Table of Contents
LLM sau Large Language Model a devenit un concept cunoscut, folosit deja destul de des și în mod firesc, atunci când vorbim despre AI (inteligența artificială), despre felul în care aceasta funcționează și cum ne ajută diferite platforme sau motoare de căutare generative.
Ce înseamnă LLM? Ce sunt LLM-urile și ce aplicații au acestea?
LLM – Large Language Model înseamnă modele lingvistice mari și sunt modele de învățare automată care pot înțelege și genera text în limbaj uman.
LLM-urile (modelele mari de limbaj, Large Language Models) sunt sisteme de inteligență artificială antrenate pe cantități uriașe de texte pentru a înțelege și genera limbajul uman.
Aceste modele lingvistice pot să proceseze și să interpreteze conținutul scris, să răspundă la întrebări, să scrie articole, să facă traduceri sau să genereze conversații. LLM-urile au capacitatea de a învăța din experiența conversației cu utilizatorii și de a se adapta diferitelor sarcini legate de limbaj.
Câteva exemple de LLM-uri, modele lingvistice mari:
- 1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)
- 2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Dezvoltat de Google, BERT analizează textul din ambele direcții – atât de la stânga la dreapta, cât și de la dreapta la stânga. Astfel, poate înțelege mai bine sensul fiecărui cuvânt în funcție de contextul în care este folosit.
De aceea, BERT este foarte bun pentru sarcini precum răspunsul la întrebări sau identificarea informațiilor importante din text.
Citește și: BERT – algoritmul Google pentru înțelegerea limbajului natural, conversațional
- 3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
T5 este un model lingvistic extins dezvoltat de Google AI. Este conceput pentru a gestiona diverse sarcini NLP într-un format text, fiind foarte util pentru traduceri, sumarizări și alte aplicații de procesare a textului.
- 4. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach)
RoBERTa este o variantă îmbunătățită a modelului lingvistic BERT, dezvoltată de echipa de la Facebook AI.
În comparație cu BERT, RoBERTa a fost antrenat pe mai multe date și pentru mai mult timp, cu ajustări în procesul de antrenare, ceea ce i-a permis să obțină performanțe mai bune.
Este foarte eficient pentru înțelegerea și procesarea limbajului natural, fiind folosit pentru sarcini precum clasificarea textelor, răspunsul la întrebări și recunoașterea entităților.
- 5. GPT-4
Ce înseamnă Generative Search Engines? Ce sunt Motoarele de Căutare Generative?
Generative Search Engines – Motoarele de Căutare Generative sunt sisteme avansate de căutare online care nu doar găsesc și afișează linkuri către informații, ci și generează răspunsuri complete și coerente la întrebările utilizatorilor.
Motoarele de Căutare Generative se bazează pe modele de inteligență artificială precum LLM-urile. În loc să prezinte doar liste de site-uri, aceste motoare pot oferi explicații, rezumate sau soluții personalizate, făcând procesul de căutare mai interactiv și mai direct.
Citește și: Optimizarea conținutului pentru AI. GEO – Generative Engine Optimization
Ce structură trebuie să aibă informația, conținutul pentru căutarea AI
În optimizarea SEO, când vorbim despre organizarea sau structura conținutului din paiginile web, pentru căutările cu AI, ne raportăm implicit la datele structurate – Schema.org, JSON-LD, rezultate îmbogățite (rich snippets) etc.
Dar, structurarea conținutului pentru inteligența artificială generativă nu este același lucru cu folosirea sistemului de date structurate. Pentru că, practic aici vorbim despre GEO – Generative Engine Optimization, nu despre optimizarea SEO clasică sau tradițională.
Citește și: Ce înseamnă SEO Tradițional și SEO Modern?
Modul în care este structurat sau organizat conținutul unei pagini web influențează motoarele de căutare generative – Generative Search Engines.
De buna organizare a conținutului este legat felul în care modelele lingvistice mari (LLM-urile) înțeleg, extrag răspunsuri și le prezintă în rezultatele interogarilor făcute de utilizatori.
Datele structurate (Schema.org) sunt opționale. Organizarea, structurarea textului și formatarea sunt obligatorii!
Cu siguranță vrem să vedem conținutul din blogul sau din site-ul nostru în răspunsurile generate de Google AI Overviews, în rezumatele generate de Perplexity AI, în citările ChatGPT sau în oricare dintre funcțiile de „răspuns direct” ale LLM-urilor.
Pentru ca acest conținut să fie înțeles, apreciat și folosit de aceste platforme AI generative, trebuie să acordăm o atenție deosebită acestor componente ale textului din paginile web:
- Titluri. Paragrafe. Liste. Ordine. Claritate. Consecvență.
Cum interpretează LLM-urile (modelele lingvistice) conținutul web?
Spre deosebire de crawlerele motoarelor de căutare tradiționale, care se bazează pe markup (date structurate), metadate și structuri de link-uri, modelele lingvistice – LLM-urile interpretează conținutul diferit.
Ele nu scanează o pagină web așa cum face un bot, un crawler Google sau Bing, de exemplu. Nu caută o etichetăsau un snippet JSON-LD pentru a înțelege despre ce este o pagină web.
Modelele de limbaj LLM caută claritate semantică:
- Exprimă acest conținut o idee clară?
- Este coerent?
- Răspunde direct la o întrebare?
Modelele lingvistice – LLM-urile analizează și procesează textul, îl descompun în unități mai mici de text (numite și token) și apoi analizează relațiile dintre cuvinte, propoziții și concepte folosind mecanisme de atenție.
Ce înseamnă unitate de text sau token pentru LLM-uri
În contextul Modelelor de Limbaj Mare (LLMs), termenul „token” se referă la unitățile elementare de text pe care le procesează și le analizează modelul pentru a înțelege și genera conținut.
Un „token” poate fi un cuvânt, o parte dintr-un cuvânt (de exemplu, un prefix sau un sufix), sau chiar un semn de punctuație. În procesul de prelucrare, textul mare este împărțit în aceste unități pentru ca modelul lingvistic (LLM) să le poată analiza eficient.
De exemplu:
– Cuvântul „călătorie” ar putea fi un singur token.
– Într-un alt caz, cuvinte compuse sau termeni specifici pot fi împărțiți în mai mulți tokeni.
– Semnele de punctuație, cum ar fi „.” sau „?”, sunt de asemenea considerate tokeni.
Prin descompunerea textului în tokeni, modelele lingvistice mari (LLM-urile) pot să analizeze mai ușor relațiile și semnificațiile din text.
Ce înseamnă sau ce sunt Mecanismele de Atenție pentru LLM-uri?
Mecanismele de atenție (în engleză, *attention mechanisms*) sunt o componentă fundamentală a modelelor mari de limbaj (LLM) și a altor rețele neuronale avansate.
Mecanismele de atenție permit modelului de limbaj LLM să se concentreze mai mult pe anumite părți din text, atunci când învață sau generează răspunsuri, pentru a înțelege mai bine contextul și relațiile dintre cuvinte.
Exemplu:
Gândeste-te că atunci când citești o frază, acorzi mai multă atenție anumitor cuvinte cheie, pentru a înțelege sensul corect al frazei. La fel, mecanismele de atenție determină modelul lingvistic LLM să „pună accent” pe acele părți mai importante ale textului, pentru a înțelege relațiile dintre cuvinte și semnificațiile lor.
În propoziția „John a spus că el va veni mâine.”, mecanismul de atenție ajută modelul lingvistic LLM să înțeleagă că „el” se referă la „John”, chiar dacă între ele există alte cuvinte.
În procesul de generare a unui răspuns, modelul de limbaj LLM „se uită” mai mult la anumite cuvinte sau fraze din textul de interogare (la întrebare) pentru a genera un răspuns relevant.
Pe scurt: mecanismele de atenție permit modelelor de limbaj LLM să acorde o importanță diferențiată diferitelor părți ale textului, pentru o înțelegere mai precisă și o interpretare mai profundă a informației.
Citește și: Ce este SearchGPT și ce înseamnă pentru SEO?
Cum analizează conținutul text LLM-uri așa cum sunt GPT-4 sau Gemini?
Ca să ne adaptăm în mod corect și eficient modul în care realizăm conținutul text în paginile din site sau articolele din blog pentru Generative Search Engines (Motoarele de Căutare Generative), trebuie să înțelegem cum analizează LLM-urile acest conținut.
Așadar, modelele lingvistice mari LLM analizează aceste elemente ale textului:
- Ordinea în care este prezentată informația.
- Ierarhia conceptelor (motiv pentru care titlurile H1…. H6 contează).
- Indicii de formatare, cum ar fi marcatorii, tabelele, rezumatele sau textele îngroșate.
- Redundanța și consolidarea unei explicații, care ajută modelele lingvistce LLM să determine care este ideea principală sau mesajul unui text.
Acesta este motivul pentru care conținutul slab structurat – chiar dacă este bogat în cuvinte cheie și marcat cu date structurate (Schema.org) – poate eșua să apară în rezumatele AI.
Însă o postare de blog clară, bine formatată, fără o singură linie de date structurate sau markup JSON-LD ar putea fi citată sau parafrazată direct.
De ce structura conținutului text contează mai mult ca niciodată în căutarea AI
Căutarea tradițională era despre clasare sau ranking; căutarea AI este despre reprezentare. Când un model lingvistic LLM generează un răspuns la o interogare, extrage din mai multe surse, adesea propoziție cu propoziție, paragraf cu paragraf.
Nu preia o pagină întreagă și o arată. Construiește un răspuns nou bazat pe ceea ce poate să înțeleagă.
Ce tip de conținut text este apreciat și folosit de LLM-uri ca sursă de informație?
Modelele lingvistice LLM înțeleg și folosesc pentru a genera răspunsuri, conținutul care este:
- Segmentat logic, astfel încât fiecare parte să exprime o idee.
- Consistent în ton și terminologie.
- Prezentat într-un format care se pretează la o analiză rapidă (gândiți-vă la întrebări frecvente, ghiduri sau pași pentru “cum să … ” (how-to), introduceri în stil sau format de definiție.
- Scris cu claritate, nu cu inteligență.
Aceasta înseamnă că textul trebuie să fie scris într-un mod clar și ușor de înțeles, fără să fie complicat sau să folosească expresii și subtilități care să pună cititorul pe gânduri, ci să transmită ideea într-un mod simplu și direct.
Motoarele de căutare AI nu au nevoie de markup sau scheme de date structurate pentru a extrage un răspuns pas cu pas dintr-o postare de blog.
Dar, au nevoie să structurăm textul, să marcăm explicit pașii sau etapele într-un ghid de tipul “cum să … ” și să nu îngropăm capitolele textului într-o proză lungă sau să le întrerupem cu apeluri la acțiune, pop-up-uri sau alte elemente fără legătură.
Structura curată este acum un factor de clasare – nu în sensul SEO tradițional, ci în economia de citare AI în care intrăm.
Citește și: Tehnici SEO pentru creșterea traficului organic din Google
Ce caută LLM-urile atunci când analizează conținutul?
Platformele sau motoarele de căutare generative Perplexity, ChatGPT Browse, Bing Copilot și Google AI Overviews caută și analizează în conținutul paginilor web:
Titluri și subtitluri clare: LLM-urile folosesc structura titlurilor pentru a înțelege ierarhia capitolelor din text. Paginile cu organizare corectă a textului, marcată cu titluri (headings HTML) de tipul H1 – H2 – H3 sunt mai ușor de analizat decât blocurile de text sau șabloanele marcate cu div-uri în codul HTML al paginii web.
Alineate sau paragragfe scurte și concentrate: alineatele, paragrafele lungi îngroapă ideea principală. LLM-urile favorizează ideile autonome. Organizarea optimimă a textului – o idee per alineat!
Formate structurate (liste, tabele, întrebări frecvente): Dacă vrem să fie citat conținut din site-ul sau din blogul nostru, trebuie să organizăm acest conținut în paragrafe, capitole, secțiuni de text cu mesaje clare și ușor de extras. Marcatorii, tabelele și formatele de întrebări și răspunsuri FAQ sunt mine de aur pentru motoarele AI care generează răspunsuri.
Stabilește clar subiectul încă de la început: exprimă pe scurt esența (TL;DR) din start. Nu lăsa modelul de limbaj LLM sau cititorul să parcurgă 600 de cuvinte despre povestea brandului, înainte să ajungă la mesajul principal sau esența textului.
Aceasta înseamnă că, atunci când pregătim un text sau un conținut, este important să clarificăm de la început despre ce este vorba, într-un rezumat succint pentru a evita așa-numitul „TL;DR” — too long; didn’t read — prea lung; nu am citit.
Astfel, cititorul (sau modelul de limbaj) va ști din start care este ideea principală, fără să fie nevoie să parcurgă întregul text lung despre povestea detaliată a brandului sau alte informații adiționale. În acest mod, informația esențială este recepționată mai repede și mai clar.
Indicii semantice în conținutul text: Cuvinte precum „în rezumat”, „cel mai important”, „pasul 1” și „greșeală comună” ajută modelele lingvistice LLM să identifice relevanța și structura.
Citește și: Strategii de optimizare tehnică și de conținut, analiza competiției
De unde își obțin LLM-urile logica de preluare sau de citare?
Cum sau de unde își iau modelele lingvistice LLM logica pe baza căreia preiau sau citează un text în răspunsul generat?
Din prompt. LLM-urile interpretează o întrebare literal!
De exemplu, dacă facem o interogare de tipul „Arată-mi articole despre LLM-uri folosind schema”, va scoate la suprafață conținut care include direct „LLM-uri” și „schema” – nu neapărat conținut care este adiacent, legat sau similar semantic.
Deci, chiar dacă LLM-urile sunt mai inteligente decât crawlerele tradiționale, preluarea este încă înrădăcinată în indicii de la nivelul suprafeței.
Acest lucru ne duce cu gândul la strategiile de cuvinte cheie pentru optimizarea SEO clasică și ne dăm seama ca practica tradițională de keywords research încă funcționează, pentru că acest comportament de căutare AI (bazată pe inteligență artificială) depinde totuși de modul în care oamenii formulează căutările, întrebările.
Filtrul de preluare – mecanismul care decide ce este eligibil pentru a fi rezumat sau citat – este încă determinat de indicii lingvistice de la nivelul suprafeței textului.
Cum funcționează mecanismele LLM-urilor de preluare a textului pentru răspuns
Cercetările și analizele au arătat că tehnicile mai simple de potrivire a cuvintelor cheie, cum ar fi o metodă numită BM25, au dus adesea la rezultate mai bune decât abordările axate exclusiv pe înțelegerea semantică.
BM25 este o funcție de recuperare de tip bag-of-words care clasifică un set de documente pe baza termenilor de interogare care apar în fiecare document, indiferent de proximitatea lor în cadrul documentului.
În termeni simpli: chiar și în sistemele concepute pentru a fi inteligente, formularea clară și literară a generat răspunsuri mai bune, mai clare și relevante.
Deci, lecția nu este doar să folosim limbajul pe care LLM-urile au fost antrenate să le recunoască.
Lecția reală este: dacă vrem să vedem conținutul site-ului sau blogului nostru în răspunsurile date de motoarele de căutare generative cum sunt ChatGPT, Copilot, Perplexity etc. trebuie să înțelegem cum funcționează căutarea AI ca sistem – un lanț de prompt-uri, preluare și sinteză.
Nu este vorba despre limitele înțelegerii AI. Este vorba despre precizia preluării.
Modelele lingvistice sunt incredibil de capabile să interpreteze conținutul nuanțat, dar când acționează ca agenți de căutare, se bazează totuși pe specificitatea interogărilor pe care le primesc.
Aceasta face ca terminologia, nu doar structura, să fie o parte cheie a mecanismului de găsire și citare a celui mai bun răsouns la o solicitare / întrebare.
Cum structurăm conținutul pentru căutarea AI
Dacă vrem să creștem șansele conținutului din site sau din blog să fie rezumat și citat de motoarele de căutare bazate pe AI, trebuie să gândim acest conținut din perspectiva unui arhitect de informații – să structurăm conținutul în mod clar pentru căutarea AI.
Asta nu înseamnă sacrificarea vocii sau a perspectivei personale, dar înseamnă prezentarea ideilor într-un format care le face ușor de extras, de interpretat și de reasamblat.
Tehnici de bază pentru structurarea conținutului prietenos cu AI
Iată câteva dintre cele mai eficiente tehnici de structurare a conținutului text în paginile web, pe care le recomandă Carolyn Shelby în analiza How LLMs Interpret Content: How To Structure Information For AI Search (Searchenginejournal.com):
Folosiți o ierarhie logică a titlurilor – Headings H1… H6!
Structurați paginile cu un singur Headings (titlu) H1 clar, care stabilește contextul, urmat de titluri H2 și H3 care se înlănțuie în mod logic în text.
LLM-urile (modelele lingvistice), ca și cititorii umani, se bazează pe această ierarhie pentru a înțelege fluxul și relația dintre concepte. Dacă fiecare titlu din pagina web este un H1, semnalați că totul este la fel de important, ceea ce înseamnă că nimic nu iese în evidență.
O bună structură a titlurilor nu este doar o igienă semantică; este un plan inteligent pentru înțelegerea textului.
Păstrați alineatele, paragrafele scurte și autonome!
Fiecare paragraf de text ar trebui să comunice o idee clară și independentă de restul conținutului. Blocurile de text nu doar intimidează cititorii umani; ele cresc, de asemenea, probabilitatea ca un model AI să extragă partea greșită a răspunsului sau să sară peste conținutul respectiv cu totul.
Acest lucru este strâns legat de măsurătorile de lizibilitate, cum ar fi scorul Flesch Reading Ease, care recompensează propozițiile mai scurte și formularea mai simplă.
Deși poate durea pe cei dintre noi cărora ne place o frază bună și lungă, claritatea și segmentarea ajută atât oamenii, cât și LLM-urile să vă urmărească firul logic al gândirii.
Testul Flesch Reading Ease este o formulă care măsoară lizibilitatea unui text prin evaluarea lungimii propoziției și a complexității cuvintelor (numărul de silabe). Acesta atribuie un scor între 0 și 100, scorurile mai mari indicând un text mai ușor de citit. Un scor de 100 sugerează o lectură foarte ușoară, potrivită pentru un copil de 11 ani, în timp ce un scor de 0 indică un text foarte dificil, cel mai bine înțeles de absolvenții de facultate.
Prezentați informațiile cheie la începutul conținutului, al paginii web!
Nu păstrați cele mai bune sfaturi sau cele mai importante concluzii și definiții pentru sfârșit. LLM-urile tind să prioritizeze ceea ce apare în prima parte în conținut. Prezentați teza, definiția sau concluzia în partea de sus, apoi extindeți-vă asupra ei!
Folosiți indicii semantice!
Semnalați structura cu fraze precum „Pasul 1”, „În rezumat”, „Concluzie”, „Greșeală comună” și „Pentru a compara”.
Aceste fraze ajută LLM-urile (și cititorii) să identifice rolul pe care îl joacă fiecare pasaj.
Evitați zgomotul!
Pop-up-urile intruzive, ferestrele modale, apelurile nesfârșite la acțiune (CTA-uri) și caruselele pot să afecteze coerența conținutului. Chiar dacă utilizatorul uman le închide, ele sunt adesea prezente în codul paginii web Document Object Model (DOM) și diluează informația pe care o accesează modelele lingvistice LLM.
Gândiți-vă la conținutul din pagina web ca la o transcriere: Cum ar suna dacă ar fi citit cu voce tare? Dacă este greu de urmărit în acel format, ar putea fi greu de urmărit și pentru un model lingvistic LLM.
Rolul markup-urilor Schema.rog este util, dar nu mai este un glonț magic!
Datele structurate (markup) sunt încă foarte importante – ele ajută motoarele de căutare să înțeleagă conținutul, să afișeze rezultate specifice pentru căutări și să deosebească subiecte similare.
Cu toate acestea, modelele lingvistice LLM nu au nevoie de aceste sisteme de date structurate (markup) pentru a înțelege conținutul.
Cum susține schema încă înțelegerea AI
Google a confirmat recent că modelul său lingvistic LLM – Gemini, valorifică datele structurate (markup Schema.org) pentru a ajuta la înțelegerea conținutului. Utilizarea datelor structurate oferă modelelor lingvistice semnale mai clare despre intenția și structura conținutului.
În mediile de căutare bazate pe AI, vedem conținut fără date structurate care apare în citări și rezumate, deoarece conținutul de bază a fost bine organizat, bine scris și ușor de analizat.
Citește și: Date Structurate: ce sunt, cum funcționează și cum le implementăm
Concluzie: structurăm conținutul pentru a comunica mai clar mesajul, nu pentru roboții de indexare și ranking
Optimizarea pentru LLM-uri (modele lingvistice) nu înseamnă să folosim instrumente sau strategii cu totul noi. Înseamnă dublarea a ceea ce a necesitat întotdeauna o bună comunicare: claritate, coerență și structură.
Cel mai performant conținut în căutarea AI (căutarea în motoarele generative) nu este neapărat cel mai optimizat. Este cel mai ușor de înțeles.
Asta înseamnă:
- Anticipăm modul în care va fi interpretat conținutul de AI, nu doar indexat.
- Oferim sistemelor AI cadrul sau contextul de care au nevoie pentru a extrage ideile din text.
- Structurăm conținutul în paginile web pentru înțelegere, nu doar pentru conformitate și SEO.
- Folosim limbajul pe care îl folosește publicul nostru, pentru că LLM-urile răspund literal la prompt-uri și preluarea depinde de acei termeni exacți care sunt prezenți în text.
Pe măsură ce căutarea trece de la link-uri la limbaj, intrăm într-o nouă eră a designului de conținut. Una în care sensul se ridică în vârf, iar marcatorii care structurează textul pentru înțelegere vor deveni foarte importanți.
Resurse
How LLMs Interpret Content: How To Structure Information For AI Search
