LLMO – czym jest optymalizacja pod duże modele językowe i jak działa?

LLMO – optymalizacja pod duże modele językowe – zmienia sposób działania wyszukiwarek, a także niektóre zasady SEO. Jak LLMO może wpłynąć na Twoją strategię SEO i wynieść Twój marketing na wyższy poziom?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest LLMO?
  • Czym jest LLMO w uczeniu maszynowym?
  • Czym jest LLMO w SEO?
  • Czym jest LLMO w działaniu wyszukiwarek?
• Jak działa LLMO?
• Jaka jest rola LLMO?

LLMO – definicja

LLMO (large language model optimization) to optymalizacja dużych modeli językowych lub, w kontekście pozycjonowania stron, optymalizacja pod duże modele językowe.

LLMO to optymalizacja dużych modeli językowych w celu poprawy ich wydajności, dokładności i efektywności w różnych zastosowaniach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i SEO.

Definicja LLMO

Jest to wyrażenie wieloznaczne, ale każdy jego odcień przybliża do lepszego zrozumienia całości, więc najlepiej będzie przedstawić definicje trzech najpopularniejszych zakresów LLMO:

LLMO w uczeniu maszynowym

LLMO w uczeniu maszynowym to proces optymalizacji dużych modeli językowych, takich jak GPT-4, które są używane do przetwarzania języka naturalnego^[1]. Proces ten może obejmować:

• Dostrajanie (ang. fine-tuning), czyli dostosowywanie modelu do specyficznych zadań lub dziedzin poprzez dalsze trenowanie go na bardziej specjalistycznych danych.
• Kwantyzację, czyli zmniejszanie precyzji obliczeń, aby model działał szybciej i zużywał mniej zasobów obliczeniowych.
• Przycinanie (ang. pruning) to usuwanie niepotrzebnych neuronów lub warstw w modelu, aby go zmniejszyć i przyspieszyć jego działanie.
• Destylację wiedzy (ang. knowledge distillation) to przekazywanie wiedzy z dużego modelu do mniejszego, aby uzyskać lżejszy i szybszy model bez dużej utraty dokładności.

LLMO w tym kontekście zwiększa efektywność działania, ponieważ duże modele językowe mogą być bardzo zasobochłonne i kosztowne w użyciu. LLMO sprawia, że końcowy model jest bardziej praktyczny w rzeczywistych scenariuszach.

LLMO w SEO

W kontekście SEO LLMO odnosi się do optymalizacji strategii marketingowych i treści przy użyciu dużych modeli językowych, które mogą być wykorzystywane do poprawy widoczności i efektywności działań SEO poprzez tworzenie treści na stronach internetowych, które są dobrze zoptymalizowane pod kątem wyszukiwarek, analizę trendów, optymalizację meta tagów, tytułów i opisów dla stron internetowych czy analizę treści konkurencji i identyfikowanie luk w ich strategiach SEO^{[2] [3]}.

LLMO w działaniu wyszukiwarek

Ostatnia definicja LLMO zazębia się z definicją SEO – odnosi się ona do zastosowania dużych modeli językowych do poprawy efektywności i dokładności wyszukiwania informacji oraz odpowiedzi na zapytania użytkowników. Wyszukiwarki (przykłady to Search Generative Experience w Google^[4] czy Copilot w Bing^[5]) coraz intensywniej wykorzystują modele językowe, żeby lepiej rozumieć zapytania użytkowników w naturalnym języku, co prowadzi do bardziej trafnych wyników wyszukiwania^[6]. Dzięki nim mogą lepiej interpretować złożone zapytania, kontekst oraz zamiary użytkowników.

Wyszukiwarki wykorzystują też modele językowe do generowania bezpośrednich odpowiedzi na zapytania użytkowników, co jest widoczne w funkcjach takich jak „featured snippets” czy bezpośrednich odpowiedziach w wynikach wyszukiwania. Jednocześnie mogą stosować duże modele językowe do analizy zawartości stron internetowych i oceniać ich jakość oraz trafność w odniesieniu do zapytań użytkowników, co wpływa na ranking stron w wynikach wyszukiwania. Wykorzystanie LLM w działaniu wyszukiwarki pozwala na bardziej zaawansowaną personalizację wyników wyszukiwania, a także może zwiększać trafność prezentowanych informacji^[7].

W tym kontekście warto też wspomnieć o dwóch innych, ale zbliżonych terminach^{[8] [9]}:

• AEO (ang. answer engine optimization, dosłownie „optymalizacja pod silniki odpowiedzi”, ale lepszym tłumaczeniem będzie optymalizacja automatycznych/wyróżnionych odpowiedzi, w domyśle w wyszukiwarkach) koncentruje się na optymalizacji treści, aby lepiej odpowiadały na pytania użytkowników w wyszukiwarkach i systemach zapytań (takich jak featured snippets w Google czy asystenci głosowi).
• GAIO (ang. generative AI optimization, czyli optymalizacja pod generatywną AI) odnosi się do optymalizacji generatywnych modeli sztucznej inteligencji, używanych do tworzenia treści, analiz danych, generowania kodu i innych zadań kreatywnych. W kontekście SEO i pozycjonowania stron termin ten opisuje proces optymalizacji treści pod odpowiedzi generowane przez wbudowane w wyszukiwarki AI, np. AI overviews w Google.

LLMO wpływa bezpośrednio na AEO – optymalizacja dużych modeli językowych poprawia zdolność wyszukiwarek do zrozumienia i interpretowania treści oraz zapytań użytkowników, dzięki czemu wyszukiwarki mogą bardziej precyzyjnie wyciągać odpowiedzi z treści. Ma też wpływ na GAIO, ponieważ pomaga w rozwijaniu modeli AI, które są szybsze, mniej zasobożerne i bardziej wszechstronne. Z kolei AEO korzysta z GAIO, żeby generatywne AI mogło tworzyć treści zoptymalizowane pod kątem odpowiedzi na pytania użytkowników.

Dzięki LLMO modele językowe mogą być lepiej dostosowane do analizy i generowania treści, które są zgodne z praktykami AEO, zwiększając widoczność strony w wynikach wyszukiwania. Z kolei generatywne AI (optymalizowane dzięki GAIO) mogą dostarczać spersonalizowane odpowiedzi użytkownikom, co jest zgodne z celami AEO.

Działanie LLMO

Jak działa LLMO? W dużej mierze podobnie do klasycznego SEO, ponieważ mogły zmienić się stosowane technologie, ale wytyczne Google (które jest traktowane jako wyznacznik standardu w branży) pozostają od wielu lat niezmienne i zachęcają twórców, żeby tworzyli treści odpowiadające na pytania i intencje użytkowników.

Nie oznacza to, że nic się nie zmieni – jedną z najbardziej widocznych zmian może być jednak zmiana sposobu tworzenia treści. Ponieważ duże modele językowe w wyszukiwarkach zdają się preferować krótkie odpowiedzi (co widać np. po ilości odnośników do Reddita w AI overview Google^[10]), można przypuszczać, że w niedalekiej przyszłości ważniejsze niż wyczerpanie tematu będzie udzielenie konkretnej odpowiedzi na konkretne pytanie i umieszczenie jej na górze tekstu.

Poza tym, działania w obrębie LLMO pozostaną bardzo podobne do działań klasycznego SEO, z tą różnicą, że specjaliści SEO będą wykorzystywać duże modele językowe w codziennej pracy i z myślą o nich będą projektować wyniki swoich działań. Google cały czas podkreśla, że tworzenie unikalnych, dobrze zbadanych, dokładnych i aktualnych treści, które odpowiadają na pytania użytkowników i dostarczają im użytecznych informacji, jest sercem SEO, a E-E-A-T powinno wyznaczać kierunek każdemu copywriterowi i specjaliście.

Jednocześnie warto pamiętać, żeby materiały optymalizować pod kątem intencji użytkowników (User Intent), a nie tylko na słowach kluczowych. W tym celu trzeba dbać o przejrzystą strukturę artykułów, używać logicznej struktury nagłówków, a także list numerowanych i wypunktowanych – wszystko to ułatwia modelom językowym zrozumienie i klasyfikację informacji.

Nie wolno też zapominać, że LLM są wykorzystywane w chatbotach i asystentach głosowych, więc optymalizacja pod tym kątem będzie równie ważna. Jak to zrobić? Trzeba pisać w sposób naturalny, używać konwersacyjnego języka i tworzyć treści, które bezpośrednio odpowiadają na pytania użytkowników, co może być wykorzystane w featured snippets i wyszukiwaniach głosowych.

Optymalizacja techniczna będzie ważnym elementem LLMO. W tym celu należy:

• dbać o szybkość wczytywania strony, żeby poprawić zarówno doświadczenie użytkownika (User Experience), jak i ranking w wyszukiwarkach;
• optymalizować meta tytuły i meta opisy, żeby były zwięzłe, atrakcyjne i zawierały słowa kluczowe;
• zaimplementować znaczniki schema.org, aby ułatwić wyszukiwarkom zrozumienie kontekstu i znaczenia treści na stronie;
• używać linków wewnętrznych do powiązanych treści, żeby pomóc modelom językowym zrozumieć strukturę strony i relacje między różnymi treściami;
• budowanie wysokiej jakości linków zewnętrznych, które prowadzą do wiarygodnych źródeł, co zwiększa autorytet strony.

Modele językowe mogą też analizować ogromne ilości danych, aby zidentyfikować najważniejsze i najbardziej efektywne słowa kluczowe w danej niszy. Mogą również sugerować alternatywne słowa kluczowe, które mogą poprawić ranking strony w wynikach wyszukiwania. Oprócz tego sprawdzają się w analizie danych o użytkownikach i pomagają tworzyć treści bardziej dopasowane do ich potrzeb i zainteresowań.

Rola LLMO

Dzięki LLMO można tworzyć wysokiej jakości treści, angażujące zarówno dla użytkowników, jak i zgodne z wymaganiami wyszukiwarek oraz dopasowane do schematu działania LLM stosowanych w wyszukiwarkach. LLMO podkreśla też znaczenie intencji użytkowników, co pozwala tworzyć treści bezpośrednio odpowiadające na pytania.

LLMO kładzie też duży nacisk na techniczną optymalizację, ponieważ wpływa na doświadczenie użytkowników i stopień zrozumienia witryny przez AI w wyszukiwarce. Dzięki niemu można także lepiej zrozumienie zapytania głosowe, co jest coraz ważniejsze w kontekście rosnącej popularności wyszukiwania głosowego. Czy zatem LLMO zniszczy SEO? Wiele wskazuje na to, że nie – będzie to po prostu kolejna odsłona starego, dobrego SEO, ponieważ zmieniają się technologie, ale najważniejsze zasady pozostają te same.