Durante máis de dúas décadas, a autoridade do contido en Internet foi determinada polos backlinks. Quere clasificar? Obteña outros sitios de alta autoridade para enlazar con vostede. Pero os grandes modelos de linguaxe (LLM) como GPT-4, Claude e Perplexity non se preocupan (moi) polo seu perfil de backlink. Non "crawlen" ou "rancan" no sentido tradicional de SEO. En vez diso, eles , , e Contido baseado en sinais completamente diferentes: profundidade semántica, claridade, cobertura conceptual e recuperabilidade. ingest embed retrieve Se aínda está optimizando para a era de SEO de Google, está a perder a nova fronteira: ser citado, superado ou parafraseado en tempo real por AI - en resposta a consultas reais de usuarios. Antigo SEO vs Nova Autoridade LLM 
 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 Coñecementos de SEO (Google) LLM Descubrimento (GPT, Perplexidade, etc) Os LLMs son máis como os humanos: non só buscan sinais - eles . understand meaning O que LLMs realmente entenden Os LLMs non “indexan” a web como Google. - vectores de alta dimensión que representan significado. embeddings Cando alguén fai unha pregunta, o modelo recupera pasaxes que están semánticamente preto da intención detrás da consulta - non só as palabras clave. This means: Unha páxina con podería "ranquear" máis nunha resposta LLM zero backlinks but deep, clear writing Un artigo de palabras clave, top-of-Google podería ser skipped entirely Se a súa escritura é superficial ou derivada, non será recuperada - non importa o ben que clasificase antes. A subida do contido de “Data-Dense” dos lombardos, Están deseñados para atopar contido que explique, defina, compara ou resolva - non só contido que "menciona". data depth = content authority Here’s what LLMs favor: Definicións claras de termos clave: Define termos importantes en linguaxe simple e precisa que poida ser entendida sen coñecemento previo. Exemplo: "A xeración aumentada de recuperación (RAG) é un enfoque de IA que combina un compoñente de busca cun gran modelo de linguaxe para producir respostas máis precisas". Exemplos ricos e analoxías: Use exemplos específicos ou comparacións para ilustrar ideas abstractas - isto facilitará que os LLM coincidan coas consultas relevantes. Exemplo: "Os embeddings funcionan como un GPS para a lingua, guiando a IA aos conceptos máis semánticamente similares". Frameamento contextual de problemas e solucións: Non só diga un feito - explique por que importa e en que situacións se aplica. Isto axuda aos LLM a conectar o seu contido a unha gama máis ampla de consultas. Exemplo: "O SEO semántico asegura que o seu contido sexa relevante para os usuarios de ChatGPT, mesmo cando as súas preguntas usan unha redacción diferente". Tomadas estruturadas (por exemplo: FAQs, táboas, resumos): Organice o contido en seccións facilmente dixeribles que poden ser citadas directamente. Fatos vinculados á fonte (especialmente para Perplexidade ou ChatGPT en modo de navegación): Proporcionar estatísticas, índices de referencia ou feitos con ligazóns a fontes autorizadas. Xa non estás escribindo para un motor de palabras clave, estás escribindo para unha máquina que intenta e . understand teach others Como construír unha autoridade amigable ao LLM Se queres que o teu contido apareza en respostas con IA, aquí está o que debes facer: Cubrir conceptos, non só palabras clave: explorar a idea completa, definir termos, usar expresións alternativas, engadir analoxías. Estrutura para a recuperación: Use LLMs de formatación como: puntos de bala, encabezados, texto audaz, FAQs - contido que é fácil de analizar e citar. Crear explicacións canónicas: Ser a resposta para un tema (por exemplo, "que é a busca vectorial?"). Responde ás preguntas antes de que se pregunten: Pense como un usuario.Se se pode facer unha pregunta en Perplexity ou ChatGPT, estruture o seu artigo para respondelo directamente. Se o seu contido di algo do mesmo xeito que 100 outros sitios fan, pode non ser superficial en absoluto. Por que a distribución aínda importa - só doutro xeito O mito é que "se construír gran contido, LLMs vai atopalo." , , e . accessible structured published on high-signal domains LLMs are trained on public web data. If your content is: Pechado detrás de paredes de login Publicado en sitios de baixa confianza ou de baixa autoridade Mal estruturado ou desligado do contexto é probablemente invisible para ambas as persoas das máquinas. e Noutras palabras: Where you publish still matters — just in a different way. Como HackerNoon pode axudar o seu contido a ser recuperado Se o seu obxectivo é aumentar , entón unha publicación de alta calidade, pública e estruturada é clave. LLM visibility Iso é exactamente o que construímos : HackerNoon’s Business Blogging program Publica 3 artigos evergreen en hackernoon.com con etiquetas canónicas para o teu sitio Obteña traducións automáticas a 76 idiomas para a recuperación global Publicite as súas historias a un público dirixido a través dun anuncio da categoría HackerNoon You write once, and we help you: Maximizar a recuperación por modelos AI Atopar usuarios reais a través de verticais Fortalece a autoridade técnica da túa marca Xa non é só SEO - é E estamos aquí para axudarche a construílo. LLM visibility.  Reserva unha cita connosco para saber máis! Reserva unha cita connosco para saber máis!

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

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

De backlinks a profundidade de datos: como os LLM están a reescribir a autoridade de contido

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Stories Community!

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Companies Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Web3 Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Stories Community!

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Companies Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Web3 Community!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps