LLM užklausų išskleidimo supratimas yra labai svarbi dirbtinio intelekto paieškos sistemos optimizavimo dalis. Ventiliuojančios paieškos užklausos atveria naują supratimą apie tai, kaip galime įgyvendinti raktažodžius. Šia prasme tai suteikia naują požiūrį į LLM paieškos sistemas ir SEO. Panagrinėkime, kas tai yra ir kaip tai panaudoti rinkodaroje.

Kas yra užklausa "Fan-Out"?

Užklausos išskaidymas apibūdina dirbtinio intelekto paieškos variklių naudojamą metodą, kai paieškos terminai išskaidomi į susijusias dalines užklausas, kad būtų gautas patikimesnis ir išsamesnis atsakymas. Dirbtiniu intelektu paremta paieška ne visada gali grąžinti tikslų raktažodį, todėl bus ieškoma susijusių subjektų, ir ši funkcija yra daug platesnės apimties nei standartinė plati paieška, kaip suprantama klasikinėje "Google" SEO.

Pavyzdžiui, jei ieškosite “geriausių SEO įmonių Alabamoje”, gali būti, kad nėra daug įmonių, kurios atvirai save vadina “SEO įmonėmis”. Standartinės užklausos atveju ši užklausa bus praplėsta, įtraukiant tokius raktažodžius kaip skaitmeninės rinkodaros įmonės, rinkodaros įmonės, SEO specialistai, rinkodaros konsultantai ir pan. Į išplėstines užklausas bus įtraukti visi šie žodžiai, taip pat tokie dalykai kaip SEO įmonės "Yelp" ir "Google" atsiliepimai, "Google Maps" informacija, "Sortlist" atsiliepimai ir kt.

Paieškos stilius yra kitoks, nes dirbtinis intelektas bando rasti atsakymą, kuris nuorodas ir duomenis paverčia informacija. Jis nori padaryti išvadą dėl užklausos, todėl surinks daug įvairių šaltinių (šiuo atveju - atsiliepimų).

Štai dar vienas pavyzdys. Tarkime, kad dirbtinio intelekto paklausėte: “Ieškau filmo su persekiojimo scena miške. Ne siaubo”. Jis tikriausiai ieškos filmų santraukų, recenzijų, “Reddit” puslapių, pavyzdžiui, "r/movieslikethis", ieškodamas tinkamų raktažodžių, diskusijų forumų ir galbūt net studijų apie kinematografiją. Dėl užklausos konkretumo paieška išsiplečia, o tai gali suteikti galimybių optimizuojant dirbtinio intelekto paiešką.

Priklausomai nuo dirbtinio intelekto, pagal įvestą paieškos užklausą žiūrovai pamatys keletą susijusių nuorodų. Tai suteikia geresnio SEO ir nuorodų kūrimo AI atsakymuose galimybę.

Užklausos "Fan-Out AI" režimo vadovas

Štai kaip galite išanalizuoti užklausas apie ventiliatorių ir kaip tai padės jums atlikti SEO optimizavimą:

• Suprasti "fan-out" užklausų tipus: Užklausos dėl populiarumo būna įvairių formų, o norint pasiekti geresnį pasiekiamumą, svarbiausia jas suprasti. Tipai - tai susijusios temos, netiesioginiai klausimai, lyginamosios užklausos, pakartotinumas ir daugybė kitų. Visoms joms reikia skirtingų metodų.
• Supraskite, kaip dirbtinis intelektas naudoja "fan-out: Turėkite strategiją, kurioje būtų atsižvelgta į tai, kaip dirbtinis intelektas atlieka užklausų paiešką, aiškina terminus ir kuria sąsajas.
• Temos atvaizdavimas: Skirtingų temų ir žanrų užklausos apima skirtingus elementus. Kai kuriose užklausose naudojami subjektai, o kitose - pasitikėjimo balai. Nustatykite, kokiai temai reikalingas tam tikras metodas.
• Užpildykite naudotojo kelionės spragą: Įsitikinkite, kad visi subjekto duomenys yra išsamūs, kad apimtų visas bazes. Galite optimizuoti kiekvieną susidomėjimo etapą - nuo informacijos paieškos iki pirkimo. Taip pat naudotojai gali ieškoti skirtingų tipų informacijos, todėl galite užpildyti schemą, vaizdinę informaciją, žymas, prekybos centro duomenis ir t. t. Taip užtikrinsite, kad esate išsamus šaltinis tam tikra tema.
• Sekimo našumas: Išanalizuokite, ar jūsų metodas veikia, ar ne. Tokie įrankiai, kaip SEMRush ir Ahrefs, suteikia įvairias galimybes patikrinti efektyvumą.

Panagrinėkime jį išsamiau.

"Fan-Out" užklausų tipai

• Susijusios temos: Su pradine užklausa susijusios temos, kurios suteikia papildomos informacijos. Vartotojas gali ieškoti patarimų apie stovyklavimą, o dirbtinis intelektas gali išsiaiškinti palapinių kainas, geriausius maisto indų tipus ir t. t.
• Netiesioginiai klausimai: Papildoma su užklausa susijusi informacija, kurios, AI manymu, jums gali prireikti. Kai klausiate apie geriausią antivirusinę programinę įrangą, jis gali sužinoti, kiek ji kainuoja, ar ji suderinama su asmeniniu kompiuteriu, arba kitus susijusius klausimus.
• Lyginamosios užklausos: Kai užklausoje lyginami du dalykai. Pavyzdžiui, naudotojas, norintis sužinoti, kuris SEO įrankis yra geriausias, gali gauti informacijos iš straipsnio “SEMRush vs Ahrefs”.
• Pakartotinumas: Informacija, kuri yra sezoninė arba apskritai jautri laikui. Galite paklausti: “Koks yra pigiausias žaidimų kompiuteris?”, ir jis bus parengtas pagal naujausias kainas, dabartinius žaidimų standartus ir pan. Panašiai galite paklausti, koks šiandien oras, ir atsakymas visada bus kitoks.
• Pertvarkymai: Žmonės dažnai užduoda tą pačią užklausą keliais būdais. AI naudoja įvairias versijas, kad parengtų išsamų atsakymą.
• Kontekstiniai variantai: Dirbtinis intelektas atsižvelgia į naudotojo istoriją, buvimo vietą ir elgseną. Jei užduosite klausimą “netoli manęs”, bus atsižvelgta į buvimo vietą. Jei įvesite ankstesnius muzikos pasirinkimus, ji rekomenduos su jais susijusius dalykus.
• Tolesnių žingsnių užklausos: Kartais dirbtinis intelektas pateikia daugiau nei pagrindinę informaciją apie tam tikras paieškas. Jei teiraujatės, kokie yra ligos simptomai, jis gali rekomenduoti gydymo būdus ir kaip jos visiškai išvengti.

AI ventiliatoriaus išleidimo procesas

• Užklausų analizė: Dirbtinio intelekto analizė išanalizuos užklausą, kad suprastų ketinimą, sudėtingumą ir reikalingą atsakymo tipą (tai įvyksta per milisekundes). Jei dirbtinio intelekto apžvalga nėra prieinama šiai paieškai, gali būti, kad puikiai tinka atsakymas iš "Wikipedia" ištraukos arba komercinės svetainės.
• Skaidymas: Ji suskaido užklausą į kelias dalines užklausas. Tai padeda aprėpti visas įvairias perspektyvas ir parengti gerą atsakymą. Pavyzdžiui, “kaip parašyti magistro darbą” suskirstomas į tyrimo procedūrą, vertinimo kriterijus, darbo struktūrą ir pan.
• Lygiagreti paieška: Užklausų ieškoma keliuose interneto indeksuose, pavyzdžiui, "Google", "Yahoo" ir t. t., taip pat žinių grafikuose, duomenų bazėse ar specializuotose saugyklose. Priklausomai nuo užklausos, bus tikrinama keletas užklausų, kad būtų galima jas palyginti.
• Sintezė: Atsakymas pateikiamas kaip vienas bendras rinkinys naudojant abipusę rangų sintezę (RRF). Šiuo metodu įvertinami ir sujungiami keli rezultatų sąrašai, ieškant bendrumo ir informacinės simetrijos, apdovanojant tuos, kurie patvirtina informaciją.
• Taškų rinkimas: Dokumentams, kuriuos jis tikrina, suteikiamas svarbos balas, palyginti su pradine užklausa. Dokumentai, kurie pateikiami daugiausiai sąrašuose, gauna aukštesnius balus.
• Galutinis reitingas: Įvertinęs bendrą balų skaičių, dirbtinis intelektas suranda vieningą rezultatą, kurį panaudoja atsakymui pateikti.

Kaip sudaryti temų žemėlapį

Skirtingoms temoms būdingi skirtingi požiūriai, kurie jas paskatina. Čia pateikiame svarbiausių iš jų suskirstymą:

• Daug subjektų: Produktų, paslaugų, įrankių, darbo vietų, vietovių ir kt. paieška. Šių užklausų paieškos optimizavimui reikia dirbti su struktūrizuotais duomenimis, žemėlapiais, apžvalgų svetainėmis, pavyzdžiui, "Yelp", verslo registrais ir panašiais aiškiais atributais.
• Sunki kelionė: Ši nuostata taikoma sudėtingiems pirkimams ir daugiapakopiams sprendimams, kai, pavyzdžiui, įrengimas gali būti brangus arba reikalaujantis daug apmąstymų. Jei perkate naują šildymo ar ŠVOK sistemą, AI pabandys ją suskirstyti į skaičiavimus, kainas, su kokių tipų namais ji veiks, energijos standartus, valstybės dotacijas ir pan. Turinys, apimantis visas šias skirtingas grupes, bus aktualus.
• Didelį pasitikėjimą turintis: Kontroversiškoms temoms, brangiai kainuojantiems dalykams ir negrįžtamiems sprendimams reikia didelio autoriteto, EEAT ir trečiųjų šalių patvirtinimo. Finansinėms temoms, teisinėms konsultacijoms, psichiatrinei ir medicininei informacijai keliami aukštesni reikalavimai. Juose bus pabrėžiami įgaliojimai, sertifikatai, klientų atsiliepimai, atitiktis teisės aktų reikalavimams, .org URL adresai ir vyriausybiniai šaltiniai.
• Lyginamasis: Lyginamosiose užklausose akcentuojami gretutiniai vertinimai ir sprendimo kriterijai. Ji sudės kelias apžvalgas arba ieškos panašių palyginimų forumuose ir "Reddit" temose.
• Asmeninis: Šiose užklausose gali būti ieškoma vietos duomenų arba svetainių, kurios atitinka tam tikrų naudotojų išankstinius pageidavimus. Šiuo atveju svarbesni bus vietos duomenys. LLM valdoma paieška saugo žurnalą apie tai, kas naudotojui patinka, todėl negalite to planuoti, nebent esate nusitaikę į konkrečias naudotojų nišas.
• Naujausia: Šiuo atveju svarbiausios yra laiko atžvilgiu jautrios užklausos. Daugiausia dėmesio skirkite šviežiam turiniui, turinčiam ryškių priklausomybės nuo laiko požymių. Naujausi atnaujinimai ir dabartinė geroji praktika palengvina jų paiešką.

Kaip optimizuoti klientų kelionės spragas dirbtiniam intelektui

LLM paieškos sistema atsižvelgia į daugybę skirtingos informacijos. Todėl reikia aprėpti platų duomenų spektrą.

• Optimizuokite produktų puslapius: Įtraukite tikslius aprašymus, vaizdus ir išsamią informaciją apie atitinkamas funkcijas.
• Optimizuoti vaizdus: Pridėkite konkrečius funkcijų ir atributų paminėjimus. Pavyzdžiui, pridėkite gaminio pavadinimą, kurio, jūsų manymu, žmonės ieškos kartu su prekės ženklu, ir tinkamai apibūdinkite jį alt tekste.
• Optimizuokite žymas ir kategorijas: Įtraukite prioritetines savo produktų savybes. Išvardykite spalvas, jų pirkimo priežastis, kainas ir pan.
• Sukurti atitinkamus kolekcijos puslapius: Papildomas turinys, padedantis pateikti daugiau patvirtinančios informacijos apie jūsų produktus. Tai padės padidinti jūsų produkto pranašumą prieš kitus.
• Pridėti atitinkamą produkto schemą: Įrašykite visas technines produkto specifikacijas arba atitinkamas savybes ir atributus.
• Patikrinkite savo komercinius duomenis ir produktų kanalus: Įsitikinkite, kad jūsų produkto savybės, ypatybės ir atributai tiksliai atspindi jūsų produktą ir yra tinkami.

Kaip stebėti užklausos "Fan-Out" optimizavimo našumą

Naudokite "SEMRush" arba "Ahrefs" savo įprastam SEO stebėjimui. Šalia pagrindinių raktažodžių įtraukite prioritetines išskirtas užklausas, turinčias didesnį paieškos potencialą, ir naudokite žymas, kad sugrupuotumėte susijusias užklausas pagal temų grupes. Šis naujasis sąrašas gali padėti apibendrinti visų rezultatų rezultatus, atsižvelgiant į bendrą vaizdą. Taip pat galbūt norėsite daugiau dėmesio skirti sinonimams ir susijusiems terminams, kurie atrodo panašūs arba kuriuos norėtumėte užfiksuoti. Naudodamiesi dirbtinio intelekto paieška galite užmesti platesnį tinklą.

Yra programinės įrangos, pavyzdžiui, "Brand Radar", kuri padeda stebėti, kada ir kaip cituojamas jūsų prekės ženklas. Ji gali matuoti "ChatGPT", "Perplexity", "Google AI" funkcijų ir kt. statistiką. Jos ypač naudingos užklausoms apie fanus, nes galite niekada nežinoti, kada jūsų įmonė bus minima, nes tai gali būti mažiau nuspėjama. Patikrinkite, kuriose paieškose iškyla jūsų vardas, ir pakartokite tuos susijusius terminus, į kuriuos galbūt neatsižvelgėte. Pasikliaukite jais, įtraukite juos į savo tinklalapius ir patikrinkite, ar tai pagerina dirbtinio intelekto ir įprastos paieškos rodiklius.

Taip pat turėtumėte nustatyti matavimus ir portfelius pagal temų grupes. Daugelis svetainių tai jau daro, tačiau naudojant dirbtinį intelektą tai gali tapti standartine SEO taktika. Galite stebėti suvestinius rodiklius ir matyti, ar jūsų metodas gerina matomumą visoje temoje, o ne konkrečiuose puslapiuose. Temų klasterius galite braižyti įvairiomis SEO priemonėmis.

Nors visos standartinės SEO metrikos vis dar taikomos, tačiau, kaip aptarta pirmiau, jas reikia pritaikyti skirtingiems užklausų tipams. Sutelkite dėmesį į schemų optimizavimą įmonėms, vietovėms, receptams, fiksuotoms kainoms ir kitoms schemoms jautrioms temoms. Dėmesį sutelkite į dažną duomenų atnaujinimą laiko atžvilgiu jautrioms užklausoms. Panašiai kaip niekad svarbūs ir autoritetingumo balai.

Jei ieškote turinio, kuris leistų pasiekti dirbtinio intelekto paieškos rezultatus, peržiūrėkite mūsų rinkodaros paslaugos. Sukuriame visapusišką darbo eigą, kad optimizuotume pasiekiamumą, o jūs galėtumėte ramiai sėdėti ir stebėti, kaip auga skaičiai.