در این مقاله به بررسی ابزارهای بهینه سازی دیده شدن برای مدلهای زبانی بزرگ (LLM) مانند ChatGPT و Perplexity و دیدگاههای متفاوت متخصصان سئو درباره آنها میپردازیم. این مقاله با استناد به اظهارات کارشناسان و نظرسنجی ها، نشان می دهد که در حالی که این ابزارها برای بهینه سازی موتورهای مولد (GEO) و دیدهشدن در جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) ضروری هستند، توافق جامعی در مورد بهترین روش استفاده از آنها وجود ندارد. در سال 2025، با رشد سریع جستجوهای AI، این مقاله راهکارهای عملی برای استفاده از این ابزارها ارائه می دهد. در ادامه، نکات کلیدی مقاله ترجمه و تحلیل شده و راهکارهای عملی پیشنهاد می شود.
ابزارهای دیدهشدن LLM چیست؟
ابزارهای دیدهشدن LLM (مانند آتنا، Profound، و Onely) پلتفرمهایی هستند که به برندها کمک میکنند تا در پاسخهای تولیدشده توسط مدلهای زبانی بزرگ مانند ChatGPT، Gemini، و Google AI Overviews دیده شوند. برخلاف سئوی سنتی که بر رتبه بندی در صفحات نتایج جستجو (SERP) تمرکز دارد، این ابزارها بر بهینه سازی موتورهای مولد (GEO) و بهبود نحوه توصیف برندها در خروجیهای AI متمرکز هستند. این ابزارها شکافهای محتوایی را شناسایی میکنند، پیشنهادات بهینهسازی ارائه میدهند، و عملکرد برند در پاسخهای AI را رصد میکنند.
چرا ابزارهای LLM مهم هستند؟
- رشد جستجوی AI: طبق گزارش Search Engine Journal، 47 درصد جستجوها در سال 2025 شامل پاسخهای مستقیم AI هستند، که نیاز به GEO را افزایش داده است.
- کاهش ترافیک سنتی: نتایج AI Overviews اغلب از صفحاتی استفاده میکنند که در SERP رتبهبندی نشدهاند، که سئوی سنتی را به چالش میکشد.
- تأثیر بر شهرت برند: نحوه توصیف برندها در پاسخهای AI بر اعتماد کاربران و نرخ تبدیل تأثیر میگذارد.
دیدگاههای متفاوت متخصصان سئو
نظرسنجی Search Engine Journal از متخصصان سئو نشاندهنده اختلافنظر در مورد ابزارهای LLM است:
- موافقان (52 درصد): معتقدند ابزارهای LLM برای تحلیل پاسخهای AI، شناسایی شکافهای محتوایی، و بهینهسازی برای GEO ضروری هستند. برای مثال، آتنا به مشتریانش کمک کرده تا ترافیک ارجاعی از ChatGPT را تا 10 برابر افزایش دهند.
- مخالفان (28 درصد): معتقدند این ابزارها هنوز در مراحل اولیه هستند و دادههای کافی برای اثبات اثربخشی ندارند. آنها ترجیح میدهند روی سئوی سنتی و E-E-A-T تمرکز کنند.
- محتاطان (20 درصد): این گروه معتقدند که ابزارهای LLM مکمل سئو هستند، اما نباید جایگزین استراتژی های کاربرمحور شوند. آنها خواستار نظارت انسانی بر خروجی های AI هستند.
نمونههای ابزارهای LLM
- آتنا (Athena): توسط مهندس سابق گوگل، اندرو یان، توسعه یافته و بر تحلیل پاسخهای AI و پیشنهادات بهینهسازی تمرکز دارد.
- Profound: با سرمایه گذاری 20 میلیون دلاری، برای تحلیل رقابتی و بهینه سازی GEO طراحی شده است.
- Onely: ابزاری برای رصد منابع استفادهشده در AI Overviews و بهبود دیدهشدن.
چالش های استفاده از ابزارهای LLM
- عدم شفافیت در معیارها: هنوز مشخص نیست که چگونه مدل های AI منابع خود را انتخاب می کنند، که پیشبینی نتایج را دشوار می کند.
- هزینه های بالا: ابزارهای LLM مانند آتنا برای کسبوکارهای کوچک ممکن است گران باشند.
- نیاز به نظارت انسانی: محتوای تولیدشده توسط AI بدون ویرایش ممکن است با معیارهای E-E-A-T گوگل (تجربه، تخصص، اعتبار، اعتماد) همخوانی نداشته باشد.
- رقابت فزاینده: با ظهور بیش از 30 استارتاپ GEO در سال 2024، رقابت برای دیدهشدن در پاسخهای AI افزایش یافته است.
استراتژیهای عملی برای استفاده از ابزارهای LLM
برای استفاده مؤثر از ابزارهای LLM و بهبود دیدهشدن در جستجوی AI، مقاله راهکارهای زیر را پیشنهاد میدهد:
- بهینه سازی محتوای پاسخ محور:
- پاسخهای واضح و ساختارمند (مانند سوالات متداول و جداول) برای نمایش در AI Overviews تولید کنید.
- از Schema Markup برای کمک به موتورهای جستجو در درک بهتر محتوا استفاده کنید.
- تمرکز بر E-E-A-T:
- بیوگرافی نویسندگان با جزئیات تجربه حرفهای اضافه کنید.
- از منابع معتبر مانند مطالعات موردی یا داده های صنعتی برای پشتیبانی از محتوا استفاده کنید.
- رصد پاسخهای AI:
- از ابزارهایی مانند آتنا یا Profound برای تحلیل نحوه توصیف برند در پاسخهای AI استفاده کنید.
- شکافهای محتوایی (مانند اطلاعات ناقص یا نادرست) را شناسایی و برطرف کنید.
- مدیریت شهرت آنلاین:
- نظرات کاربران را در پلتفرمهای سوم شخص مانند Google و Yelp مدیریت کنید، زیرا این نظرات در پاسخهای AI نمایش داده میشوند.
- پاسخهای حرفهای به نظرات منفی برای حفظ اعتبار ارائه دهید.
- ترکیب GEO با سئوی سنتی:
- ابزارهای LLM را با سئوی سنتی (مانند تحقیق کلمات کلیدی و لینکسازی) ترکیب کنید.
- از Google Search Console و Google Analytics 4 برای رصد عملکرد در SERP و AI Overviews استفاده کنید.
- تست و به روزرسانی مداوم:
- محتوای قدیمی را هر 3 تا 6 ماه با اطلاعات بهروز بازنویسی کنید.
- تست A/B برای بهینهسازی عناصر محتوا و CTA انجام دهید.
روندهای سئو و GEO در 2025
در سال 2025، جستجوی مبتنی بر AI و GEO نقش کلیدی در استراتژیهای دیجیتال دارند:
- رشد AI Overviews: حدود 47 درصد جستجوها شامل پاسخهای مستقیم AI هستند، که نیاز به محتوای ساختارمند را افزایش میدهد.
- تمرکز بر E-E-A-T: محتوای معتبر با منابع قابل استناد در اولویت گوگل و مدلهای AI قرار دارد.
- جستجوی صوتی و بصری: بهینهسازی برای Google Assistant و Google Lens با محتوای پاسخمحور و تصاویر غنی ضروری است.
- رشد رقابت GEO: استارتاپهای جدید مانند آتنا و Profound رقابت را در بهینهسازی AI افزایش دادهاند.
نتیجه گیری
ابزارهای دیدهشدن LLM مانند آتنا و Profound در سال 2025 ابزارهایی کلیدی برای بهینهسازی در جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، اما عدم توافق متخصصان نشاندهنده نیاز به رویکردهای ترکیبی است. با تمرکز بر محتوای کاربرمحور، E-E-A-T، و مدیریت شهرت آنلاین، کسبوکارها میتوانند در پاسخهای AI دیده شوند. ابزارهایی مانند سئوراکت میتوانند با تحلیل رقابتی و تولید محتوای بهینهشده، این فرآیند را تقویت کنند. برای موفقیت، همین حالا استراتژی GEO خود را با سئوی سنتی ترکیب کنید، پاسخهای AI را رصد کنید و محتوای متمایزی تولید کنید که هم برای کاربران و هم برای مدلهای AI جذاب باشد.با سئوراکت، در جستجوی AI 2025 بدرخش! محتوای کاربرمحور و GEO برای صدرنشینی در AI Overviews. حالا تماس بگیر و مشاوره رایگان بگیر! 🚀
