LLM spartinančioji atmintinė, aktualumas ir turinio šviežumo signalai

Įvadas

Paieškos sistemos visada vertino naujumą. „Google“ stebi:

• indeksavimo dažnumas

• publikavimo datos

• aktualumo žymos

• atnaujinimo laiko žymos

• pokyčių reikšmingumas

• užklausos aktualumo vertė (QDF)

Tačiau šiuolaikinės AI paieškos sistemos – „ChatGPT Search“, „Perplexity“, „Gemini“, „Copilot“ ir LLM pagrįstos paieškos varikliai – veikia visiškai kitaip:

LLM talpyklų sistemas, įterpdamos naujumą, paieškos naujumą vertinančius balus, laikiną svorio priskyrimą ir silpnėjimo funkcijas semantiniuose indeksuose.

Skirtingai nuo „Google“, kuris gali iš karto po nuskaitymo pakeisti reitingą, LLM remiasi:

• įterptos įterptys

• vektorių duomenų bazės atnaujinimai

• paieškos su nuosmukio kreivėmis

• hibridiniai vamzdynai

• atminties sluoksniai

• šviežumo vertinimas

Tai reiškia, kad naujumas veikia kitaip, nei tikisi SEO specialistai.

Šiame vadove paaiškinama , kaip LLM naudoja naujumą, šviežumą ir talpyklą, kad nuspręstų, kokią informaciją paimti, ir kokiais šaltiniais pasitikėti generuojant atsakymus.

1. Kodėl naujumas veikia kitaip LLM sistemose

Tradicinė paieška = reitingo koregavimas realiuoju laiku. LLM paieška = lėtesni, sudėtingesni semantiniai atnaujinimai.

Pagrindiniai skirtumai:

„Google“ indeksas atnaujinamas atomiškai.

Kai „Google“ pakartotinai nuskaito, reitingas gali pasikeisti per kelias minutes.

LLM atnaujina įterpimus, o ne reitingus.

Įterpimų atnaujinimas reikalauja:

• nuskaitymas

• skirstymas į dalis

• įterpimas

• indeksavimas

• grafikų susiejimas

Tai yra sudėtingesnis ir lėtesnis procesas.

Paieškos sistemos naudoja laikiną vertinimą atskirai nuo įterpimų.

Naujas turinys gali būti aukščiau reitinguose, net jei įterpimai yra senesni.

Tarpinės atmintys išlieka kelias dienas ar savaites.

Tarpinėse atmintyse saugomi atsakymai gali laikinai pakeisti naujus duomenis.

Modeliai gali labiau remtis naujumu, kai kalbama apie nepastovias temas, ir mažiau – kai kalbama apie nuolatines temas.

LLM dinamiškai koreguoja naujumo svorį pagal temos kategoriją.

Negalima traktuoti naujumo kaip SEO naujumo. Reikia traktuoti kaip laikiną aktualumą vektorių paieškos sistemoje.

2. Trys naujumo lygiai LLM paieškoje

LLM sistemos naudoja tris pagrindinius naujumo sluoksnius:

1. Turinio naujumas → kaip naujas yra turinys

2. Įterpimo naujumą → kaip naujas yra vektoriaus atvaizdas

3. Paieškos aktualumas → kaip paieškos sistema vertina aktualumą

Norėdami užimti aukštą vietą AI paieškoje, turite gauti gerus įvertinimus visais trimis lygiais.

3. 1 lygis — turinio aktualumas (publikavimo signalai)

Tai apima:

• paskelbimo data

• paskutinio atnaujinimo data

• struktūrizuoti metaduomenys (datePublished, dateModified)

• svetainės žemėlapio keitimo dažnumas

• kanoniniai signalai

• nuoseklumas tarp išorinių metaduomenų

Šviežias turinys padeda modeliams suprasti:

• kad puslapis yra prižiūrimas

• kad apibrėžimai yra aktualūs

• kad laiko atžvilgiu svarbūs faktai yra tikslūs

• kad subjektas yra aktyvus

Tačiau:

Vien tik turinio naujumas NEATNAUJINA įterpimų.

Tai yra pirmasis lygis, o ne galutinis veiksnys.

4. 2 lygis — įterpimo naujumą (vektoriaus naujumą)

Tai labiausiai klaidingai suprantamas lygis.

Kai LLM apdoroja jūsų turinį, jie konvertuoja jį į įterpimus. Šie įterpimai:

• atspindi reikšmę

• nustatyti paiešką

• įtakoja generatyvinę atranką

• papildo modelio vidinį žinių žemėlapį

Įterpimo naujumą apibūdina:

kiek neseniai jūsų turinys buvo iš naujo įterptas į vektorių indeksą.

Jei atnaujinate turinį, bet paieškos sistema vis dar naudoja senus vektorius:

• AI apžvalgos gali naudoti pasenusią informaciją

• ChatGPT Search gali išrinkti pasenusius fragmentus

• Perplexity gali cituoti senesnius apibrėžimus

• Gemini gali neteisingai kategorizuoti jūsų puslapį

Įterpimo naujumą = tikrąjį naujumą.

Įterpimo naujumą ciklas paprastai vyksta su didesniu vėlavimu:

• ChatGPT Search → valandos ar dienos

• Perplexity → nuo kelių minučių iki kelių valandų

• Gemini → nuo kelių dienų iki kelių savaičių

• Copilot → nereguliariai, priklausomai nuo temos

Vektorių indeksai nėra atnaujinami iš karto.

Štai kodėl LLM sistemose naujumas atrodo uždelstas.

5. 3 lygis – paieškos naujumas (laikinieji reitingavimo signalai)

Paieškos sistemos naudoja šviežumo vertinimą net ir tada, kai įterpimai yra seni.

Pavyzdžiai:

• naujausių puslapių populiarinimo

• senų puslapių senėjimo taikymas

• naujausių atnaujintų domenų grupių prioritetizavimas

• koregavimas pagal užklausos kategoriją

• socialinių tinklų ar naujienų tendencijų įtraukimas

• svertinis vertinimas pagal laikiną ketinimą („naujausias“, „2025 m.“, „atnaujintas“)

Paieškos programos turi:

**Naujumo filtrus

Laikinų nuosmukio funkcijas Teminiais naujumais pagrįstus slenksčius Užklausomis pagrįstą naujumų skalę**

Tai reiškia, kad galite įgyti matomumą dar prieš įterpimų atnaujinimą, bet tik tuo atveju, jei jūsų naujumo signalai yra stiprūs ir aiškūs.

6. Kaip veikia LLM talpyklos (paslėptas sluoksnis)

Tarpinis saugojimas yra sudėtingiausia SEO specialistams suprasti dalis.

LLM talpyklos apima:

1. Užklausos-atsakymo talpyklą

Jei daug vartotojų užduoda tą patį klausimą:

• sistema gali pakartotinai naudoti išsaugotą atsakymą

• turinio atnaujinimai nebus atspindėti iš karto

• naujos citatos gali neatsirasti, kol nebus panaikintas talpyklos galiojimas

2. Paieškos talpyklą

Paieškos sistemos gali talpinti į talpyklą:

• geriausi rezultatai

• įterpti kaimynai

• semantiniai klasteriai

Tai užkerta kelią staigiems reitingų pokyčiams.

3. Fragmentų talpyklą

Įterptos dalys gali išlikti net po atnaujinto nuskaitymo, priklausomai nuo:

• fragmentų ribos

• pokyčių aptikimas

• atnaujinimo logika

4. Kartos talpyklą

Perplexity ir ChatGPT Search dažnai talpina į atmintį dažnus ilgus atsakymus.

Dėl to pasenusi informacija kartais išlieka net po to, kai atnaujinate savo puslapį.

7. Aktualumo praradimas: kaip LLM taiko laiko pagrįstą svorio koeficientą

Kiekvienas semantinis indeksas įterpimams taiko senėjimo funkciją.

Senėjimas priklauso nuo:

• temos nepastovumas

• turinio kategorija

• pasitikėjimas domenu

• istorinis atnaujinimo dažnumas

• autoriaus patikimumas

• klasterių tankis

Amžinos temos sensta lėtai. Greitai kintančios temos sensta greitai.

Pavyzdžiai:

• „kaip atlikti SEO auditą“ → lėtas nuosmukis

• „SEO realaus laiko reitingų atnaujinimai 2025 m.“ → greitas nuosmukis

• „Google algoritmo pakeitimas 2025 m. lapkritį“ → itin greitas nuosmukis

Kuo labiau kintanti tema → tuo didesnis jūsų šviežumo įsipareigojimas → tuo geresnis jūsų paieškos pagreitis pagal naujumą.

8. Kaip aktualumas veikia AI variklius (variklių išskaidymas)

ChatGPT paieška

Sveikumui suteikia vidutinį-aukštą svorį, ypatingą dėmesį skirdama:

• dataModifikuota

• schemos aktualumas

• atnaujinimo dažnumas

• aktualumo grandinės klasteriuose

ChatGPT Search pagerina matomumą, jei visas jūsų klasteris yra nuolat atnaujinamas.

„Google“ AI apžvalgos

Sveikumui suteikia labai aukštą svorį:

• YMYL

• produktų apžvalgos

• naujienos

• politikos pakeitimai

• reglamentavimo naujienos

• sveikatos ar finansų

„Google“ naudoja savo paieškos indeksą + „Gemini“ naujumo filtrus.

Perplexity

Svarbiausia yra naujumas, ypač:

• techninis turinys

• moksliniai klausimai

• SaaS apžvalgos

• atnaujinti statistiniai duomenys

• metodų vadovai

Perplexity nuskaito ir vėl įterpia greičiausiai.

Gemini

Naujumo svarbą vertina selektyviai, didelę įtaką daro:

• Žinių grafiko atnaujinimai

• temų jautrumas

• entitetų santykiai

• paieškos paklausa

Gemini naujumą dažnai sieja su „Google“ nuskaitymo grafiku.

9. Šviežumo optimizavimo sistema (planas)

Štai kaip optimizuoti naujumo signalus visoms LLM sistemoms.

**1 žingsnis — išlaikykite tikslius datePublished ir dateModified

Jie turi būti:

• realus

• nuoseklumas

• tikras

• nespaminis

Netikros modifikavimo datos = žemesnis reitingas.

2 žingsnis — naudokite JSON-LD, kad aiškiai deklaruotumėte šviežumą

Naudokite:

LLM tai naudoja tiesiogiai.

3 žingsnis – atnaujinkite turinį prasmingu būdu

Paviršutiniški atnaujinimai NEPAKELIA pakartotinio įterpimo.

Jūs privalote:

• pridėti naujus skyrius

• atnaujinti apibrėžimus

• perdirbti pasenusią informaciją

• atnaujinti statistiką

• atnaujinti pavyzdžius

Modeliai aptinka „reikšmingus pokyčius“ per semantinį skirtumų nustatymą.

4 žingsnis – išlaikykite klasterių aktualumą

Nepakanka atnaujinti vieną straipsnį.

Klasteriai turi būti atnaujinami kolektyviai, kad:

• pagerinti aktualumą

• stiprinti sąvokų aiškumą

• stiprinti paieškos patikimumą

LLM įvertintų visų temų grupių aktualumą.

5 žingsnis – išlaikyti švarius metaduomenis

Metaduomenys turi atitikti turinio tikrovę.

Jei nurodote „atnaujinta 2025 m. sausio mėn.“, bet turinys yra pasenęs, modeliai praranda patikimumą.

6 žingsnis – padidinti greitį nepastovioms temoms

Jei jūsų niša yra:

• AI

• SEO

• kriptovaliuta

• finansai

• sveikata

• kibernetinis saugumas

Turite reguliariai atnaujinti — kas savaitę arba kas mėnesį.

7 žingsnis – išspręskite išorinių šaltinių aktualumo konfliktus

LLM aptinka prieštaravimus:

• biografijos

• informacija apie įmonę

• produktų puslapiai

• kainos

• aprašymai

Nuoseklumas = naujumas.

8 žingsnis – suaktyvinkite pakartotinį nuskaitymą su svetainių žemėlapiais

Atnaujintų sitemapų pateikimas pagreitina atnaujinimų įterpimą.

10. Kaip „Ranktracker“ įrankiai padeda užtikrinti naujumą (ne reklaminis žemėlapių sudarymas)

Tinklalapio auditas

Aptinka:

• pasenę metaduomenys

• indeksavimo problemos

• schemos aktualumo problemos

Raktinių žodžių ieškiklis

Randa laiko jautrius užklausimus, kuriems reikalinga:

• greiti atnaujinimai

• aktualumo suderinimas

• naujo turinio grupės

SERP tikrintuvas

Sekti svyravimus – naujumo svarbos rodiklį.

Paskutinė mintis:

Aktualumas nebėra reitingavimo veiksnys – tai semantinis veiksnys

Tradiciniame SEO naujumas turėjo įtakos reitingui. AI paieškoje naujumas turi įtakos:

• įterpimo patikimumas

• paieškos rezultatas

• kešavimo negaliojimas

• generatyvinė atranka

• šaltinio patikimumas

Švarus, atnaujintas, nuoseklus ir prasmingas turinys yra vertinamas. Pasenęs turinys tampa nematomas, net jei jis yra autoritetingas.

Naujumas nebėra taktika. Tai yra struktūrinis reikalavimas LLM matomumui.

Prekės ženklai, kurie įsisavins naujumo signalus, dominuos generatyviniuose atsakymuose 2025 m. ir vėliau.