KI, SEO, AIO 및 LLMO의 포괄적 인 연구 개요 - 이미지 : Xpert.Digital
대형 언어 모델 최적화 : 인공 지능이 SEO 산업을 근본적으로 변화시키는 방법
대형 언어 모델 최적화 : 인공 지능이 SEO 산업을 근본적으로 변화시키는 방법
AI 검색 엔진 최적화 및 LLMO (Lange Language Model Optimization)에 대한 연구 환경이 빠르게 발전하고 있습니다. 이 포괄적 인 분석은이 신흥 영역의 모든 관련 측면에 대한 현재의 연구 상태를 밝힙니다.
적합:
기본 개념과 용어
LLMO, GEO 및 관련 용어
연구는 AI 시스템의 컨텐츠를 최적화하기위한 다양한 용어를 보여줍니다. LLMO (Lange Language Model Optimization)는 GPT-4, Claude 또는 Gemini와 같은 대형 음성 모델의 최적화에 중점을 둡니다. 생성 엔진 최적화 (GEO)는 생성 검색 엔진을 최적화하는 것을 목표로하는 반면 AI 최적화 (AI)는 모든 AI 최적화 측정에 대한 일반적인 용어 역할을합니다.
Princeton University의 선구적인 연구에 따르면“생성 엔진 최적화”라는 용어를 소개했으며 지리 전략이 AI 생성 답변의 가시성을 최대 40%까지 증가시킬 수 있음을 보여주었습니다. 처음 으로이 연구는 생성 AI 시스템의 컨텐츠를 최적화하기위한 체계적인 프레임 워크를 확립했습니다.
현대 AI 모델
현재의 연구에 따르면 AI 모델은 Pret Training, Fining Tuning 및 검색된 세대 (RAG)를 통해 작동합니다. 접지 프로세스는 특히 관련성이 있으며 AI 시스템은 라이브 데이터를 찾아 답변을 풍부하게합니다. Google은 임베딩 및 의미 론적 유사성 계산을 사용하여 전체 페이지를 키워드를 검색하는 대신 내용 구절을 평가합니다.
순위 요인 및 가시성 요인
Google AI는 순위 요소를 개요합니다
광범위한 연구는 Google AI 개요에 영향을 미치는 7 가지 주요 영역을 확인했습니다.
- AI 모델 (Palm 2, Mum, Gemini)
- 핵심 순위 시스템 (Pagerank, Bert, 유용한 콘텐츠)
- 데이터베이스 (지식 그래프, 쇼핑 그래프)
- 주제 영역 (ymyl 카테고리)
- 검색 의도 (정보, 내비게이션, 트랜잭션)
- 멀티미디어 요소
- 구조화된 데이터
연구에 따르면 Google 순위가 우수한 웹 사이트는 AI 개요에서 소스로 25%확률로 나타납니다. Chatt 견적의 거의 90%가 상위 20 위를 넘어 검색 결과에서 나온다는 것은 흥미 롭습니다.
화재 가시성 및 언급 된 언급 언급 언급
AHREFS의 75,000 개 브랜드에 대한 포괄적 인 분석은 AI 개요의 가시성에 대한 상당한 상관 관계를 보여주었습니다.
- 브랜드 웹 언급 : 가장 강력한 상관 관계 (0.664)
- 앵커 화재 : 두 번째로 강한 상관 관계 (0.527)
- 브랜드 검색량 : 세 번째로 강한 상관 관계 (0.392)
- 백 링크 : 상당히 약한 상관 관계 (0.218)
이 연구에 따르면 오프 사이트 요인은 기존 SEO 메트릭보다 중요합니다. 웹 인식이 가장 많은 브랜드는 다음 사 분위 그룹보다 AI 개요에서 최대 10 배 더 많은 언급을받습니다.
브랜드 인지도 및 LLM 가시성
SEER 대화식의 연구는 화재 검색량과 AI 언급 사이의 0.18의 상관 관계를 보여줍니다. 도메인 순위 (0.25)에 따르면,이 상관 관계는 두 번째로 강한 관찰 된 연결입니다. 연구에 따르면 브랜드 인지도는 인간뿐만 아니라 LLM에도 관련이 있습니다.
기술 최적화 접근
구조화 된 데이터 및 체계 마크 업
현재의 연구에 따르면 AI Crawler는 종종 자바 스크립트 주입 구조 데이터를 인식 할 수 없습니다. GPTBOT, Claudebot 및 PerplexityBot은 JavaScript를 실행할 수 없으며 동적으로 생성 된 컨텐츠를 놓칠 수 없습니다. 서버 측 렌더링 또는 정적 HTML은 AI 가시성에 필수적입니다.
특히 효과적입니다.
- 직접 설문지를위한 FAQ 체계
- 단계별 지침에 의한 Howto Stand
- 전자 상거래 최적화를위한 제품 체계
- 컨텐츠 마킹에 대한 기사 체계
새로운 표준으로 llms.txt
연구는 LLMS.txt를 AI Crawler의 중요한 안내서로 식별합니다. robots.txt와 달리이 파일은 차단하는 것이 아니라 Google 용 XML SiteEmap과 유사한 중요한 콘텐츠에 대한 구조화 된 개요로 사용됩니다.
측정 가능성 및 모니터링 도구
새로운 KPI 개발
연구에 따르면 전통적인 순위가 비율과 참조위원회를 언급하는 것으로 나타났습니다. 성공은 더 이상 1-10 위치에서 측정되지 않고 AI 답변에서 인용 될 가능성이 있습니다.
모니터링 플랫폼
현재 연구는 AI 가시성 추적을위한 다양한 특수 도구를 식별합니다.
- SE 순위 AI 가시성 추적기 : 다양한 AI 플랫폼에서 브랜드 언급을 모니터링합니다.
- 고급 웹 순위 : AI 브랜드 가시성 통찰력을 제공합니다
- 말론 : 특히 LLM 브랜드 가시성을 위해 개발되었습니다
- LLMO 메트릭 vs. Loright : 생성 엔진 최적화를위한 플랫폼
플랫폼 간 비교 연구
Chatgpt 대 Google 검색
실험 연구는 사용자 행동의 상당한 차이를 보여줍니다. ChatGpt 사용자는 성능에 크게 차이없이 모든 작업에 시간이 줄어 듭니다. ChatGpt는 다양한 수준의 교육 수준 간의 검색 성과를 수준하며 Google 검색에서는 교육과 검색 성과 사이에 긍정적 인 상관 관계가 있습니다.
플랫폼 별 기능
연구 결과는 AI 플랫폼의 다른 선호도를 보여줍니다.
- ChatGpt 검색 : 브랜드 제품 페이지에 대한 긴 형식의 콘텐츠를 선호합니다
- 당황 : Wikipedia 및 대형 뉴스 사이트와 같은 권위있는 출처를 갖는 경향이 있습니다.
- Google AI 개요 : 공동 인용 패턴 및 기존 순위 신호 사용
미래의 추세와 발전
디지털 권한 관리
DAM (Digital Authority Management)과 같은 새로운 연구 접근법은 학제 간 징계로 만들어집니다. 이는 AI 시스템의 디지털 권한을 구축하기 위해 SEO, 컨텐츠 마케팅, PR 및 브랜딩을 전체적으로 결합합니다. AI 가시성 피라미드 구조는 컨텐츠 품질, 구조 최적화, 시맨틱 최적화, 권한 구축 및 상황 관리와 같은 5 가지 수준의 최적화 측정.
엔티티 기반 최적화
연구에 따르면 순수한 키워드 최적화와 비교하여 엔티티 기반 SEO의 의미가 증가하고 있습니다. AI 시스템은 엔티티 및 관계에서 점점 더 작동하며, 이는 키워드가 의미 론적 개념으로 전환하는 것을 의미합니다.
적합:
도전과 한계
결정론과 측정 가능성
현재의 연구에 따르면 AI 답변은 결정 론적이지 않으며 동일한 질문이 다른 답변을 생성 할 수 있습니다. 이로 인해 기존 SEO 메트릭이 더 이상 적용되지 않기 때문에 성공을 측정하기가 어렵습니다.
빠른 기술 변화
연구는 기술 변화의 속도에 대한 경고에 대해 경고합니다. 오늘날 작동하는 전략은 모델 업데이트를 통해 빠르게 쓸모 없게 될 수 있습니다. 이를 위해서는 지속적인 적응과 실험의 기쁨이 필요합니다.
실용적인 지식
컨텐츠 전략
연구 결과에 따르면 주제 커버리지와 전체적인 테마 적용 범위는 결정적입니다. AI 모델은 쿼리 팬 아웃을 통해 복잡한 요청의 여러 하위 질문에 답변 할 수있는 컨텐츠를 선호합니다.
AI 컨텍스트에서 eeat
연구에 따르면 경험, 전문 지식, 권위 성, 신뢰, 신뢰 (EEAT)도 AI 시스템과 관련이 있습니다. AI 플랫폼은 환각을 최소화하기 위해 신뢰할 수 있고 권위있는 출처를 선호합니다.
AI 최적화는 경쟁 우위가됩니다. LLMO에 대한 초기 투자는
현재의 연구 상황에 따르면 Ki Seo와 LLMO는 독립적 인 분야로 설립되었습니다. 많은 전통적인 SEO 원칙은 관련성이 있지만 AI 시스템은 컨텐츠 구조, 소방서 및 기술 구현에 새로운 접근법이 필요합니다. 연구는 여전히 실험 단계에 있으며 AI 최적화에 대한 초기 투자는 장기 경쟁 우위를 약속합니다.
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