От обратных ссылок до глубины данных: как LLM переписывают авторитет контента
14 августа 2025 г.В течение более двух десятилетий контентный орган в Интернете определялся обратными ссылками. Хотите ранжировать? Получите другие сайты с высоким уровнем авторитета, чтобы ссылаться на вас. Но крупные языковые модели (LLMS), такие как GPT-4, Claude и Nemploexity, не заботятся о вашем профиле обратной ссылки. Они не «ползают» и не «ранжируются» в традиционном смысле SEO.
Вместо этого онипроглатываниеВвнедрение, изабратьСодержание, основанное на совершенно разных сигналах: семантическая глубина, ясность, охват концепции и извлечение.
Если вы все еще оптимизируете SEO эпохи Google, вам не хватает новой границы: цитируется, всплывает или перефразируется в режиме реального времени-в ответ на реальные запросы пользователей.
Старый SEO против нового авторитета LLM
| Традиционный SEO (Google) | Открытие LLM (GPT, недоумение и т. Д.) |
| Обученные ссылки и домен | Семантическое понимание и встраивание |
| Плотность ключевых слов | Концептуальная ясность и контекст |
| Скручиваемая структура | Полученные, цитируемые блоки |
| Метаги, названия | Глубина естественного языка |
| Власть по связям | Авторитет по выражению |
LLM больше похожи на людей: они не просто ищут сигналы - ониПонять смыслПолем
Что на самом деле понимают LLMS
LLMS не «индексируйте» Интернет, как Google. Они превращают текст ввнедрения-Высокие векторы, представляющие значение.
Когда кто -то задает вопрос, модель извлекает отрывки, которые семантически близки к намерению запроса, а не только ключевые слова.
Это означает:
✅ страница снулевые обратные ссылки, но глубокие, четкие письмаМожет «ранжировать» выше в ответе LLM
❌ Статья с ключевым словом, натянутая на ключевые слова, может быть статьяпропустил полностью
Если ваше письмо неглубокое или производное, оно не будет получено - независимо от того, насколько хорошо оно ранжировалось раньше.
Повышение содержания «Data Dence»
В LLMS,Глубина данных = авторитет контентаПолем Они предназначены для поиска контента, который объясняет, определяет, сравнивает или решает - не только контент, который «упоминает».
Вот что LLMS пользуется:
- Четкие определения ключевых терминов:Определите важные термины на простом и точном языке, которые можно понять без предварительного знания. Пример: «Поизводимый генератор (RAG)-это подход ИИ, который объединяет компонент поиска с большой языковой моделью для получения более точных ответов».
- Богатые примеры и аналогии:Используйте конкретные примеры или сравнения, чтобы проиллюстрировать абстрактные идеи - это облегчит LLMS соответствовать соответствующим запросам. Пример: «Встраивание работает как GPS для языка, направляя ИИ к самым семантически похожим концепциям».
- Контекстуальное создание проблем и решений:Не укажите факт - объясните, почему это важно и в каких ситуациях это применяется. Это помогает LLMS подключить ваш контент к более широкому диапазону запросов. Пример: «Semantic SEO гарантирует, что ваш контент имеет отношение к пользователям CHATGPT, даже если их вопросы используют разные формулировки».
- Структурированные выводы (например: часто задаваемые вопросы, таблицы, резюме):Организуйте контент в легко усваиваемые разделы, которые можно цитировать напрямую.
- Факты, связанные с источником (особенно для недоумения или CHATGPT в режиме просмотра):Предоставьте статистику, тесты или факты со ссылками на авторитетные источники. LLMS - особенно в режиме просмотра - с большей вероятностью цитируют страницы с подтверждаемыми данными.
Вы больше не пишете для двигателя ключевых слов. Вы пишете машину, пытаясьпониматьинаучить другихПолем
Как построить власть, благоприятный LLM
Если вы хотите, чтобы ваш контент отображался в ответах на двигатель AI, вот что делать:
- Покрыть концепции, а не только ключевые слова:Исследуйте полную идею, определяйте термины, используйте альтернативную формулировку, добавьте аналогии.
- Структура для поиска:Используйте форматирование LLM, такие как: пулевые точки, заголовки, жирный текст, часто задаваемые вопросы - контент, который легко проанализировать и процитировать.
- Создать канонические объяснения:Будьте ответом на тему (например, «Что такое векторный поиск?»). LLMS нравится цитировать лучшую версию концепции.
- Ответьте на вопросы, прежде чем их задают:Думай как пользователь. Если вопрос может быть задан в недоумении или CHATGPT, структурируйте свою статью, чтобы ответить на нее напрямую.
- Быть оригинальным:LLMS избегает повторения. Если ваш контент что -то говоритТочно так же 100 других сайтов делают, это может быть вообще не вспять.
Почему распределение все еще имеет значение - просто по -другому
Миф в том, что «если вы создадите отличный контент, LLMS найдет его». Но это работает, только если ваш контентдоступныйВструктурированный, иОпубликовано на доменах высокого сигналаПолем
LLM обучаются на общедоступных веб -данных. Если ваш контент:
- Заперт за стенами входа в систему
- Опубликовано на сайтах с низким уровнем достопримечательности
- Плохо структурированный или не связанный из контекста
... это, вероятно, невидимо для обоих людейимашины.
Другими словами:Где вы публикуете, все еще имеет значение - просто по -другому.
Как Hackernoon может помочь вашему контенту быть полученным
Если ваша цель - увеличитьLLM видимость, тогда высококачественная публичная, структурированная публикация является ключевым.
Это именно то, что мы встроилиПрограмма ведения бизнеса Hackernoon:
- Опубликовать 3 вечнозеленых статей на Hackernoon.com сканонические тегина ваш сайт
- Получите автоматическоепереводы на 76 языковдля глобальной поиска
- Рекламируйте свои историидля целевой аудитории через рекламную объявление о категории Hackeronoon
Вы пишете один раз, и мы помогаем вам:
- МаксимизироватьпоискПо моделям ИИ
- Охватить реальных пользователей по вертикали
- Усилить технический орган вашего бренда
Это больше не SEO - этоLLM видимость.И мы здесь, чтобы помочь вам построить его.
Забронируйте встречу с нами, чтобы узнать больше!
Оригинал