بهینه سازی مدل های زبانی بزرگ در ۲۰۲۶: رصد، شفافیت و گام بعدی در کشف هوش مصنوعی
بهینه‌سازی برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM) داره از یک کار حسی و شهودی به یک فرایند مبتنی بر اندازه‌گیری تبدیل می‌شه. توی این مقاله بهتون می‌گیم چطور دیده شدنتون رو ردیابی کنید، اون رو با سئو هماهنگ کنید و برای اتفاقات بعدی آماده بشید.
امروزه مدیران بازاریابی، فناوری و کسب‌وکارها یه سؤال مهم از خودشون می‌پرسن: چطور باید برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مثل ChatGPT، Gemini و Claude بهینه‌سازی کنیم؟
بهینه‌سازی برای LLMها (LLMO) داره به عنوان یه تخصص جدید شکل می‌گیره که تمرکزش روی اینه که برندها چطور توی نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی ظاهر بشن و چه چیزهایی رو امروز می‌شه اندازه‌گیری کرد.
برای تصمیم‌گیرنده‌ها، چالش اصلی اینه که بتونن اطلاعات درست و به درد بخور رو از اطلاعات بی‌فایده تشخیص بدن؛ یعنی مشخص کنن که کدوم تکنولوژی‌ها ارزش پیگیری دارن و کدوم تلاش‌ها به نتایج ملموس منجر می‌شن.
کل بحث به دو حوزه اصلی خلاصه می‌شه – و البته زمان‌بندی و کاری که برای هر کدوم لازمه:
- ردیابی و نظارت بر حضور برند شما در LLMها.
- بهبود دیده شدن و عملکرد در این مدل‌ها.
ردیابی: پایه و اساس بهینه‌سازی برای LLMها
همون‌طور که سئو با ردیابی و اندازه‌گیری بهتر به تکامل رسید، بهینه‌سازی برای LLMها هم تنها زمانی به بلوغ می‌رسه که دیده شدن (visibility) قابل اندازه‌گیری بشه.
ما برای LLMها هنوز در دوران قبل از ابزارهایی مثل Semrush، Moz یا Ahrefs هستیم.
ردیابی، اساسِ شناسایی چیزهاییه که واقعاً جواب می‌دن و کمک می‌کنه استراتژی‌هایی بسازیم که باعث رشد برند بشن.
بدون ردیابی، همه دارن چشم‌بسته تیراندازی می‌کنن و امیدوارن که فقط با محتوای عالی به نتیجه برسن.
چالش‌های اصلی سه تا هستن:
- LLMها معیاری معادل «حجم جستجو» یا فراوانی کوئری‌ها منتشر نمی‌کنن.
- پاسخ‌هاشون حتی برای کوئری‌های یکسان، به خاطر رمزگشایی احتمالی و زمینه پرامپت، تفاوت‌های ظریف (یا نه چندان ظریف) دارن.
- این مدل‌ها به ویژگی‌های زمینه‌ای پنهان (مثل تاریخچه کاربر، وضعیت سشن و امبدینگ‌ها) متکی هستن که برای ناظران خارجی شفاف نیست.
چرا کوئری‌های LLM متفاوت هستن؟
رفتار جستجوی سنتی تکراریه – میلیون‌ها عبارت یکسان، معیارهای حجم جستجوی پایداری رو ایجاد می‌کنن. اما تعامل با LLMها مکالمه‌محور و متغیره.
کاربران سوالاتشون رو به روش‌های مختلفی بیان می‌کنن، حتی گاهی توی یک جلسه. این موضوع تشخیص الگوها رو با مجموعه داده‌های کوچک سخت می‌کنه، اما در مقیاس بزرگ شدنیه.
این تفاوت‌های ساختاری توضیح می‌ده که چرا دیده شدن در LLMها به یک مدل اندازه‌گیری متفاوت نیاز داره.
این تغییرپذیری، نیازمند یک رویکرد ردیابی متفاوته که با سئوی سنتی یا تحلیل‌های بازاریابی فرق داره.
روش پیشرو در این زمینه از یک مدل مبتنی بر نظرسنجی (polling-based) استفاده می‌کنه که از پیش‌بینی نتایج انتخابات الهام گرفته شده.
مدل مبتنی بر نظرسنجی برای اندازه‌گیری دیده شدن
یک نمونه آماری معرف از ۲۵۰ تا ۵۰۰ کوئری با قصد خرید بالا (high-intent) برای برند یا دسته‌بندی شما تعریف می‌شه که به عنوان نماینده کل جامعه آماری شما عمل می‌کنه.
این کوئری‌ها روزانه یا هفتگی اجرا می‌شن تا نمونه‌های تکراری از توزیع پاسخ‌های LLM جمع‌آوری بشن.
ابزارهای ردیابی ثبت می‌کنن که برند شما و رقبایتون چه زمانی به عنوان استناد (منبع لینک‌دار) یا منشن (اشاره متنی) ظاهر می‌شن. این کار به شما اجازه می‌ده سهم از صدا (Share of Voice) رو در مقایسه با تمام رقبا محاسبه کنید.
به مرور زمان، نمونه‌گیری انبوه تخمین‌های آماری پایداری از میزان دیده شدن برند شما در محتوای تولید شده توسط LLMها به دست می‌ده.
ابزارهای اولیه‌ای که این قابلیت رو ارائه می‌دن عبارتند از:
- Profound
- Conductor
- OpenForge
نمونه‌گیری مداوم در مقیاس بزرگ، چیزی که در ظاهر تصادفی به نظر میاد رو به سیگنال‌های قابل تفسیر تبدیل می‌کنه.
با گذشت زمان، نمونه‌گیری انبوه تخمین پایداری از میزان دیده شدن برند شما در پاسخ‌های تولید شده توسط LLMها ارائه می‌ده – خیلی شبیه به اینکه چطور نظرسنجی‌های سیاسی با وجود تفاوت‌های فردی، پیش‌بینی‌های قابل اعتمادی ارائه می‌کنن.
ساخت یک چارچوب ردیابی چندوجهی
با اینکه «سهم از صدا» تصویری از حضور شما در دنیای LLMها ارائه می‌ده، اما کل داستان رو تعریف نمی‌کنه.
همون‌طور که رتبه کلمات کلیدی، دیده شدن رو نشون می‌ده اما نه لزوماً کلیک رو، حضور در LLMها هم به طور خودکار به تعامل کاربر منجر نمی‌شه.
برندها باید بفهمن که مردم چطور با محتواشون تعامل برقرار می‌کنن تا بتونن یک بیزینس کیس قانع‌کننده بسازن.
از اونجایی که هیچ ابزاری به تنهایی تصویر کاملی رو نشون نمی‌ده، بهترین رویکرد فعلی، ترکیب چند سیگنال ردیابی مختلفه:
- ردیابی سهم از صدا (SOV): اندازه‌گیری کنید که برند شما چند بار به عنوان منشن و استناد در مجموعه‌ای ثابت از کوئری‌های باارزش ظاهر می‌شه. این کار یه معیار پایه برای ردیابی در طول زمان و مقایسه با رقبا به شما می‌ده.
- ردیابی ارجاع‌ها در GA4: دایمنشن‌های سفارشی تنظیم کنید تا ترافیکی که از LLMها میاد رو شناسایی کنید. اگرچه قابلیت Attribution هنوز محدوده، اما این داده‌ها کمک می‌کنن تا بفهمید چه زمانی ارجاع‌های مستقیم در حال افزایشه و این یعنی نفوذ LLMها داره بیشتر می‌شه.
- ترافیک صفحه اصلی برند در گوگل سرچ کنسول: خیلی از کاربرا برندها رو از طریق پاسخ‌های LLM کشف می‌کنن، و بعد برای تایید یا کسب اطلاعات بیشتر، مستقیماً توی گوگل اسم برند رو جستجو می‌کنن. نظارت بر این الگوی کشف دو مرحله‌ای خیلی مهمه. وقتی ترافیک صفحه اصلی برند شما همزمان با افزایش حضورتون در LLMها بالا می‌ره، این نشون‌دهنده یک ارتباط علی قوی بین دیده شدن در LLMها و رفتار کاربره. این معیار، تأثیر نهایی تلاش‌های شما برای بهینه‌سازی LLM رو نشون می‌ده.
امروزه هیچ‌کس دید کاملی نسبت به تأثیر LLMها بر کسب‌وکارش نداره، اما این روش‌ها تمام پایه‌هایی که در حال حاضر قابل اندازه‌گیری هستن رو پوشش می‌دن.
مراقب هر فروشنده یا مشاوری باشید که ادعای دید کامل و جامع داره. چنین چیزی هنوز ممکن نیست.
درک این محدودیت‌ها به اندازه پیاده‌سازی خود ردیابی مهمه.
چون هنوز مدل‌های بی‌نقصی وجود ندارن، داده‌های ردیابی فعلی رو به عنوان یک راهنما در نظر بگیرید – برای تصمیم‌گیری مفید هستن، اما قطعی نیستن.
تخمین «حجم جستجو» در LLMها
اندازه‌گیری تأثیر LLMها یه بحثه، و اینکه بفهمیم کدوم کوئری‌ها و موضوعات مهم‌تر هستن یه بحث دیگه.
در مقایسه با سئو یا تبلیغات کلیکی (PPC)، بازاریاب‌ها دید خیلی کمتری دارن. با اینکه حجم جستجوی مستقیمی وجود نداره، اما ابزارها و روش‌های جدیدی دارن این شکاف رو پر می‌کنن.
تغییر کلیدی اینه که از ردیابی کوئری‌های منفرد – که خیلی متغیر هستن – به سمت تحلیل تم‌ها و موضوعات گسترده‌تر حرکت کنیم.
سؤال اصلی این می‌شه: سایت شما در چه حوزه‌هایی ضعف داره و استراتژی محتوای شما باید روی کجا متمرکز بشه؟
برای تخمین حجم نسبی، این سه رویکرد رو در نظر بگیرید:
۱. با حجم جستجوی سئو ارتباط برقرار کنید
با کلمات کلیدی سئوی خودتون که بهترین عملکرد رو دارن شروع کنید.
اگه یه کلمه کلیدی ترافیک ارگانیک میاره و قصد تجاری داره، احتمالاً سوالات مشابهی هم در LLMها پرسیده می‌شه. از این به عنوان خط پایه خودتون استفاده کنید.
۲. میزان استفاده از هوش مصنوعی در صنعت خودتون رو در نظر بگیرید
تخمین بزنید که چند درصد از مخاطبان هدف شما از LLMها برای تحقیق یا تصمیم‌گیری برای خرید استفاده می‌کنن:
- صنایعی که استقبال بالایی از هوش مصنوعی دارن: فرض کنید ۲۰ تا ۲۵ درصد از کاربران برای تصمیم‌گیری از LLMها استفاده می‌کنن.
- صنایعی که کندتر حرکت می‌کنن: با ۵ تا ۱۰ درصد شروع کنید.
این درصدها رو روی حجم کلمات کلیدی سئوی فعلی خودتون اعمال کنید. مثلاً، یه کلمه کلیدی با ۲۵,۰۰۰ جستجوی ماهانه می‌تونه به ۱,۲۵۰ تا ۶,۲۵۰ کوئری مبتنی بر LLM در دسته‌بندی شما ترجمه بشه.
۳. از ابزارهای استنتاجی نوظهور استفاده کنید
پلتفرم‌های جدیدی دارن شروع به ردیابی داده‌های کوئری از طریق مانیتورینگ در سطح API و مدل‌های یادگیری ماشین می‌کنن.
دقتشون هنوز عالی نیست، اما این ابزارها به سرعت در حال بهبود هستن. انتظار می‌ره طی یکی دو سال آینده پیشرفت‌های بزرگی در مدل‌سازی استنتاجی کوئری‌های LLM ببینیم.
بهینه‌سازی برای دیده شدن در LLMها
تکنولوژی‌هایی که به شرکت‌ها کمک می‌کنن تا نقاط ضعفشون رو شناسایی کنن، به سرعت در حال تکامل هستن.
این تکنولوژی‌ها با اینکه هنوز کامل نیستن، اما دارن چارچوبی شبیه به روزهای اولیه توسعه سئو رو شکل می‌دن، یعنی زمانی که ردیابی و داده‌های بهتر، به تدریج کارهای حسی و شهودی رو به علم تبدیل کرد.
بهینه‌سازی به دو سؤال اصلی تقسیم می‌شه:
- چه محتوایی باید تولید یا به‌روزرسانی کنید، و آیا باید روی محتوای باکیفیت، موجودیت‌ها (entities)، اسکیما، سوالات متداول (FAQ) یا چیز دیگه‌ای تمرکز کنید؟
- چطور باید این یافته‌ها رو با استراتژی‌های کلی برند و سئو هماهنگ کنید؟
شناسایی محتوای مورد نیاز برای تولید یا به‌روزرسانی
یکی از مؤثرترین راه‌ها برای ارزیابی موقعیت فعلی‌تون اینه که یک نمونه معرف از کوئری‌های با قصد خرید بالا که ممکنه مردم از یک LLM بپرسن رو بردارید و ببینید برند شما در مقایسه با رقبا چطور ظاهر می‌شه. اینجاست که ابزارهای ردیابی سهم از صدا (Share of Voice) که قبلاً در موردشون صحبت کردیم، خیلی ارزشمند می‌شن.
همین ابزارها می‌تونن به سوالات بهینه‌سازی شما هم پاسخ بدن:
- ردیابی می‌کنن که برای هر کوئری به چه کسی استناد یا اشاره شده و اینطوری جایگاه رقابتی شما رو مشخص می‌کنن.
- مشخص می‌کنن که رقبای شما برای چه کوئری‌هایی ظاهر می‌شن اما شما نه، و به این ترتیب شکاف‌های محتوایی شما رو برجسته می‌کنن.
- نشون می‌دن که شما برای کدوم یک از کوئری‌های خودتون ظاهر می‌شید و دقیقاً به کدوم داراییتون استناد شده. اینطوری مشخص می‌شه چه چیزی داره خوب کار می‌کنه.
از این داده‌ها، چند بینش کلیدی به دست میاد:
- شکاف‌های موضوعی در دیده شدن: با تحلیل روندها در کوئری‌های مختلف، می‌تونید بفهمید که برند شما در پاسخ‌های LLM در چه زمینه‌هایی عملکرد ضعیفی داره. این یه تصویر واضح از حوزه‌هایی که نیاز به توجه دارن به شما می‌ده. مثلاً ممکنه در سئو قوی باشید اما در محتوای مربوط به تبلیغات کلیکی (PPC) نه.
- نقشه‌برداری از منابع شخص ثالث: این ابزارها همچنین نشون می‌دن که LLMها بیشتر به کدوم منابع خارجی ارجاع می‌دن. این به شما کمک می‌کنه تا لیستی از سایت‌های شخص ثالث باارزش که به دیده شدن کمک می‌کنن تهیه کنید و استراتژی‌های ارتباطی یا منشن برندتون رو هدایت کنید.
- شناسایی نقاط کور: وقتی این اطلاعات رو با عملکرد سئوی خودتون مقایسه می‌کنید، نقاط کور مشخص می‌شن؛ یعنی موضوعات یا منابعی که اعتبار و حضور برند شما می‌تونه در اون‌ها بهتر بشه.
درک هم‌پوشانی بین سئو و بهینه‌سازی برای LLM
شاید LLMها در حال تغییر شکل دادن به نحوه کشف اطلاعات باشن، اما سئو همچنان پایه و اساس دیده شدن در دنیای دیجیتاله.
در پنج دسته‌بندی رقابتی، برندهایی که در صفحه اول گوگل رتبه داشتن، در ۶۲ درصد مواقع در پاسخ‌های ChatGPT هم ظاهر شدن – این یک هم‌پوشانی واضح اما ناقص بین نتایج جستجو و نتایج هوش مصنوعیه.
این همبستگی تصادفی نیست.
بسیاری از سیستم‌های تولید محتوای افزوده با بازیابی اطلاعات (RAG)، داده‌ها رو از نتایج جستجو می‌گیرن و با زمینه اضافی اون رو گسترش می‌دن.
هرچقدر محتوای شما بیشتر در اون نتایج ظاهر بشه، احتمال اینکه توسط LLMها بهش استناد بشه بیشتره.
برندهایی که بیشترین سهم از صدا رو در پاسخ‌های LLM دارن، معمولاً همون‌هایی هستن که اول روی سئو سرمایه‌گذاری کردن.
سلامت فنی قوی، داده‌های ساختاریافته (structured data) و سیگنال‌های اعتبار، همچنان سنگ بنای دیده شدن در هوش مصنوعی هستن.
این برای بازاریاب‌ها چه معنایی داره؟
- بیش از حد روی LLMها تمرکز نکنید و سئو رو فدا نکنید. سیستم‌های هوش مصنوعی هنوز به محتوای تمیز و قابل خزش و سیگنال‌های قوی E-E-A-T متکی هستن.
- به رشد دیده شدن ارگانیک از طریق بک‌لینک‌های با اعتبار بالا و محتوای باکیفیت و مداوم ادامه بدید.
- از ردیابی LLM به عنوان یک لنز مکمل برای درک رفتارهای تحقیقاتی جدید استفاده کنید، نه به عنوان جایگزینی برای اصول سئو.
تعریف مجدد استراتژی‌های داخلی (On-page) و خارجی (Off-page) برای LLMها
همون‌طور که سئو عناصر داخلی و خارجی داره، بهینه‌سازی برای LLM هم از همین منطق پیروی می‌کنه – اما با تاکتیک‌ها و اولویت‌های متفاوت.
استراتژی خارجی (Off-page): لینک‌سازی جدید
بیشتر صنایع در انواع منابعی که LLMها بهشون استناد می‌کنن، الگوی ثابتی رو نشون می‌دن:
- ویکی‌پدیا یک نقطه مرجع پرتکراره، بنابراین داشتن یک حضور تایید شده در اونجا ارزشمنده.
- Reddit اغلب به عنوان یک منبع قابل اعتماد برای بحث‌های کاربرا ظاهر می‌شه.
- وب‌سایت‌های نقد و بررسی و راهنماهای «بهترین‌ها» معمولاً برای اطلاع‌رسانی به خروجی‌های LLM استفاده می‌شن.
الگوهای استناد در ChatGPT، Gemini، Perplexity و AI Overviews گوگل روندهای ثابتی رو نشون می‌دن، هرچند هر موتور جستجو منابع متفاوتی رو ترجیح می‌ده.
این یعنی استراتژی‌های سنتی کسب لینک، پست‌های مهمان، رپورتاژ آگهی یا منشن‌های برند در محتوای نقد و بررسی احتمالاً تکامل پیدا می‌کنن.
برندها به جای دنبال کردن لینک در هر جایی، باید به طور فزاینده‌ای این موارد رو هدف قرار بدن:
- صفحاتی که قبلاً توسط LLMها در دسته‌بندی اون‌ها مورد استناد قرار گرفتن.
- نقد و بررسی‌ها یا راهنماهایی که دسته محصولاتشون رو ارزیابی می‌کنن.
- مقالاتی که در اون‌ها منشن‌های برند، ارتباطات موجودیت (entity associations) رو تقویت می‌کنن.
اصل اساسی پابرجاست: برندها با ظاهر شدن در منابعی که LLMها از قبل بهشون اعتماد دارن، بیشترین دیده شدن رو به دست میارن – و شناسایی این منابع نیازمند ردیابی مداومه.
استراتژی داخلی (On-page): محتوای خودتون چه چیزی رو نشون می‌ده؟
همون تکنولوژی‌هایی که منشن‌های شخص ثالث رو تحلیل می‌کنن، می‌تونن نشون بدن که کدوم دارایی‌های شخص اول، یعنی محتوای وب‌سایت خودتون، توسط LLMها مورد استناد قرار می‌گیرن.
این اطلاعات، بینش ارزشمندی در مورد اینکه چه نوع محتوایی در حوزه شما عملکرد خوبی داره، ارائه می‌ده.
برای مثال، این ابزارها می‌تونن مشخص کنن:
- چه نوع محتوای رقبا مورد استناد قرار می‌گیره (مطالعات موردی، سوالات متداول، مقالات تحقیقاتی و غیره).
- رقبای شما کجاها حضور دارن اما شما ندارید.
- کدوم یک از صفحات شما وجود دارن اما مورد استناد قرار نمی‌گیرن.
از اینجا، سه فرصت کلیدی به وجود میاد:
- محتوای گمشده: رقبا مورد استناد قرار می‌گیرن چون موضوعاتی رو پوشش دادن که شما بهشون نپرداختید. این یک شکاف محتواییه که باید پر بشه.
- محتوای با عملکرد ضعیف: شما محتوای مرتبط دارید، اما بهش ارجاع داده نمی‌شه. ممکنه به بهینه‌سازی – بهبود ساختار، وضوح یا اعتبار – نیاز باشه.
- فرصت‌های بهبود محتوا: بعضی از صفحات به جای بازنویسی کامل، فقط به اضافه کردن بخش‌های پرسش و پاسخ خاص یا اطلاعاتی با فرمت بهتر نیاز دارن.
استفاده از تکنولوژی‌های نوظهور برای تبدیل بینش به عمل
تکامل بزرگ بعدی در بهینه‌سازی LLM احتمالاً از ابزارهایی ناشی می‌شه که بینش رو به عمل متصل می‌کنن.
راه‌حل‌های اولیه در حال حاضر از امبدینگ‌های برداری (vector embeddings) محتوای وب‌سایت شما برای مقایسه اون با کوئری‌ها و پاسخ‌های LLM استفاده می‌کنن. این به شما امکان می‌ده:
- تشخیص بدید که پوشش محتوایی شما کجا ضعیفه.
- ببینید محتوای شما چقدر از نظر معنایی با پاسخ‌های واقعی LLM هم‌راستاست.
- مشخص کنید که کجا تغییرات کوچک می‌تونن به افزایش قابل توجهی در دیده شدن منجر بشن.
ابزارهای فعلی بیشتر طرح کلی یا توصیه‌هایی تولید می‌کنن.
مرز بعدی، اتوماسیونه – سیستم‌هایی که داده‌ها رو به محتوای عملی و هم‌راستا با اهداف کسب‌وکار تبدیل می‌کنن.
زمان‌بندی و نتایج مورد انتظار
با اینکه دیده شدن جامع در LLMها معمولاً طی ۶ تا ۱۲ ماه ایجاد می‌شه، اما نتایج اولیه می‌تونن سریع‌تر از سئوی سنتی ظاهر بشن.
مزیتش اینه: LLMها می‌تونن محتوای جدید رو ظرف چند روز در نظر بگیرن، به جای اینکه ماه‌ها منتظر چرخه‌های خزش و رتبه‌بندی گوگل بمونن.
با این حال، اصول اساسی بدون تغییر باقی می‌مونن.
تولید محتوای باکیفیت، به دست آوردن منشن از منابع شخص ثالث و ساختن اعتبار، هنوز به تلاش و منابع مداوم نیاز داره.
بهینه‌سازی برای LLM رو مثل سئو در نظر بگیرید که چرخه بازخورد سریع‌تری داره، اما به همون تعهد استراتژیک به کیفیت محتوا و ایجاد روابطی نیاز داره که همیشه عامل اصلی دیده شدن در دنیای دیجیتال بوده.
از پایه‌های سئو تا دیده شدن در LLM
ترافیک LLM در مقایسه با جستجوی سنتی هنوز کمه، اما به سرعت در حال رشده.
تغییر بزرگ در تخصیص منابع شاید زود باشه، اما نادیده گرفتن LLMها هم کوته‌فکریه.
هوشمندانه‌ترین راه، ایجاد تعادله: تمرکزتون رو روی سئو حفظ کنید و همزمان استراتژی‌های LLM رو که به مکانیسم‌های رتبه‌بندی جدید می‌پردازن، به کارتون اضافه کنید.
مثل روزهای اولیه سئو، بهینه‌سازی برای LLM هنوز ناقص و تجربیه – اما پر از فرصته.
برندهایی که از همین الان شروع به ردیابی استنادها، تحلیل منشن‌های شخص ثالث و هم‌راستا کردن سئو با دیده شدن در LLM کنن، با بالغ شدن این سیستم‌ها، یک مزیت قابل اندازه‌گیری به دست میارن.
به طور خلاصه:
- منابع شخص ثالثی که بیشتر در حوزه شما مورد استناد قرار می‌گیرن رو شناسایی کنید و الگوها رو در موتورهای هوش مصنوعی مختلف تحلیل کنید.
- با استفاده از ابزارهای ردیابی، دیده شدن رقبا رو برای کوئری‌های کلیدی LLM ترسیم کنید.
- بررسی کنید که کدوم یک از صفحات خودتون مورد استناد قرار می‌گیرن (یا نمی‌گیرن) – رتبه‌های بالای گوگل، حضور در LLM رو تضمین نمی‌کنه.
- به شیوه‌های قوی سئو ادامه بدید و همزمان ردیابی LLM رو هم به کارتون اضافه کنید – این دو به عنوان لایه‌های مکمل، بهترین عملکرد رو دارن.
به بهینه‌سازی LLM هم به عنوان یک کار تحقیقاتی و هم به عنوان یک فعالیت برندسازی نگاه کنید.
اصول اثبات‌شده سئو رو رها نکنید. در عوض، اون‌ها رو به نحوه کشف، تفسیر و استناد اطلاعات توسط سیستم‌های هوش مصنوعی گسترش بدید.
پاسخی بگذارید