Llmo / geo | Как насчет традиционной поисковой оптимизации для видимости бренда в эпоху ИИ? – Изображение: Xpert.Digital
Только 37,4% поисков Google в США приводят к кликам на внешних веб -сайтах
Будущее результатов поиска: почему компании должны переосмыслить сейчас
Эра классического SEO, в которой компании только оптимизированы для Google, подходит к концу. Традиционный SEO был основан на размещении ключевых слов, структуре обратных ссылок и технической оптимизации веб -сайта на протяжении десятилетий, чтобы ранжироваться в результатах поиска. Но с появлением больших языковых моделей (LLMS), таких как CHATGPT, недоумение и обзоры ИИ Google, цифровой маркетинг в корне изменяется.
Числа говорят на ясном языке: только 37,4% поисков Google в США приводят к кликам на внешних веб -сайтах. В то же время 13,14% всех поисков уже оснащены обзорами искусственного интеллекта, а рост 30-150% показан компаниями, которые оптимизируют LLMS. Эта разработка означает парадигматическое изменение от чистой оптимизации ранжирования до оптимизации для ответов на основе искусственного интеллекта.
Что такое оптимизация LLM и чем он отличается от традиционного SEO?
Оптимизация модели большой языка (LLMO), также называемая оптимизацией генеративной оптимизации двигателя (GEO) или оптимизации двигателя ответа (AEO), описывает стратегическую подготовку цифрового контента для систем ИИ. В то время как традиционный SEO стремится генерировать трафик веб -сайта через более высокий рейтинг, LLMO концентрируется на том факте, что содержание понимается, извлекается, извлекается и цитируется в генерируемых ответах.
Фундаментальное различие в пункте назначения оптимизации: SEO фокусируется на рейтинге и кликах веб -сайтов, в то время как LLMO предназначен для упоминаний о огне и цитатах в ответах AI. LLM основаны на таких организациях, как бренды, продукты и темы – а не на URL. Это означает, что актуальность создается присутствием на многих платформах, а не только на вашем собственном веб -сайте.
Подходит для:
Почему традиционные стратегии SEO терпят неудачу в поиске, основанном на искусственном интеллекте?
Основы традиционного SEO слишком короткие для систем поиска на основе искусственного интеллекта, поскольку тип обработки контента принципиально отличается. В то время как поисковые системы оценивают веб -сайты на основе ключевых слов и обратных ссылок, LLMs анализируют контент семантически и понимают контекст, намерения и тематические отношения.
LLMs предпочитают структурированный, легкий -понимающий контент с четкими ответами на конкретные вопросы. Они придают особое значение качеству и авторитету, предпочитая такие источники, как Википедия или структурированные записи данных. Традиционная оптимизация ключевых слов заменяется естественным, разговорным языком, поскольку пользователи с системами ИИ с большей вероятностью будут общаться во всех предложениях.
Кроме того, 95% поведения в области ИИ не могут быть объяснены метриками трафика веб-сайта, а 97,2% не профилями обратной ссылки. Это означает, что традиционные сигналы SEO в мире ИИ теряют значение.
Какие конкретные стратегии требуют LLM-оптимизированного контента?
Успешные стратегии LLMO основаны на нескольких основных принципах, которые выходят за рамки традиционных SEO -подходов. Прежде всего, контент должен быть структурирован таким образом, что его легко понять для систем ИИ. Это включает в себя четкие заголовки, краткие ответы и награду структурированных данных.
Контент -стратегия для LLMS
Компании должны создавать подробный, комплексный контент, который включает в себя не менее 1500-2000 слов и полностью отвечать на конкретные вопросы. Важно предоставить котируемый контент, который хорошо структурирован, с источниками и сформулированным кратко. Разделы часто задаваемых вопросов и разговорные заголовки, которые звучат как реальные запросы пользователей, увеличивают вероятность ИИ.
Подходит для:
Техническая оптимизация
На техническом уровне должны быть оптимизированы веб -сайты для сканеров искусственного интеллекта, которые часто «проще» в движении, чем традиционные поисковые боты. Статические, чистые HTML-структуры без JavaScript-зависимого содержания являются идеальными. Schema-Markup и структурированные данные помогают LLMS для «чтения» веб-сайтов, таких как графики знаний.
Кроссплатформенное присутствие
Поскольку LLMS агрегирует LLM из различных источников, решающее значение для нескольких платформ имеет решающее значение. Это не только включает ваш собственный веб -сайт, но и упоминает в тематически подходящих статьях, списках, таких форумах, как Reddit и Quora, а также присутствие на таких платформах, как Википедия.
Как эпоха нулевого клика влияет на поведение пользователей и видимость бренда?
Эра нулевого клика принципиально изменила поведение поиска. Около 80% потребителей полагаются на «нулевой клик», по крайней мере, 40% их поисковых запросов. Это приводит к предполагаемому снижению органического веб-трафика на 15-25%. В то же время генеративный трафик ИИ растет на 1200% в период с июля 2024 года по февраль 2025 года.
Тем не менее, это развитие не означает конец видимости бренда, но требует перестройки стратегии. Товарные знаки теперь столь же ценны, как и клики. Например, если CHATGPT упоминает Asana, Monday.com и заметки непосредственно в ответе, когда его спросили о «лучших инструментах управления проектами», эти бренды получают огромную видимость без посещения пользователей на своих веб -сайтах.
Бренд авторитет строительство
В эпоху нулевого клика власть бренда становится самой важной валютой. Компании должны зарекомендовать себя как заслуживающие доверия источники, которые классифицируются как цитируемые системы искусственного интеллекта. Это требует создания реальной экспертизы посредством оригинальных исследований, тематических исследований и первых рук.
Подходит для:
Какие отрасли и компании уже извлекают выгоду из стратегий LLMO?
Различные отрасли уже показывают успешные реализации LLMO. Компания по разработке программного обеспечения Logikcull уже записала в июне 2023 года, что 5% всех потенциальных клиентов были получены через CHATGPT, что соответствует ежемесячной обороте подписки в размере почти 100 000 долларов. Такие компании, как Surfer SEO, регулярно появляются в ответах LLM, когда его спрашивают о инструментах оптимизации контента.
Сектор B2B
Компании B2B, в частности, получают выгоду от LLMO, поскольку до 72% покупателей B2B сталкиваются с обзорами ИИ во время их исследований. В то же время 90% пользователей все еще нажимают на котируемые источники, чтобы проверить информацию, которую бренды B2B продолжают предлагать шансы на трафик.
Подходит для:
Электронная коммерция и розничная торговля
В секторе электронной коммерции такие платформы, как сбытость, уже используют сравнение структурированных продуктов. Когда пользователи ищут детские зубные кремы, недоумение создает столы лучших продуктов на основе результатов теста. Бренды, которые появляются в таких обзорах, получают выгоду от квалифицированного трафика с высоким уровнем конверсии.
Как компании могут построить свое присутствие бренда на различных платформах LLM?
Создание успешного присутствия LLM требует стратегии для конкретной платформы, поскольку различные системы ИИ имеют разные исходные предпочтения. CHATGPT цитирует 47,9% контента Википедии, а также традиционные медиа-ориентированные веб-сайты. Обзор AI Google используют 21% контента Reddit и 18,8% видео на YouTube. Смущение показывает более сбалансированное распределение между профессиональными и ориентированными на потребительские источники.
Википедия оптимизация
Википедия представляет собой значительную часть учебных данных LLM. Компании должны гарантировать, что информация об их бренде о Википедии была точной и полезной. Каждый LLM обучен контенту Википедии, поэтому эта платформа является решающей для видимости бренда.
Reddit и общественные платформы
Пользовательский контент (UGC) на таких платформах, как Reddit и Quora, высоко оценен LLMS. Компании должны гарантировать, что ваш бренд упоминается в полезных ответах и дискуссиях без спама или принуждения.
Заработанный медиа и цифровой пиар
Стратегическое использование заработанных СМИ имеет решающее значение для успеха LLMO. Установка в тематически подходящих статьях, отраслевых публикациях и заслуживающих доверия форумах повышает видимость в контексте ИИ, в результате чего власть домена является вторичной.
Какие измерения и KPI имеют отношение к успеху LLMO?
Измерение успеха LLMO требует новых показателей, которые выходят за рамки традиционных SEO KPI. Вместо того, чтобы сосредоточиться исключительно на рейтингах ключевых слов и органическом трафике, компании должны внедрить специфичные для искусственного интеллекта метрики.
Первичные метрики LLMO
- ИИ упоминает мониторинг: преследование упоминания о бренде в сгенерированных AI ответах о таких инструментах, как глубокий, Oterlly и Scrunch
- Реферальный трафик инструментов искусственного интеллекта: анализ трафика веб -сайта из таких источников, как CHATT, недоумение и Клод через Google Analytics 4
- Доля бренда голоса: измерение содержания бренда в результатах генеративного поиска по сравнению с конкурентами
- Частота цитирования: отслеживание, как часто контент цитируется в ответах LLM
Вторичные индикаторы
Поскольку прямые измерения LLMO по-прежнему ограничены, компании используют прокси-индикаторы, такие как объем поиска, отслеживание ключевых слов с длинным хвостом и показатели качества потенциальных клиентов. Рост профиля обратной ссылки источников обучения ИИ (Википедия, Reddit, Quora) и слева от сайтов актуальных авторитетов также сигнализируют о успехе LLMO.
Какие технические требования требуются для успешной оптимизации LLM?
Техническая инфраструктура для LLMO значительно отличается от традиционных требований SEO. Клаулеры ИИ часто работают с «более легкими» требованиями, чем традиционные поисковые боты, но предпочитают четко структурированный, семантически богатый контент.
Структурированные данные и разметка схемы
Комплексная разметка схемы необходима для LLMO, потому что она помогает системам ИИ интерпретировать такие веб -сайты, как знание знаний. Схема LocalBusiness, Service, Product, FAQ и Howto особенно ценны для видимости ИИ. Эти структурированные данные предлагают контекст, который может улучшить видимость URL-адресов в AI-Engines.
Контент архитектура
Архитектура модульного контента имеет решающее значение для процессов RAG (поколение поиска-августа). Содержание должно быть структурировано в семантически связанных блоках, которые могут извлекать и цитировать системы ИИ индивидуально. Чистые иерархии с заголовками H1-H6 и логическими структурами содержания значительно улучшают видимость.
Доступность API
Предоставление публичных API для содержания веб -сайта может повысить видимость в системах LLM. Традиционные методы SEO, такие как чистый URL -конструкции и оптимизированное время нагрузки, остаются актуальными, поскольку многие LLMS продолжают учитывать эти качественные сигналы.
Как развивается ландшафт LLM к 2026 году и далее?
Будущее оптимизации LLM указывает на дальнейшее ускорение интеграции AI во все аспекты цифрового маркетинга. Прогнозы рынка показывают, что LLMS победит 15% рынка поиска к 2028 году, в то время как мировой рынок LLM должен расти на 36% в период с 2024 по 2030 год.
Технологические разработки
Глубокий поиск Google в режиме искусственного интеллекта и введение Gemini 2.5 показывают направление технологического развития. Эти системы могут обрабатывать сотни поисковых запросов параллельно и создавать отчеты об экспертных уровнях за считанные минуты. Разработка персонализированных обзоров ИИ, которые адаптируются к отдельным пользовательским предпочтениям, потребуют новых подходов к оптимизации.
Диверсификация платформы
Будущее принадлежит децентрализованному поисковому ландшафту, в котором обнаружено обнаружение через несколько интерфейсов. В дополнение к Google, такие платформы, как Tikok (40% респондентов) и CHATGPT (56% респондентов) становятся более важными в качестве каналов обнаружения. Эта разработка требует многоканальных маркетинговых стратегий, которые охватывают все соответствующие точки соприкосновения.
Что это означает конкретно для маркетинговых стратегий и распределения бюджета?
Преобразование в эпоху LLM требует фундаментального перестройки маркетинговых бюджетов и стратегий. В то время как традиционный SEO остается актуальным, компаниям все чаще приходится инвестировать в специфичные для LLMO меры.
Бюджетные сдвиги
Компании должны сократить 20-30% своих SEO-бюджетов на меры LLMO, включая структуру контента, реализацию схемы и кроссплатформенную структуру присутствия. Инвестиции в создание авторитета бренда с помощью цифрового PR и создания экспертного контента становятся все более важными, чем кампании по созданию чистой ссылки.
Развитие навыков
Маркетинговые команды должны развить новые навыки, которые выходят за рамки традиционного SEO. Это включает в себя понимание систем искусственного интеллекта, быстрого проектирования и возможность оптимизировать контент для семантической обработки. Сотрудничество между PR, Content и SEO -командами становится важным, потому что LLMs учатся из всех уголков Интернета.
ROI рассмотрение
Первые реализации LLMO показывают улучшения ROI в 20-30% компаний, которые интегрируют ИИ в свои маркетинговые решения. Долгосрочные инвестиции в авторитет бренда и признание организации окупаются благодаря улучшению видимости в растущей ландшафте поиска ИИ.
Преобразование от SEO в LLMO - это не просто техническая адаптация, а стратегический сдвиг парадигмы, который определяет будущее видимости цифрового бренда. Компании, которые рано признают это развитие и действуют соответственно, будут держать верх в будущем цифрового маркетинга, управляемого ИИ.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
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.