A keresés még nem ér véget. Fejlődik.
Az iparágon belül a felfedezést támogató rendszerek eltérőek. A hagyományos keresés az internet feltérképezésére, indexelésére és rangsorolására tervezett algoritmusokon fut. A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek, mint például a Perplexity, a Gemini és a ChatGPT, olyan modelleken keresztül értelmezik, amelyek visszakeresnek, érvelnek és válaszolnak. Az a csendes váltás (a rangsor oldalakra érvelés tartalommal) ez az, ami széttöri az optimalizálási veremet.
Amit az elmúlt 20 évben építettünk, továbbra is számít: tiszta architektúra, belső linkelés, feltérképezhető tartalom, strukturált adatok. Ez az alap. De a felette lévő rétegek most saját gravitációjukat alkotják. A visszakereső motorok, az érvelési modellek és a mesterséges intelligencia válaszrendszerei eltérően értelmezik az információkat, mindegyik a saját tanult súlyok és kontextuális szabályok révén.
Gondolj erre úgy, mint középiskolából egyetemre. Nem ugrál előre. Arra építesz, amit már megtanultál. Az alapok (feltérképezhetőség, séma, sebesség) továbbra is számítanak. Egyszerűen már nem kapod meg az egész évfolyamot. A láthatóság következő szintje a veremben magasabban történik, ahol az AI-rendszerek eldöntik, hogy mit kérjenek le, hogyan indokolják ezt, és hogy bevonják-e Önt végső válaszukba. Itt történik az igazi váltás.
A hagyományos keresés nem esik le a szikláról, de ha csak kék linkekre optimalizál, akkor hiányzik, ahol a felfedezés bővül. Most egy hibrid korszakban vagyunk, ahol a régi jelek és az új rendszerek átfedik egymást. A láthatóság nem csak a megtalálásról szól; a létezésről szól értett azok a modellek, amelyek eldöntik, hogy mi kerüljön felszínre.
Ez az optimalizálás következő fejezetének kezdete, és ez nem igazán forradalom. Ez inkább előrelépés. Az emberek számára készített hálót újraértelmezik a gépek számára, és ez azt jelenti, hogy a munka megváltozik. Lassan, de félreérthetetlenül.
Algoritmusok vs. Modellek: Miért számít ez a műszak?
A hagyományos keresésre épült algoritmusokszabályhalmazok, lineáris rendszerek, amelyek lépésről lépésre haladnak a logikán vagy a matematikán, amíg el nem érik a meghatározott választ. Képletként képzelheti el őket: Kezdje A-val, dolgozza fel B-ig, oldja meg X-et. Minden bemenet előre látható útvonalat követ, és ha ugyanazokat a bemeneteket újra futtatja, ugyanazt az eredményt kapja. Így működtek a PageRank, a feltérképezés ütemezése és a rangsorolási képletek. Determinisztikus és mérhető.
Az AI-vezérelt felfedezés tovább fut modellekamelyek nagyon eltérően működnek. Egy modell nem egy egyenletet hajt végre; ezreket vagy milliókat egyensúlyoz súlyok többdimenziós téren keresztül. Mindegyik súlyozás az adatok közötti tanult kapcsolat erősségét tükrözi. Amikor egy modell „válaszol” valamit, az nem egyetlen egyenletet old meg; ez a valószínűségek térbeli tájain való navigálás, hogy megtalálja a legvalószínűbb eredményt.
Az algoritmusokat úgy képzelheti el, mint lineáris problémamegoldás (az elejétől a végéig egy rögzített úton haladva), miközben a modellek teljesítenek térbeli problémamegoldástöbb utat járva be egyszerre. Ez az oka annak, hogy a modellek nem mindig adnak azonos eredményeket ismételt futtatások során. Érvelésük valószínűségi, nem determinisztikus.
A kompromisszumok valósak:
- Algoritmusok átláthatóak, megmagyarázhatók és reprodukálhatók, de merevek.
- Modellek rugalmasak, alkalmazkodóak és kreatívak, de átláthatatlanok és hajlamosak a sodródásra.
Egy algoritmus dönt mit rangsorolni. Egy modell dönt mit kell érteni.
Azt is fontos megjegyezni, hogy a modellek algoritmusok rétegeire épülnek, de a betanítás után viselkedésük feltűnővé válik. Inkább következtetnek, mint végrehajtanak. Ez az alapvető ugrás, és maga az optimalizálás miért ölel fel több rendszert.
Az algoritmusok egyetlen rangsorolási rendszert irányítottak. A modellek ma több értelmezési rendszert irányítanak (visszakeresés, érvelés és válasz), amelyek mindegyike másképp van kiképezve, és mindegyik a maga módján dönt a relevanciáról.
Tehát, amikor valaki azt mondja: „Az AI megváltoztatta az algoritmust”, akkor hiányzik a valódi történet. Nem módosított egy képletet. Kifejlesztette a világról alkotott belső megértését.
Első réteg: Feltérképezés és indexelés, Még mindig a kapuőr
Még mindig középiskolás vagy, és továbbra is számít, hogy jól végezd a munkát. A feltérképezés és az indexelés alapjai nem tűntek el. Ezek az előfeltételei mindennek, ami ezután következik.
A Google szerint a keresés három szakaszban történik: feltérképezés, indexelés és kiszolgálás. Ha egy oldal nem érhető el vagy nem indexelhető, soha nem is kerül be a rendszerbe.
Ez azt jelenti, hogy az URL-struktúra, a belső linkek, a robots.txt, a webhely sebessége és a strukturált adatok továbbra is számítanak. Az egyik SEO-útmutató a következőképpen határozza meg: „A feltérképezés az, amikor a keresőrobotok weboldalakat fedeznek fel. Az indexelés az, amikor a keresőmotorok elemzik és tárolják a feltérképezési folyamat során gyűjtött információkat.”
Helyezze ezeket a mechanikákat, és jogosult a láthatóságra, de jogosultság nem ugyanaz, mint léptékű felfedezés. A verem többi részében történik a megkülönböztetés.
Ha az alapokat opcionálisnak tekinti, vagy kihagyja őket a fényes AI-optimalizálási taktika érdekében, akkor homokra épít. Az AI Discovery Egyetem továbbra is elvárja az érettségit. Ellenőrizheti webhelye feltérképezési hozzáférését, indexállapotát és gyűjtőjeleit. Győződjön meg arról, hogy a robotok elérhetik az oldalait, hogy az index nélküli csapdák nem blokkolják a fontos tartalmat, és hogy a strukturált adatok olvashatóak.
Csak ha az alapréteg szilárd, dőljön be a vektor-visszakeresés, az érvelés és a válaszszintű optimalizálás következő fázisaiba. Ellenkező esetben vakra optimalizál.
Második réteg: vektor és visszakeresés, ahol a jelentés él
Most elvégezted a középiskolát, és belépsz az egyetemre. A szabályok mások. Már nem csak kulcsszavakra vagy linkekre optimalizál. Ön a jelentésre, a kontextusra és a géppel olvasható beágyazásokra optimalizál.
A vektoros keresés alapozza meg ezt a réteget. A tartalom numerikus megjelenítését használja, így a visszakeresési modellek az elemeket egyeztetni tudják szemantikai hasonlóság, nem csak a kulcsszavak átfedését. A Microsoft áttekintése a vektoros keresésről úgy írja le, mint „olyan módszert, amellyel a pontos kifejezések helyett az adatok jelentése alapján lehet keresni”.
Az Anthropic modern visszakeresési kutatásai azt mutatják, hogy a kontextuális beágyazás és a kontextuális BM25 kombinálásával a 20 legfelső darab visszakeresési sikertelenségi aránya körülbelül 49%-kal (5,7% → 2,9%) csökkent a hagyományos módszerekhez képest.
A keresőoptimalizálók számára ez azt jelenti, hogy a tartalmat úgy kell kezelni, mint adatdarabokat. Bontsa fel a hosszú formátumú tartalmat moduláris, jól meghatározott szegmensekre, világos kontextussal és szándékkal. Minden darabnak egy koherens ötletet vagy megválaszolandó entitást kell képviselnie. Strukturálja a tartalmat úgy, hogy a visszakereső rendszerek hatékonyan beágyazhassák és összehasonlíthassák.
A visszakeresés már nem arról szól, hogy az első oldalon legyünk; arról van szó, hogy a jelölt készlet érveléshez. A modern verem a hibrid visszakeresésen alapul (BM25 + beágyazások + kölcsönös rangegyesítés), így a cél az, hogy a modell össze tudja kapcsolni a darabokat a szövegrelevánsság és a jelentésközelség tekintetében.
Most a visszakereső rendszerek felfedezésére épít, nem csak a bejárókra.
Harmadik réteg: Érvelés, ahol jogosultság van hozzárendelve
Az egyetemen már nem memorizálsz tényeket; te értelmezed őket. Ennél a rétegnél a visszakeresés már megtörtént, és egy érvelési modell dönti el, hogy mit kezdjen azzal, amit talált.
Az érvelési modellek a koherenciát, az érvényességet, a relevanciát és a bizalmat értékelik. A tekintély itt azt jelenti, hogy a gép képes ok tartalmával, és bizonyítékként kezelje. Nem elég, ha van egy oldal; szüksége van egy oldalra, amelyet a modell ellenőrizhet, idézhet és beépíthet.
Ez ellenőrizhető állításokat, tiszta metaadatokat, egyértelmű forrásmegjelölést és következetes hivatkozásokat jelent. Ön a gépbizalomra tervez. A modell nem csak az angol nyelvtudásról szól; a struktúra, a kereszthivatkozások, a séma és a konzisztencia beolvasása bizonyítékként.
Az optimalizálás ezen a rétegen még alakul, de az irány egyértelmű. Lépjen előre a következő kérdéssel: Hogyan fog ellenőrizni engem egy érvelési motor? Milyen jeleket küldök, hogy megerősítsem, megbízható vagyok?
Negyedik réteg: Válasz, ahol a láthatóság hozzárendeléssé válik
Most végzős vagy. Ami alapján megítélnek, az nem csak az, amit tudsz; ezt tulajdonítják neked. A válaszréteg az, ahol a modell választ épít, és eldönti, hogy mely forrásokat nevezze meg, idézze vagy fogalmazza meg.
A hagyományos SEO-ban az a cél, hogy megjelenjen az eredmények között. Ebben a rétegben az a célod, hogy legyen a forrás a válaszból. De előfordulhat, hogy nem kapja meg a látható kattintást. Az Ön tartalma idézés nélkül is befolyásolhatja a mesterséges intelligencia válaszát.
A láthatóság ma már bekerülést jelent válaszkészletek, nem csak a ranglista pozícióját. A befolyásolás az érvelési láncban való részvételt jelenti.
Ha itt szeretne nyerni, tervezze meg a tartalmat gépi attribúció. Használjon olyan sématípusokat, amelyek igazodnak az entitásokhoz, megerősítik a szerző azonosságát, és kifejezett hivatkozásokat biztosítanak. Az adatokban gazdag, bizonyítékokkal alátámasztott tartalom kontextust biztosít a modelleknek, amelyekre hivatkozhatnak és újra felhasználhatók.
Elköltözöl rangsorolj engem hogy használj engem. Az eltolódás: oldalpozícióról válasz részvételre.
Ötödik réteg: Megerősítés, a visszacsatolási hurok, amely megtanítja a halomra
Az egyetem nem áll meg a vizsgáknál. Folyamatosan munkát produkálsz, visszajelzést kapsz, fejlődsz. Az AI-verem ugyanúgy viselkedik: minden réteg táplálja a következőt. A visszakereső rendszerek tanulnak a felhasználói választásokból. Az indoklási modellek frissítése megerősítő tanulás emberi visszajelzésekből (RLHF). A válaszrendszerek az elkötelezettség és az elégedettség jelei alapján fejlődnek.
SEO szempontból ez az új oldalon kívüli optimalizálás. Az olyan mutatók, mint például, hogy milyen gyakran kerül lekérésre, válaszba foglalva vagy pozitív szavazattal egy asszisztensben, visszacsatolják a láthatóságot. Ez a viselkedés megerősítése.
Optimalizálja ezt a hurkot. Tedd tartalmadat újrafelhasználhatóvá, elkötelezettségre tervezve és kontextualizálásra strukturálva. A modellek abból tanulnak, ami teljesít. Ha passzív vagy, akkor eltűnsz.
A stratégiai átalakítás
Már nem csak egy webhelyet optimalizál; egy halmot optimalizálsz. És te egy hibrid pillanatban vagy. A régi rendszer továbbra is működik; az új nő. Nem hagyod el egyiket a másikért. Mindkettőre építkezel.
Íme az ellenőrző lista:
- Biztosítsa a feltérképezési hozzáférést, az index állapotát és a webhely állapotát.
- Modularizálja a tartalmat és optimalizálja a visszakeresést.
- Az érvelés szerkezete: séma, attribúció, bizalom.
- Tervezés a válaszadáshoz: részvétel, újrafelhasználás, modularitás.
- Kövesse nyomon a visszacsatolási hurkokat: visszakeresési számok, válaszok beillesztése, bekapcsolódás az AI-rendszereken belül.
Tekintse ezt a haladó kurzus tantervének. Elvégezted a középiskolai munkát. Most az egyetemi szintre készülsz. Lehet, hogy még nem ismeri a teljes tantervet, de tudja, hogy a fegyelem számít.
Felejtsd el a SEO végét hirdető címeket. Nem ér véget, hanem halad. Az okosak nem esnek pánikba; fel fognak készülni. A láthatóság alakja változik, és te vagy a csoportban, amely meghatározza, mi következik.
Ez megvan.
Ez a bejegyzés eredetileg a Duane Forrester Decodes oldalon jelent meg.
