LLM-ide viitamise sügav sisu, mitte avalehed

Numbrid on selged. Ainult 11,6% viidetest tuleb URL-idest, mille kausta sügavus on üks. Iga lisatasemega kasvab protsent – 27,5% kahes kaustas, 33,3% kolmes. Leheküljed, mille sügavus on neli kuni kümme kausta, moodustavad kokku veel 16,2% viidetest.

Miks AI-mudelid eelistavad konkreetset sisu

ChatGPT ja sarnased tööriistad ei otsi üldist infot avalehtedelt. Nad vajavad täpseid vastuseid konkreetsetele küsimustele. Kui keegi küsib “UV-kaitse spordiriietuses”, eelistab modell üksikasjalikku blogiartiklit või tootelehte üldisele spordiriietuse tekstile.

Uuringu tulemused näitavad, et edukad brändid loovad sisu just selle otsingutüübi jaoks.

Üksikasjalikud KKK-osad, tehnilised tootespetsifikatsioonid, andmeuuringud ja pika saba sisu annavad tehisintellekti mudelitele materjali, mida nad saavad tsiteerida.

Source: Similarweb

Struktuur määrab nähtavuse

Walmart ja Temu on hea näide, kuidas vormindamine tulemusi mõjutab. Walmart kasutab tootelehtedel eraldi “Selle toote kohta” sektsiooni, kus on punktid ja selged omadused. Temu paneb enamiku infot toote pealkirja.

Tulemuste erinevus on märkimisväärne. Walmart esineb 59% asjakohastest tehisintellekti vastustest. Temu on praktiliselt nähtamatu. Põhjus on lihtne – LLM-mudelid töötlevad struktureeritud sisu selgete sektsioonide siltidega paremini.

Source: Similarweb

Mida see tähendab sinu e-poe jaoks

Loo spetsialiseeritud sisu , mis vastab teie klientide konkreetsetele küsimustele. Üldise “Kuidas valida jooksujalatseid” lehekülje asemel tee viis eraldi artiklit algajatele, maratonijooksjatele, talijooksjatele, liigeseprobleemidega inimestele ja ülikergetele jalatsitele.

Kasuta selgeid struktuure – H2 ja H3 pealkirjad, punktid funktsioonide jaoks ning eraldi sektsioone spetsifikatsioonide jaoks. Tehisintellekti mudelid peavad teadma, kust leida konkreetset teavet.

Analüüsi, milliseid küsimusi kliendid esitavad. Pika sabaga otsingud on sinu võimalus – konkurents on siin kõige madalam ja viidete saamise tõenäosus kõrgeim.