Vir meer as twee dekades is inhoudsautoriteit op die internet bepaal deur backlinks. Wil jy ranking? Kry ander hoë-autoriteit webwerwe om na jou te skakel. Maar Groot Taalmodelle (LLM's) soos GPT-4, Claude, en Perplexity maak nie saak (soveel) oor jou backlinkprofiel nie. In plaas daarvan, hulle die en Inhoud wat gebaseer is op heeltemal verskillende signale: semantiese diepte, helderheid, konsepdekking en terugvoerbaarheid. ingest embed retrieve As jy nog steeds optimiseer vir Google-era SEO, mis jy die nuwe grens: om in werklike tyd deur AI aangewys, oppervlakkig of parafraseer te word - in reaksie op werklike gebruikersvrae. Oude SEO vs Nuwe LLM Owerheid 
 Traditional SEO (Google) 
 LLM Discovery (GPT, Perplexity, etc) Backlinks & domain rank
 Semantic understanding & embeddings
 Keyword density Conceptual clarity & context
 Crawlable structure Retrievable, quotable blocks Meta tags, titles Natural language depth Authority by associtation Authority by expression 
 Traditional SEO (Google) 
 LLM Discovery (GPT, Perplexity, etc) Backlinks & domain rank
 Semantic understanding & embeddings
 Keyword density Conceptual clarity & context
 Crawlable structure Retrievable, quotable blocks Meta tags, titles Natural language depth Authority by associtation Authority by expression Tradisionele SEO van Google LLM ontdekking (GPT, verwarring, ens) LLMs is meer soos mense: hulle soek nie net signaal nie - hulle . understand meaning Wat LLMs eintlik verstaan LLMs "indeks" nie die web soos Google nie. hoë-dimensionele vektore wat betekenis verteenwoordig. embeddings Wanneer iemand 'n vraag vra, vind die model passies wat semanties naby aan die bedoeling agter die query is - nie net die sleutelwoorde nie. This means: Een bladsy met kan "rang" hoër in 'n LLM antwoord zero backlinks but deep, clear writing 'N sleutelwoord-stuffed, top-of-Google artikel kan wees skipped entirely As u skryfvlakkig of afgeleide is, sal dit nie herhaal word nie - maak nie saak hoe goed dit voorheen gerangskik het nie. Die opkoms van “Data-Dense” inhoud van die LLMs, Hulle is ontwerp om inhoud te vind wat verduidelik, definieer, vergelyk of oplos - nie net inhoud wat "verwys nie." data depth = content authority Here’s what LLMs favor: Duidelike definisies van sleutel terme: Definieer belangrike terme in 'n eenvoudige en presiese taal wat sonder voorafgaande kennis verstaan kan word. Voorbeeld: "Retrieval-Augmented Generation (RAG) is 'n AI-benadering wat 'n soeke-komponent met 'n groot taalmodel kombineer om meer akkurate antwoorde te produseer." Ryk voorbeelde en analoë: Gebruik spesifieke voorbeelde of vergelykings om abstrakte idees te illustreer - dit sal dit makliker maak vir LLMs om met relevante vrae te ooreenkom. Kontextuele framing van probleme en oplossings: Moenie net 'n feit verklaar nie - verduidelik hoekom dit belangrik is en in watter situasies dit toepas. Dit help LLMs om jou inhoud te verbind tot 'n breër verskeidenheid vrae. Voorbeeld: "Semantiese SEO verseker jou inhoud is relevant vir ChatGPT-gebruikers, selfs wanneer hul vrae verskillende formulering gebruik." Gestruktureerde takeaways (bv: FAQs, tabelle, ooreenkomste): Organiseer inhoud in maklik verteerbare afdelings wat direk kan sit. Bron-verwante feite (vooral vir Perplexity of ChatGPT in die navigeer modus): Bied statistieke, benchmarks, of feite met skakels na gesaghebbende bronne. Jy skryf nie meer vir 'n sleutelwoordmasjien nie, jy skryf vir 'n masjien wat probeer om en . understand teach others Hoe om 'n LLM-vriendelike owerheid te bou As jy wil hê jou inhoud moet verskyn in AI-bedryfde antwoorde, hier is wat om te doen: Cover konsepte, nie net sleutelwoorde: Verken die volledige idee, definieer terme, gebruik alternatiewe frases, voeg analoë by. Struktuur vir herhaal: Gebruik formatering LLMs soos: kogelpunte, koppe, dapper teks, FAQs - inhoud wat maklik is om te parseer en te sit. Skep kanoniese verduidelikers: Wees die antwoord vir 'n onderwerp (bv, "wat is vetorsoek?"). Antwoord vrae voordat hulle gevra word: Dink soos 'n gebruiker. As 'n vraag in Perplexity of ChatGPT gevra kan word, struktureer jou artikel om dit direk te beantwoord. Wees oorspronklik: LLMs vermy herhaling. As jou inhoud iets sê soos 100 ander webwerwe doen, kan dit nie op die oppervlakte wees nie. Hoekom verspreiding steeds belangrik is - net anders Die mite is dat "as jy groot inhoud bou, sal LLMs dit vind." die en . accessible structured published on high-signal domains LLMs are trained on public web data. If your content is: Geskakel agter login mure Gepubliseer op lae-vertroue of lae-authoritêre webwerwe Slegs gestruktureer of ongebonden aan konteks ...dit is waarskynlik onsigbaar vir beide mense die masjiene. en Met ander woorde: Where you publish still matters — just in a different way. Hoe HackerNoon jou inhoud kan help om terug te kry As jou doel is om te verhoog , dan is hoë gehalte, openbare, gestruktureerde publikasie die sleutel. LLM visibility Dit is presies wat ons gebou het in : HackerNoon’s Business Blogging program Publiseer 3 altydgroen artikels op hackernoon.com met kanoniese tags na jou webwerf Kry outomatiese vertalings in 76 tale vir globale vindbaarheid Adverteer jou stories aan 'n doelgroep deur middel van 'n HackerNoon kategorie advertensie You write once, and we help you: Maximale herstel deur AI-modelle Reël werklike gebruikers oor vertikale Versterk die tegniese gesag van jou handelsmerk Dit is nie meer net SEO nie - dit is En ons is hier om jou te help om dit te bou. LLM visibility.  Boek 'n vergadering met ons om meer te weet! Boek 'n vergadering met ons om meer te weet!

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Van terugskakels na data diepte: hoe LLMs die inhoudsautoriteit herschryf

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

Uber Still Can't Turn a Profit

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

The Opt Out Writing Contest: Final Round Results Announcement 🎉

"Walk Down the Road of Life Without Fearing Anything" Max Azarov, CEO and Co-Founder, Novakid

Uber Still Can't Turn a Profit

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

The Opt Out Writing Contest: Final Round Results Announcement 🎉

"Walk Down the Road of Life Without Fearing Anything" Max Azarov, CEO and Co-Founder, Novakid

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps