Понимание веерности LLM-запросов - важнейшая часть поисковой оптимизации AI. Веерные поисковые запросы открывают новое понимание того, как мы можем реализовать ключевые слова. В этом смысле он обеспечивает новый подход к поисковым системам LLM и SEO. Давайте разберемся, что это такое и как использовать его в маркетинге.

Что такое Query Fan-Out?

Развертывание запроса - это метод, используемый поисковыми системами с искусственным интеллектом, при котором поисковые запросы разбиваются на связанные подзапросы для создания более надежного и полного ответа. Поиск с помощью ИИ не всегда возвращает точное ключевое слово, поэтому он обращается к связанным сущностям, и эта функция гораздо шире, чем стандартный широкий поиск, как это принято в классическом Google SEO.

Например, если вы ищете “лучшие SEO-компании в Алабаме”, возможно, найдется не так много компаний, которые открыто называют себя “SEO-компаниями”. Для стандартного запроса это будет расширено, чтобы включить такие ключевые слова, как компании цифрового маркетинга, маркетинговые компании, SEO-специалисты, консультанты по маркетингу и т. д. Для веерных запросов это будет включать все вышеперечисленное, а также такие вещи, как отзывы SEO-компаний на Yelp и Google, информация о Google Maps, отзывы о Sortlist и т. д.

Стиль поиска отличается тем, что ИИ пытается найти ответ, который превращает ссылки и данные в информацию. Он хочет прийти к выводу по запросу, поэтому сопоставляет множество различных источников (в данном случае отзывов).

Вот еще один пример. Предположим, вы спрашиваете ИИ: “Я ищу фильм со сценой погони по лесу. Не ужасы”. Вероятно, он найдет краткое описание фильма, рецензии, страницы Reddit вроде “r/movieslikethis” для поиска нужных ключевых слов, дискуссионные форумы и, возможно, даже исследования о кинематографе. Из-за специфичности запроса поиск расширяется, что может создать возможности для оптимизации поиска с помощью ИИ.

В зависимости от ИИ поисковый запрос, который человек вводит, приведет к тому, что зрители увидят несколько связанных ссылок. Это открывает возможности для улучшения SEO и построения ссылок в ответах ИИ.

Руководство по режиму ИИ с веерным отключением

Вот как можно проанализировать запросы, выходящие из веера, и как это поможет вам в SEO:

• Разберитесь в типах веерных запросов: Веерные запросы бывают разных видов, и их понимание - ключ к достижению лучшего охвата. К ним относятся смежные темы, неявные вопросы, сравнительные запросы, повторяемость и многие другие. Все они требуют разных подходов.
• Поймите, как искусственный интеллект использует веерный выход: Разработайте стратегию, учитывающую, как искусственный интеллект будет получать запросы, определять термины и создавать связи.
• Картирование темы: Различные темы и жанры запросов включают в себя разные элементы. В одних запросах используются сущности, в других - баллы доверия. Определите, какая тема требует того или иного подхода.
• Устранение пробелов в путешествии пользователя: Убедитесь, что все данные о субъекте заполнены, чтобы охватить все базы. Вы можете оптимизировать каждый этап интереса, от поиска информации до покупки. Кроме того, пользователи могут искать разные типы информации, поэтому вы можете заполнить схему, информацию об изображениях, теги, данные о торговом центре и т. д. Это позволит вам стать всеобъемлющим источником информации по теме.
• Отслеживание производительности: Проанализируйте, работает ли ваш подход или нет. Такие инструменты, как SEMRush и Ahrefs, предоставляют различные способы проверки эффективности.

Давайте разберемся в этом подробнее.

Типы веерных запросов

• Похожие темы: Предметы, связанные с исходным запросом, которые добавляют дополнительную информацию. Пользователь может искать советы по походу, а ИИ может изучить цены на палатки, лучшие типы контейнеров для еды и т. д.
• Неявные вопросы: Дополнительная информация, связанная с запросом, которая, по мнению AI, может вам понадобиться. Если вы спрашиваете о лучшем антивирусном программном обеспечении, он может посмотреть, сколько оно стоит, совместимо ли оно с ПК, или задать другие связанные вопросы.
• Сравнительные запросы: Когда в запросе сравниваются две вещи. Например, пользователь, желающий узнать, какой SEO-инструмент лучше, может получить информацию из статьи под названием “SEMRush vs Ahrefs”.
• Recency: Информация, которая носит сезонный характер или обычно зависит от времени. Вы можете спросить: “Какой самый дешевый ПК для игр?”, и ответ будет основан на последних ценах, текущих стандартах для игр и т. д. Аналогично, вы можете спросить, какая сегодня погода, и ответ всегда будет разным.
• Реформы: Люди часто задают один и тот же вопрос несколькими способами. ИИ использует различные версии для составления полного ответа.
• Контекстные вариации: ИИ учитывает историю, местоположение и поведение пользователя. Если вы зададите вопрос “рядом со мной”, он учтет местоположение. Если вы указали свои предыдущие предпочтения в музыке, он будет рекомендовать то, что с ними связано.
• Следующие запросы: Иногда ИИ идет дальше базовой информации по определенным запросам. Если вы спросите, каковы симптомы того или иного заболевания, он может порекомендовать варианты лечения и способы избежать его.

Процесс выхода ИИ на рынок

• Анализ запросов: ИИ анализирует подсказку, чтобы понять намерение, сложность и необходимый тип ответа (происходит за миллисекунды). Если обзор ИИ для данного поиска недоступен, возможно, у него есть отличный ответ из фрагмента Википедии или коммерческого сайта.
• Разложение: Он разбивает вопрос на несколько подзапросов. Это помогает охватить все различные аспекты, чтобы подготовить хороший ответ. Например, “как написать магистерскую диссертацию” разбивается на процедуру исследования, критерии оценки, структуру диссертации и так далее.
• Параллельный поиск: Веерные запросы ищутся в нескольких веб-индексах, таких как Google, Yahoo и т. д., а также в графах знаний, базах данных или специализированных хранилищах. В зависимости от запроса проверяется несколько запросов для сравнения.
• Синтез: Ответы появляются в виде единого набора с помощью метода взаимного слияния рангов (RRF). Этот метод оценивает и объединяет несколько списков результатов, находя общие черты и информационную симметрию, награждая тех, кто подтверждает информацию.
• Счет: Документы, которые он просматривает, получают оценку релевантности по отношению к исходному запросу. Документы, которые появляются в наибольшем количестве списков, получают более высокие баллы.
• Итоговый рейтинг: После подсчета общего количества баллов ИИ находит единый результат, который он использует для предоставления ответа.

Как наносить темы на карту

Разные темы вызывают разные типы подходов. Вот список наиболее значимых из них:

• Entity-heavy: Поиск продуктов, услуг, инструментов, рабочих мест, местоположений и т. д. Оптимизация поиска по этим запросам требует работы со структурированными данными, картами, сайтами отзывов, такими как Yelp, реестрами предприятий и подобными явными атрибутами.
• Путешествие-тяжелое путешествие: Это относится к сложным покупкам и многоступенчатым решениям, где, например, установка может оказаться дорогой или требующей серьезных размышлений. Если вы покупаете новую систему отопления или отопления, вентиляции и кондиционирования, ИИ попытается разложить ее на расчеты, цены, типы домов, энергетические стандарты, государственные субсидии и т. д. Контент, охватывающий эти различные кластеры, будет релевантным.
• Доверительный: Спорные темы, дорогостоящие предметы и необратимые решения требуют высокого авторитета, EEAT и подтверждения третьей стороной. Финансовые темы, юридические консультации, психиатрическая и медицинская информация - все они требуют более высокой планки. В таких случаях особое внимание уделяется учетным данным, сертификатам, отзывам клиентов, соблюдению нормативных требований, URL-адресам .org и государственным источникам.
• Сравнение: В сравнительных запросах особое внимание уделяется оценке "бок о бок" и критериям принятия решения. Он объединяет несколько обзоров или ищет похожие сравнения на форумах и в темах Reddit.
• Персонализированный: Эти запросы могут искать данные о местоположении или сайты, соответствующие предпочтениям определенных пользователей. Данные о местоположении будут иметь большее значение. Поиск на основе LLM ведет журнал того, что нравится пользователю, поэтому вы не можете планировать это, если не ориентируетесь на конкретные пользовательские ниши.
• Последние: Здесь наиболее актуальны запросы, чувствительные к времени. Сосредоточьтесь на сохранении свежего контента, контента с сильными признаками зависимости от времени. Последние обновления и актуальные лучшие практики облегчают поиск.

Как оптимизировать пробелы в путешествии клиента для искусственного интеллекта

Поисковая система LLM учитывает множество разрозненной информации. Поэтому вам необходимо охватить широкий спектр данных.

• Оптимизируйте страницы товаров: Добавьте точные описания, изображения и детали соответствующих функций.
• Оптимизируйте изображения: Добавьте конкретные упоминания характеристик и атрибутов. Например, добавьте название продукта, которое, по вашему мнению, люди будут искать по названию бренда, и правильно опишите его в тексте alt.
• Оптимизируйте теги и категории: Включите приоритетные атрибуты ваших товаров. Перечислите цвета, причины покупки, цены и т. д.
• Создайте соответствующие страницы коллекции: Дополнительный контент, который поможет предоставить больше подтверждающей информации о вашей продукции. Это поможет повысить популярность вашего продукта по сравнению с другими.
• Добавьте соответствующую схему продукта: Добавьте все технические характеристики вашего продукта или соответствующие функции и атрибуты.
• Проверьте коммерческие данные и информацию о продуктах: Убедитесь, что свойства, характеристики и атрибуты вашего продукта точно отображают его и соответствуют действительности.

Как отслеживать производительность при веерной оптимизации запросов

Используйте SEMRush или Ahrefs для отслеживания регулярного SEO. Добавьте приоритетные запросы, которые имеют больший поисковый потенциал, наряду с вашими основными ключевыми словами, и используйте теги для группировки связанных запросов по тематическим кластерам. Этот новый список поможет агрегировать показатели, принимая во внимание общую картину. Возможно, вам также захочется уделить больше внимания синонимам и родственным терминам, которые кажутся похожими или которые вы хотели бы захватить. С помощью поиска ИИ вы можете закинуть более широкую сеть.

Существуют такие программные приложения, как Brand Radar, которые помогают отслеживать, когда и как ваш бренд цитируют. Оно может измерять статистику по ChatGPT, Perplexity, функциям Google AI и т. д. Это особенно полезно для веерных запросов, потому что вы можете никогда не знать, когда вашу компанию упоминают, так как это может быть менее предсказуемо. Проверьте, в каких поисковых запросах вы появляетесь, и повторите те связанные термины, которые вы, возможно, не учитывали. Опирайтесь на них, добавляйте их на свои веб-страницы и проверяйте, улучшает ли это показатели AI и обычного поиска.

Вам также следует создать измерения и портфолио с тематическими кластерами. Многие сайты уже делают это, но с появлением искусственного интеллекта это может стать стандартной тактикой SEO. Вы можете отслеживать совокупные показатели и видеть, улучшает ли ваш подход видимость всей темы, а не отдельных страниц. Вы можете рисовать тематические кластеры в различных SEO-инструментах.

Хотя все стандартные показатели SEO по-прежнему применимы, вам нужно ориентировать их на разные типы запросов, как говорилось выше. Сосредоточьтесь на оптимизации схемы для предприятий, местоположений, рецептов, фиксированных цен и других чувствительных к схеме тем. Сосредоточьтесь на частом обновлении данных для запросов, чувствительных к времени. Аналогичным образом, показатели авторитетности сейчас важны как никогда.

Если вы ищете контент, который будет способствовать результатам поиска по искусственному интеллекту, ознакомьтесь с нашим маркетинговые услуги. Мы выстраиваем сквозной рабочий процесс для оптимизации охвата, и вы можете спокойно наблюдать за тем, как растут цифры.