Que conteúdo funciona bem no LLMS?

Nos últimos 12 meses, preenchemos lacunas significativas em nossa compreensão de AI Chatbots como ChatGpt & Co.

Sabemos:

1. A adoção está crescendo rapidamente.
2. Os chatbots da AI enviam mais referências para sites ao longo do tempo.
3. O tráfego de referência da AI Chatbots tem uma qualidade mais alta do que o do Google.

Você pode ler tudo sobre isso no estado de AI Chatbots e SEO.

Mas não há muito conteúdo sobre exemplos e fatores de sucesso de conteúdo que impulsionam citações e menções nos chatbots da IA.

Para obter uma resposta, analisei mais de 7.000 citações em 1.600 URLs em sites pesados ​​de conteúdo (pense: integradores) em # ai chatbots (chatgpt, perplexidade, visão geral da IA) em fevereiro de 2024 com a ajuda de profunda.

Meu objetivo é descobrir:

1. Por que algumas páginas são mais citadas do que outras, para que possamos otimizar o conteúdo para a IA Chatbots.
2. Se os fatores clássicos de SEO são importantes para a visibilidade da AI Chatbot, para que possamos priorizar.
3. Que armadilhas a serem evitadas, por isso não precisamos aprender as mesmas lições muitas vezes.
4. Se fatores diferentes influenciam mencionar menções e citações, podemos ser mais direcionados em nossos esforços.

Aqui estão minhas descobertas:

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A chave para a citação da marca no AI Chatbots: Deep Content

🔍 Contexto: sabemos que os chatbots da IA ​​usam a geração aumentada de recuperação (RAG) para pesar suas respostas com os resultados do Google e Bing. No entanto, isso significa que os fatores clássicos de classificação de SEO também se traduzem em citações de chatbot da IA? Não.

Minha análise de correlação mostra que Nenhuma das métricas clássicas de SEO tem fortes relacionamentos com citações. Os LLMs têm preferências leves: perplexidade e, na AIOS, pesam palavras e contam de frases mais altas. O ChatGPT pesa classificação de domínio e pontuação de Flesch.

💡Takeaway: as métricas clássicas de SEO não importam tanto para a IA Chatbot menciona e citações. A melhor coisa que você pode fazer para a otimização de conteúdo é buscar profundidade, abrangência e legibilidade (quão fácil o texto deve entender).

Todos os exemplos a seguir demonstram esses atributos:

• https://www.byrdie.com/digital-prescription-ervices-dermatologist-5179537
• https://www.healthline.com/nutrition/best-weight-loss-programs
• https://www.verywellmind.com/we-tied-online-therapy-com-these-were-ur-epiences-8780086

Correlações amplas não revelaram carne suficiente no osso e me deixaram com muitas perguntas abertas.

Então, olhei para o que o conteúdo mais citado é diferente do resto. Essa abordagem mostrou padrões muito mais fortes.

🔍Context: Como não tirei muito das correlações estatísticas, eu queria ver como os 10% mais citados de conteúdo são comparados aos 90% inferiores.

Quanto maior a diferença, mais crítico é o fator para os 10%superiores. Em outras palavras, o multiplicador (eixo x no gráfico) indica quais fatores LLMS recompensam com citações.

Os resultados:

• Os dois fatores que se destacam são frase e contagem de palavrasseguido pela pontuação de Flesch. Métricas relacionadas a backlinks e tráfego parecem ter um efeito negativo, o que não significa que os chatbots da IA ​​os pesam negativamente, mas simplesmente que eles não importam por menções ou citações.
• O Os 10% principais das páginas mais citadas nos três LLMs têm muito menos tráfego, classificam menos palavras -chave e obtendo menos backlinks totais. Como isso faz sentido? Quase parece ser forte nas métricas tradicionais de SEO é ruim para a visibilidade da AI Chatbot.
• A copilot (não incluída no gráfico) tem a mais forte desigualdade, a propósito. Os 10% superiores têm 17,6 citações mais do que os 90% inferiores. No entanto, os 10% principais também são classificados para 1,7x a mais palavras -chave na pesquisa orgânica. Então, o copiloto parece ter preferências mais fortes do que outros chatbots da IA.

A divisão dos dados pelo AI Chatbot mostra suas preferências únicas:

💡Takeaway: Profundidade do conteúdo (contagem de palavras e frases) e legibilidade (pontuação de Flesch) têm o maior impacto nas citações nos chatbots da IA.

Isso é importante para entender: o conteúdo mais longo não é melhor porque é mais longo, mas porque tem uma chance maior de responder a uma pergunta específica solicitada em um chatbot da AI.

Exemplos:

• www.verywellmind.com/best-online-psychiatrists-5119854 tem 187 citações, mais de 10.000 palavras e mais de 1.500 frases, com uma pontuação de Flesch de 55, e é citado 72 vezes pelo Chatgpt.
• Por outro lado, www.onlinetherapy.com/best-online-psychiatrists/ tem apenas três citações, também uma pontuação baixa de Flesch, com 48, mas é “curto” com apenas 3.900 palavras e 580 frases.

🔍Context: ainda não sabemos o valor de uma marca mencionada por um chatbot da AI.

Pesquisas iniciais indicam que é alto, especialmente quando os avisos indicam a intenção de compra.

No entanto, eu queria se aproximar, entendendo o que leva às menções da marca nos chatbots da IA ​​em primeiro lugar.

Depois de combinar muitas métricas com a visibilidade da AI Chatbot, encontrei um fator que se destaca mais do que qualquer outra coisa: volume de pesquisa de marca.

O número de menções de chatbot da AI e o volume de pesquisa de marca têm uma correlação de .334 – muito bom nesse campo. Em outras palavras, A popularidade de uma marca decide amplamente o quão visível ela é em AI chatbots.

A popularidade é o preditor mais significativo para o ChatGPT, que também envia mais tráfego e tem o maior uso de todos os chatbots da AI.

Ao quebrá -lo pelo AI Chatbot, descobri que o ChatGPT tem a maior correlação com 0,542 (forte), mas a perplexidade (.196) e o Google AIOS (.254) têm correlações mais baixas.

Para ficar claro, há muitas nuances no nível de prompt e categoria. Mas, em geral, a visibilidade de uma marca parece ser severamente impactada pela popularidade.

No entanto, quando As marcas são mencionadas, todas Ai chatbots preferem marcas populares e classifique -os consistentemente na mesma ordem.

• Há uma ligação clara entre as categorias das perguntas dos usuários (saúde mental, cuidados com a pele, perda de peso, perda de cabelo, disfunção erétil) e marcas.
• Os primeiros dados mostram que as marcas mais visíveis são digitais e investem pesadamente em sua presença on-line com conteúdo, SEO, críticas, mídias sociais e publicidade digital.

💡Takeaway: a popularidade é o maior critério que decide se uma marca é mencionada em AI Chatbots ou não. A maneira como os consumidores conectam marcas às categorias de produtos também importa.

Comparar o volume de pesquisa de marca e a presença da categoria de produto com seus concorrentes oferece a melhor idéia de quão competitivo você é no ChatGpt & Co.

Exemplos: Todos os modelos em minha análise citam a HealthLine com mais frequência. Nenhum outro domínio estava entre as 10 principais citações para todos os quatro modelos, mostrando seus gostos distintos e quão importante é acompanhar muitos modelos, em vez de apenas o ChatGPT – se esses modelos também enviarem tráfego.

Outros domínios bem citados na maioria dos modelos:

• muito WellMind.com
• onLinedoctor.com
• MedicalNewstoday.com
• Byrdie.com
• cnet.com
• coa.org

Contexto: nem todos os chatbots da AI mencionaram marcas com a mesma frequência. Embora o ChatGPT tenha a maior adoção e envie o maior tráfego de referência a fontes, a perplexidade menciona o maior número de marcas por média nas respostas.

A estrutura imediata é importante para a visibilidade da marca:

• A palavra “melhor” foi um forte gatilho para menções de marca em 69,71% dos avisos.
• Palavras como “confiáveis” (5,77%), “fonte” (2,88%), “recomendam” (0,96%) e “confiáveis” (0,96%) também foram associadas a uma probabilidade aumentada de menções da marca.
• Prompts, incluindo “Recomenda”, muitas vezes mencionam organizações públicas como o FDA, especialmente quando o prompt inclui palavras como “confiável” ou “liderando”.
• O Google AIOS mostra a maior diversidade de marcas, seguida de perplexidade, depois chatgpt.

💡Takeaway: a estrutura imediata tem um impacto significativo nas marcas que surgem na resposta.

No entanto, ainda não somos capazes de saber o que solicita que os usuários utilizem. Isso é importante para ter em mente: todas as solicitações que olhamos e rastrear são apenas proxies para o que os usuários podem estar fazendo.

🔍Context: Em minha pesquisa, encontrei várias maneiras pelas quais as marcas sabotam sem querer sua visibilidade da AI Chatbot.

Eu os superos aqui porque o pré-requisito para ser visível no LLMS é, obviamente, sua capacidade de rastejar seu site, seja diretamente ou através de dados de treinamento.

Por exemplo, o Copilot não cita o OnLinedoctor.com porque não é indexado no Bing. Não consegui encontrar indicadores de que isso foi feito de propósito, por isso presumo que seja um acidente que possa ser rapidamente corrigido e recompensado com o tráfego de referência.

Por outro lado, o ChatGPT 4O não cita cnet.com e a perplexidade não cita todos os dias, porque ambos os sites bloqueiam intencionalmente o respectivo LLM em seus robots.txt.

Mas também há casos em que os sites de referência da AI Chatbots, mesmo que tecnicamente não devam.

O domínio mais citado em perplexidade no meu conjunto de dados está bloqueado.goodrx.com. O Goodrx bloqueia os usuários de países fora dos EUA, e parece que ele bloqueia a perplexidade acidental ou intencional.

É importante destacar as visões gerais da AI do Google aqui: não há desativação para a AIOS, ou seja, se você deseja obter o tráfego orgânico do Google, você precisa permitir que ele rastreie seu site, potencialmente use seu conteúdo para treinar seus modelos e superá-lo em uma visão geral da IA. Chegg entrou recentemente uma ação contra o Google por isso.

💡Takeaway: Monitore seu site, especialmente se todos os URLs desejados forem indexados, nas ferramentas do Console de Pesquisa do Google e do Bing Webmaster.

Verifique duas vezes se você bloqueia acidentalmente um rastreador LLM em seus robots.txt ou através do seu CDN.

Se você bloqueia intencionalmente os rastreadores LLM, verifique se você aparece nas respostas deles simplesmente perguntando o que eles sabem sobre seu domínio.

Resumo: 6 aprendizados principais

• As métricas clássicas de SEO não influenciam fortemente as citações de chatbot da IA.
• A profundidade do conteúdo (contagem de palavras e frases mais alta) e legibilidade (boa pontuação de Flesch) são mais importantes.
• Diferentes chatbots de IA têm preferências distintas – o monitoramento de várias plataformas é importante.
• A popularidade da marca (medida pelo volume de pesquisa) é o preditor mais forte das menções da marca nos chatbots da IA, especialmente no chatgpt.
• A estrutura imediata influencia a visibilidade da marca, e ainda não sabemos como a frase do usuário avança.
• Os problemas técnicos podem sabotar a visibilidade da IA ​​- verifique se o seu site não está bloqueando acidentalmente os rastreadores LLM através das configurações de robôs.txt ou cdn.

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Imagem falsa: Paulo Bobita/Motor de Pesquisa Jornal