Réponse Optimisation du moteur (AEO) - ce que les marques doivent savoir

Réponse Optimisation du moteur - Qu'est-ce que cela signifie pour les marques?

Réponse L'optimisation du moteur est le processus d'organisation du contenu afin que les modèles de grande langue (LLM) tels que Chatgpt puissent interpréter, référence et recommander votre marque lorsque vous répondez aux requêtes utilisateur. Pour que votre marque soit reconnue par un LLM, vous devez comprendre comment ces modèles apprennent des données. Les LLM sont formées pour terminer des phrases. Prenons l'exemple: «La vie est comme une boîte de chocolat.» Pendant la formation, le modèle masque un mot aléatoire et tenterait de le prédire. Pour que votre contenu apparaisse dans la réponse d'un LLM, il doit faire partie de son ensemble de données de formation.

Voici quelques conseils pour les entreprises:

Format de questions / réponses: entraînez le modèle avec des conversations

La simple publication de votre catalogue de produits en ligne ne garantit pas que les LLM ne l'utilisent pas. Ils peuvent le gratter, mais ils ne le prioriseront pas. La copie marketing standard ne suffit pas. Les LLM apprennent par le dialogue naturel - pas des slogans ou des slogans.

Les marques doivent passer du contenu statique et axé sur les mots clés au matériel dynamique et conversationnel. Pensez moins à une brochure et plus comme un représentant de vente bien informé répondant aux véritables demandes des clients. C'est là que le référencement traditionnel échoue - il a été construit autour de mots clés isolés. Les LLM nécessitent un contexte.

Utile et authentique: surprendre le modèle

Les LLM ignorent les informations qu'ils possèdent déjà. Si votre contenu indique que «la Terre est ronde», elle ne s'inscrit probablement pas car le modèle contient déjà cette connaissance.

Vous devez vous concentrer sur la découverte de quelque chose de nouveau ou de moins connu sur votre marque, votre produit ou votre industrie. Le contenu le plus percutant est frais, utile et enraciné dans une véritable interaction.

Faisant autorité: être une source qui mérite d'être citée

Certains principes restent inchangés. Tout comme avec le référencement, la crédibilité joue toujours un rôle crucial. Le contenu qui gagne des liens, des citations et de la validation entre plusieurs sources construise l'autorité. Un contenu de faible qualité ou spam ne fonctionne pas. Si votre marque manque de confiance ou d'une voix distincte, les LLM ne l'échuisent pas.

La surveillance mirage de l'optimisation du moteur de réponse

Chaque fois qu'une nouvelle tendance technologique émerge - AEO ne faisant pas exception - les entreprises technologiques se précipitent pour développer des outils de surveillance. Les derniers outils, tels que Defound, Daydream et Goodie, offrent des tableaux de bord pour suivre les mentions de marque sur des plateformes d'IA comme Chatgpt et Perplexity.

Cependant, il y a un défi: les LLM se comportent différemment des moteurs de recherche. Ils conservent la mémoire. Contrairement à Google, qui, historiquement, ne se souvenait pas des recherches passées, les LLMS créent un contexte au fil du temps. Demandez à Chatgpt ce dont il se souvient de vous - vous verrez. Ces modèles évoluent en fonction des interactions précédentes, qui influencent les résultats futurs. Cela rend impossible pour un tableau de bord de surveiller avec précision toutes les réponses possibles, car l'expérience de chaque utilisateur est façonnée par son historique de conversation unique.

Meilleure mesure du trafic LLM

Alors, quelle est une meilleure façon de mesurer l'impact? Suivre le trafic réel. Surveillez ce qui vient dans votre site à partir de plates-formes comme Chatgpt, Gemini ou Perplexity. Il est rentable, précis et montre des résultats réels.

Comment créer un contenu adapté à LLM

La surveillance seule ne raconte que la moitié de l'histoire. Pour influencer les données de formation LLM, vous devez créer un nouveau contenu de marque précieux. Les anciennes stratégies de référencement ne s'appliquent plus. Votre marque a des idées uniques et une vision. Ne les enterrez pas derrière les listes de produits génériques.

Prenez l'exemple de quelqu'un à la recherche d'une «montre de retraite». Au lieu de répertorier cinq produits, expliquez ce qui définit une excellente montre de retraite. Est-ce un héritage? Lisibilité? Signification émotionnelle? Engagez les utilisateurs dans une conversation significative. Ce type de contexte est exactement ce que les LLM sont conçues pour absorber.

En résumé: présenter les conversations que vous avez déjà. Passez en revue vos journaux de recherche de site, vos scripts de vente et vos chats d'assistance. Ce sont des données précieuses. Les LLM répondent mieux au contenu qui ressemble à un humain utile.

Voici comment procéder:

Comprendre les questions de l'intention et du cadre de l'utilisateur

• Créez du contenu autour de vraies questions que les gens posent.
• Offrez des réponses concises et directes au début.

Concentrez-vous sur un contenu significatif

• Ne décrivez pas seulement les fonctionnalités. Expliquez la pertinence.
• Partagez des histoires - ils sont plus mémorables.

Optimiser la voix et la conversation

• Utilisez un phrasé qui semble naturel et s'aligne sur le ton de votre marque.
• Prioriser «qui», «quoi», «où», «quand», «pourquoi» et les formats «comment».

Certaines marques ont déjà ce type de contenu disponible publiquement - dans les forums, les discussions Reddit ou les avis clients. Ce contenu fait naturellement surface dans les sorties LLM.

D'autres marques ont des informations riches cachées dans les journaux de support internes ou les systèmes CRM. Extraire ces données. Structurez-le. Publiez-le. Rendre accessible. Des outils comme Google's Vertex, Meta's Llama ou des solutions spécialisées comme R2decide peuvent aider à rationaliser ce processus.

Quelle est la prochaine étape après l'optimisation du moteur?

AEO n'est que le début. Deux changements majeurs sont à l'horizon - les deux affecteront considérablement la façon dont les marques apparaissent à l'ère de l'IA.

La découverte payante changera

Les LLM sont prêtes à incorporer la publicité directement dans leurs réponses. Google, Perplexity et Openai ont tous confirmé des plans pour cela. Attendez-vous à ce que ce changement se produise au début de 2025 - peut-être plus tôt.

Mais ne vous attendez pas à des publicités traditionnelles. Ces modèles fourniront des recommandations dans le cadre de la conversation. Étant donné que les utilisateurs paient des services comme Chatgpt, le modèle économique change. De nouvelles plates-formes de livraison d'annonces émergeront, alimentant les LLM avec des extraits d'annonces conversationnels sur mesure assortis à la requête de chaque utilisateur.

L'accent ne sera pas mis sur la poussée des ventes, mais sur l'assistance. Cela signifie que les marques auront besoin de leur propre LLM côté marque - un système capable de représenter l'entreprise dans ces dialogues et de suggérer le bon produit au bon moment.

Agents partout via des protocoles de contexte modèle

La prochaine grande vague implique des agents qui gèrent les transactions complètes dans l'interface LLM.

OpenAI a introduit des protocoles de contexte de modèle (MCPS), permettant à Chatgpt de faire bien plus que le chat. Il peut vérifier l'inventaire, répondre aux questions personnalisées et même planifier des livraisons. Sam Altman a décrit l'objectif comme la création d'assistants d'IA personne qui peuvent agir - pas seulement fournir des informations.

Pour les marques, cela signifie développer votre propre couche d'agent - un système qui se connecte à ces conversations, fournit des réponses personnalisées et complète le parcours client sans rediriger les utilisateurs vers votre site Web.

Les marques ont besoin de leur propre couche de découverte

Pour rester visibles et pertinents, les marques doivent établir leur propre couche de découverte: un contenu qui parle de la langue des LLM - conversationnelle, utile et prête à être recommandée.

Ce n'est pas une spéculation. La transformation se produit déjà. Vous voulez explorer davantage? Connectez-vous avec moi sur LinkedIn.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!