Kā LLM pārmeklē un indeksē tīmekli citādāk nekā Google

Ievads

Google ir 25 gadus pilnveidojis vienu galveno sistēmu:

indeksēšana → indeksēšana → rangēšana → apkalpošana

Taču mūsdienu AI meklētājprogrammas — ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot — darbojas uz pilnīgi atšķirīgas arhitektūras pamata:

indeksēšana → iegūšana → atgūšana → sintēze

Šīs sistēmas nav meklētājprogrammas klasiskajā izpratnē. Tās nerangē dokumentus. Tās neizvērtē atslēgvārdus. Tās neaprēķina PageRank.

Tā vietā LLM saspiež tīmekli nozīmē, saglabā šīs nozīmes kā vektorus un pēc tam rekonstruē atbildes, balstoties uz:

• semantiskā izpratne

• konsensa signāli

• uzticības modeļi

• atgūšanas novērtēšana

• kontekstuāla argumentācija

• entitātes skaidrība

• izcelsme

Tas nozīmē, ka mārketinga speciālistiem ir jāpārdomā, kā viņi strukturē saturu, definē vienības un veido autoritāti.

Šajā rokasgrāmatā ir izskaidrots, kā LLM “indeksē” tīmekli, kā to “indeksē” un kāpēc šis process nekādi neatgādina Google tradicionālo meklēšanas procesu.

1. Google sistēma salīdzinājumā ar LLM sistēmām

Salīdzināsim abas sistēmas vienkāršākajos iespējamajos terminos.

Google sistēma (tradicionālā meklēšana)

Google izmanto paredzamu četru posmu arhitektūru:

1. Pārlūkošana

Googlebot ievāc lapas.

2. Indeksēšana

Google analizē tekstu, saglabā simbolus, izgūst atslēgvārdus, piemēro vērtēšanas signālus.

3. Rangēšana

Algoritmi (PageRank, BERT, Rater Guidelines utt.) nosaka, kuras URL adreses tiek parādītas.

4. Rādīšana

Lietotājs redz URL rangu sarakstu.

Šī sistēma ir URL-first, document-first un keyword-first.

LLM cauruļvads (AI meklēšana + modeļu loģika)

LLM izmanto pilnīgi atšķirīgu skriptu:

1. Indeksēšana

AI aģenti iegūst saturu no atvērtā tīmekļa un augsti uzticamiem avotiem.

2. Iegult

Saturs tiek pārveidots vektoru iegultnēs (blīvas nozīmes attēlojumi).

3. Izgūšana

Kad tiek saņemts pieprasījums, semantiskā meklēšanas sistēma izvelk visatbilstošākos vektorus, nevis URL.

4. Sintēze

LLM apvieno informāciju naratīvā atbildē, pēc izvēles citējot avotus.

Šī sistēma ir nozīmes, vienības un konteksta orientēta.

LLM vadītā meklēšanā atbilstība tiek aprēķināta, izmantojot attiecības, nevis rangus.

2. Kā faktiski darbojas LLM indeksēšana (pilnīgi atšķirīgi no Google)

LLM sistēmas nedarbojas kā viens monolīts indeksētājs. Tās izmanto hibrīda indeksēšanas slāņus:

1. slānis — mācību datu indeksēšana (masveida, lēna, pamata)

Tas ietver:

• Common Crawl

• Wikipedia

• valdības datu kopas

• atsauces materiāli

• grāmatas

• ziņu arhīvi

• augstas autoritātes vietnes

• jautājumu un atbilžu vietnes

• akadēmiskie avoti

• licencēts saturs

Šī indeksēšana ilgst mēnešus — dažkārt pat gadus — un rada pamata modeli.

Jūs nevarat izmantot SEO, lai iekļūtu šajā indeksēšanā. Jūs to ietekmējat ar:

• atpakaļsaites no autoritatīvām vietnēm

• spēcīgas vienību definīcijas

• plaši izplatītas atsauces

• konsekventi apraksti

Šeit vispirms veidojas entītiju ieguldījumi.

2. slānis — reāllaika atgūšanas indeksatori (ātrs, biežs, šaurs)

ChatGPT Search, Perplexity un Gemini ir reāllaika indeksēšanas slāņi:

• reāllaika pārsūtītāji

• pēc pieprasījuma darbojošies roboti

• jauna satura detektori

• kanonisko URL risinātāji

• citātu indeksatori

Tie darbojas atšķirīgi no Googlebot:

• ✔ Tie ievāc daudz mazāk lapu

• ✔ Tie dod priekšroku uzticamiem avotiem

• ✔ Tie analizē tikai galvenās sadaļas

• ✔ Tie veido semantiskus kopsavilkumus, nevis atslēgvārdu indeksus

• ✔ Tie uzglabā iegultos elementus, nevis simbolus

Lapai nav nepieciešams „reitingu” — tai vienkārši jābūt viegli iz prot amai modelim.

3. slānis — RAG (meklēšanas papildināta ģenerēšana) cauruļvadi

Daudzas AI meklētājprogrammas izmanto RAG sistēmas, kas darbojas kā mini meklētājprogrammas:

• viņi veido savus iegultos elementus

• viņi uztur savus semantiskos indeksus

• pārbauda satura aktualitāti

• tie dod priekšroku strukturētiem kopsavilkumiem

• tie novērtē dokumentus, pamatojoties uz to piemērotību AI

Šis slānis vispirms ir mašīnlasāms — struktūra ir svarīgāka par atslēgvārdiem.

4. slānis — iekšējais modeļa indeksēšanas process („Soft Crawling”)

Pat ja LLM neindeksē tīmekli, tās „indeksē” savas zināšanas:

• iegultās struktūras

• kopas

• entitāšu grafiki

• konsensa modeļus

Kad jūs publicējat saturu, LLM novērtē:

• vai tas nostiprina esošās zināšanas?

• vai tas ir pretrunā konsensam?

• vai tas skaidro neskaidras vienības?

• vai tas uzlabo faktisko pārliecību?

Šī soft indeksēšana ir vieta, kur LLMO ir visnozīmīgākais.

3. Kā LLM „indeksē” tīmekli (pilnīgi atšķirīgi no Google)

Google indeksā tiek uzglabāts:

• simboli

• atslēgvārdi

• apgriezti indeksi

• lapu metadati

• saikņu grafiki

• jaunuma signāli

LLM uzglabā:

• ✔ vektori (blīva nozīme)

• ✔ semantiskie klasteri

• ✔ vienību attiecības

• ✔ jēdzienu kartes

• ✔ konsensusa attēlojumi

• ✔ faktisko varbūtību svērumi

• ✔ izcelsmes signāli

Šo atšķirību nevar pārvērtēt:

**Google indeksē dokumentus.

LLM indeksē nozīmi.**

Jūs neoptimizējat indeksēšanai — jūs optimizējat sapratnei.

4. Seši LLM „indeksēšanas” posmi

Kad LLM ievada jūsu lapu, notiek šādi:

1. posms — sadalīšana

Jūsu lapa tiek sadalīta nozīmes blokos (nevis rindkopās).

Labi strukturēts saturs = paredzami sadalījumi.

2. posms — Iekļaušana

Katrs fragments tiek pārvērsts vektorā — matemātiskā nozīmes attēlojumā.

Vājš vai neskaidrs teksts = trokšņains ieguldījums.

3. posms — Entitāšu izdalīšana

LLM identificē tādas vienības kā:

• Ranktracker

• atslēgvārdu pētījumi

• atpakaļsaišu analīze

• AIO

• SEO rīki

• konkurentu nosaukumi

Ja jūsu entītijas ir nestabilas → indeksēšana neizdodas.

4. posms — Semantiskā saistīšana

LLM savieno jūsu saturu ar:

• saistītie jēdzieni

• saistītie zīmoli

• klastera tēmas

• kanoniskās definīcijas

Vāji klasteri = vājas semantiskās saiknes.

5. posms — Konsensa saskaņošana

LLM salīdzina jūsu faktus ar:

• Vikipēdija

• valsts avoti

• augstas autoritātes vietnes

• pieņemtās definīcijas

Pretrunas = sods.

6. posms — pārliecības novērtēšana

LLM piešķir jūsu saturam varbūtības svērumus:

• Cik uzticama tā ir?

• Cik konsekventa?

• Cik oriģināls?

• Cik atbilstoša autoritatīviem avotiem?

• Cik stabils laika gaitā?

Šie vērtējumi nosaka, vai jūs tiksiet izmantots ģeneratīvajās atbildēs.

5. Kāpēc LLM “indeksēšana” padara SEO taktiku novecojušu

Dažas galvenās sekas:

• ❌ Atslēgvārdi nenodrošina atbilstību.

Relevance rodas no semantiskās nozīmes, nevis no atbilstošām virknēm.

• ❌ Saites ir atšķirīgas.

Atpakaļsaites stiprina vienības stabilitāti un konsensu, nevis PageRank.

• ❌ Nepilnīgs saturs tiek nekavējoties ignorēts.

Ja tas nevar veidot stabilas iegultnes → tas ir bezjēdzīgi.

• ❌ Dublikāts saturs grauj uzticību.

LLM samazina atkārtotu modeļu un neoriģināla teksta nozīmi.

• ❌ E-A-T attīstās par izcelsmi.

Vairs nav runa par „ekspertīzes signāliem” — ir runa par izsekojamu autentiskumu un uzticamību.

• ❌ Satura fermas sabrūk.

LLM nomāc lapas ar zemu oriģinalitāti un izcelsmi.

• ❌ Reitings nepastāv — pastāv citēšana.

Redzamība = izvēle sintēzes laikā.

6. Ko LLM dod priekšroku tīmekļa saturā (jaunie reitinga faktori)

LLM prioritārie galvenie raksturlielumi:

• ✔ skaidras definīcijas

• ✔ stabilas vienības

• ✔ strukturēts saturs

• ✔ konsensusa saskaņotība

• ✔ spēcīga tematiskā dziļuma

• ✔ shēma

• ✔ oriģinālas atziņas

• ✔ autora norāde

• ✔ zema neskaidrība

• ✔ konsekventas grupas

• ✔ augstas autoritātes avoti

• ✔ reproducējami fakti

• ✔ loģiska formatēšana

Ja jūsu saturs atbilst visām šīm īpašībām → tas kļūst par „LLM vēlamo”.

Ja nē → tas kļūst neredzams.

7. Praktiskas atšķirības, kam mārketinga speciālistiem jāpielāgojas

**Google atalgo atslēgvārdus.

LLM atalgo skaidrību.**

**Google atalgo atpakaļsaites.

LLM atalgo konsensu.**

**Google novērtē atbilstību.

LLM novērtē semantisko autoritāti.**

**Google rangē dokumentus.

LLM izvēlas informāciju.**

**Google indeksē lapas.

LLM iebūvē nozīmi.**

Tās nav nelielas atšķirības. Tās prasa pārveidot visu satura stratēģiju.

Nobeiguma doma:

Jūs neoptimizējat meklētājprogrammu — jūs optimizējat intelektuālo sistēmu

Googlebot ir vācējs. LLM ir tulkotāji.

Google uzglabā datus. LLM uzglabā nozīmi.

Google rangē URL. LLM argumentē ar zināšanām.

Šī pārmaiņa prasa jaunu pieeju — tādu, kas balstīta uz:

• entitātes stabilitāte

• kanoniskas definīcijas

• strukturēts saturs

• semantiskie kopumi

• avotu savstarpēja vienprātība

• izcelsme

• uzticamība

• skaidrība

Tā nav SEO attīstība — tā ir meklēšanas sistēmas aizstāšana.

Ja vēlaties būt redzams 2025. gadā un vēlāk, jums jāoptimizējas atbilstoši tam, kā AI redz tīmekli, nevis tam, kā Google redz tīmekli.