LLM citātu dziļš saturs, nevis mājaslapas

Skaitļi ir skaidri. Tikai 11,6% citātu nāk no URL, kuru mapes dziļums ir viens. Ar katru papildu līmeni procentuālais daudzums pieaug – 27,5% divās mapēs, 33,3% trīs. Lapas, kuru dziļums ir no četrām līdz desmit mapēm, veido vēl 16,2% no citātiem kopā.

Kāpēc AI modeļi dod priekšroku konkrētam saturam

ChatGPT un līdzīgi rīki nemeklē vispārīgu informāciju galvenajās lapās. Viņiem ir vajadzīgas precīzas atbildes uz konkrētiem jautājumiem. Kad kāds jautā “UV aizsardzība sporta apģērbā”, modelis dod priekšroku detalizētam emuāra rakstam vai produkta lapai, nevis vispārīgam tekstam par sporta apģērbu.

Pētījuma rezultāti liecina, ka veiksmīgi zīmoli veido saturu tieši šāda veida meklēšanai.

Detalizētas FAQ sadaļas, produkta tehniskās specifikācijas, datu pētījumi un garās astes saturs sniedz AI modeļiem materiālu, ko viņi var citēt.

Source: Similarweb

Struktūra nosaka redzamību

Walmart un Temu ir labs piemērs tam, kā formatēšana ietekmē rezultātus. Walmart produktu lapās izmanto atsevišķu sadaļu “Par šo preci” ar aizzīmēm un skaidrām īpašībām. Temu lielāko daļu informācijas ievieto produkta nosaukumā.

Rezultātu atšķirība ir ievērojama. Walmart parādās 59% attiecīgo AI atbilžu. Temu ir praktiski neredzams. Iemesls ir vienkāršs – LLM modeļi labāk apstrādā strukturēto saturu ar skaidrām sadaļu etiķetēm.

Source: Similarweb

Ko tas nozīmē Jūsu e-veikalam

Izveidojiet specializētu saturu , kas atbild uz konkrētiem klientu jautājumiem. Vispārīgas lapas “Kā izvēlēties skriešanas apavus” vietā izveidojiet piecus atsevišķus rakstus iesācējiem, maratonistiem, ziemas skriešanai, cilvēkiem ar locītavu problēmām un īpaši viegliem apaviem.

Izmantojiet skaidras struktūras – H2 un H3 virsrakstus, aizzīmju punktus funkcijām un atsevišķas specifikācijas sadaļas. AI modeļiem ir jāzina, kur atrast konkrētu informāciju.

Analizējiet, kādus jautājumus uzdod klienti. Garās astes meklēšana ir jūsu iespēja – konkurence šeit ir viszemākā un citēšanas iespējas ir visaugstākās.