Kā optimizēt vietni LLM? SEO veidošana mākslīgajam intelektam
Informācijas meklēšana, izmantojot LLM (angļu val. Large Language Models), ir kļuvusi tik izplatīta, ka daļa speciālistu jau prognozē tradicionālo meklētājprogrammu drīzu galu. Lai gan StatsCounter ziņojums liecina, ka Google joprojām kontrolē stabilus 90% tirgus¹, straujais ar mākslīgo intelektu saistīto meklējumu pieaugums ir uzmanības vērts. Tāpēc noskaidrosim, kā optimizēt vietnes LLM vajadzībām, lai rezultāti tiktu parādīti tādos rīkos kā ChatGPT.
Kas ir LLM optimizācija?
LLM optimizācija nozīmē tādas informācijas publicēšanu, ko lielie valodas modeļi var vēlāk izmantot.
Parasti tērzēšanas roboti, kas atbilžu veidošanai izmanto LLM, neveic izpēti, jo to rīcībā ir daudz informācijas, ar kuru modeļi tika apmācīti. Galvenokārt runa ir par vispārzināmiem faktiem, definīcijām un principiem.
Tomēr izpēte tiek aktivizēta, ja:
- vaicājumam nepieciešama aktuāla informācija – piemēram, par laikapstākļiem, sporta notikumiem vai statistiku. Piemēram: “Cik daudz bērnu piedzimst gadā?”;
- dati ir nišas vai ļoti specifiski – tie saistīti ar vietējo tirgu, konkrētu personu vai uzņēmumu, piemēram: “Kur ir labākais kebabs Rīgā?”.
Aktīva informācijas meklēšana nozīmē, ka valodas modelis vairs nav ierobežots ar saviem apmācības datiem. Tas nav slēgts kopums, kāds bija sākotnējais ChatGPT. Tas paver pilnīgi jaunas iespējas ne tikai lasītājiem, bet arī uzņēmumiem, kas nodrošina datus.
Kāpēc ir vērts optimizēt vietni LLM vajadzībām?
Atbalstītāji min daudzus argumentus par labu informācijas meklēšanai ar mākslīgā intelekta palīdzību.
Nenoliedzama priekšrocība ir datu iegūšanas precizitāte un ātrums – mums nav jāizsijā desmitiem rezultātu, jāapstiprina sīkfailu baneri, jāaizver reklāmas un jāmeklē interesējošais fragments.
Tā vietā mēs saņemam tiešu atbildi, kas atbilst mūsu vaicājumam. Tāpēc internetā izplatījusies interesanta metafora: Google ir monumentāla bibliotēka, bet ChatGPT – erudīts bibliotekārs.
Mākslīgais intelekts nenoliedzami ir pilnīgi jauna datu iegūšanas tehnoloģija, kurai salīdzinājumā ar tradicionālo meklētājprogrammu ir stratēģiskas priekšrocības. Tas tomēr nenozīmē, ka SEO beidzas – mainās tikai tā forma. ChatGPT norāda datu avotus (sākot ar GPT-4 versiju), minot uzņēmuma nosaukumu un saiti uz avotu. Tātad joprojām pastāv klasiskie ieguvumi: datplūsmas piesaiste un zīmola atpazīstamības veidošana.
Tāpēc ir vērts iet līdzi laikam un pielāgot vietnē pieejamo informāciju jaunajam meklēšanas veidam, lai nezaudētu redzamību internetā.
Kā optimizēt vietni lielajiem valodas modeļiem?
Izmantosim ierasto iedalījumu darbībās vietnes iekšienē (on-site) un ārpus tās (off-site).
On-site optimizācija
LLM optimizācijas būtība ir tāda pati kā Google meklētājprogrammai: nepieciešama uzticama un vērtīga informācija, ko var parādīt auditorijai.
Tomēr mainās satura raksturs. Vispārīga, plaši zināma informācija, visticamāk, jau ir ietverta modeļa zināšanu bāzē, tāpēc tā tiks citēta bez ārējiem avotiem. Mums jāpublicē unikāli un detalizēti dati, kuru konkurentiem nav – piemēram, izvērsti apraksti, produktu apskati, mūsu pašu aptauju vai pētījumu rezultāti u. c.
Tas neapšaubāmi paaugstina latiņu content marketing nozarē. Klasiskajā SEO joprojām valda princips izmantot populāras atslēgvārdu frāzes, kas praksē nozīmē tēmu aprakstīšanu tāpat kā daudziem priekšgājējiem, tikai labāk. Savukārt LLM ir nepieciešami dati, uz kuriem modelis var balstīties, lai aizpildītu informācijas trūkumus precīza vaicājuma gadījumā. Tādējādi prasības satura unikalitātei kļūst ievērojami augstākas.
Lai apvienotu LLM optimizāciju ar redzamības veidošanu Google, jāatceras četras jomas, kas nemainīgi raksturo kvalitatīvu content.
Ekspertīze
Tā izriet no daudzu gadu darbības konkrētā nozarē. Pieredze ļauj uz tēmu paraudzīties citādi, formulēt individuālus novērojumus, paredzēt tendences un pievērsties praktiskākiem aspektiem. Padziļināta tēmas pārzināšana sniedz īpašu brīvību, izpratni un harismu, kas ekspertu saturu nošķir no mākslīgā intelekta radīta satura.
Raksta piemērs: “Ko dara content writer?” (kā satura veidošanas speciālisti mēs content writer profesiju aprakstījām daudz padziļinātāk nekā citi).
Unikalitāte
Informācija, kas nav brīvi pieejama un sniedz ko jaunu vai piedāvā alternatīvu skatījumu uz kādu jautājumu, piemēram, produkta apskati vai testi, veiktas aptaujas rezultāti, eksperimenta rezultāti, tendenču analīze, tirgus pētījumi vai statistikas datu publicēšana.
Raksta piemērs: “Populārākie rakstniecības pakalpojumi” (kā platformas contentwriter.co veidotāji mēs publicējām pašu apkopotus datus par rakstniecības pakalpojumu popularitāti).
Funkcionalitāte
Dinamisks saturs, ar kura palīdzību varam atrisināt kādu uzdevumu: iegādāties produktu, pieteikt vizīti, salīdzināt cenas u. c. Vietnes, kas izmanto šādu informācijas apstrādi, iegūst labākas pozīcijas nekā tās, kas balstās statiskā saturā. Funkcionalitāte ir ļoti svarīga content marketing joma, kas neļauj meklētājprogrammām iegūt monopolu, jo tās pilda tikai informatīvu funkciju.
Piemērs: angļu valodas rakstnieki Latvijā (apakšlapa, kas ļauj uzsākt sadarbību ar copywriteriem, kuri pārvalda angļu valodu). Tas ir detalizētas funkcionalitātes piemērs, ko mākslīgais intelekts nevar nokopēt.
Autentiskums
Šāds saturs nav tikai informatīvs, bet ietver arī emocijas un subjektīvu skatījumu. Šajā grupā ietilpst, piemēram, ceļojumu blogs, kurā autori apraksta savas izjūtas, patiesas atsauksmes, kas balstītas uz personīgu produkta lietošanu, kā arī user generated content jeb dzīvas diskusijas un domu apmaiņa.
Ja saturs atbilst iepriekš minētajām īpašībām, tam ir lielāka iespēja kļūt redzamam meklētājprogrammās un LLM. Neatkarīgi no tā kvalitatīvs content pilda arī citas svarīgas biznesa funkcijas. Piemēram, saskaņā ar Stackla ziņojumu² pat 90% patērētāju norāda, ka autentiskums ir svarīgs faktors zīmola izvēlē.
Savukārt CMI³ dati liecina, ka content marketing rada vairāk nekā trīs reizes vairāk potenciālo klientu salīdzinājumā ar tradicionālajām mārketinga metodēm. Tāpēc jāatceras, ka ieguldījums informācijas kvalitātē ietekmē ne tikai pozīcijas meklētājos.
Off-site optimizācija
LLM off-site optimizācija balstās digitālajās sabiedrisko attiecību aktivitātēs.
Pēc definīcijas to mērķis ir uzņēmuma komunikācija ar apkārtējo vidi, tādējādi sniedzot dažādu informāciju par uzņēmumu.
Mākslīgais intelekts analizē ne tikai mūsu vietnē pieejamo informāciju, bet arī par mums publicēto informāciju, iegūstot datus no citiem portāliem. Kas var palīdzēt LLM SEO?
Sponsorētu un viesrakstu publicēšana
Jo vairāk informācijas par uzņēmumu ir pieejams medijos, jo vairāk iespēju LLM to pieminēt. Ja informācijas avoti ir daudzveidīgi, palielinās varbūtība parādīties tādos uzvednēs kā “Kurš uzņēmums sniedz X pakalpojumu?” vai “Kur var atrast Y produkta piegādātājus?”.
Atsauksmju vākšana un dalība reitingos
Visi salīdzinājumi, reitingi un katalogi, kuros apkopota informācija par uzņēmumu, sniedz tiešu labumu LLM optimizācijai. Pateicoties tiem, varam kļūt redzami tādām uzvednēm kā “Nosauciet labākos uzņēmumus X nozarē”.
Iespējamo vaicājumu loks ir neierobežots, tāpēc ir vērts parūpēties par iespējami plašu klātbūtni internetā. Tādējādi mēs nostiprinām savu klātbūtni un palielinām iespēju, ka LLM mūs pamanīs savas izpētes laikā.
Kopsavilkums
- Informācijas meklēšana ar mākslīgā intelekta palīdzību turpina kļūt populārāka, jo tas ļauj ātri un precīzi ģenerēt datus.
- LLM optimizācija ietver tikai tādu saturu, kas nav ietverts modeļa apmācības datos. Tāpēc aktuālas, nišas vai detalizētas informācijas publicēšana palielina iespēju, ka tā tiks iekļauta mākslīgā intelekta rezultātos.
- On-site darbības prasa unikāla un kvalitatīva satura veidošanu. Savukārt off-site SEO koncentrējas uz uzņēmuma tēla veidošanu mediju vidē.
- Kvalitatīvs content ne tikai palielina redzamību LLM rīkos, bet arī tradicionālajās meklētājprogrammās. Turklāt tas sniedz citus biznesa ieguvumus, piemēram, palīdz veidot tēlu un piesaistīt potenciālos klientus. Tā ir spēle, kas ir sveces vērta.
Jūsu komentārs ir pievienots un gaida ap-stiprinājumu.
Atbildēt