El glossari de SEO i GEO

Rastreig

Un rastrejador recupera pàgines automàticament. La possibilitat de fer-ho depèn, entre altres factors, de les regles d’accés, les respostes del servidor i els enllaços. Que una pàgina s’hagi recuperat no significa que s’hagi indexat.

Indexació

Un cercador processa una pàgina i la té en compte en el seu índex. La decisió correspon al sistema de cerca. Ni tan sols una pàgina indexada obté per això una posició garantida per a una pregunta determinada.

Canonical

Una referència Canonical indica l’URL preferida per a un contingut igual o molt semblant. Ha de ser coherent amb la destinació realment desitjada de la pàgina. Uns elements Canonical incorrectes poden dificultar-ne la interpretació.

Metadescripció i títol

El títol descriu el tema de la pàgina i la metadescripció en resumeix el contingut. Tots dos han de correspondre amb precisió a la pàgina. Els sistemes de cerca poden compondre d’una altra manera la presentació que s’acaba mostrant.

robots.txt

El fitxer robots.txt conté regles per a les peticions automàtiques de determinats bots. No protegeix l’accés a continguts confidencials. Cal distingir l’accés per a la cerca del que s’utilitza per a l’entrenament segons la finalitat de cada bot.

Noindex

Una instrucció Noindex demana als cercadors que no incloguin una pàgina al seu índex. No és un bloqueig amb contrasenya. Els canvis en les instruccions d’indexació s’han de limitar a les pàgines concretament afectades i comprovar després.

llms.txt

llms.txt és un format de fitxer proposat per orientar els sistemes d’IA. El seu efecte depèn de si un sistema l’utilitza realment. Google Search ignora el fitxer; en aquest cercador no té cap efecte positiu ni negatiu en el posicionament. No substitueix un lloc web accessible ni uns continguts útils.

OAI-SearchBot i GPTBot

OAI-SearchBot està destinat a la cerca d’OpenAI i GPTBot a l’entrenament de models. Per tant, decidir sobre l’accés per a la cerca no implica decidir automàticament sobre l’entrenament. ChatGPT-User correspon als accessos iniciats per l’usuari.

Dades estructurades

Les dades llegibles per màquina poden descriure a quina organització, persona o pàgina es refereix un contingut. Han de concordar amb la informació visible. El marcatge, per si sol, no garanteix una presentació especial dels resultats ni una recomanació de la IA.

Organització i persona

L’agència, el seu operador legal i la persona responsable poden correspondre a dades diferents. Una presentació coherent evita que la marca, la ubicació i el contacte semblin contradictoris.

Enllaços interns

Els enllaços entre pàgines pròpies mostren relacions i guien els lectors cap a informació complementària. Un text d’enllaç precís és més útil que repetir «Feu clic aquí». Les destinacions han de ser accessibles i respondre la pregunta anunciada.

LLM – Large Language Model

Un gran model de llenguatge processa i genera llenguatge a partir de patrons apresos. Una aplicació el pot connectar amb la cerca o amb altres eines. Tot i així, cal comprovar l’exactitud de la resposta generada i si les fonts són adequades.

Tokenització

La tokenització divideix el text en unitats de processament. Un token no és necessàriament una paraula completa. D’això no se’n desprèn cap regla útil per escriure els continguts d’un lloc web amb un nombre determinat de tokens.

Finestra de context

La finestra de context designa la quantitat d’informació que un model pot tenir en compte en un processament. Per utilitzar-lo, també importa, per tant, quins documents i missatges anteriors s’hi incorporen realment.

Com funciona ChatGPT en el dia a dia d’una empresa?

Segons la funció utilitzada, l’aplicació pot generar llenguatge, treballar continguts proporcionats i cercar informació actual. L’empresa ha de definir la funció concreta, les dades permeses i l’esforç de revisió necessari.

RAG – Retrieval-Augmented Generation

Amb RAG, es recupera d’una font la informació adequada per a una tasca i es posa a disposició per elaborar la resposta. La qualitat, l’actualitat i els permisos d’aquestes fonts són decisius. RAG no demostra que s’utilitzi automàticament qualsevol lloc web públic.

Fine-Tuning

Fine-Tuning adapta un model mitjançant entrenament addicional amb exemples o comportaments desitjats. És diferent de la cerca web actual o del treball sobre el lloc web d’una empresa. Per a moltes tasques editorials, d’entrada és més important un bon procés de treball amb revisió que una adaptació pròpia del model.

Menció i recomanació

Una menció és l’aparició d’un nom identificat de manera inequívoca. Una recomanació el valora com a opció adequada per a una pregunta. No tota menció és una recomanació.

citació d’una font

Una citació d’una font enllaça una font concreta en una resposta. Comproveu si la pàgina enllaçada sosté realment l’afirmació. Un enllaç, per si sol, no és un segell de qualitat per a totes les afirmacions d’una resposta.

Conversió

Una conversió és una acció definida prèviament, com ara una sol·licitud rebuda. Un clic al telèfon, un formulari enviat i un encàrrec són esdeveniments diferents. Una anàlisi rigorosa indica expressament què es compta.

La guia Mesurar la visibilitat en IA connecta aquests conceptes amb un procediment pràctic de comprovació.