Разбирането на разгръщането на заявките LLM е важна част от оптимизацията на търсачките с изкуствен интелект. Заявките за търсене с вентилиране отварят ново разбиране за това как можем да прилагаме ключови думи. В този смисъл тя осигурява нов подход към LLM търсачките и SEO оптимизацията. Нека разгледаме какво представлява и как да го използваме за маркетинг.

Какво е Query Fan-Out?

Разширяването на заявката описва техника, използвана от търсачките с изкуствен интелект, при която термините за търсене се разделят на свързани подзаявки, за да се създаде по-стабилен и пълен отговор. Търсенето, задвижвано от ИИ, не винаги може да върне точната ключова дума, така че то ще се насочи към свързани обекти, а тази функция е много по-широка по обхват от стандартното широко търсене, както се разбира при класическата SEO оптимизация на Google.

Например, ако потърсите “най-добрите компании за SEO оптимизация в Алабама”, може би няма да има много компании, които открито се наричат “компании за SEO оптимизация”. За стандартно запитване то ще бъде разширено и ще включва ключови думи като компании за цифров маркетинг, маркетингови компании, SEO специалисти, маркетингови консултанти и др. При разширените запитвания това ще включва всички тези неща, плюс неща като ревюта на SEO компании в Yelp и Google, информация в Google Maps, ревюта в Sortlist и др.

Стилът на търсене е различен, защото изкуственият интелект се опитва да намери отговор, който превръща връзките и данните в информация. Той иска да стигне до заключение по заявката, затова ще съпостави много различни източници (в този случай - ревюта).

Ето още един пример. Да предположим, че попитате изкуствения интелект: “Търся филм със сцена на преследване през гората. Не хорър”. Той вероятно ще потърси резюмета на филми, ревюта, страници в Reddit като “r/movieslikethis” за подходящите ключови думи, дискусионни форуми, а може би дори проучвания за кинематографията. Поради спецификата на заявката, търсенето се разширява, което може да създаде възможности за оптимизация на търсенето с изкуствен интелект.

В зависимост от изкуствения интелект въведената заявка за търсене ще доведе до това, че зрителите ще видят някои свързани връзки. Това предоставя възможност за по-добра SEO оптимизация и изграждане на връзки в рамките на отговорите на ИИ.

Ръководство за режим Fan-Out AI

Ето как можете да анализирате заявките за излизане от мрежата и как това ще ви помогне за SEO оптимизацията:

• Разбиране на видовете заявки за изтегляне на вентилатора: Запитванията за фен-аут са в различни форми и разбирането им е от ключово значение за постигане на по-добър обхват. Типовете включват свързани теми, имплицитни въпроси, сравнителни запитвания, повторяемост и много други. Всички те изискват различни подходи.
• Разберете как AI използва функцията fan-out: Имате стратегия, която отчита начина, по който AI извлича заявки, дезамбигира термини и създава връзки.
• Картографиране на темите: Различните теми и жанрове на заявките включват различни елементи. Някои заявки използват същности, докато други разчитат на оценки за доверие. Определете коя тема изисква какъв подход.
• Покриване на пропуските в потребителското пътуване: Уверете се, че всички данни за субекта са пълни, за да покриете всички изисквания. Можете да оптимизирате за всеки етап на интерес - от търсенето на информация до покупката. По същия начин потребителите може да търсят различни видове информация, така че можете да попълните схемата, информацията за изображенията, таговете, данните за търговския център и т.н. Това ще гарантира, че сте изчерпателен източник по дадена тема.
• Проследяване на ефективността: Анализирайте дали вашият подход работи или не. Инструменти като SEMRush и Ahrefs предоставят различни средства за проверка на ефективността.

Нека го разгледаме по-задълбочено.

Типове заявки Fan-Out

• Свързани теми: Теми, свързани с първоначалната заявка, които добавят допълнителна информация. Потребителят може да търси съвети за къмпингуване, а изкуственият интелект може да провери цените на палатките, най-добрите видове контейнери за храна и т.н.
• Имплицитни въпроси: Допълнителната информация, свързана със заявката, която според AI може да ви е необходима. Когато попитате за най-добрия антивирусен софтуер, той може да провери колко струва, дали е съвместим с компютър или други свързани въпроси.
• Сравнителни запитвания: Когато в заявката се сравняват две неща. Например потребител, който иска да разбере кой инструмент за SEO е най-добрият, може да получи информация от статия, озаглавена “SEMRush срещу Ahrefs”.
• Периодичност: Информация, която е сезонна или по принцип чувствителна към времето. Може да попитате: “Кой е най-евтиният компютър за игри?”, и тя ще се основава на най-новите цени, текущите стандарти за игри и т.н. По същия начин може да попитате какво е времето днес и отговорът винаги ще бъде различен.
• Преформулиране: Хората често задават едно и също запитване по няколко начина. ИИ използва различните версии, за да състави пълен отговор.
• Контекстни вариации: ИИ взема предвид историята, местоположението и поведението на потребителя. Ако зададете въпрос “близо до мен”, той ще вземе предвид местоположението. Ако сте въвели предишните си предпочитания в областта на музиката, той ще ви препоръча неща, свързани с тях.
• Запитвания на следваща стъпка: Понякога ИИ ще отиде по-далеч от основната информация при определени търсения. Ако попитате какви са симптомите на дадено заболяване, той може да ви препоръча варианти за лечение и как да го избегнете напълно.

Процесът на извеждане на AI

• Анализ на заявките: Анализите на изкуствения интелект анализират подкана, за да разберат намерението, сложността и вида на необходимия отговор (това става за милисекунди). Ако за това търсене не е наличен преглед на ИИ, може да има напълно добър отговор от фрагмент от Уикипедия или търговски сайт.
• Разлагане: Той разделя заявката на няколко подзаявки. Това помага да се обхванат всички различни гледни точки, за да се получи добър отговор. Например “как се пише магистърска теза” се разбива на процедура за изследване, критерии за оценяване, структура на тезата и т.н.
• Паралелно извличане: Заявките за изтегляне се търсят в множество уеб индекси като Google, Yahoo и др., както и в графики на знанието, бази данни или специализирани хранилища. В зависимост от заявката се проверяват няколко такива за сравнение.
• Синтез: Отговорът се появява като един обединен набор с помощта на реципрочно сливане на рангове (RRF). Този метод оценява и обединява множество списъци с резултати, като намира общи черти и информационна симетрия, награждавайки тези, които потвърждават информацията.
• Резултати: Документите, през които преминава, получават оценка за релевантност по отношение на първоначалната заявка. Документите, които се появяват в най-голям брой списъци, получават по-високи оценки.
• Окончателно класиране: След като се оцени общият резултат, ИИ намира единен резултат, който използва, за да даде отговор.

Как да картографирате темите

Различните теми имат различни видове подходи, които ги предизвикват. Ето разбивка на най-известните от тях:

• Тежък обект: Търсене на продукти, услуги, инструменти, работни места, местоположения и др. Оптимизирането на тези заявки за търсене изисква работа със структурирани данни, карти, сайтове за ревюта като Yelp, бизнес регистри и други подобни изрични атрибути.
• Тежки пътувания: Това се отнася за сложни покупки и многоетапни решения, при които например монтажът може да е скъп или да изисква значително обмисляне. Ако купувате нова отоплителна или ОВК система, AI ще се опита да я разбие на изчисления, цени, с какви видове жилища ще работи, енергийни стандарти, държавни субсидии и т.н. Съдържанието, което обхваща тези различни групи, ще бъде релевантно за всички.
• Доверителни услуги: Спорните теми, скъпоструващите елементи и необратимите решения изискват висок авторитет, ЕЕАТ и потвърждение от трета страна. Финансовите теми, правните съвети, психиатричната и медицинската информация трябва да преминат по-висока летва. При тях ще се наблегне на пълномощията, сертификатите, отзивите на клиентите, спазването на нормативните изисквания, URL адресите на .org и правителствените източници.
• Сравнителен: В сравнителните заявки се набляга на оценките "side-by-side" и критериите за вземане на решение. Той ще събере няколко ревюта заедно или ще потърси подобни сравнения във форуми и теми в Reddit.
• Персонализиран: Тези заявки могат да търсят данни за местоположението или сайтове, които отговарят на предварителните предпочитания на определени потребители. Данните за местоположението ще бъдат по-важни тук. Търсенето, задвижвано от LLM, запазва регистър на това, което потребителят харесва, така че не можете да планирате това, освен ако не се опирате на конкретни потребителски ниши.
• Последни: Тук най-подходящи са чувствителните към времето заявки. Фокусирайте се върху поддържането на свежо съдържание, съдържание със силни индикации за зависимост от времето. Последните актуализации и актуалните най-добри практики улесняват намирането им.

Как да оптимизираме пропуските в пътуването на клиента за AI

Търсачката за LLM взема предвид много разнородна информация. Ето защо трябва да покриете широк обхват от данни.

• Оптимизиране на продуктовите страници: Добавете точни описания, изображения и подробности за съответните функции.
• Оптимизиране на изображенията: Добавяне на конкретни споменавания на функции и атрибути. Например, добавете името на продукта, което смятате, че хората ще търсят с името на марката, и го опишете правилно в alt текста.
• Оптимизиране на етикетите и категориите: Включете атрибути с висок приоритет на вашите продукти. Избройте цветовете, причините за закупуването им, цените и т.н.
• Създаване на подходящи страници за колекции: Допълнително съдържание, което помага да се предостави повече потвърждаваща информация за вашите продукти. Това ще помогне за повишаване на популярността на вашия продукт пред останалите.
• Добавяне на съответната схема на продукта: Добавете всички технически спецификации на вашия продукт или съответните характеристики и атрибути.
• Проверете търговските си данни и продуктовите канали: Уверете се, че свойствата, характеристиките и атрибутите на вашия продукт отразяват точно вашия продукт и са подходящи.

Как да проследявате производителността за оптимизиране на заявката за Fan-Out

Използвайте SEMRush или Ahrefs за проследяване на редовната си SEO оптимизация. Добавяйте приоритетни изнесени заявки, които имат по-голям потенциал за търсене, заедно с основните си ключови думи и използвайте тагове, за да групирате свързани заявки по тематични клъстери. Този нов списък може да помогне за обобщаване на резултатите за всички, като се вземе предвид по-голямата картина. Може също така да искате да увеличите фокуса върху синоними и свързани термини, които изглеждат сходни или които бихте искали да уловите. С помощта на търсенето с изкуствен интелект можете да хвърлите по-широка мрежа.

Съществуват софтуерни приложения като Brand Radar, които помагат да се следи кога и как се цитира вашата марка. То може да измерва статистики от ChatGPT, Perplexity, функциите на Google AI и др. Те са особено полезни при запитвания за фен-аут, защото може никога да не знаете кога се споменава вашата компания, тъй като това може да е по-малко предсказуемо. Проверете в кои търсения изскачате и повторете тези свързани термини, които може да не сте взели предвид. Опирайте се на тях, добавете ги към уебстраниците си и проверете дали това подобрява броя на AI и редовните търсения.

Също така трябва да създадете измервания и портфолиа с тематични групи. Много уебсайтове вече правят това, но с помощта на изкуствения интелект може да се наложи това да се превърне в стандартна тактика за SEO. Можете да проследявате обобщени показатели и да видите дали подходът ви подобрява видимостта в цялата тема, а не в конкретни страници. Можете да изготвяте тематични клъстери в различни инструменти за SEO.

Въпреки че всички стандартни показатели за SEO все още са приложими, трябва да ги насочите към различни видове заявки, както е посочено по-горе. Съсредоточете се върху оптимизацията на схеми за фирми, местоположения, рецепти, фиксирани цени и други чувствителни към схемата теми. Фокусирайте се върху честото актуализиране на данните за чувствителни към времето заявки. По подобен начин резултатите за авторитет са по-важни от всякога.

Ако търсите съдържание, което води до резултати при търсене с изкуствен интелект, разгледайте нашите маркетингови услуги. Изграждаме цялостен работен процес за оптимизиране на обхвата, така че да можете да седнете и да наблюдавате как се трупат цифри.