Na początku lat 2010 profesjonaliści SEO opierali się na rankingach słów kluczowych i raportach o ruchu Google Analytics jako na północnej gwiazdy wydajności cyfrowej.Do lat 2020, nacisk przesunął się na wyszukiwanie na podstawie podmiotów, znaczenie semantyczne, E-E-A-T i bogate wyniki. Teraz w 2025 roku wchodzimy w nową granicę: - dyscyplina, która kwestionuje podstawowe KPI, którym ufamy od dziesięcioleci. Large Language Model Optimization (LLMO) Ponieważ generujące narzędzia AI, takie jak ChatGPT, Perplexity, Gemini i Microsoft Copilot, stają się preferowanymi warstwami odkrywania, marki muszą się dostosować.Te systemy podsumowują, cytują i zalecają treści oparte na danych szkoleniowych i wynikach na żywo – ale często omijają tradycyjne wyszukiwarki i eliminują potrzebę kliknięć. Musi się rozwijać. LLMO-specific KPIs Ten artykuł wprowadza nowoczesne ramy KPI do pomiaru sukcesu SEO w tym świecie AI-first - oparte na rzeczywistych przypadkach użytkowania, przyszłych narzędzi i wizji, która wykracza poza ruch i ranking. Problem: stare metryki, nowe rzeczywistości Tradycyjny sukces SEO jest często definiowany przez organiczny wzrost ruchu, rankingi słów kluczowych, CTR i wskaźniki konwersji. Uwaga: Twoja treść może być (np. Perplexity lub Gemini AI Overviews), ale Google Search Console i GA4 nie będą odzwierciedlać tej ekspozycji. summarized or quoted in an LLM answer It’s a visibility win—but invisibly tracked. Wzrost od Potrzebujemy nowych sposobów na odpowiedź: zero-click discovery 
 
 
 
 Czy mamy do czynienia z modelami? Czy mamy wpływ na odpowiedzi, które ludzie otrzymują od LLM? Jak często jesteśmy wymienieni, cytowani lub podsumowani – nawet bez linku zwrotnego? Od SEO do LLMO: nowa warstwa optymalizacji jest sztuką i nauką zapewnienia, że Twoja marka, zawartość i wiedza są odkrywalne i preferowane w odpowiedzi generowanych przez AI. Podczas gdy zakorzenione w SEO, rozważa nowe warstwy optymalizacji, w tym: LLMO (Large Language Model Optimization) 
 
 
 
 
 Semantyczna bliskość w embeddings Rozpoznawanie podmiotów w indeksach AI Wpływ na wydajność AI i szybkie wyniki Częstotliwość cytowania w odpowiedzi AI Celem nie jest już tylko pozycjonowanie, ale . exist and persist in the AI layer of search 3-poziomowe ramy KPI do pomiaru widoczności SEO w świecie LLM Ponieważ wyszukiwanie nadal ewoluuje poza niebieskimi linkami i w odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję, tradycyjne KPI po prostu już go nie ograniczają. Aby pomóc marketerom dostosować się, stworzyłem praktyczne, 3-warstwowe ramy oparte na wglądach z notatek architektury LLM Iguazio, analizy KPI Jima Wanga i obserwacji z rzeczywistego świata z platform SEO, takich jak Search Engine Land. Złóżmy to na dół: Level 1: What You Can Track Today – The Application-Level KPIs Są one namacalne, często wspierane narzędziami i są bezpośrednio związane z tym, jak Twoja marka jest reprezentowana (lub nie) na platformach AI. 
 
 Cytaty i wspomnienia Śledź, kiedy Twoja marka lub zawartość pojawia się w odpowiedziach LLM na platformach takich jak Perplexity, You.com lub nawet Bing Chat. KPI do śledzenia: „Miesięczne wspomnienia AI” lub „Pomnienia według tematu” 
 
 Cytat Snippets w AI odpowiedzi LLM często parafrazują lub bezpośrednio wyciągają strukturalne treści - zwłaszcza listy lub definicje. KPI: „AI Snippet Frequency” 
 
 Asystent głosowy z widocznością Czy Siri, Alexa lub Asystent Google odwołują się do Twojej witryny, gdy ludzie zadają pytania? KPI: Wskaźnik włączenia asystenta głosowego 
 
 LLM Podział głosu według tematu Benchmark, jak często Twoja marka jest wymieniona w porównaniu do konkurentów w zaproszeniach w swojej niszy. KPI: „LLMO Share of Voice (Topic Cluster)” 
 
 Odwołuje się do ruchu Tak, niektóre narzędzia sztucznej inteligencji faktycznie napędzają ruch – zwłaszcza Perplexity i Bing Chat. KPI: „AI-Originated Sessions” Level 2: Going Deeper – The Model-Level Influence KPIs Te metryki patrz pod pokrywę, aby ocenić, jak dobrze Twoja zawartość architektura wiedzy modeli AI – nawet jeśli nie jest jeszcze wyraźnie cytowana. PiS 
 
 Bliskość do kluczowych tematów W kategoriach NLP, jak blisko jest Twoja treść do dominujących gromad tematów? KPI – „Semantic Topic Proximity Score” 
 
 Szybka reakcja Uruchom prawdziwe zaproszenia związane z Twoją pionową i zobacz, czy się pojawiłeś. pomyśl: „Najlepsze platformy FM w Wielkiej Brytanii” lub „Predykcyjna konserwacja w nieruchomościach”. KPI: „Prompt Appearance Rate” 
 
 Wskaźnik zaufania jednostki Jeśli Twoja marka jest ustrukturyzowana jako uznana jednostka w takich narzędziach jak lub Google's NLP API, jesteś bardziej prawdopodobne, aby zaufać LLMs. Kalibracja Kalibracja KPI – „Entity Trust Index” Level 3: The Long Game – Data-Level KPIs for Strategic Visibility W tej kategorii zajmuje się : jak twoja obecność jest pieczona w danych szkoleniowych lub powierzchniach w różnych ekosystemach w niewyraźny sposób. invisible influence 
 
 Niepowiązane wzmianki o marce w czasie Nawet bez powiązania, spójne odniesienia do marek w renomowanych źródłach budują domniemany autorytet. KPI – „Unlinked Mentions Velocity” 
 
 Cytaty Recurrence Score Jak często ten sam kawałek treści jest ponownie używany lub parafrazowany w podsumowaniach lub odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję? KPI: „Wskaźnik ponownego użycia cytatu” 
 
 Zdrowie danych strukturalnych Oznaczanie schematu sprawia, że zawartość jest bardziej czytelna maszynowo i zwiększa potencjał wchłaniania. KPI: „Schema Coverage Score” Ramy te nie dotyczą tylko pomiaru tego, co się dzieje – chodzi o Im więcej go kwantyfikujesz, tym lepiej możesz umieścić swoją markę na , but  w nowym środowisku wyszukiwania. understanding your AI-era visibility footprint Nie tylko przetrwać prowadząca Chcesz pomóc w konfiguracji śledzenia lub budowaniu tablic do tych KPI?Daj mi znać – zbudowałem niestandardowe rozwiązania dla marek, które zmagają się z tą samą zmianą. Badanie przypadku: FacilityTech z siedzibą w Wielkiej BrytaniiWidzialność marki w LLM Pozwolę sobie na przykład z prawdziwego świata z własnego doświadczenia. w w brytyjskiej firmie inteligentnych technologii budowlanych, zauważyliśmy zagadkę — chociaż właśnie opublikowaliśmy serię wysokiej jakości, długofalowych artykułów ukierunkowanych na kluczowe tematy branżowe, takie jak śledzenie aktywów i raportowanie zgodności. bezpośrednio 15% spadek liczby organicznych kliknięć w ciągu trzech miesięcy bezpośrednio 15% spadek liczby organicznych kliknięć w ciągu trzech miesięcy Ale kiedy ręcznie przetestowaliśmy zaproszenia w ChatGPT i innych narzędziach zasilanych LLM, znaleźliśmy coś ciekawego: nasza treść była faktycznie cytowana – słowo po słowie – w odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję. Stało się to punktem zwrotnym. - wpływaliśmy na rozmowę, po prostu nie widzieliśmy jej odzwierciedlenia w GA4 lub GSC. Wtedy zdajemy sobie sprawę, że musimy przemyśleć, jak mierzymy sukces w ekosystemie wyszukiwania AI-first. While our traditional SEO metrics showed a decline, our LLM visibility was increasing Zamiast opierać się wyłącznie na kliknięciach i rankingach słów kluczowych, rozszerzyliśmy nasze KPI, aby odzwierciedlać, jak nasza marka pojawiła się w środowiskach opartych na sztucznej inteligencji. Miesięczne powiadomienia o sztucznej inteligencji – jak często DIREK był odsyłany do odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję Szybka reakcja – jak często nasza marka pojawiła się w zestawach odpowiedzi na odpowiednie zapytania branżowe Structured Data Utilization Score – zapewnienie, że nasz schemat znaczników sprawia, że nasze treści są czytelne maszynowo i przyjazne dla sztucznej inteligencji Efektem było otwarcie oczu. w ciągu kilku tygodni,   Nie klikali na wynik Google – widzieli, że DIREK jest cytowany jako źródło w podsumowaniach AI. we noticed a shift: 23% of new lead inquiries specifically mentioned finding us through AI tools jak ChatGPT i Perplexity To był wyraźny sygnał: w świecie LLM, SEO nie polega tylko na napędzaniu ruchu – chodzi o zdobywanie obecności w konwersacjach generowanych przez AI. Tradycyjne metryki same nie mówią już całej historii. Dla profesjonalistów SEO, którzy myślą o przyszłości, przesłanie jest jasne: nadszedł czas, aby poszerzyć tablicę wyników. Narzędzia, z których możesz zacząć korzystać już dziś Nie musisz czekać na idealną platformę analityczną LLM, aby zacząć – istnieją już potężne narzędzia w zasięgu ręki, które mogą dać ci wczesną widoczność, w jaki sposób Twoja marka działa w krajobrazie wyszukiwania AI. Narzędzia takie jak Google Search Console nadal dostarczają nieocenionego wglądu w zapytania z długim ogonem i prezentowane fragmenty, które często wpływają na dane szkoleniowe LLM. Połącz to z raportami badawczymi GA4, aby śledzić nietypowe wzorce ruchu, które mogą sugerować ekspozycję na LLM. Aby uzyskać bardziej proaktywny monitoring, platformy takie jak Brand24, Mention lub Diffbot mogą ostrzec Cię, gdy Twoja marka jest cytowana online, nawet jeśli nie jest połączona. Nie potrzebujesz zespołu nauki danych, aby rozpocząć śledzenie wydajności LLMO. Wskazówka: Uruchom 5–10 podstawowych poleceń tygodniowo w różnych narzędziach LLM i zapisuj wzmianki ręcznie. Podczas gdy niektóre KPI w nowoczesnym zarządzaniu SEO można śledzić za pomocą zaawansowanych narzędzi, niektóre z najbardziej ujawniających wglądów nadal pochodzą z danych śledzonych ręcznie. Dlaczego to ma znaczenie dla globalnego SEO i cyfrowego przywództwa Liderzy SEO nie tylko optymalizują dla wyszukiwarek – już optymalizują dla . generative knowledge systems Niezależnie od tego, czy prowadzisz marketing w firmie SaaS, publikujesz czasopisma cyfrowe, czy kierujesz gigantem eCommerce, pomiar sukcesu w 2025 roku oznacza wiedzę: 
 
 
 
 Jak Twoja treść wpływa na wydajność Kiedy jesteś zaufany jako źródło – nawet niewidocznie Jakie działania podejmują użytkownicy po odkryciu napędzanym AI These new KPIs are crucial for: 
 
 
 
 Raporty dla inwestorów i zainteresowanych stron Ocena autorytetu marki w świecie z zerowym kliknięciem Dążenie do długoterminowego odkrycia i rozwoju śladu cyfrowego Wyzwania i ograniczenia Pomimo ekscytujących możliwości SEO w erze LLM, droga do przodu jest daleka od prostej. - duże modele językowe, takie jak ChatGPT lub Gemini, nie ujawniają publicznie dokładnych źródeł danych, w których są przeszkoleni, ani nie zapewniają jasnej metodologii wyboru, priorytetowania lub parafrazowania treści. lub Ich marka jest (lub nie jest) wyświetlana w odpowiedzi generowanych przez AI. model opacity why how Kolejną istotną kwestią jest W przeciwieństwie do tradycyjnych mierników SEO śledzonych w Google Search Console lub GA4, obecnie nie ma zintegrowanej platformy, która pozwala monitorować wzmianki o marce lub stronach w LLM. Możesz znaleźć jakiś sygnał w narzędziach, takich jak Diffbot, Sentione lub niestandardowe skraparki LLM, ale nic nie pasuje do dojrzałości analizy SERP. lack of tooling Mamy też do czynienia Jeśli Twoja marka, witryna lub zawartość nie została semantycznie ustanowiona jako zaufana jednostka w ustrukturyzowanych ekosystemach danych (myśl o znaczeniu schematu, wpisach w Wikipedii, Wikidata lub autoryzowanych linkach zwrotnych), istnieje realne ryzyko, że AI po prostu nie „wiedzi”, że istniejesz. entity bias Wreszcie pojawia się wzrost Nawet gdy LLM czerpie z twojej zawartości, często parafrazuje zamiast linku - usuwając tradycyjne wynagrodzenie SEO z ruchu odsyłającego i widoczności.Bez wyraźnych cytatów, śledzenie ROI staje się bardziej złożone, a to skłania SEO do myślenia poza tradycyjnymi modelami ruchu w kierunku widoczności, reputacji i siły podmiotu jako kluczowych mierników sukcesu. attribution gap Nie wszystko jest płynne żeglarstwo. Kluczowe wyzwania obejmują: 
 
 
 
 
 Opaque Models: LLM nie ujawniają wszystkich źródeł danych lub logiki cytowania Luki w narzędziach: brak jednolitej platformy do śledzenia wszystkich wspomnień LLM Ryzyko uprzedzeń: Jeśli Twoja jednostka nie jest rozpoznawana, możesz zostać wykluczony Luki w przypisywaniu: AI może parafrasować bez cytowania Oznacza to, że pionierzy w tym obszarze Im wcześniej się dostosujesz, tym większa jest Twoja przewaga. shape the standards Przyszła perspektywa: budowanie strategii zawartości AI-First W najbliższych latach możemy zaobserwować: 
 
 
 
 
 
 
 Google Search Console adding “AI Answer Visibility” as a native report 
 
 Brands bidding for  —a sponsored response in Gemini LLM Answer Ads 
 
 LLMs offering “Verified Source Panels” similar to featured snippets 
 
 
 AI content ranking algorithms rewarding  contextual accuracy over link authority Preparing for that future starts now—with KPIs that reflect it. Jeśli chcesz pozostać na pierwszym miejscu w erze wyszukiwania opartego na AI, nie przegap mojego artykułu Podsumowuje, jak dostosować swoją grę SEO do dużych modeli językowych i zawiera krok po kroku przewodnik po tym, jak śledzić ruch oparty na LLM za pomocą GA4. " Wygraj SEO w erze LLM: Strategie dla widoczności AI. Wygraj SEO w erze LLM: Strategie dla widoczności AI. Wygraj SEO w erze LLM: Strategie dla widoczności AI. Ostatnie myśli: Przestań liczyć kliknięcia. Zacznij mierzyć wpływ. W tym ekosystemie wyszukiwania AI, widoczność nie jest już ograniczona do SERP. Twoja marka może - i powinna - istnieć w odpowiedzi AI, być cytowana w rozmowie i wpływać na decyzje bez jednego kliknięcia. Mierzenie sukcesu LLMO nie polega na zastąpieniu bieżących mierników SEO. 2025 r. i dalej. capture the full spectrum of discoverability „Jeśli Twoja treść kształtuje odpowiedzi, w które ludzie ufają – wygrywasz, nawet jeśli nigdy nie odwiedzają Twojej witryny.”

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Portfolio

Read My Stories

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Za długo; Czytać

Make resilience your competitive advantage

Metryki SEO Nikt nie śledzi w erze AI - ale powinny

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

The Noonies 2022 Award Goes to Madalin Muraretiu - Contributor of The Year - Cryptocurrency Edition

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Verified Writers

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Emmanuel Nwaka, Content Marketing Professional

The Noonies 2022 Award Goes to Madalin Muraretiu - Contributor of The Year - Cryptocurrency Edition

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Verified Writers

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Emmanuel Nwaka, Content Marketing Professional

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps