ما هنوز در روزهای اولیه جستجوی LLM (مدل زبان بزرگ) هستیم، اما پذیرش سریع کاربران به ما کمک میکند تا در مورد تاکتیکهای موثر برندها برای استقرار در نتایج در پلتفرمهایی مانند Perplexity، جستجوی ChatGPT، جمینی اطلاعاتی کسب کنیم. ، و بیشتر
این مقاله به این تاکتیکها از یک لنز B2B نگاه میکند، که توسط ابتکارات سئو زیر تجزیه میشود:
توجه داشته باشید که بسیاری از این تاکتیک ها – اما نه همه آنها – باید برای سئوکارانی که با موتورهای جستجوی سنتی تجربه دارند آشنا باشند.
استراتژی محتوا
اولین قدم برای ایجاد محتوای موثر برای LLM ها، درک ماهیت پرس و جوهای کاربر است.
LLM ها، بیش از موتورهای جستجوی سنتی، میزبان سوالات محاوره ای هستند، مانند “چگونه می توانم از کسب و کار خود در برابر حملات باج افزار محافظت کنم؟” (جایی که یک جستار مشابه گوگل ممکن است “محافظت از حمله باج افزار برای مشاغل” باشد).
برای تطبیق استراتژی محتوای خود، ماهیت پرس و جوها را مطالعه کنید و محتوایی ایجاد کنید که مستقیماً به آنها پاسخ دهد. این شامل عناوین مکالمه ای مانند “بهترین نرم افزار برای محافظت از مشاغل در برابر حملات باج افزار” است.
در B2B، جایی که سفر خرید طولانیتر است، به سادگی بهینهسازی برای درخواستهای مربوط به محصول نیست. ترکیب محتوای آموزشی برای سهولت کاربران در مراحل آگاهی و تعامل ضروری است.
وقتی نوبت به خود محتوا می رسد، بسیاری از اصول سئوی سنتی اعمال می شود – به ویژه نیاز به پیشرفت گسترده و عمیق برای ایجاد اعتبار و ارتباط.
محتوای حمایتی مانند راهنماها، مطالعات موردی، و توصیفات کاربر را بگنجانید.
مطمئن شوید که در حال کار با صفحات ستونی هستید که به وبلاگهای عمیقی مانند «چگونه CRM به تیمهای فروش کمک میکند معاملات را سریعتر ببندند» پیوند میدهند.
به یاد داشته باشید که زمینه برای LLM برای هر قسمت از محتوا (بدون توجه به فرمت) بسیار مهم است.
با پرداختن به چند جنبه از یک موضوع در همان بخش، برای پاسخهای ظریف و متنی بهینهسازی کنید.
به عنوان مثال، یک پست وبلاگ غنی برای یک شرکت فینتک میتواند با عنوان «مالی تعبیهشده چیست؟ مزایا و چالشها برای پلتفرمهای SaaS، با زیربخشهایی برای:
- مزایای برای استارت آپ ها
- از موارد در سناریوهای دنیای واقعی استفاده کنید.
- چالش های ادغام و نحوه غلبه بر آنها
سئوی معنایی
«سئوی معنایی» یک ابتکار سئو نسبتاً جدید است که به معنای نزدیک شدن به محتوا با توجه به موضوع کامل است، نه فقط عناصر کلیدواژه.
در LLM SEO، اولین مورد از سئوی معنایی، بهینه سازی مبتنی بر موجودیت است که شامل موارد زیر است:
برای مثال، یک ارائهدهنده راهحلهای ابری میتواند از نشانهگذاری طرحواره برای موارد زیر استفاده کند:
- برای راهحلهایی مانند «خدمات ذخیرهسازی دادههای ابری»، صفحات محصول را با طرح «محصول» علامتگذاری کنید.
- با پیوند دادن به نمایه تجاری آنها در ویکیپدیا، لینکدین، و/یا کرانچبیس، اعتبار ایجاد کنید.
از آنجایی که سئوی معنایی تمرکز خود را از کلمات کلیدی گسترده تر می کند، بهینه سازی عبارات و مترادف های متنوع به جای تثبیت صرفاً بر روی کلمات کلیدی دقیق ضروری است.
(میتوانید از ابزارهایی مانند Google Natural Language Processing یا تعبیههای OpenAI برای درک رابطه بین ابزارها استفاده کنید.)
بیایید از یک پلت فرم اتوماسیون بازاریابی به عنوان مثال استفاده کنیم.
همراه با بهینه سازی برای یک کلمه کلیدی اصلی، مانند “نرم افزار تولید سرنخ”، مترادف ها و انواع مختلفی مانند “ابزارهای مدیریت خودکار سرنخ” و “پلتفرم های بازاریابی B2B” را شامل شود.
عمیق تر حفاری کنید: جستجوی ChatGPT در مقابل Google: تجزیه و تحلیل عمیق از 62 پرس و جو
سئو فنی
در این مرحله، سئوی فنی برای LLM ها (با درک من) آنقدرها متفاوت از سئو فنی برای موتورهای جستجوی سنتی نیست.
برای افزایش شانس خود برای نشان دادن در جستجوهای LLM، به موارد زیر رسیدگی کنید:
دسترسی به داده ها
- تأیید کنید محتوا قابل خزیدن و فهرستبندی توسط موتورهای جستجو است و برای ادغامهای API در دسترس است.
- بهینه سازی سرعت صفحه و عملکرد تلفن همراه برای قابلیت استفاده بیشتر.
داده های ساخت یافته
- از داده های ساختاریافته استفاده کنید تا هدف و ارتباط را به وضوح نشان دهید.
- برای بهبود نحوه پردازش محتوای شما توسط LLM، طرحوارهای دقیق، مانند «FAQPage»، «HowTo» و «Product» را اجرا کنید.
تطبیق قصد کاربر
سئوی پیشرفته هم در جستجوی سنتی و هم در LLM، درک هدف کاربر را در محتوا گنجانده است.
برای B2B، این محتوا باید به طور استراتژیک در تمام مراحل سفر خریدار توزیع شود: آگاهی، آموزش، درک فنی راه حل ها، و در نهایت قصد خرید.
برای پرس و جوهای “فوری”، پاسخ های عملی و مستقیم ارائه دهید، پاسخ ها را در نقاط گلوله یا پاراگراف های مختصر برای آمادگی LLM قالب بندی کنید و در عین حال پیوندهایی به منابع عمیق تر ارائه دهید.
برای مثال، کسبوکاری که تحلیلهای مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه میکند میتواند محتوایی مانند: «تحلیل پیشبینیکننده در B2B چیست؟» ایجاد کند. و پاسخ های مستقیم مانند:
- «تحلیل پیشبینیکننده از دادههای تاریخی برای پیشبینی روندهای آینده استفاده میکند. برای B2B، این به شناسایی سرنخهای بالقوه و بهینهسازی استراتژیهای فروش کمک میکند.
عمیق تر حفاری کنید: نحوه بهینه سازی برای هدف جستجو: 19 نکته عملی
دریافت خبرنامه که بازاریابان به آن اعتماد دارند.
اقتدار و اعتماد
شاید این منطقه ای است که تقریباً هیچ تفاوتی (هنوز) بین LLM و موتورهای جستجوی سنتی نمی بینیم: ایجاد اصول EEAT بسیار مهم است.
برای انجام این کار (اگر قبلاً این کار را نکرده اید)، مطمئن شوید که رسانه متعلق به خود:
- تجربه، تخصص، معتبر بودن و قابل اعتماد بودن را در تمام محتواها در اولویت قرار می دهد.
- شامل بیوگرافی نویسنده، اعتبارنامه، و نقل قول برای تقویت قابلیت اعتماد.
- به منابع معتبری مانند Gartner، Forrester یا مطالعات داده های اختصاصی استناد می کند.
- بک لینک از دامنه های معتبر برای تقویت اعتبار سایت شما ایجاد می کند.
- ذکر سود در نشریات مورد اعتماد برای بهبود نحوه درک LLMها از برند شما.
به عنوان مثال، یک شرکت نرم افزار لجستیک می تواند بک لینک ها را از موارد زیر ایمن کند:
- انتشارات صنعتی مانند مدیریت لجستیک.
- در رسانه های تجاری مانند TechCrunch یا Forbes ذکر شده است.
عمیق تر حفاری کنید: رمزگشایی EEAT گوگل: راهنمای جامع سیگنال های ارزیابی کیفیت
بهینه سازی ویژگی های هوش مصنوعی
این ابتکار جایی است که شیوه های سئو به طور گسترده ای از موتورهای جستجوی سنتی متفاوت است.
نحوه تعامل کاربران با LLM با نحوه تعامل آنها با نوار جستجوی Google متفاوت است.
برای بهبود محتوای خاص LLM:
- روی محتوایی تمرکز کنید که به «مردم هم میپرسند» و پرسشهای پیگیری مکالمه پاسخ میدهد.
- ایجاد و بهینه سازی محتوای طراحی شده برای مصرف مستقیم API را آزمایش کنید.
به عنوان مثال، یک شرکت مشاوره فناوری میتواند یک مرکز منبع برای موضوعاتی مانند «سوالات رایج مهاجرت ابر» با فرمتهای پرسش و پاسخ دقیق ایجاد کند که هوش مصنوعی به راحتی میتواند ظاهر شود.
اگر رفتار کاربر همچنان شامل پرس و جوهای ساختارمندتر و مبتنی بر سؤال است، مطمئن شوید که محتوای شما برای پاسخ مستقیم به آنها طراحی شده است.
به عنوان مثال، یک شرکت متخصص در نرمافزار ERP میتواند محتوا را طوری طراحی کند که برای جستجوهایی مانند:
- بهترین راه حل های ERP برای شرکت های متوسط چیست؟
- بازگشت سرمایه (ROI) پیاده سازی نرم افزار ERP چیست؟
برخی از LLM ها (و ما انتظار داریم بیشتر در این مسیر حرکت کنیم) بر چند رسانه ای متمرکز هستند.
برای آنها، ادغام رسانههای غنی – با استفاده از ویدیوها، اینفوگرافیکها و نمودارها برای افزایش تعامل و بهبود قابلیت بازیابی محتوا – به گنجاندن در نتایج جستجو کمک میکند.
به عنوان مثال، یک شرکت امنیت سایبری می تواند وبلاگ ها را با موارد زیر تقویت کند:
- اینفوگرافیک خلاصه ای از “5 نوع حمله سایبری که مشاغل باید در سال 2025 مراقب آنها باشند.”
- ویدیوهای جاسازی شده که توضیح میدهند «ابزار تشخیص تهدید ما چگونه در زمان واقعی کار میکند».
عمیق تر حفاری کنید: چگونه رویکرد ارگانیک خود را برای ظهور موتورهای پاسخگویی تکامل دهید
آزمایش و سازگاری مداوم
در این مرحله نسبتاً اولیه از بلوغ LLM SEO (و درک ما از آن)، آزمایش مداوم، اندازهگیری و انطباق از حیاتیترین ابتکارات هستند.
در آژانس ما، ما بر دو جبهه تمرکز می کنیم:
- بهینه سازی پرس و جو
- نظارت بر تغییرات SERP
- نحوه نمایش صفحات خود را در نتایج مکالمه یا خلاصه های ایجاد شده توسط LLM پیگیری کنید.
همانطور که اطلاعات بیشتری در مورد آنچه کار می کند جمع آوری می کنید، می توانید تم های مشترکی را برای استقرار در حساب های خود پیدا کنید.
عمیق تر حفاری کنید: نحوه رشد سئو از طریق بهبود مستمر
بهینه سازی برای جستجوی مبتنی بر LLM در B2B
از آنجایی که LLM ها در مراحل ابتدایی خود هستند و از آنجایی که رفتار کاربر به سرعت در چشم انداز جستجو در حال تغییر است، منابع قابل اعتماد را پیدا کنید و مرتباً به آنها مراجعه کنید تا از روندها و پیشرفت ها مطلع شوید.
در 12 ماه آینده، این مقاله ممکن است به طرز غم انگیزی قدیمی به نظر برسد، بنابراین بهتر است انگشت خود را روی نبض خود نگه دارید تا سریع تطبیق دهید.
عمیق تر حفاری کنید: رمزگشایی LLM ها: چگونه در نتایج جستجوی هوش مصنوعی مولد قابل مشاهده باشیم
نویسندگان مشارکت کننده برای ایجاد محتوا برای سرزمین موتورهای جستجو دعوت می شوند و به دلیل تخصص و کمک به جامعه جستجو انتخاب می شوند. همکاران ما تحت نظارت کارکنان تحریریه کار می کنند و مشارکت ها از نظر کیفیت و ارتباط با خوانندگان ما بررسی می شوند. نظراتی که بیان می کنند، نظر خودشان است.