Прежде чем мы прыгнем:

• Я ненавижу хвастаться этим, но я скажу, что на прошлой неделе я очень горжусь тем, что занимаю четвертое место на чемпионате мира по SEO G50.
• Я говорю НожГлобальный саммит SEO News & Editorial, 22 октября. Читатели -меморандумы о росте получают 20% скидку, если код «Kevin2025»

Увеличьте свои навыки с помощью еженедельных экспертных знаний о росте. Подписаться бесплатно!

В прошлом обратные ссылки всегда были одной из самых надежных валют видимости в результатах поиска.

Мы знаем, что ссылки важны для видимости в поиске на основе искусственного интеллекта, но как они работают в LLMS, включая обзоры искусственного интеллекта, Gemini или Catgpt & Co.- все еще является черным ящиком.

Увеличение моделей поиска ИИ изменяет правила органической видимости и конкуренцию за долю голосовых членов в результатах LLM.

Таким образом, вопрос в том, что обратные ссылки все еще получают видимость в методах поиска на основе искусственного интеллекта … и если да, то что?

Если обратные ссылки были валютой веб-сайта Pre-BLM, анализ на этой неделе является первым взглядом на то, является ли он по-прежнему на законных основаниях в новой поисковой индустрии искусственного интеллекта.

Вместе с Semrush я проанализировал 1000 доменов и их упоминание AI против основных цифр.

Данные появились в четырех четких закусках:

1. Заслуженный обратной ссылки помогает, но это еще не все.
2. Качество ссылки преобладает объем.
3. Наиболее удивительными являются ссылки Nofollow в реальном весе.
4. Ссылки изображения могут перемещать иглу в авторитет.

Эти результаты помогают нам все понять, как модели ИИ могут затопить местоположение и выявлять маркетологов из рычагов обратной ссылки, чтобы влиять на видимость.

Далее вы найдете методологию, более глубокие события данных и для подписчиков премиум -класса, рекомендации (с критериями), чтобы ввести эти результаты в действие.

Методология

Для этого анализа я изучил взаимосвязь между ИИ, упомянутым для 1000 случайно выбранных веб -доменов. Все данные поступают из SEMRUSH AI SEO ToolkitSemrush’s Ki Visionbility и платформа поисковой аналитики.

Вместе с командой Semrush я проверил количество упоминаний:

• Чатгпт.
• Chatgpt с активированным поиском.
• Двойняшки.
• Обзор ИИ Google.
• Путаница.

(Если вы спросите себя, где Claude.ai соответствует этому анализу, мы не приняли его на данный момент, поскольку пользовательская база обычно сосредоточена меньше на поиске в Интернете и больше на генеративных задачах.)

Для приведенных выше платформ мы измерили долю голоса и количество упоминаний AI против следующих показателей обратной ссылки:

• Общая обратная ссылка.
• Уникальные домены ссылки.
• Следуйте слева.
• НОФОЛЛЕСКИЕ ССЫЛКИ.
• Оценка власти (Semrush метрика называется как Ascore ниже).
• Текстовые ссылки.
• Ссылки изображения.

В этом анализе я использовал два разных типа, чтобы измерить корреляцию с помощью данных: корреляция Пирсона и корреляцию Spearman.

Если вы знакомы с этими понятиями, выйдите в следующий раздел, в котором мы имеем дело с результатами.

Для всех остальных я демонтирую их, чтобы они лучше понимали результаты ниже.

И Пирсон, и Спирмен являются коэффициентом корреляции между -1 и +1, которые измеряют, насколько сильно связаны две разные переменные.

Чем ближе коэффициент составляет +1 или -1, тем более вероятной и более сильной корреляции. (Рядом с 0 означает слабую или вообще нет корреляции.)

• Пирсонс р Измеряет силу и направление линейной связи между двумя переменными. Пирсон смотрит на линейную корреляцию о данных, используя необработанные значения. Этот тип измерения чувствителен к выбросам. Но если отношения кривой или имеют пороги, Пирсон лежит в основе.
• Spearmans ρ (Rho) Измеряет силу и направление монотонных отношений или то, что значения постоянно находятся в одном или противоположном направлении, не обязательно в прямой линии. Spearman исследует ранжирующую корреляцию по всем данным. Вопрос в том, идет ли более высокий x с более высоким Y; Корреляция Спирмена спрашивает: «Если одна вещь увеличивается, другая обычно также увеличивается?». Это корреляция, которая является более надежной для выбросов и учитывает не -линейные монотонные паттерны.

Разрыв между коэффициентами корреляции Пирсона и Спирмена может означать, что прибыль не линейна.

Другими словами, есть порог, чтобы пересечь. А это означает, что влияние x на Y не сразу же занимает.

Изучив коэффициенты Пирсона и Спирмена, мы можем сказать, не происходит ли ничего (или только очень мало), пока они не передают определенную точку — и затем, как только они превышают этот момент, отношения сильны.

Вот краткий пример того, что анализ с обоими коэффициентами включает в себя:

Игла для роста продаж (результат Y) не может перемещать иглу для отображения 500 долларов США (действие x). Но как только вы переходили 5000 долларов США в месяц (действие X), продажи неуклонно растут (результат Y).

И это конец вашего статистического урока на сегодня.

Первым сигналом, который мы изучили, была сила взаимосвязи между количеством обратных ссылок, которые получают веб -сайт, по сравнению с его доли AI в голосе.

Следующее показало данные:

• Оценка власти имеет умеренную связь с долю голоса (SOV): Пирсон ~ 0,23, Спирмен ~ 0,36.
• Высшая власть означает более высокий SOV, но прибыль неровная. Есть порог, который вы должны пересечь.
• Орган поддерживает видимость, но не объясняет большую часть дисперсии. Это означает, что обратные ссылки оказывают влияние на видимость искусственного интеллекта, но история имеет больше, например, его содержание, восприятие бренда и т. Д.

Количество доменов четкой ссылки также важнее, чем общее количество обратных ссылок.

У вашего веб -сайта есть больше SOV, если у вас есть ссылки с разных сайтов, чем большое количество ссылок из нескольких веб -сайтов.

Во всех моделях самая сильная связь между точками авторитета (0,65 Пирсона, 0,57 Спирмен) и количество упоминаний произошло

Итак, Semrush определяет Оценка власти Измерение:

Органы авторитета — наш композитный показатель, который завершает общее качество веб -сайта или веб -сайта. Чем выше оценка, тем больше вес исходящих ссылок домена или веб -сайта может иметь другой веб -сайт.

Он учитывает число и качество обратных ссылок, органический трафик и страницы ссылок и потворство профиля ссылки.

Конечно, Ascore — это просто прокси для качества. У LLM есть свой способ прибытия в качество обратной ссылки. Тем не менее, данные показывают, что мы можем использовать Semrushs Ascore в качестве хорошего представителя.

Большинство моделей ценят эти показатели одинаково за упоминания, но значение поиска и реализации CHATGPT наименьшее по сравнению со средним.

Удивительно, но обычный ЧАТТ (активированный) весит максимум для всех моделей.

Чтобы узнать критически: посредние упоминания прыгают с ~ 21,5 в дециле 8 до ~ 79,0 в децил 9. Отношения нелинейные. Другими словами, величайшая прибыль приходит, когда вы достигаете верхних границ власти или Ascore в этом случае.

(Для контекста, а Дециль это способ разделить запись данных на 10 равных частей. Каждый сегмент или дециль содержит 10% точек данных, если они сортируются в порядке.)

Наиболее важным выводом из этого анализа является то, что Неважно, установлены ли ссылки на нофоллоу или нет!

И это имеет огромные эффекты.

Подтверждение значения NOFOLLOH LINGS настолько важно, потому что эти типы слева имеют тенденцию создавать более простые, чем подключаться к ссылкам.

Здесь LLM значительно отличаются от поисковых систем: мы знали Google в течение некоторого времени Также считает Nofollow Link, но не сколько? И за что (Ползание, рейтинг и т. Д.).

Опять же, вы увидите только большую прибыль в 3 лучших децилях или в топ -30% точек данных.

Посвящайтесь ссылками → упоминания:

• Пирсон 0,334, Спирмен 0,504

Ссылки NOFOLLY → «Стоимость:

• Пирсон 0,340, Спирмен 0,509

И наоборот, обзоры ИИ Google и путаницы имеют наименее и наименьшие из всех тревог регулярных ссылок.

И интересно, что Близнецы и Чэтгпт Нофоллоу -Линк весят максимально высочайшие (через регулярные следы).

Вот моя собственная теория, почему Gemini и Chatgpt nofollow весят больше:

С Близнецами мне любопытно, весит ли Google выше слева, чем мы убедили, что они в прошлом. А с Chatgpt моя гипотеза заключается в том, что Bing также весит Nofollow Links выше (как только Google начал). Однако это только одна теория, и у меня нет данных, чтобы поддержать их в то время.

В дополнение к обратным ссылкам на основе текста мы также проверили, имеют ли обратные ссылки на основе изображения одинаковый вес.

И в некоторых случаях у них были более прочные отношения с упоминаниями, чем ссылки на основе текста.

Но как сильнее?

• Картинки против горов: Пирсон 0,415, Спирмен 0,538
• Текстовые ссылки против упоминаний: Пирсон 0,334, Спирмен 0,472

Ссылки изображений действительно окупаются, если у вас уже есть полномочия.

• Отношения становятся положительными с середины декабря, затем укрепляются и являются самыми сильными в верхних децилях.
• Для децилей с низким аскорчиком (децилем 1 и 2) изображения → упоминания слабы или негативны.

Если вы стремитесь упомянуть рост путаницы или поиска GPT, соединения изображений особенно продуктивны.

• Картинки больше всего коррелируют с упоминаниями с путаницей и поиском GPT (Spearman ≈ 0,55 и 0,53), затем Chatt/Gemini (≈ 0,49-0,52), а затем Google AI (≈ 0,46).

---

Feadated Image: Paulo Bobbita/Search Machine Journal