Omfattande forskningsöversikt av KI, SEO, AIO och LLMO - Bild: Xpert.Digital
Stora språkmodelloptimering: Hur konstgjord intelligens förändrade grundläggande SEO -industrin
Stora språkmodelloptimering: Hur konstgjord intelligens förändrade grundläggande SEO -industrin
Forskningslandskapet kring AI -sökmotoroptimering och stor språkmodelloptimering (LLMO) utvecklas snabbt. Denna omfattande analys belyser det nuvarande forskningsläget om alla relevanta aspekter av detta tillväxtområde.
Lämplig för detta:
Grundläggande begrepp och terminologi
Llmo, geo och relaterade termer
Forskning visar olika termer för att optimera innehåll för AI -system. Stora språkmodelloptimering (LLMO) fokuserar på optimering för stora röstmodeller som GPT-4, Claude eller Gemini. Generativ motoroptimering (GEO) syftar till att optimera generativa sökmotorer, medan AI -optimering (AIO) fungerar som en generisk term för alla AI -optimeringsåtgärder.
En banbrytande studie av Princeton University introducerade termen ”generativ motoroptimering” och visade att geo-strategier kan öka synligheten i AI-genererade svar med upp till 40%. För första gången etablerade denna forskning en systematisk ram för att optimera innehåll för generativa AI -system.
Hur moderna AI -modeller
Aktuell forskning visar att AI-modeller arbetar genom PRET-träning, böter av inställning och återhämtning av Augmentered Generation (RAG). Jordprocessen är särskilt relevant, där AI -system berikar dina svar genom att leta efter livedata. Google använder inbäddningar och semantiska likhetsberäkningar för att utvärdera innehållspassager istället för att söka på hela sidor efter nyckelord.
Rankningsfaktorer och synlighetsfaktorer
Google AI -översikter Rankingfaktorer
Omfattande studier identifierade sju huvudområden som påverkar Google AI -översikter:
- AI -modeller (Palm 2, Mum, Gemini)
- Core Ranking Systems (PageRank, Bert, Hjälpsamt innehåll)
- Databaser (kunskapsgraf, shoppinggraf)
- Ämnesområden (YMYL -kategorier)
- Sökintention (informativ, navigation, transaktionell)
- Multimediaelement
- Strukturerad data
Forskning visar att webbplatser med bättre Google -ranking har 25%chans att visas som källa i AI -översikt. Det är intressant att nästan 90% av Chatt -citaten kommer från sökresultaten utöver de 20 bästa rankningarna.
Brandsynlighet och nämnda nämnda nämnda nämnda i omnämnanden
En omfattande analys av 75 000 varumärken av AHREFS visade betydande korrelationer för synlighet i AI -översikter:
- Varumärkesnät: Starkaste korrelation (0,664)
- Anchors Fire: den näst starkaste korrelationen (0,527)
- Varumärkesökningsvolym: Tredje starkaste korrelation (0,392)
- Backlänkar: Betydligt svagare korrelation (0,218)
Denna forskning visar att faktorer på plats är viktigare än traditionella SEO-mätvärden. Varumärken med mest webbmedvetenhet får upp till 10 gånger fler omnämnanden i AI -översikter än nästa kvartilgrupp.
Varumärkesmedvetenhet och LLM -synlighet
Studier av Seer Interactive demonstrerar en korrelation på 0,18 mellan brandsökvolym och AI nämner. Enligt Domain Rank (0,25) är denna korrelation den näst starkaste observerade anslutningen. Forskning visar att varumärkesmedvetenhet inte bara är relevant för människor, utan också för LLM.
Tekniska optimeringsmetoder
Strukturerade data och schema markering
Nuvarande forskning visar att AI Crawler ofta inte kan känna igen JavaScript-injicerade strukturerade data. GPTBot, Claudebot och PerplexityBot kan inte köra JavaScript och missa ett dynamiskt genererat innehåll. Rendering på serversidan eller statisk HTML är avgörande för AI-synlighet.
Är särskilt effektiva:
- Vanliga frågor för direkt frågeformulär
- Howto-schema genom steg-för-steg-instruktioner
- Produktschema för e-handeloptimering
- Artikel för innehållsmarkering
llms.txt som den nya standarden
Forskning identifierar llms.txt som en viktig guide för AI Crawler. Till skillnad från Robots.txt tjänar den här filen inte till block, utan som en strukturerad översikt över viktigt innehåll, liknande en XML SiteEMap för Google.
Mätbarhet och övervakningsverktyg
Ny KPI -utveckling
Forskning visar en förändring i traditionella rankningar för att nämna priser och referensråd. Framgång mäts inte längre i position 1-10, utan i sannolikheten för att citeras i AI-svar.
Övervakningsplattformar
Nuvarande studier identifierar olika specialiserade verktyg för AI -synlighetsspårning:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Monitors Brand nämner i olika AI -plattformar
- Advanced Web Ranking: Erbjuder AI -varumärkessynlighet insikter
- Marlon: Utvecklad speciellt för LLM -varumärkessynlighet
- LLMO Metrics vs. Loright: Plattformar för generativ motoroptimering
Jämförelsestudier mellan plattformar
Chatgpt vs Google Search
Experimentella studier visar betydande skillnader i användarbeteende. Chatgpt -användare behöver mindre tid för alla uppgifter, utan betydande skillnader i prestanda. Chatgpt nivåer Sökprestanda mellan olika utbildningsnivåer, medan det på Google -sökning finns en positiv korrelation mellan utbildning och sökprestanda.
Plattformsspecifika funktioner
Forskningsresultat visar olika preferenser för AI -plattformarna:
- Chatgpt-sökning: föredrar långformat innehåll mot varumärkesproduktsidor
- Perplexity: tenderar att auktoritativa källor som Wikipedia och stora nyhetssajter
- Google AI-översikter: Använder co-citationsmönster och befintliga rankningssignaler
Framtida trender och utveckling
Digital Authority Management
Nya forskningsmetoder som Digital Authority Management (DAM) skapas som en tvärvetenskaplig disciplin. Detta kombinerar SEO, innehållsmarknadsföring, PR och varumärke holistiskt för att bygga digital myndighet för AI -system. AI -synlighetspyramidstrukturerna Optimering mäter i fem nivåer: innehållskvalitet, strukturell optimering, semantisk optimering, myndighetsbyggnad och kontexthantering.
Enhetsbaserad optimering
Forskning visar den växande betydelsen av enhetsbaserad SEO jämfört med ren sökordsoptimering. AI -system arbetar allt mer med enheter och deras relationer, vilket innebär en förändring av nyckelord till semantiska koncept.
Lämplig för detta:
Utmaningar och begränsningar
Determinism och mätbarhet
Nuvarande forskning visar att AI-svar inte är deterministiska-samma frågor kan generera olika svar. Detta gör det svårt att mäta framgång eftersom traditionella SEO -mätvärden inte längre gäller.
Snabb teknisk förändring
Forskning varnar för hastigheten på tekniska förändringar. Strategier som arbetar idag kan snabbt bli föråldrade genom modelluppdateringar. Detta kräver kontinuerlig anpassning och glädje av experiment.
Praktisk kunskap
Innehållsstrategier
Forskningsresultat visar att ämnes täckning och holistisk tematäckning är avgörande. AI-modeller föredrar innehåll som kan besvara flera underfrågor av en komplex begäran genom frågefas.
EEAT i AI -sammanhanget
Studier visar att erfarenhet, expertis, auktoritativitet, förtroende, förtroende (EEAT) också förblir relevant för AI -system. AI -plattformar föredrar pålitliga, auktoritativa källor för att minimera hallucinationer.
AI -optimering blir en konkurrensfördel: tidiga investeringar i LLMO lönar sig
Den nuvarande forskningssituationen visar att KI SEO och LLMO är etablerade som en oberoende discipliner. Även om många traditionella SEO -principer förblir relevanta, kräver AI -system nya tillvägagångssätt inom innehållsstrukturering, brandbyggnad och teknisk implementering. Forskning är fortfarande i en experimentell fas, med tidiga investeringar i AI-optimeringslöfte långsiktiga konkurrensfördelar.
Lämplig för detta:
Din globala marknadsförings- och affärsutvecklingspartner
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.
