Hogy az AI valóban mérlegeli a linkjeit (35 000 adatlap elemzése)

Mielőtt beugrnánk:

• Utálom dicsekedni, de azt fogom mondani, hogy rendkívül büszke vagyok arra, hogy a múlt héten a G50 SEO világbajnokságon a negyedik helyen álltam.
• A NESS -ben, a Global News & Editorial SEO csúcstalálkozón, október 22 -én beszélek. A Growth Memo olvasók 20% -ot kapnak, amikor a „Kevin2025” kód kódja

Fokozza képességeit a Growth Memo heti szakértői betekintésével. Feliratkozás ingyen!

A történelem során a linkek mindig is a láthatóság egyik legmegbízhatóbb valuta volt a keresési eredményeknél.

Tudjuk, hogy az AI-alapú keresés láthatósága szempontjából a linkek számítanak, de az LLMS-en belül működnek- ideértve az AI áttekintést, az Ikrét vagy a Chatgpt & Co.-t- még mindig kissé fekete doboz.

Az AI keresési modellek növekedése megváltoztatja az organikus láthatóság szabályait és a Voice Of LLM eredmények versenyének versenyét.

Tehát a kérdés az, hogy a linkek továbbra is láthatóságot kapnak-e az AI-alapú keresési módszerekben ... és ha igen, melyik?

Ha a backlinkek voltak a PreLM internetes pénzneme, akkor a heti elemzés az első áttekintés arról, hogy továbbra is törvényes pályázatok-e az új AI-keresési gazdaságban.

A Semrush -val együtt 1000 domént elemeztem, és azok AI megemlítése a Core Backlink mutatókkal szemben.

Az adatok négy tiszta elvihető árut feltártak:

1. A backlink-megszerzett hatóság segít, de ez nem minden.
2. A link minősége meghaladja a mennyiséget.
3. A legmeglepőbb módon a nofollow linkek valódi súlyt húznak.
4. A kép linkek mozgathatják a tűt a hatalomra.

Ezek az eredmények segítenek mindannyiunknak megérteni, hogy az AI modellek miként vannak a felszíni helyszíneken, valamint annak feltárása, hogy a Backlink Levers marketingszakemberei milyen módon befolyásolhatják a láthatóságot.

Az alábbiakban megtalálja a módszertant, a mélyebb adatfelvételeket és a prémium előfizetők számára, ajánlásokat (referenciaértékekkel), hogy ezeket az eredményeket cselekedjenek.

Módszertan

Ehhez az elemzéshez megvizsgáltam az AI megemlítések közötti kapcsolatokat 1000 véletlenszerűen kiválasztott webdoméneknél. Az összes adat a Semrush AI SEO Toolkit, a Semrush AI láthatóságának és keresési elemzési platformjáról származik.

A Semrush csapattal együtt megvizsgáltam a megemlítések számát:

• Chatgpt.
• Chatgpt a kereséssel aktivált.
• Ikrek.
• A Google AI áttekintései.
• Zavar.

(Ha kíváncsi vagy arra, hogy a Claude.ai hol illeszkedik ehhez az elemzéshez, akkor nem vettük be, mivel a felhasználói bázis általában kevésbé koncentrál a webes keresésre és inkább a generatív feladatokra.)

A fenti platformok esetében megmérjük a hang részesedését és az AI megemlítések számát a következő backlink mutatókkal szemben:

• Teljes linkek.
• Egyedi összekötő domainek.
• Kövesse a linkeket.
• Nofollow linkek.
• Hatóság pontszáma (egy Semrush metrika, amelyet az alábbiak szerint ascore -nak neveznek).
• Szöveges linkek.
• Kép linkek.

Ebben az elemzésben két különféle módszert használtam a korreláció mérésére az adatok között: a Pearson -korreláció és a Spearman korreláció.

Ha ismeri ezeket a fogalmakat, ugorjon a következő szakaszra, ahol belemerülünk az eredményekbe.

Mindenki más számára ezeket lebontom, így jobban megérted az alábbi eredményeket.

A Pearson és a Spearman egyaránt korrelációs együtthatók -a -1 és +1 közötti számok, amelyek megmérik, hogy két különböző változó milyen erősen rokon.

Minél közelebb van az együttható a +1 vagy -1 -hez, annál valószínűbb és erősebb a korreláció. (A közel 0 azt jelenti, hogy egyáltalán gyenge vagy nincs korreláció.)

• Pearson's R A két változó közötti lineáris kapcsolat erősségét és irányát méri. Pearson a nyers értékek felhasználásával egy lineáris korrelációt vizsgál az adatok között. Ez a mérési mód érzékeny a kiugróságokra. De ha a kapcsolat görbül vagy küszöbértékekkel rendelkezik, Pearson alulméretezi azt.
• Spearman's ρ (Rho) Méri a monoton kapcsolat erejét és irányát, vagy azt, hogy az értékek következetesen ugyanazon vagy ellentétes irányban mozognak -e, nem feltétlenül egyenes vonalban. Spearman az adatok rangkorrelációját vizsgálja. Megkérdezi, hogy a magasabb X hajlamos -e magasabb y -val; A Spearman korreláció azt kérdezi: „Amikor egy dolog növekszik, a másik általában is növekszik?”. Ez egy olyan korreláció, amely robusztusabb a nemlineáris, monotonikus mintákkal szembeni kiugró értékekkel és beszámoljon.

A Pearson és a Spearman korrelációs együtthatók közötti különbség azt jelentheti, hogy a nyereség nemlineáris.

Más szavakkal: van egy küszöb a keresztezéshez. És ez azt jelenti, hogy az X -nek az Y -re gyakorolt ​​hatása nem indul el azonnal.

A Pearson és a Spearman együtthatók vizsgálata megmondhatja nekünk, hogy semmi (vagy nagyon kevés) történik, amíg át nem halad egy bizonyos pontot - és ha egyszer túllépi ezt a pontot, a kapcsolat erősen megjelenik.

Íme egy gyors példa arra, hogy egy elemzés, amely magában foglalhatja mindkét együtthatót, felfedheti:

Az 500 dollár (X művelet) kiadása a hirdetésekre előfordulhat, hogy nem mozgatja a tűt az értékesítés növekedésére (Y eredmény). De ha egyszer átlépte, mondjuk, havonta 5000 USD (X művelet), az értékesítés folyamatosan növekszik (Y eredmény).

És ez a mai statisztikai leckének vége.

Az első jel, amelyet megvizsgáltunk, az a kapcsolat erőssége volt, amely a hely linkek száma között szerepel, szemben a hang AI részesedésével.

Íme, amit az adatok mutattak:

• A Hatóság pontszáma mérsékelt kapcsolatot mutat a Voice of Voice (SOV) részéhez: Pearson ~ 0,23, Spearman ~ 0,36.
• A magasabb hatalom magasabb SOV -t jelent, de a nyereség egyenetlen. Van egy küszöb, amelyet át kell lépnie.
• A hatóság támogatja a láthatóságot, mégis nem magyarázza meg a variancia nagy részét. Ez azt jelenti, hogy a linkek hatással vannak az AI láthatóságára, de a történetre több van, mint például a tartalom, a márka észlelése stb.

Ezenkívül az egyedi összekötő tartományok száma több, mint a linkek teljes száma.

Nyilvánvalóan: a webhelye nagyobb valószínűséggel rendelkezik nagyobb SOV -val, ha sok különböző webhelyről linkjei vannak, mint néhány webhelyről egy hatalmas számú link.

Az összes modellben a legerősebb kapcsolat történt a hatalom pontszáma (0,65 Pearson, 0,57 Spearman) és a megemlítések száma között

Így határozza meg Semrush a hatóság pontszámának mérését:

A Hatóság pontszáma az összetett mutatónk, amely a weboldal vagy a weboldal általános minőségét osztályozza. Minél magasabb a pontszám, annál feltételezhetőbb súlya lehet a domain vagy a weboldal kimenő linkjei egy másik webhelyhez.

Figyelembe veszi a linkek számát és minőségét, az organikus forgalmat a forrásoldalak összekapcsolásához és a linkprofil spamitásának.

Természetesen az Ascore csak a minőség proxyja. Az LLM -eknek megvan a maga módja a backlink minőség elérésére. De az adatok azt mutatják, hogy a Semrush Ascore -ját jó reprezentatívként használhatjuk.

A legtöbb modell ezt a metrikát egyenlően értékeli a megemlítésekhez, de a chatgpt keresés és a zavartság a legkevésbé értékeli az átlaghoz képest.

Meglepő módon a szokásos CHATGPT (a keresés aktiválása nélkül) az ASCORE -t súlyozza az összes modell közül.

Kritikus tudni: A medián megemlítések ~ 21,5-ről a 8. decile-ről ~ 79,0-re ugornak a 9. decárban. A kapcsolat nemlineáris. Más szavakkal, a legnagyobb nyereség akkor érkezik, amikor eléri a hatalom felső határait, vagy ebben az esetben.

(Kontextushoz a dekile az adatkészlet 10 egyenlő részre osztásának egyik módja. Minden szegmens, vagy decil, az adatpontok 10% -át tartalmazza, amikor sorrendben rendezik őket.)

Talán a legjelentősebb megállapítás ebből az elemzésből az Nem számít, ha a linkeket Nofollow -ra állítják, vagy sem!

És ennek hatalmas következményei vannak.

A nofollow linkek értékének megerősítése annyira fontos, mivel az ilyen típusú linkek általában könnyebben felépíthetők, mint a linkek követése.

Az LLM -ek itt különböznek egymástól a keresőmotoroktól: egy ideje tudtuk, hogy a Google is Számolja a nofollow linkeket, de nem Mennyi és MI MI (mászás, rangsor stb.).

Még egyszer, nem fog nagy nyereséget látni, amíg a 3 legfontosabb decile -ben vagy az adatpontok 30% -ában nem áll.

Kövesse a linkeket → megemlíti:

• Pearson 0,334, Spearman 0,504

Nofollow linkek → Megemlíti:

• Pearson 0,340, Spearman 0.509

Ezzel szemben a Google AI áttekintései és zavartsága a legmagasabb és a NOFollow linkeket a legkevésbé linkek.

És érdekes módon az Ikrek és a Chatgpt a legmagasabb (a szokásos követő linkek felett) mérlegelje a nofollow linkeket.

Itt van a saját elméletem, hogy miért mérlegeli az Ikrek és a Chatgpt még többet:

Az Ikrek esetében kíváncsi vagyok, ha a Google a nofollow linkeket magasabb, mint azt hittük, hogy a múltban vannak. És a chatgpt segítségével hipotézisem az, hogy a Bing a Nofollow linkeket is magasabbra mérlegeli (miután a Google elkezdte ezt is). De ez csak egy elmélet, és nincs adatom, hogy támogassam ezt.

A szöveges alapú linkeken túl azt is megvizsgáltuk, hogy a képalapú linkek ugyanazt a súlyt hordozzák-e.

És bizonyos esetekben szorosabb kapcsolatban álltak a megemlítésekkel, mint a szöveges alapú kapcsolatok.

De milyen erős?

• Képek vs megemlítik: Pearson 0,415, Spearman 0,538
• Szöveg linkek vs megemlítik: Pearson 0,334, Spearman 0,472

A kép linkek valóban elkezdenek kifizetni, ha már van valamilyen hatalma.

• A Decile Tiers közepétől a kapcsolat pozitívvá válik, majd megerősödik, és a legerősebb a legmagasabb decilesben.
• Az alacsony szintű decilesekben (1. és 2. deciles) a képek → megemlíti, hogy a nyakkendő gyenge vagy negatív.

Ha megemlíti a zavarás vagy a keresési-GPT növekedését, a képkapcsolatok különösen eredményesek.

• A képek korrelálnak a leginkább megemlítik a zavarosságot és a keresés-GPT-t (Spearman ≈ 0,55 és 0,53), majd chatgpt/gemini (≈ 0,49-0,52), majd a Google-AI (≈ 0,46).

---