Visão geral abrangente de pesquisa de KI, SEO, AIO e LLMO - Imagem: Xpert.Digital
Grande otimização do modelo de linguagem: como a inteligência artificial mudou fundamentalmente a indústria de SEO
Grande otimização do modelo de linguagem: como a inteligência artificial mudou fundamentalmente a indústria de SEO
O cenário de pesquisa em torno da otimização de mecanismos de pesquisa de IA e otimização de modelos de linguagem grande (LLMO) está se desenvolvendo rapidamente. Esta análise abrangente ilumina o estado atual da pesquisa sobre todos os aspectos relevantes desta área emergente.
Adequado para:
Conceitos básicos e terminologia
Llmo, geo e termos relacionados
A pesquisa mostra uma variedade de termos para otimizar o conteúdo para os sistemas de IA. A otimização de modelos de linguagem grande (LLMO) se concentra na otimização de grandes modelos de voz, como GPT-4, Claude ou Gêmeos. A otimização generativa do motor (GEO) visa otimizar os mecanismos de pesquisa generativos, enquanto a otimização da IA (AIO) serve como um termo genérico para todas as medidas de otimização da IA.
Um estudo pioneiro da Universidade de Princeton introduziu o termo “otimização generativa do motor” e demonstrou que as estratégias geográficas podem aumentar a visibilidade nas respostas geradas por IA em até 40%. Pela primeira vez, esta pesquisa estabeleceu uma estrutura sistemática para otimizar o conteúdo para sistemas generativos de IA.
Como os modelos de IA modernos
Pesquisas atuais mostram que os modelos de IA funcionam através do Treinamento Pret, concluindo o ajuste e a geração de recuperação (RAG). O processo de aterramento é particularmente relevante, no qual os sistemas de IA enriquecem suas respostas procurando dados ao vivo. O Google usa incorporação e cálculos de similaridade semântica para avaliar passagens de conteúdo em vez de pesquisar páginas inteiras para palavras -chave.
Fatores de classificação e fatores de visibilidade
Visão geral do Google Fatores de classificação
Estudos extensos identificaram sete áreas principais que influenciam a visão geral do Google AI:
- Modelos de IA (Palm 2, mãe, Gêmeos)
- Sistemas de classificação do núcleo (PageRank, Bert, conteúdo útil)
- Bancos de dados (gráfico de conhecimento, gráfico de compras)
- Áreas de assunto (categorias de ymyl)
- Intenção de pesquisa (informativa, navegacional, transacional)
- Elementos multimídia
- Dados estruturados
Pesquisas mostram que os sites com melhores classificações do Google têm 25%de chance de aparecer como fonte em visão geral da IA. É interessante que quase 90% das citações do Chatt provêm dos resultados de pesquisa além dos 20 principais rankings.
Visibilidade do incêndio e mencionado mencionado mencionado mencionado em menções
Uma análise abrangente de 75.000 marcas por AHREFs mostrou correlações significativas para a visibilidade nas visões gerais da IA:
- Menções da Web da marca: Correlação mais forte (0,664)
- Âncoras fogo: a segunda correlação mais forte (0,527)
- Volume de pesquisa da marca: Terceira correlação mais forte (0,392)
- Backlinks: correlação significativamente mais fraca (0,218)
Esta pesquisa mostra que os fatores fora do local são mais importantes que as métricas tradicionais de SEO. As marcas com mais conscientização na web recebem até 10 vezes mais menções em visão geral da IA do que o próximo grupo de quartil.
Reconhecimento da marca e visibilidade do LLM
Estudos da SEER Interactive demonstram uma correlação de 0,18 entre o volume de busca de incêndio e a menção da IA. De acordo com a classificação do domínio (0,25), essa correlação é a segunda conexão observada mais forte. Pesquisas mostram que o reconhecimento da marca não é apenas relevante para os seres humanos, mas também para o LLMS.
Abordagens de otimização técnica
Dados estruturados e marcação de esquema
Pesquisas atuais mostram que a RAWLER AI geralmente não pode reconhecer dados estruturados injetados com JavaScript. GPTBOT, Claudebot e PerplexityBot não podem executar o JavaScript e perder um conteúdo gerado dinamicamente. A renderização do servidor ou HTML estática é essencial para a visibilidade da IA.
São particularmente eficazes:
- Esquema de perguntas frequentes para questionário direto
- Como esquema por instruções passo a passo
- Esquema de produtos para otimização de comércio eletrônico
- Esquema de artigo para marcação de conteúdo
llms.txt como o novo padrão
A pesquisa identifica llms.txt como um guia importante para a AI Crawler. Ao contrário do robots.txt, esse arquivo não serve para bloquear, mas como uma visão geral estruturada de conteúdo importante, semelhante a um mapa do site XML para o Google.
Ferramentas de mensurabilidade e monitoramento
Novo Desenvolvimento KPI
A pesquisa mostra uma mudança nos rankings tradicionais para mencionar taxas e conselhos de referência. O sucesso não é mais medido nas posições 1-10, mas na probabilidade de ser citado nas respostas da IA.
Plataformas de monitoramento
Os estudos atuais identificam várias ferramentas especializadas para rastreamento de visibilidade da IA:
- Se rastrear o rastreamento de IA rastreador de visibilidade: monitora a menção da marca em várias plataformas de IA
- Classificação avançada da Web: oferece informações de visibilidade da marca AI
- Marlon: desenvolvido especialmente para visibilidade da marca LLM
- Métricas LLMO vs. Loright: Plataformas para otimização generativa do motor
Estudos de comparação entre plataformas
Chatgpt vs. Pesquisa do Google
Estudos experimentais mostram diferenças significativas no comportamento do usuário. Os usuários do ChatGPT precisam de menos tempo para todas as tarefas, sem diferenças significativas no desempenho. O ChatGPT nivela o desempenho da pesquisa entre diferentes níveis de educação, enquanto na pesquisa do Google há uma correlação positiva entre a educação e o desempenho da pesquisa.
Recursos específicos da plataforma
Os resultados da pesquisa mostram diferentes preferências das plataformas de IA:
- Pesquisa de chatgpt: prefere conteúdo de formato longo para páginas de produtos de marca
- Perplexidade: tende a fontes autorizadas, como Wikipedia e grandes sites de notícias
- Visão geral do Google AI: usa padrão de co-citação e sinais de classificação existentes
Tendências e desenvolvimentos futuros
Gerenciamento de autoridade digital
Novas abordagens de pesquisa, como o Digital Authority Management (DAM), são criadas como uma disciplina interdisciplinar. Isso combina SEO, marketing de conteúdo, relações públicas e marca holisticamente para criar autoridade digital para sistemas de IA. A IA visibilidade da pirâmide As estruturas de otimização de otimização em cinco níveis: qualidade do conteúdo, otimização estrutural, otimização semântica, construção de autoridades e gerenciamento de contexto.
Otimização baseada em entidades
Pesquisas mostram o crescente significado do SEO baseado em entidades em comparação com a otimização de palavras-chave pura. Os sistemas de IA funcionam cada vez mais com as entidades e seus relacionamentos, o que significa uma mudança nas palavras -chave para conceitos semânticos.
Adequado para:
Desafios e limitações
Determinismo e mensurabilidade
Pesquisas atuais mostram que as respostas da IA não são determinísticas-as mesmas perguntas podem gerar respostas diferentes. Isso dificulta medir o sucesso porque as métricas tradicionais de SEO não se aplicam mais.
Mudança tecnológica rápida
A pesquisa alerta sobre a velocidade das mudanças tecnológicas. As estratégias que funcionam hoje podem rapidamente se tornar obsoletas por meio de atualizações de modelos. Isso requer adaptação contínua e alegria da experimentação.
Conhecimento prático
Estratégias de conteúdo
Os resultados da pesquisa mostram que a cobertura de tópicos e a cobertura holística do tema são decisivos. Os modelos de IA preferem conteúdo que pode responder a várias sub-perguntas de uma solicitação complexa por meio de fãs de consulta.
Eeat no contexto da IA
Estudos mostram que a experiência, a experiência, a autoridade, a confiança, a confiança (EEAT) também permanece relevante para os sistemas de IA. As plataformas de IA preferem fontes autoritárias confiáveis para minimizar as alucinações.
A otimização da IA se torna uma vantagem competitiva: os investimentos iniciais no LLMO pagam
A atual situação de pesquisa mostra que Ki SEO e LLMO são estabelecidos como uma disciplina independente. Embora muitos princípios tradicionais de SEO permaneçam relevantes, os sistemas de IA exigem novas abordagens na estruturação de conteúdo, construção de incêndio e implementação técnica. A pesquisa ainda está em uma fase experimental, com investimentos iniciais na otimização da IA prometem vantagens competitivas a longo prazo.
Adequado para:
Seu parceiro global de marketing e desenvolvimento de negócios
☑️ Nosso idioma comercial é inglês ou alemão
☑️ NOVO: Correspondência em seu idioma nacional!
Konrad Wolfenstein
Ficarei feliz em servir você e minha equipe como consultor pessoal.
Você pode entrar em contato comigo preenchendo o formulário de contato ou simplesmente ligando para +49 89 89 674 804 (Munique) . Meu endereço de e-mail é: wolfenstein ∂ xpert.digital
Estou ansioso pelo nosso projeto conjunto.
