Индустрия SEO претерпевает глубокую трансформацию в 2025 году.

По мере того, как большие языковые модели (LLMS) все чаще опыта поиска власти в настоящее время зависит от выявления традиционных колебаний алгоритма и Стратегическое позиционирование брендов в системах знаний ИИ.

В этой статье рассматриваются ключевые идеи и практические шаги реализации для навигации по этому развивающемуся ландшафту.

Выигрывающие обновления алгоритма в 2025 году

Традиционные обновления алгоритма остаются реальностью, но наш подход к их обработке должен развиваться за пределы реактивной тактики.

Типичный ответ SEO на колебания трафика следует знакомой шаблоне:

• Определите дату снижения.
• Перекрестная проверка с известными обновлениямиПолем
• Аудит изменений на месте.
• Проанализировать содержание.
• Обзор обратных ссылок.
• Проверьте конкурентов.
• Ищите ручные действия.

Этой реактивной методологии больше недостаточно.

Вместо этого нам нужны подходы, управляемые данными, для выявления закономерностей и прогнозирования воздействий, прежде чем они опустошены трафика.

Позвольте мне поделиться тремя ключевыми стратегиями.

Разрушение проблемы с гранулированным анализом

Первый шаг — сверление, чтобы понять, что изменилось после обновления.

• Был ли весь веб -сайт пострадал или только на определенные страницы?
• Повлияла ли капля на конкретные запросы или группы запросов?
• Пострадают ли конкретные разделы или типы контента (например, страницы продукта и посты в блоге)?

Используя фильтрацию и сегментацию, вы можете точно определить проблемы с точностью.

Например, вы можете обнаружить, что падение трафика:

• В первую очередь повлияло на страницы продукта, а не на блог.
• Или специально повлияло на одну категорию, несмотря на поддержание рейтинга, потенциально из -за чертежа SERP, чертеж, отрывается от органических списков.

Использование прогнозирования временных рядов

Одним из самых мощных подходов к анализу алгоритма является использование прогнозирования временных рядов для установления базовой линии ожидаемой производительности.

Алгоритм пророка Меты особенно эффективен для этой цели, поскольку он может объяснить:

• Ежедневно и еженедельные схемы трафика.
• Сезонные колебания.
• Общий рост или снижение тенденций.
• Праздничные эффекты

Установив, как ваш трафик «должен» выглядеть »на основе исторических моделей, вы можете четко определить, когда обновления алгоритма вызывают отклонения от ожидаемой производительности.

Ключевой метрикой здесь является разница между фактическими и прогнозируемыми значениями.

Рассчитая эти отклонения и сопоставляя их с временной шкалой обновления Google, вы можете количественно оценить влияние конкретных обновлений и отличить эффекты истинного алгоритма от нормальных колебаний.

Классификация намерений SERP

По мере развития понимания поисковых систем намерения пользователя, сдвиги намерения отслеживают сдвиги.

Анализируя, как Google классифицирует и отвечает на запросы с течением времени, вы можете определить, когда поисковая система восприятия намерения пользователя изменяется для ваших целевых ключевых слов.

Этот подход включает в себя:

• Классификация поисковых запросов по намерение (Информационный, коммерческий, навигационный и т. Д.).
• Мониторинг того, как изменяются макеты SERP для каждого типа намерения.
• Выявление сдвигов в том, как Google интерпретирует конкретные запросы.

Когда вы заметите снижение видимости, несмотря на стабильные рейтинги, сдвиги намерений часто являются виновником.

Поисковая система не обязательно оштрафовала ваш контент. Это просто изменило свое понимание того, чего хотят пользователи, когда они ищут эти термины.

---

Повышение изображений поиска и объектов, управляемого ИИ

Хотя традиционный анализ алгоритма остается важным, появилась новая граница: оптимизация для представления в самих моделях ИИ.

Этот переход от рейтинговых страниц к влиянию ответов ИИ требует совершенно новых подходов к измерению и оптимизации.

Измерение представления бренда в моделях ИИ

Традиционные инструменты отслеживания ранга не измеряют, как ваш бренд представлен в моделях искусственного интеллекта.

Чтобы заполнить этот пробел, мы разработали AI Rank, бесплатный инструмент, который непосредственно исследует LLMS для понимания ассоциаций брендов и позиционирования.

Отслеживание видимости бренда ИИ

Здесь я проиллюстрирую подход к измерению и интерпретации видимости ИИ для одного участвующего бренда.

Мы используем два режима оперативных режимов и собираем эти данные ежедневно:

• Бренд на судорогу (b → e): «Перечислите десять вещей, которые вы связываете с Owayo».
• Сущность к бренду (E → B): «Перечислите десять брендов, которые вы ассоциируете со спортивными трикотажными изделиями».

Этот двунаправленный анализ создает структурированный подход к восприятию бренда модели искусственного интеллекта.

Анализ, проведенный после двух недель сбора данных, показал, что этот бренд тесно связан:

• «Пользовательская спортивная одежда» (взвешенный балл 0,735).
• «Командная форма» (0,626).

Это показывает сильное согласование с их основным бизнесом.

Однако при рассмотрении того, какие модели искусственного интеллекта брендов ассоциируются со своими ключевыми категориями продуктов, доминирующими игроками, такими как Nike (0,835), Adidas (0,733) и Under Armour (0,556), постоянно опережают их.

Сила ассоциации отслеживания со временем

В дополнение к совокупному обзору, отслеживание того, как эти ассоциации ежедневно развиваются, важно, выявляя тенденции и изменения в понимании моделей искусственного интеллекта.

Для этого бренда мы наблюдали, как эти термины, такие как «Custom Sports Apparel», поддерживали прочные ассоциации, в то время как другие значительно колебались.

Этот анализ временных рядов помогает выявить стабильные ассоциации брендов и те, на которые могут влиять недавние обновления контента или модели.

Конкурентный ландшафтный анализ

При анализе, какие модели искусственного интеллекта связаны с конкретными категориями продуктов, появляются четкие иерархии.

Для «индивидуальных баскетбольных майков» Nike последовательно занимает позицию 1, с Adidas и Under Armour в позиции 2 и позиции 3, но где находится Овайо?

Эта визуализация разоблачает конкурентный ландшафт с точки зрения ИИ, показывая, насколько сложно будет вытеснять эти устоявшиеся ассоциации.

Заземленные и неземные ответы

Особенно ценная информация приходит в результате сравнения «обоснованных» ответов (под влиянием текущих результатов поиска) с «неземными» ответами (из внутренних знаний модели).

Это сравнение показывает пробелы между текущей видимостью онлайн и внутренним пониманием ИИ.

Неудовлетворенные ответы показывают более тесные ассоциации с велосипедными и киберспортивными майками, в то время как заземленные ответы подчеркивают общую пользовательскую спортивную одежду.

Это подчеркивает потенциальные области, где их онлайн -контент может быть смещен с желаемым позиционированием.

Стратегические последствия: влияние на представление искусственного интеллекта

Эти измерения не просто академические; Они действенные.

Для этого конкретного бренда анализ выявил несколько стратегических возможностей:

• Целевое создание контента: Разработка большего контента в отношении высоких ассоциаций, где они не были сильно представлены
• Укрепление отношений сущности: Создание явного контента, который усиливает связь между их брендом и ключевыми категориями продуктов
• Конкурентный анализ разрыва: Определение ниш, где конкуренты не были сильно представлены
• Вклад набора данных: Публикация структурированных наборов данных о объятиях, которые устанавливают их опыт в конкретных категориях спортивной одежды

Внедрение упреждающей стратегии ИИ

Основываясь на этих пониманиях, вот как дальновидные бренды могут адаптироваться к поисковому ландшафту, управляемому искусственным интеллектом.

Прямой вклад набора данных

Наиболее прямой путь к влиянию ответов AI — это наборы данных для обучения модели:

• Создайте учетную запись об объятиях лица (guggingface.co).
• Подготовьте структурированные наборы данных, которые заметно показывают ваш бренд.
• Загрузите эти наборы данных для использования в модели точной настройки.

Когда модели обучаются с использованием ваших наборов данных, они разрабатывают более прочные ассоциации с вашими брендами.

Создание тряпичного оптимизированного контента

Поизводие-аугимент (RAG) усиливает ответы LLM, привлекая внешнюю информацию. Для оптимизации для этих систем:

• Структурная контент для легкого извлечения: Используйте четкие, фактические заявления о ваших продуктах/услугах.
• Предоставьте комплексную информацию о продукте: Включите подробные спецификации и варианты использования.
• Содержание ремесла для прямой цитирования: Создайте краткие, авторитетные утверждения, которые Rag Systems может извлечь дословно.

Создание ассоциаций брендов через отношения сущности

LLMS понимает мир через сущности и их отношения. Чтобы укрепить позицию вашего бренда:

• Определить четкие отношения сущности: «Овайо является ведущим поставщиком специальных велосипедных майков».
• Создайте контент, который усиливает эти отношения: Экспертные статьи, тематические исследования, авторитетные гиды.
• Публикуйте в форматах, которые часто индексируют LLMS: Техническая документация, структурированные базы знаний.

Измерить, оптимизировать, повторить

Реализуйте непрерывное измерение представления вашего бренда в системах искусственного интеллекта:

• Регулярно исследуйте LLM, чтобы отслеживать ассоциации брендов и субъектов.
• Мониторинг как заземленных, так и неземных ответов, чтобы определить пробелы.
• Проанализировать позиционирование конкурента, чтобы определить возможности.
• Используйте Insights, чтобы направлять контент -стратегию и усилия по оптимизации.

От SEO до ИИ влияет

Переход от традиционного поиска к ИИ, управляемому информацией, требует фундаментальной стратегической пересмотра.

Вместо того, чтобы сосредоточиться исключительно на ранжировании отдельных страниц, дальновидные маркетологи теперь должны:

• Используйте расширенное прогнозирование, чтобы лучше понять воздействие алгоритма.
• Мониторинг серп -намерения сдвигает соответствующую адаптацию стратегии контента.
• Измерить представление бренда в моделях искусственного интеллекта.
• Стратегически влияет на учебные данные для формирования понимания ИИ.
• Создайте контент, оптимизированный как для традиционных систем поиска, так и для систем ИИ.

Объединяя эти подходы, бренды могут процветать как в текущих, так и в новых поисковых парадигмах.

Будущее принадлежит тем, кто понимает, как формировать ответы ИИ, а не только как ранжировать страницы.

Будущая работа

Ученые опытных данных заметят, что некоторые данные о том, что в порядке, начиная с нормализации терминов путем удаления заглавного капитализации и различных артефактов (например, цифры перед сущностями).

В ближайшие недели мы также будем работать над лучшим слиянием/канонизацией концепции, что может еще больше уменьшить шум и, возможно, даже добавить именованную модель распознавания объектов, чтобы помочь процессу.

В целом, мы чувствуем, что гораздо больше может быть получено из собранных необработанных данных и пригласить любого, у кого есть идеи, внести свой вклад в разговор.

Раскрытие и подтверждение: Данные о видимости искусственного интеллекта были собраны с помощью AI Rank с письменным разрешением представителей бренда Owayo для эксклюзивного использования в этой статье. Для других целей, пожалуйста, свяжитесь с автором.

[Watch] Как противостоять обновлениям алгоритма Google в 2025 году

Посмотрите мою SMX Next Session, чтобы узнать больше о том, как улучшить ваш сайт и выдерживать будущие обновления алгоритма.