩니다.

미래 준비 : 저항적이고 미래의 방송 전략 구축

마지막 메시지는이 보고서에 제시된 원칙 (실제 권한 개발, 고품질, 구조화 된 콘텐츠의 생성 및 균일 한 디지털 존재의 관리)은 현재 세대 AI에 대한 단기 전술이 아니라는 것입니다. 그것들은 지능형 시스템에 의해 정보가 전달되는 모든 미래 환경에서 성공할 수있는 브랜드를 설립하기위한 기본 원칙입니다.

인간과 AI 조수 모두가 배우고 싶어하는 진실의 근원이되어야합니다. 지식, 공감 및 선명도에 투자하는 회사는 오늘날의 검색 결과에서 볼 수있을뿐만 아니라 AI가 제어 된 내일 세계에서 산업의 이야기를 형성하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

✓ 전략, 컨설팅, 계획 및 구현에 대한 중소기업 지원

✔️ 디지털 전략 및 디지털화의 생성 또는 재편성

✔️ 해외 영업 프로세스의 확장 및 최적화

✔️ 글로벌 및 디지털 B2B 거래 플랫폼

✔️ 선구적인 사업 개발

 

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