ปูทางสำหรับการจัดอันดับบริการของคุณใน LLM

ด้วยการพัฒนาล่าสุดเกี่ยวกับ AI และ LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) เราไม่สามารถระงับผลกระทบที่จะเกิดขึ้นต่อวิธีที่ผู้คนใช้เครื่องมือค้นหาและทำความเข้าใจ SEO

หากรูปแบบการจัดอันดับหน้าแบบเดิมสำหรับการจำแนกประเภทลิงก์ย้อนกลับและความคุ้มค่าของเว็บไซต์ที่พัฒนาโดย Google ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในปี 1996 รากฐานของวิธีจัดอันดับเว็บไซต์ของเราไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปมากนักนอกเหนือจากปัจจัยอื่นๆ ที่มีความสำคัญน้อยกว่า แต่ยังคงมีปัจจัยที่เกี่ยวข้องที่มีอิทธิพลต่อเว็บไซต์และ การจัดอันดับคำค้นหาที่เกี่ยวข้องในเครื่องมือค้นหา

LLM โดยเฉพาะ GPT ในแนวหน้า ได้เริ่มท้าทายโมเดลดั้งเดิมเหล่านี้ โดยนำเสนอวิธีการใหม่ๆ ที่ผู้ใช้สามารถค้นหาข้อมูลได้ การใช้ ChatGPT เพื่อรับข้อเท็จจริงหรือข้อมูลบางอย่างต้องใช้เวลาและการคลิกน้อยลงอย่างมาก และบ่อยครั้งที่ข้อมูลนี้เป็นตัวแทนของข้อเท็จจริงที่เป็นรูปธรรมมากกว่า เนื่องจากธรรมชาติของ LLM คือการ "บริโภค" ข้อมูลจำนวนมาก

สิ่งนี้ทำให้ LLM ใช้งานได้จริงไม่เพียงแต่ในการเขียนบทกวี เขียนโค้ด และเตรียมแผนการเดินทางเท่านั้น แต่ยังเพื่อ "การค้นหา" ข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากมายอีกด้วย

มาดูตัวอย่างวิธีที่ผู้คนเรียนรู้การใช้ LLM และ GPT เพื่อให้ได้คำตอบสำหรับคำถามที่ตรงเป้าหมายอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ และสิ่งนี้อาจส่งผลอย่างไรต่ออนาคตของ SEO

LLM ในทางปฏิบัติ

เราถาม ChatGPT ว่า "เว็บไซต์ใดที่น่าเชื่อถือที่สุดในการค้นหาและเปรียบเทียบเที่ยวบินในด้านราคา ความถูกต้อง และการบริการลูกค้า"

GPT แสดงรายการตัวเลือกทั้งหมดไว้อย่างสวยงาม พร้อมด้วยข้อมูลสรุปสั้นๆ ของแต่ละบริการ เมื่อทราบถึงประสิทธิภาพของแนวทางนี้ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลาเท่านั้น แต่ยังข้ามความคิดเห็นที่มีอคติจากไซต์บทวิจารณ์อีกด้วย ผู้ใช้จึงหันมาใช้ GPT เพื่อเข้าถึงข้อมูลมากขึ้น

ด้วยสิ่งนี้ เรากำลังเปิดเผยสาขาใหม่ของการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลซึ่งรวมถึง - คล้ายกับ SEO - เทคนิคและวิธีการในการทำความเข้าใจคำถามที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและผู้ใช้ของเรากำลังใช้เพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาสำหรับปัญหาที่ผลิตภัณฑ์หรือบริการของเรากำลังแก้ไข

วินัยที่เกิดขึ้นใหม่นี้ - เราสามารถเรียกมันว่า LLMO (การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลภาษาขนาดใหญ่) - มุ่งเน้นไปที่วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพตำแหน่งของเราสำหรับข้อความค้นหาเหล่านี้เพื่อให้มีความเกี่ยวข้องมากขึ้น มองเห็นได้ และอันดับที่สูงขึ้น

ในส่วนต่อไปนี้ เราจะเจาะลึกลงไปว่าคำถาม GPT เหล่านี้แตกต่างจากคำค้นหาที่ผู้ใช้ใส่ในเครื่องมือค้นหาอย่างไร เหตุใดเราจึงควรใส่ใจคำถามเหล่านี้ และวิธีที่เราควรเตรียมพร้อมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมนี้เพื่อการเติบโตของธุรกิจของเราหรือ บริการและผลิตภัณฑ์ของลูกค้าของเรา

เหตุใดผู้ใช้จึงหันมาใช้ ChatGPT

การเปลี่ยนจากการใช้เสิร์ชเอ็นจิ้นแบบเดิมไปสู่การตั้งคำถามของคุณที่ ChatGPT ไม่ใช่เทรนด์ใหม่ แต่เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อข้อดีของมัน สาเหตุสำคัญบางประการที่ทำให้ผู้ใช้พบว่า GPT ส่งคำตอบที่สอดคล้องกับข้อกำหนดมากกว่ามีดังนี้

• ครอบคลุมและให้ข้อมูล แม้ว่าเครื่องมือค้นหาจะส่งคืนรายการลิงก์ไปยังเว็บไซต์ซึ่งผู้ใช้ต้องกรองด้วยตนเอง GPT ก็สามารถสร้างข้อความที่ตอบคำถามของตนได้โดยตรง สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่กำลังมองหาคำตอบที่รวดเร็วและทั่วถึง โดยไม่ต้องมีเวลาหรือความสามารถในการเปิดและอ่านลิงก์จำนวนมากจากผลการค้นหาหน้าแรก

• มีวัตถุประสงค์และเป็นกลาง ผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาแบบเดิมอาจได้รับอิทธิพลจากปัจจัยบางอย่างที่อาจใช้ไม่ได้กับทุกคน เช่น งบประมาณของเว็บไซต์ที่พวกเขาสามารถใช้เพื่อซื้อลิงก์หรือกลยุทธ์ที่น่าสงสัยอื่นๆ เพื่อช่วยให้อันดับสูงขึ้น ในทางกลับกัน LLM ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และใช้การจำแนกประเภทขั้นสูงและอัลกอริธึมสหสัมพันธ์เพื่อสร้างคำตอบที่อิงตามข้อเท็จจริงและหลักฐาน ไม่ใช่งบประมาณของบริษัท

• ส่วนบุคคล การกล่าวถึงข้อมูลภูมิหลังส่วนตัวที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งจำเป็นสำหรับคำตอบที่ผู้ใช้ค้นหานั้น ไม่เป็นลางดีกับเครื่องมือค้นหาแบบเดิม ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้แนวทางขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคน และแสดงผลการค้นหาที่เหมือนกันสำหรับข้อความค้นหาที่ระบุ . GPT มีความก้าวล้ำในเรื่องนี้ เนื่องจากสามารถเข้าใจและปรับให้เข้ากับความชอบและความต้องการของผู้ใช้ผ่านการป้อนข้อมูลที่ชัดเจนและเต็มไปด้วยบริบท โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้

• พลวัต. LLM มีความสามารถในการมีส่วนร่วมในการสนทนาหลายรอบ โดยสนับสนุนให้ผู้ใช้ปรับแต่งคำถามของตนและให้บริบทเพิ่มเติมผ่านคำถามติดตามผล สิ่งนี้ทำให้พวกเขาได้รับคำตอบที่ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งให้ความรู้สึกราวกับว่าได้รับการปรับแต่งมาสำหรับผู้ใช้แต่ละคนโดยเฉพาะ

LLM กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการค้นหาของเราอย่างไร

เมื่อทำงานกับเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม ผู้ใช้ได้เรียนรู้ที่จะป้อนคำหลักที่แม่นยำซึ่งตรงกับข้อมูลที่ต้องการ ซึ่งเป็นแนวทางที่มักต้องใช้การแยกส่วนข้อความค้นหาออกเป็นคำหลักหลายคำ ซึ่งมักไม่มีประสิทธิภาพและอาจไม่ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

แม้ว่าจะมีการรวม LLM เข้ากับเครื่องมือค้นหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้บรรลุความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่มากขึ้น แต่เครื่องมือค้นหายังคงประสบปัญหา และบ่อยครั้งที่ผลลัพธ์ไม่เกี่ยวข้องและไม่สมบูรณ์

ด้วยการเกิดขึ้นของโมเดล เช่น GPT มุมมองใหม่ๆ เกี่ยวกับกระบวนการค้นหาก็กำลังเปิดกว้างขึ้น และเราเห็นการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนจากแนวทางที่อิงตามคำหลักแบบกระจัดกระจาย ไปสู่การตั้งคำถามที่เป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติมากขึ้น วิวัฒนาการนี้เกิดขึ้นพร้อมกันกับเทคโนโลยีการค้นหาด้วยเสียงที่เพิ่มขึ้น ซึ่งปัจจุบันคิดเป็น 20% ของคำค้นหาบนมือถือของ Google

การโต้ตอบกับ LLM เช่น Chat GPT ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดรูปแบบและกำหนดทิศทางกระบวนการค้นหาข้อมูลได้อย่างแข็งขัน เพื่อพัฒนาความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่พวกเขาต้องการและวิธีการตอบคำถามอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

แทนที่จะอาศัยสตริงคำหลักที่ไม่เชื่อมต่อแบบง่ายๆ พวกเขากำลังเรียนรู้ที่จะ:

• ใช้คำถามในลักษณะที่ชัดเจน กระชับ หลีกเลี่ยงความคลุมเครือและภาษาที่คลุมเครือ
• ให้บริบทและรายละเอียดเฉพาะ รวมถึงข้อมูลความเป็นมาที่เกี่ยวข้อง ความชอบ และปัจจัยสถานการณ์

ผู้คนถามคำถามประเภทใด?

ย้อนกลับไปหนึ่งก้าวในกระบวนการสืบค้น GPT สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจไม่เพียงแต่ว่าทำไมและเมื่อใดที่ผู้คนหันมาใช้ AI เพื่อหาคำตอบ แต่ยังรวมไปถึง วิธีที่ พวกเขาเรียบเรียงถ้อยคำในการสืบค้นและข้อมูลเชิงบริบทอื่นใดที่อาจอนุมานได้จากสิ่งนั้น

ความเข้าใจนี้เป็นแกนหลักของระเบียบวินัยที่เกิดขึ้นใหม่ของ AEO (Answer Engine Optimization) ซึ่งเน้นไปที่รูปแบบของคำค้นหาของผู้ใช้เหล่านี้ โดยเน้นถึงความจำเป็นสำหรับเนื้อหาที่ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้เฉพาะโดยตรง

คำถามเหล่านี้เป็นไปตามรูปแบบและโครงสร้างเฉพาะซึ่งจำเป็นต่อการทำความเข้าใจในการพยายามเพิ่มประสิทธิภาพ GPT ต่อไปนี้เป็นวลีทั่วไปของคำถามที่ผู้ใช้มุ่งไปที่ ChatGPT เมื่อพวกเขากำลังมองหาผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะ :

กำลังมองหาคำแนะนำส่วนบุคคล

ผู้ใช้มักหันไปหา GPT เพื่อขอคำแนะนำ/คำแนะนำเฉพาะบุคคล หรือคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ โดยถามคำถาม เช่น " อะไรดีที่สุด… " หรือ " คุณช่วยแนะนำหน่อยได้ไหม… ." ‍

ข้อความค้นหาที่ละเอียดอ่อนด้านราคา

‍ LLM เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการปรึกษาเมื่อคุณต้องการค้นหาสิ่งที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับเงินของคุณ พวกเขาสามารถให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับราคา ส่วนลด และตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับสถานการณ์ต่างๆ

คำถามจะใช้วลีต่างๆ เช่น " อะไรคือสิ่งที่ถูกที่สุด… .", " อะไรคือสิ่งที่คุ้มค่าที่สุด ..." หรือ " ฉันจะหาราคาไม่แพงได้ที่ไหน… ." ‍

คำขอเฉพาะคุณสมบัติ

บ่อยครั้งที่ผู้ใช้สอบถามเกี่ยวกับคุณลักษณะเฉพาะหรือคุณภาพของบริการและผลิตภัณฑ์

ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจถามว่า " [ผลิตภัณฑ์/บริการ] ใดมี [คุณลักษณะเฉพาะ] ที่ดีที่สุด " หรือ " คุณช่วยตั้งชื่อ [ผลิตภัณฑ์/บริการ] ที่นำเสนอ [คุณลักษณะเฉพาะ] ได้ไหม "

คำถามเปรียบเทียบ

การสอบถามประเภทนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ LLM เนื่องจากสามารถให้การวิเคราะห์โดยละเอียดของผลิตภัณฑ์ต่างๆ ตามความต้องการและความชอบที่ผู้ใช้ระบุ

พวกเขาตั้งคำถามว่า " X ดีกว่า Y ไหม ", " X ​​เปรียบเทียบกับ Y ในแง่ของ [คุณลักษณะเฉพาะ] อย่างไร " หรือ " X และ Y แตกต่างกันอย่างไร "

การค้นหาตามสถานที่

‍ LLM เหมาะอย่างยิ่งกับการสืบค้นที่รวมองค์ประกอบทางภูมิศาสตร์เข้าด้วยกัน โดยนำเสนอข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับตัวเลือก บริการ หรือกิจกรรมในบริเวณใกล้เคียง

คำถามจะใช้วลีเช่น " ฉันจะซื้อ X ใกล้ฉันได้ที่ไหน " หรือ " [บริการ] ที่ดีที่สุดใน [สถานที่] คืออะไร "

แบบสอบถามการแก้ปัญหา

ผู้ใช้จำนวนมากมาที่ LLM ด้วยปัญหาเฉพาะ โดยถามว่า " ฉันจะแก้ปัญหา X ได้อย่างไร " หรือ " วิธีที่ดีที่สุดในการจัดการกับ Y คืออะไร "

คำถามเหล่านี้บ่งชี้ว่าพวกเขากำลังมองหาผลิตภัณฑ์หรือบริการเพื่อเป็นแนวทางแก้ไข

‍

เพื่อตอบสนองต่อข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ ธุรกิจต่างๆ ได้รับคำแนะนำให้ใช้กลยุทธ์เนื้อหาเชิงรุกและมุ่งเน้นที่การสร้างเนื้อหาที่ตรงตามความต้องการเฉพาะเจาะจงที่เน้นโดยข้อความค้นหาของผู้ใช้ การทำเช่นนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผลิตภัณฑ์และบริการไม่เพียงปรากฏในผลการค้นหาเท่านั้น แต่ยังสะท้อนความต้องการของกลุ่มเป้าหมายในสถานการณ์ต่างๆ โดยตรงอีกด้วย

กลไกการจัดอันดับ Chat GPT

ตอนนี้เราได้สำรวจความสำคัญของการทำความเข้าใจประเภทและโครงสร้างของคำถามที่ผู้ใช้หันมาใช้ GPT แล้ว เรามาดูที่อีกด้านหนึ่งของกระบวนการเพื่อดูว่าปัจจัยใดบ้างที่เป็นตัวกำหนดการจัดอันดับสำหรับข้อความค้นหาที่อิงตามโซลูชัน กลไกเบื้องหลังนี้เกี่ยวข้องกับกระบวนการที่ครอบคลุมและไม่เชิงเส้นซึ่งรวมถึง:

การวิเคราะห์ความหมาย

กระบวนการวิเคราะห์เชิงความหมายเชื่อมโยงคำและวลีเข้ากับความสัมพันธ์เชิงความหมายที่ใหญ่ขึ้น เพื่อทำความเข้าใจว่าคำต่างๆ มารวมกันในบริบทต่างๆ ได้อย่างไร

ในการดำเนินการนี้ GPT จะวิเคราะห์ข้อความจำนวนมากเพื่อแมปรูปแบบและการเชื่อมโยงที่ไม่ปรากฏให้เห็นในทันที แต่จำเป็นสำหรับการเข้าใจความหมายทั้งหมดของข้อความค้นหา กระบวนการนี้ประกอบด้วย :

การวิเคราะห์แบบสอบถาม

GPT ดำเนินการวิเคราะห์เชิงความหมายเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งคำถามออกเป็นองค์ประกอบต่างๆ เช่น คำ วลี และความสัมพันธ์ทางวากยสัมพันธ์ ซึ่งจากนั้นจะได้รับการประเมินในบริบทโดยรวมของคำค้นหาเหล่านั้น กล่าวคือ พวกเขาเกี่ยวข้องกันอย่างไร ‍

การกำหนดเจตนาของผู้ใช้

GPT วิเคราะห์ความถี่ของรูปแบบของคำในข้อมูลการฝึกอบรมโดยใช้แนวทางความน่าจะเป็นเพื่อระบุจุดประสงค์ของผู้ใช้ และความสัมพันธ์ของคำเหล่านั้นในบริบทที่เฉพาะเจาะจงอย่างไร

ตัวอย่างเช่น ในการค้นหา "รถครอบครัวที่เป็นมิตรต่องบประมาณ" GPT ตระหนักถึงความสัมพันธ์ระหว่าง "เป็นมิตรต่องบประมาณ" และการพิจารณาต้นทุนของยานพาหนะ เช่นเดียวกับที่รถยนต์ที่ "เป็นมิตรต่อครอบครัว" มีความเชื่อมโยงกับคุณลักษณะต่างๆ เช่น พื้นที่และความปลอดภัย ‍

การประเมินในบริบท

LLM คำนึงถึงว่าข้อความค้นหา ถึงแม้ว่าอาจมีคำที่คล้ายกัน แต่ก็สามารถมีความหมายและข้อกำหนดที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง และจะระบุว่าการใช้ถ้อยคำของคำถามบ่งชี้ว่าผู้ใช้ต้องการคำแนะนำ ทำการเปรียบเทียบ หรือการสอบถามเกี่ยวกับคุณลักษณะเฉพาะหรือไม่ คำตอบได้รับการปรับแต่งตามความต้องการพื้นฐานของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นข้อจำกัดด้านงบประมาณ คุณสมบัติด้านประสิทธิภาพ หรือความชอบของแบรนด์

การดึงข้อมูลและการสังเคราะห์ข้อมูล

นอกเหนือจากการค้นพบจากการวิเคราะห์เชิงความหมายแล้ว ChatGPT ยังประเมินการค้นหาเทียบกับชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ครอบคลุม รวมถึงการค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์

ชุดข้อมูลการฝึกอบรม

ฐานข้อมูลของ GPT ครอบคลุมแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่บทความทางวิชาการไปจนถึงสื่อยอดนิยม รับประกันความเข้าใจที่ครอบคลุมในโดเมนต่างๆ อย่างไรก็ตาม ยังไม่ทราบแน่ชัดว่าชุดการฝึกอบรมประกอบด้วยอะไรบ้าง หรืออ้างอิงจากแหล่งที่มาของหลักเกณฑ์ใดบ้าง ‍

ค้นหาเว็บ

สิ่งสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมของ GPT คือการจำกัดเวลา - ในขณะที่เขียนบทความนี้จำกัดอยู่จนถึงเดือนเมษายน 2023 เพื่อเสริมสิ่งนี้ ChatGPT เวอร์ชัน Pro ยังมีความสามารถในการค้นหาเว็บผ่าน Bing อีกด้วย การบูรณาการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในด้านที่มีการแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ๆ บ่อยครั้ง

ปัจจัยการจัดอันดับ

เมื่อ GPT จัดอันดับผลิตภัณฑ์หรือบริการตามคำค้นหา GPT จะขึ้นอยู่กับชุดปัจจัยการจัดอันดับ สิ่งเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องเท่านั้น แต่ยังน่าเชื่อถือ มีความหลากหลาย และทันเวลาอีกด้วย มาดูสิ่งที่สำคัญที่สุดบางส่วนโดยละเอียดยิ่งขึ้น:

การค้นหาและการจับคู่ตามบริบท

GPT จัดลำดับความสำคัญของโซลูชันที่ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้โดยตรง ความเกี่ยวข้องนี้ไม่ได้ถูกกำหนดโดยความถี่ของคำหลักเพียงอย่างเดียว แต่โดยความลึกของการจับคู่ระหว่างจุดประสงค์ของข้อความค้นหาและข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ

ความน่าเชื่อถือและความนิยม

เมื่อมีการกล่าวถึงผลิตภัณฑ์หรือบริการ GPT จะประเมินความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มา สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการประเมินความถี่และบริบทของการกล่าวถึงในแหล่งต่างๆ โดยให้น้ำหนักที่สูงกว่าแก่แหล่งที่มีการอ้างถึงบ่อยครั้งในบริบทที่มีชื่อเสียง แบบจำลองนี้ยังคำนึงถึงความนิยมของผลิตภัณฑ์ด้วย ตามที่ระบุโดยความชุกของผลิตภัณฑ์ในข้อมูลการฝึกอบรม

การวิเคราะห์ผลตอบรับของผู้ใช้

GPT ดำเนินการวิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับความคิดเห็นและบทวิจารณ์ในข้อมูลการฝึกอบรมและผลการค้นหาเว็บล่าสุด ผลิตภัณฑ์หรือบริการที่มีทัศนคติเชิงบวกเป็นส่วนใหญ่จะได้รับการจัดอันดับให้ได้รับความนิยม ‍

ความหลากหลายและความครอบคลุม

แม้จะรับประกันความหลากหลาย GPT ก็รักษาสมดุลเพื่อให้ผู้ใช้มีตัวเลือกมากมายที่ยังคงมีความเกี่ยวข้องสูงกับข้อความค้นหา ‍

ข้อมูลสด

แม้ว่าข้อมูลในอดีตจะเป็นแกนหลักของความรู้ของ GPT เนื่องจากคำถามบางอย่างอาจได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่ผ่านการทดสอบตามเวลาหรือชื่อเสียงที่มีมายาวนาน แต่ก็ยังพิจารณาข้อมูลใหม่ด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับตลาดที่มีการพัฒนาเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

‍

นอกเหนือจากนี้ GPT ยังพิจารณาปัจจัยอื่นๆ แม้ว่าจะพิจารณาในระดับที่น้อยกว่า เช่น:

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและข้อเสนอแนะ

‍ การตอบสนองของ GPT จะไม่คงที่ และการโต้ตอบของผู้ใช้แต่ละครั้งถือเป็นโอกาสสำหรับโมเดลในการเรียนรู้และปรับเปลี่ยน เมื่อผู้ใช้ระบุข้อกำหนดหรือข้อเสนอแนะที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น GPT จะปรับเปลี่ยนการตอบสนองแบบไดนามิก กระบวนการทำซ้ำนี้ช่วยให้ GPT ปรับการจัดอันดับแบบไดนามิกได้ เพื่อให้มั่นใจว่าคำแนะนำขั้นสุดท้ายมีความเกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ‍

การจัดอันดับที่มีจริยธรรมและเป็นกลาง

‍ GPT มุ่งมั่นที่จะรักษาจุดยืนที่เป็นกลางในการตอบสนอง ได้รับการตั้งโปรแกรมไว้เพื่อหลีกเลี่ยงอคติที่อาจเกิดขึ้นจากการส่งเสริมการขายแบบเสียค่าใช้จ่าย การโฆษณา หรืออิทธิพลภายนอกที่ไม่เหมาะสม จุดเน้นอยู่ที่การวิเคราะห์ข้อมูลตามวัตถุประสงค์ โดยมีคำแนะนำตามคุณธรรมและความเกี่ยวข้อง

คำพูดสุดท้าย

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการเปิดตัว GPT และการวนซ้ำที่ตามมากำลังกำหนดพารามิเตอร์ของการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาใหม่ ต่างจากโมเดลการจัดอันดับแบบดั้งเดิมที่อิงตามลิงก์ย้อนกลับและความหนาแน่นของคำหลักเป็นหลัก GPT นำเสนอขอบเขตใหม่ที่การคาดการณ์และทำความเข้าใจบริบทและความตั้งใจของผู้ใช้ และการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาในเชิงรุกสำหรับข้อความค้นหาที่ซับซ้อนจะอยู่แถวหน้า

เพื่อให้ดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนและกลไกการจัดอันดับ GPT เท่านั้น แต่ยังต้องทราบว่าผลิตภัณฑ์และบริการอยู่ที่ใดในโมเดล LLM ต่างๆ ผู้ที่มองไปข้างหน้าควรพิจารณาใช้เครื่องมือขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อติดตามการจัดอันดับ GPT โดยเฉพาะ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตำแหน่งการจัดอันดับสำหรับคำถามต่างๆ ของผู้ใช้

ในขณะที่เรายอมรับความสามารถเชิงนวัตกรรมของ LLM และเตรียมพร้อมสำหรับความก้าวหน้าที่ความก้าวหน้าของพวกเขากำลังนำเข้าสู่โลก SEO สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่ายุค AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและอาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

เราหวังว่าคู่มือนี้จะช่วยให้ความกระจ่างเกี่ยวกับแง่มุมที่สำคัญที่สุดบางประการของกลไกการจัดอันดับ GPT ซึ่งจะเป็นพื้นฐานในการทำความเข้าใจเพื่อใช้เทคโนโลยีเกิดใหม่นี้อย่างมีประสิทธิภาพ และเช่นเคย อย่าลืมติดตามข่าวสารเกี่ยวกับการพัฒนาล่าสุดและคอยติดตามนวัตกรรมใหม่ๆ เพิ่มเติม