Свеобухватни преглед истраживања о вештачкој интелигенцији, SEO-у, AIO-у и LLMO-у – Слика: Xpert.Digital
Оптимизација великих језичких модела: Како вештачка интелигенција фундаментално мења SEO индустрију
Оптимизација великих језичких модела: Како вештачка интелигенција фундаментално мења SEO индустрију
Истраживачки пејзаж који окружује оптимизацију претраживача засновану на вештачкој интелигенцији и оптимизацију великих језичких модела (LLMO) се брзо развија. Ова свеобухватна анализа осветљава тренутно стање истраживања свих релевантних аспеката ове нове области.
У вези са овим:
Основни појмови и терминологија
LLMO, GEO и сродни термини
Истраживања откривају разне термине за оптимизацију садржаја за системе вештачке интелигенције. Оптимизација великих језичких модела (LLMO) фокусира се на оптимизацију за велике језичке моделе као што су GPT-4, Claude или Gemini. Генеративна оптимизација претраживача (GEO) има за циљ оптимизацију за генеративне претраживаче, док оптимизација вештачке интелигенције (AIO) служи као кровни термин за све мере оптимизације вештачке интелигенције.
Револуционарна студија са Универзитета Принстон увела је термин „генеративна оптимизација мотора“ у научну литературу и показала да ГЕО стратегије могу повећати видљивост одговора генерисаних вештачком интелигенцијом до 40%. Ово истраживање је, по први пут, успоставило систематски оквир за оптимизацију садржаја за генеративне системе вештачке интелигенције.
Како функционишу модерни модели вештачке интелигенције
Тренутна истраживања показују да модели вештачке интелигенције функционишу кроз претходну обуку, фино подешавање и генерисање проширених података (RAG). Процес уземљења је посебно релевантан, где системи вештачке интелигенције обогаћују своје одговоре подацима са веба у реалном времену путем претрага уживо. Google користи уграђивања и прорачуне семантичке сличности за процену садржаја на бази појединачних пролаза, уместо претраживања читавих страница за кључне речи.
Фактори рангирања и фактори видљивости
Прегледи Google AI-а: Фактори рангирања
Опсежне студије су идентификовале седам главних области које утичу на прегледе вештачке интелигенције компаније Google:
- Модели вештачке интелигенције (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Основни системи рангирања (PageRank, BERT, користан садржај)
- Базе података (Граф знања, Граф куповине)
- Тематске области (YMYL категорије)
- Намера претраге (информативна, навигациона, трансакциона)
- Мултимедијални елементи
- Структурирани подаци
Истраживања показују да веб странице са бољим рангирањем на Гуглу имају 25% шансе да се појаве као извор у AI Overviews. Занимљиво је да скоро 90% ChatGPT цитата долази из резултата претраге ван првих 20 рангирања.
Видљивост бренда и фактори помињања
Свеобухватна анализа 75.000 брендова коју је спровео Ahrefs открила је значајне корелације за видљивост у прегледима вештачке интелигенције:
- Помињања брендова на вебу: Најјача корелација (0,664)
- Сидра бренда: Друга најјача корелација (0,527)
- Обим претраге бренда: Трећа најјача корелација (0,392)
- Повратне везе: Значајно слабија корелација (0,218)
Ово истраживање показује да су фактори ван сајта важнији од традиционалних SEO метрика. Брендови са највише помињања на вебу добијају до 10 пута више помињања у AI Overviews него следећа квартилна група.
Препознатљивост бренда и видљивост LLM-а
Студије компаније Seer Interactive показују корелацију од 0,18 између обима претраге бренда и помињања брендова помоћу вештачке интелигенције. Ова корелација је друга најјача примећена веза после ранга домена (0,25). Истраживање показује да је препознатљивост бренда релевантна не само за људе већ и за студенте мастер студија права (LLM).
Приступи техничкој оптимизацији
Структурирани подаци и шема означавања
Тренутна истраживања показују да вештачка интелигенција (AI crawlers) често не успевају да препознају структуриране податке убризгане JavaScript-ом. GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot не могу да извршавају JavaScript и стога пропуштају динамички генерисан садржај. Рендеровање на страни сервера или статички HTML је неопходан за видљивост вештачке интелигенције.
Посебно ефикасни су:
- Формат ЧПП-а за директно одговарање на питања
- Дијаграм са упутствима корак по корак
- Шема производа за оптимизацију е-трговине
- Шема чланка за означавање садржаја
llms.txt као нови стандард
Истраживање идентификује llms.txt као важан водич за вештачку интелигенцију (AI crawlers). За разлику од robots.txt, ова датотека се не користи за блокирање, већ као структурирани преглед важног садржаја, слично XML мапи сајта за Google.
Алати за мерљивост и праћење
Развој нових кључних показатеља учинка (KPI)
Истраживања показују помак од традиционалних рангирања ка стопама помињања и референтним стопама. Успех се више не мери позицијама од 1 до 10, већ вероватноћом да ће бити цитиран у одговорима вештачке интелигенције.
Платформе за праћење
Недавне студије идентификују неколико специјализованих алата за праћење видљивости вештачке интелигенције:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Прати помињања бренда на различитим AI платформама
- Напредно веб рангирање: Пружа увид у видљивост бренда помоћу вештачке интелигенције
- Марлон: Специјално развијен за видљивост бренда LLM
- LLMO метрике у односу на Lorelight: платформе за генеративну оптимизацију мотора
Упоредне студије између платформи
ChatGPT наспрам Google претраге
Експерименталне студије показују значајне разлике у понашању корисника. Корисницима ChatGPT-а је у просеку потребно мање времена за све задатке, без значајних разлика у учинку. ChatGPT изједначава учинак претраге на различитим образовним нивоима, док Google претрага показује позитивну корелацију између образовања и учинка претраге.
Карактеристике специфичне за платформу
Резултати истраживања показују различите преференције за AI платформе:
- ChatGPT претрага: Преферира дугачак садржај у односу на странице производа бренда
- Збуњеност: Склонији је коришћењу ауторитативних извора као што су Википедија и главни новински сајтови
- Прегледи вештачке интелигенције на Google-у: Користи обрасце коцитирања и постојеће сигнале рангирања
Будући трендови и развој
Управљање дигиталним ауторитетом
Нови истраживачки приступи као што је Управљање дигиталним ауторитетом (DAM) појављују се као интердисциплинарна област. Овај холистички приступ комбинује SEO, маркетинг садржаја, односе с јавношћу и брендирање како би изградио дигитални ауторитет за системе вештачке интелигенције. Пирамида видљивости вештачке интелигенције структурира мере оптимизације у пет нивоа: квалитет садржаја, структурна оптимизација, семантичка оптимизација, изградња ауторитета и управљање контекстом.
Оптимизација заснована на ентитетима
Истраживања показују све већи значај SEO оптимизације засноване на ентитетима у поређењу са чистом оптимизацијом кључних речи. Системи вештачке интелигенције све више раде са ентитетима и њиховим односима, што означава прелазак са кључних речи на семантичке концепте.
У вези са овим:
Изазови и ограничења
Детерминизам и мерљивост
Тренутна истраживања показују да одговори вештачке интелигенције нису детерминистички – иста питања могу генерисати различите одговоре. Ово значајно компликује мерење успеха, јер традиционалне SEO метрике више нису применљиве.
Брзе технолошке промене
Истраживања упозоравају на брзину технолошких промена. Стратегије које данас функционишу могле би брзо застарети због ажурирања модела. То захтева континуирано прилагођавање и спремност на експериментисање.
Практични увиди
Стратегије садржаја
Истраживања показују да су покривеност теме и холистичка покривеност теме кључне. Модели вештачке интелигенције фаворизују садржај који може да одговори на више подпитања сложеног упита путем ширења упита.
EEAT у контексту вештачке интелигенције
Студије показују да Искуство, Експертиза, Ауторитет, Поузданост (EEAT) остају релевантни за системе вештачке интелигенције. Платформе вештачке интелигенције преферирају поуздане, ауторитативне изворе како би се халуцинације смањиле.
Оптимизација вештачке интелигенције постаје конкурентска предност: Рана улагања у LLMO се исплате
Тренутна истраживања показују да су SEO и LLMO засновани на вештачкој интелигенцији етаблирали као независне дисциплине. Док многи традиционални SEO принципи остају релевантни, системи вештачке интелигенције захтевају нове приступе структурирању садржаја, изградњи бренда и техничкој имплементацији. Истраживање је још увек у експерименталној фази, али рана улагања у оптимизацију вештачке интелигенције обећавају дугорочне конкурентске предности.
У вези са овим:
Ваш глобални партнер за маркетинг и развој пословања
☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки
☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!
Konrad Wolfenstein
Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.
Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде wolfenstein@xpert.digital:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је
Радујем се нашем заједничком пројекту.