Опубліковано: 22 червня 2025 р. / Оновлення з: 22 червня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Комплексний огляд досліджень KI, SEO, AIO та LLMO - Зображення: xpert.digital
Оптимізація великої мовної моделі: як штучний інтелект принципово змінив індустрію SEO
Оптимізація великої мовної моделі: як штучний інтелект принципово змінив індустрію SEO
Дослідницький ландшафт навколо оптимізації пошукових систем ШІ та оптимізації великої мови (LLMO) швидко розвивається. Цей всебічний аналіз висвітлює сучасний стан досліджень з усіх відповідних аспектів цієї нової області.
Підходить для цього:
Основні поняття та термінологія
LLMO, GEO та пов'язані з цим терміни
Дослідження показують різноманітні терміни для оптимізації вмісту для систем AI. Оптимізація великої мовної моделі (LLMO) фокусується на оптимізації для великих голосових моделей, таких як GPT-4, Claude або Gemini. Генеративна оптимізація двигуна (GEO) має на меті оптимізувати генеративні пошукові системи, тоді як оптимізація AI (AIO) служить загальним терміном для всіх заходів оптимізації AI.
Піонерське дослідження Принстонського університету представило термін «генеративна оптимізація двигуна» та показало, що геостратегії можуть збільшити видимість у відповіді на AI до 40%. Вперше це дослідження встановило систематичну основу для оптимізації вмісту для генеративних систем AI.
Як сучасні моделі AI
Поточні дослідження показують, що моделі AI працюють через тренування PROT, налаштування штрафу та покоління, що перевищує пошук (RAG). Процес заземлення особливо актуальний, в якому системи AI збагачують ваші відповіді, шукаючи дані в реальному часі. Google використовує Embeddings та семантичні розрахунки подібності для оцінки уривків вмісту замість того, щоб шукати цілі сторінки ключових слів.
Фактори ранжування та фактори видимості
Google AI Огляди рейтингу факторів
Широкі дослідження визначили сім основних областей, які впливають на огляди Google AI:
- Моделі AI (пальма 2, мама, Близнюки)
- Системи основних рейтингів (PageRank, Bert, корисний вміст)
- Бази даних (графік знань, графік покупок)
- Тематичні області (категорії Ymyl)
- Намір пошуку (інформаційний, навігаційний, транзакційний)
- Мультимедійні елементи
- Структуровані дані
Дослідження показують, що веб -сайти з кращими рейтингами Google мають 25%шансів стати джерелом в оглядах AI. Цікаво, що майже 90% цитат Chatt надходять з результатів пошуку поза топ -20 рейтингу.
Видимість пожежі та згадані згадані згадані згадані у згадках
Комплексний аналіз 75 000 брендів AHREFS показав значні кореляції для видимості в оглядах AI:
- Веб -згадки про бренд: найсильніша кореляція (0,664)
- Якоря вогню: друга найсильніша кореляція (0,527)
- Обсяг пошуку бренду: третя найсильніша кореляція (0,392)
- Зворотні посилання: значно слабша кореляція (0,218)
Це дослідження показує, що фактори поза межами місця важливіші, ніж традиційні показники SEO. Бренди з найбільшою обізнаністю в Інтернеті отримують до 10 -кратних згадок у оглядах AI, ніж у наступній групі кварталів.
Поінформованість про бренд та видимість LLM
Дослідження інтерактивних SEER демонструють кореляцію 0,18 між обсягом пожежного пошуку та згадкою про ШІ. Відповідно до доменного рангу (0,25), ця кореляція є другим найсильнішим спостережуваним зв’язком. Дослідження показують, що поінформованість про бренд є не лише для людей, але й для LLMS.
Підходи технічної оптимізації
Структуровані дані та розмітка схеми
Поточні дослідження показують, що AI Crawler часто не може розпізнати структуровані дані, що вводяться на JavaScript. GPTBOT, CLADEBOT та REPPLEXITYBOT не можуть запустити JavaScript і пропустити динамічно створений вміст. Візуалізація на стороні сервера або статичний HTML є важливим для видимості AI.
Особливо ефективні:
- Схема FAQ для прямої анкети
- Howto схема поетапних інструкцій
- Схема продукту для оптимізації електронної комерції
- СТАРТА СТАРА ДЛЯ ВІДПОВІДА
llms.txt як новий стандарт
Дослідження визначає llms.txt як важливий посібник для AI Crawler. На відміну від robots.txt, цей файл не служить для блокування, а як структурований огляд важливого вмісту, подібного до XML SiteEMAP для Google.
Вимірюваність та інструменти моніторингу
Новий розвиток KPI
Дослідження показують зміну традиційних рейтингів, щоб згадати про ставки та довідкові ради. Успіх більше не вимірюється в позиціях 1-10, а за ймовірністю цитується у відповідях AI.
Моніторингові платформи
Поточні дослідження Визначають різні спеціалізовані інструменти для відстеження видимості AI:
- SE Рейтинг AI Tracker: Monitors Brand згадується на різних платформах AI
- Розширений веб -рейтинг: пропонує AI видимість бренду
- Марлон: Розроблений спеціально для видимості бренду LLM
- Показники LLMO проти Loright: Платформи для генеративної оптимізації двигуна
Порівняльні дослідження між платформами
Чатгпт проти пошуку Google
Експериментальні дослідження показують значні відмінності в поведінці користувачів. Користувачі CHATGPT потребують менше часу для всіх завдань, без суттєвих відмінностей у продуктивності. Chatgpt рівні пошуку між різними рівнями освіти, тоді як у пошуку Google існує позитивна кореляція між освітою та ефективністю пошуку.
Особливості, що стосуються платформи
Результати досліджень показують різні уподобання платформ AI:
- Пошук CHATGPT: віддає перевагу вмісту довгої форми на сторінках продуктів бренду
- Здивування: має тенденцію до авторитетних джерел, таких як Вікіпедія та великі новини
- Огляди Google AI: використовує схему співпраці та існуючі сигнали ранжування
Майбутні тенденції та розробки
Управління цифровим авторитетом
Нові дослідницькі підходи, такі як управління цифровим авторитетом (DAM), створюються як міждисциплінарна дисципліна. Це поєднує в собі SEO, контент -маркетинг, PR та брендинг цілісно з метою створення цифрового авторитету для систем AI. Пірамідні структури видимості AI на п’яти рівнях: якість вмісту, структурна оптимізація, семантична оптимізація, будівництво авторитету та управління контекстом.
Оптимізація на основі сутності
Дослідження показують зростаючий сенс SEO на основі сутності порівняно з чистою оптимізацією ключових слів. Системи AI все частіше працюють з суб'єктами та їх відносинами, що означає перехід ключових слів на семантичні поняття.
Підходить для цього:
Виклики та обмеження
Детермінізм та вимірюваність
Поточні дослідження показують, що відповіді AI не є детермінованими-однакові питання можуть породжувати різні відповіді. Це ускладнює вимірювання успіху, оскільки традиційні показники SEO більше не застосовуються.
Швидкі технологічні зміни
Дослідження попереджає про швидкість технологічних змін. Стратегії, які працюють сьогодні, можуть швидко застаріти через оновлення моделі. Це вимагає постійної адаптації та радості експериментів.
Практичні знання
Змістовні стратегії
Результати досліджень показують, що висвітлення теми та цілісне висвітлення теми є вирішальними. Моделі AI віддають перевагу вмісту, який може відповісти на кілька підзапитів складного запиту через фанат запиту.
EAET в контексті AI
Дослідження показують, що досвід, досвід, авторитативність, довіра, довіра (EAET) також залишаються актуальними для систем ШІ. Платформи AI віддають перевагу надійним, авторитетним джерелам, щоб мінімізувати галюцинації.
Оптимізація AI стає конкурентною перевагою: ранні інвестиції в LLMO окупаються
Нинішня дослідницька ситуація показує, що KI SEO та LLMO створені як незалежні дисципліни. Незважаючи на те, що багато традиційних принципів SEO залишаються актуальними, системи AI потребують нових підходів у структурі вмісту, побудові пожежі та технічній реалізації. Дослідження все ще перебувають на експериментальній фазі, з ранніми інвестиціями в оптимізацію AI 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!
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.
