LLM се превръщат в жизнеспособна алтернатива за търсене, което ги прави още една област, на която трябва да се обърне внимание. Към март 2025 г., ChatGPT събра 39,6 милиона клика, която може би не може да се съревновава с тази на Google, но си заслужава да се отбележи. Тук на помощ идва оптимизацията на LLM търсенето, която ви позволява да насочите тези кликове във ваша полза.

Основни разлики между LLM оптимизация за търсене и традиционното SEO

Макар че много аспекти на оптимизацията на търсенето в LLM са сходни с традиционните SEO, други части не са. Нека разгледаме няколко разлики:

• Платформа: SEO се класира в търсачките, докато LLM Optimisation поставя препратки към AI модели като ChatGPT или Gemini. В AI системите на Google или Perplexity това може да бъде цитат, който да доведе до някои кликвания. В ChatGPT това може да бъде просто препратка към вашата компания, което може да не доведе до увеличение. ангажимент непряко, но повишава видимостта или осведомеността.
• Ключови думи: Вместо търсения, LLM оптимизацията се фокусира върху семантичните връзки между думи, подсказки и въпроси. Синонимите и свързаните термини играят ключова роля, заедно с четимостта, тематичната авторитетност и структурата на писането.
• Форматиране: Обратните връзки, ключовите думи и техническото SEO са по-малко важни за оптимизацията на LLM. LLM обръщат внимание на лесноразбираема, структурирана и добре референцирана информация.
• Орган: LLMs вземат биографиите на авторите, авторитета и ясните описания на това, което правите вие или вашият бизнес. AI също ще вземе предвид колко хора споменават вашия бизнес на други места, за да определи дали да ви спомене.
• Ключови показатели за ефективностУспехът на LLMs се основава на включването им в отговорите на AI. Тествайте с събиране на данни въз основа на модели и тестове.
• Актуалност на данните: Доброто SEO зависи от редовното индексиране и сканиране на уебсайтове. LLM зависят от това колко актуални са данните, използвани за тяхното обучение.
• Стил на четенеSEO е за търсене и сравняване. Потребителите на LLM очакват кратки и уместни отговори. В някои отношения оптимизираното за LLM писане може да бъде освобождаващо, тъй като предлага по-естествени форми на писане и изразяване, без да се налага да се притеснявате за съвпадение с търсените заявки.

Добавяне на LLM-съвместимо форматиране

Форматирането за оптимизация на търсенето в LLM често работи по подобен начин като стандартната оптимизация на търсенето. Това означава също, че към страниците трябва да се добавят някои по-нови елементи, като например файл llm.txt. Llms.txt е допълнителен индексен файл, който съдържа връзки с метаданни и описания на съдържание която LLM или агент може да прочете. Тя съдържа връзки, които позволяват достъп до подробна информация, която може да се използва в платформата LLM.

По същия начин има и файл llms-full.txt, който може да се използва като алтернатива. Той включва цялото подробно съдържание в един файл, което намалява навигацията за LLM. Макар че е по-лесен за четене, файлът е много по-тежък, което може да претовари процеса на четене и да не се побере в контекстуалния прозорец на LLM. По принцип трябва да се възползвате максимално от ограничената информация, която LLM могат да прочетат в рамките на “обхвата на вниманието” си.

В крайна сметка, по-големите LLM текстови файлове могат да бъдат четени от AI софтуер с по-големи ограничения за символи и повече токени в запас. ChatGPT, Gemini и AI на Meta имат доста големи контекстни прозорци, което им позволява да абсорбират повече данни.

Писане за LLM Search

Много от същите принципи, които важат за обикновеното търсене, се отнасят и за оптимизацията на търсенето в LLM, що се отнася до стила на писане. Ето списък за проверка за оптимизация на търсенето в LLM, който ще ви помогне да се ориентирате:

• Използвайте кратки и конкретни изречения
• Използвайте ясни заглавия (H1, H2 и H3)
• Уверете се, че всяка секция е уместна, тъй като LLM засичат връзките между думите.
• Използвайте примери, за да илюстрирате концепции, тъй като LLM улавят структурата на писането.
• Използвайте естествен и разговорен стил на писане
• Подчертайте вашите квалификации
• Използвайте добри източници с висока авторитетност

LLM стратегия за сеене и обратни връзки

Вместо традиционните обратни връзки, LLM разчитат на LLM сеединг. Това е нова област на бързо улавяне, където информацията се пише по такъв начин, че да бъде уловена от LLM. Съдържанието, написано в този стил, трябва да бъде написано директно, на ясен език и да дава примери. Всички тези елементи могат да бъдат уловени от LLM. Backlinko разполага с някои чудесни данни за това как можете да използвате LLM сединг. да се появява в търсенията на AI.

Ето какво можете да направите в допълнение към традиционните обратни връзки:

• Таблици: LLMs се ориентират към добре изготвени таблици, като използват данните от тях, за да извличат информация. Можете да добавите информация, която искате да бъде извлечена, в таблици. Например, таблица с “най-добрите слушалки за 2025 г.” може да бъде извлечена от заявки в ChatGPT по същата тема. В този смисъл LLMs работят по същия начин, по който работеше функцията за избрани откъси на Google.
• Често задавани въпроси и запитвания: Тъй като LLM са били интензивно обучавани на неща като subreddits, Quora и публикации във форуми, те реагират добре на моделите на често задаваните въпроси и отговорите. Въпреки че схемата на често задаваните въпроси е по-малко предпочитана от търсачките, тя все пак е полезна за LLM.
• Ясни описания: Мета описанията, заглавията на изображенията, заглавията на таблиците и алт таговете играят важна роля в подпомагането на LLM да извличат информацията, която искате.
• Бъдете споменати на правилните места: LLMs създават мрежа от връзки. Това означава, че те дават приоритет на високо надеждни източници като енциклопедии, споменавания от потребители, рецензии, защита на потребителите и т.н., в зависимост от контекста на подсказката.
• Стани известен: Напишете гостуващи статии за официални публикации и добавете линк към вашия уебсайт или профил. Това ще помогне на LLM да забележи вашата работа и да я третира с авторитет.
• Създадено от потребители Центърът за съдържание е важен: Създаденото от потребители съдържание, като публикации в Quora, Reddit или някои специализирани форуми, може да повлияе на мненията, които служат като индикатори за стойността на LLM.
• Социални платформи и сайтове за рецензии: Страниците в Reddit, сайтовете за рецензии и страниците във Facebook, които дават съвети за продукти, могат да ви помогнат да популяризирате услугите си. Оценките и рецензиите в технологичните уебсайтове могат да бъдат много полезни за технологични запитвания, например.

Оптимизация на изображения и видео

Макар че добавянето на изображения и видеоклипове обикновено е добро решение от гледна точка на потребителското преживяване, друга причина да се наблегне на визуалните елементи може да бъде предоставянето на повече контекст на LLM за вашето съдържание. Ето няколко начина да го направите:

• Опишете добре съдържанието си: Използвайте пълни изречения в описанията, които обясняват съдържанието на снимките и видеоклиповете. Това също може да помогне за насочването на LLM в правилната посока. Например, вместо да пишете “Индустриална машина за рязане”, можете да опитате “Индустриална CNC машина, разработена от [име на компанията], която реже керамични части с толеранс 3 mm”. Второто включва статистически данни и помага за асоциирането на името на компанията с тях. LLM може да улови тази информация, когато потребител попита: “Кои са най-добрите компании, които произвеждат машини за рязане на керамика?”.
• Води към важната информация: Използвайте текста си, за да насочите вниманието на LLM. Например, представете изображението с текст като “Както показва изображението по-долу, CNC машината на [име на компанията] може да работи с изключително висока прецизност.’
• Добави алт текст: което отразява както темата, така и нейната важност. Опитайте: “Бисквитка с праскови в Good Cakes and Bakes, популярна пекарна в Детройт, известна със сезонните си десерти.”
• Обърнете внимание на имената на файловете: Добавете имена на файлове, които описват изображението, подобно на алтернативния текст, така че те също да подсилват LLM краулерите.

Структура на сайта, скорост и LLM търсене

Ето няколко съвета за структурата, които ще помогнат на LLM да прочетат вашия сайт бързо и ефективно:

• Скоростта на зареждане на страниците все още е важна, особено за най-важните страници (бавните страници може да не бъдат напълно индексирани).
• Премахване на 404 и поправяне на неработещи връзки
• Поддържайте чисти, логични URL структури за оптимално индексиране
• Актуализирайте редовно картата на сайта си
• Представяйте важната информация в началото с добре организирана HTML йерархия
• Работете със сървърно рендериране (SSR) за основните страници
• Попълнете описанията и алт-таговете
• Използвайте robots.txt или llms.txt, когато е необходимо.
• Поддържайте съдържанието си актуално и лесно за четене

LLM Оптимизация на търсенето Изследване на ключови думи

Въпреки че няма единодушие относно най-добрите практики за LLM ключови думи, ето няколко неща, които можем да кажем със сигурност:

• LLM позволяват по-дълги заявки: Средната LLM заявка (сравнима с ключовите думи за SEO) може да бъде с дължина от 14 до 30 думи. Дългите и късите заявки не са особено релевантни в този случай, освен ако не добавят допълнителни измерения към подсказката.
• Разговорно писане: Подсказките са по-разговорни, а LLM ще се опита да се приспособи към заявката (за добро или за лошо). SEO обикновено изисква точно съвпадение с въпроса, тъй като търсачката намира най-близкото съвпадение.
• Прокт-сквотингът работи по различен начин: Намерете въпроси, на които все още няма отговор, и добавете съдържание, което отговаря на въпроса възможно най-точно. За да бъде отговорът ви цитиран в въпрос с висока конкуренция, трябва да бъдете споменати в текст или рецензии, да има линк към вас, да разчитате на съдържание, създадено от потребители, и т.н. Споменаванията и висококачествените текстове повишават авторитета.
• Ключовите думи в LLM се основават на “групи от обекти”: Тъй като LLM работят с семантично свързани ключови думи, най-добрият подход към тях е чрез синоними. Напълнете текста си със свързани думи и изяснете намерението на текста. Пишете по темата ясно и кратко, като използвате свързани термини, които сигнализират на LLM, че вашият текст е подходящ източник.
• Намерението има значение: AI се използва предимно за информационни запитвания (в момента). Това е логично, тъй като е много по-пряко и прецизно (граматично, ако не и фактически) при отговаряне на въпроси. Ако потребителят има навигационно запитване, като например да намери уебсайта на дадена компания, е много по-лесно да го потърси в Google. По същия начин, търсачките все още са по-добри за много търговски запитвания, като например намиране на продукти.

Как да измерим успеха с LLM оптимизация на търсенето

• Честота на извличане на парчета: Този показател измерва колко често модулните блокове съдържание се извличат и превръщат в AI отговори.
• Вграждане на релевантност: Това функционира като оценка на сходството между търсената заявка и вграденото съдържание. Това може да бъде важно за разбирането на кои аспекти от вашето съдържание се избират и как да усъвършенствате отговорите си, за да се доближат до нуждите на LLM.
• Процент на приписване в резултатите от изкуствения интелект: Това е оценка за цитиране на отговорите на изкуствения интелект, тясно свързана с атрибуцията в журналистиката и аналитиката. Подобно на оценката за обратни връзки, това ви помага да разберете колко пъти сте цитирани от LLM.
• Брой цитирания на AI: Общ брой препратки към вашата работа във всички LLM.
• Свежест: Колко актуални и свежи са данните. Някои заявки за информация са силно зависими от времето (като статистики, горещи новини и научни изследвания), така че поддържането на актуално съдържание е от решаващо значение.
• Вектор индекс присъствие процент: Процент, който показва колко от вашето съдържание е индексирано от изкуствен интелект, комбинирайки стандартно индексиране с векторна логика на база данни.
• Резултат за надеждност на извличането: Оценка на вероятността вашият текст да бъде избран от LLM.
• Принос към класирането на RRF: Въз основа на моделите за взаимно сливане на рангове, това определя колко вашата част от съдържанието е повлияла на крайния резултат.
• Покритие на отговорите на LLM: Това измерва точния брой различни подсказки, които вашето съдържание помага да разреши или “покрие”.
• Процент на успеваемост на AI модела: Процент, който илюстрира частта от вашия сайт, която AI ботовете могат успешно да абсорбират.
• Семантична плътност: Измерва и оценява значението, взаимоотношенията и фактите за всеки фрагмент от съдържанието.
• Нулево присъствие на повърхността: Мярка за това колко пъти се появявате в LLMs без кликване към вашия уебсайт. Чудесно за измерване на колко кликвания губите заради LLMs.
• Машинно валидирана власт: Алтернатива на линковете и резултатите от търсенето, адаптирана към изкуствения интелект.

Често задавани въпроси за търсене в LLM

• LLM Search убива ли органичния трафик? Как се измерва успехът сега?

Търсенето с LLM не е унищожило органичния трафик във всички индустрии, но е намалило определени видове заявки. Докато Google все още е крал, много информационни запитвания са поети от изкуствения интелект.

• Кои LLM използват съдържанието на моя уебсайт за отговори (например ChatGPT, Gemini, Claude)?

Всички горепосочени използват различни видове уеб съдържание за своите резултати. Различните източници на данни за обучение се припокриват, така че няколко модела могат да използват вашето съдържание. За видео съдържание можете да използвате Доказателство, за да проверите дали вашето съдържание се използва от изкуствен интелект. Други инструменти за проверка на данни за обучение за книги, изображения и писмено съдържание също съществуват.

• Файлът llms.txt същият ли е като robots.txt?

В по-голямата си част те работят по много подобен начин. Роботът robots.txt обаче се различава по това, че AI има ограничен контекстен прозорец, така че е най-добре да го използвате, за да посочите важни части, а не цялата страница.

• Как да използвам схематично маркиране, за да бъде съдържанието ми цитирано в AI Overview?

Чрез вмъкване на подходящия тип схема в съдържанието си, можете да насочите изкуствения интелект към подходящи отговори. Схемата може да помогне на изкуствения интелект да намери информация за организации, лица, продукти, услуги, местоположения, често задавани въпроси и отзиви. Всяка от тях има различен код, така че включването му може да помогне за класифициране на съдържанието, за да се подобрят процентите на атрибуция и цитиране.

• Как прозорецът с контекста ограничава колко информация LLM може да прочете от моя сайт?

Контекстните прозорци ограничават количеството текст, което може да бъде прочетено от LLM. Когато подсказките и съдържанието стават по-дълги, изводите, които моделът може да направи, се забавят, тъй като LLM трябва да установи връзки между различни термини (представени като маркери). Ето защо се предпочита съдържание, което е компактно и точно.

• Защо дългите и разговорните заявки се представят по-добре в LLM търсенето?

LLM се основават на граматичния контекст на изречението, което им позволява да работят по-добре с повече информация. Традиционното търсене често може да бъде подвеждащо от допълнителни подробности, поради което е по-важно да бъдем кратки.

• Колко често трябва да актуализирам съдържанието, за да се гарантира, че то се счита за “ново” от изкуствения интелект?

Съдържанието е най-видимо за изкуствения интелект в рамките на 30 дни и става остаряло след 12 месеца. Това важи особено за различни новини за едно и също събитие, изследвания и статистики. Макар различните запитвания да имат различна степен на чувствителност към времето, винаги е добре да поддържате съдържанието актуално.