Kuidas LLMs Crawl ja indekseerida Web erinevalt Google'ist

Sissejuhatus

Google on veetnud 25 aastat ühe põhisüsteemi täiustamisele:

indekseerimine → indekseerimine → järjestamine → teenindamine

Kuid tänapäevased AI-otsingumootorid – ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot – toimivad täiesti teistsugusel arhitektuuril:

indekseerimine → sisseviimine → otsimine → sünteesimine

Need süsteemid ei ole otsingumootorid klassikalises mõttes. Nad ei järjestata dokumente. Nad ei hinda märksõnu. Nad ei arvuta PageRanki.

Selle asemel kompresseerivad LLM-id veebi tähendusteks, salvestavad need tähendused vektoritena ja rekonstrueerivad vastused järgmiste alusel:

• semantiline mõistmine

• konsensuse signaalid

• usaldusmustrid

• otsingu hindamine

• kontekstuaalne mõtlemine

• entiteedi selgus

• päritolu

See tähendab, et turundajad peavad põhjalikult ümber mõtlema, kuidas nad struktureerivad sisu, määratlevad entiteete ja loovad autoriteeti.

Käesolevas juhendis selgitatakse, kuidas LLM-id veebi „indekseerivad”, kuidas nad seda „indekseerivad” ja miks nende protsess ei sarnane Google'i traditsioonilise otsingupipeliiniga.

1. Google'i protsess vs. LLM-protsessid

Võrdleme kahte süsteemi võimalikult lihtsates terminites.

Google'i protsess (traditsiooniline otsing)

Google järgib ettearvatavat neljaetapilist arhitektuuri:

1. Indekseerimine

Googlebot otsib lehekülgi.

2. Indekseerimine

Google analüüsib teksti, salvestab märksõnad, eraldab märksõnad, rakendab hindamissignaale.

3. Järjestamine

Algoritmid (PageRank, BERT, hindamisjuhised jne) määravad, millised URL-id kuvatakse.

4. Teenindamine

Kasutaja näeb URL-ide järjestatud nimekirja.

See süsteem on URL-i, dokumendi ja märksõna põhine.

LLM-torujuhtme (AI-otsing + mudeli põhjendamine)

LLM-id kasutavad täiesti erinevat stack'i:

1. Indekseerimine

AI-agendid hangivad sisu avatud veebist ja usaldusväärsetest allikatest.

2. Embed

Sisu muundatakse vektori sisseviimisteks (tihedad tähenduse esindused).

3. Retrieve

Kui saabub päring, otsib semantiline otsingusüsteem välja kõige sobivamad vektorid, mitte URL-id.

4. Süntees

LLM ühendab teabe narratiivseks vastuseks, vajadusel viidates allikatele.

See süsteem on tähenduse-, entiteedi- ja konteksti-esmane.

LLM-põhises otsingus arvutatakse asjakohasus suhete, mitte pingereadade alusel.

2. Kuidas LLM-indekseerimine tegelikult toimib (mitte üldse nagu Google)

LLM-süsteemid ei kasuta ühte monoliitset indekseerijat. Nad kasutavad hübriidseid indekseerimiskihte:

Kiht 1 – koolitusandmete indekseerimine (massiivne, aeglane, aluseks olev)

See hõlmab:

• Common Crawl

• Wikipedia

• valitsuse andmekogud

• viitematerjalid

• raamatud

• uudiste arhiivid

• kõrge autoriteediga veebisaidid

• küsimuste ja vastuste veebisaidid

• akadeemilised allikad

• litsentsitud sisu

See indekseerimine võtab aega kuid, mõnikord isegi aastaid, ja selle tulemusena tekib alusmudel.

Seda indekseerimist ei saa „SEO” abil mõjutada. Seda saab mõjutada järgmiste tegurite kaudu:

• tagasilinkid autoriteetsetelt saitidelt

• tugevad entiteedi määratlused

• laialdased mainimised

• järjepidevad kirjeldused

Siin moodustuvad esmakordselt entiteedi sissekanded.

Kiht 2 – reaalajas otsingu indekseerijad (kiired, sagedased, kitsad)

ChatGPT Search, Perplexity ja Gemini on reaalajas indekseerimise kihid:

• reaalajas otsijad

• nõudmisel töötavad botid

• värske sisu tuvastajad

• kanonilised URL-lahendajad

• tsitaatide indekseerijad

Need käituvad teisiti kui Googlebot:

• ✔ Nad laadivad alla palju vähem lehekülgi

• ✔ Nad eelistavad usaldusväärseid allikaid

• ✔ Nad analüüsivad ainult olulisi osi

• ✔ Nad koostavad semantilisi kokkuvõtteid, mitte märksõnade indekseid

• ✔ Nad salvestavad sisseehitatud andmeid, mitte märksõnu

Lehekülg ei pea olema „reastatud” — see peab lihtsalt olema mudelile lihtne tähenduse väljavõtmiseks.

3. kiht – RAG (otsinguga täiendatud genereerimine) torud

Paljud AI-otsingumootorid kasutavad RAG-süsteeme, mis toimivad nagu miniotsingumootorid:

• nad loovad oma sisseehitatud elemendid

• nad haldavad oma semantilisi indekseid

• nad kontrollivad sisu värskust

• nad eelistavad struktureeritud kokkuvõtteid

• nad hindavad dokumente AI sobivuse alusel

See kiht on esmalt masinloetav – struktuur on olulisem kui märksõnad.

4. kiht – sisemine mudeli indekseerimine („pehme indekseerimine”)

Isegi kui LLM-id ei indekseeri veebi, „indekseerivad” nad omaenda teadmisi:

• embeddings

• klastrid

• entiteedi graafikud

• konsensusmustrid

Kui avaldate sisu, hindavad LLM-id:

• kas see tugevdab olemasolevaid teadmisi?

• kas see on vastuolus konsensusega?

• kas see selgitab ebaselgeid entiteete?

• kas see suurendab faktilist usaldusväärsust?

See pehme indekseerimine on koht, kus LLMO on kõige olulisem.

3. Kuidas LLM-id veebi „indekseerivad” (täiesti erinevalt Google’ist)

Google'i indeks salvestab:

• märgid

• märksõnad

• pööratud indeksid

• lehe metaandmed

• lingigraafikud

• värskuse signaalid

LLM-id salvestavad:

• ✔ vektorid (tihe tähendus)

• ✔ semantilised klastrid

• ✔ entiteetide suhted

• ✔ kontseptikaardid

• ✔ konsensuslikud esindused

• ✔ faktilised tõenäosuskaalud

• ✔ päritolu signaalid

Seda erinevust ei saa ülehinnata:

**Google indekseerib dokumente.

LLM-id indekseerivad tähendust.**

Te ei optimeeri indekseerimise jaoks — te optimeerite mõistmise jaoks.

4. LLM-i „indekseerimise” kuus etappi

Kui LLM teie lehekülje sisse võtab, toimub järgmine:

Etapp 1 – tükeldamine

Teie leht jagatakse tähenduslikeks plokkideks (mitte lõikudeks).

Hästi struktureeritud sisu = ennustatavad tükid.

Etapp 2 – Sisseviimine

Iga tükk muundatakse vektoriks – tähenduse matemaatiliseks esituseks.

Nõrk või ebaselge kirjutamine = müra sisaldavad sisseviimised.

3. etapp – entiteetide ekstraheerimine

LLM-id tuvastavad sellised entiteedid nagu:

• Ranktracker

• märksõnade uurimine

• tagasilinkide analüüs

• AIO

• SEO-tööriistad

• konkurentide nimed

Kui teie entiteedid on ebastabiilsed → indekseerimine ebaõnnestub.

4. etapp – semantiline seostamine

LLM-id ühendavad teie sisu järgmistega:

• seotud mõisted

• seotud brändid

• klastriteemad

• kanonilised määratlused

Nõrgad klastrid = nõrk semantiline seostamine.

5. etapp – konsensuse ühtlustamine

LLM-id võrdlevad teie fakte järgmistega:

• Wikipedia

• valitsuse allikad

• kõrge autoriteediga veebisaidid

• kehtestatud määratlused

Vasturääkivused = karistus.

6. etapp – usaldusväärsuse hindamine

LLM-id omistavad teie sisule tõenäosuskaalud:

• Kui usaldusväärne see on?

• Kui järjepidev?

• Kui originaalne?

• Kui hästi vastab autoriteetsetele allikatele?

• Kui stabiilne aja jooksul?

Need hinded määravad, kas teid kasutatakse genereeritud vastustes.

5. Miks LLM-i „indekseerimine” muudab SEO-taktika vananenuks

Mõned olulisemad tagajärjed:

• ❌ Märksõnad ei määra asjakohasust.

Asjakohasus tuleneb semantilise tähendusest, mitte stringide kokkulangevusest.

• ❌ Lingid on erineva tähtsusega.

Tagasilinkid tugevdavad entiteedi stabiilsust ja konsensust, mitte PageRanki.

• ❌ Kõhn sisu ignoreeritakse kohe.

Kui see ei suuda luua stabiilseid sisseehitatud elemente → on see kasutuskõlbmatu.

• ❌ Duplikaatne sisu hävitab usalduse.

LLM-id vähendavad korduvate mustrite ja mitteoriginaalse teksti kaalu.

• ❌ E-A-T areneb päritoluks.

Enam ei ole tegemist „ekspertiisi signaalidega” — vaid jälgitava autentsuse ja usaldusväärsusega.

• ❌ Sisutoodangute farmid kukuvad kokku.

LLM-id suruvad alla madala originaalsuse ja madala päritoluga leheküljed.

• ❌ Pingeread ei ole olemas – tsitaadid on.

Nähtavus = valimine sünteesi käigus.

6. Mida LLM-id eelistavad veebisisus (uued reitingutegurid)

LLM-ide prioriteedid:

• ✔ selged määratlused

• ✔ stabiilsed üksused

• ✔ struktureeritud sisu

• ✔ konsensuslik kooskõla

• ✔ tugev teemaline sügavus

• ✔ skeem

• ✔ originaalsed ideed

• ✔ autori nimetamine

• ✔ vähene mitmetähenduslikkus

• ✔ järjepidevad klastrid

• ✔ kõrge autoriteetsusega allikad

• ✔ reprodutseeritavad faktid

• ✔ loogiline vorming

Kui teie sisu vastab neile kõigile → muutub see „LLM-eelistatuks”.

Kui mitte → muutub see nähtamatuks.

7. Praktilised erinevused, millega turundajad peavad kohanema

**Google premeerib märksõnu.

LLM-id premeerivad selgust.**

**Google premeerib tagasilinke.

LLM-id premeerivad konsensust.**

**Google premeerib asjakohasust.

LLM-id premeerivad semantilist autoriteeti.**

**Google järjestab dokumente.

LLM-id valivad teavet.**

**Google indekseerib lehekülgi.

LLM-id lisavad tähenduse.**

Need ei ole väikesed erinevused. Need nõuavad kogu sisustrateegia ümberkujundamist.

Lõplik mõte:

Te ei optimeeri indekseerija jaoks – te optimeerite intelligentsussüsteemi jaoks

Googlebot on koguja. LLM-id on tõlkijad.

Google salvestab andmeid. LLM-id salvestavad tähendusi.

Google järjestab URL-e. LLM-id mõtlevad teadmiste põhjal.

See muutus nõuab uut lähenemisviisi, mis põhineb järgneval:

• entiteedi stabiilsus

• kanonilised määratlused

• struktureeritud sisu

• semantilised klastrid

• allikatevaheline konsensus

• päritolu

• usaldusväärsus

• selgus

See ei ole SEO evolutsioon — see on otsingusüsteemi asendamine.

Kui soovite olla nähtav 2025. aastal ja ka edaspidi, peate optimeerima selle järgi, kuidas AI näeb veebi, mitte kuidas Google veebi näeb.