Нова цифрова видимість - розшифровка SEO, LLMO, GEO, AIO та AEO - SEO лише не є достатньою

Зміна парадигми: від оптимізації пошукових систем до генеративної оптимізації двигуна

Перевизначення цифрової видимості в епоху ШІ

В даний час цифровий інформаційний пейзаж зазнає своєї найглибшої трансформації з моменту впровадження графічних веб -сайтів. Традиційний механізм, в якому пошукові системи представляють список потенційних відповідей у ​​вигляді синіх посилань і залишають його користувачеві, щоб переглянути їх, порівняти їх та синтезувати відповідну інформацію, все частіше замінюється новою парадигмою. Модель "запитування та захоплення" займає своє місце, яке керується генеративними системами AI. Ці системи переймають роботу синтезу для користувача та надають пряму, кураторну та природну мову відповідь на запитання.

Ця основна зміна має далекосяжні наслідки для визначення цифрової видимості. Успіх більше не означає лише з’являтися на першій сторінці результатів; Він все частіше визначається тим, що є невід'ємною частиною AI, що генерується на AI,-як безпосередньо цитоване джерело, як згаданий бренд або як основу для синтезованої інформації. Ця розробка прискорює вже існуючу тенденцію до "пошуку нульової каньки", в якій користувачі задовольняють свої інформаційні потреби безпосередньо на сторінці результатів пошуку, не відвідуючи веб-сайт. Тому для компаній та виробників контенту важливо зрозуміти нові правила гри та адаптувати свої стратегії.

Підходить для цього:

• Блог Xpert: AIS Штучний пошук інтелекту / Kis-Ki-Search / Neo SEO = NSEO (Оптимізація пошукових систем наступного покоління)

Нова лексика оптимізації: розшифровка SEO, LLMO, GEO, AIO та AEO

З появою цих нових технологій розвинувся складний і часто заплутаний словник. Чітка розмежування термінів - це необхідна умова для цільової стратегії.

SEO (оптимізація пошукових систем): Це встановлена, основна дисципліна оптимізації веб -контенту для класичних пошукових систем, таких як Google та Bing. Основна мета -досягти високого рейтингу в традиційних списках результатів пошуку на основі посилання (SERPS). SEO залишається вирішальним у епоху ШІ, оскільки він утворює основу для будь -якої подальшої оптимізації.

LLMO (Оптимізація великої мовної моделі): Цей точний технічний термін описує оптимізацію вмісту, зокрема, для того, щоб ефективно розуміти, обробляти та цитувати за текстовими голосовими моделями (великі мовні моделі, LLM), такі як OpenAis Chatgpt або Gemini Google. Мета - це вже не рейтинг, а запис як надійне джерело у відповідях, створених AI.

GEO (генеративна оптимізація двигуна): дещо ширший -грей і часто синонімний термін, що використовується для LLMO. GEO фокусується на оптимізації для всієї генеративної системи або "двигуна" (наприклад, здивоєння, огляд Google AI), що створює відповідь, а не лише на самій мови моделі. Йдеться про забезпечення того, щоб повідомлення бренду було представлено правильно та розповсюджене через ці нові канали.

AIO (оптимізація AI): Це парасольковий термін з декількома значеннями, що може призвести до плутанини. У контексті оптимізації вмісту AIO описує загальну стратегію адаптації вмісту для будь -яких систем AI. Однак термін також може стосуватися технічної оптимізації самих моделей AI або використання AI для автоматизації бізнес -процесів. Ця неоднозначність робить його менш точним для конкретної контентної стратегії.

AEO (оптимізація двигуна відповідей): Спеціалізована підрозділа GEO/LLMO, яка фокусується на оптимізації для функцій прямого відповіді в системах пошуку, таких як ті, що можна знайти в оглядах AI Google.

Для цілей цього звіту GEO та LLMO використовуються як основні терміни для нових стратегій оптимізації контенту, оскільки вони найбільш влучно описані і все частіше встановлюються в галузі як стандарт.

Чому традиційний SEO є фундаментальним, але вже не достатнім

Широке непорозуміння полягає в тому, що нові дисципліни оптимізації замінять SEO. Насправді, LLMO та GEO Complement та розширити класичну оптимізацію пошукових систем. Взаємозв'язок є симбіотичним: без міцної SEO основи ефективна оптимізація для генеративного ШІ навряд чи можливо.

SEO як фундамент: основні аспекти технічного SEO-SUCH як швидкий час завантаження, чиста бічна архітектура та забезпечення повзання-це абсолютна умова для систем AI для пошуку, читання та обробки веб-сайту в першу чергу. Так само встановлені якісні сигнали, такі як високоякісний контент та тема -релевантні зворотні посилання залишаються вирішальними, щоб класифікуватись як надійне джерело.

Підключення RAG: Багато генеративних пошукових систем використовують технологію, яка називається поколінням, що надходить у пошук (RAG), щоб збагатити ваші відповіді поточною інформацією з Інтернету. Вони часто використовують найкращі результати класичних пошукових систем. Таким чином, високий рейтинг у традиційному пошуку збільшує ймовірність використання AI як джерело для створеної відповіді.

Розрив єдиного SEO: Незважаючи на його основне значення, SEO один вже не є достатнім. Топ-рейтинг вже не є гарантією видимості чи трафіку, оскільки відповідь, поподілена AI, часто інтроннується традиційними результатами, а запит користувача безпосередньо відповідає. Нова мета - згадати та синтез у цій відповіді AI. Для цього потрібен додатковий рівень оптимізації, який спрямований на механічну читабельність, контекстуальну глибину та демонстраційні повноваження, які виходять за рамки традиційної оптимізації ключових слів.

Фрагментація термінології - це більше, ніж семантична дискусія; Це симптом для зміни парадигми в її початках. Різні абревіатури відображають різні перспективи, які компенсують для визначення нового поля - від технічної (AIO, LLMO) до маркетингової, орієнтованої на перспективу (GEO, AEO). Ця неоднозначність та відсутність постійно встановленого стандарту створюють стратегічне вікно часу. Незважаючи на те, що більші організації, які працюють більше в силосах, все ще обговорюють термінологію та стратегію, Agile Company можуть взяти на себе основні принципи машинного, авторитетного контенту та забезпечити значну перевагу як "перший двигун". Нинішня невизначеність - це не бар'єр, а можливість.

Порівняння дисциплін оптимізації

Порівняння дисциплін оптимізації - Зображення: xpert.digital

Різні дисципліни оптимізації переслідують різні цілі та стратегії. SEO зосереджується на високому рейтингу в класичних пошукових системах, таких як Google та Bing за допомогою оптимізації ключових слів, структури посилань та технічних вдосконалень, завдяки чому успіх вимірюється за допомогою рейтингу ключових слів та органічного трафіку. З іншого боку, LLMO має на меті називатися або цитувати відповіді AI, такі як CHATGPT або GEMINI за допомогою семантичної глибини, оптимізації сутності та факторів EEAT, показаний у брендах та цитаті. GEO прагне правильного представлення бренду у створених відповідях від двигунів, таких як здивування або огляди AI, завдяки чому фокус приділяється структуруванню та створенню тематичної авторності, а частка голосу служить успішним вимірюванням у відповідях AI. AIO переслідує найбільш всебічну мету загальної видимості для всіх систем AI та поєднує SEO, GEO та LLMO з додатковою моделлю та оптимізацією процесів, виміряною видимістю в різних каналах AI. Нарешті, AEO зосереджується на появі у фрагментах прямої відповіді на відповіді за допомогою форматування FAQ та розмітки схеми, присутня у вікнах відповідей визначається успіхом.

Машинна кімната: розуміння технології, що стоїть за пошуком AI

З метою ефективного оптимізації вмісту для систем AI, є основне розуміння основних технологій. Ці системи не є магічними чорними полями, але засновані на конкретних технічних принципах, які визначають їх функціонування, а також вимоги до обробки вмісту.

Великі голосові моделі (LLMS): основна механіка

У центрі генеративного ШІ є великі голосові моделі (великі мови, LLMS).

• Попередня підготовка з величезною кількістю даних: LLM навчаються на основі величезних текстових записів, що надходять із таких джерел, як Вікіпедія, весь загальнодоступний Інтернет (наприклад, через загальний набір даних про сканування) та цифрові колекції книг. Аналізуючи трильйони слів, ці моделі вивчають статистичні зразки, граматичні структури, фактичні знання та семантичні зв’язки людської мови.
• Проблема скорочення знань: вирішальне обмеження LLMS полягає в тому, що ваші знання заморожені при статусі даних про навчання. У вас є так звана "дата скорочення знань" і не можете отримати доступ до інформації, створеної після цієї дати. LLM, який пройшов навчання до 2023 року, не знає, що сталося вчора. Це основна проблема, яка повинна бути вирішена для пошукових програм.
• Токен і ймовірнісне покоління: LLMS не обробляють текстове слово для слова, а розбирайте його на менші одиниці, так -разові "жетони". Їх основна функція полягає в тому, щоб передбачити найбільш вірогідний жетон на основі попереднього контексту та генерування цілісного тексту. Вони є високорозвиненою статистичною схемою, пов'язаними з людьми і не мають людського усвідомлення чи розуміння.

Пошук розширеного покоління (ганчірки): міст до живої павутини

Покоління, що випромінюється, - це ключова технологія, яка дозволяє LLMS діяти як поточні пошукові системи. Він подолає розрив між статичними, попередньо тренуваними знаннями моделі та динамічною інформацією Інтернету.

Процес RAG можна розділити на чотири кроки:

• Запит (запит): Користувач задає питання для системи.
• Звернення (пошук): Замість того, щоб негайно відповісти, система активує компонент "ретрівера". Цей компонент, часто семантична пошукова система, шукає зовнішню базу знань - як правило, індекс великої пошукової системи, таких як Google або Bing - згідно з документами, які є актуальними для запиту. На даний момент важливість високих традиційних рейтингів SEO очевидна: вміст, який добре розміщений у класичному пошуку, має більш високу ймовірність того, що система RAG та обрана як потенційне джерело.
• Збагачення (збільшення): Найбільш релевантна інформація з доступних документів витягується та додається до початкового запиту користувача як додатковий контекст. Це створює "збагачений підказку".
• Покоління (покоління): Цей збагачений підказок передається в LLM. Зараз модель генерує свою відповідь, яка вже не ґрунтується на її застарілих знаннях з навчання, а на поточних, доступних фактах.

Цей процес знижує ризик "галюцинації" (винайдена факти), дозволяє вказати джерела та забезпечує, що відповіді є більш актуальними та фактично точнішими.

Семантичні пошуки та векторні вклади: Мова ШІ

Щоб зрозуміти, як працює "пошук" крок у ганчірці, ви повинні зрозуміти концепцію семантичного пошуку.

• Від ключових слів до значення: Традиційний пошук заснований на порівнянні ключових слів. Семантичний пошук, з іншого боку, має на меті зрозуміти наміри (наміри) та контекст розслідування. Пошук "теплих зимових рукавичок" також може забезпечити результати "woolfaefae", оскільки система визнає семантичну залежність між поняттями.
• Векторні засоби як основний механізм: технічна основа для цього - це векторні. Спеціальна "вбудовувальна модель" перетворює текстові одиниці (слова, речення, цілі документи) у числове представлення-вектор у дуже розмірному просторі.
• Просторова близькість як семантична схожість: У цій вектоній кімнаті подібні поняття показані як один біля одного. Вектор, який представляє "короля", має подібні стосунки з вектором для "королеви", як вектор для "чоловіка" до вектора для "жінки".
• Додаток у процесі RAG: запит користувача також перетворюється на вектор. Потім система RAG шукає свою базу даних Vectord, щоб знайти вектори документа, найближчі до вектора розслідування. Таким чином, найбільше семантично значуща інформація для збагачення підказки викликається.

Моделі та думки: Наступний еволюційний рівень

На передовому передній частині розробки LLM є так звані мислячі моделі, які обіцяють ще більш прогресивну форму обробки інформації.

• Крім простих відповідей: Хоча стандартні Lelms генерують відповідь в одному проході, думають, що моделі розбирають складні задачі на ряд логічних проміжних кроків, так званий "ланцюг думки" (ланцюг-роздуття).
• Як це працює: ці моделі навчаються шляхом зміцнення навчання (підкріплення навчання), з успішними багаторівневими рішеннями нагороджуються. Вони "думають" внутрішньо, формулюють і відкидають різні рішення, перш ніж вони досягнуть остаточної, часто більш надійної та більш точної відповіді.
• Наслідки для оптимізації: Хоча ця технологія все ще на початку, це вказує на те, що майбутні пошукові системи зможуть обробити набагато складніші та складні запити. Зміст, який пропонує чіткі, логічні покрокові інструкції, детальні описи процесів або добре структуровані аргументаційні ланцюги, ідеально розміщуються для того, щоб використовуватись як високоякісне джерело інформації за цими вдосконаленими моделями.

Технологічна структура сучасних пошуків AI-поєднання LLM, ганчірки та семантичного пошуку створює сильну, самозв'язок між "старою павутиною" заарених сторінок та "новою павутиною", що генерували AI відповіді. Високоякісний, авторитетний зміст, який добре працює в традиційному SEO, помітно індексується та класифікується. Цей високий рейтинг робить вас кандидатом першого класу для дзвінка через системи RAG. Коли AI цитує цей вміст, це, в свою чергу, зміцнює його повноваження, що може призвести до більшої прихильності користувачів, більшої кількості зворотних посилань і в кінцевому рахунку до ще сильніших традиційних SEO -сигналів. Це створює "групу повноважень". І навпаки, неповноцінний вміст ігнорується як традиційними системами пошуку, так і ганчірками, і, таким чином, все більш невидимим. Розрив між цифровими "халатами" та "маємо-нотами" буде розширюватися експоненціально. Стратегічним наслідком є ​​те, що інвестиції в фундаментальний SEO та встановлення змісту змісту вже не спрямовані на рейтинг; Ви забезпечуєте постійне місце за таблицею майбутнього читання інформації.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Три стовпи генеративної оптимізації двигуна

Технічне розуміння частини I є основою для конкретних, реалізованих стратегічних рамок. Для того, щоб досягти успіху в нову епоху пошуку ШІ, зусилля з оптимізації повинні бути спираються на три центральні стовпці: стратегічний контент для розуміння машини, вдосконалена технічна оптимізація для сканерів AI та проактивне управління цифровим органом.

Підходить для цього:

• Комплексний огляд досліджень KI, SEO, AIO та LLMO

  

Стовп 1: Стратегічний зміст для розуміння машини

Спосіб створення та структурованого вмісту повинен кардинально змінюватися. Мета - вже не просто переконати людського читача, а також запропонувати машину найкращу можливу основу для вилучення та синтезу інформації.

Тематична влада як новий кордон

Фокус стратегії змісту відкладається від оптимізації окремих ключових слів до встановлення всебічного органу тематики (актуальний авторитет).

• Побудова центрів знань: Замість того, щоб створювати ізольовані елементи для окремих ключових слів, мета - створити цілісні "тематичні кластери". Вони складаються з центрального, всеосяжного "стовпного вмісту" (вміст стовпця), який охоплює широку тему, та численні пов'язані суб -істоти, які стосуються конкретних нішевих аспектів та детальних питань. Така структура сигналізує про системи AI, що веб -сайт є відповідним та вичерпним джерелом для певного поля.
• Цілісна обкладинка: інформація про обробку LLMS у семантичних контекстах. Веб -сайт, який охоплює тему, всебічно - включаючи всі відповідні аспекти, питання користувачів та пов'язані з цим поняття - збільшує ймовірність використання AI як основного джерела. Система знаходить всю необхідну інформацію в одному місці і не повинна складати її з декількох, менш всебічних джерел.
• Практичне застосування: дослідження ключових слів більше служить для пошуку окремих пошукових термінів, а для відображення всього Всесвіту питань, часткових аспектів та пов'язаних з ними тем, що належать до основної області компетентності.

Їжте як алгоритмічний сигнал

Концепція EAT Google (досвід, досвід, авторитетний центр, досвід надійності, досвід, досвід, авторитет, трастерність) розвивається з чистого настанов для тестерів якості людини до набору машинночитаних сигналів, які використовуються для оцінки джерел контенту.

Структура довіри: компанії повинні активно реалізувати ці сигнали на своїх веб -сайтах та зробити їх видимими:

• Досвід та досвід (досвід та досвід): Автори повинні бути чітко показані, в ідеалі з детальними біографіями, які показують їх кваліфікацію та практичний досвід. Зміст повинен містити унікальні відомості з практики, що виходять за рамки чистих фактичних знань.
• Орган (влада): Створення контекстних відповідних зворотних посилань з інших шанованих веб -сайтів залишається важливим. Однак неминучі торгові марки (згадки) в авторитетних джерелах також стають все більш важливими.
• Надійність (надійність): чітка та проста контактна інформація, цитування надійних джерел, публікація ваших власних, оригінальних даних або досліджень та регулярне оновлення та виправлення вмісту є вирішальними сигналами.

Стратегія контенту на основі entitäte: оптимізація для речей, а не для рядків

Сучасні пошукові системи будують своє розуміння світу на «знаннях графіку». Цей графік складається не з слів, а з реальних організацій (людей, місць, брендів, понять) та відносин між ними.

• Зробіть власний бренд суб'єктом господарювання: стратегічна мета - встановити власний бренд як чітко визначену та визнану сутність у цьому графіку, яка чітко пов'язана з певним полем. Це досягається за допомогою послідовного іменування, використання структурованих даних (див. Розділ 4) та частота загальна згадка (спільне виникнення) з іншими відповідними утвореннями.
• Практичне застосування: Зміст повинен бути структурований навколо чітко визначених суб'єктів. Важливі технічні терміни можна пояснити у скриньках Глосарій або визначення. Посилання на визнані джерела суб'єктів, таких як Вікіпедія або Вікідата, може допомогти Google встановити правильні зв’язки та консолідувати тематичну класифікацію.

Мистецтво фрагмента: Зміст структури для прямого вилучення

Форматування вмісту повинно бути здійснено таким чином, щоб машини могли легко демонтувати та повторно використовувати їх.

• Оптимізація на рівні проходження: Системи AI часто не витягують цілі елементи, а індивідуальні, ідеально сформульовані "шматки" або розділи-абзац, точка списку, рядок таблиці, щоб відповісти на певну частину запиту. Таким чином, веб -сайт повинен бути розроблений як колекція таких високоопрацьованих інформаційних ковзань.
• Структурні найкращі практики:
  • Відповідь на передумови (Писання на перше відповіді): Пункти повинні починатися з короткої, прямої відповіді на неявне запитання, а потім пояснювальні деталі.
  • Використання списків та таблиць: Складна інформація повинна бути підготовлена ​​у список, пронумерованих списках та таблицях, оскільки ці формати особливо прості для систем AI.
  • Стратегічне використання заголовків: чіткі, описові заголовки H2 та H3, часто сформульовані як питання, повинні логічно структурувати вміст. Кожен розділ повинен зосереджуватися на одній, цілеспрямованій ідеї.
  • Області поширених запитань: Розділи з часто заданими питаннями (часто задаються питаннями) є ідеальними, оскільки ви безпосередньо відображаєте формат розмовних питань-відповідей AI чатів.

Мультимодальність та природна мова

• Розмовний тон: Зміст повинен бути написаний у природному, людському стилі. Моделі AI навчаються автентичній людській мові і віддають перевагу текстам, які читаються як справжня розмова.
• Оптимізація візуального змісту: Сучасний ШІ також може обробляти візуальну інформацію. Таким чином, зображення потребують значущих старих текстів та шапків. Відео повинні бути надані стенограмами. Це робить мультимедійний вміст індексуючим і цитується для AI.

Конвергенція цих змістовних стратегій-тематичних органів, EAET, оптимізація сутності та структурування фрагментів до глибоких знань: найефективніший зміст для ШІ також є найбільш корисним, найяскравішим та найбільш надійним контентом для людини. Епоха "писати для алгоритму", яка часто призводила до неприродних текстів, закінчується. Новий алгоритм вимагає найкращих практик, орієнтованих на людину. Стратегічне значення полягає в тому, що інвестиції в реальні знання спеціалістів, написання високої якості, чітке дизайн інформації та прозорі джерела - це вже не просто "хороша практика" - вони є найбільш прямими та найбільш стійкими формою технічної оптимізації для генеративного віку.

Стовп 2: Розширена технічна оптимізація для AI -сканерів

Хоча стратегічний вміст визначає "що" оптимізації, технічна оптимізація забезпечує "як" -it забезпечує, що системи AI можуть отримати доступ до цього вмісту, інтерпретувати його та обробляти їх правильно. Без міцної технічної основи навіть найкращий вміст залишається невидимим.

Технічний SEO нещодавно розглянуто: Постійне значення основного життєво важливого

Основи технічної оптимізації пошукових систем є не лише актуальними для GEO, але й є більш критичними.

• Повзання та індексація: це абсолютна основа. Якщо AI-повзання-це відомий GoogleBot або спеціалізовані боти, такі як Claudebot та Gptbot-Cannot, викликають або надають сторінку, вона не існує для системи AI. Потрібно забезпечити, щоб відповідні сторінки повернули код статусу HTTP 200 і не (ненавмисно) заблоковані файлом robots.txt.
• Бічна швидкість і рендеї часу: AI Crawler часто працює з дуже короткими часовими вікнами для візуалізації однієї сторони, іноді лише 1-5 секунд. Сторінки повільного завантаження, особливо ті, що мають високий вміст JavaScript, запускають ризик, пропущені або лише неповно оброблені. Оптимізація основних веб -життєвих систем та загальна швидкість зарядки (сторінки Pages), отже, має вирішальне значення.
• Відображення JavaScript: Хоча Google Crawler зараз дуже добре надає сторінки JavaScript-інтенсивні сторінки, це не стосується багатьох інших сканерів AI. Для того, щоб забезпечити універсальну доступність, критичний вміст вже повинен бути включений до початкового HTML -коду сторінки і не повинен бути перезавантажений на стороні клієнта.

Стратегічний імператив схеми.org: створити мережеву схему знань

Scheme.org - стандартизована лексика для структурованих даних. Це дозволяє операторам веб -сайту чітко інформувати пошукові системи, що таке їх вміст та як пов'язані різні інформаційні елементи. Веб -сайт, нагороджений схемою, стає машиною, що читається на машині.

• Чому схема має вирішальне значення для ШІ: структуровані дані усувають неоднозначність. Вони дозволяють систему AI, такі факти, як ціни, дані, місця, рейтинги або кроки в посібнику з високим рівнем безпеки. Це робить вміст набагато надійнішим джерелом для отримання відповідей як неструктурованого тексту потоку.
• Ключові типи схеми для GEO:
  • Організація та особа: за чітким визначенням власного бренду та авторів як сутності.
  • FAQPAGE та WOWTO: Для структурування вмісту для прямих відповідей та покрокових інструкцій, які віддають перевагу системам AI.
  • Стаття: Для передачі важливих метаданих, таких як автор та дата випуску, і тим самим зміцнює їжу сигналів.
  • Продукт: Незамінна для електронної комерції для отримання ціни, доступності та оцінки даних.
• Найкращі практичні сутності: Оптимізація повинна виходити за рамки додавання ізольованих блоків схем. Використовуючи атрибут @ID, різні сутності можуть бути пов'язані один з одним з одного боку та на всьому веб -сайті (наприклад, зв’язок статті зі своїм автором та його видавцем). Таким чином створюється цілісний, внутрішній графік знань, який явно робить семантичні стосунки для машин.

Новий стандарт llms.txt: пряма лінія зв'язку до моделей AI

llms.txt - це запропонований новий стандарт, який повинен забезпечити пряме та ефективне спілкування з моделями AI.

• Мета та функція: це простий текстовий файл, записаний у форматі Markdown, який розміщений у звичайному каталозі веб -сайту. Він пропонує кураторну "карту" найважливішого вмісту веб -сайту, скоригованого за допомогою дратівливих HTML, JavaScript та рекламних банери. Це робить надзвичайно ефективним для моделей AI для пошуку та обробки найбільш релевантної інформації.
• Диференціація на robots.txt та sitemap.xml: в той час як robots.txt сканерів повідомляє, які області вони не повинні відвідувати, а Sitemap.xml надає неминучий перелік усіх URL -адрес, llms.txt пропонує структурований та контекстуалізований посібник із найцінніших ресурсів веб -сайту.
• Специфікація та формат: Файл використовує простий синтаксис відмітки. Зазвичай він починається з заголовка H1 (бокова назва), а потім короткий підсумок у блоці цитат. Потім заголовки H2 групові списки з посилань на важливі ресурси, такі як документація чи вказівки. Існують також такі варіанти, як LLMS-full.txt, які узагальнюють весь текстовий вміст веб-сайту в одному файлі.
• Впровадження та інструменти: Створення можна зробити вручну або підтримувати зростаючу кількість інструментів генератора, таких як феокраїл, відмітки або спеціалізовані плагіни для систем управління вмістом, такі як WordPress та Shopify.
• Дебати про прийняття: важливо зрозуміти поточну суперечку щодо цього стандарту. Офіційна документація Google говорить, що такі файли не потрібні для видимості в оглядах AI. Провідні експерти Google, такі як Джон Мюллер, були скептичними та порівнювали корисність з застарілими ключовими словами мета. У той же час, однак, інші важливі компанії AI, такі як антропічні, вже використовують стандарт для власних веб -сайтів, і прийняття в спільноті розробників зростає.

Дебати про реалізації LLMS.TXT та Advanced Schema виявляють критичну стратегічну напругу: що між оптимізацією для однієї, домінуючої платформи (Google) та оптимізацією для більш широкої, неоднорідної екосистеми AI. Покладатися виключно на вказівки Google ("Вам це не потрібно") - це ризикована стратегія, яка відмовляється від контролю та потенційної видимості на інших швидко зростаючих платформах, таких як Chatt, здивування та Клод. Передбачання, "багатогранна" стратегія оптимізації, яка відповідає основним принципам Google, а також екосистеми, таких як LLMS.TXT та широка схема, є найбільш стійким підходом. Він трактує Google як найважливіший, але не єдиний механічний споживач власного вмісту. Це форма стратегічної диверсифікації та зменшення ризику для цифрових активів компанії.

Стовп 3: Управління цифровими органами

Поява нової дисципліни

Третій і, мабуть, найбільш стратегічний стовп генеративної оптимізації двигуна виходить за рамки чистого вмісту та оптимізації технологій. Він стосується структури та управління цифровим авторитетом бренду в цілому. У світі, в якому системи AI намагаються оцінити надійність джерел, алгоритмічно вимірюваний авторитет стає вирішальним фактором ранжування.

Концепція "управління цифровими органами" значною мірою була сформована експертом галузі Олафа Коппа та описує нову, необхідну дисципліну в цифровому маркетингу.

Міст між силосами

В епоху EEAT та AI, сигнали, що будують алгоритмічну довіру - такі як репутація бренду, згадки в ЗМІ та достовірність авторів - створюватимуться через діяльність, яка традиційно розташована в окремих відділах, таких як PR, маркетинг бренду та соціальні медіа. Саме SEO часто має обмежений вплив на ці райони. Управління цифровим авторитетом закриває цю прогалину, поєднуючи ці зусилля з SEO під рівномірним стратегічним дахом.

Загальною метою є свідома та ініціативна структура цифрової впізнаваної та авторитетної сутності бренду, яку легко можна визначити алгоритмами та класифікувати як надійні.

Крім зворотних посилань: валюта згадок та спільного виникнення

• Монтаж як сигнал: Некеровані торгові марки в авторитетних контекстах значно важливіше. Системи AI об'єднують ці згадки з усієї мережі з метою оцінки обізнаності та репутації бренду.
• Спільне виникнення та контекст: Системи AI аналізують, про які суб'єкти (бренди, люди, люди, теми) часто згадуються разом. Стратегічною метою повинно бути створення сильної та послідовної асоціації між власним брендом та основними темами компетентності у всьому цифровому просторі.

Побудова цифрової впізнаваної бренду

• Послідовність є ключовою: абсолютна послідовність написання торгової марки, імена авторів та корпоративні описи у всіх цифрових точках контакту є важливими - від власного веб -сайту до соціальних профілів до галузевих каталогів. Невідповідності створюють неоднозначність для алгоритмів і послаблюють сутність.
• Перехресний авторитет: генеративні двигуни оцінюють наявність бренду цілісно. Уніфікований голос та послідовні повідомлення на всіх каналах (веб -сайт, LinkedIn, гостьові публікації, форуми) зміцнюють сприйнятий авторитет. Повторне використання та адаптація успішного вмісту для різних форматів та платформ є центральною тактикою.

Роль цифрового PR та управління репутацією

• Стратегічні стосунки з громадськістю: Зусилля цифрового PR повинні зосередитися на досягненні згадок у публікаціях, які не лише є актуальними для цільової групи, але й класифікуються моделями AI як авторитетних джерел.
• Управління репутацією: важливо сприяти та контролювати активні позитивні відгуки на шанованих платформах. Активна участь у відповідних дискусіях на платформах спільноти, таких як Reddit та Quora, так само важлива, оскільки вони часто використовуються системами AI як джерела для справжніх думок та досвіду.

Нова роль SEO

• Управління цифровими авторитетами принципово змінює роль SEO в організації. Він стягує SEO від тактичної функції, яка фокусується на оптимізації одного каналу (веб -сайт), стратегічної функції, яка відповідає за оркестрацію всього цифрового сліду компанії для алгоритмічної інтерпретації.
• Це передбачає суттєву зміну організаційної структури та необхідних навичок. "Менеджер цифрових авторитетів"-це нова гібридна роль, яка поєднує аналітичну суворість SEO з оповіданнями та навичками побудови відносин стратега бренду та PR-професіонала. Компанії, які не створюють цю інтегровану функцію, виявлять, що їх фрагментовані цифрові сигнали в конкуренції з конкурентами, які представляють єдину, авторитетну ідентичність системам AI, не можуть існувати.

Закупівля B2B: ланцюги поставок, торгівля, ринки та пошуки, що підтримується AI, з Accio.com-image: xpert.digital

Детальніше про це тут:

• Знайдіть продукти та B2B Insights за допомогою AI / поради та підтримки

Вимірювання конкурентного ландшафту та успіху

Після визначення стратегічних стовпів оптимізації оглядати практичне застосування в нинішньому конкурентному середовищі. Для цього потрібен аналіз на основі даних найважливіших пошукових платформ AI, а також впровадження нових методів та інструментів для вимірювання продуктивності.

Підходить для цього:

• Причина втрати руху через ШІ та зростаючу конкуренцію вмісту 45% за останні два роки

Деконструкція вибору джерела: порівняльний аналіз

Різні пошукові платформи AI не працюють однаковими. Вони використовують різні джерела даних та алгоритми для створення своїх відповідей. Розуміння цих відмінностей має вирішальне значення для пріоритетності заходів оптимізації. Наступний аналіз ґрунтується на синтезі провідних галузевих досліджень, зокрема, всебічного вивчення рейтингу SE, доповненому якісними аналізами та документацією, що належить платформі.

Огляди Google AI: перевага встановленої системи

• Профіль джерела: Google дотримується більш консервативного підходу. Огляди AI значною мірою покладаються на існуючі знання графіка, встановлені сигнали EEAT та результати органічного верхнього ранжування. Дослідження показують значну, якщо не повну, співвідношення з 10 найкращими позиціями класичного пошуку.
• Точки даних: Google цитує в середньому 9,26 посилань на відповідь і має велику різноманітність з 2909 унікальними доменами в аналізованому дослідженні. Існує чітка перевага для старих встановлених доменів (49 % цитованих доменів старше 15 років), тоді як дуже молоді домени рідше враховуються.
• Стратегічне наслідки: Успіх у оглядах Google AI невіддільний від сильного, традиційного управління SEO. Це екосистема, в якій успіх призводить до подальшого успіху.

Пошук CHATGPT: Challenger з акцентом на вміст, погнутий користувачем та Bing

• Профіль джерела: Chatgpt використовує індекс Microsoft Bing для свого веб -пошуку, але використовує власну логіку для фільтрації та організації результатів. Платформа показує значну перевагу створеному користувачем вмісту (створений користувачем вміст, UGC), особливо з YouTube, який є одним із найчастіше цитованих джерел, а також для платформ спільноти, таких як Reddit.
• Точки даних: Chatgpt цитати із середнім рівнем 10,42 більшості посилань і відноситься до найбільшої кількості унікальних доменів (4,034). У той же час, платформа вказує на найвищу швидкість декількох NIO про один і той же домен у межах відповіді (71 %), що вказує на стратегію поглиблення одним джерелом, що вважається надійним.
• Стратегічне наслідки: видимість в Чатті вимагає стратегії багатоплатформ, яка, крім оптимізації індексу Bing, також включає активність присутності на важливих платформах вмісту, створених користувачем.

Здивування.ai: прозорий дослідник у режимі реального часу

• Профіль джерела: здивованість призначена для виконання веб-сайту в режимі реального часу для кожного запиту, що забезпечує актуальність інформації. Платформа надзвичайно прозора і надає свої відповіді чіткими вбудованими цитатами. Унікальною точкою продажу є функція "Фокус", яка дозволяє користувачам шукати заздалегідь визначений вибір джерел (наприклад, лише науковий документ, Reddit або певні веб -сайти).
• Точки даних: вибір джерел дуже послідовний; Майже всі відповіді містять рівно 5 посилань. Відповіді здивованості вказують на найвищу семантичну схожість з відповідями з чатгпта (0,82), що вказує на подібні переваги при виборі вмісту.
• Стратегічне наслідки: Ключ до успіху в здивуванні - стати "цільовим джерелом" - веб -сайтом, настільки авторитетним, що користувачі навмисно включають їх у свої цілеспрямовані пошуки. Характер платформи в режимі реального часу також винагороджує особливо актуальний і фактично точний зміст.

Різні стратегії пошуку великих платформ AI створюють нову форму "алгоритмічного арбітражу". Бренд, який має труднощі у закріпленні у висококонкурентній, орієнтованій на авторитет екосистему оглядів Google AI, може знайти простіший спосіб видимості через Чатт, зосередившись на Bing-Seo та сильній присутності на YouTube та Reddit. Аналогічно, нішевий експерт може уникнути основної конкуренції, ставши незамінним джерелом для цілеспрямованих пошуків на здивування. Стратегічні знання полягають не в тому, щоб вести кожну боротьбу на кожному фронті, а проаналізувати різні "бар'єри на ринку" кожної платформи AI та вирівняти власні заходи вмісту та авторитету на платформі, що найкраще відповідає сильним сторонам власного бренду.

Порівняльний аналіз пошукових платформ AI

Порівняльний аналіз пошукових платформ AI: Xpert.digital

Порівняльний аналіз пошукових платформ AI показує значні відмінності між оглядами Google AI, пошуком Chatgpt та здивованою.ai. Як основне джерело даних, огляд Google AI використовує графік індексу та знань Google, пропонує в середньому 9,26 цитат і має невелике перекриття з Bing та помірним з чат. Платформа демонструє помірну перевагу вмісту, постановленому користувачем, такому як Reddit та Quora, але віддає перевагу високо встановленим доменам з старості. Унікальна точка продажу полягає в інтеграції в домінуючу пошукову систему та сильну зважування EEAT, завдяки чому стратегічна увага приділяється створенню EAET та сильному традиційному авторитету SEO.

Пошук CHATGPT базується на індексі Bing як основного джерела даних і генерує найбільшу інформацію про вихідну із середнім показником 10,42 цитат. Платформа показує перекриття високого джерела з здивуванням та помірним з Google. Особливо вражає висока перевага вмісту, що погравлять користувачем, особливо YouTube та Reddit. Оцінюючи вік домену, показує змішана поведінка з відкритістю для молодших доменів. Унікальна точка продажу полягає в великій кількості джерел та сильної інтеграції UGC, тоді як стратегічна спрямованість - на Binge SEO та присутність на платформах UGC.

Krplexity.ai відрізняється як основне джерело даних за допомогою веб-сайту в режимі реального часу та доставляє найменші цитати в середньому 5,01. Покриття джерела висока з чатами, але низька з Google та Bing. Платформа показує помірні переваги вмісту, створеного користувачем, при цьому Reddit та YouTube є кращими в режимі фокусування. Вік домену відіграє низьку роль, оскільки фокус приділяється актуальності в режимі реального часу. Як унікальна точка продажу, verplexity.ai пропонує прозорість за допомогою вбудованих цитат та налаштування вибору джерел через функцію фокусування. Стратегічна увага приділяється створенню нішевих органів та вмісту.

Новий аналіз: вимірювання та моніторинг видимості LLM

Перехід парадигми від пошуку до відповіді вимагає не менш фундаментального коригування вимірювання успіху. Традиційні індикатори SEO втрачають сенс, якщо клацання на веб -сайті вже не є основною метою. Нові показники та інструменти необхідні для кількісної оцінки впливу та наявності бренду в генеративному ландшафті ШІ.

Зміна парадигми в вимірюванні: від кліків до впливу

• Старі показники: Успіх традиційного SEO в основному оцінюється за допомогою безпосередньо вимірюваних ключових фігур, таких як рейтинг ключових слів, органічний трафік та швидкість клацання (CTR).
• Нові показники: Успіх гео/LLMO вимірюється показниками впливу та присутності, які часто мають непрямий характер:
  • LLM видимість / торгові марки (брендинг): вимірює, як часто бренд згадується у відповідних відповідях AI. Це найосновніша нова ключова фігура.
  • Частка голосу / частки моделі: кількісно визначає відсоток власних майданчиків бренду порівняно з конкурентами для визначеної групи пошукових запитів (підказка).
  • Цито (цитати): називається, як часто ваш власний веб -сайт пов'язаний як джерело.
  • Настрої та якість записів: аналізує звук (позитивний, нейтральний, негативний) та фактичну коректність згадок.

Новий інструментарій: платформи для переслідування ШІ

• Як це працює: ці інструменти автоматично просять різні моделі AI з заздалегідь визначеним підказкою. Вони записують, які бренди та джерела з'являються у відповідях, аналізують настрої та переслідують розвиток з часом.
• Провідні інструменти: Ринок молодий та роздроблений, але деякі спеціалізовані платформи вже влаштувались. До них належать такі інструменти, як глибокий, peec.ai, Rankscale та Otterly.ai, які відрізняються за діапазоном функцій та цільової групи (від МСП до великих компаній).
• Адаптація традиційних інструментів: встановлені постачальники програмного забезпечення для моніторингу пожеж (наприклад, Sprout Social, згадка) та комплексні SEO -набори (наприклад, Semrush, Ahrefs) також починають інтегрувати функції для аналізу видимості ШІ у свої продукти.

Закрийте розрив атрибуції: інтеграція аналізів LLM у звітність

Однією з найбільших проблем є завдання (атрибуція) результатів ділових результатів, які повинні бути названі у відповіді AI, оскільки це часто не призводить до прямого клацання. Необхідний метод аналізу на ступінь:

• Переслідування направлення трафіку: Першим та найпростішим кроком є ​​аналіз прямого реферального трафіку (реферальний трафік) платформ AI в інструментах веб-аналізу, таких як Google Analytics 4. Створюючи визначені користувачем групи каналів на основі довідки (наприклад, здивованості.ai, Bing.com для шаттичних пошуків) може бути виділено та оцінюється.
• Моніторинг непрямих сигналів: більш досконалий підхід складається з кореляційного аналізу. Аналітики повинні дотримуватися тенденцій щодо непрямих показників, таких як збільшення прямого трафіку веб -сайту (прямий трафік) та збільшення фірмових пошукових запитів (фірмовий пошук) на консолі пошуку Google. Потім ці тенденції повинні бути пов'язані з розробкою видимості LLM, виміряною новими інструментами моніторингу.
• Аналіз протоколів BOT: Для технічно досвідчених команд аналіз файлів журналів сервера пропонує цінну інформацію. Ідентифікація та моніторинг діяльності AI -сканерів (наприклад, GPTBOT, Cludebot) можуть визначити, які сторінки використовуються системами AI для отримання інформації.

Розробка показників ефективності

Розробка показників продуктивності - Зображення: xpert.digital

Розробка показників ефективності показує значну зміну від традиційних показників SEO до ключових фігур, орієнтованих на AI-орієнтацію. Під час видимості фокус приділяється класичному рейтингу ключових слів до частки голосу та частки моделі, які вимірюються спеціалізованими інструментами моніторингу LLM, такими як peec.ai або глибокими. У області трафіку реферальний трафік платформ AI доповнює органічний трафік та швидкість клацання, завдяки чому інструменти веб-аналізу, такі як GA4, використовуються з спеціальними групами каналізації. Влада веб -сайту вже не визначається лише доменним авторитетом та зворотними посиланнями, а також цитуванням та якістю записів в системах AI, вимірюваних інструментами моніторингу LLM та аналізом зворотного посилання цитованих джерел. Сприйняття бренду розширюється пошуком, пов’язаними з брендом, до настроїв імен AI, записаних за допомогою інструментів моніторингу LLM та соціального списку. На додаток до традиційної швидкості індексації, швидкість виклику відбувається за допомогою ботів AI, який визначається за допомогою аналізу журналу сервера.

Провідні інструменти моніторингу та аналізу GEO/LLMO

Провідні інструменти моніторингу та аналізу GEO/LLMO- Зображення: xpert.digital

Ландшафт провідних інструментів моніторингу та аналізу GEO/LLMO пропонує різні спеціалізовані рішення для різних цільових груп. Глибоко - це всебічне підприємство, яке пропонує моніторинг, частку голосу, аналіз настрою та аналіз джерел для Chatt, Copilot, здивування та Google AIO. Peec.ai також спрямований на маркетингові команди та клієнтів підприємства та пропонує панель присутності бренду, змагання з конкуренції та аналіз розриву вмісту для Chatt, здивування та Google AIO.

Для малих та середніх компаній, а також SEO-професіоналів, Rank Scale пропонує аналіз рейтингу в реальному часі у відповідях AI, аналізу настроїв та аналізу цитування на чат Chatt, здивування та Bing. Otterly.ai зосереджується на записах та зворотних посиланнях із сповіщеннями про зміни та служить малим та середнім підприємствам та агенціями через Chatt, Claude та Gemini. Goodie AI позиціонує себе як все-в-одній платформі для моніторингу, оптимізації та створення контенту на одних і тих же платформах і спрямований на середні компанії та агенції.

Холл пропонує спеціалізоване рішення для підприємств та команд з продуктів з розвідкою розмови, вимірювання руху за рекомендаціями AI та відстеження агентів для різних чатів. Безкоштовні інструменти доступні для початківців: грейдер Hubspot AI пропонує безкоштовну перевірку на частку голосу та настроїв на GPT-4 та здивування, тоді як класник AI Mangools забезпечує безкоштовну перевірку видимості AI та порівняння змагань на Chatt, Google AIO та здивованості для початківців та SEOS.

Повна рамка гео-активності: у 5 фазах для оптимальної видимості ШІ

Побудувати авторитет для AI Future: Чому EAET є ключем до успіху

Після детального аналізу технологічних фундаментів, стратегічних стовпів та конкуренції, ця остання частина узагальнює результати в практичних рамках дії та розглядає майбутній розвиток пошуку.

Реалізована рамка

Складність генеративної оптимізації двигуна вимагає структурованого та ітеративного підходу. Наступний контрольний список узагальнює рекомендації з попередніх розділів у практичний робочий процес, який може слугувати вказівками для впровадження.

Фаза 1: аудит та базова версія

• Проведіть технічний аудитор SEO: перевірка основних технічних вимог, таких як сканування, індексація, побічна швидкість (Core Web vital) та мобільна оптимізація. Ідентифікація проблем, які морозив AI може блокувати (наприклад, повільні часи завантаження, залежності JavaScript).
• Перевірте схему.
• Проведіть аудит вмісту: Оцінка існуючого вмісту щодо сигналів EEAT (чи показано автори, чи цитуються джерела?), Семантична глибина та тематична влада. Ідентифікація прогалин у тематичних кластерах.
• Визначте базову лінію видимості LLM: Використання спеціалізованих інструментів моніторингу або ручних запитів у відповідних платформах AI (Google AIO, Chatgpt, здивування), щоб захопити статус -кво власної видимості бренду та найважливіший конкурент.

Фаза 2: Стратегія вмісту та оптимізація

• Розробити карту кластеру теми: На основі ключових слів та досліджень теми створіть стратегічну карту тем, які слід обробити, та субтопіки, що відображає ваш власний досвід.
• Створіть та оптимізуйте вміст: Створіть новий вміст та перегляньте існуючий вміст, з чітким фокусом на оптимізації для вилучення (структура фрагментів, списки, таблиці, поширені запитання) та покриття сутностей.
• Посилення сигналів EEAT: впровадження або вдосконалення автоматичних сторінок, додавання довідок та цитат, встановлення унікальних звітів про досвід та оригінальних даних.

Фаза 3: Технічна реалізація

• Схема прокатки/оновлення.
• Створіть та надайте файл llms.txt: створення файлу llms.txt, який відноситься до найважливішого вмісту та найбільш актуального для систем AI, та розміщення в звичайному каталозі Веб -сайту.
• Виправити проблеми з продуктивністю: усунення проблем щодо часу зарядки та візуалізації, визначеного в технічному аудиті.

Фаза 4: Структура авторитету та просування

• Проведіть цифровий PR та Outreach: цільові кампанії для покоління високоякісних зворотних посилань та, що ще важливіше, не посилюються торговими марками в авторитетних, релевантних публікаціях.
• Спілкуйтеся на платформах спільноти: активна та корисна участь у дискусіях на платформах, таких як Reddit та Quora, щоб позиціонувати бренд як корисне та компетентне джерело.

Фаза 5: Вимірювання та ітератування

• Налаштування аналітики: Конфігурація інструментів веб -аналізу для здійснення реферального трафіку з джерел AI та для моніторингу непрямих сигналів, таких як прямий трафік та бренд -пошук.
• Постійно контролювати видимість LLM: регулярне використання інструментів моніторингу для того, щоб здійснити розробку власної видимості та конкурентів.
• Відрегулюйте стратегію: Використовуйте дані, отримані для постійного вдосконалення стратегії вмісту та авторитету, та для реагування на зміни в ландшафті ШІ.

Майбутнє пошуку: від закупівлі інформації до взаємодії знань

Інтеграція генеративного ШІ-це не тимчасова тенденція, а початок нової ери взаємодії людини-комп'ютера. Розробка вийде за рамки сучасних систем, і те, як ми отримуємо доступ до інформації, продовжуватиме змінювати принципово.

Розвиток ШІ в пошуку

• Гіперперсоналізація: майбутні системи AI не тільки вплинуть на чіткий запит, але й на неявний контекст користувача-користувача, його місцезнаходження, її уподобання та навіть попередні взаємодії з системою.
• Агентні робочі процеси: чиста відповідь перетвориться на проактивного помічника, який здатний виконувати багатоповерхові завдання від імені користувача - від досліджень та резюме до бронювання чи покупки.
• Кінець "пошуку" як метафори: поняття активного "пошуку" все більше замінюється безперервною, діалоговою взаємодією з всюдисущим, розумним помічником. Пошук стає розмовою.

Підготовка до майбутнього: Побудова стійкої, майбутньої стратегії

Заключне повідомлення полягає в тому, що принципи, викладені в цьому звіті - розвиток реального авторитету, створення високої якості, структурованого вмісту та управління єдиною цифровою присутністю - не є короткочасною тактикою для поточного генерації ШІ. Вони є основними принципами створення бренду, який може бути успішним у кожному майбутньому ландшафті, в якому інформація передається інтелектуальними системами.

Основна увага повинна бути на тому, щоб стати джерелом істини, яку хочуть навчитися і люди, і їхні помічники ШІ. Компанії, які інвестують у знання, співпереживання та ясність, будуть видимими не лише в результатах сьогоднішніх результатів, але й значно допоможуть формувати розповідь про їхню галузь у світі, що контролюється AI завтра.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus