Izpratne par LLM vaicājuma izvēršanu ir būtiska AI meklēšanas sistēmas optimizācijas daļa. Ventilējošie meklēšanas vaicājumi paver jaunu izpratni par to, kā mēs varam īstenot atslēgvārdus. Šajā ziņā tas nodrošina jaunu pieeju LLM meklētājprogrammām un SEO. Apskatīsim, kas tas ir un kā to izmantot mārketingā.

Kas ir pieprasījums Fan-Out?

Pieprasījuma izvēršana apraksta mākslīgā intelekta meklētājprogrammās izmantoto paņēmienu, kad meklēšanas termini tiek sadalīti saistītos apakšuzdevumos, lai izveidotu stabilāku un pilnīgāku atbildi. Mākslīgā intelekta darbinātā meklēšana ne vienmēr var atgriezt precīzu atslēgvārdu, tāpēc tā pāriet uz saistītām vienībām, un šī funkcija ir daudz plašāka nekā standarta plašā meklēšana, kā to saprot ar klasisko Google SEO.

Piemēram, ja meklējat “labākie SEO uzņēmumi Alabamā”, var nebūt daudz uzņēmumu, kas sevi atklāti dēvē par “SEO uzņēmumiem”. Standarta vaicājumam tas tiks paplašināts, iekļaujot tādus atslēgvārdus kā digitālā mārketinga uzņēmumi, mārketinga uzņēmumi, SEO speciālisti, mārketinga konsultanti utt. Izmantojot izvērstus vaicājumus, tas ietvers visus šos vārdus, kā arī tādas lietas kā SEO uzņēmumu Yelp un Google atsauksmes, Google Maps informācija, Sortlist atsauksmes utt.

Meklēšanas stils ir atšķirīgs, jo mākslīgais intelekts cenšas rast atbildi, kas saites un datus pārvērš informācijā. Tas vēlas nonākt pie secinājuma par vaicājumu, tāpēc tas apkopos daudz dažādu avotu (šajā gadījumā - atsauksmes).

Lūk, vēl viens piemērs. Pieņemsim, ka jūs jautājat mākslīgajam intelektam: “Es meklēju filmu ar pakaļdzīšanās ainu mežā. Ne šausmu filma”. Tas, iespējams, meklēs filmu kopsavilkumus, recenzijas, Reddit lapas, piemēram, “r/movieslikethis”, lai atrastu pareizos atslēgas vārdus, diskusiju dēļus un varbūt pat pētījumus par kinematogrāfiju. Pieprasījuma specifikas dēļ meklēšana paplašinās, kas var radīt iespējas mākslīgā intelekta meklēšanas optimizācijā.

Atkarībā no mākslīgā intelekta ievadītā meklēšanas vaicājuma skatītājiem tiks parādītas dažas saistītas saites. Tas sniedz iespēju uzlabot SEO un saitmīklu veidošanu mākslīgā intelekta atbildēs.

Vaicājuma Fan-Out AI režīma ceļvedis

Lūk, kā varat analizēt fanu ārējos vaicājumus un kā tas palīdzēs jums SEO optimizācijā:

• Izpratne par fan-out vaicājumu veidiem: Pieprasījumi par fanu izplūšanu var būt dažādi, un to izpratne ir galvenais priekšnosacījums, lai panāktu labāku sasniedzamību. Veidi ietver saistītas tēmas, netiešus jautājumus, salīdzinošus vaicājumus, aktualitāti un daudzus citus. Tiem visiem ir nepieciešamas dažādas pieejas.
• Izpratne par to, kā mākslīgais intelekts izmanto fan-out: Izstrādājiet stratēģiju, kurā ņemts vērā, kā mākslīgais intelekts iegūst pieprasījumus, atšifrē terminus un veido savienojumus.
• Tēmas kartēšana: Dažādas tēmas un žanri pieprasījumos ietver dažādus elementus. Dažos vaicājumos tiek izmantotas vienības, bet citos tiek izmantoti uzticamības rādītāji. Nosakiet, kādai tēmai ir nepieciešama konkrēta pieeja.
• Pārklājiet lietotāja ceļojuma plaisu: Pārliecinieties, ka visi dati par vienībām ir pilnīgi, lai jūs aptvertu visas datu bāzes. Varat optimizēt katru interesentu intereses posmu, sākot no informācijas meklēšanas līdz pat iegādei. Tāpat lietotāji var meklēt dažāda veida informāciju, tāpēc varat aizpildīt shēmu, attēlu informāciju, tagus, tirgotāju centra datus utt. Tas nodrošinās, ka esat visaptverošs avots par attiecīgo tematu.
• Trases veiktspēja: Analizējiet, vai jūsu pieeja darbojas. Tādi rīki kā SEMRush un Ahrefs nodrošina dažādus līdzekļus veiktspējas pārbaudei.

Apskatīsim to sīkāk.

Fan-Out vaicājumu veidi

• Saistītās tēmas: Ar sākotnējo vaicājumu saistītie temati, kas sniedz papildu informāciju. Lietotājs var meklēt padomus par kempingu, un mākslīgais intelekts var izpētīt telšu cenas, labākos pārtikas trauku veidus utt.
• Netieši jautājumi: Papildu informācija saistībā ar vaicājumu, kas, pēc AI domām, varētu būt nepieciešama. Ja jautājat par labāko pretvīrusu programmatūru, tas var noskaidrot, cik tā maksā, vai tā ir saderīga ar datoru vai citus saistītus jautājumus.
• Salīdzinošie pieprasījumi: Kad vaicājumā tiek salīdzinātas divas lietas. Piemēram, lietotājs, kurš vēlas uzzināt, kurš SEO rīks ir labākais, var saņemt informāciju no raksta “SEMRush vs Ahrefs”.
• Atkārtotība: Informācija, kas ir sezonāla vai vispārīgi jutīga attiecībā uz laiku. Jūs varat jautāt: “Kāds ir lētākais spēļu dators?”, un tas tiks balstīts uz jaunākajām cenām, pašreizējiem spēļu standartiem utt. Līdzīgi jūs varat jautāt, kādi šodien ir laikapstākļi, un atbilde vienmēr būs atšķirīga.
• Pārformulējumi: Cilvēki bieži uzdod vienu un to pašu jautājumu vairākos veidos. Mākslīgais intelekts izmanto dažādas versijas, lai sagatavotu pilnīgu atbildi.
• Kontekstuālās variācijas: Mākslīgais intelekts ņem vērā lietotāja vēsturi, atrašanās vietu un uzvedību. Ja uzdodat jautājumu “tuvu man”, tiks ņemta vērā atrašanās vieta. Ja esat ievadījis savas iepriekšējās mūzikas preferences, tā ieteiks ar tām saistītas lietas.
• Nākamo soļu vaicājumi: Dažkārt mākslīgais intelekts par noteiktiem meklēšanas veidiem sniedz plašāku informāciju nekā pamatinformācija. Ja jautāsiet, kādi ir kādas slimības simptomi, tas var ieteikt ārstēšanas iespējas un kā no tās pilnībā izvairīties.

Mākslīgā intelekta fanošanas process

• Vaicājumu analīze: Mākslīgais intelekts analizēs uzaicinājumu, lai saprastu, kāds ir tā nolūks, sarežģītība un nepieciešamais atbildes veids (tas notiek milisekundēs). Ja AI pārskats par šo meklēšanas veidu nav pieejams, var būt pieejama pilnīgi laba atbilde no Vikipēdijas fragmenta vai komerciālas vietnes.
• Dekompozīcija: Tas sadala uzvedni vairākos apakšuzdevumos. Tas palīdz aptvert visus dažādos aspektus, lai sagatavotu labu atbildi. Piemēram, “kā uzrakstīt maģistra darbu” ir sadalīts pētniecības procedūrā, vērtēšanas kritērijos, darba struktūrā utt.
• Paralēlā meklēšana: Izvērstie vaicājumi tiek meklēti vairākos tīmekļa indeksos, piemēram, Google, Yahoo u. c., kā arī zināšanu grafikos, datubāzēs vai specializētās krātuvēs. Atkarībā no vaicājuma tiek pārbaudīti vairāki salīdzināmie vaicājumi.
• Sinteze: Atbilde parādās kā viens vienots kopums, izmantojot savstarpējo rangu apvienošanu (RRF). Šī metode novērtē un apvieno vairākus rezultātu sarakstus, atrodot kopības un informatīvo simetriju, apbalvojot tos, kas apstiprina informāciju.
• Vērtēšana: Dokumentiem, kurus tas pārbauda, tiek piešķirts relevances rādītājs attiecībā pret sākotnējo vaicājumu. Augstāku punktu skaitu saņem tie dokumenti, kas parādās vislielākajā sarakstā.
• Galīgais reitings: Kad kopējais rezultāts ir novērtēts, mākslīgais intelekts atrod vienotu rezultātu, ko izmanto, lai sniegtu atbildi.

Kā kartēt tēmas

Dažādām tēmām ir dažāda veida pieejas, kas tās izraisa. Šeit ir sniegts ievērojamāko no tām sadalījums:

• Sarežģītas vienības: produktu, pakalpojumu, rīku, darbavietu, vietu u. c. meklēšana. Lai optimizētu šo meklēšanas pieprasījumu, ir jāstrādā ar strukturētiem datiem, kartēm, atsauksmju vietnēm, piemēram, Yelp, uzņēmumu reģistriem un līdzīgiem nepārprotamiem atribūtiem.
• Smags ceļojums: Šis kritērijs attiecas uz sarežģītiem pirkumiem un daudzpakāpju lēmumiem, kad, piemēram, uzstādīšana var būt dārga vai prasīt ievērojamu pārdomu. Ja pērkat jaunu apkures vai apkures, ventilācijas, gaisa kondicionēšanas un kondicionēšanas sistēmu, AI mēģinās to sadalīt aprēķinos, cenās, ar kādiem mājokļu tipiem tā darbosies, enerģijas standartos, valsts dotācijās utt. Saturs, kas aptver visus šos dažādos klasterus, būs atbilstošs.
• Uzticību balstīts: Pretrunīgi temati, dārgi posteņi un neatgriezeniski lēmumi prasa augstu autoritāti, EEAT un trešās puses apstiprinājumu. Finanšu tēmām, juridiskām konsultācijām, psihiatriskai un medicīniskai informācijai ir augstākas prasības. Tajos tiks uzsvērtas pilnvaras, sertifikāti, klientu atsauksmes, atbilstība normatīvajiem aktiem, .org URL un valdības avoti.
• Salīdzinošais: Salīdzinošajās vaicājumos uzsvars tiek likts uz blakusvērtējumiem un lēmumu pieņemšanas kritērijiem. Tā apkopos vairākas atsauksmes vai meklēs līdzīgus salīdzinājumus forumos un Reddit pavedienos.
• Personalizēts: Šajos vaicājumos var meklēt atrašanās vietas datus vai vietnes, kas atbilst noteiktu lietotāju iepriekšējām vēlmēm. Šeit svarīgāki būs atrašanās vietas dati. Ar LLM darbināma meklēšana saglabā žurnālu par to, kas lietotājam patīk, tāpēc jūs nevarat to plānot, ja vien neesat tendēts uz konkrētām lietotāju nišām.
• Nesen: Šeit visbūtiskākie ir laika ziņā jutīgi pieprasījumi. Koncentrējieties uz svaiga satura saglabāšanu, satura ar spēcīgām laika atkarības pazīmēm. Jaunākie atjauninājumi un pašreizējā labākā prakse atvieglo to atrašanu.

Kā optimizēt klientu ceļojuma nepilnības mākslīgā intelekta vajadzībām

LLM meklētājā tiek ņemta vērā daudz atšķirīga informācija. Tāpēc jums ir jāaptver plašs datu klāsts.

• Optimizēt produktu lapas: Pievienojiet precīzus aprakstus, attēlus un informāciju par attiecīgajām funkcijām.
• Attēlu optimizēšana: Pievienojiet īpašas norādes par funkcijām un atribūtiem. Piemēram, pievienojiet produkta nosaukumu, ko, jūsuprāt, cilvēki meklēs kopā ar zīmola nosaukumu, un pienācīgi aprakstiet to alt tekstā.
• Optimizējiet savas birkas un kategorijas: Ietveriet savu produktu augstas prioritātes atribūtus. Uzskaitiet krāsas, to iegādes iemeslus, cenas utt.
• Izveidojiet atbilstošas kolekcijas lapas: Papildu saturs, kas palīdz sniegt vairāk apstiprinošas informācijas par jūsu produktiem. Tas palīdzēs uzlabot jūsu produktu salīdzinājumā ar citiem.
• Pievienot attiecīgo produktu shēmu: Pievienojiet visas produkta tehniskās specifikācijas vai attiecīgās funkcijas un atribūtus.
• Pārbaudiet savus komerciālos datus un produktu plūsmas: Pārliecinieties, ka jūsu produkta īpašības, iezīmes un atribūti precīzi atspoguļo jūsu produktu un ir atbilstoši.

Kā izsekot veiktspējai, lai optimizētu vaicājumu ventilatora izvadīšanu

Izmantojiet SEMRush vai Ahrefs regulārai SEO izsekošanai. Pievienojiet prioritāros izplūdušos vaicājumus, kuriem ir lielāks meklēšanas potenciāls līdzās galvenajiem atslēgvārdiem, un izmantojiet tagus, lai sagrupētu saistītos vaicājumus pēc tēmu kopām. Šis jaunais saraksts var palīdzēt apkopot sniegumu visā sistēmā, ņemot vērā plašāku kopainu. Iespējams, jūs arī vēlēsieties pievērst lielāku uzmanību sinonīmiem un saistītiem terminiem, kas šķiet līdzīgi vai kurus jūs vēlētos aptvert. Izmantojot mākslīgā intelekta meklēšanu, varat izmantot plašāku tīklu.

Ir tādas programmatūras kā Brand Radar, kas palīdz uzraudzīt, kad un kā jūsu zīmols tiek citēts. Tā var mērīt statistiku par ChatGPT, Perplexity, Google AI funkcijām u. c. Tās ir īpaši noderīgas fanu izplūšanas vaicājumu gadījumā, jo jūs nekad nevarat zināt, kad jūsu uzņēmums tiek pieminēts, jo tas var būt mazāk paredzams. Pārbaudiet, kuros meklējumos parādāties, un atkārtojiet tos saistītos terminus, kurus, iespējams, neesat ņēmis vērā. Pievērsieties tiem, pievienojiet tos savām tīmekļa vietnēm un pārbaudiet, vai tas uzlabo mākslīgā intelekta un regulārās meklēšanas rādītājus.

Jums vajadzētu arī izveidot mērījumus un portfeļus ar tēmu kopām. Daudzās tīmekļa vietnēs tas jau tiek darīts, taču, izmantojot mākslīgo intelektu, tas var kļūt par standarta SEO taktiku. Jūs varat sekot apkopotajiem rādītājiem un redzēt, vai jūsu pieeja uzlabo redzamību visā tēmā, nevis konkrētās lapās. Tēmu klasterus varat zīmēt dažādos SEO rīkos.

Lai gan visas standarta SEO metrikas joprojām ir piemērojamas, tās ir jāpielāgo dažādiem meklēšanas veidiem, kā minēts iepriekš. Koncentrējieties uz shēmas optimizāciju uzņēmumiem, atrašanās vietām, receptēm, fiksētām cenām un citiem shēmai jutīgiem tematiem. Uzmanību pievērsiet biežai datu atjaunināšanai attiecībā uz laika ziņā jutīgiem pieprasījumiem. Tāpat arī autoritātes rādītāji ir svarīgāki nekā jebkad agrāk.

Ja meklējat saturu, kas nodrošina mākslīgā intelekta meklēšanas rezultātus, iepazīstieties ar mūsu mārketinga pakalpojumi. Mēs izveidojam visaptverošu darbplūsmu, lai optimizētu sasniedzamību, un jūs varat mierīgi sēdēt un vērot, kā pieaug skaitļi.