ما هو المحتوى الذي يعمل بشكل جيد في LLMS؟

ما هو المحتوى الذي يعمل بشكل جيد في LLMS؟


على مدار الـ 12 شهرًا الماضية ، ملأنا ثغرات كبيرة في فهمنا لمحطات الدردشة من الذكاء الاصطناعي مثل ChatGpt & Co.

نعرف:

  1. التبني ينمو بسرعة.
  2. AI chatbots ترسل المزيد من الإحالات إلى مواقع الويب بمرور الوقت.
  3. حركة الإحالة من AI chatbots لديها جودة أعلى من ذلك من Google.

يمكنك قراءة كل شيء عن ذلك في ولاية AI chatbots و SEO.

ولكن لا يوجد الكثير من المحتوى حول الأمثلة وعوامل النجاح للمحتوى الذي يدفع الاستشهادات ويذكر في AI chatbots.

للحصول على إجابة ، قمت بتحليل أكثر من 7000 اقتباس عبر 1600 عناوين URL لمواقع ثقيلة للمحتوى (فكر: المتكاملون) في # AI chatbots (ChatGPT ، PREPLEXITY ، AI Overviews) في فبراير 2024 بمساعدة عميقة.

هدفي هو معرفة:

  1. لماذا يتم استشهاد بعض الصفحات أكثر من غيرها ، حتى نتمكن من تحسين المحتوى لمحطات chatbots منظمة العفو الدولية.
  2. ما إذا كانت عوامل تحسين محركات البحث الكلاسيكية مهمة لرؤية AI chatbot ، حتى نتمكن من تحديد الأولويات.
  3. ما هي الفخاخ التي يجب تجنبها ، لذلك ليس علينا أن نتعلم نفس الدروس عدة مرات.
  4. إذا كانت العوامل المختلفة تؤثر على الإشارات والاستشهادات ، لذلك يمكننا أن نكون أكثر استهدافًا في جهودنا.

ها هي النتائج التي توصلت إليها:

عزز مهاراتك مع رؤى الخبراء الأسبوعية لمذكرة النمو. اشترك مجانًا!

مفتاح الاستشهاد بالعلامة التجارية في AI chatbots: محتوى عميق

الصورة الائتمان: كيفن إنديج

🔍 السياق: نحن نعلم أن AI chatbots تستخدم الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) لوزن إجاباتهم بنتائج من Google و Bing. ومع ذلك ، هل هذا يعني أن عوامل تصنيف SEO الكلاسيكية تترجم أيضًا إلى استشهادات AI chatbot؟ لا.

يظهر تحليل الارتباط الخاص بي ذلك لا يوجد أي من مقاييس كبار المسئولين الاقتصاديين الكلاسيكيين علاقات قوية مع الاستشهادات. LLMs لها تفضيلات الضوء: الحيرة وفي AIOS وزن الكلمة وعدد الجملة أعلى. ChatGPT يزن تصنيف المجال ونتيجة flesch.

💡takeaway: لا تهم مقاييس كبار المسئولين الاقتصاديين الكلاسيكيين تقريبًا عن ذكرى وينقص الذكاء الاصطناعي والاستشهادات. أفضل شيء يمكنك القيام به لتحسين المحتوى هو الهدف من العمق والشمولية وسهولة القراءة (مدى سهولة فهم النص).

الأمثلة التالية تُظهر جميع تلك السمات:

  • https://www.byrdie.com/digital-prescription-services-dermatologist-5179537
  • https://www.healthline.com/nutrition/best-weight-loss-programs
  • https://www.verywellmind.com/we-tried-online-therapy-com-These-were-our-our-our-experiences-8780086

الارتباطات الواسعة لم تكشف ما يكفي من اللحوم على العظم وتركتني مع الكثير من الأسئلة المفتوحة.

لذلك ، نظرت إلى ما يفعله المحتوى الأكثر استشهادًا بشكل مختلف عن الباقي. أظهر هذا النهج أنماط أقوى بكثير.

الصورة الائتمان: كيفن إنديج

🔍context: لأنني لم أحصل على الكثير من الارتباطات الإحصائية ، أردت أن أرى كيف أن أعلى 10 ٪ من معظم المحتوى المذكور مقابل 90 ٪ أسفل.

كلما كان الفرق أكبر ، كلما كان العامل أكثر أهمية في أعلى 10 ٪. بمعنى آخر ، يشير المضاعف (المحور السيني على المخطط) إلى العوامل التي تكافئها LLMS مع الاستشهادات.

النتائج:

  • العاملان اللذان يبرزان الجملة وعدد الكلمات، تليها درجة flesch. يبدو أن المقاييس المتعلقة بالروابط الخلفية وحركة المرور لها تأثير سلبي ، وهذا لا يعني أن عبارة chatbots منظمة العفو الدولية تزنها سلبًا ولكن ببساطة أنها لا تهم الإشارات أو الاستشهادات.
  • ال أفضل 10 ٪ من معظم الصفحات المذكورة في جميع LLMs الثلاثة لديها عدد أقل بكثير من حركة المرور ، وتصنيف عدد أقل من الكلمات الرئيسية ، والحصول على عدد أقل من الروابط الخلفية. كيف هذا منطقي؟ يبدو أن كونك قويًا في مقاييس كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية أمر سيء لرؤية AI chatbot.
  • Copilot (غير مدرج في المخطط) لديه أقدس عدم المساواة ، بالمناسبة. أعلى 10 ٪ لديهم 17.6 اقتباسات أكثر من 90 ٪ أسفل. ومع ذلك ، فإن أعلى 10 ٪ أيضًا في المرتبة 1.7x الكلمات الرئيسية في البحث العضوي. لذلك ، يبدو أن Copilot لديه تفضيلات أقوى من غيرها من chatbots من الذكاء الاصطناعي.

يوضح لك تقسيم البيانات بواسطة AI chatbot تفضيلاتهم الفريدة:

الصورة الائتمان: كيفن إنديج

💡takeaway: عمق المحتوى (عدد الكلمات والجمل) وقابلية القراءة (نقاط FLESCH) لها أكبر تأثير على الاستشهادات في AI chatbots.

من المهم أن نفهم: المحتوى الأطول ليس أفضل لأنه أطول ، ولكن لأنه لديه فرصة أعلى للإجابة على سؤال محدد مطالب به في chatbot منظمة العفو الدولية.

أمثلة:

  • www.verywellmind.com/best-online-psychiatrists-5119854 لديه 187 اقتباسًا ، وأكثر من 10000 كلمة ، وأكثر من 1500 جملة ، مع درجة Flesch 55 ، ويتم الاستشهاد بها 72 مرة بواسطة ChatGPT.
  • من ناحية أخرى ، فإن www.onlinetherapy.com/best-online-psychistiats/ لا يضم سوى ثلاثة اقتباسات ، وأيضًا درجة Flesch منخفضة ، مع 48 ، ولكنها تأتي “قصيرة” مع 3900 كلمة فقط و 580 جملة.

🔍context: لا نعرف بعد قيمة العلامة التجارية التي يتم ذكرها بواسطة chatbot منظمة العفو الدولية.

تشير الأبحاث المبكرة إلى ارتفاعها ، خاصةً عندما تشير المطالبات إلى نية الشراء.

ومع ذلك ، أردت أن أقترب خطوة من خلال فهم ما يؤدي إلى ذكر العلامة التجارية في AI chatbots في المقام الأول.

بعد مطابقة العديد من المقاييس مع رؤية AI chatbot ، وجدت أحد العوامل التي تبرز أكثر من أي شيء آخر: حجم البحث العلامة التجارية.

يذكر عدد من AI chatbot ، وحجم البحث عن العلامة التجارية ارتباط .334 – جيد جدًا في هذا المجال. بعبارة أخرى، تقرر شعبية العلامة التجارية على نطاق واسع مدى وضوحها في AI chatbots.

الصورة الائتمان: كيفن إنديج

تعتبر الشعبية أهم مؤشر على chatgpt ، والذي يرسل أيضًا أكبر عدد من حركة المرور ولديه أعلى استخدام لجميع chatbots من الذكاء الاصطناعي.

عند تقسيمه بواسطة AI chatbot ، وجدت أن ChatGPT لديه أعلى ارتباط مع .542 (قوي) ، ولكن الحيرة (.196) و Google AIOS (.254) لها ارتباطات أقل.

لكي نكون واضحين ، هناك الكثير من الفوارق على مستوى المطالبة والفئة. ولكن على نطاق واسع ، يبدو أن رؤية العلامة التجارية تتأثر بشدة بمدى شعبيتها.

مثال على العلامات التجارية الشعبية ورؤيةها في فئة الصحة (الصورة الائتمان: كيفن إنديج)

لكن، متى تم ذكر العلامات التجارية ، كل شيء تفضل AI chatbots العلامات التجارية الشهيرة وترتيبها باستمرار في نفس الترتيب.

  • هناك صلة واضحة بين فئات أسئلة المستخدمين (الصحة العقلية ، والعناية بالبشرة ، وفقدان الوزن ، وفقدان الشعر ، وخلل الانتصاب) والعلامات التجارية.
  • تُظهر البيانات المبكرة أن العلامات التجارية الأكثر وضوحًا هي الرقمية الأولى والاستثمار بكثافة في وجودها عبر الإنترنت مع المحتوى وكبار المسئولين الاقتصاديين والمراجعات والوسائط الاجتماعية والإعلانات الرقمية.

💡takeaway: الشعبية هي أكبر معيار يقرر ما إذا كانت العلامة التجارية مذكورة في AI chatbots أم لا. الطريقة التي يربط المستهلكون العلامات التجارية بفئات المنتجات أيضًا.

تمنحك مقارنة حجم البحث عن العلامة التجارية ووجود فئة المنتج مع منافسيك أفضل فكرة عن مدى تنافسية على ChatGPT & Co.

أمثلة: تستشهد جميع النماذج في تحليلي Healthline في أغلب الأحيان. لم يكن هناك مجال واحد آخر في أفضل 10 استشهادات لجميع النماذج الأربعة ، مما يدل على أذواقها المختلفة بشكل واضح ومدى أهمية تتبع العديد من النماذج بدلاً من ChatGPT فقط – إذا كانت هذه النماذج ترسل لك أيضًا حركة المرور.

الصورة الائتمان: كيفن إنديج

مجالات أخرى جيدة الاستخدام عبر معظم النماذج:

  • heawellmind.com
  • onlinedoctor.com
  • NegchnewStoday.com
  • byrdie.com
  • cnet.com
  • ncoa.org
الصورة الائتمان: كيفن إنديج

السياق: لم يذكر كل من AI chatbots العلامات التجارية بنفس التردد. على الرغم من أن ChatGPT لديها أعلى تبني وترسل أكثر حركة الإحالة إلى المصادر ، فإن الحيرة تشير إلى معظم العلامات التجارية لكل متوسط ​​في الإجابات.

الهيكل الفوري مهم لرؤية العلامة التجارية:

  • كانت كلمة “أفضل” مشغلًا قويًا للعلامة التجارية في 69.71 ٪ من المطالبات.
  • كلمات مثل “الموثوق” (5.77 ٪) ، و “المصدر” (2.88 ٪) ، و “التوصية” (0.96 ٪) ، و “موثوقة” (0.96 ٪) ارتبطوا أيضًا بزيادة احتمال الإشارة إلى العلامة التجارية.
  • غالبًا ما تذكر المطالبات بما في ذلك “التوصية” المنظمات العامة مثل إدارة الأغذية والعقاقير ، خاصةً عندما تتضمن المطالبة كلمات مثل “موثوق” أو “قيادة”.
  • تُظهر Google AIOs أعلى تنوع للعلامة التجارية ، تليها الحيرة ، ثم ChatGPT.

💡takeaway: الهيكل الفوري له تأثير ذي معنى على العلامات التجارية التي تظهر في الإجابة.

ومع ذلك ، لم نتمكن بعد من معرفة ما يطالب المستخدمين باستخدامه. من المهم أن نضع في اعتبارك: كل المطالبات التي ننظر إليها وتتبعها هي مجرد وكلاء لما قد يفعله المستخدمون.

الصورة الائتمان: كيفن إنديج

🔍context: في بحثي ، واجهت عدة طرق لعلامات العلامات التجارية عن غير قصد تخرب من AI chatbot.

أنا أسطحهم هنا لأن الشرط المسبق للمرئي في LLMS هو ، بالطبع ، قدرتهم على الزحف موقعك ، سواء كان ذلك مباشرة أو من خلال بيانات التدريب.

على سبيل المثال ، لا يستشهد Copilot onlinedoctor.com لأنه لم يتم فهرسته في Bing. لم أتمكن من العثور على مؤشرات على أن هذا قد تم عن قصد ، لذلك أفترض أنه حادث يمكن إصلاحه بسرعة ومكافأته بحركة الإحالة.

من ناحية أخرى ، لا يستشهد ChatGPT 4O CNET.com ، ولا يستشهد الحيرة بكل يوم هيلث.

ولكن هناك أيضًا حالات تشير فيها مواقع AI chatbots إلى رغم أنها لا ينبغي لها من الناحية الفنية.

يتم حظر المجال الأكثر استشهادًا في الحيرة في مجموعة البيانات الخاصة بي. goodrx.com. يمنع Goodrx المستخدمين من البلدان غير الأمريكية ، ويبدو أنه يمنع عن طريق الخطأ أو عن قصد الحيرة.

الصورة الائتمان: كيفن إنديج

من المهم أن تفرد نظرة عامة على منظمة العفو الدولية من Google هنا: لا يوجد إلغاء الاشتراك في AIOs ، وهذا يعني إذا كنت ترغب في الحصول على حركة مرور عضوية من Google ، فأنت بحاجة إلى السماح لها بالزحف إلى موقعك ، وربما تستخدم المحتوى الخاص بك لتدريب النماذج الخاصة به وتسطحها في نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي. رفعت Chegg مؤخرًا دعوى قضائية ضد Google لهذا الغرض.

💡takeaway: راقب موقعك ، خاصة إذا تم فهرسة جميع عناوين URL المطلوبة ، في وحدة التحكم في Google Search و Bing Web Morker.

تحقق مما إذا كنت تمنع زاحف LLM بطريق الخطأ في robots.txt أو من خلال CDN الخاص بك.

إذا قمت بحظر زحف LLM عمداً ، تحقق من الفحص ما إذا كنت قد ظهرت في إجاباتهم ببساطة عن طريق سؤالهم عما يعرفونه عن مجالك.

ملخص: 6 تعلم المفاتيح

  • لا تؤثر مقاييس كبار المسئولين الاقتصاديين الكلاسيكيين بشدة على اقتباسات chatbot منظمة العفو الدولية.
  • عمق المحتوى (عدد الكلمة العليا والجملة) وقابلية القراءة (نقاط flesch جيدة) يهم أكثر.
  • من المهم أن تكون مراقبة منصات متعددة منظمة AI لها تفضيلات متميزة – مراقبة منصات متعددة.
  • تعتبر شعبية العلامة التجارية (تقاس بحجم البحث) أقوى مؤشر للعلامة التجارية في AI chatbots ، وخاصة في ChatGPT.
  • يؤثر الهيكل السريع على رؤية العلامة التجارية ، ونحن لا نعرف بعد كيف تطالب عبارة المستخدم.
  • يمكن للمشكلات الفنية تخريب رؤية الذكاء الاصطناعي – تأكد من عدم قيام موقعك بمنطق LLM Crawlers عن طريق الخطأ من خلال إعدادات Robots.txt أو CDN.

الصورة المرعبة: مجلة باولو بوبيتا/محرك البحث



Source link

Postagens Similares

  • نوکچرن فار مائی فادر از نداو امیر ہیمل

    موسیقی کا جائزہ: “نکٹرن فار مائی فادر صرف جذبات میں سرمایہ کاری نہیں کرتا؛ یہ اسے چھین لیتا ہے۔ پیانو نوٹ تقریباً سنیما کی وضاحت کے ساتھ گھومتے ہیں، روشنی کی بوندوں کی طرح جو یادداشت کو آئینہ دار کرنے پر اصرار کرتے ہیں۔ راگ آہستہ آہستہ، تحمل کے ساتھ، میلو ڈرامیٹزم سے انکار کرتا…

  • バイラルカフェトレンド、パートナーの食習慣を巡ってソーシャルメディアの意見が分かれる

    ある女性がカフェでおやつを注文したのに、パートナーは何もいらないと言ったという、ウイルスのトレンドがソーシャル メディア ユーザーを二分しています。 X 上で流通しているこのようなビデオの編集では、パートナーが明らかな驚きや不満を示す反応を示しています。 このビデオは 6 月初旬に X 上で広く流通し始め、その力関係を認識したというユーザーからの反応を集めました。 「最大の裏切りです。なぜなら、よくもそんなことをするのですか?」とユーザーが書いた。 X ユーザーのコディ・スコットさんは、自分の結婚生活でも同じような力関係があると説明しました。 「私が食べても、妻はおやつやおかずをもらえないことがよくありますが、妻が何かをくれるということは、私のものは義務になっているということです」と彼は書いた。 「一番いいのは、尋ねられても彼女も理解できないことです。」 彼はさらに「笑わせてくれるよ」と付け加えた。 このような状況において、共有は社会的なシグナルとなります。に掲載された2023年のレビューによると、 社会と人格心理学のコンパス、食事を共有できないと孤立感を感じたり、パートナー間で食べ物の好みが異なると不快感を感じることがあります。 での別の研究 ヨーロッパ社会心理学ジャーナル 食べ物を分け合ったり、他の人に食事を与えたりすることは、ほとんどの場合、カップル間の親密さの表れであることがわかりました。 国立衛生研究所の研究では、人々はパートナーとの社会的絆を強化するために、自分の食物摂取量をパートナーのそれに合わせる可能性があることも示唆しています。しかし、そのミラーリングが行われない場合、パートナーはその理由を必ずしも理解できないまま、微妙な断絶感を感じることがあります。 これは私の結婚生活における謎の一つです。 私が食べても妻は軽食やおかずをもらえないことがよくありますが、妻が何かをくれるなら、それは私のものは必須であることを意味します。 一番良いのは、尋ねられても彼女もそれを理解していないことです。 笑ってしまいます。 — コディ・スコット (@K0D_4) 2026 年 6 月 8 日 オンライン上の誰もが同意したわけではありません。 ある X ユーザーは、「彼が何も望まないことを本当に気にしないので、私に何か問題があるのでしょうか?」と尋ねました。別の人も「私は誰かが私に食べさせようと強要するのが嫌いなので、他の人にはそんなことはしません」と同調した。一方、3人目は「彼らがやっていることに私たちが参加しないと、なぜ彼らが気分を害するのか分からない」と語った。 「彼らがあなたに何かを手に入れたいのは、あなたにお金を払ってもらいたいからだ」と冗談を言う人もいた。あるコメント投稿者は、「どんでん返し:彼はダイエットをしているわけではない。次の3回のデートで彼女の罪悪感を武器にしているだけだ」と述べた。 この記事は、X 上で流通しているビデオに基づいています。 Source link

  • Baraza la Scarfolk: Tukio la Solstice (1978)

    Ifuatayo ni onyesho la msanii, na Polaroids zilizovumbuliwa hivi majuzi, za Tukio la Solstice la 1978 ambapo ibada ya uchawi iliharibika huko Scarfolk Henge na kusababisha mabadiliko ya shahidi wa dhabihu kuwa chombo kikubwa cha anga. Wakati Druid wala daktari hawakuweza kubadili mchakato, mwathirika akawa mascot mji, kutoa wapanda kwa watoto. Rekodi zinaonyesha, hata hivyo,…

  • マニュアルページの明確化に関する注意事項

    こんにちは!昨年、Git のマニュアル ページの作業に時間を費やした後、優れたマニュアル ページとは何かについてもう少し考えてみました。 私は、主要なドキュメントとしてマニュアルページを持つツール (tcpdump、git、dig など) のチートシートを書くのに多くの時間を費やしてきました。これは、必要な情報を取得するために man ページをナビゲートするのが難しいと感じることがよくあるためです。 最近私は疑問に思っています – man ページは可能でしょうか? 自体 素晴らしいカンニングペーパーが入っていますか? man ページを使いやすくするにはどうすればよいでしょうか?これについてはまだ考え始めたばかりですが、簡単にメモしておきたいと思います。 私はマストドンの何人かの人々にお気に入りの man ページを尋ねました。ここでは、それらの man ページで見た興味深いものの例をいくつか紹介します。 オプションの概要 マニュアルページをたくさん読んだことがあるなら、おそらく次のような内容を見たことがあるでしょう。 SYNOPSIS: アルファベットのほぼ全体をリストすると、それは困難です ls (-@ABCFGHILOPRSTUWabcdefghiklmnopqrstuvwxy1%,) grep (-abcdDEFGHhIiJLlMmnOopqRSsUVvwXxZz) rsync の man ページには、これまで見たことのない解決策が記載されています。次のように、その概要は非常に簡潔です。 Local: rsync (OPTION…) SRC… (DEST) 次に、次のように各オプションの 1 行の概要を含む「オプションの概要」セクションがあります。 –verbose, -v increase verbosity –info=FLAGS fine-grained informational verbosity –debug=FLAGS fine-grained debug verbosity…

  • Hipstamatik – Sam Soffes

    Diposting pada 20 Juli 2011 Akhir-akhir ini saya bekerja dengan Hipstamatic pada produk baru yang sangat menarik. Saya tidak bisa mengatakan lebih dari itu, tapi ini akan luar biasa. Saya sangat senang belajar tentang pemrosesan gambar. Siapa sangka menulis gaussian blur Anda sendiri itu sangat sulit? Ini adalah pengaturan yang sempurna bagi saya saat ini….

  • یورپ میں فرار – دن 10

    یورپ میں فرار – دن 10 | جیمی تھینگلسٹاد جیمی تیار ہے اور فرار ہونے والی چیزوں کی ویب سائٹ کے ساتھ کھیل رہا ہے۔ ٹامی بھاگتا چلا جاتا ہے۔ 9:00a فرار کمرے کے لیے روانہ 9:11a Miromesnil to Stalingrad ٹیکسیڈرمسٹ – حیرت انگیز فرار کا کمرہ 11:51a اسٹالن گراڈ سے میٹرو لاڈوری میں ناقابل…

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *