Вичерпний огляд досліджень щодо штучного інтелекту, SEO, AIO та LLMO – Зображення: Xpert.Digital
Оптимізація великих мовних моделей: як штучний інтелект фундаментально змінює SEO-індустрію
Оптимізація великих мовних моделей: як штучний інтелект фундаментально змінює SEO-індустрію
Дослідницький ландшафт навколо пошукової оптимізації на основі штучного інтелекту та оптимізації моделей великих мов (LLMO) швидко розвивається. Цей комплексний аналіз висвітлює поточний стан досліджень усіх відповідних аспектів цієї нової галузі.
Підходить для цього:
Основні поняття та термінологія
LLMO, GEO та пов'язані терміни
Дослідження виявляють різноманітні терміни для оптимізації контенту для систем штучного інтелекту. Оптимізація моделей великих мов (LLMO) зосереджена на оптимізації для моделей великих мов, таких як GPT-4, Claude або Gemini. Генеративна оптимізація для пошукових систем (GEO) спрямована на оптимізацію для генеративних пошукових систем, тоді як оптимізація для ШІ (AIO) служить загальним терміном для всіх заходів оптимізації ШІ.
Новаторське дослідження Принстонського університету ввело в наукову літературу термін «генеративна оптимізація двигунів» і продемонструвало, що стратегії географічної оптимізації можуть збільшити видимість відповідей, згенерованих штучним інтелектом, до 40%. Це дослідження вперше створило систематичну основу для оптимізації контенту для систем генеративного штучного інтелекту.
Як працюють сучасні моделі штучного інтелекту
Поточні дослідження показують, що моделі ШІ функціонують шляхом попереднього навчання, точного налаштування та пошуку доповненої генерації (RAG). Процес заземлення є особливо актуальним, коли системи ШІ збагачують свої відповіді веб-даними в режимі реального часу через живий пошук. Google використовує вбудовування та розрахунки семантичної подібності для оцінки контенту покроково, а не для пошуку по всіх сторінках за ключовими словами.
Фактори ранжування та фактори видимості
Огляди Google AI Фактори ранжування
Широкі дослідження визначили сім основних областей, які впливають на огляди штучного інтелекту Google:
- Моделі штучного інтелекту (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Основні системи ранжування (PageRank, BERT, корисний контент)
- Бази даних (граф знань, граф покупок)
- Тематичні області (категорії YMYL)
- Мета пошуку (інформаційна, навігаційна, транзакційна)
- Мультимедійні елементи
- Структуровані дані
Дослідження показують, що веб-сайти з кращими рейтингами Google мають 25% шансів з'явитися як джерело в оглядах штучного інтелекту. Цікаво, що майже 90% цитувань ChatGPT надходять з результатів пошуку поза межами топ-20 рейтингу.
Фактори видимості бренду та згадування
Комплексний аналіз 75 000 брендів, проведений Ahrefs, виявив значну кореляцію видимості в оглядах штучного інтелекту:
- Згадки брендів в Інтернеті: Найсильніша кореляція (0,664)
- Якірні точки бренду: Друга найсильніша кореляція (0,527)
- Обсяг пошуку бренду: третя найсильніша кореляція (0,392)
- Зворотні посилання: Значно слабша кореляція (0,218)
Це дослідження показує, що зовнішні фактори є важливішими за традиційні SEO-метрики. Бренди з найбільшою кількістю згадок в Інтернеті отримують до 10 разів більше згадок в оглядах штучного інтелекту, ніж наступна квартильна група.
Впізнаваність бренду та видимість LLM
Дослідження Seer Interactive демонструють кореляцію 0,18 між обсягом пошуку бренду та згадуваннями про нього за допомогою штучного інтелекту. Ця кореляція є другим за силою спостережуваним зв'язком після рейтингу домену (0,25). Дослідження показує, що впізнаваність бренду є важливою не лише для людей, але й для фахівців з права.
Підходи до технічної оптимізації
Структуровані дані та розмітка схеми
Поточні дослідження показують, що сканери ШІ часто не розпізнають структуровані дані, введені за допомогою JavaScript. GPTBot, ClaudeBot та PerplexityBot не можуть виконувати JavaScript і тому пропускають динамічно згенерований контент. Рендеринг на стороні сервера або статичний HTML є важливим для видимості ШІ.
Особливо ефективними є:
- Формат поширених запитань для прямих відповідей на запитання
- Схема покрокових інструкцій
- Схема продукту для оптимізації електронної комерції
- Схема статті для тегування контенту
llms.txt як новий стандарт
Дослідження визначають llms.txt як важливий посібник для пошукових роботів на базі штучного інтелекту. На відміну від robots.txt, цей файл використовується не для блокування, а як структурований огляд важливого контенту, подібний до XML-карти сайту для Google.
Інструменти вимірюваності та моніторингу
Розробка нових ключових показників ефективності (KPI)
Дослідження показують перехід від традиційних рейтингів до коефіцієнтів згадування та коефіцієнтів посилань. Успіх більше не вимірюється позиціями з 1 по 10, а ймовірністю цитування у відповідях штучного інтелекту.
Платформи моніторингу
Нещодавні дослідження визначають кілька спеціалізованих інструментів для відстеження видимості за допомогою штучного інтелекту:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: Відстежує згадки бренду на різних платформах штучного інтелекту
- Розширений веб-рейтинг: надає аналітику видимості бренду на основі штучного інтелекту
- Marlon: Спеціально розроблено для впізнаваності бренду LLM
- Метрики LLMO проти Lorelight: платформи для генеративної оптимізації двигунів
Порівняльні дослідження між платформами
ChatGPT проти пошуку Google
Експериментальні дослідження показують значні відмінності в поведінці користувачів. Користувачам ChatGPT потрібно в середньому менше часу для всіх завдань, без суттєвої різниці в продуктивності. ChatGPT вирівнює ефективність пошуку для різних рівнів освіти, тоді як Пошук Google демонструє позитивну кореляцію між освітою та ефективністю пошуку.
Функції, специфічні для платформи
Результати дослідження показують різні уподобання для платформ штучного інтелекту:
- Пошук ChatGPT: надає перевагу довгому контенту над сторінками брендованих товарів
- Збентеження: схильний використовувати авторитетні джерела, такі як Вікіпедія та великі новинні сайти
- Огляди Google AI: Використовує шаблони спільного цитування та існуючі сигнали ранжування
Майбутні тенденції та розвиток
Управління цифровими повноваженнями
Нові дослідницькі підходи, такі як управління цифровим авторитетом (DAM), стають міждисциплінарною галуззю. Цей цілісний підхід поєднує SEO, контент-маркетинг, PR та брендинг для побудови цифрового авторитету для систем штучного інтелекту. Піраміда видимості ШІ структурує заходи оптимізації на п'ять рівнів: якість контенту, структурна оптимізація, семантична оптимізація, побудова авторитету та управління контекстом.
Оптимізація на основі сутностей
Дослідження показують зростаючу важливість SEO на основі сутностей порівняно з чистою оптимізацією за ключовими словами. Системи штучного інтелекту все частіше працюють із сутностями та їх зв'язками, що свідчить про перехід від ключових слів до семантичних концепцій.
Підходить для цього:
Проблеми та обмеження
Детермінізм та вимірюваність
Сучасні дослідження показують, що відповіді ШІ не є детермінованими – ті самі запитання можуть генерувати різні відповіді. Це значно ускладнює вимірювання успіху, оскільки традиційні SEO-метрики більше не застосовні.
Швидкі технологічні зміни
Дослідження попереджають про швидкість технологічних змін. Стратегії, які працюють сьогодні, можуть швидко застаріти через оновлення моделей. Це вимагає постійної адаптації та готовності до експериментів.
Практичні висновки
Контент-стратегії
Дослідження показують, що висвітлення теми та цілісне висвітлення теми є критично важливими. Моделі штучного інтелекту надають перевагу контенту, який може відповісти на кілька підпитань складного запиту шляхом розгалуження запитів.
EEAT у контексті штучного інтелекту
Дослідження показують, що Досвід, Експертиза, Авторитетність, Довіра (EEAT) залишаються актуальними для систем ШІ. Платформи ШІ надають перевагу надійним, авторитетним джерелам, щоб мінімізувати галюцинації.
Оптимізація ШІ стає конкурентною перевагою: ранні інвестиції в LLMO окупаються
Поточні дослідження показують, що SEO та LLMO на базі штучного інтелекту (ШІ) стали незалежними дисциплінами. Хоча багато традиційних принципів SEO залишаються актуальними, системи ШІ вимагають нових підходів до структурування контенту, побудови бренду та технічної реалізації. Дослідження все ще перебувають на експериментальній стадії, але ранні інвестиції в оптимізацію ШІ обіцяють довгострокові конкурентні переваги.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
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.