Przez ponad dwie dekady autorytet treści w Internecie został określony przez linki zwrotne. Chcesz ranking? Uzyskaj inne witryny o wysokim autorytecie, aby linkować do ciebie. Ale duże modele językowe (LLM) takie jak GPT-4, Claude i Perplexity nie dbają (bardzo) o twój profil linków zwrotnych. Zamiast tego, oni , , oraz Treści oparte na zupełnie różnych sygnałach: głębokości semantycznej, jasności, zasięgu koncepcyjnym i odzyskiwalności. ingest embed retrieve Jeśli nadal optymalizujesz dla SEO ery Google, brakuje ci nowej granicy: bycie cytowanymi, wyświetlanymi lub parafrasowanymi w czasie rzeczywistym przez sztuczną inteligencję – w odpowiedzi na rzeczywiste zapytania użytkowników. Stary SEO vs Nowy Urząd 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 Tradycyjna SEO (Google) Odkrycie LLM (GPT, Perplexity itp.) LLM są bardziej podobne do ludzi: nie tylko szukają sygnałów - są . understand meaning Co LLM rzeczywiście rozumie LLM nie „indeksuje” sieci jak Google. Wielowymiarowe wektory reprezentujące znaczenie. embeddings Kiedy ktoś zadaje pytanie, model pobiera fragmenty, które są zbliżone semantycznie do zamiaru za zapytaniem – nie tylko słowa kluczowe. This means: Jedna strona z może „rankować” wyżej w odpowiedzi LLM zero backlinks but deep, clear writing 🔸 Artykuł o kluczowych słowach, top-of-Google może być skipped entirely Jeśli Twoje pisanie jest płytkie lub pochodne, nie zostanie odzyskane - bez względu na to, jak dobrze było klasyfikowane wcześniej. Wzrost zawartości „Data-Dense” Dwa LLMs Są one zaprojektowane tak, aby znaleźć treści, które wyjaśniają, definiują, porównują lub rozwiązują – nie tylko treści, które „wymieniają”. data depth = content authority Here’s what LLMs favor: Jasne definicje kluczowych terminów: zdefiniuj ważne terminy w prostym i precyzyjnym języku, który można zrozumieć bez uprzedniej wiedzy. Przykład: „Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście AI, które łączy komponent wyszukiwania z dużym modelem językowym, aby uzyskać bardziej dokładne odpowiedzi”. Bogate przykłady i analogie: Użyj konkretnych przykładów lub porównań, aby zilustrować abstrakcyjne pomysły - ułatwi to LLM-om dopasowanie się do odpowiednich zapytań. Przykład: "Wstawki działają jak GPS dla języka, kierując AI do najbardziej semantycznie podobnych pojęć." Kontekstualne opracowywanie problemów i rozwiązań: Nie podawaj tylko faktu – wyjaśnij, dlaczego ma to znaczenie i w jakich sytuacjach ma to zastosowanie. To pomaga LLM-om łączyć Twoją zawartość z szerszym zakresem zapytań. Przykład: „Semantic SEO zapewnia, że Twoja zawartość jest odpowiednia dla użytkowników ChatGPT, nawet gdy ich pytania używają innego sformułowania”. Structured takeaways (np: FAQs, tabele, podsumowania): Zorganizuj zawartość w łatwo przyswajalne sekcje, które mogą być cytowane bezpośrednio. Fakty powiązane ze źródłem (zwłaszcza dla Perplexity lub ChatGPT w trybie przeglądania): Podaj statystyki, wskaźniki lub fakty zawierające linki do autorytatywnych źródeł. Nie piszesz już dla silnika słów kluczowych, piszesz dla maszyny, która próbuje i . understand teach others Jak zbudować przyjazny dla LLM organ Jeśli chcesz, aby Twoja zawartość pojawiła się w odpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji, oto co zrobić: Obejrzyj koncepcje, a nie tylko słowa kluczowe: Odkryj całą ideę, zdefiniuj terminy, użyj alternatywnych fraz, dodaj analogie. Struktura odzyskiwania: Użyj formatowania LLM, takich jak: punkty kulkowe, nagłówki, odważny tekst, FAQ - treści, które są łatwe do analizy i cytowania. Tworzenie kanonicznych wyjaśniaczy: Bądź odpowiedzią na temat (np. „co to jest wyszukiwanie wektorowe?”). LLM lubi cytować najlepszą wersję koncepcji. Odpowiedz na pytania, zanim zostaną zadawane: Myśl jak użytkownik.Jeśli pytanie może być zadawane w Perplexity lub ChatGPT, skonstruuj swój artykuł, aby odpowiedzieć na nie bezpośrednio. Bądź oryginalny: LLM unika powtórzeń.Jeśli twoja treść mówi coś podobnego do tego, co robi 100 innych witryn, może w ogóle się nie pojawić. Dlaczego dystrybucja nadal ma znaczenie - po prostu inaczej Mitem jest to, że „jeśli zbudujesz świetną zawartość, LLM ją znajdzie”. , , oraz . accessible structured published on high-signal domains LLMs are trained on public web data. If your content is: Zamknięty za ścianami logowania Opublikowane na stronach o niskim zaufaniu lub niskim autorytecie Słabo zorganizowane lub niezwiązane z kontekstem ...jest prawdopodobnie niewidoczny dla obu osób Maszyny i Innymi słowy: Where you publish still matters — just in a different way. Jak HackerNoon może pomóc w odzyskaniu treści Jeśli Twoim celem jest zwiększenie Wtedy kluczem jest wysokiej jakości, publiczne, zorganizowane wydawnictwo. LLM visibility To jest dokładnie to, w co zbudowaliśmy : HackerNoon’s Business Blogging program Opublikuj 3 wiecznie zielone artykuły na hackernoon.com z kanonicznymi tagami na swojej stronie Uzyskaj automatyczne tłumaczenia na 76 języków dla globalnej dostępności Reklamuj swoje historie do docelowej publiczności za pomocą reklamy kategorii HackerNoon You write once, and we help you: Maksymalne odzyskiwanie przez modele AI Dostęp do rzeczywistych użytkowników w pionie Wzmocnij autorytet techniczny swojej marki To już nie jest tylko SEO - to jest A my jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci go zbudować. LLM visibility.  Zarezerwuj z nami spotkanie, aby dowiedzieć się więcej! Zarezerwuj z nami spotkanie, aby dowiedzieć się więcej!

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. 

Od linków zwrotnych do głębi danych: Jak LLM piszą autorytet treści

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

Verified Writers

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

How HackerNoon Feels About AI Generated Content (Hint: 👎🏽)

Pleasures of the telescope by Garrett Putman Serviss - Table of Links

Verified Writers

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

How HackerNoon Feels About AI Generated Content (Hint: 👎🏽)

Pleasures of the telescope by Garrett Putman Serviss - Table of Links

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps