Оптимізація LLM: як пошук на основі штучного інтелекту змінює стратегію створення контенту

Вступ

Поведінка користувачів під час пошуку еволюціонує. Користувачі задають запити у формі діалогу, оцінюють варіанти та шукають відповідь, а не переглядають список гіперпосилань. Цей новий підхід вимагає чогось іншого від ефективного контенту.

Оптимізація для великих мовних моделей (LLM) покликана заповнити цю прогалину, роблячи контент більш помітним, зрозумілим, придатним для посилань та корисним для мовних моделей. Вона не усуває необхідності в оптимізації для пошукових систем. Натомість вона розширює контент-стратегію, виходячи за межі простого збігу слів і враховуючи чіткість, контекст, доказовість, структуру та корисність.

Що таке оптимізація для великих мовних моделей (LLM)?

Оптимізація LLM — це процес написання та структурування інформації в Інтернеті таким чином, щоб модель могла правильно зрозуміти значення, контекст, зв’язки та важливість написаного контенту. Ця стратегія не полягає в тому, щоб писати для машин, а не для людей.

Вона починається з необхідної інформації, яка складається з того, які питання може задати читач, які теми слід поєднувати, які твердження потребують доказів та яку інформацію слід враховувати, щоб відповідь була правильною.

Ключові слова все ще мають значення, але вони не є єдиною стратегією

Ключові слова все ще мають цінність, оскільки вони відображають мову, попит та наміри. Але мовні моделі можуть розуміти пов’язані ідеї, навіть якщо на сторінці не використовується та сама фраза в самому запиті.

Контекстуальне висвітлення надає контенту більше контексту та допомагає пояснити взаємозв’язки між різними поняттями.

Ось у чому полягає різниця: ключові слова вказують, про що йдеться в темі, тоді як контекст пояснює, чому.

Для тих, хто розробляє ширшу стратегію пошуку, існують деякі ефективні методи оптимізації LLM, які чудово підійдуть як підхід.

Як змінюється стратегія контенту

1. Орієнтуйтеся на запитання та рішення

Замість того, щоб писати по одній статті на кожну варіацію ключового слова, організуйте пов’язані пошукові запити у послідовність, що базується на реальному процесі споживача.

Один із таких тематичних кластерів може включати:

• Яке рішення?
• Кому це потрібно?
• Як це працює?
• Які проблеми це вирішує?
• Які є інші варіанти?
• Як споживачі можуть порівняти рішення?

Це дозволяє більш широко висвітлити тему, не розбавляючи статті.

2. Починайте з чітких відповідей

Мовні моделі потребують чітких вихідних текстів, так само як і читачі.

Починайте теми з простого пояснення, перш ніж заглиблюватися в нюанси. Пояснюйте будь-які невідомі слова. Давайте описові заголовки. Розміщуйте ключові аргументи поруч з інформацією, що їх підкріплює. Не ховайте відповідь за багатьма загальними вступними абзацами.

3. Додавайте оригінальну інформацію

Загальні резюме легко скопіювати. Контент, що базується на власних дослідженнях та спостереженнях, приклади, порівняння, структура та чітко пояснені висновки можуть зробити будь-яку сторінку унікальною.

Рекомендації Google щодо оптимізації контенту для пошуку на основі штучного інтелекту наголошують на створенні корисного, унікального та орієнтованого на людей контенту, а не на техніках, спеціально розроблених для штучного інтелекту.

4. Посильте взаємозв’язки між темами

Моделі великого мови (LLM) розуміють значення у контексті концептуальних зв’язків. Контент повинен чітко показувати такі зв’язки.

Замість того, щоб розглядати технічне SEO, індексуваність та індексацію як не пов’язані між собою поняття, необхідно детально пояснити, як індексуваність впливає на виявлення контенту та як індексація визначає, який контент може бути проіндексований.

5. Подавайте факти у зрозумілій формі

Якісний контент не просто констатує факти. Він допомагає читачам оцінити ці твердження.

Використовуйте статистичні дані з датами та джерелами. Наводьте методологію під час обговорення досліджень. Відокремлюйте факти від рекомендацій або особистих думок. За можливості використовуйте результати власних досліджень.

Традиційне SEO проти контент-стратегії, орієнтованої на LLM

Область	Традиційний підхід, орієнтований на ключові слова	Підхід, орієнтований на LLM
Основна увага	Ключові слова та можливості для підвищення рейтингу	Запитання користувачів та корисні відповіді
Покриття тем	Варіанти пов'язаних ключових слів	Пов'язані поняття та підтеми
Структура	Заголовки, що містять ключові слова	Чітка ієрархія та розділи, що містять відповіді насамперед
Диференціація	Релевантність та оптимізація	Оригінальні висновки, факти та досвід
Внутрішні посилання	Навігація та авторитетність	Контекстуальні зв'язки
Вимірювання	Рейтинги, кліки, трафік	Видимість, взаємодія та конверсії

Ці два підходи найкраще працюють разом. Ефективне технічне SEO допомагає системам знаходити контент і отримувати до нього доступ, тоді як якісний інформаційний дизайн робить цей контент простішим для розуміння та використання.

Зробіть контент самостійним

Хороший спосіб перевірити, чи матеріал орієнтований на великі мовні моделі (LLM), досить простий: чи зрозуміла головна думка без необхідності відкривати ще п’ять сторінок?

Цей принцип підтримує рекомендації щодо контенту, орієнтованого на людей, які наголошують на задоволенні потреб читачів, а не на створенні сторінок переважно для залучення пошукового трафіку. Рекомендації Google щодо створення корисного контенту підкріплюють цей підхід, орієнтований на читача.

Оптимізуйте для пошуку, а не лише для рейтингу

Відповіді, згенеровані штучним інтелектом, зазвичай базуються на пошуку інформації, тому доступність та організація стають критично важливими.

Технічно правильний веб-сайт повинен забезпечувати можливість сканування, індексації та пошуку ключової інформації за допомогою внутрішніх посилань. Вона має залишатися доступною у текстовому вигляді, а заголовки та структура сторінки повинні відображати ієрархію.

Можливості генеративного пошуку й надалі спираються на основи SEO, такі як сканування, індексація, внутрішні посилання та цінний контент. Команді, що створює контент, не потрібно знати жодної таємної мови розмітки чи винаходити абсолютно нову архітектуру веб-сайту; їм просто потрібно краще опанувати основи.

Оцінка нової контент-стратегії

Оптимізація для великих мовних моделей (LLM) має враховувати не лише рейтинги за ключовими словами. Слід відстежувати, чи має контент видимість у результатах, що генеруються штучним інтелектом, якщо це можна виміряти, а також оцінювати, чи впливає він на бізнес-результати.

Серед корисних показників:

• Кваліфікація органічного трафіку
• Конверсії з інформаційних сторінок за допомогою системи
• Згадки в результатах пошуку на основі штучного інтелекту
• Взаємодія на сторінках тематичних кластерів
• Шлях конверсії з освітнього контенту
• Зростання виявлення брендових та небрендових запитів

Ці показники дають краще уявлення про те, як контент допомагає користувачам знаходити, розуміти інформацію та діяти на її основі.

Практичний робочий процес

Почніть з дослідження аудиторії та типових питань, що виникають. Зв’яжіть їх із етапами прийняття рішень. Визначте пов’язані теми та створіть вичерпні веб-сторінки, виходячи з найважливіших потреб.

Після цього оптимізуйте кожну веб-сторінку. Розмістіть відповідь на питання у верхній частині, додайте описові заголовки, поясніть використані терміни, наведіть докази на підтвердження будь-яких тверджень та використовуйте контекстні внутрішні посилання на інші пов’язані ресурси.

Наостанок перевірте унікальність контенту. Видаліть зайвий контент, дублікати, необґрунтовані твердження та нечіткі висновки. Переконайтеся, що ваш ресурс містить цінну інформацію.

Висновок

Оптимізація на основі великих мовних моделей (LLM) змінює стратегію контенту тим, що акцент зміщується з ключових слів на інформацію. Ключові слова використовуються для визначення попиту, але якісний контент повинен робити набагато більше. Контент має відповідати на реальні запитання, створювати зв’язки між темами, демонструвати експертизу, наводити докази та бути корисним на практиці.

Найкраща стратегія — не відмовлятися від SEO на користь штучного інтелекту. Найкраща стратегія — поєднати перевірені методи SEO з вдосконаленою інформаційною архітектурою, розширеним охопленням тем та глибоким розумінням. Контент, який допомагає людям приймати рішення та розуміти, стає чудовим матеріалом для сучасних пошукових систем…

Поширені запитання

1. Чи є оптимізація LLM тим самим, що й SEO?

Зовсім ні. Оптимізація LLM залежить від SEO, але більше зосереджується на семантичному розумінні, контексті, наданні відповідей та цінності в діалоговому пошуку. SEO, як і раніше, залишається фундаментальним.

2. Чи означає оптимізація для LLM використання більшої кількості ключових слів?

Не зовсім. Повторення ключових слів робить контент неприємним для сприйняття, не додаючи нічого значущого. Найкращий спосіб — охопити все, що стосується теми.

3. Чи можна оптимізувати існуючий контент для LLM?

Звісно. Перевірте свої сторінки на чіткість, повноту, унікальність, обґрунтованість, структуру та внутрішні посилання. Покращуйте слабкі місця, а не створюйте одразу нові сторінки.

4. Чи гарантує оптимізація під LLM згадки в результатах штучного інтелекту?

Ні. Видимість залежить від системи пошуку, релевантності, надійності джерела, контексту пошуку та змін в алгоритмах. Оптимізація покращує якість контенту та доступ до нього, але не гарантує видимості.

Джерела

• Google Search Central — Оптимізація вашого веб-сайту для функцій генеративного штучного інтелекту в пошуку Google
• Google Search Central — Створення корисного, надійного контенту, орієнтованого на користувачів
• Google Search Central — Функції штучного інтелекту та ваш веб-сайт
• Search Engine Land — Поради щодо оптимізації під ШІ та LLM