Kompleksowy przegląd badań na temat sztucznej inteligencji, SEO, AIO i LLMO – Zdjęcie: Xpert.Digital
Optymalizacja dużego modelu językowego: jak sztuczna inteligencja fundamentalnie zmienia branżę SEO
Optymalizacja dużego modelu językowego: jak sztuczna inteligencja fundamentalnie zmienia branżę SEO
Obszar badań nad optymalizacją wyszukiwarek z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) i optymalizacją dużych modeli językowych (LLMO) dynamicznie się rozwija. Niniejsza kompleksowa analiza rzuca światło na aktualny stan badań nad wszystkimi istotnymi aspektami tej rozwijającej się dziedziny.
Nadaje się do:
Podstawowe pojęcia i terminologia
LLMO, GEO i pokrewne terminy
Badania ujawniają różnorodność terminów dotyczących optymalizacji treści dla systemów AI. Optymalizacja dużego modelu językowego (LLMO) koncentruje się na optymalizacji dużych modeli językowych, takich jak GPT-4, Claude czy Gemini. Generatywna optymalizacja silnika (GEO) ma na celu optymalizację pod kątem generatywnych wyszukiwarek, podczas gdy optymalizacja AI (AIO) stanowi termin zbiorczy dla wszystkich metod optymalizacji AI.
Przełomowe badanie przeprowadzone na Uniwersytecie Princeton wprowadziło do literatury naukowej termin „generative engine optimize” (generatywna optymalizacja silnika) i wykazało, że strategie GEO mogą zwiększyć widoczność odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję nawet o 40%. Badania te po raz pierwszy ustanowiły systematyczne ramy optymalizacji treści dla generatywnych systemów sztucznej inteligencji.
Jak działają współczesne modele sztucznej inteligencji
Aktualne badania pokazują, że modele sztucznej inteligencji działają poprzez wstępne trenowanie, dostrajanie i generowanie rozszerzonej generacji (RAG). Proces uziemienia jest szczególnie istotny, gdy systemy sztucznej inteligencji wzbogacają swoje odpowiedzi o dane z internetu pozyskiwane w czasie rzeczywistym poprzez wyszukiwanie na żywo. Google wykorzystuje osadzenia i obliczenia podobieństwa semantycznego do oceny treści na zasadzie pomijania fragmentów, zamiast przeszukiwania całych stron pod kątem słów kluczowych.
Czynniki rankingowe i czynniki widoczności
Przegląd czynników rankingowych Google AI
Obszerne badania wskazały siedem głównych obszarów mających wpływ na Google AI Overviews:
- Modele sztucznej inteligencji (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Główne systemy rankingowe (PageRank, BERT, pomocna treść)
- Bazy danych (wykres wiedzy, wykres zakupów)
- Obszary tematyczne (kategorie YMYL)
- Intencja wyszukiwania (informacyjna, nawigacyjna, transakcyjna)
- Elementy multimedialne
- Dane strukturalne
Badania pokazują, że strony internetowe z lepszymi pozycjami w Google mają 25% szans na pojawienie się jako źródło w AI Overviews. Co ciekawe, prawie 90% cytowań ChatGPT pochodzi z wyników wyszukiwania spoza pierwszej dwudziestki rankingu.
Widoczność marki i czynniki wzmianek
Kompleksowa analiza 75 000 marek przeprowadzona przez Ahrefs ujawniła istotne korelacje w zakresie widoczności w przeglądach AI:
- Wzmianki o marce w sieci: Najsilniejsza korelacja (0,664)
- Kotwice marki: Druga najsilniejsza korelacja (0,527)
- Wolumen wyszukiwań marki: trzecia najsilniejsza korelacja (0,392)
- Linki zwrotne: znacznie słabsza korelacja (0,218)
Badania pokazują, że czynniki poza witryną są ważniejsze niż tradycyjne wskaźniki SEO. Marki z największą liczbą wzmianek w internecie otrzymują nawet 10 razy więcej wzmianek w AI Overviews niż kolejna grupa kwartylowa.
Świadomość marki i widoczność LLM
Badania przeprowadzone przez Seer Interactive wykazują korelację na poziomie 0,18 między liczbą wyszukiwań marki a wzmiankami o sztucznej inteligencji. Ta korelacja jest drugą najsilniejszą obserwowaną zależnością po rankingu domeny (0,25). Badania pokazują, że świadomość marki jest istotna nie tylko dla ludzi, ale także dla osób studiujących prawo (LLM).
Podejścia do optymalizacji technicznej
Ustrukturyzowane dane i znaczniki schematu
Aktualne badania pokazują, że roboty indeksujące AI często nie rozpoznają danych strukturalnych wstrzykiwanych przez JavaScript. GPTBot, ClaudeBot i PerplexityBot nie potrafią wykonywać JavaScriptu i dlatego nie dostrzegają dynamicznie generowanej treści. Renderowanie po stronie serwera lub statyczny HTML są kluczowe dla widoczności AI.
Szczególnie skuteczne są:
- Format FAQ do bezpośredniego odpowiadania na pytania
- Schemat pokazujący instrukcje krok po kroku
- Schemat produktu do optymalizacji e-commerce
- Schemat artykułu do tagowania treści
llms.txt jako nowy standard
Badania wskazują, że plik llms.txt jest ważnym przewodnikiem dla robotów indeksujących AI. W przeciwieństwie do pliku robots.txt, plik ten nie służy do blokowania, lecz stanowi ustrukturyzowany przegląd ważnych treści, podobny do mapy witryny XML w Google.
Narzędzia mierzalności i monitorowania
Rozwój nowych KPI
Badania pokazują odejście od tradycyjnych rankingów na rzecz wskaźników wzmianek i wskaźników referencyjnych. Sukces nie jest już mierzony pozycjami 1-10, ale prawdopodobieństwem bycia cytowanym w odpowiedziach AI.
Platformy monitorujące
Najnowsze badania wskazują na kilka specjalistycznych narzędzi do śledzenia widoczności sztucznej inteligencji:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Monitoruje wzmianki o marce na różnych platformach AI
- Zaawansowany ranking stron internetowych: zapewnia wgląd w widoczność marki dzięki sztucznej inteligencji
- Marlon: Opracowany specjalnie na potrzeby programu LLM Brand Visibility
- LLMO Metrics kontra Lorelight: platformy do optymalizacji silników generatywnych
Badania porównawcze między platformami
ChatGPT kontra wyszukiwarka Google
Badania eksperymentalne wykazują istotne różnice w zachowaniach użytkowników. Użytkownicy ChatGPT poświęcają średnio mniej czasu na wszystkie zadania, bez istotnych różnic w wydajności. ChatGPT wyrównuje wydajność wyszukiwania na różnych poziomach wykształcenia, podczas gdy wyszukiwarka Google wykazuje dodatnią korelację między wykształceniem a wydajnością wyszukiwania.
Funkcje specyficzne dla platformy
Wyniki badań pokazują różne preferencje dotyczące platform AI:
- Wyszukiwarka ChatGPT: preferuje treści o długiej formie w porównaniu ze stronami produktów marek
- Konsternacja: Ma tendencję do korzystania z autorytatywnych źródeł, takich jak Wikipedia i główne serwisy informacyjne.
- Przegląd Google AI: wykorzystuje wzorce współcytowania i istniejące sygnały rankingowe
Przyszłe trendy i rozwój
Zarządzanie autorytetem cyfrowym
Nowe podejścia badawcze, takie jak Digital Authority Management (DAM), wyłaniają się jako dziedzina interdyscyplinarna. To holistyczne podejście łączy SEO, content marketing, PR i branding, aby budować autorytet cyfrowy systemów AI. Piramida Widoczności AI dzieli działania optymalizacyjne na pięć poziomów: jakość treści, optymalizacja strukturalna, optymalizacja semantyczna, budowanie autorytetu i zarządzanie kontekstem.
Optymalizacja oparta na encjach
Badania pokazują rosnące znaczenie SEO opartego na encjach w porównaniu z optymalizacją wyłącznie słów kluczowych. Systemy sztucznej inteligencji coraz częściej operują na encjach i ich relacjach, co oznacza przejście od słów kluczowych do koncepcji semantycznych.
Nadaje się do:
Wyzwania i ograniczenia
Determinizm i mierzalność
Aktualne badania pokazują, że odpowiedzi AI nie są deterministyczne – te same pytania mogą generować różne odpowiedzi. To znacznie komplikuje pomiar sukcesu, ponieważ tradycyjne wskaźniki SEO nie mają już zastosowania.
Szybkie zmiany technologiczne
Badania ostrzegają przed tempem zmian technologicznych. Strategie, które sprawdzają się dzisiaj, mogą szybko stać się przestarzałe z powodu aktualizacji modeli. Wymaga to ciągłej adaptacji i gotowości do eksperymentowania.
Praktyczne spostrzeżenia
Strategie treści
Badania pokazują, że kluczowe jest kompleksowe i kompleksowe omówienie tematu. Modele sztucznej inteligencji preferują treści, które mogą odpowiedzieć na wiele pytań podrzędnych złożonego zapytania poprzez ich rozproszenie.
EEAT w kontekście sztucznej inteligencji
Badania pokazują, że Doświadczenie, Wiedza, Autorytet, Zaufanie (EEAT) pozostają istotne dla systemów AI. Platformy AI preferują wiarygodne, autorytatywne źródła, aby zminimalizować halucynacje.
Optymalizacja AI staje się przewagą konkurencyjną: wczesne inwestycje w LLMO się opłacają.
Aktualne badania pokazują, że SEO oparte na sztucznej inteligencji (AI) i LLMO (Local Marketing and Marketing) stanowią niezależne dyscypliny. Chociaż wiele tradycyjnych zasad SEO wciąż ma znaczenie, systemy AI wymagają nowych podejść do strukturyzacji treści, budowania marki i wdrażania technicznego. Badania wciąż znajdują się w fazie eksperymentalnej, ale wczesne inwestycje w optymalizację AI obiecują długoterminową przewagę konkurencyjną.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.