Kas yra LLM optimizavimas (LLMO)? Nauja SEO riba

Įvadas

Paieška nebėra apibrėžiama vien tik reitingavimo algoritmais. AI apžvalgos perrašo „Google“ rezultatus. „ChatGPT Search“ pateikia atsakymus be jokio spustelėjimo. „Perplexity“ apibendrina ištisas pramonės šakas į glaustus santraukas. „Gemini“ derina tiesioginį paiešką su daugialypės modalumo mąstymu.

Šiame naujame kontekste nebėra svarbu, ar esate pirmas reitinguose – svarbu, ar AI jus įtraukia į sąrašą.

Šis pokytis sukūrė naują discipliną, SEO ir AIO įpėdinę:

LLM optimizavimas (LLMO)

praktika, formuojanti, kaip didieji kalbos modeliai supranta, pateikia, atkuria ir cituoja jūsų prekės ženklą.

Jei SEO optimizuota paieškos robotams, o AIO optimizuota AI skaitomumui, LLMO optimizuota visą atradimų ekosistemą valdančiam intelektualiam sluoksniui.

Šiame straipsnyje apibrėžiamas LLMO, paaiškinama, kaip jis veikia, ir parodoma, kaip rinkodaros specialistai gali jį naudoti, kad dominuotų generatyviojoje paieškoje „Google AI Overviews“, „ChatGPT Search“, „Gemini“, „Copilot“ ir „Perplexity“.

1. Kas yra LLM optimizavimas (LLMO)?

LLM optimizavimas (LLMO) yra procesas, kurio metu gerinamas jūsų prekės ženklo matomumas dideliuose kalbos modeliuose, stiprinant jų:

1. suprasti savo turinį

2. atstovaukite savo subjektus įterpimo erdvėje

3. atsisiųskite savo puslapius atsakymų generavimo metu

4. pasirinkite savo svetainę kaip citavimo šaltinį

5. tiksliai apibendrinkite savo turinį

6. palyginti jus su konkurentais mąstymo metu

7. išsaugoti jūsų prekės ženklą ateityje atnaujinant

LLMO nėra susijęs su „reitingavimu “. Jis susijęs su tapimu AI modelio vidinės atminties ir paieškos ekosistemos dalimi.

Tai yra naujas optimizavimo lygmuo, esantis virš SEO ir AIO.

2. Kodėl egzistuoja LLMO (ir kodėl tai nėra pasirinktina)

Tradicinis SEO optimizuotas:

• raktiniai žodžiai

• atgalinės nuorodos

• indeksavimo galimybė

• turinio struktūra

Tada AIO optimizuota:

• mašininis skaitomumas

• struktūrizuoti duomenys

• entitetų aiškumas

• faktų nuoseklumas

Tačiau nuo 2024–2025 m. AI paieškos sistemos – ChatGPT Search, Gemini, Perplexity – pradėjo remtis pirmiausia modeliu pagrįstu supratimu, o ne tik žiniatinklio signalais.

Tai reikalauja naujo sluoksnio:

LLMO = jūsų prekės ženklo buvimo pačiuose AI modeliuose optimizavimas.

Kodėl tai svarbu:

✔ AI paieška keičia internetinę paiešką

✔ citatos pakeičia reitingus

✔ vektorių panašumas pakeičia raktažodžių atitikimą

✔ Entitetai pakeičia HTML signalus

✔ įterpimai pakeičia indeksavimą

✔ konsensusas pakeičia atgalines nuorodas kaip pagrindinį tikrumo signalą

✔ paieška pakeičia SERP

LLM optimizavimas yra susijęs su modelių mąstymo, o ne tik skaitymo įtaka.

3. Trys LLMO ramsčiai

LLMO yra pagrįsta trimis sistemomis, esančiomis šiuolaikiniuose LLM:

1. Vidinė įterpimo erdvė (modelio atmintis)

2. Paieškos sistemos (modelio „gyvo skaitymo“ sluoksnis)

3. Generatyvusis mąstymas (kaip modelis formuoja atsakymus)

Norėdami optimizuoti LLM, turite paveikti visus tris sluoksnius.

1 ramstis – įterpimo optimizavimas (semantinis tapatybės sluoksnis)

LLM saugo žinias kaip vektorius – matematinės reikšmės žemėlapius.

Jūsų prekės ženklas, produktai, turinio temos ir faktiniai teiginiai yra įterpti į įterpimo erdvę.

LLM matomumą užsitikrinsite, kai:

✔ jūsų subjekto įterpimai yra aiškūs

✔ jūsų temos yra glaudžiai susietos

✔ jūsų prekės ženklas yra artimas atitinkamoms sąvokoms

✔ jūsų faktiniai signalai išlieka stabilūs

✔ jūsų atgalinės nuorodos sustiprina semantinę reikšmę

Jūs prarandate LLM matomumą, kai:

✘ jūsų prekės ženklas yra nenuoseklus

✘ jūsų faktai prieštarauja vieni kitiems

✘ jūsų svetainės struktūra yra paini

✘ jūsų temos yra paviršutiniškos

✘ jūsų turinys yra dviprasmiškas

Įterpimų stiprinimas = jūsų prekės ženklo AI atminties stiprinimas.

2 ramstis — paieškos optimizavimas (AI skaitymo sluoksnis)

LLM naudoja paieškos sistemas, kad galėtų pasiekti naujus duomenis:

• RAG (paieškos papildyta generavimas)

• cituojamų šaltinių paieškos varikliai

• semantinė paieška

• perkėlimų sistemos

• „Google“ paieškos ir LLM hibridas

• Perplexity daugiašaltis traukimas

• „ChatGPT“ paieška tiesioginiai užklausimai

LLMO orientuota į jūsų turinio kūrimą:

• lengvai atkuriamos AI

• lengvai analizuojama

• lengvai išgauti atsakymus

• lengva palyginti

• lengvai cituojami

Tam reikia:

• schema

• kanoniniai apibrėžimai

• faktų santraukos

• Klausimų ir atsakymų formatavimas

• stiprus vidinis susiejimas

• autoritetingos atgalinės nuorodos

• nuoseklios temos gilumas

3 ramstis – mąstymo optimizavimas (AI sprendimų sluoksnis)

Tai yra labiausiai nesuprantama LLMO dalis.

Kai AI atsako į klausimą, ji ne tik išrenka puslapius. Ji mąsto:

• Ar šie faktai yra nuoseklūs?

• Kas yra autoritetingiausias šaltinis?

• Kuri prekės ženklas minimas keliuose patikimuose tinklalapiuose?

• Koks apibrėžimas atitinka bendrą sutarimą?

• Koks paaiškinimas yra kanoninis?

• Koks domenas yra stabilus, faktinis ir aiškus?

Mąstymą optimizuojate:

• stiprinkite savo apibrėžimus keliuose puslapiuose

• užsitarnaukite atgalines nuorodas iš nuoseklių autoritetingų šaltinių

• pašalinti prieštaringus teiginius

• kanoninių turinio grupių kūrimas

• būdamas labiausiai struktūrizuotu šaltiniu šia tema

• užtikrinimas, kad visur būtų aiškiai apibrėžti subjektai

Kai AI mąsto, jūsų tikslas yra tapti numatytuoju atsakymų šaltiniu.

4. Skirtumas tarp SEO, AIO, GEO ir LLMO

Čia pateikiama išsami hierarchija:

SEO

→ Optimizuokite pagal „Google“ reitingavimo algoritmus (paieškos robotai + indeksas)

AIO

→ Optimizavimas pagal AI skaitomumą ir mašininį supratimą

GEO

→ Optimizuokite specialiai generatyvių atsakymų citavimui

LLMO

→ Optimizuoti modelio vidinę atmintį, vektorių erdvę ir mąstymo sistemą

LLMO = viskas, kas yra prieš citavimą. Tai lemia:

• kaip atrodote įterpimuose

• ar jūs pasirodote RAG

• kaip modeliai apibendrina jūsų turinį

• ką AI „mano“ apie jūsų prekės ženklą

• kaip ateities atnaujinimai jus pristato

Tai giliausias ir galingiausias optimizavimo lygis.

5. Kaip LLM pasirenka, kurias svetaines cituoti

Cituojami šaltiniai yra pagrindinis LLMO rezultatas.

LLM pasirenka šaltinius remdamiesi:

1. Semantinis suderinimas

Ar turinys atitinka užklausos prasmę?

2. Kanoninę stiprybę

Ar tai yra stabilus, autoritetingas paaiškinimas?

3. Faktinį sutarimą

Ar kiti šaltiniai patvirtina šią informaciją?

4. Struktūrinis aiškumas

Ar turinys yra lengvai išgautinas dirbtiniam intelektui?

5. Entiteto patikimumas

Ar šis prekės ženklas yra nuoseklus visame internete?

6. Atgalinių nuorodų patvirtinimas

Ar autoritetingos svetainės stiprina šį prekės ženklą/temą?

7. Aktualumas

Ar informacija yra naujausia?

LLMO tiesiogiai optimizuoja visus 7 veiksnius.

6. Penkių žingsnių LLM optimizavimo (LLMO) sistema

1 žingsnis — kanonizuokite pagrindines temas

Sukurkite aiškiausius ir tiksliausius paaiškinimus internete apie savo sritį.

Tai sustiprina:

• įterpimai

• sutarimas

• semantinis suderinimas

Ranktracker AI Article Writer padeda kurti struktūrizuotas, kanonines puslapius.

2 žingsnis – sustiprinkite subjekto tapatybę

Padarykite savo prekės ženklą, autorius ir produktus aiškius:

• nuoseklusis pavadinimų suteikimas

• Organizacijos schema

• Autoriaus schema

• DUK ir „Kaip tai padaryti“ schema

• aiškios apibrėžtys pirmose 100 žodžių

• stabilios vidinės nuorodos

„Ranktracker“ SERP tikrintuvas padeda identifikuoti konkuruojančių subjektų santykius.

3 žingsnis – Sukurkite gilias temines grupes

Klasteriai sukuria semantinę trauką:

• AI suranda jums daugiau

• įterpimai tampa glaudesni

• motyvavimas palankesnis jūsų turiniui

• cituojama dažniau

Klasteriai yra LLMO pagrindas.

4 žingsnis – pagerinkite autoriteto signalus

Atgalinės nuorodos vis dar svarbios, bet ne reitingams.

Jie svarbūs, nes:

• stabilizuoti įterpimus

• patvirtina faktus

• stiprinkite konsensusą

• padidina domeno patikimumą

• padidinti vektorių žinomumą

Čia labai svarbūs yra „Ranktracker“ atgalinių nuorodų tikrintuvas ir atgalinių nuorodų stebėjimo įrankis.

5 žingsnis – suderinti turinį su AI išgavimo modeliais

LLM geriau išgauna atsakymus, kai puslapiuose yra:

• Klausimų ir atsakymų formatas

• trumpi santraukos

• struktūrizuoti sąrašai

• apibrėžimai pirmieji paragrafai

• schemos žymėjimas

• faktų aiškumas

„Ranktracker“ interneto auditas nustato skaitomumo problemas, kurios kenkia AI išgavimo procesui.

7. Kodėl LLMO yra SEO ateitis

Nes SEO nebėra susijęs su:

❌ raktažodžius

❌ reitingų

❌ puslapio triukų

❌ nuorodų formavimą

Šiuolaikinis atradimas yra grindžiamas:

• ✔ įterpimai

• ✔ vektoriai

• ✔ argumentavimas

• ✔ paieška

• ✔ konsensusas

• ✔ citatų atranka

• ✔ subjekto tapatybė

• ✔ kanoninė struktūra

Paieškos sistemos tampa LLM valdomomis platformomis.

Jūsų svetainė nebekonkuruoja dėl 10 nuorodų. Jūs konkuruojate dėl vieno AI atsakymo.

LLMO padeda jūsų prekės ženklui laimėti tą atsakymą.

Paskutinė mintis:

Matomumo ateitis priklauso prekės ženklams, kuriuos supranta modeliai

Jei SEO padėjo paieškos sistemoms jus rasti, o AIO padėjo AI jus perskaityti, LLMO padeda AI jus prisiminti, pasitikėti jumis ir pasirinkti jus.

Generatyvinės paieškos eroje:

Matomumas nėra reitingas – tai atvaizdas dirbtiniame intelekte.

LLLMO yra tai, kaip jūs formuojate tą atvaizdą.

Prekės ženklai, kurie dabar įsisavina LLMO, dominuos ateinantį atradimų dešimtmetį.