موفقیتهایی مانند Logikcull نشان میدهد که مدلهای زبانی بزرگ (LLM) مانند ChatGPT بهطور فزایندهای بر رفتار جستجوی کاربران و در نهایت رفتار خرید آنها تأثیر میگذارند. در مورد Logikcull، خود این شرکت شگفتزده شد وقتی متوجه شد مشتریان جدید زیادی از طریق ChatGPT با نرمافزار آنها آشنا شدهاند. گفته میشود که از ژوئن ۲۰۲۳، پنج درصد از تمام سرنخهای فروش Logikcull از طریق ChatGPT آمده است. این معادل نزدیک به ۱۰۰ هزار دلار درآمد اشتراک ماهانه برای این شرکت است (منبع: OMR).
حوزه بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMO) هنوز بسیار جدید و کمتحقیق است و نتایج معتبر و قابلسنجش کمی وجود دارد. با این حال، رویکردهای اولیهای برای همراستاسازی وبسایتها با آینده LLMها وجود دارد که در ادامه برخی نکات ابتدایی ارائه میشود.
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) چیستند؟
مدلهای زبانی بزرگ نوعی هوش مصنوعی هستند که برای درک، تولید و تعامل با زبان انسانی آموزش دیدهاند. آنها میتوانند متن بنویسند، به سوالات پاسخ دهند، خلاصهسازی کنند و کارهای بسیار دیگری را با استفاده از حجم عظیمی از دادههای متنی انجام دهند. این مدلها الگوها، ساختارها و ارتباطات موجود در دادههای آموزشی خود را شناسایی میکنند و بر اساس آنها محتوای جدیدی تولید میکنند که مطابق با نیازهای کاربر باشد.
یکی از شناختهشدهترین LLMها در حال حاضر ChatGPT یا GPT-4o (Generative Pre-trained Transformer) از OpenAI است که میتواند مقالات بنویسد، ترجمه کند، به سوالات پاسخ دهد، محتوای متنوع تولید کند و کدنویسی انجام دهد.
بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMO) چیست؟
LLMO رویکردی پیشرفته در بازاریابی آنلاین و هوش مصنوعی است که هدف آن تاثیرگذاری بر خروجی مدلهای زبانی بزرگ مانند ChatGPT یا Perplexity است. بهطور ساده، این تکنیک مشابه بهینهسازی موتور جستجو (SEO) کلاسیک است.
با مداخلات هدفمند در دادههای آموزشی یا بهینهسازی محتوای موجود برای LLMها میتوان نتایج خاصی را ترویج یا هدایت کرد. اما سازوکارها و روشهای LLMO با SEO متفاوت است. زیرا LLMها با موتورهای جستجوی سنتی مانند گوگل فرق دارند و شرکتها نیز باید برای بهینهسازی سایتهایشان برای LLMها از روشهای متفاوتی استفاده کنند.
چرا LLMO مهم است؟
نظرسنجیهای مصرفکننده نشان میدهد تعداد رو به رشدی از کاربران برای جستجوهای خود به ChatGPT یا سایر LLMها مراجعه میکنند و نه موتورهای جستجوی سنتی مانند گوگل. این روند ادامهدار خواهد بود و کاربران بیشتری جستجوهای اینترنتی خود را از طریق ChatGPT آغاز میکنند. بنابراین، بهینهسازی سایتها برای LLMها اهمیت بیشتری خواهد یافت.
اگر کسی فکر میکند میتواند منتظر بماند تا تحقیقات قطعیتری در این زمینه انجام شود، باید بداند که این کار ریسکپذیر است. همانطور که در گوگل، تغییرات سایتها چند هفته زمان میبرد تا در رتبهبندی تاثیر بگذارد، میتوان انتظار داشت که تاثیرات LLMO حتی بیشتر طول بکشد.
دلیل دیگر برای شروع زودهنگام LLMO مزیت رقابتی است. شرکتهایی که اکنون وارد این حوزه میشوند، در آینده نزدیک برتری محسوسی خواهند داشت.
بهترین روشهای LLMO چیست؟
با توجه به نحوه کار LLMها و استخراج پاسخهایشان از دادههای آموزشی، میتوان برخی اقدامات کلیدی را تعریف کرد:
۱. گسترش نام برند در فضای آنلاین
LLMها اغلب از پایگاههای داده، وبسایتهای گردآورنده دانش یا ناشران بزرگ مانند Financial Times یا Forbes استفاده میکنند. بنابراین، یکی از اقدامات LLMO این است که شرکتها تلاش کنند در پایگاههای داده معتبر و سایتهای مرتبط ثبت شوند. این کار میتواند از طریق روابط عمومی یا خرید محتوا صورت گیرد.
اینجا صرفا بحث بکلینک نیست بلکه مهم است که برند شما با نام و در زمینه درست ذکر شود و آن هم در سایتهایی که برای LLMها مهم هستند.
۲. بهینهسازی محتوای سایت برای LLMها
✅ الف. تطبیق با ساختار LLM
بهتر است از خود LLM بپرسید چگونه یک موضوع، محصول یا خدمت را توصیف و ساختاربندی میکند. سپس متنهای سایت را بر همان اساس و با دادههای ساختاریافته تنظیم کنید.
✅ ب. استفاده از زبان شفاف و اطلاعاتمحور
LLMها با زبان ساده و شفاف که حاوی اطلاعات مفید باشد بهترین عملکرد را دارند. مقایسهها و بیان مزایا و معایب در متن بسیار موثر است.
✅ ج. اجتناب از متنهای طولانی بدون تیتر
متون طولانی بدون بخشبندی برای LLMها دشوار است. پیشنهاد میشود ابتدا خلاصهای از نکات اصلی ارائه شود و سپس محتوا به بخشهای قابل پردازش تقسیم شود.
✅ د. استفاده از نقلقولها و دادههای آماری
ذکر نقلقول از افراد معتبر و ارائه آمار و دادههای کمی میتواند تاثیر مثبت در LLMO داشته باشد.
✅ ه. بهینهسازی مستمر
همانند SEO، بهینهسازی برای LLM یک فرآیند دائمی است و باید همزمان با پیشرفتهای فنی و فعالیتهای رقبا توسعه یابد.
چگونه موفقیت LLMO را بسنجیم؟
۱. نظرسنجی از مشتریان
در انتهای فرآیند خرید، میتوان گزینههایی مانند «ChatGPT»، «LLM» یا «هوش مصنوعی مولد» را به فرمهای بازخورد اضافه کرد تا مشخص شود مشتریان از چه کانالی با شما آشنا شدهاند. همچنین میتوان با گروههای کانونی، اعتماد کاربران به نتایج LLM را در مقایسه با موتورهای جستجو بررسی کرد.
۲. تحلیل وبسایت
ابزارهایی مانند گوگل آنالیتیکس میتوانند نشان دهند چه مقدار ترافیک از پلتفرمهایی مانند Bing یا Perplexity میآید. البته ChatGPT هنوز منبع مستقیم لینکدهی ندارد، پس ترافیک آن قابلردیابی نیست، و این نشان میدهد روشهای تحلیل نیز باید تکامل یابند.
جمعبندی
بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMO) حوزهای جدید است که بهترین روشهای آن هنوز در حال شکلگیری است. اما این دلیل نمیشود که شرکتها آن را نادیده بگیرند. هرچه زودتر وارد این حوزه شوید، مزیت رقابتی بیشتری خواهید داشت.
گام بعدی چیست؟
اگر مایلید در این زمینه بیشتر بدانید و با من در این خصوص صحبت کنید، میتوانید از طریق واتساپ یا ایمیل با من در ارتباط باشید.
