二十多年来,互联网上的内容权威是由 backlinks 决定的。 想要排名? 获得其他高权威的网站链接到你。 但像 GPT-4, Claude 和 Perplexity 这样的大型语言模型(LLM)不关心(太)你的 backlink 配置文件。 相反,他们 , ,和 内容基于完全不同的信号:语义深度,清晰度,概念覆盖性和可检索性。 ingest embed retrieve 如果你仍然在为谷歌时代的SEO优化,你错过了新的边界:在实时被AI引用,表面化或 paraphrased - 以响应实际的用户查询。 旧SEO对新LLM权威 
 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 传统的SEO(Google) LLM发现(GPT,困惑等) 法学硕士更像人类:他们不只是寻找信号 - 他们 . understand meaning LLM真正了解什么 法学硕士不像谷歌那样“索引”网络,他们将文本转换为 代表意义的高维矢量。 embeddings 当有人问一个问题时,模型会查找在语义上接近查询背后的意图的段落,而不仅仅是关键字。 This means: 一个页面与 可能在LLM答案中“排名”更高 zero backlinks but deep, clear writing 一个关键字,顶级的谷歌文章可能是 skipped entirely 如果你的写作是浅薄的或衍生性的,它不会被检索 - 无论它之前排名多好。 “Data-Dense”内容的崛起 两个LMS, 它们旨在找到解释、定义、比较或解决的内容,而不仅仅是“提及”的内容。 data depth = content authority Here’s what LLMs favor: 关键术语的明确定义:用简单而准确的语言定义重要术语,而这些术语无需事先了解,例如:“获取增强型生成(RAG)是一种人工智能方法,将搜索组件与大型语言模型相结合,以产生更准确的答案。 丰富的例子和类比:使用具体的例子或比较来说明抽象的想法 - 这将使LLM更容易与相关的查询匹配。 问题和解决方案的背景框架:不要只是说一个事实 - 解释它为什么重要,在什么情况下它适用。这有助于法学硕士将您的内容连接到更广泛的查询。 结构化采集(例如:常见问题,表,摘要):将内容组织成易于消化的部分,可以直接引用。 来源链接的事实(特别是在浏览模式中的“困惑”或“ChatGPT”):提供统计数据,基准或与权威来源的链接的事实。 你不再为关键字引擎写作,你正在为一台机器试图写作。 和 . understand teach others 如何建立一个LLM友好的机构 如果你想让你的内容出现在AI驱动的答案中,这里是该怎么做的: 涵盖概念,而不仅仅是关键词:探索完整的想法,定义术语,使用替代的表达式,添加类比。 获取结构:使用格式化LLM,如:子弹点,标题,大胆的文本,常见问题 - 易于解析和引用的内容。 创建 Canonical Explainers: 成为一个主题的答案(例如,“什么是矢量搜索?”)。 在被问到之前回答问题: 像用户一样思考. 如果在混乱或ChatGPT中提问,结构你的文章以直接回答它。 要原创:LLM避免重复. 如果你的内容说一些相同的方式100其他网站做,它可能根本没有表面。 为什么分布仍然重要 - 只是不同 神话是“如果你建立了伟大的内容,LLMs将找到它。 , ,和 . accessible structured published on high-signal domains LLMs are trained on public web data. If your content is: 锁在Login墙后面 在低信任或低权威网站上发布 结构差或与背景无关 它可能对两个人都是看不见的。 机器。 和 换句话说: Where you publish still matters — just in a different way. HackerNoon如何帮助您的内容获取 如果你的目标是增加 ,那么高质量的、公共的、结构化的出版是关键。 LLM visibility 这正是我们所构建的 : HackerNoon’s Business Blogging program 在 hackernoon.com 上发布 3 篇永久绿色文章,在您的网站上使用加拿大标签 获取76种语言的自动翻译,以实现全球搜索 通过 HackerNoon 类别广告向目标受众宣传您的故事 You write once, and we help you: 通过AI模型最大化获取 跨垂直接近实际用户 强化您的品牌的技术权威 它不再只是SEO - 它是 我们在这里帮助你建立它。 LLM visibility.  与我们约会,了解更多! 与我们约会,了解更多!

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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从链接到数据深度:LLM如何重写内容权威

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