بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ یا LLMO چیست؟ (قسمت اول)

Large Language Model Optimization) LLMO) نسل جدیدی از سئو است که با هدف بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، Gemini، Claude و سایر موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی انجام می‌شود. هدف از این رویکرد، افزایش احتمال نمایش و استناد به برند، محصولات یا محتوای سایت در پاسخ‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی است. اگر از زمان معرفی قابلیت AI Overviews گوگل در سال ۲۰۲۴ با کاهش ترافیک ارگانیک سایت مواجه شده‌اید، باید بدانید که تنها نیستید. با نمایش پاسخ‌های هوش مصنوعی در بالای نتایج جستجو، بسیاری از کاربران دیگر نیازی به کلیک روی وب‌سایت‌ها پیدا نمی‌کنند و همین موضوع باعث کاهش نرخ کلیک (CTR) و بازدید ارگانیک بسیاری از کسب‌وکارها شده است.

در چنین شرایطی، بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMO) به یکی از مهم‌ترین استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال تبدیل شده است. این رویکرد مجموعه‌ای از تکنیک‌ها را در بر می‌گیرد که به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند محتوای شما را بهتر درک کنند، آن را به‌عنوان یک منبع معتبر بشناسند و در پاسخ به سوالات کاربران، به برند یا وب‌سایت شما استناد کنند.

تصویر(1)

چرا بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMO) اهمیت دارد؟

دلیل اصلی اهمیت بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ، تغییر رفتار کاربران در جستجوی اطلاعات است. امروزه میلیون‌ها نفر به‌جای جستجوی سنتی در گوگل، پاسخ سوالات خود را مستقیماً از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Gemini و AI Overviews دریافت می‌کنند. به همین دلیل، سهم ترافیک ورودی از این پلتفرم‌ها به‌طور مداوم در حال افزایش است. از سوی دیگر، کیفیت این ترافیک نیز قابل توجه می باشد. بر اساس گزارش Semrush، کاربرانی که از طریق موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی وارد وب‌سایت‌ها می‌شوند، ۴.۴ برابر بیشتر از کاربران جستجوی ارگانیک سنتی به مشتری تبدیل می‌شوند. همچنین پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۲۷، ارزش تجاری ترافیک حاصل از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با ترافیک جستجوی سنتی برابری خواهد کرد.

به همین دلیل، اگر می‌خواهید در آینده نیز سهم خود را از ترافیک ارگانیک حفظ کنید، تنها به سئوی کلاسیک اکتفا نکنید؛ بلکه باید محتوای خود را برای موتورهای هوش مصنوعی نیز بهینه کنید. بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ دقیقاً با همین هدف شکل گرفته است؛ یعنی ایجاد محتوایی که علاوه بر کاربران، برای مدل‌های هوشمند نیز قابل فهم، معتبر و قابل استناد باشد.

در این مقاله، نحوه انجام این کار توضیح داده می‌شود. همچنین پنج ستون اصلی LLMO بررسی و تاکتیک‌هایی معرفی می‌شوند که می‌توان از امروز برای افزایش دیده شدن در پاسخ‌های تولیدشده توسط مدل‌های زبانی از آن‌ها استفاده کرد.

بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ یا LLMO چیست؟

LLMO یعنی بهینه سازی محتوا، وب‌سایت و حضور برند به‌گونه‌ای که در پاسخ‌های تولیدشده توسط ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT Search، AI Overviews گوگل و Perplexity نمایش داده شود. سئو سنتی بر رتبه گرفتن در نتایج جستجو تمرکز دارد، اما هدف از بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ این است که برند در پاسخ‌های هوش مصنوعی ذکر، نقل‌قول یا توصیه شود. حتی اگر کاربر مستقیماً روی لینک سایت کلیک نکند، تمرکز LLMO بر افزایش آگاهی از برند، اعتماد و اعتبار در طول مسیر تصمیم‌گیری خریدار است.

بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ نشان‌دهنده تغییر مسیر مهمی در آینده بازاریابی دیجیتال است؛ زیرا هدف آن تنها جذب بازدیدکننده نیست بلکه کمک به شناخت بهتر برند توسط سیستم‌هایی است که نقش مهمی در ارائه اطلاعات به کاربران ایفا می‌کنند.

به‌عبارت دیگر، LLMO نشان‌دهنده یک تغییر بزرگ در آینده سئو و به معنی بهینه سازی نه فقط برای کلیک، بلکه برای دیده شدن در محیط‌های هوش مصنوعی است.

تصویر(2)

تفاوت SEO، AEO، GEO و LLMO در چیست؟

این اصطلاحات گاهی به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما هرکدام معنا و هدف خاص خود را دارند:

جدول(1)

SEO

سئو روش سنتی بهینه سازی محتوای وب‌سایت است. هدف آن کسب رتبه بالاتر در موتورهای جستجو و جذب ترافیک ارگانیک از پلتفرم‌هایی مانند گوگل و بینگ است. سئو اساساً مبتنی بر کلمات کلیدی می باشد؛ به این معنی که هر صفحه یا محتوای سایت برای مجموعه‌ای از کلیدواژه‌ها هدف‌گذاری می‌شود. با این حال، در سال‌های اخیر رویکرد سئو از تمرکز بر کلمات کلیدی به سمت سئوی مبتنی بر موجودیت‌ها در حال تغییر است.

تاکتیک‌های سئو شامل تحقیق کلمات کلیدی، بهینه سازی عنوان و توضیحات متا، تولید محتوا، بهبود سرعت سایت، لینک‌سازی و موارد دیگر است.

مثال:
بهینه سازی یک پست وبلاگ برای رتبه گرفتن در نتایج جستجو با کلیدواژه «بهترین روش‌های ایمیل مارکتینگ»، تا زمانی که کاربران این عبارت را جستجو می‌کنند، روی لینک سایت کلیک کنند، یک نمونه سئو سنتی محسوب می شود.

بهینه سازی موتور پاسخ  (AEO)

AEO روشی برای بهینه سازی محتوا به‌منظور نمایش در AI Overviews گوگل و Featured Snippets است؛ یعنی همان خلاصه‌های هوش مصنوعی که در بالای نتایج جستجو ظاهر می‌شوند، مد نظر AEO  است. هدف اصلی آن، افزایش آگاهی از برند و جذب کلیک می باشد. این کار با ساختاربندی مناسب محتوا به‌گونه‌ای انجام می‌شود که هوش مصنوعی گوگل بتواند اطلاعات را به‌راحتی استخراج و در پاسخ‌هایش نمایش دهد. تاکتیک‌های AEO شامل ارائه پاسخ‌های مستقیم به پرسش‌ها، استفاده از آمار و داده‌های مرتبط، و ساختاربندی محتوا با تیترهای توصیفی، بولت‌پوینت‌ها، فهرست‌های شماره‌دار و نمودارها است.

مثال:
تنظیم بخش‌هایی از محتوا با تیترهایی مانند «نرخ تبدیل ایمیل مارکتینگ در صنایع مختلف» و نمایش داده‌ها به شکل جدول یا نمودار تا AI Overview گوگل در زمان جستجوی عبارت «نرخ تبدیل ایمیل مارکتینگ ۲۰۲۵» مقاله برند را نقل قول کند.

تصویر(3)

بهینه سازی موتور مولد (GEO)

GEO بهینه سازی محتوا برای هر نوع موتور پاسخ‌دهنده مبتنی بر هوش مصنوعی، شامل موتورهای جستجویی است که از قابلیت تولید پاسخ استفاده می‌کنند. تمرکز آن بر ذکر شدن و دریافت ارجاع در پلتفرم‌های جستجوی هوش مصنوعی است که اطلاعات را از وب استخراج می‌کنند. تاکتیک‌های GEO شامل تولید محتوای معتبر با لینک به منابع قابل اعتماد، تقویت اعتبار دامنه، بهینه سازی برای AI Overviews و اطمینان از قابل‌دسترسی بودن تمام بخش‌های سایت برای هوش مصنوعی است.

مثال:
نمایش نام برند در پاسخ‌های تولیدشده توسط چند پلتفرم مختلف مانند حالت AI گوگل، ChatGPT Search، Bing Chat و ابزارهای AI دیگر، زمانی که کاربران درباره موضوعات تخصصی مرتبط با حوزه کاری برند جستجو می‌کنند.

LLMO

روشی جهت بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ همانند ChatGPT، Claude و Gemini است. هدف در LLMO این است که برند در پاسخ‌های گفت‌وگومحور هوش مصنوعی ذکر شود، توصیه گردد یا لینک محتوایش ارجاع داده شود.

در این رویکرد، بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ بر ایجاد ارتباط میان برند، موضوعات تخصصی و منابع معتبر تمرکز دارد. هرچه محتوای تولیدشده عمیق‌تر، دقیق‌تر و منحصربه‌فردتر باشد، احتمال اینکه مدل‌های زبانی آن را به‌عنوان یک منبع قابل اعتماد شناسایی کنند افزایش پیدا می‌کند.

مثال:
زمانی‌که کاربری از ChatGPT بپرسد «بهترین ابزار ایمیل مارکتینگ برای کسب‌وکارهای کوچک چیست؟»، برند موردنظر در پاسخ ChatGPT با دلایل مشخص و مستند به‌عنوان یکی از گزینه‌های پیشنهادی معرفی شود.

تصویر(4)

پنج ستون اصلی LLMO

برای اینکه برند در پاسخ‌های مدل‌های زبانی بزرگ بیشتر ذکر یا ارجاع داده شود، باید اجزای اصلی LLMO را شناخت. فرآیند بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ شباهت‌هایی با سئوی سنتی دارد اما شامل تکنیک‌هایی اختصاصی نیز می‌شود که مستقیماً با نحوه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی ارتباط دارند.

به‌طور کلی، پنج ستون اصلی در بهینه سازی LLM وجود دارد:

۱. افزایش ارزش اطلاعاتی

«افزایش ارزش اطلاعاتی» یعنی اطمینان از اینکه محتوای برند، ارزش منحصربه‌فردی ارائه می‌دهد که در منابع دیگر یافت نمی‌شود. مدل‌های زبانی بزرگ محتوایی را در اولویت قرار می‌دهند که دیدگاه‌ها و داده‌های تازه و منحصربه‌فرد را بجای اطلاعات تکراری و کلیشه‌ای ارائه می‌کند.

در فرآیند بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ، تولید محتوای ارزشمند اهمیت زیادی دارد؛ زیرا مدل‌های هوش مصنوعی هنگام انتخاب منابع، تنها به وجود یک پاسخ ساده توجه نمی‌کنند بلکه اعتبار، عمق و میزان تمایز اطلاعات را نیز بررسی خواهند کرد. 

تصویر(5)

مطالعات نشان داده‌اند محتوایی که شامل نقل‌قول‌ها، آمار و لینک به منابع معتبر است، در مقایسه با محتوای معمولی تا ۳۰ الی ۴۰ درصد بیشتر در پاسخ‌های LLMها ذکر می‌شود. برای ایجاد محتوایی با ارزش اطلاعاتی بالا، می‌توان از این روش‌ها استفاده کرد:

• ارائه ارزش واقعی، نه تکرار محتواهای موجود.
  به‌جای نوشتن مقاله‌ای با عنوان «۱۰ نکته برتر سئو»، می‌توان مطلبی مثل «چطور با استفاده از تاکتیک‌های غیرمتعارف سئو، ترافیک ارگانیک را ۳۰۰٪ افزایش دهیم» نوشت.
• افزودن تحلیل، چارچوب، دیدگاه یا داده‌هایی که دیگران پوشش نداده‌اند.
  مواردی همچون به‌اشتراک‌گذاری روش اختصاصی شرکت، مطالعات موردی یا دیدگاه‌های متفاوتی که با داده واقعی پشتیبانی می‌شوند.

اما در عمل، «اطلاعات منحصربه‌فرد» چه ساختاری دارند؟

برای پاسخ به این سؤال، جستجویی در ChatGPT با عبارت «بازاریاب‌ها چطور از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؟» انجام شد. یکی از نتایج، مقاله‌ای از Sprout Social بود که به‌خوبی از مفهوم افزایش ارزش اطلاعاتی استفاده کرده است. بخشی از مقاله که در نتایج ChatGPT نمایش داده شد، شامل نمونه‌های واقعی استفاده از هوش مصنوعی است.
در این بخش از مثال‌های خاص، لینک به منابع اصلی، آمار و توضیحات واضح درباره فناوری هوش مصنوعی استفاده شده است. این عناصر، ارزش منحصربه‌فردی به محتوا اضافه کرده‌اند و باعث شده مقاله به‌عنوان منبع معتبر در LLM دیده شود.

در واقع، یکی از اهداف اصلی بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ این است که محتوا نه‌تنها برای کاربران مفید باشد بلکه از نگاه سیستم‌های هوش مصنوعی نیز به‌عنوان یک مرجع معتبر شناخته شود.

۲. بهینه سازی موجودیت‌ها

موجودیت می‌تواند یک فرد، مکان، برند یا مفهوم باشد که در نالج‌گراف گوگل (Google Knowledge Graph) و مدل‌های زبانی بزرگ تعریف شده است. بهینه سازی موجودیت یعنی بهبود راهکاری که موتورهای جستجو و مدل‌های زبانی، برند را شناسایی و به سایر موضوعات مرتبط متصل می‌کنند.

در مسیر بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ، شناخت موجودیت‌ها اهمیت زیادی دارد؛ زیرا مدل‌های هوش مصنوعی برای ارائه پاسخ‌های دقیق، تنها به تطبیق کلمات توجه نخواهند کرد، بلکه ارتباط میان مفاهیم، افراد، برندها و موضوعات مختلف را نیز تحلیل می‌کنند.

به زبان ساده، این فرآیند مثل ساختن کارت شناسایی دیجیتال برند برای سیستم‌های هوش مصنوعی است.

تصویر(6)

برای مثال، اگر در گوگل عبارت Moz جستجو شود، این موتور جستجو اطلاعات جامعی درباره این برند از وب‌سایت و افزونه کروم گرفته تا شبکه‌های اجتماعی و معرفی شرکت را ارائه می دهد. به دلیل همین شناخت و اعتبار بالا، برند Moz معمولاً بیشتر از رقبا در AI Overviews و پاسخ‌های مدل‌های زبانی ظاهر می‌شود. برای اینکه گوگل و LLMها بهتر متوجه شوند برند شما چیست و در چه حوزه‌ای تخصص دارد، می‌توان از تاکتیک‌های زیر استفاده کرد:

- استفاده از اسکیما مارک‌آپ برای تعریف هویت برند

استفاده از اسکیمای‌هایی مثل Organization و Person به موتورهای جستجو و مدل‌های زبانی کمک می‌کند تا هویت برند را بهتر درک کنند. علاوه بر این، می‌توان از اسکیمای‌های زیر نیز بهره برد:

• Product schema
• Service schema
• Author schema
• Brand schema
• LocalBusiness schema
• Review یا AggregateRating schema

- بررسی وجود پنل دانش

با جستجوی نام برند در گوگل، می‌توان بررسی کرد که آیا گوگل برای کسب‌وکار موردنظر پنل دانش نمایش می‌دهد. اگر چنین پنلی وجود داشته باشد، باید آن را تصاحب کرد و سپس موارد زیر را بهینه نمود:

• تصویر شاخص
• عنوان و زیرعنوان
• توضیحات برند
• لینک پروفایل‌های شبکه‌های اجتماعی

تصویر(7)

- ارتباط با موجودیت‌های معتبر و قابل‌تشخیص

برای تقویت شناخت برند در سیستم‌های هوش مصنوعی، باید مطمئن شد که برند در پلتفرم‌های معتبر و شناخته‌شده ثبت شده یا به آن‌ها لینک دارد. برخی از مهم‌ترین پلتفرم‌ها برای شروع عبارتند از:

• Wikipedia / Wikidata: در صورت واجد شرایط بودن، با رعایت کامل قوانین ویکی‌پدیا صفحه‌ای برای برند در ویکی‌پدیا یا ویکیدیتا ایجاد یا به‌روزرسانی شود.
• LinkedIn: پروفایل شرکت و اعضای کلیدی با توضیحات کامل تنظیم شود و در اسکیما از ویژگی sameAs برای لینک دادن به صفحه لینکدین استفاده شود.
• Crunchbase: برند در کراچ‌بیس ثبت و جزئیاتی مانند لوگو، تاریخ تأسیس، توضیحات، حوزه فعالیت و لینک شبکه‌های اجتماعی درج شود.
• دایرکتوری‌های تخصصی: کسب‌وکار در فهرست‌های رسمی انجمن‌های صنفی یا پایگاه‌های داده صنعتی مرتبط ثبت شود.

هدف نهایی این است که برند در پلتفرم‌هایی حضور داشته باشد که مدل‌های زبانی بزرگ از آن‌ها به‌عنوان منابع معتبر استناد می‌کنند. هرچه اطلاعات برند در منابع معتبر بیشتری تکرار شود، احتمال اینکه LLMها آن را به‌عنوان موجودیتی قانونی و قابل اعتماد در پاسخ‌های خود ذکر کنند، بیشتر خواهد بود.

- اشاره به برند در سراسر وب

هرچه برند در کنار موضوعات مرتبط در وب‌سایت‌های معتبر بیشتری دیده شود، ارتباط و اعتبار آن در ذهن کاربران و موتورهای هوش مصنوعی قوی‌تر می‌شود. این موضوع یکی از بخش‌های مهم بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ محسوب می‌گردد؛ زیرا مدل‌های هوش مصنوعی جهت شناخت اعتبار یک برند، الگوهای تکرارشونده در منابع مختلف وب را بررسی می‌کنند.

فرض کنید یک ابزار تحلیلی وب مستقل و بدون کوکی در حال اجرا است. در این حالت، چند روش مؤثر برای دیده شدن در کنار موضوعات مرتبط وجود دارد:

• حضور در پادکست‌ها: برند می‌تواند در پادکست‌های مرتبط با حوزه خود معرفی شود و درباره موضوعاتی مثل تحلیل داده‌های وب‌سایت یا اندازه‌گیری ترافیک وب صحبت کند.
• دریافت پوشش خبری: برند می‌تواند در مقالاتی مانند گزارش‌های TechCrunch درباره تغییر روش‌های اندازه‌گیری ترافیک وب با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، مورد اشاره قرار گیرد.
• پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی: برند می‌تواند با مشارکت واقعی در بحث‌های تخصصی حوزه کاری و بدون تبلیغ مستقیم، در پلتفرم‌هایی مثل Reddit، Quora و LinkedIn حضور داشته باشد.
• سخنرانی‌ها و کنفرانس‌ها: برند می‌تواند با ارائه سخنرانی درباره تحلیل وب در رویدادهای تخصصی، جایگاه خود را تقویت کند.
• فهرست‌ها و مقاله‌های گردآوری‌شده: برند می‌تواند تلاش کند در مقالاتی مانند «۱۰ ابزار برتر تحلیل وب» یا «بهترین متخصصان آنالیتیکس برای پیروی» حضور داشته باشد. این نوع مقالات اغلب توسط مدل‌های زبانی بزرگ مورد استناد قرار می‌گیرند.
• همکاری‌های پژوهشی: برند می‌تواند با شرکت‌ها یا رسانه‌های دیگر در پروژه‌های تحقیقاتی حوزه کاریش همکاری کند تا نامش به عنوان منبع داده یا شریک تحقیقاتی ذکر شود.

در نهایت، هدف از این اقدامات آن است که برند در محیط وب به‌عنوان یک مرجع تخصصی شناخته شود. این شناخت گسترده، پایه‌ای مهم جهت بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ است؛ زیرا مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً برندهایی را بیشتر پیشنهاد می‌کنند که ارتباط آنها با یک حوزه مشخص در منابع معتبر تثبیت شده باشد. 

تصویر(8)

3. محتوای ساختاریافته و معنایی

مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً محتوایی را ترجیح می‌دهند که ساختار مشخص و منسجم داشته باشد. در یک پژوهش مشخص گردید که «تغییرات سبک نوشتار، مانند افزایش روانی و خوانایی متن، باعث افزایش ۱۵ تا ۳۰ درصدی دیده‌شدن محتوا در مقایسه با محتوای بهینه‌نشده می‌شود.»

در فرآیند بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ، ساختاربندی محتوا نقش مهمی دارد؛ زیرا مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً اطلاعاتی را راحت‌تر استخراج می‌کنند که در قالبی منظم، با تیترهای مشخص، پاراگراف‌های کوتاه، فهرست‌ها و بخش‌بندی منطقی ارائه شده باشند.

استفاده از ساختار واضح در محتوای وب، درک مطلب را هم برای کاربران و هم برای سیستم‌های هوش مصنوعی، آسان‌تر و استخراج و ارجاع به اطلاعات را تسهیل می‌کند. به همین دلیل است که محتوای ساختاریافته (شامل تیترها، بولت‌پوینت‌ها و جدول‌های مقایسه) معمولاً در پاسخ‌های هوش مصنوعی عملکرد بهتری دارد.

چرا ساختار محتوا در بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ اهمیت دارد

مدل‌های زبانی زمانی محتوا را درک و نقل‌قول می‌کنند که ساختاری منطقی و نشانه‌گذاری واضح داشته باشد. بر اساس تحقیقات AirOps:

• ChatGPT تقریباً سه برابر بیشتر محتوایی را که ساختار تیترهای ترتیبی (مثل H1 > H2 > H3) دارد نقل می‌کند.
• تقریباً ۸۰٪ از مقالاتی که ChatGPT به آن‌ها استناد کرده، حداقل شامل یک بخش لیست‌دار هستند، در حالی‌که تنها ۲۸.۶٪ از نتایج برتر گوگل دارای لیست‌ می باشند.
• صفحاتی که توسط ChatGPT نقل می‌شوند، به‌طور میانگین ۱۴ بخش لیست‌دار دارند؛ یعنی بیش از ۱۷ برابر بیشتر از میانگین صفحاتی که در نتایج جستجوی گوگل رتبه گرفته‌اند.

تصویر(9)

با این تفسیر نتیجه واضح است، ساختاربندی آگاهانه محتوا با استفاده از تیترها، لیست‌ها، جدول‌ها، اسکیما و سایر عناصر، شانس دیده‌شدن در LLMها را افزایش می‌دهد.

به همین دلیل، ساختاربندی آگاهانه محتوا توسط تیترها، لیست‌ها، جدول‌ها، اسکیما و سایر عناصر معنایی، یکی از بخش‌های مهم بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ محسوب می‌شود. 

بهترین روش‌های ساختاربندی محتوا برای بهینه سازی LLM ها کدامند؟

• از تیترهایی توصیفی استفاده شود که به سؤال مشخصی پاسخ دهند. به‌جای تیترهای کلی مثل «نکات» یا «بهترین روش‌ها»، تیترهای سؤالی مانند «چطور توضیحات متا را برای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی بهینه کنیم؟» یا «ویژگی‌های یک عنوان ایمیل خوب چیست؟» انتخاب شود.
• برای موضوعات پیچیده، از جدول‌های مقایسه‌ای استفاده شود تا به‌صورت واضح تفاوت ابزارها، استراتژی‌ها یا مفاهیم نمایش داده شود.
• بلاک‌های FAQ در سراسر محتوا گنجانده شود. براساس مطالعه AirOps، محتوایی که دارای اسکیما FAQ است، بیش از دو برابر بیشتر از نتایج گوگل در محتوای ارجاع‌شده توسط LLMها دیده می‌شود.
• از لیست‌های شماره‌دار برای توضیح فرآیندها یا راهنماهای مرحله‌به‌مرحله استفاده شود تا دستورالعمل‌ها شفاف‌تر و قابل اجرا باشند.
• برای معرفی مفاهیم تخصصی، از لیست تعاریف استفاده شود تا LLMها بتوانند راحت‌تر تعاریف را شناسایی و نقل کنند. به‌عنوان مثال: «[اصطلاح] یعنی [تعریف].» اگر چند اصطلاح نیاز به تعریف دارند، بهتر است در قالب یک لیست آورده شوند.

4. وضوح و استناد

مدل‌های زبانی محتواهایی را ترجیح می‌دهند که هم قابل‌درک باشند و هم به‌درستی منبع‌دهی شده باشند. موتورهای پاسخ‌دهی مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً این نوع محتوا را بیشتر نقل می‌کنند، چرا که به‌راحتی می‌توانند صحت و منبع اطلاعات را بررسی کنند.

تصویر(10)

در مسیر بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ، وضوح نوشتار و اعتبار منابع دو عامل مهم جهت افزایش احتمال انتخاب محتوا توسط مدل‌های هوش مصنوعی هستند. 

مطالعه‌ای توسط پژوهشگران دانشگاه پرینستون و مؤسسه فناوری هند نشان داده که افزودن نقل‌قول‌ها، استنادها و لینک به منابع معتبر، یکی از مؤثرترین روش‌ها برای افزایش دیده‌شدن محتوا در LLMها است؛ به این دلیل که  LLMها به هنگام تولید پاسخ، نیاز دارند سریعاً داده‌های کلیدی را استخراج کرده و اعتبار منبع را تشخیص دهند. محتوایی که واضح نوشته شده و به منابع معتبر استناد می‌کند، این فرایند را ساده‌تر می‌سازد و احتمال ذکر شدن یا نقل‌قول آن را افزایش می‌دهد.

- نوشتن پاراگراف‌های کوتاه و دقیق

پاراگراف‌ها باید کوتاه (حدود دو تا سه جمله) و حاوی اطلاعات واقعی و مهم باشند. بهتر است مهم‌ترین نکته‌ها در ابتدای هر پاراگراف قرار گیرند تا مدل‌های زبانی بزرگ بتوانند اطلاعات کلیدی را سریع‌تر شناسایی و استخراج کنند.

- افزودن استناد و لینک‌های معتبر

در متن باید به منابع قابل اعتماد مانند تحقیقات، داده‌های پژوهشی مستند، بررسی های دانشگاهی و دیدگاه‌های کارشناسان لینک داده شود. این کار علاوه‌بر افزایش اعتبار محتوا، باعث اعتماد بیشتر LLMها به منبع می‌شود.

- استفاده از قالب‌بندی برای افزایش وضوح

برای افزایش خوانایی و درک بهتر محتوا، رعایت نکات زیر پیشنهاد می‌شود:

• پررنگ کردن کلمات کلیدی و مفاهیم مهم بمنظور شناسایی راحت‌تر اطلاعات اصلی توسط LLMها.
• استفاده از لیست‌های شماره‌دار برای نمایش مراحل یا داده‌های متوالی.
• افزودن باکس‌های خلاصه یا نکات کلیدی بمنظور برجسته کردن مهم‌ترین برداشت‌ها.
• به‌کارگیری واژه‌های انتقالی مانند «بنابراین»، «اما»، «به‌این‌معناکه»، «علاوه‌براین»، «ابتدا»، «در نتیجه» و... بمنظور روشن‌تر شدن مسیر درک مطلب برای خواننده و LLM ها.

5. اعتبار و اشاره‌ها

میزان دیده‌شدن برند در مدل‌های زبانی بزرگ تا حد زیادی به تعداد دفعاتی که در سطح وب به آن اشاره یا از آن نقل‌قول می‌شود، به‌ویژه در پلتفرم‌های معتبر مانند ویکی‌پدیا، رسانه‌های خبری بزرگ و نشریات تخصصی حوزه کاری که داده‌های آن‌ها معمولاً در آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، بستگی دارد.

در مسیر بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ، اعتبار برند یکی از عوامل کلیدی جهت افزایش احتمال معرفی شدن توسط سیستم‌های هوش مصنوعی است. مدل‌های زبانی با بررسی حجم گسترده‌ای از اطلاعات موجود در وب، الگوهایی درباره ارتباط میان برندها، موضوعات تخصصی و منابع معتبر ایجاد می‌کنند. 

حجم جستجوی برند نیز عامل مهمی است. بر اساس مطالعه‌ای از Kevin Indig، میان تعداد دفعاتی که یک برند در LLMها ذکر می‌شود و دفعاتی که کاربران آن را مستقیماً جستجو می‌کنند، ارتباط مستقیمی وجود دارد.

چرا اشاره‌ها و اعتبار در بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ مهم هستند

مدل‌های زبانی با تحلیل میلیون‌ها صفحه وب، الگوهایی را برای درک برندها و حوزه تخصصی آن‌ها می‌سازند. وقتی برند به‌طور مداوم در کنار موضوعات مشخص در وب‌سایت‌های معتبر ظاهر می‌شود، سیستم‌های هوش مصنوعی آن برند را با تخصص در آن حوزه مرتبط می‌دانند. این فرآیند شبیه ساختن شهرت در دنیای واقعی است؛ هرچه منابع معتبر بیشتری به مهارت یا تخصص برند اشاره کنند، احتمال توصیه شدن آن توسط دیگران افزایش می‌یابد. LLMها نیز در مقیاسی بسیار بزرگ‌تر به همین شکل عمل می‌کنند.

تصویر(11)

هرچه اعتبار برند افزایش پیدا کند، احتمال دیده‌شدن آن در پاسخ‌های تولیدشده توسط مدل‌های هوش مصنوعی نیز بیشتر خواهد شد. به همین دلیل، حضور مستمر و معتبر در فضای آنلاین بخش مهمی از بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ محسوب می‌شود. 

روش‌های افزایش اعتبار برند برای دیده‌شدن بیشتر در LLMها

- اشاره در وب‌سایت‌های معتبر

برند باید تلاش کند تا در پلتفرم‌هایی که LLMها معمولاً به آن‌ها استناد می‌کنند، مانند رسانه‌های صنعتی، سایت‌های خبری و انجمن‌های معتبر، مورد اشاره قرار گیرد. این کار می‌تواند با تولید محتوای خبرساز مانند پژوهش‌های اختصاصی یا نظرسنجی‌های صنعتی، پاسخ به درخواست خبرنگاران از طریق سرویس‌هایی مانند HARO (Help a Reporter Out) و ارائه بینش‌های تخصصی در بحث‌های حرفه‌ای در سایت‌هایی مثل Reddit انجام شود.

- پلتفرم‌های مناسب برای ایجاد اشاره

• نشریات صنعتی: وب‌سایت‌هایی مانند TechCrunch، Forbes و G2 Learning Hub که در حوزه‌های تخصصی شناخته‌شده‌اند.
• رسانه‌های خبری: انتشارات بزرگی مانند Inc.
• انجمن‌های آنلاین: طبق تحقیقات Semrush، سایت‌هایی مثل Reddit و Quora به‌طور گسترده در محتوای LLMها مورد استناد قرار می‌گیرند.
• سایت‌های دانشگاهی و پژوهشی: منابعی مانند Harvard Business Review یا Pew Research Center دارای اعتبار علمی بالایی هستند.
• وب‌سایت‌های دولتی: دامنه‌های رسمی .gov مانند Bureau of Labor Statistics از معتبرترین منابع محسوب می‌شوند.

- نقل‌قول‌های بدون لینک

ارزش هر اشاره به برند، لزوماً وابسته به داشتن لینک مستقیم نیست. حتی اگر روزنامه‌نگاران، بلاگرها یا متخصصان حوزه کاری نیز فقط نام برند را در مقالات خود بیاورند، مدل‌های زبانی همچنان می‌توانند ارتباط برند را با آن موضوعات درک و ثبت کنند. برند باید برای تبدیل شدن به منبع تخصصی مورد اعتماد برای خبرنگاران و تولیدکنندگان محتوا:

• به درخواست‌های HARO پاسخ دهد
• با روزنامه‌نگاران و پادکست‌های صنعتی ارتباط مستمر برقرار کند
• داده‌ها یا بینش‌های منحصربه‌فردی که دیگران تمایل به نقل آن داشته باشند منتشر کند
• در نظرسنجی‌ها و پژوهش‌های صنعتی شرکت کند

انتشار منظم در حوزه‌های تخصصی برای ایجاد روابط معنایی

برند باید به‌صورت مداوم در زمینه اصلی تخصص خود محتوا تولید کند تا جایگاه معنایی قدرتمندی بسازد، نه اینکه در موضوعات پراکنده و سطحی منتشر شود.

روابط معنایی چیست؟

«Semantic» به معنا و ارتباط بین واژه‌ها و مفاهیم اشاره دارد. در زمینه هوش مصنوعی و LLMها، روابط معنایی همان چیزی است که باعث می‌شود سیستم‌ها متوجه گردند مثلاً «ایمیل مارکتینگ» با مفاهیمی مثل «خبرنامه»، «اتوماسیون»، و «نرخ تبدیل» در ارتباط است. زمانی که برند به‌طور مستمر درباره ایمیل مارکتینگ بنویسد، LLMها یاد می‌گیرند که آن برند با مفاهیم مرتبطی مانند موارد زیر در ارتباط است:

• اتوماسیون ایمیل
• طراحی خبرنامه
• نرخ تحویل ایمیل
• ساخت فهرست مخاطبان
• تحلیل عملکرد ایمیل‌ها

هرچه محتوای بیشتری درباره این موضوعات مرتبط منتشر شود، ارتباط معنایی برند قوی‌تر می‌شود و مدل‌های زبانی آن را به‌عنوان مرجع اصلی در آن حوزه می‌شناسند.

این موضوع یکی از پایه‌های مهم بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ است؛ زیرا مدل‌های هوش مصنوعی جهت پیشنهاد منابع، تنها به یک صفحه خاص نگاه نمی‌کنند بلکه مجموعه‌ای از ارتباطات معنایی ایجادشده در طول زمان را بررسی خواهند کرد. 

چهار گام عملی برای ساخت اعتبار برند

1. بررسی اشاره‌های فعلی: با استفاده از ابزارهایی مانند Google Alerts یا ابزار Brand Monitoring در Semrush، بررسی شود که برند در حال حاضر در کجاها مورد بحث قرار گرفته است.
2. شناسایی رسانه‌های هدف: فهرستی از ۱۰ تا ۱۵ وب‌سایت که مشتریان هدف برند معمولاً از آن‌ها اطلاعات می‌گیرند تهیه شود.
3. ایجاد تقویم محتوایی: برنامه‌ریزی شود تا هر ماه چند محتوای عمیق و پژوهش‌محور در حوزه تخصص اصلی برند منتشر گردد.
4. تعامل واقعی: برند باید بدون تبلیغ مستقیم محصولات یا خدمات خود، در بحث‌های تخصصی انجمن‌های آنلاین مانند Reddit مشارکت کند.

جمع بندی

با گسترش استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Gemini و AI Overviews، شیوه دیده‌شدن محتوا در فضای آنلاین در حال تغییر است. همان‌طور که در مقاله بالا مطالعه نمودید، LLMO تنها یک مفهوم جدید در سئو نیست، بلکه رویکردی برای افزایش حضور برند در پاسخ‌های تولیدشده توسط مدل‌های زبانی بزرگ است. همچنین با تفاوت‌های LLMO، SEO، AEO و GEO نیز آشنا شدید و سه ستون مهم این استراتژی، یعنی ارزش اطلاعاتی، بهینه سازی موجودیت‌ها و ساختاربندی محتوای معنایی را بررسی نمودید.

اما این موارد تنها بخشی از مسیر بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ هستند. در بخش دوم مقاله، دو ستون مهم دیگر LLMO یعنی وضوح و استناد و اعتبار و اشاره‌های برند، به‌همراه راهکارهای عملی برای افزایش شانس دیده‌شدن در پاسخ‌های هوش مصنوعی بررسی خواهد شد.