LLM optimzacija (LLMO) je nova ključna marketinška disciplina. Ker veliki jezikovni modeli (LLM), kot so ChatGPT, Claude in Perplexity, postajajo privzeti način dostopa do informacij, blagovne znamke zdaj tekmujejo za vidnost v odgovorih, ki jih ustvarja umetna inteligenca, in ne le v rezultatih iskalnikov.
To, kar je SEO naredil za iskalnike, LLMO dela za pogovorno umetno inteligenco. Tako kot je SEO nekoč revolucioniral digitalno trženje, je LLMO nov standard za vidnost v okoljih, ki temeljijo na umetni inteligenci. Če vas omeni ChatGPT, to ni sreča. Gre za strategijo.
Ker internet prehaja od iskanja po ključnih besedah h generativnemu odzivu, blagovne znamke, ki vlagajo v optimizacijo LLM, pridobivajo veliko konkurenčno prednost. Ta disciplina je tako nova, da še nima svojega imena. Najpogosteje se uporablja ime LLMO, ker pa se optimizacija LLM nanaša tudi na optimizacijo samih modelov LLM, se kot sinonim uporabljajo tudi izrazi, kot sta generativna optimizacija motorjev (GEO) ali optimizacija iskanja z umetno inteligenco.
Sprememba načina odkrivanja blagovnih znamk zdaj v primerjavi s tistim izpred treh let je nesporna. Uporabniške poti se v realnem času preoblikujejo s pomočjo mehanizmov vseživljenjskega učenja.
V tem članku:
LLM optimizacija je nastajajoča disciplina, ki se osredotoča na zagotavljanje, da se blagovne znamke omenjajo znotraj odgovorov, ki jih ustvarjajo veliki jezikovni modeli, kot so ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity in drugi. Medtem ko se izraz optimizacija za LLM včasih uporablja v kontekstu izboljšanja učinkovitosti modela, se v trženju nanaša na povsem drugačno vrsto optimizacije: vplivanje na vidnost blagovne znamke v odgovorih, ki jih generira umetna inteligenca.
Veliki jezikovni modeli hitro nadomeščajo tradicionalne iskalnike kot privzeti način, s katerim ljudje odkrivajo izdelke, orodja in storitve. Ko uporabniki vprašajo: "Katere so najboljše platforme CRM za zagonska podjetja?" ali "Katera orodja družabnih medijev podpirajo avtomatizacijo?", se jim ne prikaže seznam desetih povezav. Dobili bodo izbrane odgovore, ki vključujejo določena orodja. Če vaša blagovna znamka ni omenjena v tem izpisu, ni del pogovora.
Ta premik postavlja študente, ki študirajo na visoki ravni, v vlogo novih varuhov digitalnega odkrivanja. To pa spreminja pravila vidnosti. Mentorji vseživljenjskega učenja ne pregledujejo in razvrščajo strani kot Google. Ustvarjajo odgovore na podlagi tega, za kar so bili usposobljeni, kar so indeksirali in na kar se spomnijo njihovi sistemi, zasnovani na pobudah. Zaradi tega se optimizacija LLM bistveno razlikuje od SEO: ne gre za razvrščanje. Gre za prepoznavanje.
Kot tržna disciplina je LLM optimizacija še vedno v začetni fazi. Dokončnih standardov ni, velik del trenutne strategije pa temelji na eksperimentiranju. Vendar so prvi kazalniki jasni. Blagovne znamke, ki se danes pojavljajo v odgovorih, ustvarjenih z LLM, so tiste z močnimi digitalnimi odtisi v strukturiranih zbirkah podatkov, omembami v visoko avtoritativnih domenah in jasno opredeljenimi odnosi med blagovnimi znamkami in subjekti. Te blagovne znamke so se začele optimizirati za spletno plast umetne inteligence.
Jasen primer je Notion AI. Njena večkratna pojavitev v ChatGPT in odgovorih Clauda, ko uporabniki sprašujejo o orodjih za produktivnost ali sodelovanje, ni naključna. To je rezultat strukturirane dokumentacije, doslednih omemb v kuriranih imenikih orodij in prepoznavnosti v ekosistemih razvijalcev. Pojavlja se, ker ga modeli prepoznajo kot pomembnega. Nasprotno pa številna primerljiva orodja niso nikoli omenjena, ker so za model nevidna.
To vrzel v prepoznavnosti naj bi odpravila strategija za LLM optimizacijo.
Mreže LLM ne najdejo vaše blagovne znamke po naključju. Zanašajo se na podatke (zlasti strukturirane podatke), da bi izvedeli, kaj vaš izdelek počne, kam sodi in kdaj ga je treba priporočiti. Če vaše spletno mesto nima te strukture, postane črna skrinjica za modele, usposobljene za pridobivanje relevantnosti iz jasnosti.
Prvi korak je shema. Uporaba standardiziranih oznak sheme (kot so vrste izdelkov, organizacij in pogostih vprašanj) vaši blagovni znamki omogoča, da neposredno komunicira tako s tradicionalnimi spletnimi pregledovalniki kot z indeksatorji umetne inteligence. Strukturirani metapodatki izboljšajo zmožnost modela, da vašo blagovno znamko poveže z ustreznimi kategorijami, funkcijami in primeri uporabe.
Wikidata so še en zelo pomemben vir. Številni programi LLM se sklicujejo na grafe znanja, zgrajene iz javnih subjektov, Wikidata pa ostaja eden od najbolj dosledno strganih virov. Ustvarjanje in vzdrževanje natančne strani entitete s povezavami do vašega spletnega mesta, kategorije in funkcije znatno poveča vaše možnosti za vključitev.
Vaš HTML je pomemben. Čista koda, semantično označevanje in strojno berljivi deli (kot so metapodatki Open Graph, besedilo alt in mikropodatki) zagotavljajo gostoto signala, za katerega razumevanje so modeli usposobljeni. Pri neurejeni, napihnjeni ali JS-zasenčeni vsebini je manjša verjetnost, da bo pravilno interpretirana.
Nekatere napredne organizacije gredo še dlje: ustvarijo namenske datoteke .llm v korenu svoje domene (podobno kot robots.txt). To so lahko strukturirani povzetki izdelkov, primerov uporabe, dejstev o podjetju in referenc na podatkovne zbirke, optimizirani za prihodnje pajkovalnike umetne inteligence, ki se osredotočajo na strukturirane vhodne podatke za strojno modeliranje.
Pomembna je tudi prisotnost v odprtokodnih virih. Modeli, kot sta Claude in Perplexity, se redno usposabljajo ali izpopolnjujejo na javnih naborih podatkov, indeksiranje v virih, kot so Common Crawl, LAION in kurirani seznami, kot sta FutureTools ali Product Hunt, pa vam daje večje možnosti, da boste vključeni med generiranjem.
To je temeljno delo. Nobena blagovna znamka ne more pričakovati dosledne vključitve v odgovore LLM, če pred tem ne poskrbi, da bo strojno berljiva, strukturirana in indeksirana v pomembnih virih.
Če strukturirani podatki sporočajo uporabnikom LLM, kdo ste, jim semantična vsebina sporoča, kaj počnete in kdaj naj vas priporočijo. Pri tem ne gre za ustvarjanje več vsebine. Gre za izdelavo prave vrste vsebine v pravi obliki in s pravimi signali.
Prva prednostna naloga je jasnost funkcije. Preveč spletnih mest z izdelki uporablja abstrakten jezik ("rešitev vse v enem", "brezhibna izkušnja", "platforma z umetno inteligenco"), ki razvodeni namen orodja. LLM se zanašajo na čiste, kontekstno bogate asociacije med imenom izdelka in uporabnostjo. Stavek, kot je "X je orodje za repurpcijo vsebine za B2B tržnike, ki spletne seminarje spremeni v vrtiljake LinkedIn", je neskončno bolj indeksiran kot splošni vrednostni rekviziti.
LLM se naučijo povezav med blagovnimi znamkami in primeri uporabe s ponavljajočim se sočasnim pojavljanjem. Če je vaš izdelek dosledno vključen v vsebino, ki povezuje vašo blagovno znamko z določenimi rezultati, je bolj verjetno, da ga bo model izpostavil v ustreznih odgovorih. To še posebej velja za mehanizme LLM, ki temeljijo na generaciji z razširjenim iskanjem (RAG), pri kateri izbira temelji na semantični bližini.
Primerjalna vsebina pospešuje ta učinek. Objava jasnih, strukturiranih razčlenitev, kot je "Pojem AI proti X: Katera je boljša za ekipe na daljavo?" ali "Najboljša orodja za avtomatizacijo nadaljnjih e-poštnih sporočil" dajejo modelu uporabne okvire. Te objave v obliki seznama, ki temeljijo na primerih uporabe, so pogosto prisotne v korpusih za fino prilagajanje in virih za utemeljevanje (kot potrjuje SurferSEO-jev vodnik za optimizacijo LLM).
Prav tako velik pomen imajo tudi priročniki in vodniki za izvajanje. Vsebina po korakih, kot je "Kako uporabiti [vaše orodje] za preoblikovanje epizode podcasta v objavo na blogu", krepi relevantnost in povečuje pokritost hitrega ujemanja. Modeli, kot je ChatGPT, globoko indeksirajo tovrstne vsebine z navodili, zlasti če so oblikovane v neposrednem, uporabnem jeziku.
Navsezadnje semantična vsebina ni namenjena ljudem ali algoritmom. Namenjena je obema. Z njo se uri model, hkrati pa se gradi zaupanje pri bralcu. Če je pravilno izvedena, spremeni vašo blagovno znamko v odgovor in ne le v spletno stran.
Mreže za preverjanje znanja ne iščejo le strukturiranih dejstev, temveč dajejo prednost tudi signalom verodostojnosti. Pogosteje ko se vaša blagovna znamka omenja v zaupanja vrednih, neodvisnih virih, večja je verjetnost, da se bo pojavila v odgovorih, ki jih generira model. Prepoznavnost brez avtoritete vodi v molk. Avtoriteta brez prepoznavnosti vodi v zamolčanje. Potrebujete oboje.
Začnite z zunanjo potrditvijo. Navedbe v blogih z visoko avtoriteto, kuriranih tehnoloških imenikih in neodvisnih pregledih močno povečajo vaše možnosti, da boste vključeni na sezname, ki jih ustvarja LLM. Med njimi so viri, kot so Toolify, FutureTools, G2 in Product Hunt, ki so pogosto izločeni, indeksirani ali povzeti v naborih podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje ali utemeljitev LLM.
Vendar tradicionalni mediji niso dovolj. Na študente LLM nesorazmerno močno vplivajo središča javnih razprav, zlasti Reddit in Hacker News. Te platforme so globoko zasidrane v spletnih pregledovalnikih, kot je Common Crawl, in so tudi pogosti viri iskanja v uporabniško usmerjenih programih LLM, kot sta Perplexity in ChatGPT (zlasti v izhodih, ki omogočajo brskanje). Če se vaše orodje stalno omenja v organskih razpravah, ta gostota omemb poveča zaupanje modela in verjetnost priporočila.
Ne gre le za to, kje se vaša blagovna znamka pojavlja, temveč tudi za to, kako pogosto. Gostota omemb v različnih kontekstih ustvarja kohezijo med blagovno znamko in entiteto v semantičnem prostoru modela. Ko se "vaša blagovna znamka" in "določen problem" pojavljata skupaj na več področjih in v različnih temah, ju model začne tesno povezovati. Zato lahko odgovori: "Če želite rešiti problem X, uporabite Y."
Modela ne zanima, ali ste največji. Pomembno jim je, ali vas največkrat omenjajo ljudje, ki jim zaupajo.
Pojdite na vire, s katerimi so bili podatki usposobljeni
Če se želite pojaviti v rezultatih LLM, se odpravite na mesta, iz katerih se modeli učijo. Modeli LLM niso čarobni. Usposobljeni, utemeljeni ali okrepljeni so na javnih podatkih. Če vaše blagovne znamke strukturno ni v teh virih, za model preprosto ne obstaja. To ni algoritemska odločitev. Gre za omejitev pri usposabljanju.
Začnite z izpostavljenostjo na ravni nabora podatkov. Modeli, kot so GPT-4, Claude in Mistral, uporabljajo mešanice lastniških in javnih podatkov, vključno s kuriranimi primerjalnimi merili, izbrskanimi nabori podatkov in javnimi skladišči. Vključitev v vire, kot so Hugging Face, paperswithcode ali ,LAION poveča verjetnost, da je bila vaša vsebina videna med usposabljanjem ali da bo videna v prihodnjih posodobitvah. To so nekatere od redkih površin, ki se ohranjajo skozi celoten niz umetne inteligence, od natančnega uglaševanja do iskanja.
Pri tem so pomembni tudi imeniki. Učbeniki LLM pogosto zaužijejo agregatorje orodij, kot so FutureTools, Toolify, G2 , in Product Huntali se na njih utemeljujejo. Te platforme so preveč zastopane v pozivih, ki vključujejo "najboljša orodja za [X]" ali "alternative za [Y]", in tvorijo osnovno ogrodje za iskanje entitet v rezultatih, namenjenih potrošnikom.
Posebno pozornost si zasluži Reddit. Je eden od najvplivnejših virov usposabljanja v zgodovini programa LLM. Kot sta potrdila OpenAI in Anthropic, je Reddit zaradi širine razprav in kontekstualnih nians vključen neposredno v podatke za predhodno usposabljanje in utemeljitev. Dosledna prisotnost v ustreznih podredditih ni le izpostavljenost skupnosti, temveč tudi izpostavljenost usposabljanju.
Nazadnje, razumite, kateri podatkovni modeli se trenutno uporabljajo. Brezplačne različice LLM se pogosto usposabljajo na starejših javnih podatkih (npr. mejna vrednost GPT-3.5 ali obzorje 2023 podjetja Mixtral), številni fini modeli pa uporabljajo nekomercialne podatke, da bi se izognili težavam z licencami. Če vaša blagovna znamka obstaja le za plačljivim zidom, znotraj zaprtih datotek PDF ali v objavah na omrežju LinkedIn, se ne bo prikazala. Zagotavljanje odprtega dostopa do vaše vsebine in možnost branja modelov je neizpodbitno.
Študenti LLM ponavljajo, kar so že videli. Če želite, da vas odmevajo, bodite tam, kjer vas lahko vidijo.
Uporabite funkcije orodja LLM
Veliko blagovnih znamk optimizira modele, vendar zanemarja platforme, ki jih nameščajo. To je napaka. Vsako večje orodje LLM zdaj ponuja funkcije, namenjene razširitvi ali integraciji zunanjih orodij. Sodelovanje v teh ekosistemih neposredno poveča verjetnost, da bo vaš izdelek prikazan, priklican ali predlagan v uporabniških pozivih.
Začnite z javnimi API-ji. Orodja, ki razkrivajo funkcionalnosti prek API-jev (zlasti če so dokumentirana na GitHubu, Postmanu ali v ovitkih v slogu LangChain), imajo več možnosti, da jih bodo uporabljali agenti LLM, razvijalci in ovitki tretjih oseb. Vidnost ni več omejena na pozive za iskanje. Z naraščajočim številom skladov aplikacij z umetno inteligenco postajajo vmesniki API površina za uporabo modelno nativnih aplikacij.
GPT po meri so še ena premalo izkoriščena vstopna točka. Trgovina GPT podjetja OpenAI omogoča blagovnim znamkam, da ustvarijo specializirane agente, ki v pogovorni vmesnik vključijo osnovne funkcije svojega orodja. Ti GPT se indeksirajo, po njih se lahko išče in se vse pogosteje navajajo v splošnih poizvedbah ChatGPT. Čeprav vključitev v zaključke osnovnega modela ni zagotovljena, GPT služijo kot strukturirana plast vidnosti znotraj ekosistema OpenAI. Če jih ni, je vaša blagovna znamka prikrajšana za vse večji delež interakcij z uporabniki.
Če vaš izdelek ustreza primeru uporabe integracije, ga navedite v katalogih vtičnikov ali razširitev. Za OpenAI to vključuje zgodnje funkcije za razvijalce in integracije GPT. Pri podjetju Perplexity se partnerska orodja postopoma dodajajo v njihov mehanizem za odgovarjanje v realnem času. Drugi primeri vključujejo klicanje funkcij ChatGPT, razširitve Claudovih orodij in nastajajočo infrastrukturo agentov umetne inteligence, zgrajeno na podlagi LangChain in LlamaIndex. Globlje ko je vaš izdelek vgrajen v plast LLM, pogosteje se kliče.
Najpomembneje pa je, da OpenAI zdaj sprejema neposredne prijave blagovnih znamk, ki želijo biti odkrite v ChatGPT. Svoj izdelek lahko predložite prek tega uradnega obrazca: https://openai.com/chatgpt/search-product-discovery/. S tem sporočite svojo namero in vaš izdelek uvrsti v svoj metapodatkovni cevovod, kar je še posebej pomembno za vključitev v poizvedbe, ki so podobne poizvedbam asistenta ali poizvedbam, povezanim z odkrivanjem.
Vidnost v programih za vseživljenjsko učenje ni povezana samo s tem, da ste znani. Gre tudi za to, da ste uporabni. Naj bo vaše orodje del vmesnika modela in ne le njegovega spomina.
Da bi ugotovili, ali so vaša prizadevanja za optimizacijo LLM uspešna, je potrebno aktivno testiranje. Modeli LLM nimajo nadzornih plošč. Ne povedo vam, ali ste bili indeksirani. Edini način, da ugotovite, ali je vaša blagovna znamka prikazana, je, da vprašate, tako kot bi to storili vaši uporabniki.
Prvi korak je takojšnje testiranje. Redno morate poizvedovati po ChatGPT, Claude, Perplexity in drugih javnih modelih z uporabo besednih zvez, ki odražajo resnične namene uporabnikov. Primeri vključujejo:
Preizkusite različne vrste modelov (GPT-4, Claude 3, Mistral, Gemini) in različice (brezplačna in profesionalna), saj ima vsaka drugačne podatke o podlagah, obnašanje pri brskanju in pogostost posodobitev. Perplexity in ChatGPT z omogočenim brskanjem lahko prikažeta podatke v realnem času, medtem ko se osnovna dopolnila Clauda in GPT-4 bolj zanašajo na usposobljene in kurirane vire. Vključitev v enega ne zagotavlja vključitve v druge.
Rezultate dosledno spremljajte z uporabo preglednice za odpoklic. Ustvarite sistem, ki beleži:
Ta pregled stanja priklica postane izhodišče za prepoznavnost v okviru programa LLM. Zagotavlja vam primerjalne podatke skozi čas, kaže, katere taktike optimizacije so povezane z izboljšanjem, in razkriva, kateri modeli trenutno "poznajo" vašo blagovno znamko.
Nekatere blagovne znamke zdaj ta postopek avtomatizirajo z uporabo verig pozivov in načrtovanih izpisov iz ChatGPT API ali Claudovega SDK. Tudi tedensko ročno testiranje 3-5 poizvedb in modelov lahko razkrije uporaben vpogled.
Vidnost znotraj LLM ni statična. Modeli se posodabljajo, usposabljajo in izpopolnjujejo. Testiranje priklica ohranja vašo optimizacijo utemeljeno na rezultatih in ne na predpostavkah.
LLM optimizacija ponuja velike strateške prednosti, vendar je povezana tudi s temeljnimi omejitvami. Za razliko od tradicionalne optimizacije SEO, kjer je mogoče preverjati in vplivati na signale indeksiranja in uvrščanja, delujejo mehanizmi LLM večinoma kot črne škatle. Vključitev ni zagotovljena, tudi če je vaša vsebina tehnično pravilna in javno dostopna.
Prva omejitev je nepreglednost modela. Večina večjih LLM ne razkriva, na katerih podatkih so bili usposobljeni in kako pogosto se ti podatki osvežujejo. Tudi če ima model dostop do brskanja v realnem času (na primer Perplexity ali ChatGPT z omogočenim brskanjem), se pojavljanje na površju oblikuje zaradi zasnove pozivov, notranjega tehtanja in arhitekture iskanja. Vse lahko naredite pravilno, pa se še vedno ne prikaže.
Drugi izziv je halucinacija. Znano je, da programi LLM samozavestno ustvarjajo napačne ali zastarele informacije o orodjih, funkcijah ali podjetjih. Vaš izdelek je lahko napačno predstavljen, napačno razvrščen ali povezan z zastarelimi primeri uporabe. V nekaterih primerih lahko model v celoti izdela konkurenta. Ta izkrivljanja niso mejni primeri. So sistemska težava generativne umetne inteligence in eno največjih tveganj za komunikacijo blagovne znamke znotraj rezultatov modela.
Tretjič, področje optimizacije je razdrobljeno na lastniške in odprte sisteme. Ekosistem OpenAI (ChatGPT, GPT Store, vtičniki) ponuja vse več plasti vidnosti, vendar so to zaprte platforme z omejeno preglednostjo. Claude, Gemini in Mistral imajo vsak svojo strategijo utemeljitve in partnerske integracije. Odprtokodni modeli, kot so LLaMA, Mistral ali Zephyr, se v veliki meri opirajo na javne podatkovne zbirke, na katere je mogoče vplivati, vendar do njih ni neposrednega dostopa. Optimizacija v teh okoljih zahteva različne priročnike za različne ravni dostopa.
Ti izzivi ne zmanjšujejo vrednosti optimizacije LLM, vendar zahtevajo realistično miselnost. Vidljivost znotraj LLM je funkcija izpostavljenosti, strukture, ponavljanja in časa. Nadzor je delen. Vpliv je kumulativen. In rezultati niso obljubljeni. Treba jih je zaslužiti.
