⭐️ Blog sprzedażowy/marketingowy ⭐️ Wyszukiwanie sztucznej inteligencji AIS / KIS - wyszukiwanie AI / NEO SEO = NSEO (optymalizacja wyszukiwarek nowej generacji) ⭐️ XPaper

Wybór głosu 📢

Kompleksowy przegląd badań KI, SEO, AIO i LLMO

Opublikowano: 22 czerwca 2025 / Aktualizacja od: 22 czerwca 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein

Kompleksowy przegląd badań KI, SEO, AIO i LLMO - Obraz: xpert.digital

Optymalizacja modelu dużego języka: jak sztuczna inteligencja zasadniczo zmieniła branżę SEO

Krajobraz badawczy wokół optymalizacji wyszukiwarek AI i optymalizacja modelu dużego języka (LLMO) szybko się rozwija. Ta kompleksowa analiza oświetla obecny stan badań nad wszystkimi istotnymi aspektami tego wschodzącego obszaru.

Nadaje się do:

NSEO Content – Semantyczny rozwój SEO i AI: Jak wyszukiwanie semantyczne zmienia SEO i SEM poprzez AI (sztuczną inteligencję).

Podstawowe pojęcia i terminologia

LLMO, Geo i powiązane warunki

Badania pokazują różnorodne terminy optymalizacji treści dla systemów AI. Optymalizacja modelu dużego języka (LLMO) koncentruje się na optymalizacji dla dużych modeli głosowych, takich jak GPT-4, Claude lub Gemini. Generatywna optymalizacja silnika (GEO) ma na celu optymalizację wyszukiwarek generatywnych, podczas gdy optymalizacja AI (AIO) służy jako ogólny termin dla wszystkich miar optymalizacji AI.

Pionierskie badanie przeprowadzone przez Princeton University wprowadziło termin „optymalizacja silnika generatywnego” i wykazało, że geo-strategie mogą zwiększyć widoczność odpowiedzi generowanych przez AI nawet o 40%. Po raz pierwszy badania te wykazały systematyczne ramy optymalizacji treści dla generatywnych systemów AI.

Jak współczesne modele AI

Obecne badania pokazują, że modele AI działają poprzez szkolenie pret, strojenie i generacja odzyskiwania (RAG). Proces uziemienia jest szczególnie istotny, w którym systemy AI wzbogacają twoje odpowiedzi, szukając danych na żywo. Google używa obliczeń osadzonych i semantycznych podobieństwa do oceny fragmentów treści zamiast wyszukiwania całej strony słów kluczowych.

Czynniki rankingowe i czynniki widoczności

Czynniki rankingowe przeglądów Google AI

Rozległe badania zidentyfikowały siedem głównych obszarów, które wpływają na przegląd Google AI:

Modele AI (Palm 2, mama, Bliźnięta)
Podstawowe systemy rankingowe (Pagerank, Bert, pomocna treść)
Bazy danych (wykres wiedzy, wykres zakupów)
Obszary tematyczne (kategorie ymylowe)
Intencja wyszukiwania (informacyjna, nawigacyjna, transakcyjna)
Elementy multimedialne
Dane strukturalne

Badania pokazują, że strony internetowe z lepszymi rankingami Google mają 25%szans na pojawienie się jako źródło w przeglądach AI. Interesujące jest to, że prawie 90% cytatów Chatt pochodzi z wyników wyszukiwania poza 20 najlepszymi rankingami.

Widoczność ognia i wspomniane wspomniane wspomniane w wzmiankach

Kompleksowa analiza 75 000 marek przez AHREFS wykazała znaczące korelacje dla widoczności w przeglądach AI:

Brand Web wspomina: najsilniejsza korelacja (0,664)
Kotwiki ognia: druga najsilniejsza korelacja (0,527)
Objętość wyszukiwania marki: trzecia najsilniejsza korelacja (0,392)
Linki wsteczne: znacznie słabsza korelacja (0,218)

Badania te pokazują, że czynniki poza miejscem są ważniejsze niż tradycyjne wskaźniki SEO. Marki o największej świadomości internetowej otrzymują do 10x więcej wzmianek w przeglądach AI niż kolejna grupa kwartylowa.

Świadomość marki i widoczność LLM

Badania SEER Interactive wykazują korelację 0,18 między objętością wyszukiwania pożaru a wzmianką AI. Według rangi domeny (0,25) korelacja ta jest drugim najsilniejszym zaobserwowanym połączeniem. Badania pokazują, że świadomość marki jest nie tylko istotna dla ludzi, ale także dla LLM.

Podejścia optymalizacji technicznej

Strukturalne dane dotyczące danych i znaczników schematu

Obecne badania pokazują, że Crawler AI często nie może rozpoznać danych strukturalnych wtryskowanych przez JavaScript. GPTBOT, Claudebot i CuctlexityBot nie mogą uruchomić JavaScript i pominąć dynamicznie generowaną treść. Renderowanie po stronie serwera lub statyczny HTML jest niezbędny dla widoczności AI.

Są szczególnie skuteczne:

Schemat FAQ dla bezpośredniego kwestionariusza
Howto Scheme według instrukcji krok po kroku
Schemat produktu optymalizacji e-commerce
Schemat artykułu do oznaczania treści

llms.txt jako nowy standard

Badania identyfikuje llms.txt jako ważny przewodnik dla AI Crawler. W przeciwieństwie do Robots.txt, ten plik nie służy blokowaniu, ale jako ustrukturyzowany przegląd ważnej treści, podobny do witryny XML dla Google.

Narzędzia mierzalne i monitorujące

Nowy rozwój KPI

Badania pokazują zmianę tradycyjnych rankingów w celu wspomnienia o stawkach i rad referencyjnych. Sukces nie jest już mierzony w pozycjach 1-10, ale na prawdopodobieństwie cytowania w AI Answers.

Platformy monitorujące

Obecne badania identyfikują różne wyspecjalizowane narzędzia do śledzenia widoczności AI:

SE Ranking AI Widoczności Tracker: Monitors Brand Wspomnienie na różnych platformach AI
Zaawansowany ranking sieciowy: oferuje widoczność marki AI
Marlon: Opracowany specjalnie dla widoczności marki LLM
LLMO Metrycs vs. Loright: Platformy do generatywnej optymalizacji silnika

Badania porównawcze między platformami

Chatgpt vs. wyszukiwarka Google

Badania eksperymentalne wykazują znaczące różnice w zachowaniu użytkowników. Użytkownicy CHATGPT potrzebują mniej czasu na wszystkie zadania, bez znaczących różnic w wydajności. Chatgpt wyrównuje wydajność wyszukiwania między różnymi poziomami edukacji, podczas gdy w wyszukiwarce Google istnieje pozytywna korelacja między wykształceniem a wydajnością wyszukiwania.

Funkcje specyficzne dla platformy

Wyniki badań pokazują różne preferencje platform AI:

Wyszukiwanie Chatgpt: preferuje długie treści w kierunku stron produktów marki
Kłopot: ma tendencję do autorytatywnych źródeł, takich jak Wikipedia i duże strony z wiadomościami
Przegląd Google AI: wykorzystuje wzór współistnienia i istniejące sygnały rankingowe

Przyszłe trendy i rozwój

Zarządzanie organami cyfrowymi

Nowe podejścia badawcze, takie jak zarządzanie organami cyfrowymi (DAM), są tworzone jako dyscyplina interdyscyplinarna. Łączy to holistycznie SEO, Content Marketing, PR i branding, aby budować autorytet cyfrowy dla systemów AI. Środki optymalizacji piramid piramidy AI na pięciu poziomach: jakość treści, optymalizacja strukturalna, optymalizacja semantyczna, budowanie autorytetów i zarządzanie kontekstem.

Optymalizacja oparta na jednostkach

Badania pokazują rosnące znaczenie SEO opartego na jednostkach w porównaniu z optymalizacją czystych słów kluczowych. Systemy AI działają coraz bardziej z podmiotami i ich relacjami, co oznacza przeniesienie słów kluczowych na koncepcje semantyczne.

Nadaje się do:

Generatywna optymalizacja AI (GAIO) – Optymalizacja wyszukiwarek nowej generacji – od SEO do NSEO (SEO nowej generacji)

Wyzwania i ograniczenia

Determinizm i mierzalność

Obecne badania pokazują, że odpowiedzi AI nie są deterministycznymi-te same pytania mogą generować różne odpowiedzi. Utrudnia to mierzenie sukcesu, ponieważ tradycyjne wskaźniki SEO już nie mają zastosowania.

Szybka zmiana technologiczna

Badania ostrzegają o szybkości zmian technologicznych. Strategie, które dziś działają, mogą szybko stać się przestarzałe dzięki aktualizacji modeli. Wymaga to ciągłej adaptacji i radości eksperymentów.

Praktyczna wiedza

Strategie treści

Wyniki badań pokazują, że relacje z tematu i całościowe relacje z motywami są decydujące. Modele AI preferują treści, które mogą odpowiedzieć na kilka zastępców złożonego żądania poprzez fan-wychodzenie zapytań.

Eeat w kontekście AI

Badania pokazują, że doświadczenie, wiedza specjalistyczna, autorytatywność, zaufanie, zaufanie (EEAT) również pozostają istotne dla systemów AI. Platformy AI wolą wiarygodne, autorytatywne źródła, aby zminimalizować halucynacje.

Optymalizacja AI staje się przewagą konkurencyjną: wczesne inwestycje w LLMO opłacają

Obecna sytuacja badawcza pokazuje, że Ki SEO i LLMO są ustanowione jako niezależne dyscypliny. Podczas gdy wiele tradycyjnych zasad SEO pozostaje istotnych, systemy AI wymagają nowych podejść do struktury treści, budowania pożaru i wdrażania technicznego. Badania są nadal w fazie eksperymentalnej, a wczesne inwestycje w optymalizację AI obiecują długoterminowe zalety konkurencyjne.

Nadaje się do: