Kaip padaryti, kad jūsų turinys būtų skaitomas LLM

Įvadas

Dirbtinio intelekto atradimų amžiuje jūsų tikroji auditorija nėra žmonės — tai modelis, kuris skaito, interpretuoja, apibendrina ir cituoja jūsų turinį.

„Google“ AI apžvalgos, „ChatGPT Search“, „Gemini“, „Copilot“ ir „Perplexity“ nebeieško ir neberankuoja tinklalapių taip, kaip tai darydavo paieškos sistemos. Vietoj to, jie skaito jūsų turinį kaip mašina:

• suskirstymas į įterpimus

• išgauti apibrėžimus

• faktų nuoseklumo tikrinimas

• entitetų atvaizdavimas

• palyginti reikšmes

• atitinkamų skyrių paieška

• atsakymų generavimas

• ir kartais cituojant jūsų prekės ženklą

Tai reiškia, kad jūsų turinys turi būti optimizuotas naujam matomumo lygiui:

LLM skaitomumas – menas rašyti turinį, kurį AI sistemos gali suprasti, išgauti, apibendrinti ir kuriuo gali pasitikėti.

Jei SEO padėjo paieškos robotams naršyti jūsų svetainėje, o AIO padėjo AI interpretuoti jūsų struktūrą, LLMO reikalauja, kad jūsų turinys taptų natūralus LLM apdorojant prasmę.

Šiame vadove paaiškinama, kaip padaryti jūsų turinį LLM skaitomą – žingsnis po žingsnio, naudojant realius modelio supratimo mechanizmus.

1. Ką iš tiesų reiškia „LLM skaitymo galimybė“?

Žmogui suprantamas turinys yra:

• pasakojimas

• aiškumas

• įsitraukimas

• tonas

LLM skaitomas turinys yra:

• struktūra

• tikslumas

• aiški reikšmė

• nuoseklios sąvokos

• semantinis aiškumas

• išskiriamos apibrėžtys

• nuspėjamas formatavimas

• jokių prieštaravimų

LLM jūsų puslapis nėra proza – tai reikšmės grafikas, kurį modelis turi iššifruoti.

LLM skaitymas reiškia, kad jūsų turinys yra:

• ✔ lengvai analizuojami

• ✔ lengvai segmentuojamas

• ✔ lengvai apibendrinama

• ✔ lengvai klasifikuojamas

• ✔ lengvai randamas

• ✔ lengvai įterpiamas

• ✔ lengvai cituojamas

Tai yra LLM optimizavimo (LLMO) pagrindas.

2. Kaip LLM skaito internetinį turinį

Prieš optimizuodami, turite suprasti skaitymo procesą.

LLM „neskaito“ kaip žmonės – jie konvertuoja jūsų turinį į žetonus, tada į įterpimus, tada į kontekstinę reikšmę.

Procesas:

1. Tokenizacija Modelis suskaido tekstą į dalis (žetonus).

2. Įterpimas Kiekvienas žetonas tampa vektoriumi, atspindinčiu jo reikšmę.

3. Segmentavimas Antraštės, sąrašai ir pastraipų ribos padeda modeliui suprasti struktūrą.

4. Kontekstinissusiejimas LLM jungia idėjas naudodami semantinį artumą.

5. Entitetųišskyrimas Modelis identifikuoja prekės ženklus, žmones, sąvokas, produktus.

6. Faktųpatikrinimas Jis kryžmiškai lygina kelis šaltinius (paieška + mokymo atmintis).

7. Atsakymųatranka Jis išrenka labiausiai „kanoninę“ reikšmę vartotojo užklausai.

8. Cituojamų šaltiniųpasirinkimas Įtraukiami tik aiškiausi ir autoritetingiausi šaltiniai.

Kiekviename žingsnyje jūsų turinys gali padėti modeliui... arba jį supainioti.

LLM skaitomumas užtikrina, kad jūs jam padėsite.

3. Pagrindiniai LLM skaitymo turinio principai

Yra septyni principai, kurie lemia, ar AI sistemos gali aiškiai interpretuoti jūsų turinį.

1. Rašymas pagal apibrėžimus

LLM teikia pirmenybę aiškiems, konkretiems apibrėžimams skyriaus pradžioje.

Pavyzdžiui:

„LLM optimizavimas (LLMO) – tai praktika, kuria formuojamas AI modelių supratimas, paieška ir citavimas jūsų turinio.“

Kodėl tai veikia:

• LLM išskiria pirmąją apibrėžtį kaip „kanoninę reikšmę“.

• Tai sumažina dviprasmiškumą.

• Pagerina paieškos tikslumą

• Pagerina citavimą atsakymų paieškos sistemose

Kiekviena pagrindinė sąvoka turėtų būti aiškiai apibrėžta pirmuose dviejuose sakiniuose.

2. Struktūrizuotas formatavimas (H2/H3 + trumpi paragrafai)

LLM labai priklauso nuo struktūros, kad galėtų nustatyti temos ribas.

Naudojimas:

• H2 pagrindiniams skyriams

• H3 – poskyriams

• 4 eilučių ir trumpesniems paragrafams

• sąrašai ir punktų sąrašai aiškumo sumetimais

• vienodas formatavimas visose straipsniuose

Tai pagerina:

• segmentavimas

• įterpimas klasterizavimas

• išgavimo tikslumas

• santraukos kokybė

• mąstymas ilgose puslapiuose

„Ranktracker“ žiniatinklio auditas nustato formatavimo problemas, kurios kenkia LLM skaitomumui.

3. Kanoniniai paaiškinimai (be nereikalingų detalių, be nukrypimų)

LLM vertina aiškumą. Jie baudžia dviprasmiškumą.

Kanoninis paaiškinimas yra:

• paprastumas

• faktinis

• apibrėžimais pagrįstas

• be užpildų

• nuoseklus visose puslapiuose

Kanoninio ir nekanoninio paaiškinimo pavyzdys:

Nekanoninis: „Įterpimai yra itin sudėtingos skaitmeninės struktūros, kurios atspindi lingvistinę reikšmę pažangių AI sistemų tikslais.“

Kanoninis: „Įterpimai yra skaitmeniniai vektoriai, kurie atspindi žodžių, sakinių ar dokumentų reikšmę.“

Aiškumas laimi.

4. Entitetų nuoseklumas (labiausiai nepastebimas veiksnys)

Jei savo produktą apibūdinate dešimčia skirtingų būdų, modelis sukuria dešimt konkuruojančių įterpimų.

Tai silpnina jūsų prekės ženklo tapatybę dirbtinio intelekto sistemose.

Naudokite:

• tas pats produkto pavadinimas

• tas pats prekės ženklo rašymas

• nuosekli didžiųjų raidžių rašyba

• vienodas nuorodų modelis

• vienodi aprašymai

Ranktracker → Ranktracker Ne Rank Tracker, Rank-Tracker, RankTracker.com ir pan.

Entiteto nuoseklumas = stabilūs įterpimai = didesnė citavimo tikimybė.

5. Atsakymų parengimas (klausimai ir atsakymai, sąrašai, santraukos)

LLM dažnai pertvarko turinį į:

• tiesioginiai atsakymai

• sąrašai

• sutrumpinti sąrašai

• trumpi paaiškinimai

Pateikite juos iš anksto.

Naudokite:

• DUK blokas

• „Trumpai tariant:“ santraukos

• apibrėžimai viršuje

• punktų sąrašas po kiekvienu pavadinimu

• žingsnis po žingsnio sąrašai

• „Kodėl tai svarbu“: paaiškinimai

Jūs suteikiate modeliui tikslias formas, kurias jis nori pateikti.

Kuo geriau jūsų formatavimas atitinka LLM modelius, tuo didesnė tikimybė, kad jūs būsite cituojami.

6. Faktų stabilumas (jokių prieštaravimų, jokių pasenusių statistinių duomenų)

LLM vertina, ar jūsų faktai atitinka bendrą sutarimą.

Jei jūsų svetainėje yra:

❌ pasenusius duomenis

❌ prieštaringi skaičiai

❌ nenuoseklią terminologiją

❌ nesutampančius apibrėžimus

... jūsų įterptiniai elementai tampa nestabilūs, nepatikimi ir retai naudojami.

Tai turi įtakos:

• „Google“ AI apžvalgos

• Perplexity citatos

• ChatGPT paieškos pasirinkimai

Stabilūs faktai → stabilūs įterpimai → stabilios citatos.

7. Semantiniai klasteriai (giluminiai, tarpusavyje susieti teminiai centrai)

LLM mąsto klasteriais, o ne puslapiais.

Kai kuriate:

• temų centrai

• turinio grupės

• su subjektais susieti straipsniai

• giluminės vidinės nuorodos

...jūs sustiprinate savo domeną vektorių erdvėje.

Klasteriai padidina:

• semantinis autoritetas

• paieškos tikimybė

• cituojamumo tikimybė

• reitingo stabilumas AI apžvalgose

• nuoseklusis pateikimas visose modeliuose

Ranktracker SERP tikrintuvas padeda patvirtinti klasterių stiprumą, rodydamas susijusius objektus SERP.

4. LLM skaitomas turinio rėmas (10 žingsnių)

Tai yra išsami sistema, leidžianti bet kokį turinį padaryti puikiai skaitomą mašinai.

1 žingsnis – pradėkite nuo apibrėžimo

Pirmose 2 sakiniuose aiškiai išdėstykite reikšmę.

2 žingsnis – pridėkite vieno paragrafo santrauką

Sutrumpinta faktinė santrauka = puikiai tinka atsakymų paieškos sistemoms.

3 žingsnis – naudokite tvirtą H2/H3 struktūrą

LLM reikia hierarchinio aiškumo.

4 žingsnis – formatuokite naudodami sąrašus ir žingsnius

Tai yra lengviausiai LLM išgautinos formos.

5 žingsnis – užtikrinkite vienodumą

Prekės ženklo, produkto ir autoriaus pavadinimai turi būti vienodi.

6 žingsnis – pridėkite schemą (straipsnis, DUK, organizacija)

Struktūrizuoti duomenys padidina mašinos interpretavimo galimybes.

7 žingsnis – išlaikykite pastraipas trumpesnes nei 4 eilutės

Tai pagerina įterpimo segmentaciją.

8 žingsnis – pašalinkite nereikalingą informaciją ir stiliaus nukrypimus

LLM baudžia neaiškumą ir vertina aiškumą.

9 žingsnis – naudokite vidinius nuorodas, kad sustiprintumėte temas

Klasteriai pagerina semantinį autoritetą.

10 žingsnis – reguliariai atnaujinkite faktus

Aktualumas yra svarbiausias veiksnys paieškoje pagal atkūrimą.

5. Kodėl LLM skaitomumas svarbus AIO, GEO ir LLMO

Kadangi LLM skaitomumas daro įtaką kiekvienam šiuolaikinio matomumo sluoksniui:

• ✔ AI apžvalgos

Tik aiškiausi šaltiniai išlieka apibendrinimo procese.

• ✔ ChatGPT paieška

Paieška teikia pirmenybę struktūrizuotiems, kanoniniams šaltiniams.

• ✔ Perplexity atsakymai

Cituojamų šaltinių variklis aukščiau vertina švarius, faktinius tinklalapius.

• ✔ Gemini išsamūs atsakymai

„Google“ hibridinė sistema teikia pirmenybę labai skaitomoms įmonėms.

• ✔ LLM įterpimo stabilumas

Skaitymo turinys užtikrina tikslesnį jūsų prekės ženklo pateikimą.

• ✔ RAG sistemos

Geresnis formatavimas → geresnis suskaidymas → geresnis paieškos rezultatas.

• ✔ AI santraukos

Jūsų turinys greičiausiai bus rodomas kaip „šaltinis“.

Generatyvinės paieškos eroje LLM skaitomumas yra naujas SEO puslapyje.

Paskutinė mintis:

Jei jūsų turinys nėra LLM skaitomas, jis neegzistuoja

Paieškos sistemos anksčiau vertino protingą optimizavimą. LLM vertina aiškumą, struktūrą ir prasmę.

Prekės ženklai, kurie dominuos AI apžvalgose, ChatGPT paieškoje, Gemini ir Perplexity, yra tie, kurių turinys yra:

• lengvai interpretuojama

• lengvai išgautina

• lengvai apibendrinama

• lengvai patikimas

Kadangi LLM neindeksuoja turinio – jie jį supranta.

O jūsų užduotis yra padaryti tą supratimą lengvu.

LLM skaitomas turinys nėra taktika. Tai yra ateinančio dešimtmečio AI varomų atradimų pagrindas.