Прокладывая путь к рейтингу ваших услуг в LLM

Учитывая недавние разработки в области искусственного интеллекта и LLM (больших языковых моделей), мы не можем игнорировать последствия, которые это окажет на то, как люди используют поисковые системы и понимают SEO.

Если традиционная модель рейтинга страниц для классификации обратных ссылок и ценности веб-сайтов, первоначально разработанная Google, стала крупным прорывом в 1996 году, то основа того, как мы ранжируем веб-сайты, не сильно изменилась, за исключением других менее важных, но все же актуальных факторов, влияющих на веб-сайты и соответствующие им рейтинги запросов в поисковых системах.

LLM, особенно GPT на передовой, начали бросать вызов этим традиционным моделям, предлагая пользователям новые способы поиска информации. Использование ChatGPT для получения определенных фактов или информации требует значительно меньше времени и кликов, и зачастую эта информация более отражает объективные факты, поскольку сама природа LLM заключается в «потреблении» больших объемов информации.

Это делает LLM очень практичными не только для написания стихов, кодирования и подготовки маршрутов путешествий, но и для предоставления многочисленных «поисков» полезной информации.

Давайте посмотрим на несколько примеров того, как люди научились использовать LLM и GPT, чтобы быстро и эффективно получать ответы на целевые вопросы, и что это может означать для будущего SEO.

LLM на практике

Мы спросили ChatGPT: «Какие сайты для поиска и сравнения рейсов являются наиболее надежными с точки зрения цены, точности и обслуживания клиентов?»

GPT красиво перечислил все варианты с кратким описанием каждой службы. Признавая эффективность такого подхода, который не только экономит время, но, что немаловажно, обходит предвзятые мнения обзорных сайтов, пользователи все чаще обращаются к GPT для доступа к информации.

Тем самым мы открываем новую область информационной оптимизации, которая включает, подобно SEO, методы и подходы для понимания вопросов, которые наши потенциальные клиенты и пользователи используют для поиска решений проблем, которые решают наши продукты или услуги.

Эта новая дисциплина — мы могли бы назвать ее LLMO (оптимизация большой языковой модели) — фокусируется на способах оптимизации нашей позиции, чтобы эти запросы стали более релевантными, заметными и имели более высокий рейтинг.

В следующих частях мы более подробно рассмотрим, чем эти вопросы GPT отличаются от поисковых запросов, которые пользователи вводят в поисковые системы, почему мы должны заботиться о них и как нам следует подготовиться к оптимизации, чтобы использовать это нововведение для роста нашего бизнеса или услуги и продукты наших клиентов.

Почему пользователи предпочитают ChatGPT

Этот переход от использования традиционной поисковой системы к направлению вашего вопроса в ChatGPT — не новая тенденция, а прямой ответ на ее преимущества. Некоторые из основных причин, по которым пользователи находят ответы GPT более соответствующими их требованиям, заключаются в следующем:

• Подробный и информативный. В то время как поисковые системы возвращают список ссылок на веб-сайты, которые пользователь должен просмотреть вручную, GPT способен генерировать текст, который непосредственно отвечает на его запрос. Это особенно полезно для пользователей, которые ищут быстрый и подробный ответ, не обязательно имея время или возможность открыть и прочитать кучу ссылок с первой страницы результатов.

• Объективный и непредвзятый . На результаты традиционных поисковых систем могут влиять некоторые факторы, которые не могут быть однозначно доступны всем - например, бюджет веб-сайта, который они могут потратить на покупку ссылок, или другие сомнительные стратегии, которые помогут им повысить рейтинг. LLM, с другой стороны, обучаются на огромных наборах данных и используют передовые алгоритмы классификации и корреляции для получения ответа, основанного на фактах и ​​доказательствах, а не на бюджетах компании.

• Персонализированный. Упоминание более сложной личной информации, необходимой для ответов, которые ищет пользователь, не сулит ничего хорошего традиционным поисковым системам, которые обычно используют универсальный подход и предоставляют идентичные результаты поиска по данному запросу. . GPT является новаторским в этом отношении, поскольку он способен понимать и адаптироваться к предпочтениям и требованиям пользователя посредством явного и контекстно-богатого ввода, при этом не нарушая при этом конфиденциальность пользователя.

• Динамичный. LLM имеют возможность участвовать в многоходовых беседах, побуждая пользователей уточнять свои запросы и предоставлять дополнительный контекст с помощью дополнительных вопросов. Это позволяет им придумывать все более усовершенствованные ответы, которые кажутся адаптированными специально для каждого пользователя.

Как LLM меняют способ поиска

Работая с традиционными поисковыми системами, пользователи научились вводить точные ключевые слова, соответствующие искомой информации. Этот подход часто требует фрагментации запросов на несколько ключевых слов, что зачастую неэффективно и может не дать желаемых результатов.

Даже несмотря на интеграцию LLM в поисковые системы, особенно с целью достижения большей релевантности результатов, поисковые системы по-прежнему испытывают трудности и чаще всего предоставляют нерелевантные и неполные результаты.

С появлением таких моделей, как GPT, открываются новые перспективы процесса поиска, и мы наблюдаем определенный переход от фрагментированного подхода, основанного на ключевых словах, к более естественной и интуитивной постановке вопросов. Эта эволюция происходит одновременно с развитием технологий голосового поиска, которые сейчас составляют 20% мобильных поисковых запросов Google.

Взаимодействие с LLM, такими как Chat GPT, дает пользователям возможность активно формировать и направлять процесс поиска информации; развивать более глубокое понимание необходимой им информации и того, как эффективно формулировать свои вопросы для получения желаемых результатов.

Вместо того, чтобы полагаться на простую цепочку несвязанных ключевых слов, они учатся:

• формулируйте свои вопросы четко и лаконично, избегая двусмысленности и расплывчатых формулировок;
• предоставить контекст и конкретные детали, включая соответствующую справочную информацию, предпочтения и ситуационные факторы.

Какие вопросы задают люди?

Возвращаясь на шаг назад в процессе GPT-запроса, важно понимать не только то, почему и когда люди обращаются к ИИ за ответами, но и то, как они формулируют свои запросы и какую другую контекстную информацию можно вывести из этого.

Это понимание составляет основу новой дисциплины AEO (оптимизация системы ответов), которая фокусируется на шаблонах этих пользовательских запросов, подчеркивая необходимость в контенте, который напрямую отвечает конкретным потребностям пользователей.

Эти вопросы соответствуют конкретным закономерностям и структурам, которые необходимо понять при попытках оптимизации GPT. Вот некоторые распространенные формулировки запросов, которые пользователи направляют в ChatGPT, когда ищут конкретные продукты или услуги :

Ищу персональные рекомендации

Пользователи часто обращаются к GPT за предложениями, персональными рекомендациями или советами экспертов, формулируя свои вопросы типа « Что лучше всего… » или « Можете ли вы порекомендовать что-нибудь… ». ‍

Чувствительные к цене запросы

‍ LLM — отличный инструмент для консультации, если вы хотите найти лучшее соотношение цены и качества. Они могут предоставить в режиме реального времени информацию о ценах, скидках и экономически эффективных вариантах для различных сценариев.

Вопросы формулируются следующим образом: « Что является самым дешевым… », « Что является наиболее рентабельным …» или « Где я могу найти доступное… ». ‍

Запросы на конкретные функции

Часто пользователи интересуются конкретными особенностями или качествами услуг и продуктов.

Например, они могут спросить: « Какой [продукт/услуга] имеет лучшую [конкретную функцию]? » или « Можете ли вы назвать [продукт/услугу], который предлагает [конкретную функцию]? »

Сравнительные вопросы

Подобные запросы особенно хорошо подходят для LLM, поскольку они могут предоставить подробный анализ различных продуктов на основе потребностей и предпочтений, указанных пользователем.

Они формулируют свои вопросы так: « Является ли X лучше, чем Y ?», « Чем X отличается от Y с точки зрения [особенности]? » или « В чем разница между X и Y? » .

Поиск на основе местоположения

‍ LLM отлично подходит для запросов, включающих географические элементы, предлагая в режиме реального времени информацию о близлежащих вариантах, услугах или мероприятиях.

Вопросы формулируются следующим образом: « Где я могу купить X рядом со мной? » или « Какие [услуги] доступны в [местоположении] » ?

Запросы по решению проблем

Многие пользователи приходят в LLM с конкретной проблемой и спрашивают: « Как мне решить X? » или « Как лучше всего справиться с Y? »

Эти вопросы указывают на то, что они ищут продукты или услуги в качестве решений.

‍

В ответ на эти идеи компаниям рекомендуется принять упреждающую стратегию контента и сосредоточиться на создании материалов, которые точно отвечают конкретным потребностям, выявленным в запросах пользователей. Это гарантирует, что продукты и услуги не только будут видны в результатах поиска, но и будут напрямую резонировать с потребностями целевой аудитории в различных сценариях.

Механизмы ранжирования GPT в чате

Теперь, когда мы изучили важность понимания типа и структуры вопросов, которые пользователи обращаются к GPT, давайте посмотрим на другой конец процесса, чтобы увидеть, какие факторы определяют рейтинг запросов, основанных на решениях. Этот основополагающий механизм включает в себя комплексный и нелинейный процесс, который включает в себя:

Семантический анализ

Процесс семантического анализа соединяет слова и фразы в более крупные семантические отношения, чтобы понять, как слова встречаются вместе в разных контекстах.

Для этого GPT анализирует большие объемы текста, чтобы сопоставить шаблоны и ассоциации, которые не очевидны сразу, но необходимы для понимания полного смысла запроса. Процесс включает в себя :

Анализ запросов

GPT проводит углубленный семантический анализ, который включает в себя разбиение запроса на его элементы – слова, фразы и их синтаксические отношения – которые затем оцениваются в их коллективном контексте, т.е. как они относятся друг к другу. ‍

Определение намерений пользователя

Используя вероятностный подход для определения намерений пользователя, GPT анализирует частоты шаблонов слов в своих обучающих данных и то, как они коррелируют в конкретных контекстах.

Например, в запросе о «недорогих семейных автомобилях» GPT распознает корреляцию между «бюджетностью» и соображениями стоимости транспортных средств, точно так же, как «семейные» автомобили связаны с такими характеристиками, как пространство и безопасность. ‍

Оценка в контексте

LLM учитывают, что запросы, хотя и могут содержать похожие слова, могут иметь совершенно разные значения и требования, и определяют, указывает ли формулировка вопроса на то, что пользователь обращается за советом, проводит сравнения или спрашивает о конкретных функциях. Ответы адаптируются в соответствии с основными потребностями пользователей, будь то бюджетные ограничения, характеристики производительности или предпочтения бренда.

Поиск и синтез данных

Помимо результатов семантического анализа, ChatGPT оценивает запрос на основе обширного набора обучающих данных, а также веб-поиска в реальном времени.

Набор обучающих данных

‍ База данных GPT включает в себя широкий спектр источников, от научных статей до популярных СМИ, что обеспечивает всестороннее понимание различных областей. Однако неизвестно, что именно включено в обучающую выборку и по каким принципам в нее включены источники. ‍

Веб-поиск

Важным аспектом данных обучения GPT является ограничение по времени: на момент написания этой статьи оно было ограничено апрелем 2023 года. В дополнение к этому Pro-версия ChatGPT теперь также предлагает возможности веб-поиска через Bing. Эта интеграция особенно важна в областях, где часто внедряются новые продукты или услуги.

Факторы ранжирования

Когда GPT ранжирует продукты или услуги в ответ на запрос, он опирается на набор факторов ранжирования. Они предназначены для обеспечения того, чтобы ответы были не только актуальными, но и заслуживающими доверия, разнообразными и своевременными. Вот более детальный обзор некоторых из наиболее важных из них:

Запрос и контекстное сопоставление

GPT отдает приоритет решениям, которые непосредственно удовлетворяют потребности пользователя. Эта релевантность определяется не только частотой ключевых слов, но и глубиной соответствия между целью запроса и информацией, связанной с продуктами или услугами.

Авторитет и популярность

Когда упоминаются продукты или услуги, GPT оценивает надежность источников. Это предполагает оценку частоты и контекста упоминаний в различных источниках, придавая больший вес тем, которые часто цитируются в авторитетных контекстах. Модель также учитывает популярность продуктов, о чем свидетельствует их распространенность в данных обучения.

Анализ отзывов пользователей

GPT проводит анализ настроений на основе отзывов и обзоров своих данных обучения и недавних результатов веб-поиска. Товары или услуги с преимущественно положительным настроением имеют преимущество в рейтинге. ‍

Разнообразие и охват

Обеспечивая разнообразие, GPT сохраняет баланс, так что пользователям предоставляется широкий набор вариантов, которые по-прежнему очень релевантны запросу. ‍

Свежая информация

Хотя исторические данные составляют основу знаний GPT, поскольку для некоторых запросов может быть полезна проверенная временем информация или многолетняя репутация, она также учитывает новую информацию, особенно для рынков, где события происходят быстро.

‍

Помимо этого, GPT учитывает и другие факторы, хотя и в меньшей степени, такие как:

Персонализация и обратная связь

‍ Ответы GPT не статичны, и каждое взаимодействие с пользователем дает модели возможность учиться и корректироваться. Когда пользователи предоставляют более конкретные требования или отзывы, GPT динамически изменяет свои ответы. Этот итеративный процесс позволяет GPT динамически корректировать свои рейтинги, гарантируя, что окончательные рекомендации будут максимально релевантными и персонализированными. ‍

Этический и объективный рейтинг

‍ GPT стремится сохранять объективную позицию в своих ответах. Он запрограммирован на избежание предвзятости, которая может возникнуть в результате платного продвижения по службе, рекламы или любого неправомерного внешнего влияния. Основное внимание уделяется объективному анализу данных с рекомендациями, основанными на достоинствах и актуальности.

Заключительные слова

Нет сомнений: внедрение GPT и его последующие итерации переопределяют параметры поисковой оптимизации. В отличие от традиционных моделей ранжирования, основанных главным образом на обратных ссылках и плотности ключевых слов, GPT представляет собой новый рубеж, где предвидение и понимание контекста и намерений пользователя, а также активная оптимизация контента для сложных запросов будут на переднем крае.

Чтобы сделать это эффективно, важно не только понимать вводимые пользователем данные и механизмы ранжирования GPT, но также знать, какое место занимают продукты и услуги в различных моделях LLM. Тем, кто смотрит в будущее, следует рассмотреть возможность использования передовых инструментов, специально предназначенных для отслеживания рейтингов GPT, чтобы получить представление о позициях в рейтинге по различным вопросам пользователей.

Поскольку мы используем инновационные возможности LLM и готовимся к достижениям, которые их прогресс приносит в мир SEO, важно помнить, что эра искусственного интеллекта все еще находится в зачаточном состоянии и подвержена быстрым изменениям.

Мы надеемся, что это руководство помогло пролить свет на некоторые наиболее важные аспекты механизмов ранжирования GPT, понимание которых необходимо для эффективного использования этой новой технологии. Как всегда, не забывайте быть в курсе последних событий и следите за новостями.