Saprotami izvērtēt jēdzienus
SEO un GEO glosārijs
Profesionālie jēdzieni ir noderīgi tad, kad atvieglo lēmumu. Šis glosārijs izskaidro galvenos jēdzienus meklētājprogrammu optimizācijā, tiešsaistes mārketingā un MI meklēšanā un parāda, ko tie nozīmē uzņēmuma vietnei.
SEO, SEA, GEO un LLMO
SEO – meklētājprogrammu optimizācija
Meklētājprogrammu optimizācija uzlabo vietnes saturu, struktūru un tehniskos priekšnosacījumus organiskajai meklēšanai. Tas ietver saprotamas lapas, piemērotas iekšējās saites un tehnisko šķēršļu pārbaudi. Lasīt SEO pamatprincipus.
SEA – reklāma meklētājprogrammās
SEA apzīmē apmaksātu reklāmu meklēšanā. Reklāmām un organiskajiem rezultātiem ir dažādi procesi un izmaksu modeļi. Samaksa par reklāmu nenopērk labāku organisko pozīciju.
GEO – ģeneratīvo meklēšanas sistēmu optimizācija
GEO aplūko uzņēmumu un satura ņemšanu vērā ģenerētās atbildēs. Nozīmīga ir, piemēram, nepārprotama uzņēmuma informācija, piemērotas atbildes un dokumentētas atsauces uz avotiem. Saprotams GEO skaidrojums.
LLMO – lielo valodas modeļu optimizācija
LLMO lieto optimizācijai lielo valodas modeļu jomā, un tā bieži pārklājas ar GEO. Nosaukums vien neapraksta noteiktu pakalpojumu apjomu. Izšķiroši ir tas, kāds saturs, sistēmas un mērīšanas metodes konkrēti domātas.

Pārmeklēšana, indeksēšana un Canonical
Pārmeklēšana
Pārmeklēšanas robots automātiski izgūst lapas. Tas, vai izgūšana ir iespējama, ir atkarīgs cita starpā no piekļuves noteikumiem, servera atbildēm un saitēm. Notikusi izgūšana vēl nenozīmē indeksēšanu.
Indeksēšana
Meklētājprogramma apstrādā lapu un ņem to vērā savā indeksā. Lēmumu pieņem meklēšanas sistēma. Arī indeksēta lapa tādēļ nesaņem garantētu pozīciju konkrētam jautājumam.
Canonical
Canonical norāde nosauc vēlamo URL vienam un tam pašam vai ļoti līdzīgam saturam. Tai konsekventi jāatbilst faktiski vēlamajam lapas galamērķim. Nepareizas Canonical norādes var apgrūtināt izvērtēšanu.
Metaapraksts un Title
Title apraksta lapas tēmu, bet metaapraksts apkopo saturu. Abiem precīzi jāatbilst lapai. Meklēšanas sistēmas var citādi salikt faktiski parādīto attēlojumu.
robots.txt, Noindex un llms.txt
robots.txt
Fails robots.txt satur noteikumus noteiktu robotu automātiskiem pieprasījumiem. Tas neaizsargā konfidenciālu saturu no piekļuves. Meklēšanas piekļuve un apmācība jānošķir pēc attiecīgā robota mērķa.
Noindex
Noindex norāde pieprasa meklētājprogrammām neiekļaut lapu to indeksā. Tā nav paroles aizsardzība. Indeksēšanas norāžu izmaiņas jāierobežo ar konkrētajām skartajām lapām un pēc tam jāpārbauda.
llms.txt
llms.txt ir ierosināts faila formāts orientācijai MI sistēmās. Tā ietekme ir atkarīga no tā, vai sistēma to faktiski izmanto. Google Search šo failu ignorē; tur tam nav ne pozitīvas, ne negatīvas ietekmes uz pozīcijām. Tas neaizstāj ne pieejamu vietni, ne noderīgu saturu.
OAI-SearchBot un GPTBot
OAI-SearchBot ir paredzēts OpenAI meklēšanai, GPTBot — modeļu apmācībai. Tādēļ lēmums par piekļuvi meklēšanai automātiski nav lēmums par apmācību. ChatGPT-User attiecas uz lietotāja ierosinātiem pieprasījumiem.
Strukturētie dati un uzņēmuma identitāte
Strukturētie dati
Mašīnlasāma informācija var aprakstīt, uz kuru organizāciju, personu vai lapu saturs attiecas. Tai jāsaskan ar redzamo informāciju. Marķējums vien negarantē īpašu rezultāta attēlojumu vai MI ieteikumu.
Organizācija un persona
Aģentūra, tās juridiskais operators un atbildīgā persona var būt atšķirīga informācija. Konsekvents attēlojums novērš pretrunas starp zīmolu, atrašanās vietu un saziņu.
Iekšējā sasaistīšana
Saites starp pašu lapām parāda saistības un ved lasītājus pie papildu informācijas. Precīzs saites teksts ir noderīgāks par atkārtotu «Klikšķiniet šeit». Galamērķiem jābūt sasniedzamiem un jāatbild uz pieteikto jautājumu.
LLM, tokeni un konteksta logs
LLM – lielais valodas modelis
Lielais valodas modelis apstrādā un ģenerē valodu pēc apgūtiem modeļiem. Lietotne to var savienot ar meklēšanu vai citiem rīkiem. Tomēr ģenerētā atbilde jāpārbauda attiecībā uz pareizību un piemērotiem avotiem.
Tokenizācija
Tokenizācijā tekstu sadala apstrādes vienībās. Tokens ne vienmēr ir pilns vārds. Vietnes saturam no tā neizriet lietderīgs noteikums rakstīt pēc konkrēta tokenu skaita.
Konteksta logs
Konteksta logs apzīmē informācijas apjomu, ko modelis var ņemt vērā vienā apstrādes reizē. Tādēļ lietošanā svarīgi ir arī tas, kādi dokumenti un iepriekšējie ziņojumi faktiski tiek iekļauti.
Kā ChatGPT darbojas uzņēmuma ikdienā?
Lietotne atkarībā no izmantotās funkcijas var ģenerēt valodu, apstrādāt sniegto saturu un izpētīt aktuālu informāciju. Uzņēmumam jānosaka konkrētā funkcija, atļautie dati un nepieciešamais pārbaudes darbs.
RAG un Fine-Tuning
RAG – ar informācijas izgūšanu papildināta ģenerēšana
RAG ietvaros uzdevumam piemērotu informāciju izgūst no avota un nodrošina atbildes veidošanai. Izšķiroša ir šo avotu kvalitāte, aktualitāte un izmantošanas tiesības. RAG nepierāda, ka jebkura publiska vietne tiek automātiski izmantota.
Fine-Tuning
Fine-Tuning pielāgo modeli piemēriem vai vēlamai uzvedībai ar papildu apmācību. Tas atšķiras no aktuālas meklēšanas tīmeklī vai uzņēmuma vietnes rediģēšanas. Daudziem redakcionāliem uzdevumiem sākumā svarīgāks ir labs darba process ar pārbaudi, nevis sava modeļa pielāgošana.
Pieminējums, atsauce uz avotu un konversija
Pieminējums un ieteikums
Pieminējums ir nepārprotami piesaistīta nosaukuma parādīšanās. Ieteikums to novērtē kā piemērotu izvēli jautājumam. Ne katrs pieminējums ir ieteikums.
atsauce uz avotu
Atsauce uz avotu atbildē ietver saiti uz konkrētu avotu. Pārbaudiet, vai saistītā lapa faktiski pamato apgalvojumu. Saite vien nav kvalitātes apliecinājums visiem atbildes apgalvojumiem.
Konversija
Konversija ir iepriekš definēta darbība, piemēram, saņemts pieprasījums. Klikšķis uz tālruņa numura, nosūtīta veidlapa un pasūtījums ir dažādi notikumi. Korekta izvērtēšana skaidri nosauc, kas tiek skaitīts.
Ceļvedis «MI redzamības mērīšana» saista šos jēdzienus ar praktisku pārbaudes metodi.
Jūsu nākamais solis
Pārrunāsim
Jūsu vietni.
Ko Jūsu vietnei jāpanāk Jūsu uzņēmuma labā? Pastāstiet mums par savu ieceri.

