LLMS'de hangi içerik iyi çalışıyor?

Son 12 ay içinde, Chatgpt & Co. gibi AI chatbots anlayışımızda önemli boşluklar doldurduk.

Biliyoruz:

1. Evlat edinme hızla büyüyor.
2. AI chatbots zaman içinde web sitelerine daha fazla yönlendirme gönderir.
3. AI Chatbots'dan yönlendirme trafiği, Google'dan daha yüksek bir kaliteye sahiptir.

AI Chatbots ve SEO eyaletinde her şeyi okuyabilirsiniz.

Ancak, AI chatbots'ta alıntıları ve sözleri yönlendiren içeriğin örnekleri ve başarı faktörleri hakkında çok fazla içerik yoktur.

Bir cevap almak için, 1.600 URL'de 7.000'den fazla alıntı, Şubat 2024'te Derin'in yardımıyla # AI chatbots'ta (Chatgpt, şaşkınlık, AI Genel Bakışları) içerik ağır sitelere (düşünün: entegratörler) analiz ettim.

Amacım bunu anlamaktır:

1. Neden bazı sayfalar diğerlerinden daha fazla atıfta bulunuyor, böylece AI chatbots için içeriği optimize edebiliriz.
2. Klasik SEO faktörlerinin AI chatbot görünürlüğü için önemli olup olmadığı, böylece öncelik verebiliriz.
3. Kaçınılması gereken tuzaklar, bu yüzden aynı dersleri birçok kez öğrenmek zorunda değiliz.
4. Farklı faktörler sözleri ve alıntıları etkilerse, çabalarımızda daha fazla hedeflenebiliriz.

İşte bulgularım:

Büyüme notunun haftalık uzman bilgileriyle becerilerinizi artırın. Ücretsiz abone olun!

AI Chatbots'ta Marka Atıfının Anahtarı: Derin İçerik

🔍 Bağlam: AI chatbots, cevaplarını Google ve Bing'in sonuçlarıyla tartmak için Geri Artırılmış Nesil (RAG) kullandığını biliyoruz. Ancak bu, klasik SEO sıralama faktörlerinin de AI chatbot alıntılarına dönüştüğü anlamına mı geliyor? HAYIR.

Korelasyon analizim şunu gösteriyor Klasik SEO metriklerinin hiçbirinin alıntılarla güçlü ilişkileri yok. LLM'lerin ışık tercihleri ​​vardır: şaşkınlık ve aiOS tartılılar ve cümle daha yüksektir. ChatGPT, etki alanı derecelendirmesi ve Flesch skorunu tartıyor.

💡Takeway: Klasik SEO metrikleri, AI chatbot bahsetmeleri ve alıntıları için neredeyse önemli değil. İçerik optimizasyonu için yapabileceğiniz en iyi şey, derinlik, kapsamlılık ve okunabilirliği hedeflemektir (metnin ne kadar kolay olduğunu anlamak).

Aşağıdaki örneklerin hepsi bu özellikleri göstermektedir:

• https://www.byrdie.com/digital-prescription-services-dermatolog- 5179537
• https://www.healthline.com/nutrition/best-weght-loss-programs
• https://www.verywelwellmind.com/we-traied-online-therapy-com-these-were-our-Experiences-8780086

Geniş korelasyonlar kemikte yeterli et ortaya çıkarmadı ve bana çok fazla açık soru bıraktı.

Bu yüzden, en çok atıfta bulunulan içeriğin diğerlerinden farklı ne yaptığına baktım. Bu yaklaşım çok daha güçlü kalıplar gösterdi.

🔍Context: İstatistiksel korelasyonlardan fazla bir şey alamadığım için, en çok belirtilen içeriğin ilk% 10'unun alt% 90'a karşı nasıl biriktiğini görmek istedim.

Fark ne kadar büyük olursa, ilk%10 için faktör o kadar kritik olur. Başka bir deyişle, çarpan (grafikteki x ekseni), LLM'lerin alıntılarda hangi faktörleri ödüllendirdiğini gösterir.

Sonuçlar:

• Göze çarpan iki faktör cümle ve kelime sayısıardından Flesch skoru. Backlinks ve trafik ile ilgili metriklerin olumsuz bir etkisi olduğu görülmektedir, bu da AI chatbotların onları olumsuz olarak tartması, ancak basitçe sözler veya alıntılar için önemli olmadığı anlamına gelmez.
• . Her üç LLM'nin de en çok belirtilen sayfaların% 10'u çok daha az trafiğe sahiptir, daha az anahtar kelime için sıralamaya sahiptir ve toplam geri bağlantı alır. Bu nasıl mantıklı? Geleneksel SEO metriklerinde neredeyse güçlü olmak, AI chatbot görünürlüğü için kötü görünüyor.
• Copilot (grafiğe dahil değildir) bu arada en açık eşitsizliğe sahiptir. İlk% 10'unda en alt% 90'dan 17.6 daha fazla alıntı var. Bununla birlikte, ilk% 10, organik aramada 1.7x daha fazla anahtar kelime için sıralanır. Bu nedenle, Copilot'un diğer AI sohbet botlarından daha güçlü tercihleri ​​var gibi görünüyor.

Verileri AI chatbot tarafından bölmek size benzersiz tercihlerini gösterir:

💡Takeway: İçerik derinliği (kelime ve cümle sayısı) ve okunabilirlik (Flesch skoru), AI chatbots'taki alıntılar üzerinde en büyük etkiye sahiptir.

Bunu anlamak önemlidir: daha uzun içerik daha iyi değildir, çünkü daha uzundur, ancak bir AI chatbot'ta yönlendirilen belirli bir soruyu cevaplama şansı daha yüksektir.

Örnekler:

• www.verywellmind.com/Best-Sline-psychiatrists-5119854, Flesch puanı 55 ile 187 alıntı, 10.000 kelimeden fazla ve 1.500'den fazla cümleye sahiptir ve Chatgpt tarafından 72 kez atıfta bulunulur.
• Öte yandan, www.onlineterapy.com/best-online-psychiatrists/ sadece üç atıf, aynı zamanda düşük Flesch puanı, 48 ile, ancak sadece 3.900 kelime ve 580 cümle ile “kısa” geliyor.

🔍Context: Bir AI chatbot tarafından bahsedilen bir markanın değerini henüz bilmiyoruz.

Erken araştırmalar, özellikle istemler satın alma niyetini gösterdiğinde yüksek olduğunu gösterir.

Ancak, ilk etapta AI chatbots'ta markanın bahsettiğine neyin yol açtığını anlayarak bir adım daha yaklaşmak istedim.

Birçok metriği AI chatbot görünürlüğü ile eşleştirdikten sonra, her şeyden daha fazla göze çarpan bir faktör buldum: marka arama hacmi.

AI chatbot sayısının bahsettiği ve marka arama hacmi .334 korelasyonu vardır – bu alanda oldukça iyi. Başka bir deyişle, Bir markanın popülaritesi, AI chatbots'ta ne kadar görünür olduğuna geniş ölçüde karar verir.

Popülerlik, en fazla trafiği gönderen ve tüm AI chatbot'ların en yüksek kullanımına sahip olan ChatGPT için en önemli öngörücüdür.

AI chatbot tarafından parçalanırken, chatgpt'in .542 (güçlü) ile en yüksek korelasyona sahip olduğunu gördüm, ancak şaşkınlık (.196) ve Google AIO'lar (.254) daha düşük korelasyonlara sahip.

Açık olmak gerekirse, istemi ve kategori seviyesinde çok fazla nüans var. Ama genel olarak, bir markanın görünürlüğü ne kadar popüler olduğundan ciddi şekilde etkileniyor gibi görünüyor.

Fakat, Ne zaman Markalardan bahsediliyor, hepsi AI chatbots popüler markaları tercih ediyor ve sürekli olarak aynı sırayla sıralayın.

• Kullanıcıların soruları (zihinsel sağlık, cilt bakımı, kilo verme, saç dökülmesi, erektil disfonksiyon) ve markalar arasında net bir bağlantı vardır.
• İlk veriler, en görünür markaların dijital olduğunu ve içerik, SEO, incelemeler, sosyal medya ve dijital reklamcılık ile çevrimiçi varlıklarına büyük yatırım yaptığını göstermektedir.

💡Takeway: Popülerlik, bir markanın AI sohbet botlarında belirtilip belirtilmediğine karar veren en büyük kriterdir. Tüketicilerin markaları ürün kategorilerine bağlama şekli de önemlidir.

Marka arama hacmi ve ürün kategorisi varlığını rakiplerinizle karşılaştırmak size Chatgpt & Co.

Örnekler: Analizimdeki tüm modeller HealthLine'ı en çok belirtiyor. Dört modelin tümü için en iyi 10 alıntıya sahip değildi, belirgin şekilde farklı zevklerini ve sadece chatgpt'in aksine birçok modeli takip etmenin ne kadar önemli olduğunu gösteriyor – bu modeller de size trafik gönderiyorsa.

Çoğu modelde iyi adlandırılan diğer alanlar:

• çokwellmind.com
• onlineCtor.com
• Medicalnewstoday.com
• byrdie.com
• Cnet.com
• ncoa.org

Bağlam: Tüm AI chatbots aynı frekansa sahip markalardan bahsetmedi. Chatgpt en yüksek benimsemeye sahip olsa da ve kaynaklara en fazla sevk trafiğini gönderse de, şaşkınlık cevaplarda ortalama başına en fazla markadan bahsediyor.

Marka görünürlüğü için hızlı yapı önemlidir:

• “En iyi” kelimesi, istemlerin% 69,71'inde marka bahsettiği güçlü bir tetikleyiciydi.
• “Güvenilir” (%5.77), “kaynak” (%2.88), “tavsiye” (%0.96) ve “güvenilir” (%0.96) gibi kelimeler de artmış marka sözü ile ilişkilidir.
• “Tavsiye” içeren istemler genellikle FDA gibi kamu kuruluşlarından bahsediyor, özellikle de istem “güvenilir” veya “lider” gibi kelimeleri içerdiğinde.
• Google AIO'lar en yüksek marka çeşitliliğini gösterir, ardından şaşkınlık, ardından chatgpt.

💡Takeway: Hızlı yapının cevapta ortaya çıkan markalar üzerinde anlamlı bir etkisi vardır.

Ancak, kullanıcıların neyin kullanılmasını neyin kullanmasını gerçekten bilemiyoruz. Bu akılda tutulması önemlidir: baktığımız ve izlediğimiz tüm istemler, kullanıcıların ne yapabileceğine dair vekillerdir.

🔍Context: Araştırmamda, markaların AI Chatbot görünürlüklerini istemeden sabote ettiği birkaç yolla karşılaştım.

Onları burada ortaya çıkarıyorum, çünkü LLMS'de görünür olmanın öngörülmesi, elbette, ister doğrudan ister eğitim verileri yoluyla, sitenizi sürünme yetenekleridir.

Örneğin, Copilot onLinedoctor.com'dan alınmaz çünkü Bing'de dizine eklenmez. Bunun bilerek yapıldığına dair göstergeler bulamadım, bu yüzden sevk trafiği ile hızlı bir şekilde sabitlenebilecek ve ödüllendirilebilecek bir kaza olduğunu varsayıyorum.

Öte yandan, Chatgpt 4o cnet.com'dan alıntı yapmaz ve Perplexity, her iki site de Robots.txt'teki ilgili LLM'yi kasıtlı olarak engellediğinden EveryationHealth.com'a atıfta bulunmaz.

Ancak, AI chatbots'un teknik olarak yapmamaları gerekse de sitelere referans verdiği durumlar da vardır.

Veri kümemdeki şaşkınlıkta en çok belirtilen alan bloke.goodrx.com. Goodrx, ABD dışı ülkelerden kullanıcıları engeller ve yanlışlıkla veya kasıtlı olarak şaşkınlığı engeller gibi görünüyor.

Google'ın yapay zeka genel görünümlerini burada yayınlamak önemlidir: AIO'lar için devre dışı bırakma yoktur, yani Google'dan organik trafik almak istiyorsanız, sitenizi taramasına izin vermeniz, potansiyel olarak modellerini eğitmek ve AI genel bakışlarında yüzeyine kullanmanız gerekir. Chegg kısa süre önce Google'a karşı dava açtı.

💡Takeaway: Sitenizi, özellikle istenen tüm URL'ler dizine eklenmişse, Google Arama Konsolu ve Bing Web Yöneticisi araçlarında izleyin.

Robots.txt'inizde veya CDN'nizden bir LLM paletini yanlışlıkla engelleyip engellemediğinizi iki kez kontrol edin.

LLM tarayıcılarını kasıtlı olarak engellerseniz, cevaplarında görünüp görünmediğinizi sadece alan adınız hakkında bildiklerini sorarak iki kez kontrol edin.

Özet: 6 Temel Öğrenme

• Klasik SEO metrikleri AI chatbot alıntılarını güçlü bir şekilde etkilemez.
• İçerik derinliği (daha yüksek kelime ve cümle sayıları) ve okunabilirlik (iyi Flesch puanı) daha fazla önemlidir.
• Farklı AI chatbotların farklı tercihleri ​​vardır – birden fazla platform izlemek önemlidir.
• Marka popülaritesi (arama hacmi ile ölçülür), AI chatbots'ta, özellikle chatgpt'te marka sözlerinin en güçlü öngörücüsüdür.
• Hızlı yapı marka görünürlüğünü etkiler ve kullanıcı ifadesinin nasıl istendiğini henüz bilmiyoruz.
• Teknik sorunlar AI görünürlüğünü sabote edebilir – Sitenizin Robots.txt veya CDN ayarları aracılığıyla LLM tarayıcılarını yanlışlıkla engellemediğinden emin olun.

---

Öne Çıkan Resim: Paulo Bobita/Arama Motoru Dergisi