Opublikowano: 21 lipca 2025 / Aktualizacja od: 21 lipca 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
LLMO / Geo | A co z tradycyjną optymalizacją wyszukiwarek dla widoczności marki w erze AI? – Zdjęcie: xpert.digital
Tylko 37,4% wyszukiwań Google w USA powoduje kliknięcia na zewnętrznych stronach internetowych
Przyszłość wyników wyszukiwania: dlaczego firmy muszą teraz przemyśleć
Era klasycznego SEO, w której firmy optymalizowane tylko dla Google dobiega końca. Tradycyjne SEO opierało się na umieszczeniu słów kluczowych, strukturze linków zwrotnych i optymalizacji technicznej strony internetowej przez dziesięciolecia, aby zająć się w wynikach wyszukiwania. Ale wraz z pojawieniem się dużych modeli językowych (LLM), takich jak Chatgpt, zakłopotanie i przegląd sztucznej inteligencji, marketing cyfrowy zasadniczo się zmienia.
Liczby mówią jasnym językiem: tylko 37,4% wyszukiwań Google w USA wynika z kliknięć na zewnętrznych stronach internetowych. Jednocześnie 13,14% wszystkich wyszukiwań jest już wyposażone w przegląd AI, a wzrost o 30-150% pokazuje firmy optymalizujące LLM. Rozwój ten oznacza paradygmatyczną zmianę z optymalizacji czystej rankingu w kierunku optymalizacji odpowiedzi opartych na AI.
Czym dokładnie jest optymalizacja LLM i jak różni się od tradycyjnego SEO?
Optymalizacja modelu dużego języka (LLMO), zwana także generatywną optymalizacją silnika (GEO) lub optymalizacji silnika odpowiedzi (AEO), opisuje strategiczne przygotowanie treści cyfrowych dla systemów AI. Podczas gdy tradycyjny SEO ma na celu generowanie ruchu witryny za pośrednictwem wyższych rankingów, LLMO koncentruje się na fakcie, że treść jest rozumiana, wydobywana, wydobywana i cytowana w wygenerowanych odpowiedzi.
Podstawową różnicą jest miejsce docelowe optymalizacji: SEO koncentruje się na rankingach stron internetowych i kliknięciach, a LLMO jest ukierunkowana na wzmianki o pożarach i cytatach w AI Answers. LLM są oparte na podmiotach takich jak marki, produkty i tematy – nie na adresach URL. Oznacza to, że znaczenie powstaje przez obecność na wielu platformach, a nie tylko na własnej stronie internetowej.
Nadaje się do:
Dlaczego tradycyjne strategie SEO zawodzą w wyszukiwaniu opartym na AI?
Podstawy tradycyjnego SEO są zbyt krótkie w przypadku systemów wyszukiwania opartych na AI, ponieważ rodzaj przetwarzania treści jest zasadniczo inny. Podczas gdy wyszukiwarki oceniają strony internetowe na podstawie słów kluczowych i linków zwrotnych, LLM analizują semantycznie treść i rozumieją kontekst, intencje i relacje tematyczne.
LLM wolą ustrukturyzowane, łatwe -do zrozumienia treści z jasnymi odpowiedziami na określone pytania. Przywiązują szczególną wagę do jakości źródłowej i autorytetu, preferując źródła, takie jak Wikipedia lub strukturalne rekordy danych. Tradycyjna optymalizacja słów kluczowych zastępuje się naturalnym, konwersacyjnym językiem, ponieważ użytkownicy z systemami AI częściej komunikują się w całego zdania.
Ponadto 95% zachowań cytowania AI nie można wyjaśnić metrykami ruchu witryny, a 97,2% nie przez profile linków zwrotnych. Oznacza to, że tradycyjny autorytet SEO sygnalizuje w świecie sztucznej inteligencji, tracą znaczenie.
Jakie konkretne strategie wymagają treści zoptymalizowane LLM?
Udane strategie LLMO oparte są na kilku podstawowych zasadach, które wykraczają poza tradycyjne podejścia SEO. Przede wszystkim treść musi być ustrukturyzowana w taki sposób, aby były łatwe do zrozumienia dla systemów AI. Obejmuje to jasne nagłówki, zwięzłe odpowiedzi i ustrukturyzowane nagrodę danych.
Strategia treści dla LLMS
Firmy powinny tworzyć szczegółowe, kompleksowe treści, które zawierają co najmniej 1500-2000 słów i całkowicie odpowiedzieć na konkretne pytania. Ważne jest, aby zapewnić cytowaną treść, która jest dobrze ustrukturyzowana, ze źródłami i sformułowanymi zwięźle. Sekcje FAQ i nagłówki konwersacyjne, które brzmią jak prawdziwe żądania użytkowników, zwiększają prawdopodobieństwo sztucznej inteligencji.
Nadaje się do:
Optymalizacja techniczna
Na poziomie technicznym strony internetowe dla Crawlers powinny być zoptymalizowane, które często są „łatwiejsze” w ruchu niż tradycyjne boty wyszukiwarek. Statyczne, czyste struktury HTML bez treści zależnej od JavaScript są idealne. Schemat-znak i ustrukturyzowane dane pomagają LLM „czytanie” stron internetowych, takich jak wykresy wiedzy.
Obecność międzyplatformowa
Ponieważ LLM agreguje LLM z różnych źródeł, kluczowa jest konsekwentna obecność na kilku platformach. Obejmuje to nie tylko twoją własną stronę internetową, ale także wspomnienia w odpowiednich artykułach, listach, forach, takich jak Reddit i Quora, a także obecność na platformach takich jak Wikipedia.
Jak epoka zerowego kliknięcia wpływa na zachowanie użytkowników i widoczność marki?
Era zerowego kliknięcia zasadniczo zmieniła zachowanie wyszukiwania. Około 80% konsumentów opiera się na „kliknięciu zerowym”, co co najmniej 40% ich zapytań. Prowadzi to do szacunkowego spadku ruchu organicznego o 15-25%. Jednocześnie ruch generatywny AI rośnie o imponujące 1200% między lipcem 2024 r. A lutego 2025 r.
Jednak rozwój ten nie oznacza końca widoczności marki, ale wymaga wyrównania strategii. Znaki towarowe są teraz tak samo cenne jak kliknięcia. Na przykład, jeśli Chatgpt wspomniał o Asanie, Monday.com i notowaniu bezpośrednio w odpowiedzi, gdy zapytano go o „najlepsze narzędzia do zarządzania projektami”, marki te otrzymują ogromną widoczność bez odwiedzania ich stron internetowych.
Budowanie autorytetu marki
W erze zerowego kliknięcia organ marki staje się najważniejszą walutą. Firmy muszą ustalić się jako godne zaufania źródła, które są klasyfikowane jako cytowane przez AI Systems. Wymaga to ustanowienia prawdziwej wiedzy specjalistycznej poprzez oryginalne badania, studia przypadków i doświadczenia z pierwszej ręki.
Nadaje się do:
Które branże i firmy już korzystają ze strategii LLMO?
Różne branże wykazują już udane wdrożenia LLMO. Firma oprogramowania LogikCull zarejestrowała już w czerwcu 2023 r., Że 5% wszystkich potencjalnych klientów zostało wygenerowanych za pośrednictwem Chatgpt, co odpowiada miesięczni obrotowi subskrypcji w wysokości prawie 100 000 USD. Firmy takie jak Surfer SEO pojawiają się regularnie w odpowiedzi LLM, gdy zapytano o narzędzia do optymalizacji treści.
Sektor B2B
Firmy B2B w szczególności korzystają z LLMO, ponieważ do 72% kupujących B2B napotyka przegląd AI podczas ich badań. Jednocześnie 90% użytkowników nadal kliknie cytowane źródła, aby sprawdzić informacje, że marki B2B nadal oferują szanse na ruch.
Nadaje się do:
Handel elektroniczny i detaliczne
W sektorze e-commerce platformy takie jak zakłopotanie już wykorzystują porównania produktów strukturalnych. Kiedy użytkownicy szukają dzieci z zębów dla dzieci, zakłopotanie tworzy tabele najlepszych produktów opartych na wynikach testowych. Marki, które pojawiają się w takich przeglądach, korzystają z wykwalifikowanego ruchu o wysokich wskaźnikach konwersji.
Jak firmy mogą budować obecność marki na różnych platformach LLM?
Ustanowienie udanej obecności LLM wymaga strategii specyficznej dla platformy, ponieważ różne systemy AI mają różne preferencje źródłowe. Chatgpt cytuje 47,9% treści Wikipedii, a także tradycyjne strony internetowe zorientowane na media i technologię. Przegląd AI Google wykorzystują 21% treści Reddit i 18,8% filmów z YouTube. Kłopot pokazuje bardziej zrównoważoną dystrybucję między źródłami profesjonalnymi i konsumentami.
Optymalizacja Wikipedii
Wikipedia stanowi znaczną część danych szkoleniowych LLM. Firmy powinny upewnić się, że informacje o ich marce na Wikipedii są precyzyjne i pomocne. Każda LLM jest przeszkolona w zakresie treści Wikipedii, dlatego ta platforma decyduje o widoczności marki.
Platformy reddit i społeczne
Treść generowana przez użytkowników (UGC) na platformach takich jak Reddit i Quora jest wysoko oceniana przez LLM. Firmy powinny upewnić się, że Twoja marka jest wymieniona w pomocnych odpowiedzi i dyskusji bez spamowania lub wymuszania.
Zarobione media i cyfrowe PR
Strategiczne wykorzystanie zarobionych mediów ma kluczowe znaczenie dla sukcesu LLMO. Montaż w artykułach odpowiednio, publikacje branżowe i godne zaufania fora zwiększają widoczność w kontekście AI, w którym organ domeny jest drugorzędny.
Które pomiary i KPI są istotne dla sukcesu LLMO?
Pomiar sukcesu LLMO wymaga nowych wskaźników, które wykraczają poza tradycyjne KPI SEO. Zamiast koncentrować się wyłącznie na rankingach słów kluczowych i ruchu organicznym, firmy muszą wdrożyć wskaźniki specyficzne dla AI.
Podstawowe wskaźniki LLMO
- AI wspomina o monitorowaniu: Prześladowanie marki Wspomnienie w odpowiedzi generowanych przez AI na narzędzia takie jak głębokie, oterlly i scrunch
- Ruch poleceń narzędzi AI: Analiza ruchu witryny ze źródeł takich jak Chatt, zakłopotanie i Claude za pośrednictwem Google Analytics 4
- Udział marki głosu: pomiar treści marki w generatywnych wynikach wyszukiwania w porównaniu z konkurentami
- Częstotliwość cytowania: śledzenie, jak często treści jest cytowane w odpowiedzi LLM
Wtórne wskaźniki
Ponieważ bezpośrednie pomiary LLMO są nadal ograniczone, firmy używają wskaźników proxy, takich jak wielkość wyszukiwania markowego, śledzenie słów kluczowych w długim ogonie i wskaźniki jakości wiodącej. Wzrost profilu linku zwrotnego źródeł szkoleniowych AI (Wikipedia, Reddit, Quora) i po lewej stronie internetowych autorytetów o temperaturze aktualnych sygnalizuje również sukces LLMO.
Jakie wymagania techniczne są wymagane do udanej optymalizacji LLM?
Infrastruktura techniczna LLMO różni się znacznie od tradycyjnych wymagań SEO. Crawlery AI często pracują z „lżejszymi” wymaganiami niż tradycyjne boty wyszukiwarek, ale preferują wyraźnie ustrukturyzowane, semantycznie bogate treści.
Strukturalne dane dotyczące danych i znaczników schematu
Kompleksowe znaczniki programu są niezbędne dla LLMO, ponieważ pomaga systemom AI w interpretacji stron internetowych, takich jak wiedza. Lokalne zakres, usługa, produkt, FAQ i program Howto są szczególnie cenne dla widoczności AI. Te ustrukturyzowane dane oferują kontekst, który może poprawić widoczność adresów URL w elektrometrach AI.
Architektura treści
Modułowa architektura treści ma kluczowe znaczenie dla procesów Rag (generowanie odzyskiwania). Zawartość musi być ustrukturyzowana w semantycznie powiązanych blokach, które mogą wyodrębniać i cytować systemy AI indywidualnie. Wyraźne hierarchie z nagłówkami H1-H6 i logicznymi strukturami treści znacznie poprawiają widoczność.
Dostępność API
Zapewnienie publicznych interfejsów API dla treści witryny może zwiększyć widoczność w systemach LLM. Tradycyjne techniki SEO, takie jak czyste struktury URL i zoptymalizowane czasy ładowania, pozostają istotne, ponieważ wiele LLM nadal bierze pod uwagę te sygnały jakościowe.
Jak rozwija się krajobraz LLM do 2026 r. I później?
Przyszłość optymalizacji LLM wskazuje na dalsze przyspieszenie integracji AI ze wszystkimi aspektami marketingu cyfrowego. Prognozy rynkowe pokazują, że LLM podbije 15% rynku wyszukiwania do 2028 r., Podczas gdy globalny rynek LLM powinien wzrosnąć o 36% między 2024 a 2030 rokiem.
Rozwój technologiczny
Głębokie wyszukiwanie Google w trybie AI i wprowadzenie Gemini 2.5 pokazują kierunek rozwoju technologicznego. Systemy te mogą równolegle przetwarzać setki zapytań i tworzyć raporty na poziomie ekspertów w ciągu kilku minut. Opracowanie spersonalizowanych przeglądów sztucznej inteligencji, które dostosowują się do indywidualnych preferencji użytkowników, będzie wymagało nowych podejść do optymalizacji.
Dywersyfikacja platformy
Przyszłość należy do zdecentralizowanego krajobrazu wyszukiwania, w którym odkrycie odbywa się za pośrednictwem wielu interfejsów. Oprócz Google platformy takie jak Tikok (40% respondentów) i Chatgpt (56% respondentów) stają się ważniejsze jako kanały odkrywcze. Rozwój ten wymaga omnichannelowych strategii marketingowych, które obejmują wszystkie odpowiednie punkty kontaktowe.
Co to oznacza specjalnie dla strategii marketingowych i alokacji budżetowej?
Transformacja do epoki LLM wymaga fundamentalnego wyrównania budżetów i strategii marketingowych. Chociaż tradycyjne SEO pozostaje aktualne, firmy coraz częściej muszą inwestować w środki specyficzne dla LLMO.
Zmiany budżetowe
Firmy powinny zmniejszyć 20-30% swoich budżetów SEO na środki LLMO, w tym strukturę treści, wdrażanie schematu i strukturę obecności międzyplatformowej. Inwestycje w budowanie autorytetów marki poprzez cyfrowe PR i tworzenie treści ekspertów stają się coraz ważniejsze niż kampanie budujące czyste linki.
Rozwój umiejętności
Zespoły marketingowe muszą rozwijać nowe umiejętności wykraczające poza tradycyjne SEO. Obejmuje to zrozumienie systemów AI, szybką inżynierię i możliwość optymalizacji treści do przetwarzania semantycznego. Współpraca między zespołami PR, treści i SEO staje się niezbędna, ponieważ LLM uczą się ze wszystkich zakątków sieci.
Rozważanie ROI
Pierwsze wdrożenia LLMO pokazują ulepszenia ROI 20–30% firm, które integrują sztuczną inteligencję z ich decyzjami marketingowymi. Długoterminowe inwestycje w organ marki i uznanie podmiotów opłaca się poprzez lepszą widoczność w rosnącym krajobrazie wyszukiwania AI.
Transformacja z SEO na LLMO to nie tylko techniczna adaptacja, ale strategiczna zmiana paradygmatu, która określa przyszłość widoczności marki cyfrowej. Firmy, które wcześnie rozpoznają ten rozwój i działają odpowiednio, utrzymają przewagę w opartej na AI przyszłości marketingu cyfrowego.
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!
Konrada Wolfensteina
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.