Omfattande forskningsöversikt om AI, SEO, AIO och LLMO – Bild: Xpert.Digital
Optimering av stora språkmodeller: Hur artificiell intelligens fundamentalt förändrar SEO-branschen
Optimering av stora språkmodeller: Hur artificiell intelligens fundamentalt förändrar SEO-branschen
Forskningslandskapet kring AI-sökmotoroptimering och Large Language Model Optimization (LLMO) utvecklas snabbt. Denna omfattande analys belyser det aktuella forskningsläget inom alla relevanta aspekter av detta framväxande område.
Lämplig för detta:
Grundläggande begrepp och terminologi
LLMO, GEO och relaterade termer
Forskning visar på en mängd olika termer för att optimera innehåll för AI-system. Large Language Model Optimization (LLMO) fokuserar på optimering för stora språkmodeller som GPT-4, Claude eller Gemini. Generativ motoroptimering (GEO) syftar till optimering för generativa sökmotorer, medan AI-optimering (AIO) fungerar som ett paraplybegrepp för alla AI-optimeringsåtgärder.
En banbrytande studie från Princeton University introducerade termen "Generativ motoroptimering" i den vetenskapliga litteraturen och visade att GEO-strategier kan öka synligheten av AI-genererade svar med upp till 40 %. Denna forskning etablerade, för första gången, ett systematiskt ramverk för att optimera innehåll för generativa AI-system.
Hur moderna AI-modeller fungerar
Aktuell forskning visar att AI-modeller fungerar genom förträning, finjustering och retrieval augmented generation (RAG). Grundprocessen är särskilt relevant, där AI-system berikar sina svar med webbdata i realtid genom livesökningar. Google använder inbäddningar och semantiska likhetsberäkningar för att utvärdera innehåll passage för passage, snarare än att söka igenom hela sidor efter nyckelord.
Rankningsfaktorer och synlighetsfaktorer
Översikter över Google AI Rankningsfaktorer
Omfattande studier har identifierat sju huvudområden som påverkar Googles AI-översikter:
- AI-modeller (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Kärnrankningssystem (PageRank, BERT, användbart innehåll)
- Databaser (kunskapsgraf, shoppinggraf)
- Ämnesområden (YMYL-kategorier)
- Sökintention (informativ, navigationsmässig, transaktionell)
- Multimediaelement
- Strukturerad data
Forskning visar att webbplatser med bättre Google-rankningar har 25 % chans att synas som källa i AI-översikter. Intressant nog kommer nästan 90 % av ChatGPT-citeringarna från sökresultat utanför de 20 bästa rankningarna.
Varumärkessynlighet och omnämnandefaktorer
En omfattande analys av 75 000 varumärken av Ahrefs avslöjade signifikanta korrelationer för synlighet inom AI. Översikter:
- Varumärkeswebbenämningar: Starkaste korrelation (0,664)
- Varumärkesankare: Näst starkaste korrelationen (0,527)
- Varumärkessökningsvolym: Tredje starkaste korrelationen (0,392)
- Bakåtlänkar: Betydligt svagare korrelation (0,218)
Denna forskning visar att faktorer utanför webbplatsen är viktigare än traditionella SEO-mått. Varumärken med flest webbomnämnanden får upp till 10 gånger fler omnämnanden i AI-översikter än nästa kvartilgrupp.
Varumärkeskännedom och synlighet i juridik
Studier från Seer Interactive visar en korrelation på 0,18 mellan varumärkessökningsvolym och AI-omnämnanden. Denna korrelation är det näst starkaste observerade sambandet efter domänrankning (0,25). Forskningen visar att varumärkeskännedom är relevant inte bara för människor utan även för juridikexperter.
Tekniska optimeringsmetoder
Strukturerad data och schemamarkering
Aktuell forskning visar att AI-crawlers ofta misslyckas med att känna igen JavaScript-injicerad strukturerad data. GPTBot, ClaudeBot och PerplexityBot kan inte köra JavaScript och missar därför dynamiskt genererat innehåll. Serversidesrendering eller statisk HTML är avgörande för AI-synlighet.
Särskilt effektiva är:
- FAQ-format för direkta frågor
- Instruktionsdiagram för steg-för-steg-instruktioner
- Produktschema för e-handelsoptimering
- Artikelschema för innehållstaggning
llms.txt som den nya standarden
Forskning identifierar llms.txt som en viktig guide för AI-crawlers. Till skillnad från robots.txt används den här filen inte för blockering, utan snarare som en strukturerad översikt över viktigt innehåll, ungefär som en XML-webbplatskarta för Google.
Mätbarhets- och övervakningsverktyg
Ny KPI-utveckling
Forskning visar en förskjutning från traditionella rankningar till omnämnandefrekvenser och referensfrekvenser. Framgång mäts inte längre i positionerna 1–10, utan i sannolikheten att bli citerad i AI-svar.
Övervakningsplattformar
Nyligen genomförda studier identifierar flera specialiserade verktyg för AI-synlighetsspårning:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Övervakar varumärkesomnämnanden på olika AI-plattformar
- Avancerad webbrankning: Ger AI-insikter om varumärkessynlighet
- Marlon: Specifikt utvecklad för varumärkessynlighet inom juridik
- LLMO-mått kontra Lorelight: Plattformar för generativ motoroptimering
Jämförande studier mellan plattformar
ChatGPT kontra Google-sökning
Experimentella studier visar signifikanta skillnader i användarbeteende. ChatGPT-användare behöver i genomsnitt mindre tid för alla uppgifter, utan signifikanta skillnader i prestanda. ChatGPT utjämnar sökprestanda över olika utbildningsnivåer, medan Google Search visar en positiv korrelation mellan utbildning och sökprestanda.
Plattformspecifika funktioner
Forskningsresultat visar olika preferenser för AI-plattformar:
- ChatGPT-sökning: Föredrar långt innehåll framför varumärkesproduktsidor
- Förvirring: Tenderar att använda auktoritativa källor som Wikipedia och stora nyhetssajter
- Google AI-översikter: Använder samciteringsmönster och befintliga rankningssignaler
Framtida trender och utvecklingar
Digital auktoritetshantering
Nya forskningsmetoder som Digital Authority Management (DAM) framträder som ett tvärvetenskapligt område. Denna holistiska metod kombinerar SEO, innehållsmarknadsföring, PR och varumärkesbyggande för att bygga digital auktoritet för AI-system. AI-synlighetspyramiden strukturerar optimeringsåtgärder i fem nivåer: innehållskvalitet, strukturell optimering, semantisk optimering, auktoritetsbyggande och kontexthantering.
Entitetsbaserad optimering
Forskning visar den växande betydelsen av entitetsbaserad SEO jämfört med ren sökordsoptimering. AI-system arbetar i allt högre grad med entiteter och deras relationer, vilket innebär ett skifte från sökord till semantiska koncept.
Lämplig för detta:
Utmaningar och begränsningar
Determinism och mätbarhet
Aktuell forskning visar att AI-svar inte är deterministiska – samma frågor kan generera olika svar. Detta komplicerar framgångsmätningar avsevärt, eftersom traditionella SEO-mått inte längre är tillämpliga.
Snabb teknologisk förändring
Forskning varnar för den snabba tekniska förändringen. Strategier som fungerar idag kan snabbt bli föråldrade på grund av modelluppdateringar. Detta kräver kontinuerlig anpassning och en vilja att experimentera.
Praktiska insikter
Innehållsstrategier
Forskning visar att ämnesbevakning och holistisk ämnesbevakning är avgörande. AI-modeller gynnar innehåll som kan besvara flera delfrågor i en komplex fråga genom utbredning av frågor.
EEAT i samband med AI
Studier visar att erfarenhet, expertis, auktoritet och tillförlitlighet (EEAT) fortfarande är relevant för AI-system. AI-plattformar föredrar pålitliga och auktoritativa källor för att minimera hallucinationer.
AI-optimering blir en konkurrensfördel: Tidiga investeringar i LLMO lönar sig
Aktuell forskning visar att AI-driven SEO och LLMO är etablerade som oberoende discipliner. Medan många traditionella SEO-principer fortfarande är relevanta kräver AI-system nya metoder för innehållsstrukturering, varumärkesbyggande och teknisk implementering. Forskningen är fortfarande i en experimentell fas, men tidiga investeringar i AI-optimering lovar 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.