Pregătește calea pentru clasarea serviciilor tale în LLM-uri

Odată cu evoluțiile recente ale AI și LLM (Large Language Models) nu putem suprima implicațiile pe care le va avea acest lucru asupra modului în care oamenii folosesc motoarele de căutare și înțeleg SEO.

Dacă modelul tradițional de clasificare a paginilor pentru clasificarea backlink-urilor și a meritului site-urilor web dezvoltat inițial de Google a reprezentat o descoperire majoră în 1996, fundamentul modului în care clasificăm site-urile web nu s-a schimbat prea mult în afară de alți factori mai puțin importanți, dar încă relevanți, care influențează site-urile și clasamentele corespunzătoare ale interogărilor pe motoarele de căutare.

LLM-urile, în special GPT în prima linie, au început să provoace aceste modele tradiționale, oferind noi moduri utilizatorilor pot căuta informații. Folosirea ChatGPT pentru a obține anumite fapte sau informații necesită mult mai puțin timp și clicuri și, adesea, aceste informații sunt mai reprezentative pentru fapte obiective, deoarece însăși natura LLM-urilor este de a „consuma” cantități mari de informații.

Acest lucru face ca LLM-urile să fie foarte practice nu doar pentru a scrie poezii, a codifica și a pregăti itinerarii de călătorie, ci și pentru a oferi de fapt numeroase „căutări” de informații utile.

Să ne uităm la câteva exemple despre modul în care oamenii au învățat să folosească LLM-urile și GPT-urile pentru a obține rapid și eficient răspunsuri la întrebările vizate și ce ar putea însemna aceasta pentru viitorul SEO.

LLM-urile în practică

Am întrebat ChatGPT „Care sunt cele mai de încredere site-uri web pentru căutarea și compararea zborurilor în ceea ce privește prețul, acuratețea și serviciul pentru clienți?”

GPT a enumerat frumos toate opțiunile, cu un scurt rezumat al fiecărui serviciu. Recunoscând eficiența acestei abordări, care nu numai că economisește timp, dar, cel mai important, ocolește și opiniile părtinitoare de pe site-urile de recenzii, utilizatorii apelează din ce în ce mai mult la GPT pentru a accesa informații.

Prin aceasta, descoperim un nou domeniu de optimizare a informațiilor care include - similar cu SEO - tehnici și abordări pentru a înțelege întrebările pe care potențialii noștri potențiali și utilizatorii le folosesc pentru a căuta soluții pentru problemele pe care produsele sau serviciile noastre le rezolvă.

Această disciplină în curs de dezvoltare - am putea numi-o LLMO (Large Language Model Optimization) - se concentrează pe modalități de a ne optimiza poziția pentru ca aceste interogări să devină mai relevante, vizibile și să se claseze mai sus.

În următoarele părți, vom analiza mai în profunzime modul în care aceste întrebări GPT diferă de interogările de căutare pe care utilizatorii le introduc în motoarele de căutare, de ce ar trebui să ne pese de ele și cum ar trebui să ne pregătim pentru optimizare pentru a folosi această inovație pentru creșterea afacerii noastre sau serviciile și produsele clienților noștri.

De ce utilizatorii mai degrabă apelează la ChatGPT

Această trecere de la utilizarea unui motor de căutare tradițional la direcționarea întrebării dvs. la ChatGPT nu este o tendință nouă, ci un răspuns direct la avantajele sale. Unele dintre motivele cheie pentru care utilizatorii consideră că răspunsurile GPT returnează mai aliniate cu cerințele lor sunt următoarele:

• Cuprinzător și informativ. În timp ce motoarele de căutare returnează o listă de link-uri către site-uri web, pe care utilizatorul trebuie să le verifice manual, GPT este capabil să genereze text care răspunde direct la întrebarea lor. Acest lucru este util în special pentru utilizatorii care caută un răspuns rapid și amănunțit, fără a avea neapărat timpul sau capacitatea de a deschide și citi o grămadă de link-uri din rezultatele primei pagini.

• Obiectiv și imparțial . Rezultatele motoarele de căutare tradiționale pot fi influențate de unii factori care ar putea să nu fie disponibili în mod echivoc pentru toți - cum ar fi bugetul unui site web pe care îl pot cheltui pentru cumpărarea de link-uri sau alte strategii dubioase pentru a-i ajuta să se claseze mai sus. LLM-urile, pe de altă parte, sunt instruite pe seturi masive de date și folosesc algoritmi avansați de clasificare și corelare pentru a genera un răspuns care se bazează pe fapte și dovezi, nu pe bugetele companiei.

• Personalizat. Menționarea unor informații de fundal mai complexe, personale, care sunt esențiale pentru răspunsurile pe care le caută un utilizator, nu este de bun augur pentru motoarele de căutare tradiționale, care folosesc de obicei o abordare universală și prezintă rezultate de căutare identice pentru o anumită interogare. . GPT este revoluționar în această privință, deoarece este capabil să înțeleagă și să se adapteze la preferințele și cerințele utilizatorului prin introducere explicită și bogată în context, în același timp fără a interveni în confidențialitatea utilizatorului.

• Dinamic. LLM-urile au capacitatea de a se angaja în conversații cu mai multe rânduri, încurajând utilizatorii să-și rafineze interogările și să ofere context suplimentar prin întrebări ulterioare. Acest lucru le permite să vină cu răspunsuri rafinate progresiv, care se simt ca și cum ar fi fost adaptate special pentru fiecare utilizator.

Modul în care LLM-urile schimbă modul în care căutăm

Lucrând cu motoarele de căutare tradiționale, utilizatorii au învățat să introducă cuvinte cheie precise care se potrivesc cu informațiile pe care le caută - o abordare care necesită adesea fragmentarea interogărilor în mai multe cuvinte cheie, ceea ce este adesea ineficient și poate să nu dea rezultatele dorite.

Chiar și cu integrarea LLM-urilor în motoarele de căutare, în special cu scopul de a obține o relevanță mai mare a rezultatelor, motoarele de căutare încă se luptă și, de cele mai multe ori, prezintă rezultate irelevante și incomplete.

Odată cu apariția unor modele precum GPT, se deschid noi perspective asupra procesului de căutare și asistăm la o schimbare definitivă de la o abordare fragmentată bazată pe cuvinte cheie la o întrebare mai naturală și intuitivă. Această evoluție este concomitentă cu creșterea tehnologiilor de căutare vocală, care acum reprezintă 20% din interogările de căutare mobile ale Google.

Interacțiunile cu LLM-uri, cum ar fi Chat GPT, dă putere utilizatorilor să modeleze și să dirijeze în mod activ procesul de căutare a informațiilor; pentru a dezvolta o înțelegere mai profundă a informațiilor de care au nevoie și a modului de a-și articula eficient întrebările pentru a obține rezultatele dorite.

În loc să se bazeze pe un șir simplu de cuvinte cheie deconectate, aceștia învață să:

• formulați-le întrebările într-o manieră clară, concisă, evitând ambiguitatea și limbajul vag;
• furnizați context și detalii specifice, inclusiv informații relevante de fundal, preferințe și factori situaționali.

Ce fel de întrebări își pun oamenii?

Făcând un pas înapoi în procesul de interogare GPT, este esențial să înțelegem nu numai de ce și când oamenii apelează la AI pentru răspunsuri, ci și cum își formulează interogările și ce alte informații contextuale ar putea fi deduse din acestea.

Această înțelegere formează nucleul disciplinei emergente AEO (Answer Engine Optimization) care se concentrează asupra tiparelor acestor interogări ale utilizatorilor, subliniind necesitatea unui conținut care se adresează în mod direct nevoilor specifice ale utilizatorilor.

Aceste întrebări urmează modele și structuri specifice care vor fi esențiale de înțeles în încercările de optimizare GPT. Iată câteva expresii comune ale interogărilor pe care utilizatorii le-au direcționat către ChatGPT atunci când caută anumite produse sau servicii :

Căutând recomandări personalizate

Utilizatorii apelează frecvent la GPT cerând sugestii/recomandări personalizate sau sfaturi ale experților, formulându-și întrebările precum „ Care sunt cele mai bune... ” sau „ Poți recomanda câteva... ”. ‍

Interogări sensibile la preț

‍ LLM-urile sunt un instrument excelent de consultat atunci când doriți să găsiți cea mai bună valoare pentru banii dvs. Aceștia pot oferi informații în timp real despre prețuri, reduceri și opțiuni rentabile pentru diferite scenarii.

Întrebările sunt formulate de tipul „ Care sunt cele mai ieftine... ”, „ Care este cel mai rentabil ...” sau „ Unde pot găsi prețuri accesibile... ”. ‍

Solicitări specifice funcției

Adesea, utilizatorii se întreabă despre caracteristicile sau calitățile specifice ale serviciilor și produselor.

De exemplu, ar putea întreba „ Care [produs/serviciu] are cea mai bună [funcție specifică]? ” sau „ Puteți numi un [produs/serviciu] care oferă [funcție specifică]? ”

Întrebări comparative

Aceste tipuri de întrebări sunt potrivite în special pentru LLM-uri, deoarece pot oferi o analiză detaliată a diferitelor produse, pe baza nevoilor și preferințelor indicate de utilizator.

Ei își exprimă întrebările ca „ Este X mai bun decât Y ?”, „ Cum se compară X cu Y în ceea ce privește [trăsătura specifică]? ” sau „ Care este diferența dintre X și Y? ”

Căutări bazate pe locație

‍ LLM-urile sunt excelente cu interogări care încorporează elemente geografice, oferind informații în timp real despre opțiunile, serviciile sau activitățile din apropiere.

Întrebările sunt formulate precum „ De unde pot cumpăra X lângă mine? ” sau „ Care sunt cele mai bune [servicii] disponibile în [locație]? ”

Întrebări de rezolvare a problemelor

Mulți utilizatori vin la LLM cu o problemă specifică, întrebând „ Cum pot rezolva X? ” sau „ Care este cel mai bun mod de a face față lui Y? ”

Aceste întrebări indică faptul că caută produse sau servicii ca soluții.

‍

Ca răspuns la aceste informații, companiile sunt sfătuite să adopte o strategie de conținut proactivă și să se concentreze pe crearea de materiale care să răspundă exact nevoilor specifice evidențiate de interogările utilizatorilor. Acest lucru asigură că produsele și serviciile nu sunt doar vizibile în rezultatele căutării, ci și rezonează direct cu nevoile publicului vizat în diferite scenarii.

Mecanisme de clasare GPT pe chat

Acum că am explorat importanța înțelegerii tipului și structurii întrebărilor pe care utilizatorii le adresează GPT, să ne uităm la celălalt capăt al procesului pentru a vedea ce factori determină clasamentul pentru interogările bazate pe soluții. Acest mecanism de bază implică un proces cuprinzător și neliniar care include:

Analiza semantică

Procesul de analiză semantică conectează cuvintele și frazele în relații semantice mai mari pentru a înțelege modul în care cuvintele vin împreună în contexte diferite.

Pentru a face acest lucru, GPT analizează cantități mari de text pentru a mapa modele și asocieri care nu sunt imediat evidente, dar sunt esențiale pentru înțelegerea întregului sens al unei interogări. Procesul include :

Analiza interogărilor

GPT efectuează o analiză semantică aprofundată care implică defalcarea interogării în elementele sale – cuvinte, fraze și relațiile lor sintactice – care sunt apoi evaluate în contextul lor colectiv, de exemplu. modul în care se raportează unul la altul. ‍

Determinarea intenției utilizatorului

Folosind o abordare probabilistică pentru a determina intenția utilizatorului, GPT analizează frecvențele tiparelor de cuvinte din datele sale de antrenament și modul în care acestea se corelează în contexte specifice.

De exemplu, într-o interogare despre „mașini de familie prietenoase cu bugetul”, GPT recunoaște corelația dintre considerațiile „prietenoase cu bugetul” și costuri în vehicule, la fel cum mașinile „prietenoase pentru familii” sunt asociate cu atribute precum spațiul și siguranța. ‍

Evaluarea în context

LLM-urile iau în considerare faptul că interogările, deși pot conține cuvinte similare, pot avea înțelesuri și cerințe complet diferite și identifică dacă formularea întrebării indică un utilizator care caută sfaturi, face comparații sau se interesează despre anumite caracteristici. Răspunsurile sunt adaptate în funcție de nevoile de bază ale utilizatorilor, fie că este vorba de constrângeri bugetare, caracteristici de performanță sau preferințe de marcă.

Recuperarea și sinteza datelor

Pe lângă constatările sale din analiza semantică, ChatGPT evaluează interogarea în raport cu setul său extins de date de antrenament, precum și cu căutarea web în timp real.

Set de date de antrenament

Baza de date GPT cuprinde o gamă largă de surse, de la articole academice până la mass-media populare, asigurând o înțelegere cuprinzătoare în diferite domenii. Cu toate acestea, nu se știe cu exactitate ce este prezentat în setul de instruire și nici în funcție de ce linii directoare sunt sursele incluse în acesta. ‍

Cautare pe internet

Un aspect crucial al datelor de antrenament GPT este limitarea de timp - la momentul scrierii acestui articol, este limitată la aprilie 2023. Pentru a completa acest lucru, versiunea Pro a ChatGPT oferă acum și capabilități de căutare pe web prin Bing. Această integrare este deosebit de importantă în domeniile în care sunt introduse frecvent noi produse sau servicii.

Factori de clasare

Când GPT clasifică produsele sau serviciile ca răspuns la o interogare, se bazează pe un set de factori de clasare. Acestea sunt concepute pentru a se asigura că răspunsurile nu sunt doar relevante, ci și credibile, diverse și oportune. Iată o privire mai atentă asupra unora dintre cele mai importante:

Interogare și potrivire contextuală

GPT acordă prioritate soluțiilor care se adresează direct nevoilor utilizatorului. Această relevanță nu este determinată doar de frecvența cuvintelor cheie, ci de profunzimea potrivirii dintre intenția interogării și informațiile asociate cu produsele sau serviciile.

Credibilitate și popularitate

Acolo unde sunt menționate produse sau servicii, GPT evaluează fiabilitatea surselor. Aceasta implică evaluarea frecvenței și contextului mențiunilor dintr-un spectru de surse, acordând o pondere mai mare celor citate frecvent în contexte de renume. Modelul ia în considerare și popularitatea produselor, așa cum este indicată de prevalența lor în datele de antrenament.

Analiza feedback-ului utilizatorului

GPT efectuează o analiză a sentimentelor cu privire la feedback-ul și recenziile din datele sale de instruire și rezultatele recente ale căutării web. Produsele sau serviciile cu sentiment predominant pozitiv sunt favorizate în clasamentul său. ‍

Diversitate și acoperire

Asigurând diversitatea, GPT menține un echilibru, astfel încât utilizatorii să aibă un set larg de opțiuni care sunt încă foarte relevante pentru interogare. ‍

Informații proaspete

În timp ce datele istorice formează coloana vertebrală a cunoștințelor GPT, deoarece unele interogări pot beneficia de informații testate în timp sau de reputație de lungă durată, acestea iau în considerare și informații noi, în special pentru piețele în care evoluțiile au loc rapid.

‍

Alături de aceștia, GPT ia în considerare și alți factori, deși într-o măsură mai mică, cum ar fi:

Personalizare și feedback

Răspunsurile GPT nu sunt statice și fiecare interacțiune a utilizatorului este o oportunitate pentru model de a învăța și de a se ajusta. Atunci când utilizatorii oferă cerințe sau feedback mai specifice, GPT își modifică în mod dinamic răspunsurile. Acest proces iterativ permite GPT să își ajusteze în mod dinamic clasamentele, asigurându-se că recomandările finale sunt cât mai relevante și personalizate posibil. ‍

Clasament etic și imparțial

‍ GPT se străduiește să mențină o poziție obiectivă în răspunsurile sale. Este programat pentru a evita părtinirile care ar putea apărea din promoții plătite, publicitate sau orice influență externă nejustificată. Accentul se pune pe o analiză obiectivă a datelor, cu recomandări bazate pe merit și relevanță.

Cuvinte finale

Nu există nicio îndoială: introducerea GPT și iterațiile sale ulterioare redefinesc parametrii optimizării motoarelor de căutare. Spre deosebire de modelele tradiționale de clasare bazate în principal pe backlink și densitățile de cuvinte cheie, GPT prezintă o nouă frontieră în care anticiparea și înțelegerea contextului și intenția utilizatorului și optimizarea proactivă a conținutului pentru interogări complexe vor fi în prim-plan.

Pentru a face acest lucru în mod eficient, este important nu numai să înțelegem introducerea utilizatorilor și mecanismele de clasare GPT, ci și să știm unde se clasează produsele și serviciile în diferite modele LLM. Cei care caută în viitor ar trebui să ia în considerare utilizarea instrumentelor avansate, concepute special pentru a urmări clasamentele GPT, pentru a obține informații despre pozițiile de clasare pentru diferite întrebări ale utilizatorilor.

Pe măsură ce îmbrățișăm capacitățile inovatoare ale LLM și ne pregătim pentru progresele pe care progresul lor le aduce în lumea SEO, este important să ne amintim că era AI este încă la început și este supusă unor schimbări rapide.

Sperăm că acest ghid a ajutat la luminarea unora dintre cele mai importante aspecte ale mecanismelor de clasare GPT care vor fi fundamental de înțeles pentru a utiliza eficient această tehnologie emergentă. Ca întotdeauna, nu uitați să fiți la curent cu cele mai recente evoluții și să fiți la curent cu mai multe inovații.