Membuka Jalan untuk Memberi Peringkat Layanan Anda di LLM

Dengan perkembangan terkini pada AI dan LLM (Model Bahasa Besar), kami tidak dapat menyembunyikan implikasinya terhadap cara orang menggunakan mesin telusur dan memahami SEO.

Jika model peringkat halaman tradisional untuk klasifikasi tautan balik dan kelayakan situs web yang awalnya dikembangkan oleh Google merupakan terobosan besar pada tahun 1996, fondasi cara kami menentukan peringkat situs web tidak banyak berubah selain faktor-faktor lain yang kurang penting namun masih relevan yang memengaruhi situs web dan kelayakan. peringkat kueri mereka yang sesuai di mesin pencari.

LLM, khususnya GPT di garis depan, telah mulai menantang model tradisional ini, menawarkan cara baru bagi pengguna untuk mencari informasi. Menggunakan ChatGPT untuk mendapatkan fakta atau informasi tertentu memerlukan waktu dan klik yang jauh lebih sedikit, dan sering kali, informasi ini lebih mewakili fakta obyektif, karena sifat LLM adalah “mengkonsumsi” informasi dalam jumlah besar.

Hal ini membuat LLM sangat praktis tidak hanya untuk menulis puisi, membuat kode, dan menyiapkan rencana perjalanan, tetapi juga menyediakan banyak “pencarian” informasi yang berguna.

Mari kita lihat beberapa contoh bagaimana orang belajar menggunakan LLM dan GPT untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang ditargetkan dengan cepat dan efisien, dan apa artinya ini bagi masa depan SEO.

LLM dalam praktiknya

Kami bertanya kepada ChatGPT “Situs web apa yang paling dapat diandalkan untuk mencari dan membandingkan penerbangan dalam hal harga, keakuratan, dan layanan pelanggan?”

GPT mencantumkan semua opsi dengan baik, dengan ringkasan singkat setiap layanan. Menyadari efisiensi pendekatan ini, yang tidak hanya menghemat waktu, namun yang terpenting, juga mengabaikan opini bias dari situs ulasan, semakin banyak pengguna yang beralih ke GPT untuk mengakses informasi.

Dengan ini kami mengungkap bidang baru optimasi informasi yang mencakup - mirip dengan SEO - teknik dan pendekatan untuk memahami pertanyaan yang digunakan oleh calon pelanggan dan pengguna kami untuk mencari solusi atas masalah yang dipecahkan oleh produk atau layanan kami.

Disiplin yang sedang berkembang ini - kita dapat menyebutnya LLMO (Large Language Model Optimization) - berfokus pada cara mengoptimalkan posisi kita agar kueri ini menjadi lebih relevan, terlihat, dan berperingkat lebih tinggi.

Pada bagian berikut, kita akan melihat lebih dalam perbedaan pertanyaan GPT ini dengan kueri penelusuran yang dimasukkan pengguna ke mesin telusur, mengapa kita harus memedulikan pertanyaan tersebut, dan bagaimana kita harus mempersiapkan pengoptimalan guna memanfaatkan inovasi ini untuk pertumbuhan bisnis atau bisnis kita. layanan dan produk klien kami.

Mengapa pengguna lebih memilih beralih ke ChatGPT

Peralihan dari penggunaan mesin pencari tradisional ke mengarahkan pertanyaan Anda ke ChatGPT bukanlah tren baru, namun merupakan respons langsung terhadap kelebihannya. Beberapa alasan utama mengapa pengguna menganggap jawaban pengembalian GPT lebih sesuai dengan kebutuhan mereka adalah sebagai berikut:

• Komprehensif dan informatif. Meskipun mesin pencari mengembalikan daftar tautan ke situs web, yang harus disaring secara manual oleh pengguna, GPT mampu menghasilkan teks yang langsung menjawab pertanyaan mereka. Hal ini sangat berguna bagi pengguna yang mencari jawaban cepat dan menyeluruh, tanpa harus memiliki waktu atau kemampuan untuk membuka dan membaca banyak link dari hasil halaman pertama.

• Objektif dan tidak memihak . Hasil mesin pencari tradisional dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor yang mungkin tidak diketahui oleh semua orang - seperti anggaran situs web yang dapat mereka keluarkan untuk membeli tautan atau strategi meragukan lainnya untuk membantu mereka mendapatkan peringkat lebih tinggi. LLM, di sisi lain, dilatih pada kumpulan data yang sangat besar dan menggunakan algoritma klasifikasi dan korelasi tingkat lanjut untuk menghasilkan jawaban yang didasarkan pada fakta dan bukti, bukan pada anggaran perusahaan.

• Dipersonalisasi. Menyebutkan informasi latar belakang pribadi yang lebih kompleks, yang penting untuk jawaban yang dicari pengguna, tidak cocok dengan mesin pencari tradisional, yang biasanya menggunakan pendekatan satu ukuran untuk semua dan menyajikan hasil pencarian yang identik untuk kueri tertentu. . GPT merupakan terobosan dalam hal ini, karena mampu memahami dan beradaptasi dengan preferensi dan persyaratan pengguna melalui masukan yang eksplisit dan kaya konteks, tanpa mengganggu privasi pengguna.

• Dinamis. LLM memiliki kemampuan untuk terlibat dalam percakapan multi-turn, mendorong pengguna untuk menyaring pertanyaan mereka dan memberikan konteks tambahan melalui pertanyaan lanjutan. Hal ini memungkinkan mereka menghasilkan respons yang semakin halus dan terasa seolah-olah dirancang khusus untuk setiap pengguna.

Bagaimana LLM mengubah cara kita menelusuri

Bekerja dengan mesin pencari tradisional, pengguna telah belajar untuk memasukkan kata kunci yang tepat dan cocok dengan informasi yang mereka cari - sebuah pendekatan yang sering kali mengharuskan pencarian dipecah menjadi beberapa kata kunci, yang seringkali tidak efisien dan mungkin tidak memberikan hasil yang diinginkan.

Bahkan dengan integrasi LLM ke dalam mesin pencari, khususnya dengan tujuan untuk mencapai relevansi hasil yang lebih besar, mesin pencari masih kesulitan, dan seringkali memberikan hasil yang tidak relevan dan tidak lengkap.

Dengan munculnya model seperti GPT, perspektif baru mengenai proses pencarian semakin terbuka, dan kita melihat pergeseran yang jelas dari pendekatan berbasis kata kunci yang terfragmentasi, ke pengajuan pertanyaan yang lebih alami dan intuitif. Evolusi ini bersamaan dengan munculnya teknologi penelusuran suara, yang kini mencakup 20% kueri penelusuran seluler Google.

Interaksi dengan LLM, seperti Chat GPT, memberdayakan pengguna untuk secara aktif membentuk dan mengarahkan proses pencarian informasi; untuk mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam tentang informasi yang mereka butuhkan dan bagaimana mengartikulasikan pertanyaan mereka secara efektif untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.

Alih-alih mengandalkan serangkaian kata kunci yang tidak terhubung, mereka belajar untuk:

• mengutarakan pertanyaan mereka dengan jelas dan ringkas, menghindari ambiguitas dan bahasa yang tidak jelas;
• memberikan konteks dan rincian spesifik, termasuk informasi latar belakang yang relevan, preferensi, dan faktor situasional.

Pertanyaan seperti apa yang ditanyakan orang?

Melihat ke belakang dalam proses kueri GPT, penting untuk memahami tidak hanya alasan dan kapan orang-orang beralih ke AI untuk mendapatkan jawaban, namun juga cara mereka mengutarakan pertanyaan mereka dan informasi kontekstual lain apa yang dapat disimpulkan dari hal tersebut.

Pemahaman ini membentuk inti dari disiplin baru AEO (Answer Engine Optimization) yang memusatkan perhatian pada pola pertanyaan pengguna, menekankan perlunya konten yang secara langsung menjawab kebutuhan spesifik pengguna.

Pertanyaan-pertanyaan ini mengikuti pola dan struktur tertentu yang penting untuk dipahami dalam upaya pengoptimalan GPT. Berikut adalah beberapa ungkapan umum pertanyaan yang diarahkan pengguna di ChatGPT ketika mereka mencari produk atau layanan tertentu :

Mencari rekomendasi yang dipersonalisasi

Pengguna sering kali beralih ke GPT untuk meminta saran/rekomendasi yang dipersonalisasi atau saran ahli, dengan mengutarakan pertanyaan mereka seperti “ Apa yang terbaik… ”, atau “ Bisakah Anda merekomendasikan beberapa… .” ‍

Kueri yang sensitif terhadap harga

‍ LLM adalah alat yang hebat untuk berkonsultasi ketika Anda ingin menemukan nilai terbaik untuk uang Anda. Mereka dapat memberikan informasi real-time mengenai harga, diskon, dan opsi hemat biaya untuk berbagai skenario.

Pertanyaan diutarakan seperti “ Mana yang termurah… .”, “ Mana yang paling hemat biaya …”, atau “ Di mana saya dapat menemukan yang terjangkau… .” ‍

Permintaan khusus fitur

Seringkali, pengguna menanyakan tentang fitur atau kualitas tertentu dari layanan dan produk.

Misalnya, mereka mungkin bertanya " [Produk/layanan] manakah yang memiliki [fitur spesifik] terbaik? " atau " Dapatkah Anda menyebutkan [produk/layanan] yang menawarkan [fitur spesifik]? "

Pertanyaan komparatif

Pertanyaan semacam ini sangat cocok untuk LLM, karena dapat memberikan analisis mendetail tentang berbagai produk, berdasarkan kebutuhan dan preferensi yang ditunjukkan oleh pengguna.

Mereka mengutarakan pertanyaannya seperti " Apakah X lebih baik dari Y ?", " Bagaimana X dibandingkan dengan Y dalam hal [fitur spesifik]? " atau " Apa perbedaan antara X dan Y? "

Pencarian berbasis lokasi

‍ LLM sangat cocok dengan kueri yang menggabungkan elemen geografis, menawarkan informasi real-time tentang opsi, layanan, atau aktivitas terdekat.

Pertanyaan diutarakan seperti " Di mana saya bisa membeli X di dekat saya? " atau " [Layanan] terbaik apa yang tersedia di [lokasi]? "

Kueri pemecahan masalah

Banyak pengguna datang ke LLM dengan masalah tertentu, bertanya " Bagaimana cara mengatasi X? " atau " Apa cara terbaik untuk menangani Y? "

Pertanyaan-pertanyaan ini menunjukkan bahwa mereka sedang mencari produk atau layanan sebagai solusi.

‍

Menanggapi wawasan ini, bisnis disarankan untuk mengadopsi strategi konten proaktif dan fokus pada pembuatan materi yang secara tepat memenuhi kebutuhan spesifik yang disoroti oleh pertanyaan pengguna. Hal ini memastikan bahwa produk dan layanan tidak hanya terlihat di hasil pencarian, namun juga sesuai langsung dengan kebutuhan audiens yang ditargetkan dalam berbagai skenario.

Mekanisme Pemeringkatan GPT Obrolan

Setelah kita mempelajari pentingnya memahami jenis dan struktur pertanyaan yang diajukan pengguna ke GPT, mari kita lihat proses lainnya untuk melihat faktor apa saja yang menentukan peringkat untuk kueri berbasis solusi. Mekanisme yang mendasari ini melibatkan proses yang komprehensif dan non-linier yang meliputi:

Analisis Semantik

Proses analisis semantik menghubungkan kata dan frasa ke dalam hubungan semantik yang lebih besar untuk memahami bagaimana kata muncul bersamaan dalam konteks berbeda.

Untuk melakukan hal ini, GPT menganalisis teks dalam jumlah besar untuk memetakan pola dan asosiasi yang tidak langsung terlihat tetapi penting untuk memahami makna kueri sepenuhnya. Prosesnya meliputi :

Analisis kueri

GPT melakukan analisis semantik mendalam yang melibatkan penguraian kueri menjadi elemen-elemennya – kata, frasa, dan hubungan sintaksisnya - yang kemudian dinilai dalam konteks kolektifnya, yaitu. bagaimana mereka berhubungan satu sama lain. ‍

Menentukan niat pengguna

Menggunakan pendekatan probabilistik untuk menentukan niat pengguna, GPT menganalisis frekuensi pola kata dalam data pelatihannya dan bagaimana korelasinya dalam konteks tertentu.

Misalnya, dalam kueri tentang "mobil keluarga ramah anggaran", GPT mengenali korelasi antara "ramah anggaran" dan pertimbangan biaya pada kendaraan, sama seperti mobil "ramah keluarga" dikaitkan dengan atribut seperti ruang dan keselamatan. ‍

Evaluasi dalam konteks

LLM memperhitungkan bahwa kueri, meskipun mungkin berisi kata-kata serupa, dapat memiliki arti dan persyaratan yang sangat berbeda dan mereka mengidentifikasi apakah ungkapan pertanyaan tersebut menunjukkan pengguna mencari saran, membuat perbandingan, atau menanyakan tentang fitur tertentu. Jawabannya disesuaikan berdasarkan kebutuhan dasar pengguna, apakah itu batasan anggaran, fitur kinerja, atau preferensi merek.

Pengambilan dan Sintesis Data

Selain temuan dari analisis semantik, ChatGPT mengevaluasi kueri berdasarkan kumpulan data pelatihan ekstensif, serta penelusuran web waktu nyata.

Kumpulan Data Pelatihan

‍ Basis data GPT mencakup beragam sumber, mulai dari artikel ilmiah hingga media populer, memastikan pemahaman komprehensif di berbagai domain. Namun, tidak diketahui secara pasti apa saja yang ditampilkan dalam rangkaian pelatihan tersebut, maupun pedoman apa yang menjadi sumber yang disertakan di dalamnya. ‍

Pencarian web

Aspek penting dari data pelatihan GPT adalah batasan waktunya - pada saat artikel ini ditulis, data tersebut dibatasi hingga April 2023. Selain itu, ChatGPT versi Pro kini juga menawarkan kemampuan pencarian web melalui Bing. Integrasi ini sangat penting dalam bidang di mana produk atau layanan baru sering diperkenalkan.

Faktor Pemeringkatan

Saat GPT memberi peringkat pada produk atau layanan sebagai respons terhadap kueri, GPT bergantung pada serangkaian faktor peringkat. Hal ini dirancang untuk memastikan bahwa tanggapan yang diberikan tidak hanya relevan namun juga kredibel, beragam, dan tepat waktu. Berikut ini adalah melihat lebih dekat beberapa yang paling penting:

Pencocokan Kueri & Kontekstual

GPT memprioritaskan solusi yang langsung menjawab kebutuhan pengguna. Relevansi ini tidak ditentukan oleh frekuensi kata kunci saja, namun oleh kedalaman kecocokan antara maksud kueri dan informasi yang terkait dengan produk atau layanan.

Kredibilitas dan Popularitas

Jika produk atau layanan disebutkan, GPT menilai keandalan sumber. Hal ini melibatkan evaluasi frekuensi dan konteks penyebutan di berbagai spektrum sumber, dengan memberikan bobot lebih tinggi pada sumber yang sering dikutip dalam konteks yang memiliki reputasi baik. Model ini juga mempertimbangkan popularitas produk, sebagaimana ditunjukkan oleh prevalensinya dalam data pelatihan.

Analisis Umpan Balik Pengguna

GPT melakukan analisis sentimen terhadap masukan dan ulasan dalam data pelatihan dan hasil penelusuran web terbaru. Produk atau jasa dengan sentimen dominan positif diunggulkan dalam pemeringkatannya. ‍

Keanekaragaman dan Cakupan

Sambil memastikan keberagaman, GPT menjaga keseimbangan sehingga pengguna diberikan beragam pilihan yang masih sangat relevan dengan kueri. ‍

Informasi Segar

Meskipun data historis merupakan tulang punggung pengetahuan GPT, karena beberapa kueri mungkin mendapat manfaat dari informasi yang telah teruji waktu atau reputasi yang sudah lama ada, data tersebut juga mempertimbangkan informasi baru, khususnya untuk pasar di mana perkembangan terjadi dengan cepat.

‍

Selain itu, GPT juga mempertimbangkan faktor-faktor lain, meskipun pada tingkat yang lebih kecil, seperti:

Personalisasi dan Umpan Balik

‍ Respons GPT tidak bersifat statis dan setiap interaksi pengguna merupakan peluang bagi model untuk belajar dan menyesuaikan diri. Saat pengguna memberikan persyaratan atau masukan yang lebih spesifik, GPT secara dinamis mengubah responsnya. Proses berulang ini memungkinkan GPT menyesuaikan peringkatnya secara dinamis, memastikan bahwa rekomendasi akhir relevan dan dipersonalisasikan mungkin. ‍

Pemeringkatan yang Etis dan Tidak Memihak

‍ GPT berupaya mempertahankan sikap obyektif dalam menanggapinya. Ini diprogram untuk menghindari bias yang mungkin timbul dari promosi berbayar, iklan, atau pengaruh eksternal apa pun yang tidak semestinya. Fokusnya adalah pada analisis data yang objektif, dengan rekomendasi berdasarkan manfaat dan relevansinya.

Kata-kata terakhir

Tidak ada keraguan: pengenalan GPT dan iterasi selanjutnya mendefinisikan ulang parameter optimasi mesin pencari. Tidak seperti model pemeringkatan tradisional yang terutama didasarkan pada tautan balik dan kepadatan kata kunci, GPT menghadirkan batas baru di mana antisipasi dan pemahaman konteks dan maksud pengguna, serta pengoptimalan konten secara proaktif untuk kueri yang kompleks akan menjadi yang terdepan.

Untuk melakukan hal ini secara efektif, penting untuk tidak hanya memahami masukan pengguna dan mekanisme pemeringkatan GPT, namun juga mengetahui di mana peringkat produk dan layanan dalam berbagai model LLM. Mereka yang melihat ke depan harus mempertimbangkan untuk menggunakan bantuan alat canggih, yang dirancang khusus untuk melacak peringkat GPT, guna mendapatkan wawasan tentang posisi peringkat untuk berbagai pertanyaan pengguna.

Saat kami merangkul kemampuan inovatif LLM dan mempersiapkan kemajuan yang dibawa oleh kemajuan mereka ke dunia SEO, penting untuk diingat bahwa era AI masih dalam tahap awal dan dapat berubah dengan cepat.

Kami berharap panduan ini dapat membantu menjelaskan beberapa aspek terpenting dari mekanisme pemeringkatan GPT yang penting untuk dipahami agar dapat memanfaatkan teknologi baru ini secara efektif. Seperti biasa, ingatlah untuk selalu mengetahui perkembangan terkini dan terus mengikuti inovasi lainnya.