Llmo / geo | А як щодо традиційної оптимізації пошукових систем для видимості бренду в епоху ШІ? – Зображення: xpert.digital
Лише 37,4% пошуку Google у США призводять до кліків на зовнішніх веб -сайтах
Майбутнє результатів пошуку: Чому компанії повинні переосмислити зараз
Епоха класичного SEO, в якій компанії оптимізували лише для Google, закінчується. Традиційний SEO базувався на розміщенні ключових слів, структурі зворотного посилання та технічній оптимізації веб -сайтів протягом десятиліть, щоб оцінити результати пошуку. Але з появою великих мовних моделей (LLM), таких як Chatgpt, здивування та огляди AI Google, цифровий маркетинг принципово змінюється.
Цифри говорять чіткою мовою: Лише 37,4% пошуків Google у США призводять до кліків на зовнішніх веб -сайтах. У той же час 13,14% усіх пошуків вже оснащені оглядами AI, а зростання 30-150% показують компаніями, які оптимізують LLM. Цей розвиток означає парадигматичну зміну від чистої оптимізації рейтингу до оптимізації для відповідей на основі AI.
Що саме оптимізація LLM і чим вона відрізняється від традиційного SEO?
Оптимізація великої мовної моделі (LLMO), яка також називається генеративною оптимізацією двигуна (GEO) або оптимізацією двигуна відповідей (AEO), описує стратегічну підготовку цифрового вмісту для систем AI. У той час як традиційний SEO має на меті генерувати трафік веб -сайтів за допомогою більш високого рейтингу, LLMO зосереджується на тому, що вміст розуміється, витягується, витягується та цитується у створених відповідях.
Основна різниця полягає в пункті призначення оптимізації: SEO фокусується на рейтингу веб -сайтів та кліках, тоді як LLMO орієнтується на пожежні згадки та цитати у відповідях AI. LLM базуються на таких суб'єктах, як бренди, продукція та теми – не на URL -адресах. Це означає, що актуальність створюється присутністю на багатьох платформах, а не лише на власному веб -сайті.
Підходить для цього:
Чому традиційні стратегії SEO провалюються в пошуку, орієнтованому на AI?
Основи традиційного SEO занадто короткі для пошукових систем на основі AI, оскільки тип обробки вмісту принципово відрізняється. Хоча пошукові системи оцінюють веб -сайти на основі ключових слів та зворотних посилань, LLMS аналізує вміст семантично та розуміє контекст, наміри та тематичні стосунки.
LLM вважають за краще структурований, простий -до розуміння вмісту з чіткими відповідями на конкретні запитання. Вони надають особливе значення якості джерел та повноважень, віддаючи перевагу таким джерелам, як Вікіпедія або структуровані записи даних. Традиційна оптимізація ключових слів замінюється природною, розмовною мовою, оскільки користувачі з системами AI частіше спілкуються у цілому реченнях.
Крім того, 95% поведінки з цитування AI не можна пояснити показниками трафіку веб-сайту, а 97,2% не профілями зворотної посилання. Це означає, що традиційний авторитет SEO сигналів у світі AI втрачає значення.
Які конкретні стратегії вимагають вміст, оптимізований LLM?
Успішні стратегії LLMO базуються на декількох основних принципах, що виходять за рамки традиційних підходів до SEO. Перш за все, вміст повинен бути структурований таким чином, щоб їх легко зрозуміти для систем AI. Сюди входять чіткі заголовки, стислі відповіді та структурована нагорода даних.
Змістовна стратегія для LLMS
Компанії повинні створити детальний, всебічний зміст, який включає щонайменше 1500-2000 слів і повністю відповісти на конкретні запитання. Важливо надати цитований вміст, який добре структурований, з джерелами та сформульованими стисло. Розділи FAQ та розмовні заголовки, які звучать як реальні запити користувачів, збільшують ймовірність AI.
Підходить для цього:
Технічна оптимізація
На технічному рівні слід оптимізувати веб -сайти для AI -сканерів, які часто «простіші», ніж традиційні боти пошукової системи. Статичні, чисті структури HTML без вмісту, залежного від JavaScript, є ідеальними. Схема-марка та структуровані дані допомагають LLMS "читати" веб-сайти, такі як графіки знань.
Наявність перехресної платформи
Оскільки LLMS агрегує LLM з різних джерел, має вирішальне значення послідовна присутність на декількох платформах. Це включає не лише ваш власний веб -сайт, але й згадується в тематично підходящих статтях, списках, таких форумах, як Reddit та Quora, а також присутність на платформах, таких як Вікіпедія.
Як епоха нульової каньки впливає на поведінку користувачів та видимість бренду?
Епоха нульової каньки принципово змінила поведінку пошуку. Близько 80% споживачів покладаються на «нульову кані» призводять до призводять до принаймні 40% їх пошукових запитів. Це призводить до орієнтовного зниження органічного веб-трафіку на 15-25%. У той же час, генеративний трафік AI зростає на вражаючі 1200% між липнем 2024 року по лютий 2025 року.
Однак ця розробка не означає закінчення видимості бренду, але вимагає переоцінки стратегії. Торгові марки зараз настільки ж цінні, як і кліки. Наприклад, якщо Chatgpt згадував Asana, понеділок та позначення безпосередньо у відповіді, коли його запитують про "найкращі інструменти управління проектами", ці бренди отримують величезну видимість без користувачів, які відвідують свої веб -сайти.
Побудова авторитету бренду
У епоху нульової каньки, авторитет бренду стає найважливішою валютою. Компанії повинні встановити себе як надійні джерела, які класифікуються як цитуються системами AI. Це вимагає встановлення реальної експертизи за допомогою оригінальних досліджень, тематичних досліджень та досвіду з перших рук.
Підходить для цього:
Які галузі та компанії вже виграють від стратегій LLMO?
Різні галузі вже демонструють успішні впровадження LLMO. LogikCull програмної компанії вже записав у червні 2023 року, що 5% усіх потенційних клієнтів були створені через Chatgpt, що відповідає щомісячному обороту підписки майже 100 000 доларів. Такі компанії, як Surfer SEO, регулярно з'являються у відповідях LLM, коли його запитують про інструменти оптимізації вмісту.
Сектор B2B
Компанії B2B, зокрема, виграють від LLMO, оскільки до 72% покупців B2B стикаються з оглядами AI під час своїх досліджень. У той же час 90% користувачів все ще натискають на цитаті джерела, щоб перевірити інформацію про те, що бренди B2B продовжують пропонувати шанси на трафік.
Підходить для цього:
Електронна комерція та роздрібна торгівля
У секторі електронної комерції платформи, такі як здивування, вже використовують структуровані порівняння продуктів. Коли користувачі шукають зубних кремів для дітей, здивування створює таблиці найкращих продуктів на основі результатів тестів. Бренди, які з'являються в таких оглядах, виграють від кваліфікованого трафіку з високими темпами конверсії.
Як компанії можуть побудувати свою присутність бренду на різних платформах LLM?
Встановлення успішної присутності LLM вимагає конкретної платформи стратегії, оскільки різні системи AI мають різні переваги джерела. Чатгпт цитує 47,9% вмісту Вікіпедії, а також традиційні веб-сайти, орієнтовані на медіа та технології. Огляди AI Google використовують 21% вмісту Reddit та 18,8% відео YouTube. Задоволення демонструє більш збалансоване розподіл між професійними та споживчими джерелами.
Оптимізація Вікіпедії
Вікіпедія є значною частиною даних про навчання LLM. Компанії повинні забезпечити, щоб інформація про їх бренд у Вікіпедії була точною та корисною. Кожен LLM проходить навчання у Вікіпедії вмісту, саме тому ця платформа є рішучою для видимості бренду.
Платформи Reddit та Community
Вміст, створений користувачем (UGC) на платформах, таких як Reddit та Quora, високо оцінений LLMS. Компанії повинні гарантувати, що ваш бренд згадується у корисних відповідях та дискусіях, не спамування чи примусу.
Зароблені медіа та цифрові PR
Стратегічне використання зароблених засобів масової інформації має вирішальне значення для успіху LLMO. Монтаж у тематично підходящих статтях, галузеві публікації та надійні форуми збільшують видимість у контексті ШІ, завдяки чому доменний орган є другорядним.
Які вимірювання та KPI мають значення для успіху LLMO?
Вимірювання успіху LLMO вимагає нових показників, що виходять за рамки традиційних SEO KPI. Замість того, щоб зосереджуватись виключно на рейтингу ключових слів та органічному трафіку, компаніям доводиться реалізувати методичні показники.
Первинні показники LLMO
- AI згадує про моніторинг: переслідування згадки про бренд у відповідних відповідях про такі інструменти, як глибокий, отерлі та скручування
- Реферальний трафік інструментів AI: Аналіз трафіку веб -сайту з таких джерел, як Chatt, здивування та клід через Google Analytics 4
- Частка бренду голосу: вимірювання вмісту бренду в генеративних результатах пошуку порівняно з конкурентами
- Частота цитування: відстеження, як часто вміст цитується у відповідях LLM
Вторинні показники
Оскільки прямі вимірювання LLMO все ще обмежені, компанії використовують проксі-індикатори, такі як фірмовий обсяг пошуку, відстеження ключових слів з довгим хвостом та показники якості свинцю. Зростання профілю задньої посилання джерел навчальних закладів AI (Wikipedia, Reddit, Quora) та зліва від веб -сайтів місцевих органів також сигналізує про успіх LLMO.
Які технічні вимоги потрібні для успішної оптимізації LLM?
Технічна інфраструктура для LLMO значно відрізняється від традиційних вимог до SEO. Ай -сканери часто працюють з "легшими" вимогами, ніж традиційні боти пошукової системи, але віддають перевагу чітко структурованому, семантично багатим вмісту.
Структуровані дані та розмітка схеми
Комплексна розмітка схеми є важливою для LLMO, оскільки вона допомагає системам AI інтерпретувати веб -сайти, такі як знання знань. LocalBusiness, Service, Product, FAQ та схема Howto є особливо цінними для видимості ШІ. Ці структуровані дані пропонують контекст, який може покращити видимість URL-адрес у AI-ENGINES.
Архітектура вмісту
Архітектура модульної вмісту має вирішальне значення для процесів ганчірки (покоління, що надходить у пошук). Зміст повинен бути структурований у семантично пов'язаних блоках, які можуть витягувати та цитувати системи AI індивідуально. Чіткі ієрархії з заголовками H1-H6 та логічними структурами контенту значно покращують видимість.
Доступність API
Забезпечення публічних API для вмісту веб -сайтів може збільшити видимість у системах LLM. Традиційні методи SEO, такі як чисті структури URL -адреси та оптимізовані терміни завантаження, залишаються актуальними, оскільки багато LLM продовжують враховувати ці якісні сигнали.
Як розвивається ландшафт LLM до 2026 року і далі?
Майбутнє оптимізації LLM вказує на подальше прискорення інтеграції AI у всі аспекти цифрового маркетингу. Прогнози ринку показують, що LLMS підкорять 15% пошукового ринку до 2028 року, тоді як глобальний ринок LLM повинен зростати на 36% між 2024 та 2030 роками.
Технологічні розробки
Глибокий пошук Google в режимі AI та впровадження Gemini 2.5 показують напрямок технологічного розвитку. Ці системи можуть паралельно обробляти сотні пошукових запитів та створювати звіти про експерт за лічені хвилини. Розробка персоналізованих оглядів ШІ, що адаптуються до індивідуальних налаштувань користувачів, потребують нових підходів до оптимізації.
Диверсифікація платформи
Майбутнє належить до децентралізованого пошукового ландшафту, в якому відкриття відбувається через кілька інтерфейсів. Окрім Google, такі платформи, як Тікок (40% респондентів) та Чатгпт (56% респондентів) стають важливішими як канали відкриття. Ця розробка вимагає маркетингових стратегій Omnichannel, які охоплюють усі відповідні точки дотику.
Що це означає спеціально для маркетингових стратегій та розподілу бюджету?
Трансформація до епохи LLM вимагає фундаментального переодягання маркетингових бюджетів та стратегій. Незважаючи на те, що традиційний SEO залишається актуальним, компаніям все частіше доводиться інвестувати в заходи, що стосуються LLMO.
Бюджетні зміни
Компанії повинні зменшити 20-30% своїх бюджетів на SEO для заходів LLMO, включаючи структуру контенту, реалізацію схем та структуру присутності між платформами. Інвестиції в будівництво авторитету бренду за допомогою цифрового PR та створення експертного контенту стають все більш важливими, ніж чисті кампанії з побудови посилань.
Розвиток навичок
Маркетингові команди повинні розвивати нові навички, що виходять за рамки традиційного SEO. Це включає розуміння систем AI, оперативної інженерії та можливість оптимізації вмісту для семантичної обробки. Співпраця між PR, Content та SEO -командами стає необхідною, оскільки LLM навчаються з усіх куточків Інтернету.
Розгляд рентабельності інвестицій
Перші впровадження LLMO показують покращення ROI у 20-30% компаній, які інтегрують AI у свої маркетингові рішення. Довгострокові інвестиції в авторитет бренду та визнання суб'єкта господарювання окупаються через поліпшення видимості у зростаючому пошуковому ландшафті ШІ.
Трансформація від SEO до LLMO - це не просто технічна адаптація, а стратегічна зміна парадигми, яка визначає майбутнє видимості цифрового бренду. Компанії, які визнають цю розробку рано і діють відповідно, будуть зберегти перевагу в майбутньому цифровому маркетингу.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.