Kas ir LLM optimizācija (LLMO)? SEO jaunā robeža

Ievads

Meklēšanu vairs nenosaka tikai reitinga algoritmi. AI pārskati pārraksta Google rezultātus. ChatGPT Search sniedz atbildes, nepieprasot nevienu klikšķi. Perplexity apvieno veselas nozares īsos kopsavilkumos. Gemini apvieno tiešsaistes informācijas iegūšanu ar multimodālu loģiku.

Šajā jaunajā vidē vairs nav svarīgi, vai jūs esat 1. vietā — svarīgi ir, vai AI jūs vispār iekļauj.

Šī pārmaiņa ir radījusi jaunu disciplīnu, SEO un AIO pēcteci:

LLM optimizācija (LLMO)

praksi, kas veido to, kā lielie valodas modeļi saprot, attēlo, atgūst un citē jūsu zīmolu.

Ja SEO ir optimizēts indeksētājiem, un AIO ir optimizēts AI lasāmībai, LLMO ir optimizēts intelekta slānim, kas vada visu atklājumu ekosistēmu.

Šajā rakstā ir definēta LLMO, izskaidrots, kā tā darbojas, un parādīts, kā mārketinga speciālisti var to izmantot, lai dominētu ģeneratīvajā meklēšanā Google AI pārskatos, ChatGPT Search, Gemini, Copilot un Perplexity.

1. Kas ir LLM optimizācija (LLMO)?

LLM optimizācija (LLMO) ir process, kas uzlabo jūsu zīmola redzamību lielajos valodas modeļos, stiprinot to, kā tie:

1. izpratne par jūsu saturu

2. pārstāviet savas vienības iegultā telpā

3. atrodiet savas lapas atbilžu ģenerēšanas laikā

4. izvēlieties savu vietni kā citātu avotu

5. precīzi apkopojiet savu saturu

6. salīdzināt jūs ar konkurentiem argumentācijas laikā

7. saglabāt jūsu zīmolu nākotnes atjauninājumos

LLMO nav saistīta ar "reitingu" . Tās mērķis ir kļūt par daļu no AI modeļa iekšējās atmiņas un atgūšanas ekosistēmas.

Tas ir jauns optimizācijas slānis virs SEO un AIO.

2. Kāpēc LLMO pastāv (un kāpēc tas nav fakultatīvs)

Tradicionālā SEO ir optimizēta:

• atslēgvārdi

• atpakaļsaites

• indeksējamība

• satura struktūra

Tad AIO optimizēts:

• mašīnlīdzsvarotība

• strukturēti dati

• entitātes skaidrība

• faktiskais konsekvence

Bet, sākot no 2024. līdz 2025. gadam, AI meklētājprogrammas — ChatGPT Search, Gemini, Perplexity — sāka paļauties galvenokārt uz modeļu izpratni, nevis tikai uz tīmekļa signāliem.

Tas prasa jaunu slāni:

LLMO = jūsu zīmola klātbūtnes optimizēšana pašos AI modeļos.

Kāpēc tas ir svarīgi:

✔ AI meklēšana aizstāj tīmekļa meklēšanu

✔ citāti aizstāj reitingus

✔ vektoru līdzība aizstāj atslēgvārdu saskaņošanu

✔ vienības aizstāj HTML signālus

✔ iegultās funkcijas aizstāj indeksāciju

✔ konsenss aizstāj atpakaļsaites kā galveno patiesības signālu

✔ atgūšana aizstāj SERP

LLM optimizācija ir saistīta ar ietekmi uz to, kā modeļi domā, nevis tikai uz to, kā tie lasa.

3. LLMO trīs pīlāri

LLMO ir veidota uz trim sistēmām mūsdienu LLM iekšienē:

1. Iekšējā iegultā telpa (modeļa atmiņa)

2. Atgūšanas sistēmas (modeļa “reāllaika lasīšanas” slānis)

3. Ģeneratīvā loģika (kā modelis veido atbildes)

Lai optimizētu LLM, jums ir jāietekmē visi trīs slāņi.

1. pīlārs — iegultās optimizācijas (semantiskās identitātes slānis)

LLM uzglabā zināšanas kā vektorus — matemātiskas nozīmes kartes.

Jūsu zīmols, produkti, satura tēmas un faktu apgalvojumi atrodas iegultā telpā.

LLM redzamību iegūstat, ja:

✔ jūsu vienību iegultie elementi ir skaidri

✔ jūsu tēmas ir cieši saistītas

✔ jūsu zīmols atrodas tuvu attiecīgajiem jēdzieniem

✔ jūsu faktu signāli paliek stabili

✔ jūsu atpakaļsaites pastiprina semantisko nozīmi

Jūs zaudējat LLM redzamību, ja:

✘ jūsu zīmols ir nekonsekvents

✘ jūsu fakti ir pretrunā viens ar otru

✘ jūsu vietnes struktūra ir neskaidra

✘ jūsu tēmas ir nepietiekamas

✘ jūsu saturs ir neskaidrs

Iegultņu stiprināšana = jūsu zīmola AI atmiņas stiprināšana.

2. pīlārs — atgūšanas optimizācija (AI lasīšanas slānis)

LLM izmanto atgūšanas sistēmas, lai piekļūtu jauniem datiem:

• RAG (atgūšanas papildināta ģenerēšana)

• citēšanas dzinēji

• semantiskā meklēšana

• pārkārtošanas sistēmas

• Google Search+LLM hibrīds

• Perplexity daudzavotu izvilkums

• ChatGPT Search tiešsaistes vaicājumi

LLMO koncentrējas uz jūsu satura izveidi:

• viegli atrodams ar AI

• viegli analizējami

• viegli iegūt atbildes

• viegli salīdzināt

• viegli citēt

Tam nepieciešams:

• shēma

• kanoniskas definīcijas

• faktiskais kopsavilkums

• jautājumu un atbilžu formāts

• spēcīgas iekšējās saites

• autoritatīvas atpakaļsaites

• konsekventa tēmas izvērstība

3. pīlārs — argumentācijas optimizācija (AI lēmumu slānis)

Šī ir visvairāk nepareizi saprastā LLMO daļa.

Kad AI atbild uz jautājumu, tas ne tikai atgūst lapas. Tas spriež:

• Vai šie fakti ir konsekventi?

• Kura ir visautoritatīvākā avota?

• Kura zīmola nosaukums tiek minēts vairākās uzticamās vietnēs?

• Kura definīcija atbilst vispārpieņemtajai?

• Kura skaidrojums ir kanoniskais?

• Kura joma ir stabila, faktiska un skaidra?

Jūs optimizējat argumentāciju, veicot šādus pasākumus:

• nostiprinot savas definīcijas vairākās lapās

• iegūstot atpakaļsaites no konsekventiem autoritatīviem avotiem

• pretrunīgu apgalvojumu izskaušana

• kanonisku satura kopu veidošana

• būt visstrukturētākajam avotam par šo tēmu

• nodrošināt viennozīmību visur

Kad AI argumentē, jūsu mērķis ir kļūt par noklusējuma atbilžu avotu.

4. Atšķirība starp SEO, AIO, GEO un LLMO

Šeit ir pilnīga hierarhija:

SEO

→ Optimizējiet Google reitinga algoritmus (indeksētāji + indekss)

AIO

→ Optimizēšana AI lasāmībai un mašīnu sapratnei

GEO

→ Optimizēšana īpaši ģeneratīvo atbilžu citēšanai

LLMO

→ Optimizēt modeļa iekšējo atmiņu, vektoru telpu un loģiskās secināšanas sistēmu

LLMO = viss, kas atrodas citātu augšupstraumē. Tas nosaka:

• kā jūs parādāties iegultos elementos

• vai jūs parādāties RAG

• kā modeļi apkopojat jūsu saturu

• ko AI "domā" par jūsu zīmolu

• kā nākotnes atjauninājumi jūs attēlo

Tas ir visdziļākais un visjaudīgākais optimizācijas slānis.

5. Kā LLM izvēlas, kuras tīmekļa vietnes citēt

Citāti ir LLMO galvenais iznākums.

LLM izvēlas avotus, pamatojoties uz:

1. Semantiskā saskaņotība

Vai saturs atbilst vaicājuma nozīmei?

2. Kanoniskā stipruma

Vai šis ir stabils, autoritatīvs skaidrojums?

3. Faktiskais konsenss

Vai citi avoti apstiprina šo informāciju?

4. Strukturēta skaidrība

Vai saturs ir viegli izgūstams AI?

5. Uzticamība

Vai šis zīmols ir konsekvents visā tīmeklī?

6. Atpakaļsaišu apstiprinājums

Vai augstas autoritātes vietnes nostiprina šo zīmolu/tēmu?

7. Aktualitāte

Vai informācija ir aktuāla?

LLMO tieši optimizē visus 7 faktorus.

6. Piecu soļu sistēma LLM optimizācijai (LLMO)

1. solis — kanonizējiet savas galvenās tēmas

Izveidojiet skaidrākos un visprecīzākos skaidrojumus internetā par savu jomu.

Tas stiprina:

• ievietojumi

• konsenss

• semantiskā saskaņošana

Ranktracker AI Article Writer palīdz izveidot strukturētas, kanoniskas lapas.

2. solis — nostipriniet identitāti

Padariet savu zīmolu, autorus un produktus nepārprotamus:

• konsekventa nosaukumu piešķiršana

• Organizācijas shēma

• Autora shēma

• FAQ un HowTo shēma

• skaidras definīcijas pirmajos 100 vārdos

• stabilas iekšējās saites

Ranktracker SERP pārbaudītājs palīdz identificēt konkurējošo vienību savstarpējās attiecības.

3. solis — veidojiet dziļas tematiskas kopas

Klasteri rada semantisko gravitāciju:

• AI atrod jums vairāk

• ievietojumi kļūst stingrāki

• argumentācija labvēlīgi ietekmē jūsu saturu

• citāti kļūst iespējamāki

Klasteri ir LLMO pamatā.

4. solis — uzlabojiet autoritātes signālus

Atpakaļsaites joprojām ir svarīgas — bet ne reitingiem.

Tās ir svarīgas, jo:

• stabilizē iestrādes

• apstiprināt faktus

• nostipriniet konsensu

• paaugstina domēna uzticamību

• palielināt vektoru nozīmīgumu

Ranktracker atpakaļsaišu pārbaudītājs un atpakaļsaišu monitors šeit ir būtiski.

5. solis — saskaņot saturu ar AI izvilkšanas modeļiem

LLM labāk ekstrahē atbildes, ja lapās ir:

• Jautājumu un atbilžu formāts

• īsi kopsavilkumi

• strukturēti punktu saraksti

• definīcijas pirmie paragrāfi

• shēmas atzīmes

• faktiska skaidrība

Ranktracker Web Audit identificē lasāmības problēmas, kas kaitē AI ekstrahēšanai.

7. Kāpēc LLMO ir SEO nākotne

Tāpēc, ka SEO vairs nav saistīts ar:

❌ atslēgvārdiem

❌ reitingiem

❌ trikiem lapā

❌ saitei veidošanu

Mūsdienu atklājumus virza:

• ✔ iegultie elementi

• ✔ vektori

• ✔ argumentācija

• ✔ atgūšana

• ✔ konsenss

• ✔ citātu atlase

• ✔ vienības identitāte

• ✔ kanoniskā struktūra

Meklētājprogrammas kļūst par LLM vadītām platformām.

Jūsu tīmekļa vietne vairs nekonkurē par 10 saitēm. Jūs konkurējat par vienu AI atbildi.

LLMO pozicionē jūsu zīmolu, lai iegūtu šo atbildi.

Nobeiguma doma:

Nākotne pieder zīmoliem, kurus saprot modeļi

Ja SEO mērķis bija palīdzēt meklētājprogrammām jūs atrast, un AIO mērķis bija palīdzēt AI jūs izlasīt, LLMO mērķis ir palīdzēt AI jūs atcerēties, uzticēties jums un izvēlēties jūs.

Ģeneratīvās meklēšanas ērā:

redzamība nav reitings — tā ir pārstāvība AI.

LLLMO ir veids, kā jūs veidojat šo attēlojumu.

Zīmoli, kas šobrīd apgūst LLMO, dominēs nākamajā atklājumu desmitgadē.