দুই দশকেরও বেশি সময় ধরে ইন্টারনেটে সামগ্রী কর্তৃত্ব backlinks দ্বারা নির্ধারণ করা হয়েছিল. র ্যাঙ্কিং করতে চান? আপনার সাথে লিঙ্ক করার জন্য অন্যান্য উচ্চ কর্তৃত্ব সাইটগুলি পেতে. কিন্তু GPT-4, Claude, এবং Perplexity মত বড় ভাষা মডেল (LLMs) আপনার backlink প্রোফাইল সম্পর্কে (অনেক) চিন্তা করে না. তারা ঐতিহ্যগত এসইও মানে "crawl" বা "rank" না। বরং তারা , এবং সম্পূর্ণরূপে ভিন্ন সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে সামগ্রী: সিমেন্টিক গভীরতা, স্পষ্টতা, ধারণা কভারিং এবং পুনরুদ্ধারযোগ্যতা। ingest embed retrieve যদি আপনি এখনও গুগল যুগের এসইও জন্য অপ্টিমাইজিং করছেন, তাহলে আপনি নতুন সীমানা মিস করছেন: বাস্তব ব্যবহারকারীর জিজ্ঞাসাবাদের প্রতিক্রিয়া হিসাবে আইটি দ্বারা বাস্তব সময়ে উদ্ধৃত, পৃষ্ঠপোষক বা প্যারফ্রাস করা। পুরানো এসইও vs নতুন এলএলএম কর্তৃপক্ষ 
 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 ঐতিহ্যগত এসইও (Google) LLM আবিষ্কার (GPT, বিভ্রান্তি, ইত্যাদি) LLMs বেশি মানুষের মত: তারা শুধু সংকেত খুঁজছেন না - তারা . understand meaning কি LLMs সত্যিই বুঝতে আইএলএমগুলি গুগলের মতো ওয়েবকে "ইন্ডেক্স" করে না। - উচ্চ মাত্রার ভেক্টরগুলি অর্থের প্রতিনিধিত্ব করে। embeddings যখন কেউ একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে, মডেলটি অনুচ্ছেদগুলি পুনরুদ্ধার করে যা সিমেন্টিকভাবে অনুসন্ধানের পিছনে উদ্দেশ্যের কাছাকাছি - শুধু কীওয়ার্ডগুলি নয়। This means: একটি পৃষ্ঠা সঙ্গে একটি LLM উত্তর মধ্যে উচ্চতর "র্যাঙ্ক" হতে পারে zero backlinks but deep, clear writing গুগল-এর শীর্ষ নিবন্ধটি হতে পারে। skipped entirely যদি আপনার লেখাপড়া পাতলা বা উত্পাদিত হয়, তবে এটি পুনরুদ্ধার করা হবে না - এটি আগে কত ভাল র্যাংক করা হোক না কেন। ‘ডাটা-ডেনস’ বিষয়বস্তু লিমিটেড তারা এমন সামগ্রী খুঁজে বের করার জন্য ডিজাইন করা হয় যা ব্যাখ্যা করে, সংজ্ঞায়িত করে, তুলনা করে বা সমাধান করে - শুধুমাত্র সামগ্রী যা "মিনার" করে না। data depth = content authority Here’s what LLMs favor: কৌশলগত শব্দগুলির স্পষ্ট সংজ্ঞা: একটি সহজ এবং সঠিক ভাষায় গুরুত্বপূর্ণ শব্দগুলি সংজ্ঞায়িত করুন যা পূর্ববর্তী জ্ঞান ছাড়াই বোঝা যায়. উদাহরণ: "পুনরাবৃত্তি-অগ্রগতিশীল জেনারেশন (আরএজি) একটি আইটি পদ্ধতি যা আরও সঠিক উত্তরগুলি উত্পাদন করার জন্য একটি বড় ভাষা মডেলের সাথে একটি অনুসন্ধান উপাদান সংযুক্ত করে। সমৃদ্ধ উদাহরণ এবং অনুরূপতা: নির্দিষ্ট উদাহরণ বা তুলনা ব্যবহার abstract ধারণা ইতিবাচক করতে - এই LLMs প্রাসঙ্গিক অনুরোধ সঙ্গে মিলিত সহজ করে দেবে. উদাহরণ: "Embeddings ভাষার জন্য একটি জিপিএস হিসাবে কাজ করে, সবচেয়ে সিমেন্টিকভাবে অনুরূপ ধারণাগুলির জন্য AI পরিচালনা। সমস্যা এবং সমাধানের কাঠামোগত ফ্রেমিং: শুধু একটি সত্য বর্ণনা করবেন না - ব্যাখ্যা করুন কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ এবং কোন পরিস্থিতিতে এটি প্রযোজ্য। এই LLMs আপনার সামগ্রী আরও বিস্তৃত পরিসর সংযুক্ত করতে সাহায্য করে. উদাহরণ: "সেম্যান্টিক এসইও আপনার সামগ্রী ChatGPT ব্যবহারকারীদের জন্য প্রাসঙ্গিক নিশ্চিত করে, এমনকি যখন তাদের প্রশ্নের ভিন্ন শব্দ ব্যবহার করে। গঠনমূলক takeaways (উদাহরণস্বরূপ: FAQs, টেবিল, সারসংক্ষেপ): সরাসরি উদ্ধৃত করা যেতে পারে সহজে মিশ্রিত বিভাগে সামগ্রী সংগঠিত করুন। সূত্রের সাথে সংযুক্ত তথ্য (বিশেষত ব্রাউজিং মোডে বিভ্রান্তি বা ChatGPT জন্য): পরিসংখ্যান, রেফারেলগুলি, বা সূত্রের লিঙ্কগুলির সাথে তথ্য সরবরাহ করুন. LLMs - বিশেষ করে ব্রাউজিং মোডে - যাচাইযোগ্য তথ্যের সাথে পৃষ্ঠাগুলি উল্লেখ করার সম্ভাবনা বেশি। আপনি আর একটি কীওয়ার্ড ইঞ্জিনের জন্য লিখছেন না. আপনি একটি মেশিনের জন্য লিখছেন এবং . understand teach others কিভাবে একটি LLM বন্ধুত্বপূর্ণ কর্তৃপক্ষ তৈরি করতে যদি আপনি আপনার সামগ্রীটি AI-powered উত্তরগুলিতে প্রদর্শিত করতে চান, এখানে কি করতে হবে: কভার ধারণা, শুধু কীওয়ার্ড নয়: সম্পূর্ণ ধারণাটি অনুসন্ধান করুন, শব্দগুলি সংজ্ঞায়িত করুন, বিকল্প বাক্য ব্যবহার করুন, অনুরূপ যোগ করুন। পুনরুদ্ধারের জন্য কাঠামো: ফরম্যাটিং এলএলএম ব্যবহার করুন যেমন: বুলেট পয়েন্ট, শিরোনাম, সাহসী পাঠ্য, FAQs - বিষয়বস্তু যা বিশ্লেষণ এবং উদ্ধৃতি করা সহজ। ক্যাননিক ব্যাখ্যাগুলি তৈরি করুন: একটি বিষয় (যেমন, "ভেক্টর অনুসন্ধান কি? প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার আগে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন: একটি ব্যবহারকারী হিসাবে চিন্তা করুন. যদি একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হতে পারে বিভ্রান্তিকরতা বা ChatGPT, আপনার নিবন্ধটি সরাসরি উত্তর দেওয়ার জন্য গঠন করুন. যদি আপনার সামগ্রীটি একইভাবে 100 অন্যান্য সাইটগুলির মতো কিছু বলে, এটি সম্পূর্ণরূপে পৃষ্ঠপোষক হতে পারে না। কেন বিতরণ এখনও গুরুত্বপূর্ণ - শুধু ভিন্নভাবে মিথ্যাটি হল যে "যদি আপনি চমৎকার সামগ্রী তৈরি করেন তবে LLMs এটি খুঁজে পাবেন" কিন্তু এটি শুধুমাত্র আপনার সামগ্রী যদি কাজ করে , এবং . accessible structured published on high-signal domains LLMs are trained on public web data. If your content is: লগইন দেয়ালের পেছনে লক করা নিম্ন বিশ্বাস বা নিম্ন কর্তৃপক্ষের সাইটে প্রকাশিত খারাপ কাঠামো বা কাঠামো থেকে বিচ্ছিন্ন এটা সম্ভবত উভয় মানুষের জন্য অদৃশ্য। মেশিন এবং অন্য কথায়: Where you publish still matters — just in a different way. কিভাবে HackerNoon আপনার সামগ্রী পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করতে পারেন যদি আপনার লক্ষ্য বৃদ্ধি , তাহলে উচ্চ মানের, পাবলিক, গঠিত প্রকাশনা চাবিকাঠি। LLM visibility এটাই আমরা নির্মাণ করেছি। : HackerNoon’s Business Blogging program আপনার সাইটে ক্যাননিক ট্যাগ দিয়ে hackernoon.com এ 3 evergreen নিবন্ধ পোস্ট করুন গ্লোবাল অনুসন্ধানের জন্য 76 ভাষায় স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ পেতে একটি HackerNoon বিভাগ বিজ্ঞাপন মাধ্যমে আপনার গল্পগুলি একটি লক্ষ্যমাত্রা দর্শকদের কাছে বিজ্ঞাপন করুন You write once, and we help you: মডেল দ্বারা সর্বোচ্চ পুনরুদ্ধার বাস্তব ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছানোর পরিকল্পনা আপনার ব্র্যান্ডের প্রযুক্তিগত কর্তৃপক্ষকে শক্তিশালী করুন এটি এখন শুধু SEO নয় - এটি আমরা এখানে এসেছি আপনাকে এটি তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য। LLM visibility.  আরও জানার জন্য আমাদের সাথে সাক্ষাৎ করুন! আরও জানার জন্য আমাদের সাথে সাক্ষাৎ করুন!

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. 

Brand Growth ∝ Internet Reputation

Read My Stories

Marketing is extra hard during bear market. Make it easier with HackerNoon.

Hack Marketing's blog

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

ব্যাকলিংক থেকে ডেটা গভীরতা: কিভাবে LLMs সামগ্রী কর্তৃপক্ষ পুনরায় লিখতে

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

সফল ক্লাউড মাইগ্রেশনের সম্পূর্ণ নির্দেশিকা: কৌশল এবং সর্বোত্তম অনুশীলন

কিভাবে 10X দ্বারা আপনার কর্মপ্রবাহ উন্নত করবেন: 17টি প্রয়োজনীয় অ্যাপ

হ্যাকারনুন লেখার প্রতিযোগিতা জিততে চান? #crypto-api প্রতিযোগিতার বিজয়ীরা কী সুপারিশ করেন তা এখানে

সেলিং দ্য ওয়াটারস: ডেটা লেক সহ প্রোডাকশন-গ্রেড RAG অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা

সফল ক্লাউড মাইগ্রেশনের সম্পূর্ণ নির্দেশিকা: কৌশল এবং সর্বোত্তম অনুশীলন

কিভাবে 10X দ্বারা আপনার কর্মপ্রবাহ উন্নত করবেন: 17টি প্রয়োজনীয় অ্যাপ

হ্যাকারনুন লেখার প্রতিযোগিতা জিততে চান? #crypto-api প্রতিযোগিতার বিজয়ীরা কী সুপারিশ করেন তা এখানে

সেলিং দ্য ওয়াটারস: ডেটা লেক সহ প্রোডাকশন-গ্রেড RAG অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps