AI reitingavimo veiksnių supratimas: Kaip LLMs renkasi turinį

Įvadas

Paieškos sistemos nebeapsiriboja tik puslapių sąrašų pateikimu – jos sprendžia, kokiomis žiniomis galima pasitikėti.

Kai užduodate klausimą „ChatGPT Search“, „Perplexity.ai“ arba „Google“ AI apžvalgoje, atsakymas, kurį gaunate, nėra paimtas iš vienos svetainės. Tai sintezė – mašinos sugeneruota išvada, sudaryta iš kelių šaltinių internete.

Bet kaip AI nusprendžia, kokį turinį naudoti?

Kas daro vieną puslapį pakankamai patikimą, kad jį būtų galima cituoti, o kitą – nereikšmingą ar ignoruotiną?

Atsakymas glūdi AI reitingavimo veiksnių supratime – signalų, kuriuos dideli kalbos modeliai (LLM), tokie kaip GPT-4, Gemini ir Claude, naudoja turiniui vertinti, prioritetizuoti ir cituoti.

Kaip SEO evoliucionavo aplink „Google“ algoritmą, taip ir AI optimizavimas (AIO) turi evoliucionuoti aplink tai, kaip LLM vertina patikimumą ir aktualumą.

Nuo paieškos reitingų iki AI aktualumo

Tradicinės paieškos sistemos reitinguoja puslapius naudodamos šimtus signalų: atgalines nuorodas, metaduomenis, CTR ir puslapio optimizavimą.

Tačiau LLM veikia kitaip.

Jie nevertina turinio tradicine prasme. Vietoj to jie:

1. Supraskite prasmę per semantinius įterpimus.

2. Įvertinkite patikimumą, palygindami kelis šaltinius.

3. Atrenkite ir apibendrinkite patikimiausią, nuosekliausią informaciją.

Kitaip tariant, ten, kur „Google“ anksčiau vertino populiarumą, dabar AI vertina tikslumą ir nuoseklumą.

Kuo aukštesnis jūsų „pasitikėjimo balas“ modelio akimis, tuo didesnė tikimybė, kad jūsų turinys bus naudojamas, cituojamas ar perfrazuojamas generuojamuose atsakymuose.

Keturi pagrindiniai AI reitingavimo veiksniai

1. Semantinis suderinamumas (aktualumas)

AI sistemos nesuderina raktažodžių – jos suderina sąvokas.

Naudodamos vektorių įterpimus, LLM kiekvieną idėją pateikia kaip matematinį tašką aukštos dimensijos erdvėje. Kai vartotojas užduoda klausimą, modelis ieško teksto, kurio reikšmė yra artimiausia šiam užklausimui šioje „semantinėje erdvėje“.

Semantiniam suderinimui optimizuoti:

• Sutelkite dėmesį į temas, o ne į raktažodžius.

• Naudokite nuoseklią terminologiją („Ranktracker“, o ne „Rank Tracker“).

• Rašykite pokalbio stiliumi – atspindėkite, kaip vartotojai iš tikrųjų formuluoja klausimus.

• Suskirstykite turinį į temų grupes, kad sukurtumėte semantinį gilumą.

„Ranktracker Keyword Finder“ padeda atrasti semantiškai susijusius terminus, o AI „Article Writer“ struktūrizuoja atsakymus, kad jie būtų kuo aiškesni kontekste.

LLM nesirūpina raktažodžių tankumu – jiems svarbus reikšmės tankumas.

2. Faktinis patikimumas (tikslumas)

Kiekviena generatyvinė AI sistema savo rezultatams priskiria vidinį „patikimumo balą“. Šis balas priklauso nuo to, kiek nuoseklus, patikrinamas ir aktualus jūsų turinys atrodo internete.

AI modeliai patikrina jūsų duomenis, lygindami juos su keliais autoritetingais šaltiniais. Prieštaravimai, trūkstamos citatos ar neaiškūs teiginiai sumažina jūsų patikimumo balą.

Norėdami padidinti faktinį patikimumą:

• Aiškiai nurodykite šaltinius (naudokite išorines nuorodas į patikimus tyrimus).

• Pridėkite laiko žymes ir autorių nuorodas.

• Reguliariai atnaujinkite pasenusią informaciją.

• Užtikrinkite nuoseklumą tarp tinklaraščio įrašų, produktų puslapių ir paminėjimų spaudoje.

Galite naudoti „Ranktracker“ žiniatinklio auditą, kad pažymėtumėte faktinius neatitikimus ar pasenusias nuorodas savo svetainėje.

Kai AI aptinka atitikimą tarp jūsų teiginių ir kitų patikimų subjektų, jis padidina jūsų autoritetą modelio vidinėje hierarchijoje.

3. Autoriteto signalai (patikimumas)

AI modeliai labai priklauso nuo autoriteto rodiklių, kad nustatytų, ar šaltinis yra pakankamai patikimas, kad būtų įtrauktas. Šie rodikliai apima ne tik atgalines nuorodas, bet ir reputaciją, autoriaus skaidrumą ir tinklo patikimumą.

Pagrindiniai autoriteto signalai yra šie:

• Atgalinių nuorodų kokybė: nuorodos iš pripažintų, temai aktualių domenų.

• Autoriaus tapatybė: patikrinti ekspertai su nuosekliu publikacijų istorija.

• Domeno reputacija: ilgalaikė turinio kokybė, citavimo istorija ir socialinis pasitikėjimas.

• E-E-A-T atitiktis: patirtis, kompetencija, autoritetingumas, patikimumas.

„Ranktracker“ atgalinių nuorodų tikrintuvas ir atgalinių nuorodų stebėtojas čia yra nepakeičiami. Jie padeda stebėti nuorodų kokybę ir identifikuoti nuorodas pateikiančius domenus, kurie stiprina patikimumą – abu šie veiksniai yra esminiai AI pasitikėjimo vertinimui

AI pasaulyje reputacija vertinama ne tik pagal nuorodas, bet ir pagal nuoseklumą bei tapatybės aiškumą.

4. Struktūrinis skaitomumas (duomenų kokybė)

Net ir autoritetingiausias turinys gali būti ignoruojamas, jei AI sunku jį perskaityti. Generatyvinės sistemos priklauso nuo struktūrizuotų, mašinai suprantamų duomenų.

Optimizuokite savo duomenų struktūrą:

• Įdiekite schemos žymes (straipsnis, DUK puslapis, organizacija).

• Naudokite švarų, nuoseklų HTML su aiškiais antraštėmis ir logiška tvarka.

• Venkite sudėtingo JavaScript, kuris blokuoja turinio atvaizdavimą.

• Įtraukite klausimų ir atsakymų formatavimą temoms, susijusioms su dideliu ketinimu.

Paleiskite „Ranktracker“ žiniatinklio auditą, kad patikrintumėte schemos būklę ir nuskaitymo prieinamumą.

Struktūrizuoti duomenys ne tik pagerina „Google“ SEO, bet ir padeda LLM suprasti jūsų prasmę.

Kaip LLM vertina patikimumą: vidinis procesas

Kai LLM nusprendžia, kokį turinį naudoti, jie remiasi daugiasluoksniu patikrinimo procesu:

1. Semantinis filtravimas – modelis identifikuoja tekstinius fragmentus, semantiniu požiūriu susijusius su užklausa.

2. Pasitikėjimo balas – matuoja atitikimą tarp ištraukų ir kitų patikrintų duomenų.

3. Autoriteto svoris – pirmenybė teikiama patikimiems šaltiniams (su atgalinėmis nuorodomis, schema ir E-E-A-T).

4. Sintezė ir suspaudimas – modelis sujungia aukščiausią balą gavusią informaciją į glaustą atsakymą.

5. Attribution (pasirinktinai) – kai kurios paieškos sistemos, pvz., Perplexity.ai, cituoja originalius šaltinius, kurie turėjo įtakos atsakymui.

Išvada: jūsų tikslas nėra „užimti vietą“ AI reitinguose – jūsų tikslas yra sukurti turinį, kuris padidintų modelio pasitikėjimo slenkstį.

Nauji AI reitingavimo rodikliai

SEO pasaulis vertina našumą pagal parodymus, paspaudimus ir reitingus. AIO pristato naujus rodiklius:

Metrika	Aprašymas	Kodėl tai svarbu
AI citavimo dažnumas	Kiek dažnai jūsų prekės ženklas pasirodo AI sukurtose santraukose	Atspindi autoritetą ir matomumą generatyviose ekosistemose
Entitetų aprėptis	Kiek jūsų subjektų yra atpažįstami AI sistemose	Nurodo semantinį gilumą ir teminę kontrolę
Pasitikėjimo nuoseklumas	Jūsų faktų ir kitų šaltinių suderinamumas	Nustato modelio patikimumą
Matomumas be paspaudimų	Paminėjimai AI atsakymuose be tiesioginių paspaudimų	Atstovauja tikrąjį prekės ženklo žinomumą AI paieškoje

Šie rodikliai netrukus taps tokie pat svarbūs kaip raktažodžių reitingai vertinant matomumą.

Kaip pagerinti AI reitingavimo našumą

1 žingsnis: patikrinkite savo pasirengimą AI

Pradėkite nuo „Ranktracker“ tinklalapio audito, kad įsitikintumėte, jog jūsų puslapiai yra nuskaitomi, struktūrizuoti ir nuoseklūs.

2 žingsnis: optimizuokite pagal subjektus

Naudokite nuoseklias pavadinimų konvencijas, susiekite susijusius puslapius ir kurkite turinio grupes pagal savo pagrindines kompetencijos sritis.

3 žingsnis: stiprinkite autoritetą

Naudodami „Ranktracker“ atgalinių nuorodų tikrintuvą, gaukite atgalines nuorodas iš nišai aktualių domenų. Įtraukite autorių biografijas ir nuorodas, kurios sustiprina patikimumą.

4 žingsnis: patikslinkite faktinius signalus

Reguliariai tikrinkite ir atnaujinkite savo teiginius. AI modeliai nuolat persikvalifikuoja – pasenusi informacija silpnina ateities matomumą.

5 žingsnis: stebėkite hibridinius reitingus

Sekite tiek organinius reitingus, tiek AI citatas naudodami „Ranktracker“ reitingų sekimo ir SERP tikrintuvą.

Derindami SEO ir AIO stebėjimą, galite vizualizuoti visą savo matomumo pėdsaką – nuo „Google“ rezultatų iki AI apžvalgos santraukų.

Dažni klaidingi įsitikinimai

„AI nenaudoja atgalinių nuorodų.“

Tai neteisinga. Nors LLM tiesiogiai „neskaičiuoja“ nuorodų, atgalinės nuorodos išlieka pasitikėjimo rodikliu, ypač hibridinėse sistemose, tokiose kaip „Google“ AI apžvalga.

„Kai AI pažįsta mano turinį, viskas baigta.“

LLM nuolat persimoko naujus duomenis. Jei jūsų informacija tampa pasenusi arba nenuosekli, galite prarasti pasitikėjimą būsimose modelio iteracijose.

„AIO pakeičia SEO.“

AIO remiasi SEO. Be techninių ir turinio pagrindų AI iš pradžių negali interpretuoti jūsų puslapių.

AI reitingavimo ateitis

Per ateinantį dešimtmetį generatyviniai varikliai tobulins savo reitingavimo sistemas, sujungdami tradicinius SEO signalus su pažangiais patikimumo rodikliais.

Vietoj PageRank, pagalvokite apie KnowledgeRank: modelio vidinį įvertinimą, kiek jis pasitiki jūsų informacija.

Šis naujas reitingavimo lygis bus naudingas:

• Patvirtinta kompetencija

• Struktūriškai aiškus

• Faktinis tikslumas

• Semantinis gilumas

AI optimizavimas užtikrina, kad jūsų turinys šias sistemas aprūpintų tinkamu formatu, tinkamu kontekstu ir tinkamais autoriteto žymekliais.

Artimiausiais metais AI matomumas bus rodiklis, kuris apibrėš sėkmę internete.

Paskutinės mintys

Mėlynųjų nuorodų era baigiasi. Naują ribą nustato dirbtinis intelektas.

Didelės kalbos modeliai nesurūšiuoja puslapių taip, kaip tai darė „Google“ – jie interpretuoja, kryžmiškai tikrina ir apibendrina. Jie kuria atsakymus, o ne indeksus.

Prekės ženklams tai reiškia, kad kelias į matomumą eina per supratimą, kaip AI atrenka informaciją:

• Struktūrizuotiduomenys.

• Nuosekluskontekstas.

• Uždirbtaspasitikėjimas.

• Įrodytaautoritetas.

SEO ateitis priklauso tiems, kurie gali sklandžiai kalbėti tiek žmogaus, tiek mašinos kalba.

Dabar įsisavindami AI reitingavimo veiksnius, užtikrinate, kad kai dirbtinis intelektas kuruos pasaulio žinias, jūsų prekės ženklas nebus paliktas nuošalyje.