20年以上にわたり、インターネット上のコンテンツの権威はバックリンクによって決定されました。ランクしたいですか? あなたにリンクする他の高権威のサイトを取得してください。 しかし、GPT-4、Claude、Perplexityなどの大規模言語モデル(LLM)はあなたのバックリンクプロフィールについて(あまり)気にしません。 代わりに、彼らは で、 そして、 完全に異なるシグナルに基づくコンテンツ:セマンティック深さ、明確性、コンセプトカバー、および回収可能性。 ingest embed retrieve あなたがまだGoogleの時代のSEOのために最適化しているなら、あなたは新しい境界線を逃している: AIによってリアルタイムで引用され、表面化され、またはパラフレーズされます - 実際のユーザーのクエリに応答して。 オールド SEO vs New LLM Authority 
 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 伝統的なSEO(Google) LLM発見(GPT、戸惑いなど) LLMは人間に似ている:彼らは単に信号を探しているのではなく、彼らは . understand meaning LLMsが実際に理解していること LLMs do not “index” the web like Google. 彼らはテキストを変換する 意味を表す高次元ベクター embeddings 誰かが質問するとき、モデルはクエリの背後にある意図に意味的に近いパセスを取得します - キーワードだけではありません。 This means: A page with もしかしたら、LLMの回答で「ランク」が高いかもしれません。 zero backlinks but deep, clear writing キーワードで構成された、Googleのトップ・オブ・記事は、 skipped entirely あなたの書き込みが浅いまたは衍生的な場合は、それ以前のランクがどれほど良いかにかかわらず、回収されません。 「Data-Dense」コンテンツの増加 LLMは、 彼らは、説明、定義、比較、または解決するコンテンツを見つけるように設計されています - 単に「言及する」コンテンツではありません。 data depth = content authority Here’s what LLMs favor: 重要な用語の明確な定義:事前の知識なしに理解できるシンプルで正確な言語で重要な用語を定義します. 例: “Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an AI approach that combines a search component with a large language model to produce more accurate answers.” 豊富な例と類似性:抽象的なアイデアを示すために特定の例や比較を使用する - これは、LLMsが関連するクエリと一致することを容易にするでしょう。 問題とソリューションの文脈構成:単に事実を述べるのではなく、なぜ重要なのか、それがどのような状況で適用されるのかを説明する。これはLLMがあなたのコンテンツをより幅広い範囲のクエリに接続するのに役立ちます。例:「セマンティックSEOはあなたのコンテンツがChatGPTユーザーに関連していることを保証します。 Structured takeaways (ex: FAQs, tables, summaries): 直接引用できる簡単に消化できるセクションにコンテンツを整理する。 Source-linked facts (especially for Perplexity or ChatGPT in browsing mode): 統計、ベンチマーク、または権威あるソースへのリンクを含む事実を提供します。 You are not writing for a keyword engine anymore. あなたはもうキーワードエンジンのために書いていません。 そして . understand teach others LLMフレンドリーな機関を構築する方法 あなたのコンテンツがAI駆動の答えに表示されることを望むなら、ここでは何をすべきか: Cover Concepts, Not Just Keywords: Explore the full idea, define terms, use alternate phrasing, add analogies. キーワードだけではなく、コンセプトをカバーします。 Retrieval の構造: フォーマット LLM を使用して: ボールポイント、ヘッダー、大胆なテキスト、FAQ - 簡単に解析して引用できるコンテンツ。 Create Canonical Explainers: Be the go-to answer for a topic (e.g., "what is vector search?"). LLMs loves to cite the best version of a concept. LLMs は、コンセプトの最高のバージョンを引用することを好む。 質問される前に質問に答えてください:ユーザーのように考えてください. 疑問やChatGPTで質問される可能性がある場合は、記事を構成して直接回答してください。 オリジナルになろう:LLMsは繰り返しを避ける。あなたのコンテンツが100の他のサイトと同じように言っている場合、それはまったく表面化されないかもしれません。 Why Distribution Still Matters - Just Differently(なぜ配布は依然として重要なのか) 神話は「あなたが素晴らしいコンテンツを構築するなら、LLMsはそれを見つけるでしょう」ですが、それはあなたのコンテンツが適切である場合にのみ機能します。 で、 そして、 . accessible structured published on high-signal domains LLMs are trained on public web data. If your content is: 「Login Walls」の後ろに 低信頼性または低権威性のサイトに掲載 構造が悪く、または文脈から離れていない ...それはおそらく両者にとっては目に見えません。 機械です。 そして 言い換えれば、 Where you publish still matters — just in a different way. HackerNoonがあなたのコンテンツを回収するのに役立つ方法 あなたの目標が増加する場合 質の高い、公的で構造化された出版が鍵となる。 LLM visibility That's exactly what we've built into. それが私たちが築いたものだ。 : HackerNoon’s Business Blogging program Publish 3 evergreen articles on hackernoon.com with canonical tags to your site. あなたのサイトにカノニカルタグ付きの記事を投稿する 76 言語に自動翻訳を取得し、グローバルな可視化を実現 あなたのストーリーを HackerNoon カテゴリ広告を通じてターゲットに広告する You write once, and we help you: AIモデルによる最大限の回収 垂直を越えてリアルユーザーに到達 あなたのブランドの技術的な権威を強化する もはやSEOだけではなく、 そして、私たちはあなたがそれを構築するのを助けるためにここにいます。 LLM visibility.  もっと知るために、私たちと会議を予約してください! もっと知るために、私たちと会議を予約してください!

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

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