Оптимізація під LLM

LLM Optimization (LLMO) — це процес оптимізації вебсайту, щоб зробити його зрозумілим, авторитетним і доступним для більшості великих мовних моделей.

Зокрема, для ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Claude, Grok, Perplexity та інших систем, щоб контент вашого сайту міг використовуватися під час генерації відповідей.

Як зробити так, щоб ChatGPT, Claude та Gemini рекомендували ваш бренд?

Дедалі більше користувачів більше не відкривають Google і не порівнюють десятки сайтів. Натомість вони безпосередньо запитують AI-системи: який AI-інструмент кращий — Gemini чи ChatGPT? Який сервіс використовувати для Keyword Research? Чи можете ви порекомендувати найкращий AI Writer для SEO?

У своїх відповідях ChatGPT, Claude, Gemini та Perplexity не показують список посилань. Натомість вони рекомендують кілька продуктів і коротко пояснюють, чому їх варто використовувати або розглянути.

Це породжує нове запитання для багатьох компаній: чому AI-системи рекомендують одні бренди, але ніколи не згадують інші?

Це називається LLM Optimization — напрям, мета якого полягає у збільшенні ймовірності того, що великі мовні моделі використовуватимуть інформацію про ваш продукт і рекомендуватимуть його у своїх відповідях.

Якщо традиційне SEO відповідає на запитання «як потрапити в результати пошуку?», то AI Optimization відповідає на інше: «як зробити так, щоб AI-системи рекомендували ваш сайт або бренд?»

Це суттєва та фундаментальна відмінність, оскільки в традиційному пошуку користувач сам обирає, на яке посилання натиснути. В AI-пошуку цей вибір робить мовна модель.

Саме тому вже недостатньо оптимізувати лише сторінки вашого сайту. Потрібно також оптимізувати загальну присутність бренду. Саме тому AI Optimization стає новим каналом залучення трафіку.

Кожна рекомендація від ChatGPT або Gemini фактично є цифровим аналогом особистої рекомендації. Якщо користувач запитує, який сервіс найкращий для Keyword Research, він очікує отримати підібраний список надійних рішень, а не просто каталог інструментів з описами та функціями. У результаті AI-системи надають повну відповідь про рекомендований продукт.

Чим LLM Optimization відрізняється від SEO та AEO?

Ці напрями тісно пов’язані, але вирішують абсолютно різні завдання. Розглянемо порівняння нижче.

SEO	AEO	LLM Optimization
Допомагає досягати вищих позицій у результатах пошуку	Допомагає контенту з’являтися у відповідях, згенерованих AI	Допомагає бренду стати рекомендацією AI
Основна мета — трафік	Основна мета — цитування контенту	Основна мета — згадки бренду
Оптимізація сторінок	Оптимізація відповідей	Оптимізація цифрової репутації та інформаційної присутності бренду
Працює переважно із сайтом	Працює з контентом	Працює з усією екосистемою бренду

Жоден із цих напрямів не конкурує з іншими. Навпаки, вони доповнюють єдину стратегію цифрової присутності бренду в епоху штучного інтелекту.

GEO чи LLMO: у чому різниця?

Коли з’явився пошук на основі AI, маркетологи швидко почали використовувати два нові терміни: GEO (Generative Engine Optimization) і LLMO (Large Language Model Optimization).

То в чому між ними різниця?

GEO (Generative Engine Optimization) зосереджене на пошукових системах на основі AI, таких як Perplexity, Google AI Overviews та SearchGPT. Основна мета GEO — зробити так, щоб алгоритм RAG (Search + AI), який отримує інформацію з вебу в режимі реального часу, знаходив ваш сайт, вважав його авторитетним джерелом і додавав посилання на нього до згенерованої відповіді.

LLMO (Large Language Model Optimization) має ширший підхід. Воно зосереджене на присутності вашого бренду безпосередньо в мовній моделі. Мета LLMO — сформувати сильні асоціації (embeddings) у «пам’яті» нейронної мережі.

Якби ChatGPT або Claude втратили доступ до інтернету, а користувач запитав: «Можете порекомендувати найкращий інструмент для Keyword Research?», модель все одно мала б згадати ваш бренд на основі знань, отриманих під час навчання.

Чому ChatGPT та інші LLM рекомендують одні продукти, але ігнорують інші?

Це одне з найпоширеніших запитань серед засновників SaaS-компаній і маркетологів.

На рекомендації впливає багато різних факторів. Великі мовні моделі аналізують обсяг доступної інформації про різні джерела, визначають, які компанії згадуються найчастіше, наскільки вони авторитетні та як користувачі їх оцінюють.

Для яких мовних моделей потрібно оптимізуватися?

Коли ми говоримо про LLM Optimization, багато хто одразу думає про ChatGPT, оскільки це один із найбільших гравців на ринку.

Однак існує багато інших великих мовних моделей, і кожна з них має свої особливості. Тому розглянемо їх детальніше.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT — один із найпопулярніших AI-асистентів у світі. Спочатку він був представлений як модель для генерації тексту, але сьогодні перетворився на одну з найрозвиненіших екосистем для складного аналізу, програмування та глибокого дослідження.

Він отримує інформацію про бренди з глобальних архівів, таких як Common Crawl, а також авторитетних баз даних відгуків і вебпошуку в режимі реального часу на основі Bing.

Завдяки глибокій інтеграції з Apple Intelligence екосистема ChatGPT обробляє пошуковий контекст, синтезований Applebot, завдяки чому технічна документація вашого бренду відповідає вимогам Apple.

Робіть контент максимально конкретним: прибирайте воду та безпосередньо відповідайте на запитання користувачів. Додатково можна створити файл llms.txt у кореневій директорії сайту — це неофіційний, але дедалі популярніший формат.

Gemini (Google)

Gemini глибоко інтегрований в екосистему Google і стає частиною традиційного пошуку. Розроблений DeepMind, він є мультимодальною системою, яка добре працює із зображеннями, відео та кодом, а також виконує швидкий вебпошук.

Gemini отримує інформацію про компанії з авторитетних текстових баз даних, енциклопедій та офіційної документації. Він також отримує інформацію про бренди безпосередньо з Google Search, Google Maps, Google Business та великих бізнес-каталогів.

Оптимізація бренду для Gemini потребує якісного традиційного SEO, підтвердженої присутності в Google Maps, бездоганної мобільної оптимізації та впровадження структурованих даних JSON-LD.

Claude (Anthropic)

Claude позиціонується як мовна модель, орієнтована на точність, безпеку та глибокий аналіз інформації.

Створений колишніми співробітниками OpenAI, Claude широко використовується для глибокого аналізу тексту, створення довгого контенту, роботи з великими документами та розробки програмного забезпечення.

Краулери ClaudeBot і Claude Search Bot отримують інформацію про бренди з авторитетних текстових баз даних, наукових публікацій, Wikipedia та результатів пошуку в реальному часі відповідно до запитів користувачів.

Дозвольте ботам Anthropic доступ у стандартному файлі robots.txt і зосередьтеся на глибокому аналізі контенту без маркетингової води. Файл llms.txt може використовуватися як додатковий інструмент для швидкої навігації AI по сайту.

Perplexity AI

Perplexity поєднує можливості великої мовної моделі з вебпошуком у реальному часі. Майже кожна відповідь містить посилання на джерела, які були використані, що робить Perplexity принципово відмінним від традиційних AI-асистентів.

Краулер PerplexityBot індексує веб для створення власної пошукової бази, тоді як Perplexity-User безпосередньо відвідує сайти у відповідь на запити користувачів. Система широко використовується для швидкого пошуку, глибокого дослідження ринку та перевірки фактів.

Щоб оптимізувати сайт для Perplexity, дозвольте цим user agents доступ у robots.txt, структуруйте контент у короткі інформаційно насичені блоки та впровадьте розмітку Schema.org, щоб AI міг ефективніше витягувати факти.

LLaMA (Meta AI)

LLaMA — це модель із відкритим кодом, призначена для розгортання локальних AI-асистентів на приватній інфраструктурі.

Вона навчається на знімках інтернету та великих статистичних наборах даних. Інформація про бренди переважно отримується з усталених джерел, таких як Wikipedia, Crunchbase та великі новинні видання.

Щоб оптимізувати бренд для Meta AI, зосередьтеся на традиційному digital PR, зареєструйте компанію в авторитетних каталогах, підтримуйте присутність на wiki-платформах і посилюйте загальну онлайн-репутацію.

Grok (xAI)

Розроблена xAI наприкінці 2023 року модель Grok навчається на суперкомп’ютері Colossus і відома своїм дотепним стилем. Останні версії моделі добре працюють із програмуванням, математикою та аналізом даних.

Завдяки інтеграції із соціальною мережею X (Twitter) AI миттєво отримує інформацію про події у світі, а для класичного вебпошуку використовує дані партнерів, таких як Bing та Wikipedia.

Щоб Grok рекомендував ваш продукт, недостатньо просто вказати user agent у robots.txt. Потрібна активна присутність і згадки про бренд безпосередньо в соціальній мережі X, а також коректна технічна розмітка сайту за допомогою JSON-LD, яка дозволяє пошуковим роботам отримувати факти про вашу компанію.

Загальні принципи LLM Optimization

Попри відмінності між цими мовними моделями, можна виділити кілька спільних принципів оптимізації.

Усі сучасні LLM прагнуть використовувати відомі та надійні бренди, покладаються на інформацію з кількох незалежних джерел, віддають перевагу експертному та актуальному контенту, враховують онлайн-репутацію компанії та уникають рекомендацій продуктів, про які недостатньо надійної інформації, щоб мінімізувати кількість помилок.

Саме тому LLM Optimization не повинна будуватися навколо однієї платформи. Натомість вона має бути спрямована на створення сильної цифрової присутності бренду.

Побудова стратегії LLM Optimization

LLM оцінюють усю цифрову екосистему бренду: що про нього говорять, хто його рекомендує, наскільки послідовно представлений проєкт і чи можна довіряти доступній інформації.

Розглянемо ключові елементи, необхідні для створення ефективної стратегії оптимізації бренду.

Визначте категорію продукту

Основна мета AI-систем — зрозуміти, що насправді являє собою ваш продукт. Це може здаватися очевидним, але багато компаній описують один і той самий продукт по-різному.

Ви можете зустріти такі описи, як SEO platform, marketing toolkit, keyword software, content suite або SEO assistant. Для людини це цілком природно, але мовна модель може сприймати ці поняття як абсолютно різні категорії продуктів.

Саме тому краще вибрати один основний опис і використовувати його максимально послідовно.

Наприклад, KeywordStat — це платформа для Keyword Research, аналізу та кластеризації. Цей опис має послідовно повторюватися на головній сторінці, у блозі, документації, пресрелізах, YouTube-каналі, профілях у соціальних мережах, описах продукту та в усіх інших точках взаємодії з брендом.

Створіть сторінку продукту

Щоб допомогти LLM чітко зрозуміти, що являє собою ваш продукт, рекомендується створити сторінку About Us, яка детально його описує.

Сильна сторінка About Us, орієнтована на продукт, має містити короткий опис продукту, проблему, яку вирішує ваш сервіс, його основні функції, цільову аудиторію, переваги над конкурентними рішеннями та реальні сценарії використання.

Ця сторінка стає основним джерелом інформації про ваш бренд, оскільки є першим і найавторитетнішим джерелом — самим брендом, який розповідає про себе.

Публікуйте оригінальні дослідження

Не обмежуйтеся публікацією лише інструкцій, туторіалів і гайдів. Більшість компаній створюють освітній контент, але значно менша кількість публікує оригінальні дослідження.

Сьогодні оригінальні дослідження стали особливо важливими, оскільки вони є джерелом цитувань. Ця нова й оригінальна інформація, яку тепер часто називають Information Gain, створює унікальну цінність, яку просто неможливо отримати з інших джерел.

Формуйте авторитет бренду

Мовні моделі довіряють усталеним брендам, про які згадують незалежні джерела. Саме тому потрібно розвивати присутність бренду за межами власного сайту.

Це включає великі медіа, професійні блоги, галузеві каталоги, огляди продуктів, інтерв’ю із засновниками, сторонні дослідження, соціальні мережі, YouTube, Medium, відгуки клієнтів та багато іншого.

Кожна незалежна згадка посилює цифровий авторитет бренду, що стає дедалі важливішим для LLM Optimization.

Взаємодійте з експертними спільнотами

LLM аналізують не лише сайти, а й обговорення в онлайн-спільнотах. Особливо цінними є платформи, де користувачі природно рекомендують одне одному інструменти, бренди та продукти.

До них належать Reddit, Quora, Hacker News, Stack Overflow для технічних продуктів, а також інші спеціалізовані форуми.

Замість публікації рекламних повідомлень беріть участь в обговореннях, допомагайте користувачам вирішувати проблеми та діліться своєю експертністю. Також важливо, щоб різні люди висловлювали різні думки, а не створювали обговорення, у якому ви самі ставите запитання й самі на них відповідаєте.

Відгуки та репутація

Відгуки давно перестали бути лише інструментом оптимізації конверсії. Сьогодні вони стали важливою частиною LLM Optimization.

Коли багато незалежних користувачів стабільно описують одні й ті самі переваги продукту, мовні моделі починають сприймати ці характеристики як стабільні атрибути бренду та включати їх у свої відповіді.

Саме тому відгуки на незалежних платформах, де користувачі діляться реальним досвідом, мають таку цінність. Наприклад, Trustpilot, Sitejabber (тепер Smart Customer), ProvenExpert та аналогічні сайти з відгуками.

Створюйте контент, який легко цитувати

Створюйте контент, який легко цитувати та використовувати як джерело. Додавайте чіткі визначення, порівняльні таблиці, списки переваг, покрокові інструкції, розділи із запитаннями та відповідями, практичні робочі аркуші й чеклісти.

AI-системи рідко використовують довгі неструктуровані абзаци. Їм значно легше витягувати добре організовані фрагменти, що підвищує ймовірність вибору вашого контенту мовною моделлю.

Формуйте послідовний голос бренду

Кожна компанія має власну термінологію.

Якщо ваш продукт допомагає користувачам проводити Keyword Research, послідовно використовуйте такі самі терміни: Keyword Research, Keyword Clustering, Search Intent Analysis, Keyword Difficulty та Keyword Analysis.

Коли ці фрази послідовно з’являються у всьому вашому контенті, мовні моделі формують сильнішу асоціацію між вашим брендом і сферою його експертності.

Мова, якою ви представляєте свій бренд, також має залишатися послідовною на всіх платформах, де ви публікуєте контент.

Розвивайте бренд, а не лише сайт

Майже кожен SEO-фахівець зосереджується переважно на власному домені. Я, мабуть, не виняток.

Вони перевіряють позиції, моніторять трафік, відстежують покази та проводять значну кількість часу в Google Search Console.

Однак сьогодні мовні моделі аналізують весь цифровий слід компанії.

Саме тому важливо розвивати YouTube-канал, публікувати продуктову документацію, створювати сторінку GitHub для технічних продуктів, запускати подкасти, готувати презентації, публікувати оригінальні дослідження, підтримувати активні профілі в соціальних мережах і надавати інформацію про засновників компанії та їхні виступи на конференціях.

Кожна додаткова точка контакту посилює довіру до бренду, оскільки мовні моделі формують логічні зв’язки між усією цією інформацією.

Створюйте власну інформаційну екосистему

Успішні компанії перестали створювати ізольовані сторінки — вони будують цілі екосистеми інформаційного контенту.

Наприклад, оскільки я розробляю SEO-платформу, я створив Learning Center, де пояснюю найважливіші SEO-концепції та теми, пов’язані з ключовими словами.

Ви також можете додати блог, документацію, дослідження, глосарій термінів, бібліотеку шаблонів, кейси клієнтів, порівняння з конкурентами, безкоштовні інструменти та багато іншого.

Така екосистема демонструє, що ваша компанія має глибоку експертність у своїй сфері, а не просто пропонує один продукт.

Як перевірити, чи оптимізовані ваш сайт або бренд?

На відміну від традиційного SEO, LLM Optimization поки що не має універсальної метрики, подібної до Domain Rating, яка показувала б, наскільки добре ваш сайт оптимізований для великих мовних моделей.

Багато платформ уже вимірюють цитування, показуючи, як часто ваш бренд згадується за різними запитами. Однак ці метрики не дають загальної оцінки того, наскільки добре ваш сайт оптимізований для LLM.

Я знайшов кілька ресурсів, які можуть допомогти це оцінити.

Наприклад, LLM Console вимірює, наскільки добре сайт оптимізований для найпопулярніших LLM-платформ.

Orchestrik надає список рекомендацій, які варто впровадити для покращення оптимізації сайту.

Коли я створював KeywordStat, я дотримувався саме такого підходу. Я відвідав кілька популярних сервісів для перевірки LLM Optimization, а також безпосередньо запитав різні мовні моделі, як можна покращити видимість і оптимізацію мого сайту для LLM-систем.

У результаті я отримав список рекомендацій, які потім реалізував на своєму сайті.

Що ще можна використовувати?

Найпростіший підхід — безпосередньо запитати AI.

Наприклад, саме так я зробив, коли ми вперше запустили KeywordStat.

Я відкрив усі основні AI-платформи та запитав: «Є сайт під назвою KeywordStat. Що він робить? Для чого він використовується? Чи можна йому довіряти?» та поставив подібні запитання.

Мовна модель описує сайт, оскільки вже має певну інформацію про нього. Вона пояснює, що являє собою бренд, а потім ви можете поставити додаткові запитання: хто стоїть за брендом, чи можна йому довіряти тощо.

Це дозволяє зрозуміти, що саме потрібно оптимізувати.

Тестування рекомендацій продукту

Не обов’язково запитувати лише про свій сайт або бренд. Натомість можна поставити запитання на кшталт «Який найкращий інструмент для Keyword Clustering?» і перевірити, чи рекомендується, наприклад, мій сервіс KeywordStat.

Або запитайте: «Який найкращий інструмент для Keyword Research?» і перевірте, чи з’являється ваш продукт серед рекомендованих варіантів.

Звичайно, можна також запитати: «Що ви думаєте про цей бренд?» Однак якщо LLM спочатку не рекомендує його, найімовірніше, модель ще не включила його до своєї бази знань.

Якщо AI рекомендує лише ваших конкурентів, потрібно проаналізувати причини.

Також можна провести зворотний аналіз. Наприклад, запитайте: «Чому саме цей сервіс краще підходить для цих завдань?» Потім проаналізуйте, як мовна модель описує бренд конкурента, щоб визначити, чого не вистачає вашому продукту.

Перевіряйте джерела

Ви також можете перевірити, які джерела ChatGPT або Perplexity цитують у своїх відповідях.

Подивіться, на які сайти вони посилаються найчастіше та які публікації використовують. Це можуть бути платформи, на яких ваш бренд також має бути представлений.

Це може підвищити ймовірність того, що AI-системи рекомендуватимуть ваш бренд.

Чекліст LLM Optimization

Перед запуском продукту або оптимізацією бренду переконайтеся, що він відповідає основним вимогам LLM Optimization:

• Ваш бренд має чітке та послідовне позиціонування.
• Ваш продукт чітко описаний на офіційному сайті.
• У вас є окремі лендинги з описом продукту.
• Ваша компанія регулярно публікує експертний контент.
• Ваш бренд згадується в незалежних оглядах і публікаціях.
• Ваша компанія має профілі на авторитетних платформах, у каталогах і соціальних мережах.
• Користувачі залишають реальні відгуки про ваш продукт.
• Ви послідовно використовуєте однакову термінологію для опису продукту.
• Ваша компанія розвивається як експерт у галузі, а не просто як постачальник продукту.
• За брендом стоїть реальна людина, яка відповідає як за створення продукту, так і за контент, що публікується на сайті.

Висновок

Великі мовні моделі вже стали новим способом, за допомогою якого користувачі знаходять інформацію про продукти.

У минулому компанії конкурували за позиції в результатах пошуку Google. Сьогодні вони починають конкурувати за місце серед рекомендацій, які генерують провідні LLM, такі як GPT, Gemini, Claude, Perplexity та інші AI-асистенти.

Ця трансформація змінює саме поняття пошукової оптимізації. Створити якісний сайт або публікувати SEO-статті вже недостатньо.

Якщо ви хочете, щоб AI-системи рекомендували ваш продукт, потрібно створювати сильну цифрову присутність бренду, завойовувати довіру користувачів і ставати авторитетним джерелом інформації у своїй галузі.