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

در بخش اول مقاله مفهوم LLMO، تفاوت آن با SEO، AEO و GEO و همچنین 3 ستون اصلی این رویکرد شرح داده شد. مشاهده نمودید که تولید محتوای ارزشمند، بهینه سازی موجودیت‌ها و ساختاربندی صحیح محتوا، نقش مهمی جهت بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ دارند. برای اینکه یک برند به منبعی قابل اعتماد در ChatGPT، Gemini و سایر موتورهای پاسخ مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شود، این اقدامات به‌تنهایی کافی نیستند. اعتبار محتوا، استناد به منابع معتبر و میزان شناخته‌شدن برند در سطح وب نیز از عوامل کلیدی هستند که بر تصمیم مدل‌های زبانی برای نقل‌قول یا معرفی یک منبع تأثیر می‌گذارند.

در این بخش، دو ستون پایانی LLMO یعنی قابل‌اعتماد و قابل‌استناد بودن محتوا و میزان دیده‌شدن نام برند درون پاسخ‌های هوش مصنوعی بررسی می‌شوند و با راهکارهای عملی آشنا خواهید شد که می‌توانند احتمال نمایش و ارجاع به محتوای شما در پاسخ‌های هوش مصنوعی را افزایش دهند.

تصویر(1)

چگونه می توان تاثیر بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ بر رشد برند را اندازه‌گیری کرد؟

نحوه جستجوی اطلاعات در اینترنت با ظهور جستجوی هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌طور چشمگیری تغییر کرده است. همان‌طور که پیش‌تر در مورد ترافیک ارگانیک گوگل دیده شد، گسترش جستجوهای بدون کلیک (Zero-Click Searches) باعث شده بخشی از کاربران بدون ورود به وب‌سایت‌ها، پاسخ موردنیاز خود را مستقیماً در صفحه نتایج دریافت کنند. این روند می‌تواند به کاهش بازدید مستقیم از وب‌سایت‌ها منجر شود.

این تغییر، تنها یک تهدید نیست؛ بلکه فرصت جدیدی برای افزایش آگاهی از برند، دیده‌شدن در نتایج جستجوی هوش مصنوعی و جذب مشتریان ایجاد کرده است. LLMO یا بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ در حال ایجاد مسیرهای تازه‌ای جهت دیده‌شدن برندها و کمک به رشد کسب‌وکارها می باشد.

اما سوال اصلی این است که "چگونه باید متوجه شد تلاش‌های ما نتیجه داده‌اند؟"

در نگاه اول، اندازه‌گیری تأثیر هوش مصنوعی بر عملکرد یک کسب‌وکار ممکن است دشوار به نظر برسد. برای مثال، اگر یک مدل هوش مصنوعی مانند ChatGPT برند شما را در پاسخ‌های خود معرفی کند اما لینکی به وب‌سایتتان ارائه ندهد، چگونه می‌توان متوجه شد که این اشاره چه تأثیری بر آگاهی از برند یا تصمیم خرید کاربران داشته است؟

تصور کنید یک کاربر هنگام جستجوی محصول یا خدمات موردنظرش، نام برند شما را در پاسخ ChatGPT مشاهده کرده و همین اشاره ساده باعث می‌شود در نهایت از شما خرید کند. از آنجا که کاربر توسط یک لینک مستقیم وارد سایت نشده است، این مراجعه لزوماً در Google Analytics به‌عنوان ترافیک ارجاعی از ChatGPT ثبت نمی‌شود. در چنین شرایطی، بخشی از این بازدیدها ممکن است به‌عنوان ترافیک مستقیم (Direct Traffic) شناسایی شوند و همین موضوع، اندازه‌گیری دقیق تاثیر LLM ها بر عملکرد برند را دشوار می‌کند اما این به معنای غیرقابل‌اندازه‌گیری بودن آنها نیست. توسط داده‌ها و شاخص‌های مناسب می‌توان تصویر دقیق‌تری از میزان تاثیرگذاری LLM ها و LLMO بر رشد کسب‌وکار به دست آورد. در ادامه، ۵ شاخص کلیدی عملکرد (KPI) بررسی می‌شود که به شما کمک می‌کنند تأثیر فعالیت‌های LLMO را بر نتایج واقعی کسب‌وکار اندازه‌گیری و ارزیابی کنید.

تصویر(2)

۱. میزان دفعات اشاره به برند در پلتفرم‌های هوش مصنوعی

بخش مهمی از LLMO به افزایش تعداد دفعاتی مربوط می‌شود که برند در پاسخ‌ها و ارجاعات مدل‌های زبانی مختلف ذکر می‌گردد. بنابراین، لازم است بررسی شود که برند در پاسخ به پرسش‌ها و درخواست‌های مرتبط پلتفرم‌هایی مانند ChatGPT، Perplexity، Google AI Overviews و سایر پلتفرم‌ها چند بار ظاهر می گردد.
ابزارهای مختلفی برای ردیابی این اشاره‌ها وجود دارند. برای مثال، در جعبه‌ابزار AI SEO از Semrush می‌توان دفعات اشاره و ارجاع (همراه تحلیل احساسات مثبت یا منفی) به برند را درون مدل‌هایی همچون ChatGPT ،Perplexity و AI Mode گوگل ردیابی کرد.

تصویر(3)

سپس می‌توانید از این داده‌ها برای ایجاد خط مبنای عملکرد (Baseline) استفاده کنید، مشخص کنید کدام پلتفرم‌ها دیدگاه مثبت‌تری نسبت به برند شما دارند، تغییرات و بهبودها را در طول زمان زیر نظر بگیرید و هرگونه احساسات منفی (Negative Sentiment) که نیاز به رسیدگی دارد را شناسایی کنید.

۲. سهم حضور برند در پاسخ‌های هوش مصنوعی (Share of Voice)

سهم حضور برند درون پاسخ‌های هوش مصنوعی، میزان اشاره به برند شما در مقایسه با رقبا برای حوزه فعالیت یا موضوع موردنظر است.

می‌توانید Share of Voice را مشابه پایش رتبه کلمات کلیدی برای سئو در نظر بگیرید. با توجه به اینکه پاسخ‌های LLM مانند نتایج جست‌وجو رتبه‌بندی مشخصی ندارند، Share of Voice یکی از مهم‌ترین معیارها برای سنجش جایگاه برند نسبت به رقبا است و می‌تواند اثربخشی بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ را نیز روشن‌تر کند.

ابزارهایی مانند Brand Radar از Ahrefs و AI SEO Toolkit از Semrush امکان اندازه‌گیری این شاخص را فراهم می‌کنند. توسط این داده‌ها می‌توانید رقبایی را که در گفتگوهای مرتبط سهم بیشتری از توجه هوش مصنوعی دارند شناسایی و تغییر سهم برند خود را در طول زمان بررسی کنید.

اگر سهم رقیب در پاسخ‌های AI افزایش یابد و سهم شما ثابت یا کاهشی است، می‌تواند نشانه نیاز به سرمایه‌گذاری بیشتر روی محتوا، اعتبار موضوعی و حضور برند در منابع مورد استناد مدل‌های هوش مصنوعی باشد.

تصویر(4)

۳. احساس و موضوع اشاره‌های هوش مصنوعی به برند

یکی از تفاوت‌های مهم بین سئو سنتی و ردیابی اشاره‌های برند در LLM ها این است که هوش مصنوعی می‌تواند برند را در موضوعات و موقعیت‌های مختلف معرفی یا ارزیابی کند. در جستجوی سنتی، معمولاً اشاره‌های برند درون سایت‌ها، رسانه‌ها و نقد و بررسی‌ها قابل مشاهده هستند اما در LLM ها، کاربران ممکن است سؤالات مختلفی درباره برند از ChatGPT، Perplexity یا Gemini بپرسند که برند به آنها دسترسی ندارد. بنابراین، برای بررسی اینکه هوش مصنوعی برند را مثبت، منفی یا خنثی معرفی می‌کند، می‌توان مستقیماً با مدل‌های مختلف AI تعامل داشت و این داده‌ها را در ارزیابی بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ به کار گرفت. سپس پاسخ‌ها و احساس کلی آنها نسبت به برند را بررسی نمود.

پرسش‌های مربوط به آگاهی از برند:

• «در مورد [نام برند] چه می‌دانی؟»
• «درباره [نام برند] توضیح بده.»
• «[نام برند] چیست و چه کاری انجام می‌دهد؟»
• «مزایا و معایب [نام برند] چیست؟»

پرسش‌های مقایسه با رقبا:

• «تفاوت [نام برند] با [رقیب اصلی] در چیست؟»
• «[نام برند] در برابر [رقیب] ، کدام بهتر است؟»
• «[نام برند] را با دیگر شرکت‌های حوزه [صنعت] مقایسه کن.»

پرسش‌های مربوط به پیشنهاد و نیت خرید:

• «بهترین [دسته محصول یا خدمت] برای [کاربرد خاص] چیست؟»
• «دنبال [محصول/خدمت]ی هستم که [نیاز خاص] را برطرف کند. چه پیشنهادی داری؟»
• «آیا باید برای [کاربرد خاص]، [نام برند] را انتخاب کرد؟»

پرسش‌های مربوط به حل مسئله و تخصص:

• «در مورد [مشکلی که برند حل می‌کند] چه باید کرد؟»
• «چطور می‌توان [هدف مرتبط با حوزه تخصص برند] را به‌دست آورد؟»
• «بهترین روش برای [کار مشخص در حوزه برند] چیست؟»
• «برترین متخصصان در حوزه [صنعت] چه کسانی هستند؟»

پرسش‌های مربوط به اعتبار و اعتماد:

• «آیا [نام برند] قابل اعتماد است؟»
• «مردم درباره [نام برند] چه می‌گویند؟»
• «آیا مشکلی در مورد [نام برند] وجود دارد که باید بدانم؟»
• «رایج‌ترین شکایات درباره [نام برند] چیست؟»
• «قابل‌اعتمادترین برندهای حوزه [صنعت] کدام‌اند؟»

هنگامی که این سوالات در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پرسیده می شوند، باید به دو مورد دقت گردد:

1. تعداد دفعات اشاره به برند
2. احساس کلی

هنگامی که این پرسش‌ها در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) مطرح می‌شوند، باید میزان تکرار و نحوه اشاره به برند و همچنین نوع نگرش موجود در توصیه‌ها (مثبت، منفی یا خنثی) مورد توجه قرار گیرند.

۴. ترافیک ارجاعی از AI و نرخ تبدیل

بر اساس یک مطالعه از Semrush، بازدیدکننده‌ای که توسط مدل‌های LLM به سایت وارد می‌شود، به‌طور میانگین ۴.۴ برابر ارزشمندتر از بازدیدکننده ارگانیک سنتی است.
زیرا پیش از آنکه کاربر تصمیم به بازدید از سایت بگیرد، هوش مصنوعی اطلاعات کافی و دقیق‌تری در اختیار او قرار می‌دهد. علاوه بر این، پیش‌بینی می‌گردد ارزش این نوع بازدید در آینده بیشتر نیز بشود.

تصویر(5)

این شاخص، شفاف‌ترین معیار جهت اندازه‌گیری تأثیر LLM ها بر سودآوری کسب‌وکار و سنجش بازدهی بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ است. برای ردیابی ترافیک و نرخ تبدیل ناشی از مدل‌های AI در Google Analytics 4، می‌توان یک گزارش Explore سفارشی ایجاد کرد که دقیقاً نشان دهد از هر مدل چه مقدار ترافیک دریافت می‌شود و چند مورد از آن ترافیک به تبدیل منجر شده است.

۵. گسترش اعتبار موضوعی در بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ

اندازه‌گیری و توسعه اعتبار موضوعی به معنی بررسی این است که میزان تخصص برند در گذر زمان در حوزه‌های مختلف چطور درک و بازتاب داده می‌شود.
برخلاف احساسات، اعتبار موضوعی بر این تمرکز دارد که LLM ها برند را با چه حوزه‌ها و زمینه‌های تخصصی مرتبط می‌دانند.

افزایش اعتبار موضوعی اهمیت زیادی دارد زیرا نشان می‌دهد دامنه معنایی برند در حال گسترش است و در بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ، این گسترش می‌تواند سیگنال مهمی برای افزایش ارتباط برند با پرسش‌های تخصصی باشد.

روش‌های پایش گسترش اعتبار موضوعی:

• نقشه‌برداری موضوعی: می‌توان فایلی ایجاد کرد تا ماه‌به‌ماه مشخص شود LLM ها برند را با چه موضوعاتی مرتبط می‌دانند.
  برای این کار، می‌توان پرسش‌هایی مانند «چه کسانی از برترین متخصصان در زمینه [موضوع خاص] هستند؟» را در ۱۰ تا ۱۵ موضوع مرتبط با حوزه موردنظر مطرح کرد و نمایش برند در پاسخ‌ها را بررسی نمود.
• گستره تخصص: باید بررسی شود LLM ها برند را در چند حوزه مختلف به‌عنوان مرجع می‌شناسند. آیا فقط در یک زمینه شهرت دارد یا در چند حوزه مرتبط نیز تخصص آن را تأیید می‌کنند؟
• رتبه اعتبار: باید ردیابی شود که آیا برند برای موضوعات کلیدی در پاسخ‌های AI به‌عنوان اولین، دومین یا پایین‌تر از آن درون فهرست کارشناسان و منابع معتبر ذکر می‌گردد یا خیر.

یادگیری درون‌متنی چیست و چگونه کار می‌کند؟

یادگیری درون‌متنی یک تکنیک پرامپت‌نویسی در هوش مصنوعی است که به مدل‌های زبانی امکان می‌دهد بدون آموزش مجدد یا بروزرسانی پارامترها، وظایف جدید را تنها با ارائه چند مثال از ورودی و خروجی، در خود پرامپت یاد بگیرند.

تصویر(6)

نحوه عملکرد یادگیری درون‌متنی

وقتی یک پرامپت شامل چند مثال به LLM داده می‌شود، مدل از آنها برای درک بهتر زمینه استفاده می‌کند تا بتواند وظایف مشابه را به‌درستی انجام دهد. روند کلی به این شکل است:

1. ارائه مثال‌ها به مدل: چند جفت ورودی و خروجی که نوع کار موردنظر را نشان می‌دهند در اختیار مدل قرار داده می‌شود.
2. افزودن ورودی جدید: مورد جدیدی که مدل باید برای آن خروجی تولید کند اضافه می‌شود.
3. تولید پاسخ توسط مدل: مدل با تحلیل الگوهای موجود در مثال‌ها، خروجی مناسب را برای ورودی جدید پیش‌بینی می‌کند.

برای مثال، نمونه پرامپ زیر را در نظر بگیرد:
"چند نمونه از عنوان‌های مناسب برای ایمیل:

• «صورتحساب شما آماده است» ← «صورتحساب شماره ۱۲۳۴ آماده بررسی است»
• «جلسه فردا» ← «جلسه برنامه‌ریزی فردا: سالن کنفرانس A ساعت ۲ بعدازظهر»
• «یک سوال کوتاه» ← «سوال کوتاه درباره زمان‌بندی پروژه جانسون»

حالا برای عبارت «بروزرسانی» یک عنوان بهتر بنویس."

چرا یادگیری درون‌متنی جهت بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ اهمیت دارد؟

منطق پشت یادگیری درون‌متنی نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی بزرگ چگونه هنگام تولید پاسخ، اطلاعات را پردازش و استفاده می‌کنند؛ موضوعی که درک آن جهت بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ نیز اهمیت دارد.

• LLM ها الگوها را شناسایی می‌کنند: وقتی یک LLM برند خاصی را پیشنهاد می‌دهد، صرفاً از اطلاعات ذخیره‌شده استفاده نمی‌کند بلکه الگوهایی را در داده‌ها تشخیص می‌دهد که نشان می‌دهند برند در چه موقعیت‌هایی و به چه دلایلی مطرح شده است. سپس همان الگوها را برای پرسش‌های جدید به‌کار می‌گیرد.
• موضوع بر توصیه‌ها اثر می‌گذارد: مثال‌ها و داده‌هایی که مدل پردازش می‌کند، نحوه توصیف برند در موقعیت‌های مختلف را شکل می‌دهند.
  اگر برند دائما در کنار عباراتی مانند «مقرون‌به‌صرفه» یا «سطح سازمانی» دیده شود، این ارتباطات در پاسخ‌های آینده نیز تأثیرگذار خواهند بود.

کیفیت محتوای پیرامون نیز اهمیت دارد؟

مدل‌های زبانی بزرگ از متن اصلی یاد می‌گیرند، بنابراین کیفیت و اعتبار محتوایی که در آن نام برند آورده می‌شود، تأثیر مستقیمی بر نحوه درک و توصیه آن برند توسط مدل دارد و در بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ نباید نادیده گرفته شود.
به‌عبارتی، اگر برند در محتوایی باکیفیت، منسجم و خوش‌ساخت ذکر شود، احتمال اینکه LLM ها آن را در پاسخ‌های خود به‌صورت مثبت معرفی کنند بسیار بیشتر خواهد بود.

آیا یادگیری درون‌متنی یک روش LLMO محسوب می‌شود؟

در گذشته بعضی از متخصصان تصور می‌کردند که می‌توان با تزریق محتوای درون‌متنی به مدل‌ها، پاسخ‌های آنها را تغییر یا جهت داد اما این روش امروزه دیگر به‌عنوان یک تاکتیک مؤثر در LLMO شناخته نمی‌شود.

تمرکز اصلی استراتژی‌های جدید بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ باید روی کسب اشاره‌های طبیعی و باکیفیت در سطح وب و انتشار محتوای اصیل، عمیق و ساختارمند باشد.

چک‌لیست بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ

حالا که مشخص شده LLMO چیست، چگونه کار می‌کند و چطور می‌توان موفقیت آن را سنجید، زمان آن است که تمام این آموخته‌ها وارد عمل شوند.
چک‌لیست زیر مهم‌ترین اقدامات و تاکتیک‌هایی را نشان می‌دهد که برای موفقیت در بهینه سازی برند برای مدل‌های زبانی باید انجام شود:

۱. بررسی نحوه درک LLM ها از برند: باید در مدل‌هایی همچون ChatGPT، Claude، Perplexity، Gemini و سایر مدل‌ها، سؤالاتی درباره برند مطرح گردد تا مشخص شود:

• احساس کلی پاسخ‌ها نسبت به برند چگونه است؟
• برند چند بار در پاسخ‌ها ظاهر می‌شود؟
• مدل، برند را با چه موضوعاتی مرتبط می‌داند؟

این داده‌ها پایه‌ای برای ارزیابی وضعیت فعلی و سنجش تغییرات در آینده خواهند بود و می‌توان از آنها برای سنجش روند بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ استفاده کرد.

تصویر(7)

۲. اجرای استراتژی روابط عمومی دیجیتال و افزایش ارجاعات برند: باید برنامه‌ای برای افزایش اشاره‌ها و ارجاعات در وب‌سایت‌های معتبر و مخصوصاً سایت‌هایی که LLM ها معمولاً از آنها به‌عنوان منبع یاد می‌کنند، طراحی شود.
تمرکز اصلی باید روی رسانه‌های تخصصی، پایگاه‌های خبری و وب‌سایت‌های پژوهشی باشد تا اعتبار لازم جهت بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ تقویت شود. این رویکرد بخشی از نسل جدید استراتژی‌های سئو است که نگاهی جامع‌تر و برند‌محور دارد.

۳. حضور واقعی در Reddit و Quora: برند باید به‌صورت طبیعی و غیرتبلیغاتی در انجمن‌هایی مانند Reddit و پلتفرم پرسش‌وپاسخ Quora فعالیت کند.
شرکت یا فرد باید در گفتگوهایی شرکت کند که با حوزه تخصصی برند مرتبط است و بتواند واقعاً به سؤالات کاربران پاسخ ارزشمندی ارائه نماید.
یک حضور واقعی و مفید می‌تواند اعتمادسازی کند و در مسیر بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ نیز سیگنال‌های معتبرتری ایجاد نماید، در حالی‌که تبلیغات مستقیم ممکن است منجر به مسدود شدن حساب کاربری شود.

۴. ساخت یا بهبود صفحه ویکی‌پدیا: اگر برند از سطح اعتبار کافی برخوردار است، باید صفحه اختصاصی آن در Wikipedia ایجاد یا بهینه سازی شود.
ویکی‌پدیا یکی از منابع اصلی داده برای مدل‌های زبانی است و حضور در آن می‌تواند بر نحوه نمایش برند درون پاسخ‌های AI تأثیر زیادی بگذارد. فقط باید اطمینان حاصل شود که تمام قوانین و استانداردهای ویکی‌پدیا رعایت می‌شوند.

۵. استفاده از نقل‌قول‌ها، آمار و منابع معتبر: افزودن داده‌ها، آمار و ارجاعات به منابع معتبر، باعث افزایش «ارزش اطلاعاتی» محتوا می‌شود و یکی از پایه‌های بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ به شمار می‌رود.
LLM ها محتوایی را ترجیح می‌دهند که اطلاعات جدید و منحصربه‌فرد ارائه دهد و صرفا مطالب دیگران را بازگو نمی‌کند.

۶. نمایش تخصص از طریق تحقیقات و مطالعات موردی: انجام تحقیقات اختصاصی، جمع‌آوری داده‌های جدید یا انتشار مطالعات واقعی از پروژه‌ها، برند را به‌عنوان منبعی معتبر معرفی می‌کند و باعث می‌شود سایت‌های دیگر به آن استناد کنند.

۷. ارائه بازخورد به مدل‌های زبانی: اگر LLM اطلاعات نادرست یا قدیمی درباره برند نمایش می‌دهد، باید آن را با بازخورد مناسب گزارش کرد تا اصلاح گردد. (مانند دکمه "👎" در ChatGPT) این کار به مرور زمان باعث بهبود دقت مدل جهت شناخت برند می‌شود.

۸. بهینه سازی ساختار محتوا: محتوا باید دارای تیترها و زیرتیترهای واضح، فهرست‌های منظم و بخش پرسش‌وپاسخ منطقی باشد. ساختاردهی درست باعث می‌شود کاربران و سیستم‌های AI محتوای سایت را راحت‌تر درک و پردازش کنند.

۹. کاهش وابستگی به JavaScript: بسیاری از خزندگان هوش مصنوعی توانایی اجرای JavaScript را ندارند.
بنابراین باید اطمینان حاصل شود که محتوای کلیدی سایت تحت قالب HTML در دسترس است. بهترین روش برای این کار استفاده از رندر سمت سرور می باشد.

۱۰. افزودن محتوای تصویری و ویدیویی: محتوای چندرسانه‌ای شامل متن، تصویر و ویدیو، زمینه گسترده تری برای درک LLM ها فراهم می‌کند.
همچنین این نوع محتوا احتمال استناد مدل‌ها به صفحات سایت در پاسخ‌های چندحالتی را افزایش می‌دهد.

۱۱. افزودن داده‌های ساختاریافته: افزودن ساختارهایی مانند FAQ Schema و How-to Schema کمک می‌کند تا LLM ها مفاهیم را راحت‌تر درک کنند و بتوانند اطلاعات را دقیق‌تر استخراج نمایند.
این اقدام شانس دیده شدن محتوا در پاسخ‌های تولیدی AI را افزایش می‌دهد.

تصویر(8)

۱۲. افزودن بخش‌های پرسش‌وپاسخ در بدنه محتوا: مدل‌های زبانی معمولاً هنگام پاسخ دادن، از محتوای FAQ استفاده می‌کنند.
بنابراین بهتر است بخش پرسش‌وپاسخ صرفا در انتهای مطلب قرار نگیرد و به‌صورت طبیعی در بخش‌های مختلف مقاله نیز گنجانده شود.

۱۳. ایجاد خوشه‌های موضوعی حول تخصص برند: محتوا باید به‌صورت مداوم در حوزه‌های اصلی تخصص برند و دور از موضوعات نامرتبط تولید گردد تا اجرای بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ بر پایه اعتبار موضوعی منسجم، شکل بگیرد. این کار باعث می‌شود سیگنال‌های اعتبار موضوعی برند تقویت شده و جایگاه آن در LLM ها بهبود یابد.

۱۴. پایش و مدیریت بازخوردها و اشاره‌های آنلاین: شهرت آنلاین برند یکی از عوامل کلیدی در نحوه توصیف آن توسط LLM ها است.
باید به‌طور منظم بازخوردها، نقدها و اشاره‌های وب بررسی و در صورت نیاز پاسخ داده شود تا تصویر برند در فضای آنلاین مثبت و قابل اعتماد باقی بماند.

۱۵. تولید محتوای مقایسه‌ای و فهرستی: مدل‌های زبانی معمولاً در پاسخ‌های مبتنی بر توصیه خود، از مقالات لیستی و مقایسه‌ای استفاده می‌کنند.
بنابراین، یکی از موثرترین روش‌ها برای دیده شدن در نتایج LLM ها، تهیه محتوای دقیق و بی‌طرفانه ای است که برند را در مقایسه با رقبا به‌خوبی نشان دهد.

۱۶. تمرکز بر تولید محتوای مفید و باکیفیت: در نهایت، اگر محتوای برند برای مخاطب ارزش واقعی نداشته باشد، هیچ‌کدام از تاکتیک‌های LLMO و بهینه سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ تأثیری نخواهند داشت.
محتوا باید به سؤالات واقعی پاسخ دهد، مشکلات را حل کند و برای کاربر ارزش افزوده ملموس ایجاد نماید. هر مطلب باید اختصاصی، آموزنده و منحصربه‌فرد باشد تا مخاطب انسانی و مدل‌های AI آن را منبعی معتبر بدانند.

جمع بندی: همگام ماندن با تحول LLMO

دنیای هوش مصنوعی، جستجوی هوشمند و بهینه سازی برای مدل‌های زبانی (LLMO) با سرعتی شگفت‌انگیز در حال پیشرفت است.
هرچه زودتر پیاده‌سازی استانداردها و بهترین روش‌ها در این حوزه آغاز شود، برند یا کسب‌وکار موقعیت بهتری برای آینده‌ای نزدیک که در آن استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی به‌صورت انفجاری رشد می کند، خواهد داشت.

این همان روشی است که می‌تواند تضمین کند نمایش برند در نتایج جستجو حفظ شده و رشد طبیعی و ارگانیک کسب‌وکار همچنان ادامه پیدا نماید.