Распределение запросов: что показывают более 60 000 поисковых запросов из ChatGPT и Google | AirO... скачать в хорошем качестве

Распределение запросов: что показывают более 60 000 поисковых запросов из ChatGPT и Google | AirO...

Крис Лонг, соучредитель Nectiv, присоединился к нам, чтобы рассказать, как системы LLM, такие как ChatGPT и Google Gemini, на самом деле извлекают, оценивают и цитируют контент, раскрывая, почему поиск с использованием ИИ запускает многоуровневое расширение запросов и что должны делать команды по контенту и SEO, чтобы оставаться видимыми. Поиск с использованием ИИ основан на расширении запросов, а не на отдельных запросах. Системы ИИ, такие как ChatGPT и Google Gemini, разбивают запросы на несколько многоуровневых поисковых запросов, что значительно усложняет поиск. Запросы с расширением запросов у ИИ длиннее и разнообразнее, чем поисковые запросы людей. Системы LLM часто генерируют длинные многословные запросы — многие из которых имеют нулевой объем традиционного поиска — что требует новых стратегий для отслеживания SEO. Структурированные форматы контента имеют решающее значение для извлечения и цитирования контента системами ИИ. Таблицы, списки и блоки вопросов и ответов помогают системам ИИ точно извлекать и цитировать контент, увеличивая вероятность упоминаний бренда. Отзывы, актуальность и сравнения доминируют в шаблонах поиска ИИ. Контент, оптимизированный для обзоров, последних лет и сравнений, с наибольшей вероятностью будет найден и процитирован ИИ. — Оптимизация для Google и ChatGPT в значительной степени пересекается. Обе платформы используют схожие схемы извлечения данных, поэтому оптимизация для одной обычно приносит пользу другой, упрощая SEO-усилия, ориентированные на ИИ. Получите все основные выводы и многое другое от Криса Лонга: https://www.airops.com/blog/webinar-r... 02:45 Определение и объяснение того, что такое Fan-out запросов 07:12 Анализ Fan-Out в ChatGPT и модели поискового поведения 14:31 Отраслевые модели Fan-Out и частотный анализ 22:35 Введение в методологию анализа Fan-Out в Google/Gemini 24:58 Сравнение Fan-Out в Google, показывающее в 9 раз больше запросов, чем в ChatGPT 30:14 Общие закономерности в Fan-Out в Google, включая отзывы и актуальность 38:27 Ключевые выводы и стратегии оптимизации контента 39:09 Инструменты и автоматизация для сопоставления контента Fan-Out 45:02 Сессия вопросов и ответов по внедрению стратегий Fan-Out