Новая цифровая видимость - расшифровка SEO, LLMO, GEO, AIO и AEO - SEO.

Сдвиг парадигмы: от поисковой оптимизации к оптимизации генеративной двигателей

Переопределение цифровой видимости в эпохе ИИ

Цифровой информационный ландшафт в настоящее время претерпевает свою наиболее глубокую трансформацию с момента введения графических веб -сайтов. Традиционный механизм, в котором поисковые системы представляют список потенциальных ответов в виде синих ссылок и оставляют его пользователю для их просмотра, сравнить их и синтезировать соответствующую информацию, все чаще заменяется новой парадигмой. Занимает модель «Ask-and-Receive», которая обусловлена ​​генеративными системами ИИ. Эти системы захватывают работу синтеза для пользователя и предоставляют на вопрос прямой, куратор и естественный язык.

Это фундаментальное изменение имеет далекие последствия для определения цифровой видимости. Успех больше не означает только появление на первой странице результатов; Это все больше определяется путем того, что является неотъемлемой частью ответа, сгенерированного ИИ,-это как непосредственно цитируемый источник, как упомянутый бренд или в качестве основы для синтезированной информации. Эта разработка ускоряет уже существующую тенденцию к «поискам с нулевым кликом», в котором пользователи удовлетворяют свои потребности в информации непосредственно на странице результатов поиска без необходимости посещения веб-сайта. Поэтому для компаний и производителей контента важно понять новые правила игры и адаптировать свои стратегии.

Подходит для:

• Блог Xpert: AIS AIS Artificial Intelligence Search / KIS-KI-Search / Neo SEO = NSEO (Оптимизация поисковой системы следующего поколения)

Новый словарь оптимизации: расшифровка SEO, LLMO, GEO, AIO и AEO

С появлением этих новых технологий развился сложный и часто запутанный словарный запас. Явным разграничением терминов является предпосылкой для целевой стратегии.

SEO (поисковая оптимизация): Это установленная, основная дисциплина оптимизации веб -контента для классических поисковых систем, таких как Google и Bing. Основная цель -достичь высоких рейтингов в традиционных списках результатов поиска на основе ссылок (SERP). SEO остается решающим в возрасте ИИ, поскольку он формирует основу для дальнейшей оптимизации.

LLMO (оптимизация модели большой языка): этот точный технический термин описывает оптимизацию контента, в частности, для того, чтобы эффективно понимать, обрабатывать и цитировать с помощью крупных голосовых моделей на основе текста (крупные языковые модели, LLMS), такие как OpenAIS Chatgpt или Gemini Google. Цель больше не рейтинг, а запись как надежного источника в ответах, сгенерированных ИИ.

GEO (генеративная оптимизация двигателя): несколько более широкий -частого и часто синонимный термин, используемый для LLMO. GEO фокусируется на оптимизации для всей генеративной системы или «двигателя» (например, недоумения, обзора Google AI), который создает ответ, а не только на самой языковой модели. Речь идет о том, чтобы послание бренда было представлено правильно и распределено по этим новым каналам.

AIO (AI Optimization): это зонт с несколькими значениями, что может привести к путанице. В контексте оптимизации контента AIO описывает общую стратегию адаптации контента для любых систем ИИ. Однако этот термин также может относиться к технической оптимизации самого ИИ -моделей или к использованию ИИ для автоматизации бизнес -процессов. Эта двусмысленность делает его менее точным для конкретной контент -стратегии.

AEO (Ответьте на оптимизация двигателя): специализированная подразделение GEO/LLMO, которая фокусируется на оптимизации для прямых функций ответа в системах поиска, таких как те, которые можно найти в обзорах ИИ Google.

Для целей настоящего отчета GEO и LLMO используются в качестве основных терминов для новых стратегий оптимизации контента, поскольку они наиболее точно описаны и все чаще устанавливаются в отрасли в качестве стандарта.

Почему традиционный SEO является фундаментальным, но больше недостаточно

Широко распространенное недопонимание заключается в том, что новые дисциплины с оптимизацией заменит SEO. Фактически, LLMO и GEO дополняют и расширяют классическую поисковую оптимизацию. Отношения симбиотические: без твердой основы SEO эффективная оптимизация для генеративного ИИ вряд ли возможно.

SEO в качестве фундамента: основные аспекты технического SEO-такого как быстрого времени загрузки, чистая боковая архитектура и обеспечение полной полной предпосылки для систем ИИ для поиска, чтения и обработки веб-сайта в первую очередь. Аналогичным образом, установленные качественные сигналы, такие как высококачественное содержание и тема, ревенционирующие обратные ссылки, остаются решающими для того, чтобы быть классифицированным как надежный источник.

Соединение RAG: Многие генеративные поисковые системы используют технологию, называемую поколением, для поиска, для обогащения ваших ответов с текущей информацией из Интернета. Они часто используют лучшие результаты классических поисковых систем. Высокий рейтинг в традиционном поиске, таким образом, увеличивает вероятность использования ИИ в качестве источника для сгенерированного ответа.

Разрыв единственного SEO: Несмотря на свое фундаментальное значение, одного SEO больше недостаточно. Лучший рейтинг больше не является гарантией видимости или трафика, поскольку сгенерированный AI ответ часто подвергается воздействию традиционных результатов и непосредственно отвечает пользовательскому запросу. Новая цель - упомянуть и синтез в этом ответе ИИ. Это требует дополнительного уровня оптимизации, который направлен на механическую читаемость, контекстуальную глубину и очевидную аспекты авторитета, которые выходят за рамки традиционной оптимизации ключевых слов.

Фрагментация терминологии - это больше, чем семантические дебаты; Это симптом сдвига парадигмы в его начале. Различные сокращения отражают различные точки зрения, которые восполняют для определения новой области - от технической (AIO, LLMO) до маркетинговой перспективы (GEO, AEO). Эта двусмысленность и отсутствие постоянно установленного стандарта создают стратегическое временное окно. В то время как более крупные организации, работающие в силосах, все еще обсуждают терминологию и стратегию, гибкие компании могут захватить основные принципы машинного, авторитетного контента и обеспечить значительное лидерство в качестве «первопроходца». Нынешнее неопределенность - не барьер, а возможность.

Сравнение дисциплин оптимизации

Сравнение дисциплин оптимизации - изображение: xpert.digital

Различные дисциплины оптимизации преследуют разные цели и стратегии. SEO фокусируется на высоком рейтинге в классических поисковых системах, таких как Google и Bing, с помощью оптимизации ключевых слов, структуры ссылок и технических улучшений, в результате чего успех измеряется с использованием рейтинга ключевых слов и органического трафика. С другой стороны, LLMO стремится называться или цитироваться в ответах AI, таких как CHATGPT или Gemini, с использованием семантической глубины, оптимизации сущности и факторов EAET-Success, показаны в брендах и цитировании. Geo стремится к правильному представлению бренда в сгенерированных ответах от таких двигателей, как сбиважение от сбыта или обзора ИИ, в результате чего основное внимание уделяется структурированию и созданию авторивости тем, а доля голоса служит успешным измерением в ответах искусственного интеллекта. AIO преследует наиболее полную цель общей видимости для всех систем ИИ и объединяет SEO, GEO и LLMO с дополнительной модели и оптимизацией процесса, измеренной видимостью по разным каналам ИИ. Наконец, AEO фокусируется на внешнем виде в фрагментах прямого ответа ответных машин с помощью форматирования FAQ и разметки схемы, с присутствием в полевых полевых окнах, определяющих успех.

Машиная комната: понимание технологии, стоящей за поиском искусственного интеллекта

Чтобы эффективно оптимизировать контент для систем ИИ, важно фундаментальное понимание основных технологий. Эти системы не являются волшебными черными ящиками, но основаны на конкретных технических принципах, которые определяют их функционирование, а также, таким образом, требования к обработке контента.

Большие голосовые модели (LLMS): основная механика

В центре генеративного ИИ находятся большие голосовые модели (модели больших языков, LLMS).

• Предварительное обучение с огромными объемами данных: LLM обучаются на основе огромных текстовых записей, которые поступают из таких источников, как Википедия, весь общедоступный Интернет (например, с помощью общего набора данных сканирования) и цифровых коллекций книг. Анализируя триллионы слов, эти модели изучают статистические закономерности, грамматические структуры, фактические знания и семантические отношения человеческого языка.
• Проблема отсечения знаний: решающее ограничение LLMS заключается в том, что ваши знания заморожены при статусе учебных данных. У вас есть так -названная «дата отсечения знаний» и вы не можете получить доступ к информации, которая была создана после этой даты. LLM, который был обучен к 2023 году, не знает, что произошло вчера. Это фундаментальная проблема, которая должна быть решена для поисковых приложений.
• Токен и вероятностная генерация: LLM не обрабатывают текстовое слово для слова, но разбирают его в более мелкие единицы, так что, называемые «токенами». Их основная функция состоит в том, чтобы предсказать наиболее вероятный ближайший токен на основе предыдущего контекста и генерировать когерентный текст. Они являются высокоразвитыми статистическими людьми, связанными с людьми и не обладают человеческим осознанием или пониманием.

Поиск дополненного поколения (Rag): мост для живой сети

В поисках Aguvied Generation (RAG) является ключевая технология, которая позволяет LLMS действовать в качестве современных поисковых систем. Он преодолевает разрыв между статическим, предварительно обученным знанием модели и динамической информацией Интернета.

Процесс тряпки можно разделить на четыре шага:

• Запрос (запрос): пользователь задает вопрос для системы.
• Апелляция (поиск): Вместо того, чтобы немедленно отвечать, система активирует компонент «ретривер». Этот компонент, часто семантическая поисковая система, ищет внешнюю базу знаний - обычно индекс большой поисковой системы, такой как Google или Bing, - в соответствии с документами, которые соответствуют запросу. На данный момент, важность высокого традиционного рейтинга SEO очевидна: содержимое, которое хорошо расположено в классическом поиске, имеет более высокую вероятность обнаружения системы RAG и выбранного в качестве потенциального источника.
• Обогащение (увеличение): наиболее важная информация из доступных документов извлекается и добавляется в исходный запрос пользователя в качестве дополнительного контекста. Это создает «обогащенную подсказку».
• Поколение (поколение): эта обогащенная подсказка направлена ​​в LLM. Модель теперь генерирует свой ответ, который больше не основан на его устаревших знаниях об обучении, а на текущих, доступных фактах.

Этот процесс снижает риск «галлюцинаций» (изобретения фактов), позволяет указать источники и гарантирует, что ответы являются более актуальными и фактически более точными.

Семантический поиск и векторные встраивания: язык ИИ

Чтобы понять, как работает шаг «поиска» в RAG, вы должны понять концепцию семантического поиска.

• От ключевых слов до значения: традиционный поиск основан на сравнении ключевых слов. Семантический поиск, с другой стороны, стремится понять намерение (намерение) и контекст расследования. Поиск «теплых зимних перчаток» также может дать результаты для «Woolfaefae», потому что система распознает семантическую связь между понятиями.
• Вектор, оформленные как основной механизм: техническая основа для этого - векторное усилие. Специальная «модель встраивания» преобразует текстовые единицы (слова, предложения, целые документы) в численное представление-вектор в очень размерном пространстве.
• Пространственная близость как семантическое сходство: в этой векторной комнате аналогичные концепции показаны как друг друга. Вектор, который представляет «король», имеет аналогичные отношения с вектором для «королевы», как вектор для «мужчины» для вектора для «женщины».
• Приложение в процессе RAG: запрос пользователя также преобразуется в вектор. Затем система RAG ищет свою базу данных Vectord, чтобы найти векторы документов, которые наиболее близки к вектору запроса. Таким образом, наиболее семантически релевантная информация для обогащения подсказки вызывается.

Модели и мысли: следующий эволюционный уровень

На главной фронте разработки LLM существуют так называемые модели мышления, которые обещают еще более прогрессирующую форму обработки информации.

• Помимо простых ответов: в то время как стандартные Lelms генерируют ответ за один проход, думайте, что модели разбирают сложные задачи в ряд логических промежуточных шагов, так называемой «цепь мышления» (цепь свинга).
• Как это работает: эти модели обучаются путем укрепления обучения (обучение подкрепления), с успешными, многоуровневыми решениями вознаграждаются. Они «думают» внутри, формулируют и отказываются от различных решений, прежде чем достигнут финального, часто более надежного и более точного ответа.
• Последствия для оптимизации: хотя эта технология все еще в начале, это указывает на то, что будущие поисковые системы смогут обрабатывать гораздо более сложные и сложные запросы. Содержание, которое предлагает четкие, логические пошаговые инструкции, подробные описания процессов или хорошо структурированные цепочки аргументации, идеально расположены для использования в качестве высококачественного источника информации этими передовыми моделями.

Технологическая структура современных поисков ИИ-комбинация LLM, тряпки и семантического поиска создает сильную, самоочитывающуюся цикл между «старой сетью» затонувших страниц и «новой сети» из AI, сгенерированных ответов. Высокий качественный авторитетный контент, который хорошо работает в традиционном SEO, заметно индексируется и ранжируется. Этот высокий рейтинг делает вас первоклассным кандидатом на вызов Rag Systems. Когда ИИ цитирует этот контент, это, в свою очередь, усиливает его авторитет, что может привести к большей приверженности пользователей, большему количеству обратных ссылок и, в конечном итоге, к еще более сильным традиционным сигналам SEO. Это создает «группу власти добродетели». И наоборот, нижний контент игнорируется как традиционными системами поиска, так и, следовательно, все более невидимым. Разрыв между цифровыми «ищербами» и «haud-nots» будет расширяться в геометрической прогрессии. Стратегическое следствие заключается в том, что инвестиции в фундаментальное SEO и создание содержания содержания больше не просто нацелены на рейтинг; Вы обеспечиваете постоянное место за таблицей контролируемого AI будущего чтения информации.

Машина для 3D-рендеринга AI и XR: пятикратный опыт Xpert.Digital в комплексном пакете услуг, исследования и разработки XR, PR и SEM — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Три столпа оптимизации генеративного двигателя

Техническое понимание части I составляет основу для конкретной, внедренной стратегической структуры. Чтобы добиться успеха в новую эру поиска ИИ, усилия по оптимизации должны быть рассмотрены на трех центральных столбцах: стратегический контент для понимания машины, передовая техническая оптимизация для скалеров ИИ и упреждающее управление цифровым органом.

Подходит для:

• Комплексный обзор исследований KI, SEO, AIO и LLMO

  

Столп 1: Стратегическое содержание для понимания машины

Способ, которым контент создан и структурирован, должен измениться. Цель больше не состоит в том, чтобы просто убедить человеческого читателя, а также предложить машину наилучшей возможной основе для извлечения и синтеза информации.

Тематическая власть как новая граница

В центре внимания контент -стратегии отложено из оптимизации отдельных ключевых слов в установление комплексной авторитета темы (актуальной власти).

• Построение центров знаний: вместо создания изолированных элементов для отдельных ключевых слов цель состоит в том, чтобы создать целостные «тематические кластеры». Они состоят из центрального, комплексного «контента столба» (содержимое столбца), которое охватывает широкую тему и многочисленные связанные подразделы, которые касаются конкретных нишевых аспектов и подробных вопросов. Такая структура сигнализирует о системах ИИ, что веб -сайт является соответствующим и исчерпывающим источником для конкретного поля.
• Целостная обложка: Информация о обработке LLMS в семантическом контексте. Веб -сайт, который охватывает тему всесторонне, включая все соответствующие аспекты, вопросы пользователей и связанные с ними концепции, - увеличивает вероятность использования ИИ в качестве исходного источника. Система находит всю необходимую информацию, которая вам нужна в одном месте и не должна составлять ее из нескольких, менее полных источников.
• Практическое применение: исследование ключевых слов больше не служит для поиска индивидуальных поисковых терминов, а для сопоставления всей вселенной вопросов, частичных аспектов и связанных с ними тем, которые принадлежат основной области компетенции.

Ешьте как алгоритмический сигнал

Концепция Eat of Google (опыт, опыт, авторитетный центр, достоверность и экспертиза, опыт, авторитет, трастичность) развивается от чистого руководства для тестировщиков качества человека до набора машино читаемых сигналов, которые используются для оценки источников контента.

Структурное доверие: компании должны активно реализовать эти сигналы на своих веб -сайтах и ​​сделать его видимым:

• Опыт и опыт (опыт и опыт): Авторы должны быть четко показаны, в идеале с подробными биографиями, которые показывают их квалификацию и практическое опыт. Содержание должно содержать уникальные идеи от практики, которая выходит за рамки чистых фактических знаний.
• Органа (власть): создание контекстуальных соответствующих обратных ссылок с других уважаемых веб -сайтов остается важным. Тем не менее, не связанные товарные знаки (упоминания) в авторитетных источниках также становятся все более важными.
• Достоверность (достоверность): четкая и легкая контактная информация о -веди, цитирование достоверных источников, публикация ваших собственных, оригинальные данные или исследования, а также регулярное обновление и исправление контента являются важными сигналами.

Контент-стратегия на основе Entitäte: оптимизация для вещей, а не для строк

Современные поисковые системы создают свое понимание мира на «знании графика». Этот график состоит не из слов, а реальных сущностей (людей, мест, брендов, концепций) и отношений между ними.

• Сделайте свой собственный бренд сущностью: стратегическая цель состоит в том, чтобы создать свой собственный бренд как четко определенного и признанного сущности в этом графике, что явно связано с конкретной областью. Это достигается посредством последовательного именования, использования структурированных данных (см. Раздел 4) и частых общих упоминаний (совместное появление) с другими соответствующими объектами.
• Практическое применение: содержимое должно быть структурировано вокруг четко определенных сущностей. Важные технические термины могут быть объяснены в коробках глоссария или определения. Ссылка на признанные источники сущностей, такие как Википедия или Викидата, может помочь Google установить правильные связи и консолидировать тематическую классификацию.

Искусство фрагмента: содержание структуры для прямого извлечения

Форматирование контента должно быть сделано таким образом, чтобы машины могли легко демонтировать и повторно использовать их.

• Оптимизация на уровне прохода: системы ИИ часто не извлекают целые элементы, а индивидуальные, прекрасно сформулированные «куски» или абзац раздела-точка списка, линию таблицы, чтобы ответить на определенную часть запроса. Следовательно, веб -сайт должен быть разработан как набор таких высоко извлеченных информационных сгиб.
• Лучшие практики структурных:
  • Ответ-фронтальный орфография (написание ответа на первое место): абзацы должны начинаться с краткого, прямого ответа на неявный вопрос, за которым следует объяснительные детали.
  • Использование списков и таблиц: сложная информация должна быть подготовлена ​​в списках, пронумерованных списках и таблицах, поскольку эти форматы особенно просты для систем ИИ.
  • Стратегическое использование заголовков: четкие, описательные заголовки H2 и H3, часто сформулированные в виде вопросов, должно логически структурировать содержание. Каждый раздел должен сконцентрироваться на одной, сфокусированной идее.
  • Области часто задаваемых вопросов: разделы с часто задаваемыми вопросами (часто задаваемые вопросы) являются идеальными, потому что вы напрямую отражаете разговорный формат вопросов-ответов в чатах ИИ.

Мультимодальность и естественный язык

• Разговорной тон: Содержание должно быть написано в естественном человеческом стиле. Модели ИИ обучаются подлинным человеческим языкам и предпочитают тексты, которые читаются как настоящий разговор.
• Оптимизация визуального контента: современный ИИ также может обрабатывать визуальную информацию. Поэтому изображения нуждаются в значимых старых текстах и ​​шапках. Видео должно быть предоставлено транскриптами. Это делает мультимедийный контент индексацией и цитируемым для ИИ.

Конвергенция этих контент-стратегий-авторитет, EAET, оптимизация сущностей и структурирование фрагментов с глубокими знаниями: наиболее эффективный контент для ИИ также является наиболее полезным, прозрачным и самым заслуживающим доверия контентом для людей. Эра «письма для алгоритма», которая часто привела к неестественным текстам, подходит к концу. Новый алгоритм требует лучших практик, подвергшихся человеку. Стратегическое значение состоит в том, что инвестиции в реальные знания специалистов, высококачественное письмо, четкую информацию и прозрачные источники больше не являются просто «хорошей практикой» - они являются наиболее прямой и самой устойчивой формой технической оптимизации для генеративного возраста.

Столб 2: Расширенная техническая оптимизация для Clawlers AI

В то время как стратегический контент определяет «что» оптимизации, техническая оптимизация гарантирует «как»-IT гарантирует, что системы ИИ могут получить доступ к этому контенту, интерпретировать его и обрабатывать их правильно. Без прочной технической основы даже лучший контент остается невидимым.

Технический SEO вновь рассмотрен: постоянная важность основного жизненно важного

Основы технической поисковой оптимизации не только актуальны для GEO, но и более важны.

• Ползание и индексальность: это абсолютная основа. Если AI Crawler-это известный Googlebot или специализированные боты, такие как Claudebot и Gptbot-Cannot Call или рендеринг страницы, она не существует для системы ИИ. Следует обеспечить, чтобы соответствующие страницы возвращали код состояния HTTP 200 и не (непреднамеренно) блокированы файлом robots.txt.
• Скорость боковой и рендеринг: AI Crawler часто работают с очень короткими временными окнами для рендеринга с одной стороны, иногда всего 1-5 секунд. Медленные страницы загрузки, особенно те, у кого высокое содержание JavaScript, используют риск, пропущенные или только не полностью обрабатываемые. Поэтому оптимизация основных веб -жизнендов и общая скорость зарядки (PageSpeed) имеет решающее значение.
• Рендеринг JavaScript: Хотя Google Crawler теперь очень хорош в рендеринге страниц с интенсивными JavaScript, это не относится ко многим другим скалерам ИИ. Чтобы обеспечить универсальный доступ, критический контент уже должен быть включен в начальный HTML -код страницы и не должен перезагружаться на стороне клиента.

Стратегический императив схемы.

Smech.org - это стандартизированный словарный запас для структурированных данных. Это позволяет операторам веб -сайтов явно информировать поисковые системы, что такое их содержание и как связаны разные информационные элементы. Веб -сайт, присвоенный схемой, становится машиной, читаемой базой данных.

• Почему схема имеет решающее значение для ИИ: структурированные данные устраняют двусмысленность. Они позволяют системам ИИ, такие факты, как цены, данные, места, рейтинги или шаги в руководстве с высоким уровнем безопасности. Это делает контент гораздо более надежным источником генерации ответов в качестве неструктурированного текста потока.
• Ключевые схемы для GEO:
  • Организация и человек: по четкому определению вашего собственного бренда и авторов как сущностей.
  • FAQPAGE и WOWTO: для структурирования контента для прямых ответов и пошаговых инструкций, которые предпочтительнее ИИ Systems.
  • Статья: для передачи важных метаданных, таких как автор и дата выпуска, и, таким образом, укрепить сигналы питания.
  • Продукт: необходимо для электронной коммерции, чтобы сделать цену, доступность и оценку данных.
• Лучшая практика с сети: Оптимизация должна выходить за рамки добавления изолированных блоков схемы. Используя атрибут @id, различные объекты могут быть связаны друг с другом с одной стороны и по всему веб -сайту (например, связывание статьи с его автором и его издателем). Таким образом, создается когерентный график внутренних знаний, который явно создает семантические отношения для машин.

Emerging LLMS.TXT Стандарт: прямая линия связи с моделями искусственного интеллекта

llms.txt - это предложенный новый стандарт, который должен обеспечить прямую и эффективную связь с моделями искусственного интеллекта.

• Цель и функция: это простой текстовый файл, написанный в формате разметки, который помещается в обычный каталог веб -сайта. Он предлагает кураторскую «карту» самого важного контента веб -сайта, скорректированного путем раздражающего HTML, JavaScript и рекламных баннеров. Это делает его чрезвычайно эффективным для моделей ИИ находить и обрабатывать самую релевантную информацию.
• Дифференциация с robots.txt и sitemap.xml: в то время как robots.txt Crawlers сообщает, какие области не должны посещать, а SiteMap.xml предоставляет неуместный список всех URL -адресов, LLMS.TXT предлагает структурированное и контекстуализированное руководство по наиболее ценным ресурсам веб -сайта.
• Спецификация и формат: в файле используется простой синтаксис разметки. Обычно он начинается с заголовка H1 (боковой заголовок), за которым следует короткое резюме в блоке цитаты. Заголовки H2 затем группы перечисляются по ссылкам на важные ресурсы, такие как документация или руководящие принципы. Существуют также варианты, такие как llms-full.txt, которые суммируют весь текстовый содержимое веб-сайта в одном файле.
• Реализация и инструменты: создание может быть сделано вручную или поддерживается растущим числом инструментов генераторов, таких как FireCRAWL, MARCHDONS или специализированные плагины для систем управления контентом, таких как WordPress и Shopify.
• Дебаты о принятии: крайне важно понять текущие противоречия по поводу этого стандарта. В официальной документации Google говорится, что такие файлы не являются необходимыми для видимости в обзорах ИИ. Ведущие эксперты Google, такие как Джон Мюллер, были скептически настроены и сравнивали полезность с устаревшим ключевым слов Meta Day. В то же время, однако, другие важные компании ИИ, такие как Anpropic, уже используют стандарт для своих собственных веб -сайтов, и растет признание в сообществе разработчиков.

Дебаты о реализации LLMS.TXT и расширенных схемы показывают критическое стратегическое напряжение: между оптимизацией для одной доминирующей платформы (Google) и оптимизацией для более широкой, гетерогенной экосистемы ИИ. Полагаться исключительно на руководящие принципы Google («вам это не нужно») - это рискованная стратегия, которая отдает контроль и потенциальную видимость на других быстро растущих платформах, таких как Chatt, Displexity и Claude. Посознавая стратегия оптимизации «полигамической», которая следует за основными принципами Google, а также экосистемными стандартами, такими как LLMS.TXT и обширная схема, является наиболее устойчивым подходом. Он рассматривает Google как наиболее важным, но не единственным механическим потребителем своего собственного контента. Это форма стратегической диверсификации и снижения риска для цифровых активов компании.

Столб 3: Управление цифровым органом

Появление новой дисциплины

Третий и, пожалуй, самый стратегический столб оптимизации генеративного двигателя выходит за рамки чистого контента и технологической оптимизации. Он занимается структурой и управлением цифровым авторитетом бренда в целом. В мире, в котором системы ИИ пытаются оценить надежность источников, алгоритмически измеримый авторитет становится решающим фактором ранжирования.

Концепция «управления цифровым органом» была в значительной степени сформирована экспертом отрасли Олафом Коппом и описывает новую, необходимую дисциплину в цифровом маркетинге.

Мост между бункерами

В эпоху EAET и AI сигналы, которые создают алгоритмический доверие, такие как репутация бренда, упоминания в средствах массовой информации и доверие к авторам, будут созданы посредством мероприятий, которые традиционно расположены в отдельных отделах, таких как PR, маркетинг бренда и социальные сети. Только SEO часто оказывает ограниченное влияние на эти области. Управление цифровым управлением закрывает этот пробел, объединяя эти усилия с SEO под единой стратегической крышей.

Главной целью является сознательная и упреждающая структура узнаваемой и авторитетной брендной сущности в цифровом и авторитетном бренде, которая может быть легко идентифицирована по алгоритмам и классифицирована как заслуживающую доверия.

Помимо обратных ссылок: валюта упоминаний и совместного появления

• Установка в виде сигнала: невыбранные названия брендов в авторитетных контекстах становятся более важными. Системы ИИ объединяют эти упоминания всего Интернета, чтобы оценить осведомленность и репутацию бренда.
• Совместное появление и контекст: системы ИИ анализируют, какие сущности (бренды, люди, люди, темы) часто упоминаются вместе. Стратегическая цель должна заключаться в создании сильной и последовательной связи между вашим собственным брендом и основными темами компетенции во всем цифровом пространстве.

Создание энтузиазма в цифровом виде бренда

• Последовательность является ключом: абсолютная согласованность в написании названия бренда, названия авторов и корпоративные описания во всех цифровых точках контакта очень важны - от вашего собственного веб -сайта до социальных профилей до отраслевых каталогов. Несоответствия создают двусмысленность для алгоритмов и ослабляют сущность.
• Крест -платформные полномочия: генеративные двигатели оценивают наличие бренда целостно. Единый голос и последовательные сообщения по всем каналам (веб -сайт, LinkedIn, гостевые посты, форумы) усиливают воспринимаемый авторитет. Повторное использование и адаптация успешного контента для различных форматов и платформ является центральной тактикой.

Роль цифрового пиара и управления репутацией

• Стратегические работы по связям с общественностью: усилия цифрового PR должны сосредоточиться на достижении упоминаний в публикациях, которые не только актуальны для целевой группы, но также классифицируются по моделям ИИ в качестве авторитетных источников.
• Управление репутацией: крайне важно способствовать и мониторировать активно положительные отзывы о уважаемых платформах. Активное участие в соответствующих дискуссиях в общественных платформах, таких как Reddit и Quora, так же важно, поскольку они часто используются системами ИИ, как источники для подлинных мнений и опыта.

Новая роль SEO

• Управление цифровым органом в корне изменяет роль SEO в организации. Он взимает SEO из тактической функции, которая фокусируется на оптимизации одного канала (веб -сайт), стратегической функции, которая отвечает за оркестровку всего цифрового следа компании для алгоритмической интерпретации.
• Это подразумевает значительные изменения в организационной структуре и необходимых навыках. «Менеджер цифровых управлений»-это новая гибридная роль, которая сочетает в себе аналитическую строгость SEO с навыками повествования и создания отношений стратега бренда и PR-профессионала. Компании, которые не могут создать эту интегрированную функцию, обнаруживают, что их фрагментированные цифровые сигналы в конкуренции с конкурентами, которые представляют единую, авторитетную идентичность для систем ИИ не могут существовать.

Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing с помощью Accio.com-Image: xpert.digital

Подробнее об этом здесь:

• Найти продукты и B2B Insights с AI / консультацией и поддержкой

Соревновательная ландшафт и измерение успеха

После того, как стратегические столбы оптимизации определены, направлено на практическое применение в текущей конкурентной среде. Для этого требуется анализ на основе данных наиболее важных платформ поиска ИИ, а также внедрение новых методов и инструментов для измерения производительности.

Подходит для:

• Причина потери трафика из -за ИИ и растущей контент -конкуренции в 45% за последние два года

Деконструкция выбора источника: сравнительный анализ

Различные поисковые платформы ИИ не работают идентично. Они используют разные источники данных и алгоритмы для генерации своих ответов. Понимание этих различий имеет решающее значение для приоритетов мер по оптимизации. Следующий анализ основан на синтезе ведущих отраслевых исследований, в частности, комплексного изучения ранжирования SE, дополненного качественным анализом и документацией, принадлежащей платформе.

Обзоры Google AI: преимущество установленной системы

• Профиль источника: Google следует более консервативному подходу. Обзоры ИИ в значительной степени полагаются на существующие знания о графике, установленных сигналах EAET и результатах Organic Top Ranking. Исследования показывают значительную, если не завершенную, корреляцию с 10 лучшими позициями классического поиска.
• Точки данных: Google цитирует в среднем 9,26 ссылок на ответ и имеет высокое разнообразие с 2909 уникальными доменами в анализируемом исследовании. Существует четкое предпочтение для более старых, установленных доменов (49 % упомянутых доменов составляют более 15 лет), в то время как очень молодые домены реже принимаются во внимание.
• Стратегическое значение: успех в обзорах Google AI неотделим от сильного, традиционного авторитета SEO. Это экосистема, в которой успех приводит к дальнейшему успеху.

Поиск CHATGPT: претендент с акцентом на пользовательский контент и Bing

• Профиль источника: CHATGPT использует индекс Microsoft Bing для своего веб -поиска, но использует свою собственную логику для фильтрации и размещения результатов. Платформа показывает значительное предпочтение для пользовательского контента (сгенерированный пользователем контент, UGC), особенно из YouTube, который является одним из наиболее часто цитируемых источников, а также для платформ сообщества, таких как Reddit.
• Точки данных: CHATGPT цитирует в среднем 10,42 большинства ссылок и относится к наибольшему количеству уникальных доменов (4034). В то же время платформа указывает на самый высокий уровень нескольких Nions одного и того же домена в ответ (71 %), которая указывает на стратегию углубления одним источником, которая считается заслуживающим доверия.
• Стратегическое значение: видимость в CATT требует многоплатформенной стратегии, которая, в дополнение к оптимизации индекса Bing, также включает в себя активность присутствия на важных пользовательских платформах контента.

Sisplexity.ai: прозрачный исследователь в реальном времени

• Профиль источника: недоумение предназначено для выполнения веб-сайта в реальном времени для каждого запроса, который обеспечивает актуальность информации. Платформа чрезвычайно прозрачна и предоставляет свои ответы четкими встроенными цитатами. Уникальной точкой продажи является функция «фокусировки», которая позволяет пользователям искать предопределенный выбор источников (например, только научная статья, Reddit или определенные веб -сайты).
• Точки данных: выбор источников очень последовательна; Почти все ответы содержат ровно 5 ссылок. Ответы «Оздоровия» указывают на самое высокое семантическое сходство с ответами из CHATGPT (0,82), что указывает на сходные предпочтения при выборе контента.
• Стратегическое значение: ключом к успеху в недоумении является стать «целевым источником» - веб -сайтом, который настолько авторителен, что пользователи намеренно включают их в свои целенаправленные поиски. Характер платформы в реальном времени также вознаграждает особенно текущий и фактически точный контент.

Различные стратегии источника крупных платформ ИИ создают новую форму «алгоритмического арбитража». Бренд, который испытывает трудности в закреплении опоры в высококонкурентной, управляемой власти экосистеме обзоров Google AI, может найти более простой способ видимости через Chatt, сосредоточившись на Bing-Seo и сильном присутствии на YouTube и Reddit. Аналогичным образом, нишевый эксперт может избежать основной конкуренции, став незаменимым источником для целенаправленных поисков на недоумении. Стратегические знания состоит не в том, чтобы вести каждую борьбу на каждом фронте, а для анализа различных «рыночных барьеров» каждой платформы ИИ и согласовать свой собственный контент и авторитетные меры по строительству на платформе, которая наилучшим образом соответствует сильным сторонам вашего собственного бренда.

Сравнительный анализ поисковых платформ искусственного интеллекта

Сравнительный анализ поисковых платформ ИИ-Image: Xpert.Digital

Сравнительный анализ платформ поиска ИИ показывает значительные различия между обзорами Google AI, поиском CHATGPT и одурманностью.ai. В качестве основного источника данных Google AI Обзоры используют Google Index и Graph Graph, предоставляет в среднем 9,26 цитат и имеет небольшое совпадение с Bing и умеренным с Chatt. Платформа показывает умеренное предпочтение для пользовательского контента, такого как Reddit и Quora, но предпочитает надежные домены со старостью. Уникальная точка продажи заключается в интеграции в доминирующую поисковую систему и сильное взвешивание EAET, в результате чего стратегическое внимание уделяется созданию EAET и сильного традиционного авторитета SEO.

Поиск CHATGPT основан на индексе Bing в качестве основного источника данных и генерирует наибольшую информацию источника в среднем с 10,42 цитатами. Платформа показывает высокое перекрытие источника с недоумением и умеренным с Google. Высокие предпочтения, генерируемые пользователем контент, особенно YouTube и Reddit, особенно поразительно. При оценке доменного возраста показывает смешанное поведение с открытостью для более молодых доменов. Уникальная точка продажи находится в большом количестве источников и сильной интеграции UGC, в то время как стратегическое внимание уделяется выпуску SEO и присутствии на платформах UGC.

Sisplexity.ai отличается в качестве основного источника данных, используя веб-сайт в реальном времени и обеспечивает наименьшее количество цитат со средним уровнем 5,01. Источник перекрывается высоким с Chatt, но низким с Google и Bing. Платформа показывает умеренное предпочтение, сгенерированное пользователем контент, причем Reddit и YouTube предпочтительнее в режиме фокусировки. Возраст домена играет низкую роль, потому что основное внимание уделяется актуальности в реальном времени. В качестве уникальной точки продажи, Searplexity.ai предлагает прозрачность с помощью встроенных цитат и настраиваемого выбора источника через функцию фокусировки. Стратегическое внимание уделяется построению нишевых авторитетов и нагрузки на содержание.

Новый анализ: измерение и мониторинг видимости LLM

Сдвиг парадигмы от поиска в ответ требует одинаково фундаментальной корректировки измерения успеха. Традиционные показатели SEO теряют смысл, если щелчок на веб -сайте больше не является основной целью. Новые метрики и инструменты необходимы для количественной оценки влияния и наличия бренда в генеративном ландшафте ИИ.

Сдвиг парадигмы в измерении: от кликов, чтобы влиять

• Старые показатели: успех традиционного SEO в основном оценивается с помощью непосредственно измеримых ключевых цифр, таких как рейтинг ключевых слов, органический трафик и скорость кликов (CTR).
• Новые метрики: успех GEO/LLMO измеряется с помощью показателей влияния и присутствия, которые часто являются косвенным характером:
  • Видимость LLM / торговые марки (брендинг): измеряет, как часто бренд упоминается в соответствующих ответах искусственного интеллекта. Это самая основная новая фигура.
  • Доля голоса / доля модели: количественно определяет процент их собственных бренд -центров по сравнению с конкурентами для определенной группы поисковых запросов (подсказка).
  • Цитаты (Цитаты): Вы называете, как часто ваш собственный веб -сайт связан как источник.
  • Устройство и качество записей: анализирует звук (положительный, нейтральный, отрицательный) и фактическую правильность упоминаний.

Новый инструментарий: платформы для преследования ИИ

• Как это работает: эти инструменты автоматически запрашивают различные модели искусственного интеллекта с предварительно определенной подсказкой. Они записывают, какие бренды и источники появляются в ответах, анализируют настроение и продолжают развитие с течением времени.
• Ведущие инструменты: рынок молод и фрагментирован, но некоторые специализированные платформы уже установили себя. К ним относятся такие инструменты, как глубокие, Peec.ai, Rankscale и Otterly.ai, которые различаются по диапазону функций и целевой группы (от МСП до крупных компаний).
• Адаптация традиционных инструментов: установленные поставщики программного обеспечения для мониторинга огня (например, Sprout Social, упоминание) и комплексных SEO Suites (например, SEMRUSH, AHREFS) также начинают интегрировать функции для анализа видимости ИИ в ваши продукты.

Закрыть разрыв в атрибуции: интеграция анализа LLM в отчетность

Одной из самых больших проблем является задание (атрибуция) бизнес -результатов, которые будут названы в ответе ИИ, поскольку оно часто не приводит к прямому щелчке. Требуется многоэтапный метод анализа:

• Преследование трафика направления: первым и самым простым шагом является анализ прямого реферального трафика (реферальный трафик) платформ искусственного интеллекта в инструментах веб-анализа, таких как Google Analytics 4. путем создания пользовательских групп каналов на основе ссылки (например, озадачивания.
• Мониторинг косвенных сигналов: более продвинутый подход состоит из анализа корреляции. Аналитики должны соблюдать тенденции для косвенных индикаторов, таких как увеличение прямых трафика веб -сайта (прямой трафик) и увеличение фирменных поисков (фирменный поиск) в консоли поиска Google. Эти тенденции должны быть связаны с развитием видимости LLM, измеренной новыми инструментами мониторинга.
• Анализ протоколов бота: для технически опытных команд анализ файлов журнала сервера предлагает ценную информацию. Идентификация и мониторинг деятельности Clawlers AI (например, Gptbot, Claudebot) может определить, какие страницы используются системами ИИ для получения информации.

Разработка показателей эффективности

Разработка индикаторов производительности - изображение: xpert.digital

Разработка показателей эффективности показывает значительное изменение от традиционных показателей SEO к AI-ориентированным ключевым фигурам. Во время видимости основное внимание уделяется классическому рейтингу ключевых слов к доле голоса и доли модели, которые измеряются с помощью специализированных инструментов мониторинга LLM, таких как Peec.ai или глубокий. В области трафика реферальный трафик платформ AI дополняет органический трафик и скорость клика, в результате чего инструменты веб-анализа, такие как GA4, используются с пользовательскими канализационными группами. Органы веб -сайта больше не определяются только доменными органами и обратными ссылками, но также посредством цитирования и качества записей в системах искусственного интеллекта, измеримых инструментами мониторинга LLM и анализом обратной ссылки цитируемых источников. Восприятие бренда расширяется в результате поиска, связанных с брендом, до настроения ИИ имен, записанные инструментами мониторинга LLM и социального листинга. В дополнение к традиционной скорости индексации, скорость призыва происходит через ботов ИИ, что определяется с использованием анализа логического файла сервера.

Ведущие инструменты мониторинга и анализа GEO/LLMO

Ведущие инструменты мониторинга и анализа GEO/LLMO- Изображение: Xpert.Digital

Ландшафт ведущих инструментов мониторинга и анализа GEO/LLMO предлагает различные специализированные решения для различных целевых групп. Глубокий - это всеобъемлющее предприятие, которое предлагает мониторинг, долю голоса, анализ настроений и анализ источников для CHATT, Copilot, Nearblexity и Google AIO. Peec.ai также предназначен для маркетинговых команд и корпоративных клиентов и предлагает панель мониторинга бренда, анализ конкуренции и анализ разрыва контента для CHATT, недоумения и Google AIO.

Для малых и средних компаний, а также специалистов SEO, рейтинговая масштаба предлагает анализ ранжирования в реальном времени в ответах искусственного интеллекта, анализе настроений и анализе цитирования в ЧАТТ, недоумении и бинг-чате. Otterly.ai фокусируется на записях и обратных ссылках с оповещениями о изменениях и обслуживает МСП и агентства через Chatt, Claude и Gemini. Goodie AI позиционирует себя как платформу для мониторинга, оптимизации, оптимизации и создания контента на одних и тех же платформах и предназначена для компаний и агентств среднего размера.

Холл предлагает специализированное решение для команд предприятий и продуктов с разговором разговора, измерения трафика по рекомендациям ИИ и отслеживанием агентов для различных чат -ботов. Для начинающих доступны бесплатные инструменты: Hubspot AI Grader предлагает бесплатную проверку на долю голоса и настроения на GPT-4 и недоумение, в то время как Mangools AI Grader обеспечивает бесплатную проверку визуальности ИИ и сравнения конкуренции на CHATT, Google AIO и недоумении для начинающих и SEO.

Полная структура геоактивных действий: в 5 этапах для оптимальной видимости ИИ

Создайте авторитет для AI Future: почему Eate - ключ к успеху

После подробного анализа технологических фондов, стратегических столбов и конкурентной ландшафта эта последняя часть суммирует результаты в практической основе действий и рассматривает будущее развитие поиска.

Реализуемая структура

Сложность оптимизации генеративного двигателя требует структурированного и итерационного подхода. Следующий контрольный список суммирует рекомендации из предыдущих разделов в практическом рабочем процессе, который может служить руководящими принципами для реализации.

Фаза 1: Аудит и базовая версия

• Выполните технический аудит SEO: проверка основных технических требований, таких как ползание, индексальность, боковая скорость (основная веб -сайт) и мобильная оптимизация. Идентификация проблем, которые может блокировать AI Crawler (например, медленное время нагрузки, зависимости JavaScript).
• Проверка схема.org-markup: аудит существующей структурированной разметки данных для полноты, правильности и использования сетевых объектов (@ID).
• Провозите аудит контента: оценка существующего контента, касающегося сигналов EAET (являются ли авторы, цитируются ли источники?), Семантическая глубина и авторитет темы. Идентификация пробелов в тематических кластерах.
• Определите базовую линию видимости LLM: использование специализированных инструментов мониторинга или ручных запросов на соответствующих платформах ИИ (Google AIO, CHATGPT, недоумение), чтобы захватить статус -кво собственного видимости бренда и наиболее важных конкурентов.

Фаза 2: Контент -стратегия и оптимизация

• Разработайте тему кластерной карты: на основе ключевых слов и исследований тем, создайте стратегическую карту тем, которые для рассмотрения, и субъекты, которые отражают ваш собственный опыт.
• Создайте и оптимизируйте контент: создайте новый контент и пересмотрите существующий контент, с четким фокусом на оптимизации для извлечения (структура фрагмента, списки, таблицы, часто задаваемые вопросы) и охват объектов.
• Укрепление сигналов EAET: реализация или улучшение авто -страниц, добавление ссылок и цитат, установка уникальных отчетов о опыте и оригинальных данных.

Этап 3: Техническая реализация

• Схема ROLLING/UPDATE.ORG-MARKUP: Внедрение соответствующего и сетевого схемы-марка на всех важных страницах, особенно для продуктов, часто задаваемых вопросов, инструкций и статей.
• Создайте и предоставьте файл llms.txt: создание файла llms.txt, который относится к наиболее важному контенту и наиболее актуальным для систем искусственного интеллекта, и размещение в обычном каталоге Веб -сайта.
• Исправление проблем с производительностью: устранение проблем в отношении времени зарядки и рендеринга, выявленного в техническом аудите.

Фаза 4: Структура авторитета и продвижение по службе

• Проведите цифровой PR и Outreach: целевые кампании по созданию высококачественных обратных ссылок и, что еще более важные, не связанные с ними товарные знаки в авторитетных, тематических публикациях.
• Общайтесь с платформами сообщества: активное и полезное участие в дискуссиях на таких платформах, как Reddit и Quora, чтобы позиционировать бренд как полезный и компетентный источник.

Фаза 5: Измерение и итерация

• Настройка аналитики: конфигурация инструментов веб -анализа для проведения трафика реферального трафика из источников искусственного интеллекта и мониторинга косвенных сигналов, таких как прямой трафик и фирменный поиск.
• Непрерывно контролировать видимость LLM: регулярное использование инструментов мониторинга, чтобы продолжить развитие собственной видимости и конкурентов.
• Корректируйте стратегию: используйте данные, полученные для постоянного уточнения стратегии содержания и авторитета, и для реагирования на изменения в ландшафте искусственного интеллекта.

Будущее поиска: от закупки информации до взаимодействия знаний

Интеграция генеративного ИИ является не временной тенденцией, а началом новой эры взаимодействия человека с компьютером. Разработка будет выходить за рамки современных систем, и способ, которым мы получаем доступ к информации, будет продолжать изменяться в основном.

Разработка ИИ в поиске

• Гипер-личность: будущие системы ИИ будут не только влиять на явный запрос, но и на неявный контекст истории его пользователя, его местоположение, его предпочтения и даже его предыдущие взаимодействия с системой.
• Агентные рабочие процессы: чистый ответ будет развиваться в упреждающего помощника, который может выполнять многоэтапные задачи от имени пользователя - от исследований и резюме до бронирования или покупки.
• Конец «поиска» как метафора: концепция активного «поиска» все чаще заменяется непрерывным, диалоговым взаимодействием с вездесущим, интеллектуальным помощником. Поиск становится разговором.

Подготовка к будущему: построение устойчивой, будущей стратегии

Последнее сообщение состоит в том, что принципы, изложенные в этом отчете - разработка реальной власти, создание высокого качества, структурированного контента и управление единым цифровым присутствием - не являются краткосрочной тактикой для текущего поколения ИИ. Они являются фундаментальными принципами создания бренда, который может быть успешным в каждом будущем ландшафте, в котором информация передается интеллектуальными системами.

Основное внимание должно быть на том, чтобы стать источником истины, который хотят учиться как люди, так и их помощники искусственного интеллекта. Компании, которые инвестируют в знания, сочувствие и ясность не только в сегодняшних результатах поиска, но также значительно помогут сформировать повествование о своей отрасли в контролируемом AI мира завтрашнего дня.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus