Инструменты видимости LLM: согласны ли специалисты по поисковой оптимизации с тем, как их использовать?

Инструменты SEO для поиска LLM совершенствуются, поскольку маркетологи лучше понимают, что именно измерять и как эти измерения способствуют достижению целей клиентов.
Инструменты видимости LLM

Обсуждение на LinkedIn видимости LLM и инструментов для ее отслеживания рассмотрело, как SEO-специалисты подходят к оптимизации поиска на основе LLM. Предоставленные ответы предполагают, что инструменты для SEO, ориентированного на LLM, становятся зрелыми, хотя есть некоторые разногласия относительно того, что именно следует отслеживать.

Джо Холл ( профиль LinkedIn ) поднял ряд вопросов на LinkedIn о полезности инструментов, которые отслеживают видимость LLM. Он не сказал прямо, что инструменты не имеют полезности, но его вопросы, по-видимому, были направлены на то, чтобы начать разговор

Он написал:

«Я не понимаю, как работают эти системы, которые заявляют, что отслеживают видимость LLM. Ответы LLM очень субъективны по отношению к контексту. Они не статичны, как традиционные SERP. Даже если бы вы могли их отслеживать, как вы можете разумно связать производительность с бизнес-целями? Как вы можете делать прогнозы или даже строить стратегию с этими данными? Я понимаю ценность этого на поверхностном уровне, но на самом деле это не кажется хорошим ни для чего, кроме продажи услуг консультантам, которые на самом деле не знают, что они делают».

Джошуа Левенсон ( профиль LinkedIn ) также ответил, что современные инструменты SEO устарели, заметив:

«Люди используют старую парадигму для оценки новой технологии».

Джо Холл ответил: «Бинго!»

LLM SEO: «Не так просто, как добавить это ключевое слово»

Лили Рэй ( профиль в LinkedIn ) ответила, что сущности, к которым обращаются LLM, являются ключевым элементом, на котором следует сосредоточиться.

Она объяснила:

«Если вы зададите LLM один и тот же вопрос тысячи раз в день, вы сможете усреднить сущности, которые он упоминает в своих ответах. А затем повторять это каждый день. Это не идеально, но это уже что-то».

Холл спросил ее, как это помогает клиентам, и Лили ответила:

«Ну, есть много действенных рекомендаций, которые можно почерпнуть из данных. Но это, очевидно, самая сложная часть. Это не так просто, как «добавить это ключевое слово в тег заголовка».

Инструменты для LLM SEO

Диксон Джонс ( профиль LinkedIn ) ответил кратким комментарием, чтобы представить Waikay , что означает What AI Knows About You. Он сказал, что его инструмент использует извлечение сущностей и тем и основывает свои рекомендации и действия на анализе пробелов.

Райан Джонс ( профиль LinkedIn ) ответил, чтобы рассказать о том, как работает его продукт SERPRecon :

«Есть 2 способа сделать это. Один — я делаю это на SERPrecon, используя API для мониторинга ответов на запросы, а затем, как сказала LIly, извлекая из них сущности, темы и т. д. Это более дешевый/легкий способ, но он позволяет легче всего сосредоточиться на том, что вас интересует. Фокус не на точной формулировке, а на темах и темах, которые он постоянно упоминает — так что вы можете оптимизировать их.

Другой способ — отслеживать данные интернет-провайдера и смотреть, сколько реальных пользовательских запросов вы на самом деле показали. Это очень дорого.

Любой другой метод не имеет особого смысла».

А в другом посте добавил еще больше информации:

«ИИ не сообщает вам, как он разветвлялся или какие еще запросы он делал. Люди продолжают находить хитрые способы увидеть это на вкладке «Сеть» в Chrome, но они продолжают так же быстро это менять.

Инструмент обзора ИИ в моем инструменте пытается провести их обратную разработку, используя ту же логику/математику, что и в их патентах, но это никогда не может быть на 100%».

Затем он объяснил, как это помогает клиентам:

«Это помогает нам в контексте того, что если я ввожу 25 запросов, я хочу увидеть, кто там появляется и какие темы они упоминают, чтобы я мог попытаться убедиться, что я появляюсь там, если меня там нет. Вот и все. Люди, измеряющие настроения ответов ИИ, меня чертовски раздражают».

Десять синих ссылок никогда не были статичными

Хотя Холл заявил, что «традиционные» результаты поиска были статичными, в отличие от результатов поиска на основе LLM, следует отметить, что старые результаты поиска находились в состоянии постоянного изменения, особенно после обновления Hummingbird, которое позволило Google добавлять свежие результаты поиска, когда этого требовал запрос или когда в сети появлялись новые или обновленные веб-страницы. Кроме того, традиционные результаты поиска, как правило, имели более одного намерения, часто до трех, что приводило к колебаниям в том, что ранжируется.

Результаты поиска LLM также демонстрируют разнообразие, но в случае с обзорами ИИ Google показывает несколько результатов по запросу, а затем выполняет «разветвление», чтобы предвидеть последующие вопросы, которые естественным образом возникают в ходе изучения темы.

Билли Пири ( профиль в LinkedIn ) предложил интересный взгляд на результаты поиска LLM, предположив, что вывод демонстрирует определенную степень стабильности и не столь изменчив, как принято считать.

Он высказал поистине интересную мысль:

«Пожалуй, я не согласен с идеей о том, что SERP когда-либо были статичными.

С LLM мы можем лучше понять, из каких источников они черпают информацию для ответа на вопросы. Таким образом, даже если конкретные слова меняются, вероятность того, что модель черпает информацию из источников и упоминает бренды, значительно более статична.

Я думаю, что люди, которые говорят, что степени магистра права слишком нестабильны для оптимизации, слишком сосредоточены на точных формулировках, а не на источниках и упоминаниях бренда».

Пири справедливо замечает, что некоторые специалисты по поисковой оптимизации могут зацикливаться на точном соответствии ключевых слов («точной формулировке») и что, возможно, важнее сосредоточиться на том, ссылается ли LLM на конкретные веб-сайты и бренды и упоминает ли их.

Заключение

Осведомленность об инструментах LLM для отслеживания видимости растет. Маркетологи достигают определенного согласия относительно того, что следует отслеживать и как это приносит пользу клиентам. В то время как некоторые подвергают сомнению стратегическую ценность этих инструментов, другие используют их для определения упоминаемых брендов и тем, добавляя эти данные в свой SEO-микс.

Комментарии