LLM kļūst par dzīvotspējīgu alternatīvu meklēšanai, padarot to par vēl vienu jomu, kurai pievērst uzmanību. Sākot ar 2025. gada martu, ChatGPT ieguva 39,6 miljonus klikšķu, kas varbūt nevar sacensties ar Google, bet ir vērts ņemt vērā. Tieši šeit nāk talkā LLM meklēšanas optimizācija, kas ļauj jums novirzīt šos klikšķus savā labā.

Galvenās atšķirības starp LLM meklēšanas optimizāciju un tradicionālo SEO

Lai gan daudzi LLM meklēšanas optimizācijas aspekti ir līdzīgi tradicionālajiem SEO, citas daļas nav. Izpētiem dažas atšķirības:

• Platforma: SEO ierindo meklētājprogrammās, bet LLM optimizācija ievieto atsauces uz AI modeļiem, piemēram, ChatGPT vai Gemini. Google AI sistēmās vai Perplexity tas var būt citāts, kas var radīt dažus klikšķus. ChatGPT tas var būt vienkārši atsauce uz jūsu uzņēmumu, kas var nepalielināt saderināšanās tieši, bet palielina redzamību vai atpazīstamību.
• Atslēgas vārdi: LLM optimizācija nevis meklēšanas vaicājumus, bet gan semantiskās attiecības starp vārdiem, uzvednēm un jautājumiem. Sinonīmi un saistītie termini spēlē galveno lomu, līdz ar lasāmību, tematisko autoritāti un rakstīšanas struktūru.
• Formatēšana: Atpakaļsaites, atslēgvārdi un tehniskā SEO ir mazāk svarīgi LLM optimizācijai. LLM pievērš uzmanību viegli uztveramai, strukturētai un labi atsauktai informācijai.
• Iestāde: LLM izmanto autoru biogrāfijas, autoritāti un skaidrus aprakstus par to, ar ko nodarbojas jūs vai jūsu uzņēmums. AI arī ņems vērā, cik daudz cilvēku citur atsaucas uz jūsu uzņēmumu, lai noteiktu, vai jūs pieminēt.
• KPI: Panākumi LLM jomā balstās uz iekļaušanu AI atbildēs. Testējiet, izmantojot datu vākšanu, kas balstīta uz modeļiem un testēšanu.
• Datu aktualitāte: Laba SEO ir atkarīga no regulāras tīmekļa indeksēšanas un indeksēšanas. LLM ir atkarīgas no tā, cik aktuāli ir to apmācības dati.
• Lasīšanas stils: SEO ir paredzēts pārlūkošanai un salīdzināšanai. LLM lietotāji sagaida konkrētas un atbilstošas atbildes. Dažos aspektos LLM optimizēta rakstīšana var būt atbrīvojoša, jo tā piedāvā dabiskākas rakstīšanas un izteiksmes formas, neuzliekot par pienākumu atbilst meklēšanas vaicājumiem.

LLM draudzīgas formatēšanas pievienošana

LLM meklēšanas optimizācijas formatēšana bieži darbojas līdzīgi standarta meklēšanas optimizācijai. Tas nozīmē arī to, ka lapām ir jāpievieno daži jaunāki elementi, piemēram, llm.txt fails. Llms.txt ir papildu indeksa fails, kas satur saites ar metadatiem un aprakstiem par saturs ko var lasīt LLM vai aģents. Tajā ir saites, kas ļauj piekļūt detalizētai informācijai, ko var izmantot LLM platformā.

Līdzīgi ir arī llms-full.txt fails, ko var izmantot kā alternatīvu. Tas ietver visu detalizēto saturu vienā failā, samazinot LLM navigāciju. Lai gan tas ir vieglāk lasāms, fails ir daudz smagāks, kas var pārslodzēt lasīšanas procesu un var neatbilst LLM konteksta logam. Būtībā jums ir jāizmanto maksimāli ierobežotā informācija, ko LLM var lasīt savā “uzmanības diapazonā”.

Galu galā lielākus LLM teksta failus var lasīt AI programmatūra ar lielākiem rakstzīmju ierobežojumiem un vairāk rezerves simboliem. ChatGPT, Gemini un Meta AI visiem ir samērā lieli konteksta logi, kas ļauj tiem uzņemt vairāk datu.

Rakstīšana LLM meklēšanai

Daudzi no tiem pašiem principiem, kas attiecas uz parasto meklēšanu, attiecas arī uz LLM meklēšanas optimizāciju, ja runa ir par rakstīšanas stilu. Šeit ir LLM meklēšanas optimizācijas pārbaudes saraksts, kas palīdzēs jums saglabāt pareizo virzienu:

• Veidojiet īsus un konkrētus teikumus
• Izmantojiet skaidras virsrakstus (H1, H2 un H3)
• Pārliecinieties, ka katra sadaļa ir atbilstoša, jo LLM uztver vārdu savstarpējās saistības.
• Izmantojiet piemērus, lai ilustrētu jēdzienus, jo LLM uztver rakstīšanas struktūru.
• Izmantojiet dabisku un sarunvalodas stilu rakstīšanā
• Izceliet savas kvalifikācijas
• Izmantojiet labas, autoritatīvas avotus

LLM sēšanas un atpakaļsaišu stratēģija

LLM neizmanto tradicionālo atgriezenisko saiti, bet gan LLM sēšanu. Tas ir jauns ātrās uztveršanas lauks, kur informācija tiek rakstīta tā, lai to varētu uztvert LLM. Šādā stilā rakstīts saturs jāraksta tieši, skaidrā valodā un ar piemēriem. Tie visi ir elementi, kurus LLM var uztvert. Backlinko piedāvā lieliskus datus par to, kā var izmantot LLM sēšanu. parādīties AI meklējumos.

Līdzās tradicionālajām atpakaļsaišu izveidei varat darīt arī šādas lietas:

• Tabulas: LLM tendē uz labi izstrādātām tabulām, izmantojot tajās esošos datus, lai izdarītu secinājumus. Jūs varat pievienot informāciju, kuru vēlaties, lai tās iekļautu tabulās. Piemēram, tabula ar nosaukumu “labākās austiņas 2025. gadā” var tikt iekļauta ChatGPT vaicājumos par to pašu tēmu. Šajā ziņā LLM darbojas tāpat kā Google izcelto fragmentu funkcija.
• FAQ un jautājumi: Tā kā LLM ir intensīvi apmācīti, izmantojot tādas lietas kā subreddits, Quora un forumu ziņojumus, tie labi reaģē uz bieži uzdotajiem jautājumiem un atbildēm. Lai gan bieži uzdotie jautājumi nav tik iecienīti meklētājprogrammās, tie joprojām ir noderīgi LLM.
• Skaidri apraksti: Meta apraksti, attēlu virsraksti, tabulu virsraksti un alt tagu visi palīdz LLM izvēlēties informāciju, kuru jūs vēlaties.
• Tiekiet pieminēts pareizajās vietās: LLM veido savienojumu tīklu. Tas nozīmē, ka tie prioritizē ļoti uzticamus avotus, piemēram, enciklopēdijas, lietotāju atsauksmes, recenzijas, patērētāju aizstāvību utt., atkarībā no konteksta.
• Iegūstiet izcelšanu: Rakstiet viesu slejas oficiālajām publikācijām un pievienojiet saiti uz savu tīmekļa vietni vai ievietojiet savu profilu. Tas palīdzēs LLM atrast jūsu darbu un izturēties pret to ar autoritāti.
• Lietotāju radīts Satura centri ir svarīgi: Lietotāju radīts saturs, piemēram, ieraksti Quora, Reddit vai dažos specializētos forumos, var veicināt viedokļu veidošanos, kas kalpo kā vērtības indikatori LLM.
• Sociālās platformas un atsauksmju vietnes: Reddit lapas, atsauksmju vietnes un Facebook lapas, kas sniedz padomus par produktiem, var palīdzēt uzlabot jūsu pakalpojumus. Piemēram, tehnoloģiju vietnēs publicētie vērtējumi un atsauksmes var būt ļoti noderīgi, ja ir jautājumi par tehnoloģijām.

Attēlu un video optimizācija

Lai gan attēlu un video pievienošana parasti ir labs lietotāja pieredzes elements, vēl viens iemesls, kāpēc izmantot vizuālos elementus, var būt tas, lai LLM sniegtu vairāk konteksta par jūsu saturu. Šeit ir daži veidi, kā to izdarīt:

• Labi aprakstiet savu saturu: Izvēlieties pilnus teikumus, kas izskaidro attēlu un video saturu. Tas var palīdzēt arī pareizi virzīt LLM. Piemēram, vietā, lai rakstītu “Rūpnieciskā griešanas mašīna”, varat mēģināt “Rūpnieciskā CNC mašīna, ko izstrādājusi [uzņēmuma nosaukums], griežot keramikas detaļas ar 3 mm pielaidi”. Pēdējais variants ietver statistiku un palīdz saistīt uzņēmuma nosaukumu ar to. LLM var uztvert šo informāciju, kad patērētājs jautā: “Kādi ir labākie uzņēmumi, kas ražo keramikas griešanas mašīnas?”.
• Ievadiet svarīgu informāciju: Izmantojiet savu tekstu, lai pievērstu LLM uzmanību. Piemēram, ievadiet attēlu ar tekstu, piemēram, “Kā redzams attēlā zemāk, [uzņēmuma nosaukums] CNC mašīna var darboties ar ārkārtīgi augstu precizitāti.’
• Pievienot alt teksts: kas atspoguļo gan tematu, gan tā nozīmi. Pamēģiniet: “Persiku pīrāgs no Good Cakes and Bakes, populāras Detroitas konditorejas, kas pazīstama ar sezonas desertiem.”
• Pievērsiet uzmanību failu nosaukumiem: Pievienojiet failu nosaukumus, kas apraksta attēlu, līdzīgi kā alternatīvais teksts, lai tie arī pastiprinātu LLM indeksētājus.

Vietnes struktūra, ātrums un LLM meklēšana

Šeit ir daži strukturāli padomi, kas palīdzēs LLM ātri un efektīvi izlasīt jūsu vietni:

• Lapas ātrums joprojām ir svarīgs, īpaši svarīgākajām lapām (lēnas lapas var netikt pilnībā indeksētas).
• Noņemiet 404 kļūdas un salabojiet bojātas saites
• Saglabājiet tīras, loģiskas URL struktūras optimālai indeksēšanai
• Regulāri atjauniniet savu vietnes karti
• Ievietojiet svarīgo informāciju priekšplānā, izmantojot labi pārvaldītu HTML hierarhiju.
• Izmantojiet servera puses renderēšanu (SSR) galvenajām lapām
• Aizpildiet aprakstus un alt-tags
• Vajadzības gadījumā izmantojiet robots.txt vai llms.txt
• Saglabājiet savu saturu atjauninātu un viegli lasāmu

LLM meklēšanas optimizācija Atslēgvārdu pētījumi

Lai gan nav vienprātības par labākajām LLM atslēgvārdu izmantošanas metodēm, ir daži aspekti, par kuriem varam būt droši:

• LLM ļauj veikt garākus vaicājumus: Vidējais LLM vaicājums (salīdzināms ar SEO atslēgvārdiem) var būt pat 14 līdz 30 vārdu garš. Longtail un short-tail šeit nav īpaši nozīmīgi, ja vien tie nepievieno papildu dimensijas uzvednei.
• Sarunvalodas rakstīšana: Uzvednes ir vairāk sarunveida, un LLM mēģinās pielāgoties pieprasījumam (labāk vai sliktāk). SEO parasti prasa precīzu atbilstību jautājumam, jo meklētājprogramma atrod visprecīzāko atbilstību.
• Prompt-squatting darbojas citādi: Atrodiet jautājumus, uz kuriem vēl nav atbildes, un pievienojiet saturu, kas pēc iespējas precīzāk atbilst jautājumam. Lai jūsu atbilde tiktu minēta jautājumā ar augstu konkurētspēju, jums ir jābūt minētam tekstā vai atsauksmēs, jābūt saitei uz jums, jābalstās uz lietotāju radītu saturu utt. Minējumi un augstas kvalitātes raksti veicina autoritāti.
• LLM atslēgvārdi balstās uz “entitāšu kopām”: Tā kā LLM darbojas ar semantiski saistītiem atslēgvārdiem, tos vislabāk var izmantot ar sinonīmiem. Aizpildiet tekstu ar saistītiem vārdiem un padariet teksta nozīmi skaidru. Rakstiet par tēmu skaidri un konkrēti, izmantojot saistītus terminus, kas norāda LLM, ka jūsu darbs ir atbilstošs avots.
• Nodoms ir svarīgs: AI galvenokārt tiek izmantots informācijas pieprasījumiem (pašlaik). Tas ir loģiski, jo atbildot uz jautājumiem, tas ir daudz tiešāks un precīzāks (gramatiski, ja ne faktiski). Ja lietotājam ir navigācijas pieprasījums, piemēram, atrast uzņēmuma tīmekļa vietni, daudz vieglāk ir to meklēt Google. Tāpat meklētājprogrammas joprojām ir labākas daudziem komerciāliem pieprasījumiem, piemēram, produktu meklēšanai.

Kā novērtēt panākumus ar LLM meklēšanas optimizāciju

• Fragmentu izgūšanas biežums: Šis rādītājs mēra, cik bieži tiek izgūti modulāri satura bloki un pārvērsti par AI ātrās atbildes.
• Ievietošanas relevances novērtējums: Tas darbojas kā līdzības rādītājs starp meklēšanas vaicājumu un iegulto saturu. Tas var būt svarīgi, lai saprastu, kādi jūsu satura aspekti tiek izcelti un kā precizēt atbildes, lai tās būtu tuvākas LLM vajadzībām.
• Attribution rate in AI outputs: Tas ir citēšanas rādītājs AI atbildēm, kas ir cieši saistīts ar atribūciju žurnālistikā un analītikā. Līdzīgi kā atgriezeniskā saite, tas palīdz uzzināt, cik reižu LLM jūs ir minējuši.
• AI citēšanas skaits: Kopējais atsauču skaits uz jūsu darbu visās LLM.
• Svaigums: Cik nesen un aktuāli ir dati. Daži informācijas pieprasījumi ir ļoti atkarīgi no laika (piemēram, statistika, jaunākās ziņas un pētījumi), tāpēc ir ļoti svarīgi nodrošināt aktuālu saturu.
• Vektoru indeksa klātbūtnes rādītājs: Procentuālais rādītājs, kas parāda, cik daudz no jūsu satura ir indeksējis mākslīgais intelekts, apvienojot standarta indeksēšanu ar datu bāzes vektoru loģiku.
• Atgūšanas pārliecības rādītājs: Aplēse par to, cik liela ir varbūtība, ka jūsu rakstu izvēlēsies LLM.
• RRF ranga ieguldījums: Pamatojoties uz savstarpējās rangu apvienošanas modeļiem, tas nosaka, cik lielā mērā jūsu satura daļa ietekmēja galīgo rezultātu.
• LLM atbilžu pārklājums: Tas mēra precīzu skaitu atšķirīgu uzvedņu, kurus jūsu saturs palīdz atrisināt vai “aptvert”.
• AI modeļa indeksēšanas veiksmīguma rādītājs: Procentuālais rādītājs, kas atspoguļo to jūsu vietnes daļu, kuru AI roboti var veiksmīgi apgūt.
• Semantiskā blīvuma rādītājs: Novērtē un piešķir punktus katra satura fragmenta nozīmei, saistībām un faktiem.
• Nulle klikšķu virsmas klātbūtne: Rādītājs, kas atspoguļo, cik reižu jūs parādāties LLM bez klikšķa uz jūsu tīmekļa vietni. Lieliski piemērots, lai novērtētu, cik daudz klikšķu jūs zaudējat LLM.
• Mašīnu apstiprināta autoritāte: Alternatīva saitēm un meklēšanas autoritātes rādītājiem, pielāgota AI.

LLM meklēšana FAQ

• Vai LLM Search samazina organisko satiksmi? Kā tagad tiek novērtēts panākums?

LLM meklēšana nav iznīcinājusi organisko satiksmi visās nozarēs, bet ir samazinājusi noteiktu veidu pieprasījumus. Kamēr Google joprojām ir karalis, daudzus informācijas pieprasījumus ir pārņēmis AI.

• Kuras LLM izmanto manas tīmekļa vietnes saturu atbilžu sniegšanai (piemēram, ChatGPT, Gemini, Claude)?

Visi iepriekš minētie izmanto dažādus tīmekļa satura veidus savai izvadei. Dažādie apmācības datu avoti pārklājas, tādēļ vairāki modeļi var izmantot jūsu saturu. Video saturam varat izmantot Pierādījums, lai pārbaudītu, vai jūsu saturu izmanto AI. Citi rīki grāmatu, attēlu un rakstīta satura apmācības datu pārbaudei arī pastāv.

• Vai llms.txt fails ir tāds pats kā robots.txt?

Lielākā daļa no tiem darbojas ļoti līdzīgi. Tomēr robots.txt atšķiras ar to, ka AI ir ierobežots konteksta logs, tāpēc to vislabāk izmantot, lai norādītu svarīgas daļas, nevis visu lapu.

• Kā izmantot shēmas atzīmes, lai mans saturs tiktu citēts AI pārskatā?

Ievietojot pareizo shēmas tipu savā saturā, jūs varat palīdzēt AI atrast atbilstošas atbildes. Shēma var palīdzēt AI atrast informāciju par organizācijām, personām, produktiem, pakalpojumiem, atrašanās vietām, bieži uzdotajiem jautājumiem un atsauksmēm. Katram no tiem ir atšķirīgs kods, tāpēc tā iekļaušana var palīdzēt klasificēt saturu, lai uzlabotu atribūcijas un citēšanas rādītājus.

• Kā konteksta logs ierobežo to, cik daudz LLM var lasīt no manas vietnes?

Konteksta logi ierobežo to, cik daudz teksta var nolasīt LLM. Kad uzvednes un saturs kļūst garāks, modeļa spēja veikt secinājumus palēninās, jo LLM ir jāizveido saiknes starp dažādiem terminiem (kas tiek attēloti kā simboli). Tāpēc priekšroka tiek dota kompaktiem un konkrētiem satura elementiem.

• Kāpēc garās un sarunvalodas vaicājumi darbojas labāk LLM meklēšanā?

LLM balstās uz teikuma gramatisko kontekstu, kas ļauj tiem strādāt efektīvāk, ja ir pieejama vairāk informācijas. Tradicionālā meklēšana bieži vien var tikt maldināta ar papildu informāciju, tāpēc ir svarīgi būt konkrētam.

• Cik bieži man jāatjaunina saturs, lai AI to uzskatītu par “jaunu”?

Satura redzamība AI ir vislielākā 30 dienu laikā, un pēc 12 mēnešiem tas kļūst novecojis. Tas jo īpaši attiecas uz dažādām ziņām par vienu un to pašu notikumu, pētījumiem un statistiku. Lai gan dažādiem vaicājumiem ir atšķirīgs laika jutīgums, vienmēr ir ieteicams saglabāt satura aktualitāti.