LLM становятся жизнеспособной альтернативой для поиска, что делает их еще одной областью, на которую стоит обратить внимание. По состоянию на март 2025 года, ChatGPT собрал 39,6 миллиона кликов, который, возможно, не может соперничать с Google, но заслуживает внимания. Именно здесь на помощь приходит оптимизация поиска LLM, позволяющая направлять эти клики в вашу пользу.

Основные различия между оптимизацией поиска LLM и традиционным SEO

Хотя многие аспекты оптимизации поиска LLM схожи с традиционными Поисковая оптимизация (SEO), другие части — нет. Рассмотрим несколько отличий:

• Платформа: SEO ранжирует в поисковых системах, а LLM Optimisation размещает ссылки на модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT или Gemini. В системах искусственного интеллекта Google или Perplexity это может быть цитата, которая может принести несколько кликов. В ChatGPT это может быть просто ссылка на вашу компанию, которая может не увеличить помолвка непосредственно, но повышает видимость или осведомленность.
• Ключевые слова: В отличие от поисковых запросов, оптимизация LLM нацелена на семантические отношения между словами, подсказками и вопросами. Синонимы и связанные термины играют ключевую роль наряду с читабельностью, тематической авторитетностью и структурой текста.
• Форматирование: Обратные ссылки, ключевые слова и техническое SEO менее важны для оптимизации LLM. LLM уделяют внимание легко усваиваемой, структурированной и хорошо процитированной информации.
• Орган власти: LLM используют биографии авторов, авторитетность и четкие описания того, чем занимаетесь вы или ваша компания. ИИ также учитывает, сколько людей ссылаются на вашу компанию в других местах, чтобы определить, стоит ли упоминать вас.
• ключевые показатели эффективности: Успех в области больших языковых моделей (LLM) основан на включении в ответы искусственного интеллекта. Проведите тестирование с помощью сбора данных на основе шаблонов и тестирования.
• Актуальность данных: Хорошее SEO зависит от регулярного сканирования и индексирования веб-сайтов. LLM зависят от того, насколько актуальны их обучающие данные.
• Стиль чтения: SEO предназначено для просмотра и сравнения. Пользователи LLM ожидают лаконичных и релевантных ответов. В некотором смысле, оптимизированное для LLM письмо может быть освобождающим, поскольку оно предлагает более естественные формы письма и выражения, без необходимости беспокоиться о соответствии поисковым запросам.

Добавление форматирования, подходящего для LLM

Форматирование LLM для оптимизации поиска часто работает аналогично стандартной оптимизации поиска. Это также означает, что на страницы следует добавить некоторые новые элементы, такие как файл llm.txt. Llms.txt — это дополнительный индексный файл, содержащий ссылки с метаданными и описаниями содержании который может прочитать LLM или агент. Он содержит ссылки, которые позволяют получить доступ к подробной информации, которая может быть использована в платформе LLM.

Аналогичным образом, существует также файл llms-full.txt, который можно использовать в качестве альтернативы. Он содержит всю подробную информацию в одном файле, что сводит к минимуму навигацию для LLM. Хотя такой файл проще читать, он гораздо тяжелее, что может перегрузить процесс чтения и не поместиться в контекстном окне LLM. По сути, вам необходимо максимально использовать ограниченную информацию, которую LLM могут прочитать в пределах своего “диапазона внимания”.

В конечном итоге, более крупные текстовые файлы LLM могут быть прочитаны программным обеспечением ИИ с большим ограничением по количеству символов и большим количеством токенов. ChatGPT, Gemini и ИИ Meta имеют довольно большие контекстные окна, что позволяет им поглощать больше данных.

Написание для LLM Search

Многие из тех же принципов, что и для обычного поиска, применимы к оптимизации поиска LLM, когда речь идет о стиле написания. Вот чек-лист по оптимизации поиска LLM, который поможет вам оставаться на правильном пути:

• Делайте предложения короткими и лаконичными
• Используйте четкие заголовки (H1, H2 и H3)
• Убедитесь, что каждый раздел является релевантным, поскольку LLM улавливают связи между словами.
• Используйте примеры для иллюстрации концепций, поскольку LLM улавливают структуру текста.
• Используйте естественный и разговорный стиль письма
• Выделите свои достижения
• Используйте надежные источники с высоким авторитетом

Стратегия LLM Seeding & Backlink

Вместо традиционных обратных ссылок, LLM полагаются на LLM-сеeding. Это новая область быстрого захвата информации, где информация записывается таким образом, чтобы ее могли уловить LLM. Контент, написанный в этом стиле, должен быть написан прямо, понятным языком и сопровождаться примерами. Все это элементы, которые LLM могут уловить. Backlinko имеет отличные данные о том, как можно использовать LLM-сеeding. появляться в результатах поиска AI.

Вот что вы можете сделать в дополнение к традиционному созданию обратных ссылок:

• Таблицы: LLM тяготеют к хорошо составленным таблицам, используя данные из них для вывода информации. Вы можете добавить информацию, которую хотите, чтобы они подобрали, в таблицы. Например, таблица с “лучшими наушниками 2025 года” может быть подобрана запросами в ChatGPT на ту же тему. В этом смысле LLM работают так же, как работала функция Google «избранные фрагменты».
• Часто задаваемые вопросы и запросы: Поскольку LLM прошли интенсивную подготовку на таких ресурсах, как subreddits, Quora и форумы, они хорошо реагируют на шаблоны часто задаваемых вопросов и ответов. Хотя схема FAQ менее популярна среди поисковых систем, она по-прежнему полезна для LLM.
• Четкие описания: Мета-описания, названия изображений, заголовки таблиц и теги alt играют важную роль в том, чтобы помочь LLM выбрать нужную вам информацию.
• Получите упоминание в нужных местах: LLM создают сеть связей. Это означает, что они отдают приоритет высоконадежным источникам, таким как энциклопедии, упоминания пользователей, обзоры, защита прав потребителей и т. д., в зависимости от контекста запроса.
• Получите возможность быть представленным: Напишите гостевые колонки для официальных изданий и разместите ссылку на свой веб-сайт или профиль. Это поможет LLM обратить внимание на вашу работу и отнестись к ней с уважением.
• Созданное пользователями Контент-хабы имеют большое значение: Пользовательский контент, такой как посты на Quora, Reddit или некоторых специализированных форумах, может формировать мнения, которые служат индикаторами ценности для LLM.
• Социальные платформы и сайты с отзывами: Страницы Reddit, сайты с обзорами и страницы Facebook, на которых даются советы по продуктам, могут помочь продвинуть ваши услуги. Например, рейтинги и обзоры на технологических сайтах могут быть очень полезны для ответов на вопросы, связанные с технологиями.

Оптимизация изображений и видео

Хотя добавление изображений и видео в целом является хорошим UX, еще одной причиной для использования визуальных элементов может быть предоставление LLM большего контекста о вашем контенте. Вот несколько способов сделать это:

• Хорошо опишите свой контент: Старайтесь использовать полные предложения в подписях, объясняющие содержание изображений и видео. Это также может помочь LLM работать в правильном направлении. Например, вместо “Промышленная режущая машина” можно написать “Промышленная ЧПУ-машина, разработанная [название компании], режущая керамические детали с допуском 3 мм”. Второй вариант включает статистические данные и помогает ассоциировать название компании с ними. LLM может использовать эту информацию, когда потребитель спросит: “Какие компании являются лучшими производителями керамических режущих машин?”.
• Переходите к важной информации: Используйте свой текст, чтобы привлечь внимание LLM. Например, представьте изображение с таким текстом: “Как показано на рисунке ниже, станок с ЧПУ компании [название компании] может работать с чрезвычайно высокой точностью’.”
• Добавить alt текст: который отражает как тему, так и ее важность. Попробуйте: “Печенье с персиковым наполнителем в Good Cakes and Bakes, популярной пекарне Детройта, известной своими сезонными десертами”.”
• Обратите внимание на имена файлов: Добавьте имена файлов, которые описывают изображение, аналогично альтернативному тексту, чтобы они также усиливали действие LLM-краулеров.

Структура сайта, скорость и поиск LLM

Вот несколько структурных советов, которые помогут LLM быстро и эффективно прочитать ваш сайт:

• Скорость загрузки страниц по-прежнему важна, особенно для наиболее важных страниц (медленные страницы могут не проиндексироваться полностью).
• Удалите ошибки 404 и исправьте неработающие ссылки
• Поддерживайте чистую и логичную структуру URL-адресов для оптимального сканирования
• Регулярно обновляйте карту сайта
• Размещайте важную информацию в начале страницы с помощью хорошо организованной иерархии HTML.
• Используйте серверную рендерингу (SSR) для основных страниц
• Заполните описания и альтернативные теги
• Используйте robots.txt или llms.txt, где это необходимо.
• Держите ваш контент актуальным и удобным для чтения

Оптимизация поиска LLM Исследование ключевых слов

Хотя нет единого мнения о лучших практиках использования ключевых слов LLM, можно с уверенностью сказать следующее:

• LLM позволяют использовать более длинные запросы: Средний запрос LLM (сопоставимый с ключевыми словами SEO) может состоять из 14–30 слов. Термины «длинный хвост» и «короткий хвост» здесь не имеют особого значения, если только они не добавляют дополнительные измерения к запросу.
• Разговорное письмо: Подсказки носят более разговорный характер, и LLM будет пытаться адаптироваться к запросу (к лучшему или к худшему). SEO обычно требует точного соответствия вопросу, поскольку поисковая система находит наиболее близкое совпадение.
• Промо-сквоттинг работает по-другому: Найдите запросы, на которые еще нет ответов, и добавьте контент, который максимально точно соответствует запросу. Чтобы ваш ответ был упомянут в запросе с высокой конкуренцией, вы должны быть упомянуты в тексте или отзывах, иметь ссылки, опираться на пользовательский контент и т. д. Упоминания и высококачественные тексты повышают авторитет.
• Ключевые слова LLM опираются на “кластеры сущностей”: Поскольку LLM работают с семантически связанными ключевыми словами, к ним лучше всего подходить с помощью синонимов. Наполните свой текст связанными словами и четко сформулируйте его смысл. Пишите на тему ясно и лаконично, используя связанные термины, которые сигнализируют LLM, что ваш текст является релевантным источником.
• Намерение имеет значение: ИИ в основном используется для информационных запросов (на данный момент). Это имеет смысл, поскольку он гораздо более прямой и точный (с грамматической точки зрения, если не с фактической) при ответе на вопросы. Если у пользователя есть навигационный запрос, например, поиск веб-сайта компании, гораздо проще воспользоваться Google. Аналогичным образом, поисковые системы по-прежнему лучше подходят для многих коммерческих запросов, таких как поиск продуктов.

Как измерить успех с помощью оптимизации поиска LLM

• Частота извлечения фрагментов: Этот показатель измеряет, как часто модульные блоки контента извлекаются и преобразуются в ответы AI-подсказок.
• Встраивание оценки релевантности: Это работает как оценка схожести между поисковым запросом и встроенным контентом. Это может быть важно для понимания, какие аспекты вашего контента выбираются и как уточнить ваши ответы, чтобы они были ближе к потребностям LLM.
• Коэффициент атрибуции в результатах ИИ: Это оценка цитируемости ответов ИИ, тесно связанная с атрибуцией в журналистике и аналитике. Подобно оценке обратных ссылок, она помогает узнать, сколько раз на вас ссылаются LLM.
• Количество цитирований ИИ: Общее количество ссылок на вашу работу во всех LLM.
• Свежесть: Насколько данные актуальны и свежи. Некоторые запросы информации в значительной степени зависят от времени (например, статистика, последние новости и исследования), поэтому очень важно поддерживать актуальность контента.
• Коэффициент присутствия векторного индекса: Процент, который показывает, какая часть вашего контента была проиндексирована искусственным интеллектом, сочетающим стандартную индексацию с векторной логикой базы данных.
• Оценка достоверности поиска: Оценка вероятности того, что ваша работа будет отобрана магистром права.
• Вклад в рейтинг RRF: На основе моделей взаимного объединения рангов определяется, насколько ваш фрагмент контента повлиял на конечный результат.
• Покрытие ответов LLM: Этот показатель измеряет точное количество различных запросов, которые ваш контент помогает решить или “покрыть”.
• Успешность сканирования модели ИИ: Процент, который показывает, какую часть вашего сайта могут успешно воспринять боты искусственного интеллекта.
• Показатель семантической плотности: Измеряет и оценивает значение, взаимосвязи и факты по каждому фрагменту контента.
• Присутствие на поверхности без нажатий: Показатель того, сколько раз вы появляетесь в LLM без перехода на ваш веб-сайт. Отлично подходит для измерения количества кликов, которые вы теряете из-за LLM.
• Авторитет, подтвержденный машиной: Альтернатива ссылкам и рейтингам авторитетности поиска, адаптированная к ИИ.

Поиск LLM Часто задаваемые вопросы

• Убивает ли LLM Search органический трафик? Как теперь измеряется успех?

Поиск LLM не уничтожил органический трафик во всех отраслях, но привел к снижению количества определенных типов запросов. В то время как Google по-прежнему остается королем, многие информационные запросы были переняты ИИ.

• Какие LLM используют контент моего веб-сайта для ответов (например, ChatGPT, Gemini, Claude)?

Все вышеперечисленные программы используют различные типы веб-контента для вывода результатов. Различные источники обучающих данных пересекаются, поэтому ваш контент может использоваться несколькими моделями. Для видеоконтента вы можете использовать Проверка на использование вашего контента искусственным интеллектом. Прочее инструменты для проверки обучающих данных для книг, изображений и письменного контента также существуют.

• Файл llms.txt — это то же самое, что robots.txt?

В основном они работают очень похоже. Однако robots.txt отличается тем, что ИИ имеет ограниченное контекстное окно, поэтому его лучше использовать для указания важных фрагментов, а не всей страницы.

• Как использовать разметку схемы, чтобы мой контент был упомянут в обзоре ИИ?

Вставляя в свой контент правильный тип схемы, вы можете направить ИИ к релевантным ответам. Схема может помочь ИИ найти информацию об организациях, людях, продуктах, услугах, местоположениях, часто задаваемых вопросах и отзывах. Каждый из них имеет свой код, поэтому его включение может помочь классифицировать контент, чтобы улучшить атрибуцию и показатели цитирования.

• Как окно контекста ограничивает объем информации, которую LLM может прочитать с моего сайта?

Контекстные окна ограничивают объем текста, который может прочитать LLM. По мере увеличения длины подсказок и контента скорость вывода, который может сделать модель, снижается, поскольку LLM необходимо устанавливать связи между различными терминами (представленными в виде токенов). Именно поэтому предпочтительным является компактный и лаконичный контент.

• Почему длинные и разговорные запросы лучше работают в поиске LLM?

LLM полагаются на грамматический контекст предложения, что позволяет им работать более эффективно при наличии большего количества информации. Традиционный поиск часто может быть введен в заблуждение дополнительными деталями, поэтому лаконичность является более важным фактором.

• Как часто следует обновлять контент, чтобы он считался “свежим” искусственным интеллектом?

Контент наиболее заметен для ИИ в течение 30 дней и устаревает через 12 месяцев. Это особенно относится к различным новостям об одном и том же событии, исследованиям и статистическим данным. Хотя разные запросы имеют разную степень временной актуальности, всегда полезно поддерживать контент в актуальном состоянии.