Optymalizacja LLM

Optymalizacja LLM (LLM Optimization) to proces optymalizacji strony internetowej w taki sposób, aby była zrozumiała, wiarygodna i dostępna dla większości dużych modeli językowych.

Dotyczy to między innymi ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Claude, Grok, Perplexity i innych systemów, dzięki czemu treści znajdujące się na stronie mogą być wykorzystywane do generowania odpowiedzi.

Jak sprawić, aby ChatGPT, Claude i Gemini polecały Twoją markę?

Coraz więcej użytkowników nie otwiera już Google ani nie porównuje dziesiątek stron internetowych. Zamiast tego bezpośrednio pyta systemy AI: Które narzędzie AI jest lepsze, Gemini czy ChatGPT? Z jakiej usługi powinienem skorzystać do badania słów kluczowych? Czy możesz polecić najlepszy AI Writer do SEO?

W swoich odpowiedziach ChatGPT, Claude, Gemini i Perplexity nie wyświetlają listy linków. Zamiast tego polecają kilka produktów i krótko wyjaśniają, dlaczego warto z nich korzystać lub wziąć je pod uwagę.

Tworzy to nowe pytanie dla wielu firm: dlaczego systemy AI polecają niektóre marki, a innych nigdy nie wymieniają?

Nazywa się to optymalizacją LLM — dziedziną, której celem jest zwiększenie prawdopodobieństwa, że duże modele językowe wykorzystają informacje o Twoim produkcie i polecą go w swoich odpowiedziach.

Jeśli tradycyjne SEO odpowiada na pytanie „jak znaleźć się w wynikach wyszukiwania?”, optymalizacja AI odpowiada na inne pytanie: „jak sprawić, aby systemy AI polecały Twoją stronę internetową lub markę?”

To istotna i fundamentalna różnica, ponieważ w tradycyjnym wyszukiwaniu użytkownik wybiera link, który chce kliknąć. W wyszukiwaniu opartym na AI wyboru dokonuje model językowy.

Dlatego nie wystarczy już optymalizować wyłącznie stron swojej witryny. Musisz również optymalizować ogólną obecność swojej marki w internecie. Właśnie dlatego optymalizacja AI staje się nowym kanałem pozyskiwania ruchu.

Każda rekomendacja wygenerowana przez ChatGPT lub Gemini jest w pewnym sensie cyfrowym odpowiednikiem osobistej rekomendacji. Jeśli użytkownik pyta, jaka usługa jest najlepsza do badania słów kluczowych, oczekuje wyselekcjonowanej listy zaufanych rozwiązań, a nie tylko katalogu narzędzi z ich opisami i funkcjami. W rezultacie systemy AI przedstawiają kompletną odpowiedź dotyczącą rekomendowanego produktu.

Czym różni się optymalizacja LLM od SEO i AEO?

Te dziedziny są ze sobą ściśle powiązane, ale rozwiązują zupełnie inne problemy. Przyjrzyjmy się poniższemu porównaniu.

SEO	AEO	Optymalizacja LLM
Pomaga osiągać wyższe pozycje w wynikach wyszukiwania	Pomaga pojawiać się w odpowiedziach generowanych przez AI	Pomaga sprawić, aby Twoja marka stała się rekomendacją AI
Głównym celem jest ruch	Głównym celem są cytowania treści	Głównym celem są wzmianki o marce
Optymalizacja stron	Optymalizacja odpowiedzi	Optymalizacja cyfrowej reputacji marki i jej obecności w bazach wiedzy
Skupia się przede wszystkim na stronie internetowej	Skupia się na treściach	Obejmuje cały ekosystem marki

Żadna z tych dziedzin nie konkuruje z pozostałymi. Zamiast tego uzupełniają się w ramach jednej strategii obecności marki w internecie w erze sztucznej inteligencji.

GEO czy LLMO: jaka jest różnica?

Gdy po raz pierwszy pojawiło się wyszukiwanie oparte na AI, marketerzy szybko przyjęli dwa nowe terminy: GEO (Generative Engine Optimization) i LLMO (Large Language Model Optimization).

Jaka jest więc między nimi różnica?

GEO (Generative Engine Optimization) koncentruje się na wyszukiwarkach opartych na AI, takich jak Perplexity, Google AI Overviews i SearchGPT. Głównym celem GEO jest zapewnienie, aby algorytm RAG (Search + AI), który pobiera informacje z internetu w czasie rzeczywistym, znalazł Twoją stronę, uznał ją za wiarygodne źródło i umieścił do niej link w wygenerowanej odpowiedzi.

LLMO (Large Language Model Optimization) przyjmuje szersze podejście. Koncentruje się na obecności Twojej marki w samym modelu językowym. Celem LLMO jest budowanie silnych skojarzeń (embeddingów) w „pamięci” sieci neuronowej.

Gdyby ChatGPT lub Claude straciły dostęp do internetu, a użytkownik zapytał: „Czy możesz polecić najlepsze narzędzie do badania słów kluczowych?”, model nadal powinien wymienić Twoją markę na podstawie wiedzy zdobytej podczas treningu.

Dlaczego ChatGPT i inne LLM-y polecają niektóre produkty, a ignorują inne?

To jedno z najczęściej zadawanych pytań przez założycieli firm SaaS i marketerów.

Na rekomendacje wpływa wiele różnych czynników. Duże modele językowe analizują ilość dostępnych informacji o poszczególnych źródłach, aby określić, które firmy są wymieniane najczęściej, jak duży mają autorytet i jak użytkownicy je oceniają.

Dla których modeli językowych należy optymalizować markę?

Gdy mówimy o optymalizacji LLM, wiele osób od razu myśli o ChatGPT, ponieważ jest to jeden z największych graczy na rynku.

Istnieje jednak wiele innych dużych modeli językowych, a każdy z nich ma własną charakterystykę. Przyjrzyjmy się więc bliżej każdemu z nich.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT jest jednym z najpopularniejszych asystentów AI na świecie. Początkowo został przedstawiony jako model generowania tekstu, ale dziś rozwinął się w jeden z najbardziej zaawansowanych ekosystemów do złożonego rozumowania, programowania i pogłębionej analizy.

Pobiera informacje o markach z globalnych archiwów, takich jak Common Crawl, a także z autorytatywnych baz recenzji i wyszukiwania internetowego w czasie rzeczywistym obsługiwanego przez Bing.

Dzięki głębokiej integracji z Apple Intelligence ekosystem ChatGPT przetwarza konteksty wyszukiwania syntetyzowane przez Applebot, dzięki czemu dokumentacja techniczna Twojej marki jest zgodna z wymaganiami Apple.

Twórz treści możliwie najbardziej konkretne: eliminuj zbędne informacje i odpowiadaj bezpośrednio na pytania użytkowników. Dodatkowo możesz utworzyć plik llms.txt w katalogu głównym swojej witryny — jest to nieoficjalny, ale coraz popularniejszy format.

Gemini (Google)

Gemini jest głęboko zintegrowany z ekosystemem Google i staje się częścią tradycyjnego doświadczenia wyszukiwania. Został opracowany przez DeepMind i jest multimodalnym systemem, który doskonale radzi sobie z analizowaniem obrazów, filmów i kodu oraz szybkim wyszukiwaniem informacji w internecie.

Gemini pozyskuje informacje o firmach z autorytatywnych baz tekstowych, encyklopedii i oficjalnej dokumentacji. Pobiera również informacje o markach bezpośrednio z Google Search, Google Maps, Google Business i najważniejszych katalogów firm.

Optymalizacja marki pod kątem Gemini wymaga doskonałego tradycyjnego SEO, zweryfikowanej obecności w Google Maps, bezbłędnej optymalizacji mobilnej oraz wdrożenia danych strukturalnych JSON-LD.

Claude (Anthropic)

Claude jest pozycjonowany jako model językowy skoncentrowany na dokładności, bezpieczeństwie i pogłębionej analizie informacji.

Stworzony przez byłych pracowników OpenAI, Claude jest szeroko wykorzystywany do pogłębionej analizy tekstu, tworzenia długich treści, pracy z dużymi dokumentami i tworzenia oprogramowania.

Roboty ClaudeBot i Claude Search Bot zbierają informacje o markach z autorytatywnych baz tekstowych, publikacji naukowych, Wikipedii oraz wyników wyszukiwania na żywo generowanych na podstawie zapytań użytkowników.

Zezwól botom Anthropic na dostęp w standardowym pliku robots.txt i skoncentruj się na pogłębionej analizie treści bez zbędnego marketingowego języka. Plik llms.txt może służyć jako dodatkowe narzędzie ułatwiające AI szybkie poruszanie się po stronie.

Perplexity AI

Perplexity łączy możliwości dużego modelu językowego z wyszukiwaniem internetowym w czasie rzeczywistym. Niemal każda odpowiedź zawiera cytowania źródeł, które zostały wykorzystane, dzięki czemu Perplexity zasadniczo różni się od tradycyjnych asystentów AI.

Robot PerplexityBot indeksuje internet, aby budować bazę wyszukiwania, natomiast Perplexity-User odwiedza strony internetowe bezpośrednio w odpowiedzi na zapytania użytkowników. Platforma jest szeroko wykorzystywana do szybkiego wyszukiwania informacji, pogłębionych badań rynku i weryfikacji faktów.

Aby zoptymalizować stronę pod kątem Perplexity, zezwól tym user agentom na dostęp w pliku robots.txt, podziel treści na krótkie fragmenty bogate w informacje i wdroż znaczniki Schema.org, aby ułatwić AI skuteczne wyodrębnianie faktów.

LLaMA (Meta AI)

LLaMA to model językowy typu open source przeznaczony do wdrażania lokalnych asystentów AI w prywatnej infrastrukturze.

Jest trenowany na snapshotach internetu i dużych zbiorach danych statystycznych. Informacje o markach są pozyskiwane przede wszystkim z uznanych źródeł, takich jak Wikipedia, Crunchbase i najważniejsze publikacje informacyjne.

Aby zoptymalizować markę pod kątem Meta AI, skup się na tradycyjnym digital PR, zarejestruj firmę w autorytatywnych katalogach, utrzymuj obecność na platformach opartych na wiki i wzmacniaj swoją ogólną reputację w internecie.

Grok (xAI)

Model Grok, opracowany przez xAI pod koniec 2023 roku, jest trenowany na superkomputerze Colossus i znany z charakterystycznego poczucia humoru. Najnowsze wersje modelu dobrze radzą sobie z programowaniem, matematyką i analizą danych.

Dzięki integracji z siecią społecznościową X (Twitter) AI natychmiast uczy się o wydarzeniach na świecie, a w przypadku klasycznego wyszukiwania internetowego korzysta z danych partnerów, takich jak Bing i Wikipedia.

Aby Grok polecał Twój produkt, samo określenie user agenta w pliku robots.txt nie wystarczy. Potrzebujesz aktywnej obecności i wzmianek o marce w samej sieci X, a także prawidłowego technicznego oznaczenia strony za pomocą JSON-LD, które pozwala robotom wyszukiwarek zbierać informacje o Twojej firmie.

Ogólne zasady optymalizacji LLM

Pomimo różnic między poszczególnymi modelami językowymi można wskazać kilka wspólnych zasad optymalizacji.

Wszystkie nowoczesne LLM-y starają się korzystać ze znanych i wiarygodnych marek, opierają się na informacjach z wielu niezależnych źródeł, preferują treści eksperckie i aktualne, uwzględniają reputację firmy w internecie oraz unikają rekomendowania produktów, o których brakuje wiarygodnych informacji, aby minimalizować ryzyko błędów.

Z tego powodu optymalizacja LLM nie powinna być budowana wokół jednej platformy. Powinna natomiast koncentrować się na tworzeniu silnej obecności cyfrowej marki.

Budowanie strategii optymalizacji LLM

LLM-y oceniają cały ekosystem cyfrowy marki: co mówią o niej ludzie, kto ją poleca, jak konsekwentnie prezentowany jest projekt oraz czy dostępne informacje są wiarygodne.

Przejdźmy przez najważniejsze elementy potrzebne do zbudowania skutecznej strategii optymalizacji marki.

Określ kategorię swojego produktu

Podstawowym celem systemów AI jest zrozumienie, czym właściwie jest Twój produkt. Może się to wydawać oczywiste, ale wiele firm opisuje ten sam produkt na różne sposoby.

Możesz spotkać takie określenia jak platforma SEO, zestaw narzędzi marketingowych, oprogramowanie do słów kluczowych, pakiet do tworzenia treści czy asystent SEO. Dla człowieka wygląda to zupełnie naturalnie, ale model językowy może interpretować te określenia jako zupełnie różne kategorie produktów.

Dlatego lepiej wybrać jeden główny opis i używać go możliwie konsekwentnie.

Na przykład KeywordStat to platforma do badania, analizy i klasteryzacji słów kluczowych. Ten opis powinien być konsekwentnie powtarzany na stronie głównej, blogu, w dokumentacji, komunikatach prasowych, kanale YouTube, profilach w mediach społecznościowych, opisach produktów i każdym innym punkcie styku z marką.

Utwórz stronę produktu

Aby pomóc LLM-owi jasno zrozumieć, czym jest Twój produkt, zaleca się utworzenie strony „O nas”, która szczegółowo go opisuje.

Dobra strona „O nas” skoncentrowana na produkcie powinna zawierać krótki opis produktu, problem, który rozwiązuje Twoja usługa, jej najważniejsze funkcje, grupę docelową, przewagi nad konkurencyjnymi rozwiązaniami oraz rzeczywiste przypadki zastosowania.

Strona ta staje się głównym źródłem informacji o Twojej marce, ponieważ reprezentuje pierwsze i najbardziej autorytatywne źródło — samą markę opisującą swój produkt.

Publikuj oryginalne badania

Nie ograniczaj się wyłącznie do publikowania artykułów instruktażowych, tutoriali i poradników. Większość firm tworzy treści edukacyjne, ale znacznie mniej publikuje oryginalne badania.

Dziś oryginalne badania stały się szczególnie ważne, ponieważ stanowią źródło cytowań. Te nowe i oryginalne informacje — powszechnie określane dziś jako Information Gain — tworzą unikalną wartość, której po prostu nie można uzyskać z innych źródeł.

Buduj autorytet marki

Modele językowe ufają uznanym markom, o których wspominają niezależne źródła. Dlatego musisz budować obecność swojej marki również poza własną stroną internetową.

Obejmuje to najważniejsze media, profesjonalne blogi, katalogi branżowe, recenzje produktów, wywiady z założycielami, badania prowadzone przez podmioty zewnętrzne, media społecznościowe, YouTube, Medium, opinie klientów i wiele innych źródeł.

Każda niezależna wzmianka wzmacnia cyfrowy autorytet Twojej marki, dzięki czemu staje się ona coraz ważniejszym elementem optymalizacji LLM.

Angażuj się w społeczności eksperckie

LLM-y analizują nie tylko strony internetowe, ale również dyskusje prowadzone w społecznościach internetowych. Szczególnie wartościowe są platformy, na których użytkownicy naturalnie polecają sobie nawzajem narzędzia, marki i produkty.

Należą do nich Reddit, Quora, Hacker News, Stack Overflow w przypadku produktów technicznych, a także inne wyspecjalizowane fora.

Zamiast publikować treści promocyjne, uczestnicz w dyskusjach, pomagaj użytkownikom rozwiązywać problemy i dziel się swoją wiedzą ekspercką. Ważne jest również, aby różne osoby przedstawiały różne opinie, zamiast tworzyć dyskusję, w której sam zadajesz pytanie i sam na nie odpowiadasz.

Opinie i reputacja

Opinie już dawno przestały być wyłącznie narzędziem optymalizacji konwersji. Dziś stały się ważnym elementem optymalizacji LLM.

Gdy wielu niezależnych użytkowników konsekwentnie opisuje te same zalety produktu, modele językowe zaczynają rozpoznawać te cechy jako stabilne atrybuty marki i uwzględniają je w swoich odpowiedziach.

Dlatego tak wartościowe są opinie na niezależnych platformach, na których użytkownicy dzielą się rzeczywistymi doświadczeniami. Przykładami są Trustpilot, Sitejabber (obecnie Smart Customer), ProvenExpert i podobne serwisy z opiniami.

Twórz treści łatwe do cytowania

Twórz treści, które łatwo cytować i do których łatwo się odwoływać. Dodawaj jasne definicje, tabele porównawcze, listy korzyści, instrukcje krok po kroku, sekcje pytań i odpowiedzi, praktyczne arkusze oraz checklisty.

Systemy AI rzadko wykorzystują długie, nieuporządkowane akapity. Znacznie łatwiej jest im wyodrębniać dobrze zorganizowane fragmenty, co zwiększa prawdopodobieństwo, że Twoja treść zostanie wybrana przez model językowy.

Buduj spójny język marki

Każda firma ma własną terminologię.

Jeśli Twój produkt pomaga użytkownikom przeprowadzać badanie słów kluczowych, konsekwentnie używaj tych samych terminów, takich jak keyword research, klasteryzacja słów kluczowych, analiza intencji wyszukiwania, trudność słowa kluczowego oraz analiza słów kluczowych.

Gdy te frazy konsekwentnie pojawiają się we wszystkich Twoich treściach, modele językowe budują silniejsze skojarzenie między Twoją marką a obszarem jej specjalizacji.

Język, którego używasz do prezentowania marki, powinien również pozostać spójny na każdej platformie, na której publikujesz treści.

Buduj swoją markę — nie tylko stronę internetową

Niemal każdy specjalista SEO koncentruje się przede wszystkim na własnej domenie. Prawdopodobnie nie jestem wyjątkiem.

Sprawdzają pozycje, monitorują ruch, śledzą wyświetlenia i spędzają dużo czasu w Google Search Console.

Dziś jednak modele językowe analizują cały cyfrowy ślad firmy.

Dlatego ważne jest, aby rozwijać i utrzymywać kanał YouTube, publikować dokumentację produktu, tworzyć stronę GitHub dla produktów technicznych, uruchamiać podcasty, przygotowywać prezentacje, publikować oryginalne badania, prowadzić aktywne profile w mediach społecznościowych oraz udostępniać informacje o założycielach firmy i ich wystąpieniach konferencyjnych.

Każdy dodatkowy punkt styku wzmacnia zaufanie do marki, ponieważ modele językowe budują logiczne powiązania między wszystkimi tymi informacjami.

Buduj własny ekosystem informacji

Skuteczne firmy przestały tworzyć odizolowane strony — budują całe ekosystemy treści informacyjnych.

Na przykład ponieważ rozwijam platformę SEO, stworzyłem Learning Center, w którym wyjaśniam najważniejsze pojęcia związane z SEO i tematyką słów kluczowych.

Na swojej stronie możesz również dodać blog, dokumentację, badania, glosariusz terminów, bibliotekę szablonów, studia przypadków klientów, porównania z konkurencją, bezpłatne narzędzia i wiele innych elementów.

Taki ekosystem pokazuje, że Twoja firma posiada głęboką wiedzę ekspercką w swojej dziedzinie, a nie tylko oferuje pojedynczy produkt.

Jak sprawdzić, czy Twoja strona lub marka jest zoptymalizowana?

W przeciwieństwie do tradycyjnego SEO optymalizacja LLM nie ma jeszcze uniwersalnej metryki — podobnej do Domain Rating — która pokazywałaby, jak dobrze strona jest zoptymalizowana pod kątem dużych modeli językowych.

Wiele platform już mierzy cytowania, pokazując, jak często Twoja marka jest wymieniana w przypadku różnych zapytań. Metryki te nie zapewniają jednak ogólnego wyniku pokazującego, jak dobrze strona jest zoptymalizowana pod kątem LLM.

Znalazłem kilka narzędzi, które mogą pomóc w przeprowadzeniu takiej oceny.

Na przykład LLM Console mierzy, jak dobrze strona jest zoptymalizowana w najpopularniejszych platformach LLM.

Orchestrik przedstawia listę rekomendacji, które należy wdrożyć, aby poprawić optymalizację strony.

Gdy tworzyłem KeywordStat, zastosowałem dokładnie takie samo podejście. Odwiedziłem kilka popularnych usług do sprawdzania optymalizacji LLM, a także bezpośrednio zapytałem różne modele językowe, jak mogę poprawić widoczność i optymalizację swojej strony pod kątem systemów LLM.

W rezultacie otrzymałem listę rekomendacji, które następnie wdrożyłem na swojej stronie.

Z czego jeszcze możesz skorzystać?

Najprostszym rozwiązaniem jest bezpośrednie zapytanie AI.

Właśnie tak zrobiłem, gdy po raz pierwszy uruchomiliśmy KeywordStat.

Otworzyłem wszystkie najważniejsze platformy AI i zapytałem: „Istnieje strona o nazwie KeywordStat. Czym się zajmuje? Do czego służy? Czy można jej zaufać?” i zadałem podobne pytania.

Model językowy opisuje stronę, ponieważ posiada już pewne informacje na jej temat. Wyjaśnia, czym jest marka, a następnie możesz zadawać dodatkowe pytania, na przykład kto stoi za marką, czy można jej zaufać i tak dalej.

Pozwala Ci to dokładnie zrozumieć, co wymaga optymalizacji.

Testowanie rekomendacji produktów

Nie musisz pytać wyłącznie o swoją stronę lub markę. Możesz zamiast tego zadawać pytania takie jak „Jakie jest najlepsze narzędzie do klasteryzacji słów kluczowych?” i sprawdzić, czy na przykład moja usługa KeywordStat jest rekomendowana.

Możesz też zapytać: „Jakie jest najlepsze narzędzie do badania słów kluczowych?” i sprawdzić, czy Twój produkt pojawia się wśród rekomendowanych rozwiązań.

Oczywiście możesz również zapytać: „Co sądzisz o tej marce?”. Jeśli jednak LLM nie rekomenduje jej już na początku, najprawdopodobniej nie uwzględnił jej jeszcze w swojej bazie wiedzy.

Jeśli AI rekomenduje wyłącznie Twoich konkurentów, powinieneś przeanalizować przyczyny takiej sytuacji.

Możesz również przeprowadzić analizę odwrotną. Na przykład zapytaj: „Dlaczego ta konkretna usługa lepiej nadaje się do tych zadań?”. Następnie przeanalizuj sposób, w jaki model językowy opisuje markę konkurenta, aby zidentyfikować elementy, których brakuje w Twoim produkcie.

Sprawdzaj źródła

Możesz również sprawdzić, jakie źródła ChatGPT lub Perplexity cytują w swoich odpowiedziach.

Zobacz, do jakich stron odwołują się najczęściej i na jakich publikacjach się opierają. Mogą to być platformy, na których również Twoja marka powinna zbudować obecność.

Może to zwiększyć prawdopodobieństwo, że Twoja marka będzie rekomendowana przez systemy AI.

Checklist optymalizacji LLM

Przed uruchomieniem produktu lub rozpoczęciem optymalizacji marki upewnij się, że spełnia ona podstawowe wymagania optymalizacji LLM:

• Twoja marka ma jasne i spójne pozycjonowanie.
• Twój produkt jest jasno opisany na oficjalnej stronie internetowej.
• Masz dedykowane landing page’e opisujące Twój produkt.
• Twoja firma regularnie publikuje treści eksperckie.
• O Twojej marce wspominają niezależne serwisy z opiniami i publikacje.
• Twoja firma posiada profile na autorytatywnych platformach, w katalogach i mediach społecznościowych.
• Użytkownicy publikują autentyczne opinie o Twoim produkcie.
• Konsekwentnie używasz tej samej terminologii do opisywania swojego produktu.
• Twoja firma rozwija się jako ekspert w branży, a nie tylko jako dostawca produktu.
• Za marką stoi rzeczywista osoba odpowiedzialna zarówno za tworzenie produktu, jak i treści publikowanych na stronie.

Podsumowanie

Duże modele językowe już stały się nowym sposobem, w jaki użytkownicy odkrywają informacje o produktach.

W przeszłości firmy konkurowały o pozycje w wynikach wyszukiwania Google. Dziś zaczynają konkurować o miejsce wśród rekomendacji generowanych przez najważniejsze LLM-y, takie jak GPT, Gemini, Claude, Perplexity i inni asystenci AI.

Ta transformacja zmienia samo pojęcie optymalizacji wyszukiwania. Stworzenie wysokiej jakości strony internetowej lub publikowanie artykułów SEO już nie wystarcza.

Jeśli chcesz, aby systemy AI rekomendowały Twój produkt, musisz zbudować silną obecność cyfrową marki, zdobyć zaufanie użytkowników i stać się autorytatywnym źródłem informacji w swojej branży.