موتورهای جستجوی هوش مصنوعی

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.

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.

جستجوی هوش مصنوعی روشی برای یافتن اطلاعات به‌صورت آنلاین با استفاده از ابزارهای مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs)، مانند ChatGPT و Perplexity است که پاسخ‌هایی محاوره‌ای و ترکیب‌شده را بر اساس داده‌های آموزشی و منابع وب تولید می‌کنند.
به‌جای پیمایش وب‌سایت‌ها همانند نتایج جستجوی گوگل، کاربران پاسخ‌هایی شفاف و مستقیم دریافت می‌کنند که اغلب همراه با ارجاع به منبع هستند و امکان راستی‌آزمایی آنها وجود دارد. همچنین ابزارهای هوش مصنوعی محتوا را می‌خوانند، مقایسه می‌کنند و خلاصه‌سازی تحلیلی انجام می‌دهد.