Spraakselectie 📢


Uitgebreid onderzoeksoverzicht van KI, SEO, AIO en LLMO

Gepubliceerd op: 22 juni 2025 / UPDATE VAN: 22 juni 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein

Uitgebreid onderzoeksoverzicht van KI, SEO, AIO en LLMO

Uitgebreide onderzoeksoverzicht van KI, SEO, AIO en LLMO - Afbeelding: Xpert.Digital

Groot taalmodeloptimalisatie: hoe kunstmatige intelligentie de SEO -industrie fundamenteel veranderde

Groot taalmodeloptimalisatie: hoe kunstmatige intelligentie de SEO -industrie fundamenteel veranderde

Het onderzoekslandschap rond AI -zoekmachineoptimalisatie en Large Language Model Optimization (LLMO) ontwikkelt zich snel. Deze uitgebreide analyse belicht de huidige staat van onderzoek naar alle relevante aspecten van dit opkomende gebied.

Geschikt hiervoor:

Basisconcepten en terminologie

LLMO, Geo en gerelateerde voorwaarden

Onderzoek toont een verscheidenheid aan termen voor het optimaliseren van inhoud voor AI -systemen. Grote taalmodeloptimalisatie (LLMO) richt zich op optimalisatie voor grote stemmodellen zoals GPT-4, Claude of Gemini. Generatieve motoroptimalisatie (GEO) wil generatieve zoekmachines optimaliseren, terwijl AI Optimization (AIO) dient als een generieke term voor alle AI -optimalisatiemaatregelen.

Een baanbrekende studie van Princeton University introduceerde de term "generatieve motoroptimalisatie" en toonde aan dat geo-strategieën de zichtbaarheid in door AI gegenereerde antwoorden met maximaal 40%kunnen vergroten. Voor het eerst heeft dit onderzoek een systematisch raamwerk vastgesteld voor het optimaliseren van inhoud voor generatieve AI -systemen.

Hoe moderne AI -modellen

Huidig ​​onderzoek toont aan dat AI-modellen werken via pret-training, boete-afstemming en ophalen-augmented generatie (RAG). Het aardingsproces is met name relevant, waarin AI -systemen uw antwoorden verrijken door te zoeken naar live gegevens. Google maakt gebruik van inbeddings en semantische overeenkomstberekeningen om inhoudspassages te beoordelen in plaats van hele pagina's te zoeken naar trefwoorden.

Rangschatfactoren en zichtbaarheidsfactoren

Google AI -overzichten rangschikkingsfactoren

Uitgebreide studies identificeerden zeven hoofdgebieden die van invloed zijn op Google AI -overzichten:

  1. AI -modellen (Palm 2, Mum, Gemini)
  2. Core Ranking Systems (PageRank, Bert, nuttige inhoud)
  3. Databases (Kennisgrafiek, winkelgrafiek)
  4. Onderwerpgebieden (YMYL -categorieën)
  5. Zoekintentie (informatief, navigatie, transactionele)
  6. Multimedia -elementen
  7. Gestructureerde gegevens

Onderzoek toont aan dat websites met betere Google Rankings een kans van 25%hebben om als bron in AI -overzichten te verschijnen. Het is interessant dat bijna 90% van de chatt -offertes afkomstig zijn van zoekresultaten buiten de top 20 ranglijsten.

Vuur zichtbaarheid en genoemde vermeld vermeld in vermeldingen

Een uitgebreide analyse van 75.000 merken door ahrefs toonde significante correlaties voor zichtbaarheid in AI -overzichten:

  • Brandwebmeldingen: sterkste correlatie (0.664)
  • Anchors Fire: de tweede sterkste correlatie (0,527)
  • Merkzoekvolume: derde sterkste correlatie (0.392)
  • Backlinks: aanzienlijk zwakkere correlatie (0,218)

Dit onderzoek toont aan dat off-site factoren belangrijker zijn dan traditionele SEO-statistieken. Merken met de meeste webbewustzijn ontvangen maximaal 10x meer vermeldingen in AI -overzichten dan de volgende kwartielgroep.

Merkbekendheid en LLM -zichtbaarheid

Studies door SEER Interactive tonen een correlatie aan van 0,18 tussen Fire Search Volume en AI vermelding. Volgens Domain Rank (0,25) is deze correlatie de op een na sterkste waargenomen verbinding. Onderzoek toont aan dat merkbekendheid niet alleen relevant is voor mensen, maar ook voor LLMS.

Technische optimalisatiebenaderingen

Gestructureerde gegevens en schema -opmaak

Huidig ​​onderzoek toont aan dat AI-crawler vaak geen JavaScript-geïnjecteerde gestructureerde gegevens kan herkennen. GPTBOT, CLAUDEBOT en PERPEXITYBOT kunnen JavaScript niet uitvoeren en een dynamisch gegenereerde inhoud missen. Server-side rendering of statische HTML is essentieel voor AI-zichtbaarheid.

Zijn bijzonder effectief:

  • FAQ -schema voor directe vragenlijst
  • Howto-schema door stapsgewijze instructies
  • Productschema voor e-commerce optimalisatie
  • Artikelschema voor contentmarkering

llms.txt als de nieuwe standaard

Onderzoek identificeert LLMS.TXT als een belangrijke gids voor AI Crawler. In tegenstelling tot robots.txt dient dit bestand niet om te blokkeren, maar als een gestructureerd overzicht van belangrijke inhoud, vergelijkbaar met een XML -siteemap voor Google.

Meet- en monitoringhulpmiddelen

Nieuwe KPI -ontwikkeling

Onderzoek toont een verschuiving in traditionele ranglijsten om tarieven en referentieraden te vermelden. Succes wordt niet langer gemeten in posities 1-10, maar in de waarschijnlijkheid om in AI-antwoorden te worden aangehaald.

Monitoringplatforms

Huidige studies identificeren verschillende gespecialiseerde tools voor het volgen van AI zichtbaarheid:

  • SE Ranking AI Zichtbaarheidstracker: Monitors Brand Menting In verschillende AI -platforms
  • Advanced Web Ranking: biedt AI -inzichten in het merk zichtbaarheid
  • Marlon: speciaal ontwikkeld voor LLM -merk zichtbaarheid
  • LLMO Metrics vs. Loright: platforms voor generatieve motoroptimalisatie

Vergelijkingstudies tussen platforms

Chatgpt vs. Google Search

Experimentele studies tonen significante verschillen in gebruikersgedrag. Chatgpt -gebruikers hebben minder tijd nodig voor alle taken, zonder significante prestaties in prestaties. CHATGPT niveaus De zoekprestaties tussen verschillende niveaus van onderwijs, terwijl op Google Search er een positieve correlatie is tussen onderwijs en zoekprestaties.

Platformspecifieke functies

Onderzoeksresultaten tonen verschillende voorkeuren van de AI -platforms:

  • Chatgpt-zoekopdracht: geeft de voorkeur aan lange inhoud voor merkproductpagina's
  • PERPEXITY: neigt naar gezaghebbende bronnen zoals Wikipedia en grote nieuwssites
  • Google AI-overzichten: maakt gebruik van co-citatiepatroon en bestaande rangschikkingssignalen

Toekomstige trends en ontwikkelingen

Digital Authority Management

Nieuwe onderzoeksbenaderingen zoals Digital Authority Management (DAM) worden gecreëerd als een interdisciplinaire discipline. Dit combineert SEO, Content Marketing, PR en merkholistisch merk om digitale autoriteit voor AI -systemen te bouwen. De AI zichtbaarheid piramide structuren optimalisatiemaatregelen in vijf niveaus: inhoudskwaliteit, structurele optimalisatie, semantische optimalisatie, autoriteitsopbouw en contextbeheer.

Op entiteit gebaseerde optimalisatie

Onderzoek toont de groeiende betekenis van op entiteit gebaseerde SEO in vergelijking met pure trefwoordoptimalisatie. AI -systemen werken in toenemende mate met entiteiten en hun relaties, wat een verschuiving in trefwoorden naar semantische concepten betekent.

Geschikt hiervoor:

Uitdagingen en beperkingen

Determinisme en meetbaarheid

Huidig ​​onderzoek toont aan dat AI-antwoorden niet deterministisch zijn-dezelfde vragen kunnen verschillende antwoorden genereren. Dit maakt het moeilijk om succes te meten omdat traditionele SEO -statistieken niet langer van toepassing zijn.

Snelle technologische verandering

Onderzoek waarschuwt voor de snelheid van technologische veranderingen. Strategieën die vandaag werken, kunnen snel verouderd raken door modelupdates. Dit vereist continue aanpassing en vreugde van experimenten.

Praktische kennis

Contentstrategieën

Onderzoeksresultaten tonen aan dat de dekking van het onderwerp en de dekking van de holistische themalegtekeningen zijn. AI-modellen geven de voorkeur aan inhoud die verschillende subvragen van een complex verzoek kan beantwoorden via query-fan-out.

Eeat in de AI -context

Studies tonen aan dat ervaring, expertise, autoritativiteit, vertrouwen, vertrouwen (eeat) ook relevant blijft voor AI -systemen. AI -platforms geven de voorkeur aan betrouwbare, gezaghebbende bronnen om hallucinaties te minimaliseren.

AI -optimalisatie wordt een concurrentievoordeel: vroege investeringen in LLMO zijn vruchten afgeworpen

Uit de huidige onderzoekssituatie blijkt dat Ki SEO en LLMO worden opgericht als een onafhankelijke disciplines. Hoewel veel traditionele SEO -principes relevant blijven, vereisen AI -systemen nieuwe benaderingen bij het structureren van inhoud, brandopbouw en technische implementatie. Onderzoek bevindt zich nog in een experimentele fase, met vroege investeringen in AI-optimalisatie belooft concurrentievoordelen op lange termijn.

Geschikt hiervoor:

 

Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

 

Digital Pioneer - Konrad Wolfenstein

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel


⭐️ Sales / Marketing Blog ⭐️ AIS Artificial Intelligence Search / Kis-Ki Search / Neo SEO = NSEO (Next-Gen Search Engine Optimization) ⭐️ XPaper