Kaip pateikti faktus ir citatas, kurias LLM gali patikrinti

Įvadas

Dauguma rinkodaros specialistų mano, kad citatos skirtos žmonėms. 2025 m. tai jau nebus tiesa. Citatos dabar yra mašinų signalai.

AI paieškos sistemos – ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot ir Google AI Overviews – vertina faktus ir nuorodas ne tik pagal tikslumą, bet ir pagal patikrinamumą, atsekamumą ir konsensuso suderinamumą.

LLM remiasi:

• faktų išgava

• semantinis kryžminis patikrinimas

• šaltinio patvirtinimas

• cituojamų šaltinių stabilumas

• įterpimo nuoseklumas

Jei jūsų faktai yra:

• neaiškumas

• nepagrįstas

• nesekamas

• neatitinkamas

• blogai suformatuotas

...LLM jiems nepasitikės, ir jūsų turinys niekada nebus cituojamas atsakymuose.

Šiame vadove paaiškinama, kaip pateikti faktus ir citatas taip, kad LLM galėtų ju os patikrinti, kryžmiškai patvirtinti ir saugiai pakartotinai naudoti, taip paverčiant jūsų svetainę pageidaujamu generatyviniu šaltiniu.

1. Ką „patikrinamas“ reiškia LLM?

LLM nepaspaudžia jūsų citatų. Jie vertina modelius.

Faktas laikomas patikrinamu, jei:

• ✔ nuosekliai pasirodo patikimuose šaltiniuose

• ✔ atitinka žinomus duomenis

• ✔ turi aiškią skaitmeninę arba faktinę struktūrą

• ✔ yra priskirta stabiliam subjektui

• ✔ turi atsekamą originalų šaltinį

• ✔ yra išreikštas mašina apdorojamu formatu

Neatitikimas yra:

• ❌ neaiškus

• ❌ nestruktūruotas

• ❌ neatitinka konsensuso

• ❌ pernelyg reklaminis

• ❌ nepagrįstas

LLM yra labai atsargūs faktų atžvilgiu. Jie teikia pirmenybę:

• švarūs duomenys

• stabilūs subjektai

• patvirtinti skaičiai

• kanoninės apibrėžtys

Kuo aiškesnis faktas → tuo lengviau modelis jį patvirtina.

2. Kaip LLM patvirtina faktus (techninis išskaidymas)

LLM naudoja sistemų derinį:

1. Įterpimo pagrindu atliekamas panašumo atitikimas

Jūsų faktinis teiginys įterpiamas kaip vektorius. Modelis patikrina:

• panašumas į žinomus faktus

• atstumas iki konsensuso įterpimai

• modelio suderinimas su autoritetingais šaltiniais

Jei tai toli nuo konsensuso → mažas pasitikėjimas.

2. Tarp modelių žinių atitikimas

AI sistemos palygina jūsų faktą su:

• vidiniai mokymo duomenys

• paieškos indeksų duomenys

• žinių grafikai

• patikimi naujienų šaltiniai

• Vikipedija

• moksliniai archyvai

Atitikimo modeliai = patikrinti.

3. Citavimo atsekamumas

Modeliai vertina, ar faktas pasirodo:

• iš kelių patikimų šaltinių

• vienodame formate

• su aiškia kilme

Jei faktas egzistuoja tik jūsų svetainėje → mažas patikimumas. Jei jis egzistuoja daugelyje patikimų svetainių → didelis patikimumas.

4. Laikinis patvirtinimas

Aktualumas yra svarbus. LLM vertina:

• atnaujinimo

• atnaujinimo dažnumas

• dataModified schema

• laiko žymių suderinimas

• laiko jautrus domenas (pvz., finansai, sveikata)

Pasenę faktai → pašalinami.

5. Entitetų suderinimas

Faktas turi būti priskirtas teisingam subjektui.

Pavyzdys: „Ranktracker kasdien analizuoja 37 milijonus raktažodžių.“

Jei „Ranktracker“ nėra stabilus subjektas, faktas tampa mažiau patikimas.

3. Kas daro faktą „LLM-Ready“? (Kriterijai)

Faktai, kuriuos LLM gali patikrinti, turi šias savybes:

• ✔ glaustumas

• ✔ skaitmeninis

• ✔ literatūrinis

• ✔ struktūrinis

• ✔ šaltinis

• ✔ stabilus

• ✔ pažymėtas naujumu

• ✔ nuoseklus

• ✔ susietas su subjektu

Tai yra priešingybė „rinkodaros tuštybei“.

Išnagrinėkime juos išsamiau.

4. Kaip rašyti faktus, kuriuos gali patikrinti mašinos

1. Naudokite aiškias, skaitmenines, mašinoms suprantamas išraiškas

LLM teikia pirmenybę:

• procentai

• intervalai

• absoliučiosios vertės

• laikotarpiai

• konkrečių metų skaičiai

Pavyzdys:

Gera: „Google per sekundę apdoroja apie 99 000 paieškų.“

Blogai: „Google kasdien apdoroja neįtikėtiną paieškų skaičių.“

Skaitmeniniai faktai geriau įsimenami, lengviau randami ir geriau patvirtinami.

2. Faktai turi būti trumpi, tiesioginiai ir konkretūs

LLM negali patvirtinti:

• metaforos

• pasekmės

• švelnūs kvalifikatoriai

• emociniai teiginiai

Pavyzdys:

Gera: „LLM konvertuoja tekstą į įterpimus – skaitmeninius vektorius, atspindinčius prasmę.“

Blogai: „LLM paverčia jūsų idėjas skaitmeninėmis sielos atspaudais.“

Tikslumas > poetiškumas.

3. Nuosekliai priskirkite faktus objektams

Visada naudokite kanoninę entiteto eilutę.

Pavyzdys:

Gera: „Ranktracker SERP Checker analizuoja konkurentus 23 pasaulio regionuose.“

Blogai: „Mūsų įrankis analizuoja konkurentus...“

Entitetas turi būti nurodytas sakinyje, kad būtų galima atlikti LLM patvirtinimą.

4. Pateikite kiekvieno fakto kontekstą

Faktai turi būti susieti su:

• šaltinis

• laiko rėmas

• matavimo metodas

• konkretus subjektas

Pavyzdys:

„Remiantis 2024 m. IAB skaitmeninės reklamos išlaidų ataskaita, pasaulinė skaitmeninė reklama per metus išaugo 7,7 %.“

Be konteksto faktai tampa neaiškūs.

5. Naudokite Schema.org, kad sustiprintumėte faktus

Schema padeda LLM patvirtinti:

• paskelbimo data

• autorius

• organizacija

• straipsnio tipas

• reikalavimo tipas

• cituojami šaltiniai

• faktų patikrinimo nuorodos

Naudojimas:

• Straipsnis

• Teiginys

• TeiginysPeržiūra

• Faktų patikrinimas

Tai žymiai sumažina dviprasmiškumą.

6. Faktus pateikite išgavimo palankiose sekcijose

Geriausios vietos yra:

• sąrašai

• trumpi paragrafai

• apibrėžimų langeliai

• Dažnai užduodami klausimai

• palyginimo skyriai

Venkite įterpti svarbius faktus į ilgus, pasakojamojo pobūdžio paragrafus.

7. Užtikrinkite faktų nuoseklumą visoje svetainėje

LLM aptinka prieštaringus skaičius skirtingose puslapiuose. Jei viename puslapyje rašoma, kad „Ranktracker turi 30 įrankių“, o kitame – kad „Ranktracker turi 12 įrankių“, pasitikėjimas žlunga.

Nuoseklumas = patikimumas.

8. Venkite nepagrįstų superlatyvų

LLM nepasitiki ekstremaliais teiginiais, pvz.

• „geriausias“

• „greičiausias“

• „neprilygstamas“

Jei jų nepagrindžiate:

• reitingai

• statistika

• sertifikatai

• trečiųjų šalių duomenys

Priešingu atveju jie laikomi nepatikrinamais triukšmais.

9. Visada žymėkite faktus laiko žymėmis

Laiko atžvilgiu svarbūs faktai turi būti pažymėti:

• metai nuorodos

• mėnesio nuorodos (jei taikoma)

• atnaujinimo žymės

• dateModified

Pavyzdys:

„Nuo 2025 m. rugpjūčio mėn. „Perplexity“ apdoroja daugiau nei 500 milijonų užklausų per mėnesį.“

Tai padeda išvengti „pasenusių faktų baudos“.

10. Naudokite atsekamas citatas, kuriomis LLM jau pasitiki

LLM pasitiki citatomis iš:

• Vikipedija

• .gov

• .edu

• pagrindiniai moksliniai žurnalai

• pripažinti pramonės ataskaitos

• autoritetingos naujienos

Pavyzdžiai:

• IAB

• Gartner

• Statista

• Pew Research

• McKinsey

• Deloitte

Naudokite juos, kai įmanoma, kad sustiprintumėte savo faktus.

5. Kaip nereikia pateikti faktų (LLM juos atmeta)

• ❌ Per daug reklaminiai teiginiai

„Ranktracker yra geriausias SEO įrankis pasaulyje.“

• ❌ Nešaltiniai skaičiai

„Mes padidinome pajamas 600 %.“

• ❌ neaiškūs teiginiai

„AI keičia viską.“

• ❌ įvairių temų pastraipos

LLM negali išskirti fakto.

• ❌ nenuoseklus subjektų pavadinimų vartojimas

„Ranktracker“ vs „Rank Tracker“ vs „RT“

• ❌ Faktai, išimti iš konteksto

„52 %.“ – ko? kada? kas tai išmatavo?

• ❌ kelių sakinių, išpūsti faktų blokai

LLM praranda aiškumą.

Venkite visų minėtų dalykų.

6. Ideali faktų struktūra (LLM-Perfect Pattern)

Kiekvienas LLM parengtas faktas atitinka šį modelį:

1. Entitetas

2. Matavimas

3. Vertė

4. Laikotarpis

5. Šaltinis (neprivalomas, bet labai naudingas)

Pavyzdys

„Remiantis „Statista“ duomenimis, 2023 m. pasaulinės elektroninės komercijos pajamos siekė 5,8 trilijono JAV dolerių.“

Tai puikiai tinka LLM:

✔ subjektas

✔ skaitinė vertė

✔ laikotarpis

✔ patikrinamas šaltinis

✔ suderintas konsensusas

7. Kaip kurti citatų skyrius, kuriuos LLM teikia pirmenybę

LLM teikia pirmenybę tokiems citatų formatams:

1. „Pagal...“ teiginiai

„Pagal Pew Research Center...“

2. Šaltinio paminėjimas skliaustuose

„... (šaltinis: IAB Digital Ad Spend 2024).“

3. Aiškios, įterptos nuorodos

„McKinsey skaičiuoja, kad...“

Venkite žmogaus orientuotų akademinių citavimo formatų, pvz.:

(Johnson et al., 2019) [3] IBID

LLM šių citatų neapdoroja patikimai.

8. Išplėstinė technika: faktų suderinimas

Būtent čia dauguma prekių ženklų patiria nesėkmę.

Faktų suderinimas reiškia užtikrinti, kad:

• tas pats skaičius

• tas pats apibrėžimas

• tas pats paaiškinimas

• tas pats kontekstas

...atrodytų identiškai visur:

• tą patį tinklaraštį

• pagrindinis puslapis

• produktų puslapiai

• pradiniai puslapiai

• dokumentacija

• išorinės svetainės

LLM baudžia faktų nukrypimus. Vienas nesuderinamas skaičius → pasitikėjimas visoje srityje žlunga.

9. Išplėstinė technika: kanoniniai faktų blokai

Tai yra pakartotinai naudojami blokai (panašūs į faktų dizaino sistemą), kurie apibrėžia:

• jūsų rodikliai

• jūsų skaičiai

• jūsų veiklos rezultatai

• jūsų produkto specifikacijos

Įdėkite juos į:

• Apie puslapį

• Produktų puslapiai

• Dokumentai

• Investuotojų puslapiai

Šie blokai tampa vieninteliu tikroviškumo šaltiniu LLM.

10. Kaip „Ranktracker“ įrankiai padeda patikrinti faktus (nekomercinis žemėlapių sudarymas)

Interneto auditas

Aptinka:

• prieštaringi metaduomenys

• neatitinkanti schema

• pasenę laiko žymos

• duplikatas

• nuskaitymo klaidos (kliudantys indeksuoti faktų atnaujinimus)

Raktinių žodžių ieškiklis

Randa klausimų pirmumo temas, kuriose faktai yra esminiai.

SERP tikrintuvas

Rodo, kokius faktus išskiria „Google“ – naudinga formuluojant mašinai suprantamus duomenis.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas / stebėtojas

Išorinės nuorodos iš autoritetingų svetainių sustiprina faktų patikimumą LLM.

Paskutinė mintis:

Faktai yra nauji reitingavimo veiksniai. Patikrinamumas yra naujas autoritetas.

Generatyvinėje eroje faktai laimi ne todėl, kad jie yra teisingi, o todėl, kad juos galima patikrinti mašinomis.

Jei jūsų faktai yra:

• struktūrizuoti

• nuosekli

• laiko žymos

• šaltinis

• susietas su subjektu

• sutarimo suderintas

—LLM traktuos jūsų svetainę kaip patikimą duomenų teikėją.

Jei ne, jūsų turinys taps rizikingas AI modeliams naudoti – ir jūs būsite pašalinti iš generatyvinių atsakymų.

Tiesa vis dar svarbi. Tačiau LLM vertina tik patikrinamą tiesą.

Įsisavinkite tai, ir jūsų svetainė taps modelio patikimo žinių sluoksnio dalimi – tai yra vertingiausias matomumas iš visų.