Mis on LLM optimeerimine (LLMO)? SEO uus piir

Sissejuhatus

Otsingut ei määra enam ainult reitingualgoritmid. AI ülevaated kirjutavad Google'i tulemused ümber. ChatGPT Search annab vastused ilma ühegi klõpsuta. Perplexity sünteesib terved tööstusharud kokkuvõtlikeks kokkuvõteteks. Gemini ühendab reaalajas otsingu mitmemodaalse mõtlemisega.

Selles uues olukorras ei ole enam oluline, kas olete esikohal – oluline on, kas AI teid üldse arvesse võtab.

See muutus on loonud uue distsipliini, SEO ja AIO järeltulija:

LLM-optimeerimine (LLMO)

praktika, mille abil kujundatakse, kuidas suured keelemudelid teie brändi mõistavad, esindavad, otsivad ja tsiteerivad.

Kui SEO on optimeeritud indekseerijatele ja AIO on optimeeritud AI loetavusele, siis LLMO optimeerib kogu avastamise ökosüsteemi juhtivat intelligentsuskihti.

Käesolevas artiklis määratletakse LLMO, selgitatakse selle toimimist ja näidatakse, kuidas turundajad saavad seda kasutada, et domineerida generatiivset otsingut Google AI ülevaadetes, ChatGPT otsingus, Gemini, Copilot ja Perplexity.

1. Mis on LLM-optimeerimine (LLMO)?

LLM-optimeerimine (LLMO) on protsess, mille käigus parandatakse teie brändi nähtavust suurtes keelemudelites, tugevdades nende järgmisi omadusi:

1. mõista oma sisu

2. esitage oma üksused sisseehitatud ruumis

3. koguge oma leheküljed vastuste genereerimise ajal

4. valige oma sait tsitaadiallikaks

5. kokkuvõtke oma sisu täpselt

6. võrrelda teid konkurentidega põhjenduste esitamisel

7. säilitada teie brändi tulevastes uuendustes

LLMO ei tähenda „reitingut ”. See tähendab AI-mudeli sisemälu ja otsingu ökosüsteemi osaks saamist.

See on uus optimeerimise kiht, mis asub SEO ja AIO kohal.

2. Miks LLMO eksisteerib (ja miks see ei ole valikuline)

Traditsiooniline SEO on optimeeritud:

• märksõnad

• tagasilinkid

• indekseeritavus

• sisu struktuur

Siis AIO optimeeritud:

• masinloetavus

• struktureeritud andmed

• entiteedi selgus

• faktiline järjepidevus

Kuid alates aastast 2024–2025 hakkasid AI-otsingumootorid – ChatGPT Search, Gemini, Perplexity – tuginema peamiselt mudelipõhisele arusaamisele, mitte ainult veebipõhistele signaalidele.

See nõuab uut kihti:

LLMO = teie brändi kohalolu optimeerimine AI-mudelites endis.

Miks see on oluline:

✔ AI-otsing asendab veebiotsingut

✔ tsitaadid asendavad edetabelid

✔ vektori sarnasus asendab märksõnade sobitamise

✔ entiteedid asendavad HTML-signaale

✔ sisseehitatud funktsioonid asendavad indekseerimist

✔ konsensus asendab tagasilinkid kui peamise tõe signaali

✔ otsing asendab SERP-id

LLM optimeerimine tähendab mõjutamist, kuidas mudelid mõtlevad, mitte ainult kuidas nad loevad.

3. LLMO kolm sammast

LLMO põhineb kolmel süsteemil kaasaegsete LLM-ide sees:

1. Sisemine sisseehitatud ruum (mudeli mälu)

2. Otsingusüsteemid (mudeli „reaalajas lugemise” kiht)

3. Generatiivne mõtlemine (kuidas mudel moodustab vastused)

LLM-ide optimeerimiseks peate mõjutama kõiki kolme kihti.

1. sammas – sisseehitatud optimeerimine (semantiline identiteedikiht)

LLM-id salvestavad teadmised vektoritena – matemaatiliste tähenduste kaartidena.

Teie bränd, tooted, sisu teemad ja faktilised väited asuvad kõik sisseehitatud ruumis.

LLM-i nähtavuse saavutate, kui:

✔ teie entiteedi sisseviimised on selged

✔ teie teemad on tihedalt klastriteks koondunud

✔ teie bränd asub lähedal asjakohastele kontseptsioonidele

✔ teie faktilised signaalid on stabiilsed

✔ teie tagasilinkid tugevdavad semantilist tähendust

Te kaotate LLM-i nähtavuse, kui:

✘ teie bränding on ebajärjekindel

✘ teie faktid on omavahel vastuolus

✘ teie veebisaidi struktuur on segadust tekitav

✘ teie teemad on nõrgad

✘ teie sisu on mitmeti mõistetav

Embeddingute tugevdamine = teie brändi AI-mälu tugevdamine.

2. sammas – otsingu optimeerimine (tehisintellekti lugemiskiht)

LLM-id kasutavad otsingusüsteeme, et pääseda juurde värsketele andmetele:

• RAG (otsingu abil täiendatud genereerimine)

• tsitaadimootorid

• semantiline otsing

• re-ranking süsteemid

• Google'i Search+LLM hübriid

• Perplexity mitme allika pull

• ChatGPT otsing reaalajas päringud

LLMO keskendub teie sisu loomisele:

• AI-le lihtne leida

• lihtne analüüsida

• vastused on lihtne välja võtta

• lihtne võrrelda

• lihtne tsiteerida

See nõuab:

• skeem

• kanonilised määratlused

• faktilised kokkuvõtted

• küsimuste ja vastuste vorming

• tugev sisemine linkimine

• autoriteetsed tagasilinkid

• järjepidev teema sügavus

3. sammas – järelduste optimeerimine (AI otsustuskiht)

See on LLMO kõige väärarusaamatum osa.

Kui AI vastab küsimusele, ei otsi ta lihtsalt lehekülgi. Ta mõtleb:

• Kas need faktid on järjepidevad?

• Kes on kõige autoriteetsem allikas?

• Millist brändi mainitakse mitmes usaldusväärses veebisaidis?

• Milline määratlus vastab konsensusele?

• Milline selgitus on kanooniline?

• Milline domeen on stabiilne, faktiline ja selge?

Mõtlemist optimeerite järgmiselt:

• tugevdades oma definitsioone mitmel lehel

• tagasiühenduste teenimine järjepidevatest autoriteetsetest allikatest

• vastuoluliste väidete eemaldamine

• kanoniliste sisuklastrite loomine

• olema kõige struktureeritum allikas antud teemal

• entiteedi selguse loomine kõikjal

Kui AI mõtleb, on teie eesmärk saada vaikimisi vastuste allikaks.

4. Erinevus SEO, AIO, GEO ja LLMO vahel

Siin on täielik hierarhia:

SEO

→ Optimeerige Google'i reitingualgoritmide jaoks (indekseerijad + indeks)

AIO

→ Optimeerimine AI loetavuse ja masinakäsitlemise jaoks

GEO

→ Optimeerimine spetsiaalselt generatiivse vastuse tsitaadi jaoks

LLMO

→ Optimeerimine mudeli sisemälu, vektorruumi ja järeldussüsteemi jaoks

LLMO = kõik tsitaatidele eelnev. See määrab:

• kuidas te ilmute sisseehitatud elementides

• kas te ilmute RAG-is

• kuidas mudelid teie sisu kokku võtavad

• mida AI teie brändist „arvab”

• kuidas tulevased uuendused teid esindavad

See on sügavaim ja võimsaim optimeerimise kiht.

5. Kuidas LLM-id valivad, milliseid veebisaite tsiteerida

Tsitaadid on LLMO peamine väljund.

LLM-id valivad allikad järgmiste kriteeriumide alusel:

1. Semantiline ühtivus

Kas sisu vastab päringu tähendusele?

2. Kanooniline tugevus

Kas tegemist on stabiilse, autoriteetse selgitusega?

3. Faktiline konsensus

Kas teised allikad kinnitavad seda teavet?

4. Struktureeritud selgus

Kas sisu on AI-le kergesti kättesaadav?

5. Entiteedi usaldusväärsus

Kas see bränd on kogu veebis ühtne?

6. Tagasilinkide kinnitus

Kas kõrge autoriteediga veebisaidid tugevdavad seda brändi/teemat?

7. Ajakohasus

Kas teave on ajakohane?

LLMO optimeerib otseselt kõiki 7 tegurit.

6. LLM-optimeerimise viieastmeline raamistik (LLMO)

1. samm – Kanoniseerige oma põhilised teemad

Looge oma valdkonna kohta internetis kõige selgemad ja täpsemad selgitused.

See tugevdab:

• embeddings

• konsensus

• semantiline ühtlustamine

Ranktrackeri AI Article Writer aitab luua struktureeritud, kanoniseeritud lehekülgi.

2. samm – tugevda entiteedi identiteeti

Tee oma bränd, autorid ja tooted üheselt mõistetavaks:

• järjepidev nimetamine

• Organisatsiooni skeem

• Autori skeem

• KKK ja juhend skeem

• selged määratlused esimeses 100 sõnas

• stabiilne sisemine linkimine

Ranktrackeri SERP Checker aitab tuvastada konkureerivate üksuste suhteid.

3. samm – looge sügavad temaatilised klastrid

Klastrid loovad semantilise gravitatsiooni:

• AI toob teile rohkem

• embeddingud muutuvad tihedamaks

• põhjendused soosivad teie sisu

• tsitaadid muutuvad tõenäolisemaks

Klastrid on LLMO tuum.

4. samm – Parandage autoriteetsuse signaale

Tagasilinkid on endiselt olulised, kuid mitte edetabelite jaoks.

Need on olulised, sest:

• stabiliseerib sisseviimised

• kinnitab fakte

• tugevda konsensust

• suurendab domeeni usaldusväärsust

• suurendada vektori tähtsust

Ranktracker'i tagasilinkide kontrollija ja tagasilinkide monitor on siin hädavajalikud.

5. samm – viige sisu vastavusse AI ekstraheerimismustritega

LLM-id ekstraheerivad vastuseid paremini, kui leheküljed sisaldavad:

• Küsimuste ja vastuste formaat

• lühikokkuvõtted

• struktureeritud loetelud

• mõiste-esimesed lõigud

• skeemi märgistus

• faktiline selgus

Ranktrackeri veebiaudit tuvastab loetavuse probleemid, mis kahjustavad AI ekstraheerimist.

7. Miks LLMO on SEO tulevik

Sest SEO ei ole enam seotud:

❌ märksõnad

❌ edetabelid

❌ leheküljel kasutatavad trikid

❌ linkide kujundamine

Kaasaegset avastamist juhivad:

• ✔ sisseehitatud elemendid

• ✔ vektorid

• ✔ põhjendused

• ✔ otsing

• ✔ konsensus

• ✔ tsitaatide valik

• ✔ entiteedi identiteet

• ✔ kanooniline struktuur

Otsingumootorid muutuvad LLM-põhisteks platvormideks.

Teie veebisait ei konkureeri enam 10 lingi pärast. Te konkureerite ühe AI-vastuse pärast.

LLMO positsioneerib teie brändi nii, et see vastus oleks teie.

Lõplik mõte:

Nähtavuse tulevik kuulub brändidele, mida mudelid mõistavad

Kui SEO eesmärk oli aidata otsingumootoritel teid leida ja AIO eesmärk oli aidata AI-l teid lugeda, siis LLMO eesmärk on aidata AI-l teid meelde jätta, teidusaldada ja teid valida.

Generatiivse otsingu ajastul:

nähtavus ei ole reiting – see on esindatus tehisintellekti sees.

LLLMO on viis, kuidas te seda esindatust kujundate.

Brändid, kes praegu LLMO-d valdavad, domineerivad järgmise kümne aasta jooksul avastuste valdkonnas.