Prezentare generală cuprinzătoare a cercetărilor privind inteligența artificială, SEO, AIO și LLMO – Imagine: Xpert.Digital
Optimizarea modelelor lingvistice mari: Cum schimbă fundamental inteligența artificială industria SEO
Optimizarea modelelor lingvistice mari: Cum schimbă fundamental inteligența artificială industria SEO
Peisajul cercetării din jurul optimizării pentru motoarele de căutare bazate pe inteligență artificială și a optimizării modelelor de limbaj larg (LLMO) se dezvoltă rapid. Această analiză cuprinzătoare evidențiază stadiul actual al cercetării privind toate aspectele relevante ale acestui domeniu emergent.
Legat de asta:
Concepte și terminologie de bază
LLMO, GEO și termeni înrudiți
Cercetările relevă o varietate de termeni pentru optimizarea conținutului pentru sistemele de inteligență artificială. Optimizarea modelelor lingvistice mari (LLMO) se concentrează pe optimizarea pentru modele lingvistice mari, cum ar fi GPT-4, Claude sau Gemini. Optimizarea generativă a motoarelor (GEO) vizează optimizarea pentru motoarele de căutare generative, în timp ce Optimizarea inteligenței artificiale (AIO) servește ca termen generic pentru toate măsurile de optimizare a inteligenței artificiale.
Un studiu inovator al Universității Princeton a introdus termenul „Optimizare Generativă a Motorului” în literatura științifică și a demonstrat că strategiile GEO pot crește vizibilitatea răspunsurilor generate de inteligența artificială cu până la 40%. Această cercetare a stabilit, pentru prima dată, un cadru sistematic pentru optimizarea conținutului pentru sistemele de inteligență artificială generativă.
Cum funcționează modelele moderne de inteligență artificială
Cercetările actuale arată că modelele de inteligență artificială funcționează prin pre-antrenament, reglare fină și generare augmentată de recuperare (RAG). Procesul de fundamentare este deosebit de relevant, în care sistemele de inteligență artificială își îmbogățesc răspunsurile cu date web în timp real prin căutări live. Google folosește încorporări și calcule de similaritate semantică pentru a evalua conținutul pasaj cu pas, în loc să caute cuvinte cheie pe pagini întregi.
Factori de clasament și factori de vizibilitate
Prezentări generale ale inteligenței artificiale Google - Factori de clasare
Studii ample au identificat șapte domenii principale care influențează prezentările generale ale inteligenței artificiale Google:
- Modele AI (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Sisteme de clasare de bază (PageRank, BERT, conținut util)
- Baze de date (Graful cunoștințelor, Graficul cumpărăturilor)
- Domenii tematice (categorii YMYL)
- Intenția de căutare (informațională, navigațională, tranzacțională)
- Elemente multimedia
- Date structurate
Cercetările arată că site-urile web cu clasamente Google mai bune au o șansă de 25% să apară ca sursă în AI Overviews. Interesant este că aproape 90% din citările ChatGPT provin din rezultate de căutare din afara topului 20.
Vizibilitatea mărcii și factorii de menționare
O analiză cuprinzătoare a 75.000 de branduri realizată de Ahrefs a relevat corelații semnificative pentru vizibilitate în AI Overviews:
- Mențiuni web ale mărcii: Cea mai puternică corelație (0,664)
- Ancore de brand: A doua cea mai puternică corelație (0,527)
- Volumul căutărilor de mărci: A treia cea mai puternică corelație (0,392)
- Backlink-uri: Corelație semnificativ mai slabă (0,218)
Această cercetare arată că factorii externi sunt mai importanți decât metricile SEO tradiționale. Brandurile cu cele mai multe mențiuni web primesc de până la 10 ori mai multe mențiuni în AI Overviews decât următorul grup de cvartiluri.
Notorietatea mărcii și vizibilitatea LLM-ului
Studiile realizate de Seer Interactive demonstrează o corelație de 0,18 între volumul căutărilor de brand și mențiunile prin inteligență artificială. Această corelație este a doua cea mai puternică conexiune observată după Domain Rank (0,25). Cercetarea arată că notorietatea brandului este relevantă nu doar pentru oameni, ci și pentru LLM-uri.
Abordări de optimizare tehnică
Date structurate și marcaj de schemă
Cercetările actuale arată că roboții de căutare cu inteligență artificială adesea nu reușesc să recunoască datele structurate injectate cu JavaScript. GPTBot, ClaudeBot și PerplexityBot nu pot executa JavaScript și, prin urmare, ratează conținutul generat dinamic. Randarea pe server sau HTML-ul static sunt esențiale pentru vizibilitatea inteligenței artificiale.
Deosebit de eficiente sunt:
- Formatul FAQ pentru răspunsuri directe la întrebări
- Diagramă practică pentru instrucțiuni pas cu pas
- Schema de produs pentru optimizarea comerțului electronic
- Schema articolului pentru etichetarea conținutului
llms.txt ca noul standard
Cercetările identifică fișierul llms.txt ca un ghid important pentru roboții de căutare inteligenți. Spre deosebire de robots.txt, acest fișier nu este folosit pentru blocare, ci mai degrabă ca o prezentare generală structurată a conținutului important, similară cu o hartă a site-ului XML pentru Google.
Instrumente de măsurabilitate și monitorizare
Dezvoltarea unui nou indicator cheie de performanță (KPI)
Cercetările arată o trecere de la clasamentele tradiționale la ratele de menționare și ratele de referință. Succesul nu se mai măsoară în pozițiile 1-10, ci în probabilitatea de a fi citat în răspunsurile AI.
Platforme de monitorizare
Studii recente identifică mai multe instrumente specializate pentru urmărirea vizibilității prin intermediul inteligenței artificiale:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Monitorizează mențiunile mărcilor pe diverse platforme AI
- Clasament web avansat: Oferă informații despre vizibilitatea mărcii prin inteligență artificială
- Marlon: Dezvoltat special pentru vizibilitatea mărcii în cadrul programelor LLM
- Metrici LLMO vs. Lorelight: Platforme pentru optimizarea generativă a motoarelor
Studii comparative între platforme
ChatGPT vs. Căutare Google
Studiile experimentale arată diferențe semnificative în comportamentul utilizatorilor. Utilizatorii ChatGPT necesită, în medie, mai puțin timp pentru toate sarcinile, fără diferențe semnificative în ceea ce privește performanța. ChatGPT uniformizează performanța căutărilor pe diferite niveluri educaționale, în timp ce Google Search arată o corelație pozitivă între educație și performanța căutărilor.
Caracteristici specifice platformei
Rezultatele cercetărilor arată preferințe diferite pentru platformele de inteligență artificială:
- Căutare ChatGPT: Preferă conținutul lung în locul paginilor de produse ale mărcii
- Perplexitate: Tinde să utilizeze surse autorizate, cum ar fi Wikipedia și site-urile importante de știri
- Prezentări generale ale inteligenței artificiale Google: Folosește modele de co-citări și semnale de clasare existente
Tendințe și evoluții viitoare
Managementul autorității digitale
Noi abordări de cercetare, cum ar fi Managementul Autorității Digitale (DAM), apar ca un domeniu interdisciplinar. Această abordare holistică combină SEO, marketingul de conținut, PR-ul și brandingul pentru a construi autoritate digitală pentru sistemele de inteligență artificială. Piramida Vizibilității Inteligenței Artificiale (IA) structurează măsurătorile de optimizare pe cinci niveluri: calitatea conținutului, optimizare structurală, optimizare semantică, construirea autorității și managementul contextului.
Optimizare bazată pe entități
Cercetările arată importanța tot mai mare a SEO bazat pe entități în comparație cu optimizarea pură a cuvintelor cheie. Sistemele de inteligență artificială lucrează din ce în ce mai mult cu entități și relațiile dintre acestea, ceea ce semnifică o trecere de la cuvinte cheie la concepte semantice.
Legat de asta:
Provocări și limitări
Determinism și măsurabilitate
Cercetările actuale arată că răspunsurile inteligenței artificiale nu sunt deterministe – aceleași întrebări pot genera răspunsuri diferite. Acest lucru complică semnificativ măsurarea succesului, deoarece metricile SEO tradiționale nu mai sunt aplicabile.
Schimbări tehnologice rapide
Cercetările avertizează asupra vitezei schimbărilor tehnologice. Strategiile care funcționează astăzi ar putea deveni rapid învechite din cauza actualizărilor modelelor. Acest lucru necesită o adaptare continuă și dorința de a experimenta.
Perspective practice
Strategii de conținut
Cercetările arată că acoperirea subiectelor și acoperirea holistică a acestora sunt cruciale. Modelele de inteligență artificială favorizează conținutul care poate răspunde la mai multe sub-întrebări ale unei interogări complexe prin intermediul unei interogări tip fan-out.
EEAT în contextul inteligenței artificiale
Studiile arată că experiența, expertiza, autoritatea și credibilitatea (EEAT) rămân relevante pentru sistemele de inteligență artificială. Platformele de inteligență artificială preferă surse fiabile și autorizate pentru a minimiza halucinațiile.
Optimizarea prin inteligență artificială devine un avantaj competitiv: Investițiile timpurii în LLMO dau roade
Cercetările actuale arată că SEO bazat pe inteligență artificială și LLMO sunt discipline independente. Deși multe principii SEO tradiționale rămân relevante, sistemele de inteligență artificială necesită noi abordări pentru structurarea conținutului, construirea mărcii și implementarea tehnică. Cercetarea se află încă într-o fază experimentală, dar investițiile timpurii în optimizarea prin inteligență artificială promit avantaje competitive pe termen lung.
Legat de asta:
Partenerul dumneavoastră global de marketing și dezvoltare a afacerilor
☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana
☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!
Konrad Wolfenstein
Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.
Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital
Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.