Возможно, вы недавно слышали много разговоров о LLM и о том, как они меняют самые основы Интернета.

Чтобы оптимизировать результаты поиска и сделать их более доступными и удобными для пользователя, теперь необходимы LLM, но сначала давайте определим, что такое LLM.

LLM, что означает большая языковая модель, — это слово, используемое в области искусственного интеллекта для обозначения очень больших моделей, которые были обучены миллиардам параметров для общих или специализированных целей. Хорошим примером таких моделей являются BARD, GPT и LLAMA, которыми ежедневно пользуются миллионы пользователей.

Одним из основных преимуществ таких LLM является их способность принимать широкий спектр пользовательских входных данных и предлагать точные и актуальные ответы, адаптированные к запросу пользователя. В результате такие модели все чаще интегрируются в поисковые системы, чтобы оптимизировать результаты и предоставлять более удобный и органичный материал.

ВОТ ПРИМЕР:

Представьте, что вы энтузиаст путешествий, планирующий провести выходные, чтобы исследовать красивые пейзажи определенного национального парка. Вы хотите найти лучшие места для кемпинга в парке, но когда вы ищете в Интернете «Лучшие места для кемпинга в национальном парке XYZ», вы перегружены множеством сообщений в блогах и устаревшей информацией.

На этот раз вы решили использовать инструмент рекомендаций по путешествиям на базе искусственного интеллекта под названием «WanderWise». Вы сообщаете инструменту, что хотите найти лучшие места для кемпинга в национальном парке XYZ по определенным критериям, таким как живописные виды, близость к источникам воды и наличие удобств.

WanderWise использует возможности искусственного интеллекта для анализа данных в реальном времени, отзывов пользователей и официальной информации о парке. В течение нескольких секунд он представляет вам список из пяти лучших мест для кемпинга, которые соответствуют вашим предпочтениям. Особо выделяется одно из мест, расположенное у живописного озера, с восторженными отзывами недавних посетителей.

Взволнованный перспективой кемпинга у озера, вы решаете узнать больше и спросить WanderWise о наличии разрешений на это конкретное место. WanderWise мгновенно проверяет систему разрешений парка и сообщает, что на желаемые даты осталось несколько мест.

Вы в восторге от эффективности инструмента ИИ и решаете сразу же забронировать разрешение через WanderWise, минуя традиционный процесс посещения веб-сайта национального парка.

Это приводит к вопросу: повлияют ли управляемые ИИ платформы рекомендаций для путешествий, такие как WanderWise, на веб-трафик для сайтов национальных парков и кемпингов? Будут ли традиционные стратегии SEO такими же эффективными, когда пользователи все больше полагаются на инструменты ИИ для сбора информации и принятия решений?

Как LLM отвечают на поисковые запросы:

Когда вы общаетесь с такими моделями, как ChatGPT и Bard, велика вероятность, что они ищут в своей библиотеке обучающих данных информацию об объекте, который вы запрашиваете.

Подобно вероятностной структуре данных фильтра Блума, эти модели получают свои выходные данные из изученного многообразия на основе обучающих данных.

Чтобы включить как можно больше входных данных, модель строит непрерывный коллектор на основе обучающих данных во время обучения. Его ответы во время запроса являются интерполяциями в этом изученном многообразии.

Затем эти обученные LLM могут работать, беря информацию, которую вы отправляете, анализируя и кодируя ее в векторное представление, затем очищая Интернет и выбирая соответствующие данные из различных источников, таких как статьи, сообщения, комментарии пользователей, реакции пользователей и т. д. на основе на векторном представлении.

Собранная информация затем реорганизуется, чтобы сделать ее более удобной для чтения и более логичной.

LLM также хорошо известны своими способностями к разумному анализу; поэтому целесообразно использовать их для фильтрации контента для индивидуальных ответов и рекомендаций.

Хотя этот метод позволяет нам давать краткие ответы на запросы пользователей, он также имеет некоторые недостатки:

  • Предвзятость: LLM обучаются на массивных наборах данных текста, и эти наборы данных могут быть предвзятыми. Это означает, что LLM могут генерировать необъективные результаты поиска.
  • Точность: LLM не всегда точны и не могут гарантировать, что ответ является фактическим.
  • Интерпретируемость: LLM часто трудно интерпретировать. Это означает, что может быть трудно понять, как LLM генерируют результаты поиска. Это может затруднить доверие к поисковым системам на основе LLM.
  • Персонализация: LLM могут быть персонализированы в соответствии с интересами и предпочтениями пользователя. Однако это также может привести к эхо-камерам, где пользователям предоставляется только информация, подтверждающая их существующие убеждения.

Как LLM повлияют на трафик пользователей и как веб-сайты могут оптимизироваться, чтобы оставаться на вершине:

По мере того, как инструменты на основе ИИ становятся все более сложными и удобными для пользователя, они могут значительно повлиять на модели веб-трафика и стратегии SEO (поисковая оптимизация). Веб-сайтам и предприятиям, возможно, потребуется адаптироваться, оптимизировав запросы, управляемые ИИ, и обеспечив актуальность своей информации и легкодоступность с помощью таких инструментов. Ландшафт того, как люди получают доступ к информации и принимают решения, меняется, и традиционные подходы к поиску, возможно, должны учитывать революцию ИИ, чтобы оставаться актуальными в цифровую эпоху.

Итак, как вы адаптируете свою тактику SEO для поисковых систем на базе LLM?

  • Оптимизация для семантического поиска: LLM могут понимать смысл поисковых запросов, поэтому важно оптимизировать ваш контент для семантического поиска. Это означает использование естественного языка и ключевых слов с длинным хвостом, а также включение синонимов и связанных терминов.
  • Создавайте высококачественный контент. Традиционные поисковые системы в значительной степени полагались на соответствие ключевым словам. Но LLM с их глубоким пониманием естественного языка, контекста и семантики выводят поиск на новый уровень. Они нацелены на то, чтобы понять намерения пользователя, а не только его ключевые слова, что делает SEO не столько набивкой ключевых слов, сколько осмысленным, ценным контентом.
  • Хорошо структурируйте свой контент: LLM используют структуру вашего контента, чтобы понять, о чем он. Убедитесь, что ваш контент хорошо организован с четкими заголовками и подзаголовками. Вы также должны использовать разметку схемы, чтобы помочь LLM понять смысл вашего контента. Например, вы можете использовать разметку схемы, чтобы указать, что ваш контент — это рецепт или статья о здоровье.
  • Создавайте ссылки на свой контент: ссылки по-прежнему являются важным фактором ранжирования для SEO, поэтому важно создавать ссылки на ваш контент с высококачественных веб-сайтов. Вы можете сделать это, ведя гостевой блог, отправляя свой контент в каталоги и участвуя в онлайн-сообществах.

Следуя этим стратегиям, веб-сайты могут повысить свой рейтинг в поисковых системах на основе LLM, оставаясь на шаг впереди цифровой эпохи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Появление LLM открывает новую эру интернет-взаимодействия, коренным образом меняя способ доступа пользователей к информации и принятия решений. Эти мощные инструменты на основе искусственного интеллекта превосходно понимают намерения пользователя и предоставляют релевантные и персонализированные ответы. Поскольку LLM все больше интегрируются в поисковые системы и системы рекомендаций, веб-сайты и компании должны адаптировать свои стратегии SEO для оптимизации семантического поиска, создания высококачественного контента, эффективного структурирования информации и создания авторитетных ссылок.

LLM уже оказывают большое влияние на то, как мы взаимодействуем с Интернетом. Например, они используются для обеспечения более естественного и разговорного поиска, например, предлагаемого моделями Google BERT и LAMDA. LLM также используются для создания более персонализированных и релевантных результатов поиска, которые могут помочь пользователям быстрее и проще находить нужную им информацию.

В дополнение к их влиянию на поиск, LLM также используются для автоматизации задач, таких как написание сообщений в блогах, создание контента для социальных сетей и формирование ответов службы поддержки клиентов. Это может высвободить людей, чтобы они могли сосредоточиться на более творческих и стратегических задачах, а также повысить качество и согласованность результатов.

Продолжающаяся эволюция LLM обещает изменить интернет-ландшафт к лучшему. Однако важно знать о потенциальных проблемах и подводных камнях, таких как предвзятость и проблемы с интерпретацией. Поскольку LLM все больше интегрируются в нашу жизнь, важно работать над снижением этих рисков и обеспечивать их ответственное и этичное использование.