LLM tampa perspektyvia alternatyva paieškai, todėl tai yra dar viena sritis, į kurią verta atkreipti dėmesį. Nuo 2025 m. kovo mėn., ChatGPT surinko 39,6 milijono paspaudimų, kuris galbūt neprilygsta „Google“, bet yra vertas dėmesio. Čia į pagalbą ateina LLM paieškos optimizavimas, leidžiantis nukreipti tuos paspaudimus savo naudai.

Pagrindiniai skirtumai tarp LLM paieškos optimizavimo ir tradicinio SEO

Nors daugelis LLM paieškos optimizavimo aspektų yra panašūs į tradicinius SEO (nuo 750 EUR), kitos dalys nėra. Pažvelkime į keletą skirtumų:

• Platforma: SEO reitingai paieškos sistemose, o LLM optimizavimas įdiegia nuorodas į AI modelius, pvz., ChatGPT ar Gemini. „Google“ AI sistemose ar „Perplexity“ tai gali būti citata, kuri gali duoti keletą paspaudimų. ChatGPT tai gali būti tik nuoroda į jūsų įmonę, kuri gali nepadidinti sužadėtuvės tiesiogiai, bet padidina matomumą ar žinomumą.
• Raktiniai žodžiai: LLM optimizavimas orientuotas ne į paieškos užklausas, o į semantinius ryšius tarp žodžių, užuominų ir klausimų. Sinonimai ir susiję terminai atlieka lemiamą vaidmenį, taip pat kaip ir skaitomumas, teminė autoritetingumas ir rašymo struktūra.
• Formavimas: Atgalinės nuorodos, raktažodžiai ir techninis SEO yra mažiau svarbūs LLM optimizavimui. LLM atkreipia dėmesį į lengvai suprantamą, struktūrizuotą ir gerai referencuotą informaciją.
• Įgaliojimai: LLM naudoja autorių biografijas, autoritetą ir aiškius aprašymus apie tai, ką darote jūs ar jūsų įmonė. AI taip pat atsižvelgs į tai, kiek žmonių kitur mini jūsų įmonę, kad nuspręstų, ar jus paminėti.
• KPI: Sėkmė LLM srityje grindžiama įtraukimu į AI atsakymus. Testuokite renkant duomenis pagal modelius ir testavimą.
• Duomenų naujumas: Geras SEO priklauso nuo reguliaraus žiniatinklio nuskaitymo ir indeksavimo. LLM priklauso nuo to, kiek aktualūs yra jų mokymo duomenys.
• Skaitymo stilius: SEO yra skirtas naršymui ir palyginimui. LLM naudotojai tikisi glaustų ir tinkamų atsakymų. Tam tikru atžvilgiu LLM optimizuotas rašymas gali būti išlaisvinantis, nes jis siūlo natūralesnes rašymo ir išraiškos formas, nereikalaujančias rūpintis paieškos užklausų atitikimu.

LLM suderinamo formatavimo pridėjimas

LLM paieškos optimizavimo formatavimas dažnai veikia panašiai kaip standartinis paieškos optimizavimas. Tai taip pat reiškia, kad į puslapius reikėtų įtraukti keletą naujų elementų, pavyzdžiui, llm.txt failą. Llms.txt yra papildomas indeksavimo failas, kuriame yra nuorodos su metaduomenimis ir aprašymais. turinys kurį gali skaityti LLM arba agentas. Jame yra nuorodos, leidžiančios pasiekti išsamią informaciją, kuri gali būti naudojama LLM platformoje.

Panašiai, yra ir llms-full.txt failas, kuris gali būti naudojamas kaip alternatyva. Jame yra visas išsamus turinys viename faile, todėl LLM navigacija yra minimali. Nors šis failas yra lengviau skaitomas, jis yra daug sunkesnis, todėl gali apsunkinti skaitymo procesą ir netilpti į LLM konteksto langą. Iš esmės, jums reikia maksimaliai išnaudoti ribotą informaciją, kurią LLM gali perskaityti per savo “dėmesio trukmę”.

Galiausiai, didesnius LLM tekstinius failus gali skaityti AI programinė įranga, turinti didesnius simbolių apribojimus ir daugiau žetonų. ChatGPT, Gemini ir Meta AI turi gana didelius konteksto langus, leidžiančius jiems įsisavinti daugiau duomenų.

Rašymas LLM paieškai

Daugelis tų pačių principų, kurie taikomi įprastinei paieškai, taikomi ir LLM paieškos optimizavimui, kai kalbama apie rašymo stilių. Čia pateikiamas LLM paieškos optimizavimo kontrolinis sąrašas, kuris padės jums neatsilikti:

• Sakiniai turi būti trumpi ir konkretūs
• Naudokite aiškius antraštes (H1, H2 ir H3)
• Įsitikinkite, kad kiekviena dalis yra aktuali, nes LLM atpažįsta ryšius tarp žodžių.
• Naudokite pavyzdžius, kad iliustruotumėte sąvokas, nes LLM atpažįsta rašymo struktūrą.
• Naudokite natūralų ir pokalbio stilių rašydami
• Pabrėžkite savo kvalifikaciją
• Naudokite gerus, autoritetingus šaltinius

LLM sėjos ir atgalinių nuorodų strategija

Užuot naudojus tradicinius atgalinius nuorodas, LLM remiasi LLM sėjimu. Tai nauja greito užfiksavimo sritis, kurioje informacija rašoma taip, kad ją galėtų užfiksuoti LLM. Šiuo stiliumi rašomas turinys turėtų būti rašomas tiesiogiai, aiškia kalba ir pateikiant pavyzdžius. Tai yra elementai, kuriuos LLM gali užfiksuoti. Backlinko turi puikių duomenų apie tai, kaip galima naudoti LLM sėją. atsirasti AI paieškose.

Štai ką galite daryti kartu su tradiciniu atgalinių nuorodų kūrimu:

• Lentelės: LLM linkę rinktis gerai sudarytas lenteles ir naudoti jose esančius duomenis informacijai gauti. Lentelėse galite įtraukti informaciją, kurią norite, kad jie surastų. Pavyzdžiui, lentelė su “geriausiomis 2025 m. ausinėmis” gali būti surasta ChatGPT užklausose apie tą pačią temą. Šiuo atžvilgiu LLM veikia taip pat, kaip veikė „Google“ išskirtinių ištraukų funkcija.
• Dažnai užduodami klausimai ir užklausos: Kadangi LLM buvo intensyviai mokomi dirbti su tokiais šaltiniais kaip subredditai, Quora ir forumų įrašai, jie gerai reaguoja į dažnai užduodamų klausimų ir atsakymų modelius. Nors dažnai užduodamų klausimų schema yra mažiau mėgstama paieškos sistemų, ji vis dar yra naudinga LLM.
• Aiškios aprašymai: Meta aprašymai, paveikslėlių pavadinimai, lentelių antraštės ir alt žymės padeda LLM surinkti norimą informaciją.
• Būkite paminėti tinkamose vietose: LLM sukuria ryšių tinklą. Tai reiškia, kad jie teikia pirmenybę labai patikimiems šaltiniams, pvz., enciklopedijoms, vartotojų paminėjimams, atsiliepimams, vartotojų teisių gynimui ir pan., priklausomai nuo užklausos konteksto.
• Tapkite žinomu: Rašykite svečių straipsnius oficialiems leidiniams ir pateikite nuorodą į savo svetainę arba profilio informaciją. Tai padės LLM atkreipti dėmesį į jūsų darbą ir vertinti jį kaip autoritetingą.
• Vartotojų sukurta Turinio centrai yra svarbūs: Vartotojų sukurtas turinys, pavyzdžiui, įrašai „Quora“, „Reddit“ ar kai kuriuose specializuotuose forumuose, gali formuoti nuomones, kurios tampa vertės rodikliais dideliems kalbos modeliams (LLM).
• Socialinės platformos ir atsiliepimų svetainės: „Reddit“ puslapiai, atsiliepimų svetainės ir „Facebook“ puslapiai, kuriuose teikiami patarimai apie produktus, gali padėti populiarinti jūsų paslaugas. Pavyzdžiui, technologijų svetainių reitingai ir atsiliepimai gali būti labai naudingi technologijų klausimais.

Vaizdų ir vaizdo įrašų optimizavimas

Nors paprastai vaizdų ir vaizdo įrašų pridėjimas yra geras UX sprendimas, kita priežastis, kodėl verta pasikliauti vaizdais, yra ta, kad LLM gali gauti daugiau konteksto apie jūsų turinį. Štai keletas būdų, kaip tai padaryti:

• Gerai apibūdinkite savo turinį: Rinkitės pilnus sakinius, paaiškinančius nuotraukų ir vaizdo įrašų turinį. Tai taip pat gali padėti nukreipti LLM teisinga linkme. Pavyzdžiui, vietoj “Pramoninė pjovimo staklė” galite parašyti “Pramoninė CNC staklė, sukurta [įmonės pavadinimas], pjaunanti keramines detales su 3 mm paklaida”. Pastarasis variantas apima statistinius duomenis ir padeda susieti įmonės pavadinimą su jais. LLM gali pasinaudoti šia informacija, kai vartotojas paklausia: “Kokios yra geriausios įmonės, gaminančios keramikos pjovimo stakles?”.
• Pateikite svarbią informaciją: Naudokite savo tekstą, kad nukreiptumėte LLM dėmesį. Pavyzdžiui, pristatykite vaizdą su tokiu tekstu: “Kaip matyti iš žemiau pateikto vaizdo, [įmonės pavadinimas] CNC staklės gali dirbti su itin dideliu tikslumu.’
• Pridėti alt tekstas: kuris atspindi tiek temą, tiek jos svarbą. Pabandykite: “Persikų pyragėliai ”Good Cakes and Bakes“, populiarioje Detroito kepykloje, žinomoje dėl sezoninių desertų.“
• Atkreipkite dėmesį į failų pavadinimus: Pridėkite failų pavadinimus, apibūdinančius vaizdą, panašius į alternatyvų tekstą, kad jie taip pat sustiprintų LLM paieškos robotus.

Svetainės struktūra, greitis ir LLM paieška

Štai keletas struktūrinių patarimų, kurie padės LLM greitai ir efektyviai skaityti jūsų svetainę:

• Puslapių greitis vis dar yra svarbus, ypač svarbiausių puslapių atveju (lėti puslapiai gali būti nevisiškai nuskaityti).
• Pašalinkite 404 klaidas ir ištaisykite neveikiančias nuorodas
• Išlaikykite švarias, logiškas URL struktūras, kad būtų užtikrintas optimalus nuskaitymas.
• Reguliariai atnaujinkite savo svetainės žemėlapį
• Pateikite svarbiausią informaciją iš anksto, naudodami gerai tvarkomą HTML hierarchiją.
• Naudokite serverio pusės atvaizdavimą (SSR) pagrindiniams puslapiams
• Užpildykite aprašymus ir alt-žymes
• Naudokite robots.txt arba llms.txt, jei reikia.
• Stenkitės, kad jūsų turinys būtų aktualus ir lengvai skaitomas.

LLM paieškos optimizavimas Raktažodžių tyrimas

Nors nėra vieningos nuomonės dėl geriausių LLM raktažodžių naudojimo praktikos, yra keletas dalykų, kuriuos galime pasakyti tikrai:

• LLM leidžia atlikti ilgesnius užklausimus: Vidutinis LLM užklausos ilgis (palyginamas su SEO raktažodžiais) gali siekti nuo 14 iki 30 žodžių. Ilgasis ir trumpasis uodega čia nėra labai svarbūs, nebent jie suteikia papildomų dimensijų užklausai.
• Pokalbinis rašymas: Užklausos yra labiau pokalbinio pobūdžio, o LLM bandys prisitaikyti prie užklausos (geriau ar blogiau). SEO paprastai reikalauja tikslaus klausimo atitikimo, nes paieškos sistema randa artimiausią atitikmenį.
• Prompt-squatting veikia kitaip: Raskite klausimus, į kuriuos dar nėra atsakymų, ir pridėkite kuo tikslesnį turinį, atitinkantį klausimą. Kad jūsų atsakymas būtų paminėtas konkurencingoje paieškoje, jūs turite būti paminėtas tekste ar atsiliepimuose, turėti nuorodą, remtis vartotojų sukurtu turiniu ir pan. Paminėjimai ir vertingi tekstai didina autoritetą.
• LLM raktažodžiai remiasi “entitetų grupėmis”: Kadangi LLM dirba su semantiškai susijusiais raktažodžiais, juos geriausia naudoti su sinonimais. Tekstą užpildykite susijusiais žodžiais ir aiškiai išdėstykite teksto tikslą. Rašykite apie temą aiškiai ir glaustai, naudodami susijusius terminus, kurie LLM signalizuoja, kad jūsų tekstas yra aktualus šaltinis.
• Svarbu ketinimas: AI šiuo metu daugiausia naudojama informaciniams užklausimams. Tai logiška, nes atsakant į klausimus ji yra daug tiesiogesnė ir tikslesnė (gramatiškai, jei ne faktiškai). Jei vartotojas turi navigacijos užklausą, pavyzdžiui, nori rasti įmonės svetainę, tai daug lengviau padaryti naudojantis „Google“. Panašiai, paieškos sistemos vis dar yra geresnės daugeliui komercinių užklausų, pavyzdžiui, produktų paieškai.

Kaip įvertinti sėkmę naudojant LLM paieškos optimizavimą

• Fragmentų paieškos dažnumas: Šis rodiklis matuoja, kaip dažnai moduliniai turinio blokai yra išgaunami ir paverčiami AI greitų atsakymų.
• Įterptinis aktualumo balas: Tai veikia kaip paieškos užklausos ir įterpto turinio panašumo balas. Tai gali būti svarbu norint suprasti, kokie jūsų turinio aspektai yra atrenkami ir kaip patobulinti atsakymus, kad jie labiau atitiktų LLM poreikius.
• AI rezultatų priskyrimo rodiklis: Tai yra AI atsakymų citavimo balas, glaudžiai susijęs su žurnalistikoje ir analitikoje naudojamu priskyrimu. Panašiai kaip atgalinių nuorodų balas, jis padeda sužinoti, kiek kartų LLM jus mini.
• AI citatų skaičius: Bendras jūsų darbo paminėjimų skaičius visose LLM.
• Šviežumas: Kaip nauji ir aktualūs yra duomenys. Kai kurie informacijos prašymai yra labai priklausomi nuo laiko (pavyzdžiui, statistika, naujienos ir tyrimai), todėl labai svarbu, kad turinys būtų aktualus.
• Vektoriaus indekso buvimo dažnis: Procentinė dalis, rodanti, kiek jūsų turinio buvo indeksuota dirbtinio intelekto, derinant standartinį indeksavimą su duomenų bazės vektorių logika.
• Išgavimo patikimumo balas: Įvertinimas, kokia tikimybė, kad jūsų tekstą pasirinks LLM.
• RRF reitingo indėlis: Remiantis abipusio reitingo sujungimo modeliais, tai nustato, kiek jūsų turinio dalis įtakojo galutinį rezultatą.
• LLM atsakymų aprėptis: Tai matuoja tikslų skaičių skirtingų užklausų, kurias jūsų turinys padeda išspręsti arba “apimti”.
• AI modelio nuskaitymo sėkmės rodiklis: Procentas, kuris rodo, kokią jūsų svetainės dalį AI botai gali sėkmingai įsisavinti.
• Semantinis tankis: Vertina ir balais įvertina kiekvienos turinio dalies reikšmę, ryšius ir faktus.
• Nulinio paspaudimo paviršiaus buvimas: rodiklis, kuris parodo, kiek kartų jūs pasirodote LLM be perėjimo į jūsų svetainę. Puikiai tinka norint įvertinti, kiek perėjimų prarandate dėl LLM.
• Mašina patvirtinta institucija: Alternatyva nuorodoms ir paieškos autoriteto balams, pritaikyta dirbtiniam intelektui.

LLM paieška DUK

• Ar LLM paieška sunaikina natūralų srautą? Kaip dabar vertinamas sėkmės lygis?

LLM paieška nesunaikino organinės srauto visose pramonės šakose, tačiau sumažino tam tikrų tipų užklausų skaičių. Nors "Google" vis dar yra karalius, daug informacijos užklausų perėmė dirbtinis intelektas.

• Kokie LLM naudoja mano svetainės turinį atsakymams (pvz., ChatGPT, Gemini, Claude)?

Visi minėti šaltiniai naudoja skirtingų tipų žiniatinklio turinį savo rezultatams pateikti. Įvairūs mokymo duomenų šaltiniai sutampa, todėl jūsų turinį gali naudoti keli modeliai. Vaizdo turiniui galite naudoti Įrodymas, leidžiantis patikrinti, ar jūsų turinys naudojamas dirbtinio intelekto sistemose. Kita įrankiai, skirti knygų, vaizdų ir rašytinio turinio mokymo duomenų tikrinimui taip pat egzistuoja.

• Ar llms.txt failas yra toks pat kaip robots.txt?

Dažniausiai jie veikia labai panašiai. Tačiau robots.txt skiriasi tuo, kad AI turi ribotą konteksto langą, todėl geriausia jį naudoti svarbiems fragmentams, o ne visai puslapiui nurodyti.

• Kaip naudoti schemos žymes, kad mano turinys būtų cituojamas AI apžvalgoje?

Įterpdami tinkamą schemos tipą į savo turinį, galite nukreipti AI į atitinkamus atsakymus. Schema gali padėti AI rasti informaciją apie organizacijas, asmenis, produktus, paslaugas, vietoves, dažnai užduodamus klausimus ir atsiliepimus. Kiekvienas iš jų turi skirtingą kodą, todėl jo įtraukimas gali padėti klasifikuoti turinį, siekiant pagerinti priskyrimo ir citavimo rodiklius.

• Kaip konteksto langas riboja, kiek LLM gali skaityti iš mano svetainės?

Konteksto langai riboja, kiek teksto gali perskaityti LLM. Kuo ilgesni yra užklausimai ir turinys, tuo lėčiau modelis gali daryti išvadas, nes LLM turi nustatyti ryšius tarp skirtingų terminų (atstovaujamų žetonais). Todėl pageidautinas kompaktiškas ir konkretus turinys.

• Kodėl ilgos uodegos ir pokalbinės užklausos geriau veikia LLM paieškoje?

LLM remiasi sakinio gramatiniu kontekstu, todėl, turėdami daugiau informacijos, jie gali dirbti efektyviau. Tradicinė paieška dažnai gali būti suklaidinta papildomų detalių, todėl svarbu būti lakoniškiems.

• Kiek dažnai turėčiau atnaujinti turinį, kad dirbtinis intelektas jį laikytų “šviežiu”?

Turinys yra labiausiai matomas AI per 30 dienų ir tampa pasenęs po 12 mėnesių. Tai ypač taikoma įvairioms naujienoms apie tą patį įvykį, tyrimams ir statistikai. Nors skirtingi užklausimai turi skirtingą laiko jautrumą, visada gerai yra išlaikyti turinį nauju.