Torowanie drogi do rankingu Twoich usług w LLM

Biorąc pod uwagę najnowsze osiągnięcia w zakresie sztucznej inteligencji i LLM (modeli wielkojęzykowych), nie możemy ukryć konsekwencji, jakie będzie to miało dla sposobu, w jaki ludzie korzystają z wyszukiwarek i rozumieją SEO.

O ile tradycyjny model rankingu stron służący do klasyfikacji linków zwrotnych i wartości witryn internetowych, pierwotnie opracowany przez Google, był poważnym przełomem w 1996 r., to podstawy naszego rankingu witryn internetowych nie zmieniły się zbytnio poza innymi mniej ważnymi, ale wciąż istotnymi czynnikami, które wpływają na witryny i ich odpowiadające im rankingi zapytań w wyszukiwarkach.

LLM, zwłaszcza GPT na pierwszej linii frontu, zaczęły rzucać wyzwanie tym tradycyjnym modelom, oferując użytkownikom nowe sposoby wyszukiwania informacji. Korzystanie z ChatGPT w celu uzyskania określonych faktów lub informacji wymaga znacznie mniej czasu i kliknięć, a często informacje te są bardziej reprezentatywne dla obiektywnych faktów, ponieważ samą naturą LLM jest „konsumowanie” dużych ilości informacji.

To sprawia, że ​​LLM są bardzo praktyczne nie tylko do pisania wierszy, kodowania i przygotowywania planów podróży, ale także do dostarczania wielu przydatnych „wyszukiwań” informacji.

Przyjrzyjmy się kilku przykładom tego, jak ludzie nauczyli się korzystać z LLM i GPT, aby szybko i skutecznie uzyskiwać odpowiedzi na ukierunkowane pytania i co to może oznaczać dla przyszłości SEO.

LLM w praktyce

Zapytaliśmy ChatGPT: „Jakie są najbardziej niezawodne strony internetowe do wyszukiwania i porównywania lotów pod względem ceny, dokładności i obsługi klienta?”

GPT ładnie wymieniło wszystkie opcje z krótkim podsumowaniem każdej usługi. Uznając skuteczność tego podejścia, które nie tylko oszczędza czas, ale, co ważne, także pozwala na ominięcie stronniczych opinii z serwisów z recenzjami, użytkownicy coraz częściej zwracają się do GPT, aby uzyskać dostęp do informacji.

W ten sposób odkrywamy nową dziedzinę optymalizacji informacji, która obejmuje – podobnie jak SEO – techniki i podejścia pozwalające zrozumieć pytania, których używają nasi potencjalni potencjalni klienci i użytkownicy, szukając rozwiązań problemów rozwiązywanych przez nasze produkty lub usługi.

Ta wyłaniająca się dyscyplina – moglibyśmy ją nazwać LLMO (Optymalizacja modelu dużego języka) – koncentruje się na sposobach optymalizacji naszej pozycji, aby te zapytania stały się bardziej trafne, widoczne i zajmowały wyższą pozycję.

W kolejnych częściach przyjrzymy się bliżej, czym te pytania GPT różnią się od zapytań wprowadzanych przez użytkowników w wyszukiwarkach, dlaczego powinniśmy o nie dbać i jak powinniśmy przygotować się do optymalizacji, aby wykorzystać tę innowację do rozwoju naszego biznesu lub usług i produktów naszych klientów.

Dlaczego użytkownicy wolą zwracać się do ChatGPT

To przejście od korzystania z tradycyjnej wyszukiwarki do kierowania pytania na ChatGPT nie jest nowym trendem, ale bezpośrednią odpowiedzią na jej zalety. Oto niektóre z kluczowych powodów, dla których użytkownicy uważają, że zwroty GPT są bardziej zgodne z ich wymaganiami:

• Kompleksowe i informacyjne. Podczas gdy wyszukiwarki zwracają listę linków do stron internetowych, które użytkownik musi ręcznie przeglądać, GPT jest w stanie wygenerować tekst bezpośrednio odpowiadający na jego zapytanie. Jest to szczególnie przydatne dla użytkowników, którzy szukają szybkiej i dokładnej odpowiedzi, niekoniecznie mając czas lub możliwości, aby otworzyć i przeczytać kilka linków z wyników pierwszej strony.

• Obiektywny i bezstronny . Na wyniki tradycyjnych wyszukiwarek mogą wpływać pewne czynniki, które mogą nie być jednoznacznie dostępne dla wszystkich, takie jak budżet witryny, który można przeznaczyć na kupowanie linków, lub inne wątpliwe strategie pomagające jej uzyskać wyższą pozycję w rankingu. Z drugiej strony LLM są szkoleni na ogromnych zbiorach danych i wykorzystują zaawansowane algorytmy klasyfikacji i korelacji, aby wygenerować odpowiedź opartą na faktach i dowodach, a nie na budżetach firmy.

• Spersonalizowane. Wspominanie o bardziej złożonych, osobistych informacjach, które są niezbędne do uzyskania odpowiedzi, której szuka użytkownik, nie wróży dobrze tradycyjnym wyszukiwarkom, które zazwyczaj stosują uniwersalne podejście i prezentują identyczne wyniki wyszukiwania dla danego zapytania . GPT jest pod tym względem przełomowy, ponieważ jest w stanie zrozumieć i dostosować się do preferencji i wymagań użytkownika za pomocą wyraźnych i kontekstowych danych wejściowych, a jednocześnie nie narusza prywatności użytkownika.

• Dynamiczny. LLM mają możliwość angażowania się w wielostronne rozmowy, zachęcając użytkowników do doprecyzowania swoich zapytań i zapewnienia dodatkowego kontekstu poprzez pytania uzupełniające. Dzięki temu mogą opracowywać coraz bardziej dopracowane odpowiedzi, które sprawiają wrażenie dostosowanych specjalnie do potrzeb każdego użytkownika.

Jak LLM zmieniają sposób wyszukiwania

Pracując z tradycyjnymi wyszukiwarkami, użytkownicy nauczyli się wprowadzać precyzyjne słowa kluczowe pasujące do poszukiwanych informacji – podejście to często wymaga fragmentowania zapytań na wiele słów kluczowych, co jest często nieefektywne i może nie dawać pożądanych wyników.

Nawet po włączeniu LLM do wyszukiwarek, szczególnie w celu osiągnięcia większej trafności wyników, wyszukiwarki nadal mają trudności i najczęściej wyświetlają nieistotne i niekompletne wyniki.

Wraz z pojawieniem się modeli takich jak GPT otwierają się nowe perspektywy procesu wyszukiwania i obserwujemy zdecydowane przejście od fragmentarycznego podejścia opartego na słowach kluczowych do bardziej naturalnego i intuicyjnego zadawania pytań. Ewolucja ta zbiega się z rozwojem technologii wyszukiwania głosowego, które obecnie stanowią 20% zapytań wyszukiwanych przez Google na urządzeniach mobilnych.

Interakcje z LLM, takimi jak Chat GPT, umożliwiają użytkownikom aktywne kształtowanie i kierowanie procesem poszukiwania informacji; aby lepiej zrozumieć potrzebne im informacje i skutecznie formułować pytania, aby uzyskać pożądane rezultaty.

Zamiast polegać na prostym ciągu niepowiązanych ze sobą słów kluczowych, uczą się:

• formułuj swoje pytania w sposób jasny i zwięzły, unikając dwuznaczności i niejasnego języka;
• podać kontekst i szczegółowe szczegóły, w tym istotne informacje ogólne, preferencje i czynniki sytuacyjne.

Jakiego rodzaju pytania zadają ludzie?

Cofając się o krok w procesie zapytań GPT, istotne jest zrozumienie nie tylko tego, dlaczego i kiedy ludzie zwracają się do sztucznej inteligencji po odpowiedzi, ale także tego, w jaki sposób formułują swoje zapytania i jakie inne informacje kontekstowe można z tego wywnioskować.

To zrozumienie stanowi rdzeń wyłaniającej się dyscypliny AEO (Optymalizacja silnika odpowiedzi), która skupia się na wzorcach zapytań użytkowników, podkreślając konieczność treści bezpośrednio odpowiadających konkretnym potrzebom użytkowników.

Pytania te opierają się na określonych wzorach i strukturach, które będą niezbędne do zrozumienia przy próbach optymalizacji GPT. Oto kilka typowych sformułowań zapytań, które użytkownicy kierują do ChatGPT, gdy szukają konkretnych produktów lub usług :

Szukam spersonalizowanych rekomendacji

Użytkownicy często zwracają się do GPT, prosząc o sugestie/spersonalizowane rekomendacje lub porady ekspertów, formułując pytania w rodzaju „ Jakie są najlepsze… ” lub „ Czy możesz polecić jakieś… ”. ‍

Zapytania wrażliwe na cenę

‍ LLM to doskonałe narzędzie, z którego można skorzystać, jeśli chcesz znaleźć najlepszy stosunek jakości do ceny. Mogą dostarczać w czasie rzeczywistym informacji na temat cen, rabatów i opłacalnych opcji dla różnych scenariuszy.

Pytania są formułowane w stylu: „ Jakie są najtańsze… ”, „ Jakie są najbardziej opłacalne …” lub „ Gdzie mogę znaleźć niedrogie… ”. ‍

Żądania dotyczące konkretnych funkcji

Często użytkownicy pytają o konkretną cechę lub cechy usług i produktów.

Na przykład mogą zapytać: „ Który [produkt/usługa] ma najlepszą [konkretną funkcję]? ” lub „ Czy możesz wymienić [produkt/usługę] oferujący [konkretną funkcję]? ”

Pytania porównawcze

Tego rodzaju zapytania są szczególnie przydatne dla LLM, ponieważ mogą zapewnić szczegółową analizę różnych produktów w oparciu o potrzeby i preferencje wskazane przez użytkownika.

Formułują swoje pytania w następujący sposób: „ Czy X jest lepszy od Y ?”, „ Jak X wypada w porównaniu z Y pod względem [konkretnej cechy]? ” lub „ Jaka jest różnica między X i Y? ”

Wyszukiwania oparte na lokalizacji

‍ LLM świetnie sprawdzają się w przypadku zapytań obejmujących elementy geograficzne, oferując w czasie rzeczywistym informacje o pobliskich opcjach, usługach lub działaniach.

Pytania są sformułowane w stylu „ Gdzie mogę kupić X w mojej okolicy? ” lub „ Jakie są najlepsze [usługi] dostępne w [lokalizacja]? ”

Zapytania dotyczące rozwiązywania problemów

Wielu użytkowników przychodzi do LLM z konkretnym problemem, pytając: „ Jak rozwiązać X? ” lub „ Jak najlepiej poradzić sobie z Y? ”

Pytania te wskazują, że szukają produktów lub usług jako rozwiązań.

‍

W odpowiedzi na te spostrzeżenia firmom zaleca się przyjęcie proaktywnej strategii dotyczącej treści i skupienie się na tworzeniu materiałów, które dokładnie odpowiadają konkretnym potrzebom podkreślanym w zapytaniach użytkowników. Dzięki temu produkty i usługi będą nie tylko widoczne w wynikach wyszukiwania, ale także będą bezpośrednio odpowiadać potrzebom docelowych odbiorców w różnych scenariuszach.

Czatuj na temat mechanizmów rankingowych GPT

Teraz, gdy już zbadaliśmy znaczenie zrozumienia rodzaju i struktury pytań, jakie użytkownicy zadają w GPT, przyjrzyjmy się drugiemu końcowi procesu, aby zobaczyć, jakie czynniki wpływają na rankingi zapytań opartych na rozwiązaniach. Ten podstawowy mechanizm obejmuje kompleksowy i nieliniowy proces, który obejmuje:

Analiza semantyczna

Proces analizy semantycznej łączy słowa i wyrażenia w większe relacje semantyczne, aby zrozumieć, w jaki sposób słowa łączą się w różnych kontekstach.

W tym celu GPT analizuje duże ilości tekstu, aby odwzorowywać wzorce i powiązania, które nie są od razu widoczne, ale są niezbędne do zrozumienia pełnego znaczenia zapytania. Proces obejmuje :

Analiza zapytań

GPT przeprowadza pogłębioną analizę semantyczną polegającą na rozbiciu zapytania na jego elementy – słowa, frazy i ich powiązania składniowe – które następnie oceniane są w ich zbiorczym kontekście, tj. jak odnoszą się do siebie. ‍

Określanie intencji użytkownika

Stosując podejście probabilistyczne do określenia intencji użytkownika, GPT analizuje częstość występowania wzorców słów w swoich danych szkoleniowych i ich korelację w określonych kontekstach.

Na przykład w zapytaniu dotyczącym „ekonomicznych samochodów rodzinnych” GPT rozpoznaje korelację między „ekonomicznymi” a kosztami pojazdów, podobnie jak „rodzinne” samochody są kojarzone z takimi atrybutami, jak przestrzeń i bezpieczeństwo. ‍

Ocena w kontekście

LLM biorą pod uwagę, że zapytania, choć mogą zawierać podobne słowa, mogą mieć zupełnie inne znaczenia i wymagania, i identyfikują, czy sformułowanie pytania wskazuje, że użytkownik szuka porady, dokonuje porównań lub pyta o konkretne cechy. Odpowiedzi są dostosowywane do podstawowych potrzeb użytkownika, niezależnie od tego, czy są to ograniczenia budżetowe, cechy wydajności czy preferencje marki.

Odzyskiwanie i synteza danych

Oprócz wyników analizy semantycznej ChatGPT ocenia zapytanie pod kątem obszernego zestawu danych szkoleniowych, a także wyszukiwania w Internecie w czasie rzeczywistym.

Zestaw danych treningowych

Baza danych GPT obejmuje szeroką gamę źródeł, od artykułów naukowych po popularne media, zapewniając wszechstronne zrozumienie różnych dziedzin. Nie wiadomo jednak dokładnie, co zawiera zbiór uczący ani według jakich wytycznych zawarte są w nim źródła. ‍

Wyszukiwarka internetowa

Kluczowym aspektem danych szkoleniowych GPT jest ich ograniczenie czasowe — w chwili pisania tego artykułu było to ograniczone do kwietnia 2023 r. Aby to uzupełnić, wersja Pro ChatGPT oferuje teraz także możliwości wyszukiwania w Internecie za pośrednictwem Bing. Integracja ta jest szczególnie istotna w dziedzinach, w których często wprowadzane są nowe produkty lub usługi.

Czynniki rankingowe

Kiedy GPT ocenia produkty lub usługi w odpowiedzi na zapytanie, opiera się na zestawie czynników rankingowych. Mają one na celu zapewnienie, że odpowiedzi będą nie tylko trafne, ale także wiarygodne, różnorodne i aktualne. Oto bliższe spojrzenie na niektóre z najważniejszych:

Zapytania i dopasowywanie kontekstowe

GPT priorytetowo traktuje rozwiązania, które bezpośrednio odpowiadają potrzebom użytkownika. Trafność nie jest określana na podstawie samej częstotliwości słów kluczowych, ale na podstawie stopnia dopasowania intencji zapytania do informacji powiązanych z produktami lub usługami.

Wiarygodność i popularność

W przypadku wzmianki o produktach lub usługach GPT ocenia wiarygodność źródeł. Obejmuje to ocenę częstotliwości i kontekstu wzmianek w różnych źródłach, przypisując większą wagę tym często cytowanym w renomowanych kontekstach. W modelu uwzględniono także popularność produktów, na co wskazuje ich rozpowszechnienie w danych szkoleniowych.

Analiza opinii użytkowników

GPT przeprowadza analizę nastrojów na podstawie opinii i recenzji zawartych w swoich danych szkoleniowych i najnowszych wynikach wyszukiwania w Internecie. W rankingu preferowane są produkty lub usługi, z którymi przeważają pozytywne nastroje. ‍

Różnorodność i zasięg

Zapewniając różnorodność, GPT utrzymuje równowagę, dzięki czemu użytkownicy mają do dyspozycji szeroki zestaw opcji, które nadal są bardzo istotne dla zapytania. ‍

Świeże informacje

Chociaż dane historyczne stanowią podstawę wiedzy GPT, ponieważ w przypadku niektórych zapytań mogą opierać się na informacjach sprawdzonych w czasie lub długoletniej reputacji, uwzględniają one również nowe informacje, szczególnie w przypadku rynków, na których rozwój następuje szybko.

‍

Oprócz nich GPT bierze pod uwagę inne czynniki, choć w mniejszym stopniu, takie jak:

Personalizacja i opinie

Odpowiedzi GPT nie są statyczne, a każda interakcja użytkownika jest dla modelu okazją do nauki i dostosowania. Gdy użytkownicy podają bardziej szczegółowe wymagania lub opinie, GPT dynamicznie zmienia swoje odpowiedzi. Ten iteracyjny proces umożliwia GPT dynamiczne dostosowywanie swoich rankingów, zapewniając, że ostateczne rekomendacje będą jak najbardziej trafne i spersonalizowane. ‍

Ranking etyczny i bezstronny

‍ GPT stara się zachować obiektywne stanowisko w swoich odpowiedziach. Jest zaprogramowany tak, aby unikać uprzedzeń, które mogą wynikać z płatnych promocji, reklam lub jakichkolwiek niepożądanych wpływów zewnętrznych. Nacisk położony jest na obiektywną analizę danych, a zalecenia opierają się na wartościach i przydatności.

Ostatnie słowa

Nie ma wątpliwości: wprowadzenie GPT i jego kolejnych iteracji na nowo definiuje parametry optymalizacji pod kątem wyszukiwarek. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli rankingowych opartych głównie na linkach zwrotnych i gęstości słów kluczowych, GPT stanowi nową granicę, w której na pierwszym planie będzie przewidywanie i zrozumienie kontekstu i intencji użytkownika oraz proaktywna optymalizacja treści pod kątem złożonych zapytań.

Aby zrobić to skutecznie, ważne jest nie tylko zrozumienie wkładu użytkowników i mechanizmów rankingu GPT, ale także wiedza, gdzie produkty i usługi zajmują miejsca w rankingach w różnych modelach LLM. Osoby patrzące w przyszłość powinny rozważyć skorzystanie z pomocy zaawansowanych narzędzi, dostosowanych specjalnie do śledzenia rankingów GPT, aby uzyskać wgląd w pozycje rankingowe w odpowiedzi na różne pytania użytkowników.

Wykorzystując innowacyjne możliwości LLM i przygotowując się na postęp, jaki ich postęp wkracza do świata SEO, ważne jest, aby pamiętać, że era sztucznej inteligencji jest wciąż w powijakach i podlega szybkim zmianom.

Mamy nadzieję, że ten przewodnik pomógł rzucić światło na niektóre z najważniejszych aspektów mechanizmów rankingowych GPT, których zrozumienie będzie podstawą do skutecznego wykorzystania tej powstającej technologii. Jak zawsze, pamiętaj, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i bądź na bieżąco z kolejnymi innowacjami.