Революция в SEO оптимизацията с генеративното търсене на Google

Навлизането на Search Generative Experience (SGE) на Google революционизира онлайн търсенето, като постави началото на нова ера на контекстуализация и интуиция при откриването на информация.

Този технологичен напредък променя из основи стратегиите за SEO, като изисква от специалистите да възприемат нов подход към създаването на съдържание.

Въздействието върху потребителите е също толкова значимо, тъй като изкуственият интелект значително улеснява достъпа до резултатите от търсенето.

В тази статия се предлага усъвършенстван подход за тематично картографиране, за да се постигне максимална ефективност на тези технологии в SEO.

В нея също така се обсъждат познанията за големите езикови модели (LLM), като GPT на OpenAI, Bard на Google и Bing AI на Microsoft, като се подчертават техните ограничения и потенциал при създаването на SEO съдържание.

Пристигането на Google SGE

Google SGE бележи революционна промяна в онлайн търсенето. Това нововъведение показва, че Google възприема по-контекстуален и интуитивен подход към търсенето на информация.

Това развитие оказва значително влияние върху начина, по който SEO специалистите трябва да мислят и планират своите стратегии за съдържание.

Потребителското изживяване също се променя, тъй като резултатите от търсенето, ръководени от изкуствен интелект, се намират по-лесно.

Отговорите са бързо достъпни, без да се налага да пресявате множество раздели и страници.

Разбирането на начина, по който работи този ИИ, и извличането на знанията му с помощта на нови методи е от съществено значение, за да се позиционирате ефективно и да разберете ограниченията му.

Разбиране на големите езикови модели (LLM)

LLM, като GPT, Bard и Bing AI, са мощни инструменти с впечатляващи възможности за генериране и разбиране на естествен език.

Тези модели обаче имат ограничения, особено когато става въпрос за разбиране на специфични контексти и актуализиране на информация.

Персоналът на SEO проекта трябва да разбира тези ограничения, за да увеличи максимално ефективността на създаването на съдържание.

Съществуват два вида знания: тези, които идват от данните, използвани за обучение, и тези, които са в индекса на търсачката и се използват като част от отговорите.

За да илюстрирам това, бих искал да ви покажа как можем да картографираме тези знания.

Значение на тематичното картографиране

Тематичното картографиране е важен инструмент в SEO оптимизацията, който организира и структурира съдържанието по логичен и интуитивен начин.

То гарантира, че са обхванати всички аспекти на дадена тема, което повишава релевантността и качеството на съдържанието. Използването на УРН за тематично картографиране предлага уникални предимства при генерирането на нови идеи и перспективи.

Структуриране на тематична карта

Тематичното картографиране е практика на групиране на свързани идеи и теми в клъстери, за да се улесни създаването на съгласувано и изчерпателно съдържание.

Този подход помага не само да се организират идеите по логичен начин, но и да се идентифицират пропуските в съществуващото съдържание.

Архитектура на картата на темите

Избор на тема и ключови думи

Изберете нишова тема и определете съответните ключови думи. Можете да започнете с избраната от вас тема за МЛНЗ, но аз предпочитам един подход.

Първият е да използвате изкуствен интелект на Google, например PaLM 2, ако владеете добре инструментите на Google (за ваша информация съм създал курс за обучение в Data Marketing Labs).

Ето една много опростена подкана за получаване на онтологиите, присъстващи в ChatGPT:

• • Дайте ми списък в таблица на онтологиите около „ВАШАТА КОНЦЕПЦИЯ“

Екранна снимка от ChatGPT 4, януари 2024 г

Мозъчна атака

За всеки израз ще поискате от LLM да проведе мозъчна атака, като създаде няколко пасажа, свързани с израза.

Често ме питат защо правя по няколко откъса. Отговорът е прост, защото в зависимост от прага на креативност и отговорите в индекса на Google LLM може да има малко по-различни отговори, а това позволява да се включи полето от възможности.

Ето една снимка, на която използвам PaLM 2, за да генерирам теми, които ИИ познава отлично и които се търсят от потребителите на интернет. Колкото повече теми поискате, толкова по-добро е покритието на вашата тема.

Екранна снимка от симулатор на SGE, януари 2024 г

Извличане

След това можете да извлечете всички субекти, споменати във връзка с дадено понятие.

В началото използвах библиотеки на Python, но сега можете да използвате LLM, защото задачата е много проста за него.

Накрая всичко се съхранява в масив и можете да преброите колко пъти се появява дадено понятие. Бих искал да обясня тази част по-подробно.

На това изображение можете да видите, че за всяка от предишните теми правя по пет поколения, за да се опитам да възстановя възможно най-много релевантни елементи, които ще ми помогнат да генерирам мисловната карта.

За всеки генериран текст използвам PaLM 2, за да извлека важните термини, и всичко се съхранява в таблица.

Екранна снимка от PaLM 2, януари 2024 г

Както можете да видите, всяка стъпка се извършва в Google Colab, който предоставя готови за използване таблици и улеснява сортирането на данните с няколко кликвания.

Екранна снимка от Google Colab, януари 2024 г

След това можете да построите тематичната карта от тази подкана.

Екранна снимка от автора, януари 2024 г

Ето един възможен резултат:

**Стъпка 1: Създаване на тематична карта**

**Тема:** Велосипеди

**Съществителни/предикати:**

**1. Видове велосипеди**
– Велосипед пелотон
– Електрически велосипед
– Планински велосипед
– Шосеен велосипед

**2. Компоненти за велосипеди**
– Звуков звънец за момче за велосипед
– Клипси за велосипед
– Велосипедни педали
– Педали за шосеен велосипед

**3. Велосипедни дейности**
– Редовно бягане ходене с велосипед
– Човек напълно осъзнава велосипеда

**4. Аксесоари за велосипеди**
– Гуми за планински велосипед

**5. Безопасност на велосипеда**

**Стъпка 2: Семантична графика**

| Подтема 1 | Подтема 2 | Семантична връзка |
|-|-|-|
| Пелотон | Електрически велосипед | И двата вида велосипеди се задвижват с електричество. |
| Електрически велосипед | Звуков велосипед с камбанка | И двата са компоненти, които могат да се добавят към велосипеда. |
| Звуков звънец за велосипед | Велосипед с напълно осъзнато човешко поведение | И двете са свързани с безопасността на колоездача. |
| Човешки напълно осъзнат велосипед | Редовно бягане с велосипед | И двете са свързани с физическата активност при каране на велосипед. |
| Редовно ходене с велосипед | Гуми за планински велосипед | И двете са свързани с терена, по който може да се кара велосипед. |
| Гуми за планински велосипед | Педали за шосеен велосипед | И двете са компоненти, които могат да се добавят към велосипеда. |
| Педали за шосеен велосипед | Клипси за велосипед | И двата са компоненти, които могат да се добавят към велосипеда. |

**Стъпка 3: мисловна карта**

**Тема:** Велосипед

**Подкатегории:**

1. Видове велосипеди
– Велосипед Peloton
– Електрически велосипед
– Планински велосипед
– Шосеен велосипед
– Велосипед BMX

2. Компоненти за велосипеди
– Звуков звънец за момче на велосипед
– Клипове за велосипеди
– Велосипедни педали
– Педали за шосеен велосипед
– Седалка за велосипед

3. Дейности с велосипед
– Редовно бягане и ходене с велосипед
– Човекът напълно осъзнава велосипеда
– Състезателен велосипед
– Велотуризъм
– Придвижване с велосипед

4. Аксесоари за велосипеди
– Гуми за планински велосипед
– Каска за велосипед
– Светлини за велосипед
– Помпа за велосипед
– Багажник за велосипед

5. Безопасност на велосипеда
– Спирачки на велосипеда
– Отразители за велосипеди
– Ключалки за велосипеди
– Застраховка на велосипеда
– Поддръжка на велосипеда

6. Марки велосипеди
– Specialized
– Trek
– Giant
– Cannondale
– Scott

7. Веломагазини
– REI
– Performance Bike
– Спортни стоки Dick’s
– Walmart
– Target

8. Събития с велосипеди
– Тур дьо Франс
– Джиро д’Италия
– Vuelta a España
– Обиколка на Калифорния
– Национален шампионат по колоездене на САЩ

9. Велосипедни клубове
– Лигата на американските велосипедисти
– Сиера клуб
– Национален велосипеден клуб
– Асоциация за приключенско колоездене
– Велосипедисти срещу насилието над деца

10. Застъпничество за велосипеди
– Хора за велосипеди
– Консервация на релсите до релсите
– Алианс за велосипедни разходки
– Национален център за безопасни пътища до училище
– Международен велосипеден фонд

Визуализация

Можете да визуализирате всичко това с помощта на инструменти за мисловни картини и резултатите са много поучителни.

За лесна визуализация има безплатен помощник в ChatGPT, наречен AI Diagrams.

Приканвам ви да го потърсите, след което можете да заявите генерирането на вашата мисловна карта от таблицата от предишните стъпки.

Екранна снимка от ChatGPT 4, януари 2024 г

Скрийншот от ChatGPT 4, януари 2024 г

Сега бих искал да предложа някои усъвършенствани действия за предвиждане на СГД на Google.

Усъвършенствани стратегии за Google SGE

• • Използвайте PaLM 2 на Google, за да проверите дали картата покрива всички аспекти на вашата тема.

• • Включете картата в процеса на проучване и писане на съдържание.

• • Превърнете всяка подтема в уеб страница, публикация в блог или друга форма на съдържание и ги свържете, за да създадете взаимосвързана мрежа от съдържание.

Тази методология осигурява надежден начин за разбиране на ролята на генеративния ИИ в търсачките и оптимизиране за функциите за търсене с генеративен ИИ.

Тя е обогатена с подробни примери и обяснения и се фокусира не само върху оптимизацията на темите, но и върху приоритизирането на качеството на съдържанието и насочването към конкретни намерения за търсене.

Човешката намеса остава от решаващо значение за намеренията за търсене и качеството на съдържанието.

Комбинацията от опитен автор и изкуствен интелект може да подобри оптимизацията на съдържанието, като използва инструменти за максимизиране на ефективността и релевантността на вашата екосистема.

С появата на генеративния ИИ всеки SEO специалист може да създаде свой собствен инструмент.