Нове дослідження показує значні відмінності між LLM та результатами пошуку Google
Маркетологи витратили десятиліття на оптимізацію для Google. Але нове дослідження припускає, що традиційного SEO вже може бути недостатньо. Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT, Gemini та Perplexity, пропонують різні відповіді та інші джерела порівняно з найкращими результатами Google.
Ця розбіжність може змінити спосіб відображення брендів в Інтернеті. Замість простої оптимізації для SERP, маркетологам тепер потрібно враховувати те, як помічники AI сприймають і представляють вміст.
У цій статті розглядаються ключові висновки дослідження, чим кожна модель штучного інтелекту відрізняється від Google і що маркетологам слід робити далі, щоб залишатися видимими в обох світах.
Не вистачає часу?
Ось зміст для швидкого доступу:
Майбутнє маркетингу: перетворення ШІ до 2026 року
Відкрийте для себе майбутнє маркетингу AI у 2026 році з прогнозами щодо автоматизації, персоналізації, прийняття рішень, нових технологій і етичних проблем.
Ключові висновки дослідження LLM проти Google
Нещодавнє дослідження проаналізувало 18 377 семантично відповідних запитів, щоб порівняти, наскільки LLM узгоджуються з результатами пошуку Google. Моделі включали Perplexity (яка використовує пошук у реальному часі), GPT OpenAI (на основі внутрішніх знань) і власну Gemini від Google (використовувала підхід вибіркового цитування).
Висновки були очевидними. Моделі штучного інтелекту створюють новий рівень видимості пошуку, який рідко збігається з результатами Google на рівні URL.
Ось розбивка:
- Розгубленість: 43% збігів доменів, 24% збігів URL-адрес. Найвище вирівнювання завдяки веб-пошуку в реальному часі
- OpenAI GPT: 21% збігів доменів, 7% збігів URL-адрес. Покладається на міркування, а не на пошук
- Google Gemini: 28% збігів доменів, 6% збігів URL-адрес. Використовує вибіркові результати, орієнтовані на цитування
Навіть найкраще узгоджений LLM, Perplexity, відповідав менш ніж 1 з 4 URL-адрес Google. Це серйозна прогалина у видимості, особливо для брендів, орієнтованих на органічне охоплення.
Як змусити Google AI Overviews помітити вас — нарешті
Якщо Google AI Overviews ігнорує вас, настав час дати відсіч. Ось підручник, щоб привернути увагу та отримати кліки.
Чому LLM дають інші результати, ніж пошукові системи
Дослідження виявило дві основні причини цієї розбіжності:
- Пошук проти міркування: Такі моделі, як Perplexity, активно беруть участь у живих джерелах, що робить їх більш схожими на Google. На противагу цьому GPT і Gemini синтезують відповіді з внутрішніх знань і вибраних джерел. Це означає, що вони часто повністю пропускають сторінки з найвищим рейтингом
- Поведінка цитування: цитати Google базуються на результатах. LLM, як правило, надають перевагу семантично ясному, фактичному та добре структурованому вмісту незалежно від рейтингу Google
Якщо ваш вміст добре позиціонується в Google, але не має чіткої структури чи семантичної глибини, він може взагалі не відображатися у відповідях, згенерованих ШІ.
Як отримати індексацію в пошуку ChatGPT
Хочете, щоб ваш вміст бачили в пошуку ChatGPT? Ось як отримати індексацію та залишатися попереду на цій платформі штучного інтелекту, що швидко розвивається.
Що маркетологи повинні знати про оптимізацію видимості ШІ
SEO ще не вмер, але розколюється. Помітність LLM стає власним показником ефективності, і ігнорування цього може означати пропуск наступної хвилі поширення бренду. Ось як залишатися попереду:
1. Відстежуйте видимість LLM разом із рейтингом Google
Думайте не тільки про пошукову систему. Почніть вимірювати, як часто ваш бренд з’являється у відповідях Perplexity, GPT і Gemini. Інструменти та робочі процеси спеціального аналізу можуть допомогти відстежувати згадування брендів, цитування та позицію у відповідях, згенерованих ШІ.
2. Пріоритет смислової ясності та структурованого змісту
Моделі штучного інтелекту віддають перевагу сторінкам, які містять багато фактів, мають чіткий охоплення та тематику. Використовуйте структуровані дані, розмітку схеми та точну мову. Пухнаста мова погано працюватиме. LLM віддають перевагу точності, а не переконанню.
3. Тест на кількох платформах
Одного бала видимості вже недостатньо. Бренди повинні щомісяця порівнювати, як часто вони з’являються в моделях ШІ та Google. Це може допомогти виявити прогалини та можливості, перш ніж конкуренти захоплять перевагу.
4. Створюйте з урахуванням LLM, а не лише пошукових сканерів
Якщо інструменти штучного інтелекту стають новим входом до відкриттів, бренди повинні переконатися, що їхній контент легко аналізувати та цитувати для LLM. Це включає:
- Використання заголовків на основі питань
- Раннє підсумовування ключових моментів
- Відвертість даних і посилань на джерела
Що таке генеративна оптимізація двигуна (GEO)?
Поки генеративні двигуни переписують те, як ми знаходимо інформацію, маркетологам потрібна нова книга ігор. GEO — це стратегія.
Оскільки інструменти чату штучного інтелекту стають інтерфейсом за замовчуванням для відкриттів і досліджень, бренди, які зосереджуються виключно на традиційному рейтингу пошуку, ризикують відстати. Гра більше не полягає лише в показі в Google. Йдеться про те, щоб вас розпізнавали, цитували та довіряли системам ШІ, які по-різному інтерпретують вміст.
Маркетологи, які адаптуються зараз, можуть забезпечити перевагу видимості у фрагментованому пошуковому середовищі. Ті, хто цього не робить, можуть виявити, що їхній вміст зникає з поля зору, незалежно від того, наскільки високим він є.
Замовте виклик для відкриття (для брендів і видавців) – ContentGrow
Дякуємо, що замовили дзвінок у ContentGrow. Ми надаємо масштабовані й індивідуальні послуги зі створення контенту для брендів і видавців B2B по всьому світу. Давайте трохи поговоримо про ваші потреби щодо вмісту та перевіримо, чи ContentGrow є правильним рішенням для вас! ВАЖЛИВО: щоб підтвердити зустріч, нам потрібно, щоб ви надали свій
