#3-Инструменты видимости LLM. Правка

Первый пост в разделе "Практические примеры"

Идентификатор ссылки (англ.)	pervyy-post-v-razdele-prakticheskie-primery
Статус:	Активен

Описание:

Идентификатор ссылки (англ.)	11-of-the-best-free-tools-every-seo-should-know-about
Статус:	Активен

Описание:

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdate_';

'#blog_post_update';

Инструменты видимости LLM. Правка

Активен

Почистить кэш постов Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Общая информация

Сменить блог

Название

Рейтинг SEO (от 1 до 100)

Всего знаков в посте: 11487

id (статус)	270 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	instrumenty-vidimosti-llm
Сайт (ID сайта)	shopnseo.ru. #3
Смотреть на сайте	https://shopnseo.ru/posts/seo-optimization/instrumenty-vidimosti-llm/
Время последнего обновления	05-09-2025 в 22:40:55
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/posts/seo-optimization/instrumenty-vidimosti-llm/

Текст поста

Ключевое слово отсутствует

Полный текст < > & " ' « » – — … • · ← → ↑ ↓ ↔

Валюты: € £ ¥ ¢

Типографика: § ¶ ° ± × ÷

Дроби: ½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞

Греческие: α β γ δ ε λ μ π σ ω Δ Σ Ω

Математические: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

Обсуждение на LinkedIn видимости LLM и инструментов для ее отслеживания рассмотрело, как SEO-специалисты подходят к оптимизации поиска на основе LLM. Предоставленные ответы предполагают, что инструменты для SEO, ориентированного на LLM, становятся зрелыми, хотя есть некоторые разногласия относительно того, что именно следует отслеживать.
Джо Холл ( профиль LinkedIn ) поднял ряд вопросов на LinkedIn о полезности инструментов, которые отслеживают видимость LLM. Он не сказал прямо, что инструменты не имеют полезности, но его вопросы, по-видимому, были направлены на то, чтобы начать разговор
Он написал:
<blockquote>
&laquo;Я не понимаю, как работают эти системы, которые заявляют, что отслеживают видимость LLM. Ответы LLM очень субъективны по отношению к контексту. Они не статичны, как традиционные SERP. Даже если бы вы могли их отслеживать, как вы можете разумно связать производительность с бизнес-целями? Как вы можете делать прогнозы или даже строить стратегию с этими данными? Я понимаю ценность этого на поверхностном уровне, но на самом деле это не кажется хорошим ни для чего, кроме продажи услуг консультантам, которые на самом деле не знают, что они делают&raquo;.
</blockquote>
Джошуа Левенсон ( профиль LinkedIn ) также ответил, что современные инструменты SEO устарели, заметив:
<blockquote>
&laquo;Люди используют старую парадигму для оценки новой технологии&raquo;.
</blockquote>
Джо Холл ответил: &laquo;Бинго!&raquo;
<h2>LLM SEO: &laquo;Не так просто, как добавить это ключевое слово&raquo;</h2>
Лили Рэй ( профиль в LinkedIn ) ответила, что сущности, к которым обращаются LLM, являются ключевым элементом, на котором следует сосредоточиться.
Она объяснила:
<blockquote>
&laquo;Если вы зададите LLM один и тот же вопрос тысячи раз в день, вы сможете усреднить сущности, которые он упоминает в своих ответах. А затем повторять это каждый день. Это не идеально, но это уже что-то&raquo;.
</blockquote>
Холл спросил ее, как это помогает клиентам, и Лили ответила:
<blockquote>
&laquo;Ну, есть много действенных рекомендаций, которые можно почерпнуть из данных. Но это, очевидно, самая сложная часть. Это не так просто, как &laquo;добавить это ключевое слово в тег заголовка&raquo;.
</blockquote>
<h2>Инструменты для LLM SEO</h2>
Диксон Джонс ( профиль LinkedIn ) ответил кратким комментарием, чтобы представить Waikay , что означает What AI Knows About You. Он сказал, что его инструмент использует извлечение сущностей и тем и основывает свои рекомендации и действия на анализе пробелов.
Райан Джонс ( профиль LinkedIn ) ответил, чтобы рассказать о том, как работает его продукт SERPRecon :
<blockquote>
&laquo;Есть 2 способа сделать это. Один &ndash; я делаю это на SERPrecon, используя API для мониторинга ответов на запросы, а затем, как сказала LIly, извлекая из них сущности, темы и т. д. Это более дешевый/легкий способ, но он позволяет легче всего сосредоточиться на том, что вас интересует. Фокус не на точной формулировке, а на темах и темах, которые он постоянно упоминает &ndash; так что вы можете оптимизировать их.
Другой способ &ndash; отслеживать данные интернет-провайдера и смотреть, сколько реальных пользовательских запросов вы на самом деле показали. Это очень дорого.
Любой другой метод не имеет особого смысла&raquo;.
</blockquote>
А в другом посте добавил еще больше информации:
<blockquote>
&laquo;ИИ не сообщает вам, как он разветвлялся или какие еще запросы он делал. Люди продолжают находить хитрые способы увидеть это на вкладке &laquo;Сеть&raquo; в Chrome, но они продолжают так же быстро это менять.
Инструмент обзора ИИ в моем инструменте пытается провести их обратную разработку, используя ту же логику/математику, что и в их патентах, но это никогда не может быть на 100%&raquo;.
</blockquote>
Затем он объяснил, как это помогает клиентам:
&laquo;Это помогает нам в контексте того, что если я ввожу 25 запросов, я хочу увидеть, кто там появляется и какие темы они упоминают, чтобы я мог попытаться убедиться, что я появляюсь там, если меня там нет. Вот и все. Люди, измеряющие настроения ответов ИИ, меня чертовски раздражают&raquo;.
<h2>Десять синих ссылок никогда не были статичными</h2>
Хотя Холл заявил, что &laquo;традиционные&raquo; результаты поиска были статичными, в отличие от результатов поиска на основе LLM, следует отметить, что старые результаты поиска находились в состоянии постоянного изменения, особенно после обновления Hummingbird, которое позволило Google добавлять свежие результаты поиска, когда этого требовал запрос или когда в сети появлялись новые или обновленные веб-страницы. Кроме того, традиционные результаты поиска, как правило, имели более одного намерения, часто до трех, что приводило к колебаниям в том, что ранжируется.
Результаты поиска LLM также демонстрируют разнообразие, но в случае с обзорами ИИ Google показывает несколько результатов по запросу, а затем выполняет &laquo;разветвление&raquo;, чтобы предвидеть последующие вопросы, которые естественным образом возникают в ходе изучения темы.
Билли Пири ( профиль в LinkedIn ) предложил интересный взгляд на результаты поиска LLM, предположив, что вывод демонстрирует определенную степень стабильности и не столь изменчив, как принято считать.
Он высказал поистине интересную мысль:
<blockquote>
&laquo;Пожалуй, я не согласен с идеей о том, что SERP когда-либо были статичными.
С LLM мы можем лучше понять, из каких источников они черпают информацию для ответа на вопросы. Таким образом, даже если конкретные слова меняются, вероятность того, что модель черпает информацию из источников и упоминает бренды, значительно более статична.
Я думаю, что люди, которые говорят, что степени магистра права слишком нестабильны для оптимизации, слишком сосредоточены на точных формулировках, а не на источниках и упоминаниях бренда&raquo;.
</blockquote>
Пири справедливо замечает, что некоторые специалисты по поисковой оптимизации могут зацикливаться на точном соответствии ключевых слов (&laquo;точной формулировке&raquo;) и что, возможно, важнее сосредоточиться на том, ссылается ли LLM на конкретные веб-сайты и бренды и упоминает ли их.
<h2>Заключение</h2>
Осведомленность об инструментах LLM для отслеживания видимости растет. Маркетологи достигают определенного согласия относительно того, что следует отслеживать и как это приносит пользу клиентам. В то время как некоторые подвергают сомнению стратегическую ценность этих инструментов, другие используют их для определения упоминаемых брендов и тем, добавляя эти данные в свой SEO-микс.

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Инструменты видимости LLM. Правка

Дополнительные символы