Комплексный обзор исследований в области ИИ, SEO, AIO и LLMO – Изображение: Xpert.Digital
Оптимизация большой языковой модели: как искусственный интеллект фундаментально меняет индустрию SEO
Оптимизация большой языковой модели: как искусственный интеллект фундаментально меняет индустрию SEO
Исследовательский ландшафт, связанный с поисковой оптимизацией на основе искусственного интеллекта и оптимизацией больших языковых моделей (LLMO), стремительно развивается. Этот всесторонний анализ освещает текущее состояние исследований по всем важным аспектам этой новой области.
Подходит для:
Основные понятия и терминология
LLMO, GEO и связанные с ними термины
Исследования выявили множество терминов для оптимизации контента для систем искусственного интеллекта. Оптимизация больших языковых моделей (LLMO) фокусируется на оптимизации для больших языковых моделей, таких как GPT-4, Claude или Gemini. Оптимизация генеративных поисковых систем (GEO) направлена на оптимизацию для генеративных поисковых систем, в то время как оптимизация ИИ (AIO) служит общим термином для всех мер оптимизации ИИ.
Новаторское исследование Принстонского университета ввело в научную литературу термин «оптимизация генеративных движков» и продемонстрировало, что стратегии геолокации могут повысить видимость ответов, генерируемых ИИ, до 40%. Это исследование впервые разработало систематическую структуру оптимизации контента для систем генеративного ИИ.
Как работают современные модели ИИ
Текущие исследования показывают, что модели ИИ функционируют посредством предварительной подготовки, тонкой настройки и поиска с помощью дополненной генерации (RAG). Процесс заземления особенно актуален, когда системы ИИ обогащают свои ответы данными из веб-страниц в режиме реального времени, полученными в результате поиска. Google использует встраивание и расчёт семантического сходства для оценки контента по принципу прохода по страницам, а не поиска по ключевым словам на целых страницах.
Факторы ранжирования и факторы видимости
Обзоры факторов ранжирования Google AI
Обширные исследования выявили семь основных областей, которые влияют на обзоры Google AI:
- Модели ИИ (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Основные системы ранжирования (PageRank, BERT, полезный контент)
- Базы данных (граф знаний, график покупок)
- Тематические области (категории YMYL)
- Цель поиска (информационная, навигационная, транзакционная)
- Мультимедийные элементы
- Структурированные данные
Исследования показывают, что веб-сайты с более высоким рейтингом в Google имеют 25% вероятность появления в качестве источника в обзорах ИИ. Примечательно, что почти 90% ссылок ChatGPT приходятся на результаты поиска за пределами топ-20 рейтинга.
Факторы видимости и упоминаемости бренда
Комплексный анализ 75 000 брендов, проведенный Ahrefs, выявил значимые корреляции с видимостью в обзорах ИИ:
- Упоминания бренда в сети: самая сильная корреляция (0,664)
- Якоря бренда: вторая по силе корреляция (0,527)
- Объем поиска бренда: третья по силе корреляция (0,392)
- Обратные ссылки: значительно более слабая корреляция (0,218)
Это исследование показывает, что внешние факторы важнее традиционных SEO-показателей. Бренды с наибольшим количеством упоминаний в интернете получают до 10 раз больше упоминаний в обзорах ИИ, чем бренды из следующей квартильной группы.
Узнаваемость бренда и видимость LLM
Исследования Seer Interactive демонстрируют корреляцию 0,18 между объёмом поиска бренда и упоминаниями в ИИ. Эта корреляция является второй по силе наблюдаемой связью после рейтинга домена (0,25). Исследование показывает, что узнаваемость бренда важна не только для обычных пользователей, но и для магистерских программ (LLM).
Технические подходы к оптимизации
Структурированные данные и схема разметки
Текущие исследования показывают, что роботы с искусственным интеллектом часто не распознают структурированные данные, внедренные в JavaScript. GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot не могут выполнять JavaScript и, следовательно, пропускают динамически генерируемый контент. Для видимости ИИ необходимы серверный рендеринг или статический HTML.
Особенно эффективны:
- Формат FAQ для прямых ответов на вопросы
- Схема для пошаговых инструкций
- Схема продукта для оптимизации электронной коммерции
- Схема статьи для тегирования контента
llms.txt как новый стандарт
Исследование показывает, что файл llms.txt является важным руководством для роботов на базе искусственного интеллекта. В отличие от robots.txt, этот файл используется не для блокировки, а как структурированный обзор важного контента, аналогичный XML-карте сайта для Google.
Инструменты измеримости и мониторинга
Разработка новых KPI
Исследования показывают переход от традиционных рейтингов к показателям упоминаемости и упоминаемости. Успех больше не измеряется позициями с 1 по 10, а вероятностью цитирования в ответах ИИ.
Платформы мониторинга
Недавние исследования выявили несколько специализированных инструментов для отслеживания видимости с помощью ИИ:
- ИИ-трекер видимости SE Ranking: отслеживает упоминания бренда на различных ИИ-платформах.
- Расширенный веб-рейтинг: предоставляет аналитику видимости бренда с помощью ИИ
- Марлон: Специально разработано для повышения узнаваемости бренда LLM
- Метрики LLMO против Lorelight: платформы для оптимизации генеративных движков
Сравнительные исследования между платформами
ChatGPT против поиска Google
Экспериментальные исследования показывают существенные различия в поведении пользователей. Пользователям ChatGPT в среднем требуется меньше времени на выполнение всех задач, без существенных различий в производительности. ChatGPT выравнивает эффективность поиска для людей с разным уровнем образования, тогда как Google Поиск демонстрирует положительную корреляцию между образованием и эффективностью поиска.
Особенности платформы
Результаты исследований показывают разные предпочтения в отношении платформ ИИ:
- Поиск ChatGPT: отдает предпочтение длинному контенту, а не страницам с описанием продукции бренда.
- Недоумение: склонен использовать авторитетные источники, такие как Википедия и крупные новостные сайты.
- Обзоры Google AI: использование шаблонов совместного цитирования и существующих сигналов ранжирования
Будущие тенденции и разработки
Управление цифровыми органами власти
Новые исследовательские подходы, такие как управление цифровым авторитетом (DAM), развиваются как междисциплинарная область. Этот комплексный подход объединяет SEO, контент-маркетинг, PR и брендинг для повышения цифрового авторитета систем ИИ. Пирамида видимости ИИ структурирует меры оптимизации на пяти уровнях: качество контента, структурная оптимизация, семантическая оптимизация, формирование авторитета и управление контекстом.
Оптимизация на основе сущностей
Исследования показывают растущую важность SEO на основе сущностей по сравнению с оптимизацией исключительно по ключевым словам. Системы искусственного интеллекта всё чаще работают с сущностями и их взаимосвязями, что означает переход от ключевых слов к семантическим концепциям.
Подходит для:
Проблемы и ограничения
Детерминизм и измеримость
Современные исследования показывают, что ответы ИИ не являются детерминированными: на одни и те же вопросы могут быть получены разные ответы. Это значительно усложняет оценку эффективности, поскольку традиционные SEO-метрики больше не применимы.
Быстрые технологические изменения
Исследования предупреждают о скорости технологических изменений. Стратегии, эффективные сегодня, могут быстро устареть из-за обновления моделей. Это требует постоянной адаптации и готовности к экспериментам.
Практические идеи
Контент-стратегии
Исследования показывают, что охват темы и её целостность имеют решающее значение. Модели ИИ отдают предпочтение контенту, который может ответить на несколько подвопросов сложного запроса посредством разветвления запроса.
EEAT в контексте ИИ
Исследования показывают, что опыт, экспертность, авторитетность, надёжность (EEAT) остаются актуальными для систем ИИ. Платформы ИИ предпочитают надёжные, авторитетные источники, чтобы минимизировать галлюцинации.
Оптимизация ИИ становится конкурентным преимуществом: ранние инвестиции в LLMO окупаются.
Текущие исследования показывают, что SEO с использованием ИИ и LLMO стали самостоятельными дисциплинами. Хотя многие традиционные принципы SEO остаются актуальными, системы ИИ требуют новых подходов к структурированию контента, построению бренда и технической реализации. Исследования всё ещё находятся на экспериментальной стадии, но ранние инвестиции в оптимизацию с помощью ИИ обещают долгосрочные конкурентные преимущества.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.