Kas yra didelės kalbos modelis (LLM)? Išsamus vadovas rinkodaros specialistams

Įvadas

Prieš dešimtmetį dirbtinis intelektas buvo foninė technologija – tylus patobulinimas, kuris pagerino paieškos rezultatus, reklamų tikslumą ir turinio rekomendacijas. Šiandien dirbtinis intelektas yra sąsaja. Tokios platformos kaip „ChatGPT Search“, „Perplexity“, „Gemini“ ir „Bing Copilot“ ne tik gauna informaciją, bet ir ją generuoja. Šios revoliucijos centre yra viena technologija: didelis kalbos modelis (LLM).

Rinkodaros specialistai dabar gyvena pasaulyje, kuriame LLM nusprendžia, kokia informacija bus rodomi, kokiems prekių ženklams bus pasitikima ir kaip bus formuluojami atsakymai. Jie daro įtaką matomumui, formuoja vartotojų suvokimą ir vis dažniau keičia tradicinį paieškos kanalą tiesioginiais, sintezuotais atsakymais.

Tačiau, nepaisant LLM galingumo, dauguma įmonių vis dar nesupranta, ką jos iš tiesų daro – kaip interpretuoja turinį, kokiais signalais pasitiki ir kodėl cituoja tam tikrus prekių ženklus, o ne kitus.

Šiame vadove LLM paaiškinami kuo išsamiau ir aiškiau – nuo transformatoriaus architektūros ir įterpimų iki paieškos, haliucinacijų ir AI valdomos paieškos. Dar svarbiau, jame atskleidžiama, ką tai reiškia rinkodaros specialistams ir kaip LLM eroje galite pozicionuoti savo prekės ženklą kaip patikimą duomenų šaltinį.

Kas yra didelis kalbos modelis (LLM)?

Didelis kalbos modelis (LLM) yra AI sistema, apmokyta naudoti didelius duomenų rinkinius, kad suprastų, generuotų ir mąstytų apie žmogaus kalbą. Ji prognozuoja labiausiai tikėtiną kitą žodį (žodį, žodžio dalį ar simbolį) pagal kontekstą, bet dėl masto, architektūros ir mokymo ji tampa kur kas galingesnė:

• Mąstymo variklis

• Apibendrinimo sistema

• Klausimų ir atsakymų sistema

• Žinių paieškos sistema

• Šablonų atpažinimo sistema

Šiuolaikiniai LLM, tokie kaip GPT-5, Claude 3.5, Gemini ir Llama, derina giluminį mokymąsi, transformatorių tinklus ir paieškos sistemas, kad pateiktų atsakymus, kurie atrodo profesionalūs, struktūriški ir atsižvelgiantys į kontekstą.

Rinkodaros specialistams svarbus pokytis yra ne tik tai, kaip LLM rašo turinį, bet ir tai, kaip jie interpretuoja visą internetą, įskaitant jūsų svetainę.

Kodėl LLM yra svarbūs rinkodaros specialistams

LLM dabar valdo:

• AI paieška (ChatGPT, Perplexity, Copilot)

• AI pirkimo rekomendacijos

• AI santraukos, pakeičiančios SERP

• El. laiškų, reklamų ir turinio generavimas

• Klientų aptarnavimo automatizavimas

• Semantinis reklamos taikymas ir personalizavimas

Tačiau didžiausias pokytis yra šis:

➝ LLM dabar nusprendžia, kurios prekės ženklai bus nurodyti AI generuojamuose atsakymuose.

Tai yra naujas matomumo lygmuo.

Jei jūsų turinys nėra skaitomas, patikrinamas ir autoritetingas AI sistemoms, jūs ne tik prarasite reitingus, bet ir matomumą.

LLM supratimas rinkodaros specialistams nebėra pasirinktinis dalykas. Tai yra pagrindas.

Kaip LLM iš tikrųjų veikia (be madingų žodžių)

Rinkodaros specialistai girdi tokius terminus kaip transformatoriai, įterpimai ir dėmesys, bet retai mato jų praktinį paaiškinimą. Štai tikrasis paaiškinimas – paprastas, bet techniškai teisingas.

1. Tokenizacija: kalbos suskaidymas į prasminius vienetus

LLM neskaito teksto kaip sakinių ar žodžių. Jie skaito žymes.

Pavyzdžiui:

„Ranktracker padeda optimizuoti AI paiešką.“

Tampa kažkuo panašiu į:

[„Rank“, „tracker“, „padeda“, „jums“, „optimizuoti“, „AI“, „paiešką“, „.“]

AI ženklai yra prasmės sudedamosios dalys.

2. Įterpimai: reikšmės pavertimas matematika

Kiekvienas žodis konvertuojamas į vektorių – skaičių sąrašą, atspindintį prasmę ir ryšius (pvz., „SEO“ yra artimas „paieškos variklio optimizavimui“).

Įterpimai yra būdas, kuriuo LLM supranta, kad:

• „Google reitingavimo veiksniai“

• „Kaip pasiekti aukštesnį reitingą „Google“

...yra susijusios idėjos.

Taip pat LLM susieja tokius objektus kaip:

• „Ranktracker“

• „SEO platforma“

• „SERP tikrintuvas“

Šių ryšių stiprinimas yra būtinas ateities AI matomumui, o tokie įrankiai kaip „Ranktracker“ SERP tikrintuvas padeda suprasti, kaip šie ryšiai atsiranda realiame pasaulyje.

3. Dėmesio mechanizmas: kaip LLM nusprendžia, kas yra svarbu

Transformatoriai naudoja dėmesį, kad išsiaiškintų, kurios sakinio dalys daro įtaką kitoms.

Pavyzdys:

„Ranktracker, SEO platforma, įkurta Felix Rose-Collins, teikia raktažodžių informaciją.“

Modelis išmoksta:

• „Ranktracker“ yra tema

• „SEO platforma“ yra apibrėžiantis subjektas

• „Felix Rose-Collins“ yra susijęs su „Ranktracker“

• „raktinių žodžių analizė“ yra funkcija

Dėmesys sukuria semantinį žemėlapį, esantį už kiekvieno atsakymo.

4. Mokymas: LLM mokosi modelių, o ne faktų

LLM nėra duomenų bazės. Jos „nesaugo“ faktų.

Jos mokosi statistinių ryšių iš milijardų puslapių. Tai apima:

• rašymo stilius

• mąstymo modeliai

• faktinės asociacijos

• semantiniai klasteriai

• entitetų ryšiai

Štai kodėl jūsų turinio nuoseklumas yra svarbus – prieštaravimai trikdo įterpimus.

5. Tikslinimas, RLHF ir apsaugos priemonės

Šiuolaikiniai modeliai apima:

• Priežiūrimas tikslinimas (SFT) — mokymas naudojant aukštos kokybės atrinktus pavyzdžius

• Stiprinantis mokymasis iš žmonių atsiliepimų (RLHF) — žmonės vertina atsakymus, suderindami savo prioritetus

• Saugos ir atitikties lygmenys — pašalina žalingą, rizikingą ar prekės ženklą pažeidžiantį rezultatą

Šie lygmenys vis labiau formuoja LLM veikimą:

• sprendimas, ar cituoti jūsų svetainę

• vengti klaidingos informacijos

• pasirinkite „patikimus šaltinius“

Jūsų faktinis tikslumas ir autorystės skaidrumas tiesiogiai įtakoja jūsų LLM matomumą.

6. Paieška: kaip LLM gauna prieigą prie realaus laiko informacijos

LLM dabar naudoja RAG (paieškos papildytą generavimą), kad gautų tiesioginius duomenis iš:

• paieškos

• nuosavybės duomenų bazės

• struktūrizuoti duomenų šaltiniai

• patikimi turinio partneriai

Tai yra sluoksnis, kuriame LLM nusprendžia:

✓ Ką gauti ✓ Kuriais URL adresais pasitikėti ✓ Ar jūsų turinys yra pakankamai patikimas, kad jį būtų galima įtraukti

Čia AIO ir GEO sutampa: jūs turite maitinti mašiną tuo, ką ji gali patikimai pakartotinai naudoti.

Kaip LLM interpretuoja jūsų svetainę

Tai yra dalis, kurią rinkodaros specialistai beveik visada nuvertina.

Kai LLM vertina jūsų svetainę, ji praeina per kelis interpretavimo sluoksnius:

1. Indeksuojamumas – jei botas negali jo įkelti, tai jo nėra

2. Turinio išgava – žymių, reklamų, triukšmo pašalinimas

3. Entitetų identifikavimas – kas/kas yra paminėta ir kaip nuosekliai

4. Semantinis susiejimas – kaip jūsų turinys susijęs su platesniu žiniatinkliu

5. Autoriteto žemėlapis – kiek esate patikimas, palyginti su konkurentais

6. Faktų patikrinimas – jūsų teiginių patikrinimas kitose šaltiniuose

7. Atstovavimo tinkamumas – ar jūsų turinys yra pakankamai aiškiai struktūrizuotas, kad būtų galima jį apibendrinti

Kuo jūsų svetainė yra švaresnė, faktų pagrįstesnė ir nuoseklesnė, tuo lengviau LLM gali jus cituoti atsakymuose.

„Ranktracker“ įrankiai tiesiogiai palaiko šį procesą:

• Interneto auditas → nuskaitymo galimybės, schema, techninis aiškumas

• Raktinių žodžių ieškiklis → klausimų tipo užklausų, kurias mėgsta LLM, taikymas

• SERP tikrintuvas → identifikuoja objektų santykius

• Backlink Checker → autoriteto stiprinimas

• Rank Tracker → stebėjimas, ar AI sukeltos permainos turi įtakos veikimui

Penki pagrindiniai LLM matomumo rinkodaros specialistams ramsčiai

Jie skiriasi nuo AIO, nes apima gilesnius techninius aspektus.

1. Mašina interpretuojama struktūra

LLM teikia pirmenybę nuoseklioms, faktinėms ir schemomis paremtos puslapiams.

Naudojimas:

• Straipsnis, DUK puslapis, organizacija, produkto schema

• Nuosekli autoriaus tapatybė (stiprina pasitikėjimo signalus)

• Aiškios antraštės

• Faktų santraukos viršuje

Tai padeda tiek LLM, tiek AI paieškos sistemoms išgauti tikslią informaciją.

2. Entiteto stiprumas ir semantinis aiškumas

LLM pasitiki entitetais, o ne raktažodžiais.

Jūs turite sustiprinti:

• Jūsų prekės ženklo subjektas („Ranktracker“)

• produktų subjektai („Rank Tracker“, „Keyword Finder“)

• autoriaus subjektai („Felix Rose-Collins“)

• aktualūs subjektai („AI optimizavimas“, „SERP analizė“ ir kt.)

Kai subjektai yra stiprūs, LLM natūraliai jus nurodo, nes jūs tampate žinių grafiko dalimi.

3. Įrodymai, patikrinimas ir faktų nuoseklumas

LLM kryžmiškai tikrina teiginius.

Jūs turite:

• užtikrinti faktų nuoseklumą visose puslapiuose

• pateikite nuorodas į autoritetingus šaltinius

• vengti mišrių statistinių duomenų ar pasenusių skaičių

• reguliariai atnaujinti turinį

• stiprinti tikslumą naudodami išorines nuorodas ir atgalines nuorodas

„Ranktracker“ atgalinių nuorodų stebėjimo funkcija užtikrina, kad jūsų autoritetas nuolat augtų – tai yra svarbus signalas LLM pasitikėjimui.

4. Semantinis klasterizavimas ir teminis gilumas

LLM vertina jūsų kompetenciją pagal:

• kiek gilūs yra jūsų teminiai klasteriai

• kaip jie yra tarpusavyje susiję

• kaip nuosekliai jie vienas kitą sustiprina

Jei norite užimti aukštą poziciją LLM valdomose SEO temose, jums reikia klasterio, o ne puslapio.

5. Elgesio ir įsitraukimo signalai

Net LLM vis dažniau įtraukia:

• buvimo trukmė

• vartotojų pasitenkinimo rodikliai

• paspaudimų modeliai

• skaitymo elgsena

Jei vartotojams patinka jūsų turinys, jis patiks ir AI sistemoms.

LLM matomumo įgyvendinimas: praktinis modelis

Tai rinkodaros specialistams palankus planas.

1 žingsnis: atlikite techninio skaitomumo auditą

Naudokite „Ranktracker“ žiniatinklio auditą, kad ištaisytumėte schemą, nuskaitymo klaidas ir dubliuojamą turinį.

2 žingsnis: Nustatykite LLM ketinimų raktinius žodžius

Naudokite „Ranktracker“ raktažodžių ieškiklį, kad surinktumėte:

• klausimų užklausos

• paaiškinamieji užklausimai

• palyginimo užklausos

• veiksmo ketinimų užklausos

Tai yra raktažodžiai, kurie labiausiai tikėtina, kad sukels AI atsakymus.

3 žingsnis: Sukurkite teminius klasterius

Sudarykite tokias grupes:

• Kas yra LLM?

• Kaip LLM keičia rinkodarą

• LLM ir paieškos sistemos

• AI paieška ir tradicinė paieška

• Kaip optimizuoti LLM pagrįstą atradimą

Susiekite juos tarpusavyje.

4 žingsnis: Sustiprinkite subjektus

Padarykite savo prekės ženklą, produktus ir autorius atpažįstamus mašinai.

5 žingsnis: kurkite pasitikėjimo signalus

Naudokite nuoseklias citatas, nuorodas ir išorinius autoritetus.

6 žingsnis: Sekite AI paieškos poveikį

Stebėkite AI atnaujinimų ir jūsų reitingų koreliacijas naudodami:

• Reitingų sekimo įrankis

• SERP tikrintuvas

Šios priemonės atskleidžia, kur AI sistemos padidina arba sumažina jūsų turinio matomumą.

Išplėstinės LLM sąvokos, kurias turėtų suprasti kiekvienas rinkodaros specialistas

1. Konteksto langai ir informacijos prioritetizavimas

LLM veikia ribotoje „mentalinėje darbo erdvėje“. Jei jūsų turinys nėra glaustas ir struktūrizuotas, jis gali būti atmestas.

2. Haliucinacijos ir kodėl LLM klysta

Kai faktai yra neaiškūs, prieštaringi arba nepakankamai išsamūs, modeliai spėja. Stiprūs faktiniai signalai sumažina haliucinacijas apie jūsų prekės ženklą.

3. Paieškos papildytos sistemos (RAG)

Šios sistemos prieš atsakydamos gauna tiesioginius duomenis. Jei jūsų svetainė yra aiški ir pagrįsta faktais, ji gali tapti pageidaujamu paieškos šaltiniu.

4. Latentinės erdvės artumas

Jūsų prekės ženklas egzistuoja modelio vektorių erdvėje. Entitetų optimizavimas priartina jus prie aktualių temų.

5. Modelio suderinimas

Mokymo šališkumas daro įtaką tam, kokiais šaltiniais pasitiki LLM. Turite suderinti savo turinį su modelio faktiniais lūkesčiais.

Dažniausios įmonių klaidos, susijusios su LLM strategija

1. Manoma, kad LLM „saugo“ jų svetainę, bet tai nėra tiesa

2. Pasitikėjimas AI generuojamu turiniu be žmogaus faktų patikrinimo

3. Sutelkimas į raktažodžių tankumą

4. Atskirų puslapių, neturinčių klasterių, publikavimas

5. Nereguliariai atnaujinamas turinys

6. Ignoruoti struktūrizuotus duomenis

7. Entitetų nuoseklumo nepaisymas

8. Prieštaringų faktų palikimas

Šios klaidos smarkiai sumažina jūsų LLM matomumą.

Rinkodaros ateitis – LLM matomumas

Paieška keičiasi – ne lėtai, o staiga.

Vartotojai nebeperžiūri puslapių. Jie užduoda klausimus ir tikisi gauti apibendrintus atsakymus.

Šiame pasaulyje:

• LLM nusprendžia, ką žmonės mato

• LLM nusprendžia, kurios prekės ženklai bus cituojami

• LLM nusprendžia, kas turi autoritetą

Rinkodaros specialistams tai yra tiek sutrikimas, tiek galimybė.

Aiškus, nuoseklus, struktūrizuotas, faktinis turinys gali pranokti didelius, seniai žinomus prekių ženklus, nes AI vertina nuoseklumą, o ne dydį.

LLM vertina prekių ženklus, kurie komunikuoja aiškiai, švariai ir nuosekliai.

Jei SEO buvo skirtas įspūdžiui padaryti paieškos robotams, ateitis bus skirta informuoti dirbtinį intelektą.

Tie, kurie dabar supranta LLM, dominuos ateinantį atradimų dešimtmetį.