Опубликовано: 22 июня 2025 г. / Обновлено: 3 июля 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Подробный обзор исследований по темам ИИ, SEO, AIO и LLMO – Изображение: Xpert.Digital
Оптимизация больших языковых моделей: как искусственный интеллект коренным образом меняет индустрию SEO
Оптимизация больших языковых моделей: как искусственный интеллект коренным образом меняет индустрию SEO
Исследовательская область, связанная с оптимизацией поисковых систем с использованием искусственного интеллекта и оптимизацией больших языковых моделей (LLMO), стремительно развивается. Этот всесторонний анализ освещает текущее состояние исследований по всем соответствующим аспектам этой новой области.
Подходит для:
Основные понятия и терминология
LLMO, GEO и связанные с ними термины
Исследования выявляют 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 движков (GEO) направлена на оптимизацию для генеративных поисковых систем, а оптимизация ИИ (AIO) служит общим термином для всех мер оптимизации ИИ.
Новаторское исследование Принстонского университета ввело в научную литературу термин «оптимизация генеративного движка» и продемонстрировало, что стратегии GEO могут повысить видимость ответов, генерируемых ИИ, до 40%. Это исследование впервые создало систематическую основу для оптимизации контента для генеративных систем ИИ.
Как работают современные модели искусственного интеллекта
Современные исследования показывают, что модели ИИ функционируют посредством предварительного обучения, тонкой настройки и генерации с расширенным поиском (RAG). Процесс привязки особенно важен, поскольку системы ИИ обогащают свои ответы данными из интернета в реальном времени посредством поиска в реальном времени. Google использует эмбеддинги и вычисления семантического сходства для оценки контента пошагово, а не для поиска ключевых слов на целых страницах.
Факторы ранжирования и факторы видимости
Обзор факторов ранжирования в Google AI
Обширные исследования выявили семь основных областей, влияющих на обзоры Google AI:
- Модели ИИ (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Основные системы ранжирования (PageRank, BERT, полезный контент)
- Базы данных (граф знаний, граф покупок)
- Тематические области (категории YMYL)
- Намерение поиска (информационное, навигационное, транзакционное)
- Мультимедийные элементы
- Структурированные данные
Исследования показывают, что у сайтов с более высокими позициями в поисковой выдаче Google вероятность появления в качестве источника в обзорах ИИ составляет 25%. Интересно, что почти 90% упоминаний ChatGPT поступают из результатов поиска, находящихся за пределами топ-20.
Факторы видимости и упоминания бренда
Комплексный анализ 75 000 брендов, проведенный компанией Ahrefs, выявил значительные корреляции между показателями видимости в обзорах, созданных с помощью ИИ:
- Упоминания бренда в интернете: самая сильная корреляция (0,664)
- Ключевые факторы бренда: вторая по силе корреляция (0,527)
- Объём поисковых запросов по бренду: третья по силе корреляция (0,392)
- Обратные ссылки: значительно более слабая корреляция (0,218)
Это исследование показывает, что факторы, не связанные с сайтом, важнее традиционных показателей SEO. Бренды с наибольшим количеством упоминаний в интернете получают до 10 раз больше упоминаний в обзорах, созданных с помощью ИИ, чем следующая по величине группа.
Повышение узнаваемости бренда и видимости программы LLM
Исследования компании Seer Interactive демонстрируют корреляцию 0,18 между объемом поисковых запросов по бренду и упоминаниями ИИ. Эта корреляция является второй по силе после Domain Rank (0,25). Исследование показывает, что узнаваемость бренда важна не только для людей, но и для руководителей гуманитарных и социальных служб.
Подходы к технической оптимизации
Структурированные данные и разметка схемы
Современные исследования показывают, что краулеры ИИ часто не распознают структурированные данные, внедренные с помощью JavaScript. GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot не могут выполнять JavaScript и, следовательно, пропускают динамически генерируемый контент. Для обеспечения видимости данных ИИ необходима серверная отрисовка или статический HTML.
Особенно эффективны следующие:
- Формат часто задаваемых вопросов (FAQ) для прямого ответа на вопросы
- Схема с пошаговыми инструкциями
- Схема продукта для оптимизации электронной коммерции
- Схема статьи для разметки контента
llms.txt как новый стандарт
Исследование показало, что файл llms.txt является важным руководством для поисковых роботов, использующих искусственный интеллект. В отличие от robots.txt, этот файл используется не для блокировки, а в качестве структурированного обзора важного контента, аналогичного XML-карте сайта для Google.
Инструменты измерения и мониторинга
Разработка новых ключевых показателей эффективности
Исследования показывают сдвиг от традиционных рейтингов к показателям упоминаний и ссылок. Успех больше не измеряется позициями с 1 по 10, а вероятностью упоминания в ответах ИИ.
платформы мониторинга
Недавние исследования выявили несколько специализированных инструментов для отслеживания видимости с помощью ИИ:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: отслеживает упоминания бренда на различных платформах с использованием ИИ
- Расширенное ранжирование веб-сайтов: предоставляет аналитические данные об узнаваемости бренда с помощью ИИ
- Marlon: Специально разработан для повышения узнаваемости бренда LLM
- LLMO Metrics против Lorelight: платформы для оптимизации генеративных движков
Сравнительные исследования между платформами
ChatGPT против поиска Google
Экспериментальные исследования показывают значительные различия в поведении пользователей. Пользователи ChatGPT в среднем тратят меньше времени на выполнение всех задач, без существенных различий в производительности. ChatGPT выравнивает эффективность поиска в зависимости от уровня образования, в то время как Google Search демонстрирует положительную корреляцию между уровнем образования и эффективностью поиска.
Функции, специфичные для платформы
Результаты исследований показывают различные предпочтения в отношении платформ искусственного интеллекта:
- Поиск ChatGPT: отдает предпочтение длинным текстам, а не страницам товаров бренда
- Затруднение: склонен использовать авторитетные источники, такие как Википедия и крупные новостные сайты
- Обзор Google AI: Использует закономерности совместного цитирования и существующие сигналы ранжирования
Будущие тенденции и разработки
Управление цифровым авторитетом
В качестве междисциплинарной области появляются новые исследовательские подходы, такие как управление цифровым авторитетом (DAM). Этот целостный подход объединяет SEO, контент-маркетинг, PR и брендинг для построения цифрового авторитета для систем искусственного интеллекта. Пирамида видимости ИИ структурирует меры оптимизации на пять уровней: качество контента, структурная оптимизация, семантическая оптимизация, построение авторитета и управление контекстом.
Оптимизация на основе сущностей
Исследования показывают растущую важность SEO, основанного на сущностях, по сравнению с оптимизацией исключительно по ключевым словам. Системы искусственного интеллекта все чаще работают с сущностями и их связями, что свидетельствует о переходе от ключевых слов к семантическим концептам.
Подходит для:
Проблемы и ограничения
Детерминизм и измеримость
Современные исследования показывают, что ответы ИИ не являются детерминированными — на одни и те же вопросы могут даваться разные ответы. Это значительно усложняет измерение успеха, поскольку традиционные SEO-метрики больше не применимы.
Быстрые технологические изменения
Исследования предупреждают о скорости технологических изменений. Стратегии, работающие сегодня, могут быстро устареть из-за обновления моделей. Это требует постоянной адаптации и готовности к экспериментам.
Практические выводы
контент-стратегии
Исследования показывают, что охват темы и целостный охват темы имеют решающее значение. Модели ИИ отдают предпочтение контенту, который может отвечать на несколько подвопросов сложного запроса за счет расширения поисковой выдачи.
EEAT в контексте ИИ
Исследования показывают, что опыт, экспертность, авторитетность и надежность (EEAT) остаются актуальными для систем искусственного интеллекта. Платформы ИИ предпочитают надежные, авторитетные источники, чтобы свести к минимуму иллюзии.
Оптимизация с помощью ИИ становится конкурентным преимуществом: ранние инвестиции в LLMO окупаются
Современные исследования показывают, что SEO на основе ИИ и LLMO (оптимизация на основе ИИ) утвердились как самостоятельные дисциплины. Хотя многие традиционные принципы SEO остаются актуальными, системы ИИ требуют новых подходов к структурированию контента, построению бренда и технической реализации. Исследования все еще 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.