بهینه‌ سازی LLMO ها (مدل‌ های زبانی بزرگ) و تحول سئو

LLMO و بهینه سازی LLMO چیست ؟

LLMO مخفف Large Language Model Optimization به معنی بهینه‌سازی LLMO یا مدل‌های زبانی بزرگ است. این رویکرد جدید در بازاریابی دیجیتال، بر بهینه‌سازی محتوا تمرکز دارد تا در پاسخ‌های هوش مصنوعی و موتورهای جست‌وجوی مولد مثل ChatGPT، Gemini، Perplexity و Claude دیده شود.

برخلاف SEO سنتی که هدفش رتبه گرفتن در نتایج جست‌وجوی گوگل است، در LLMO تمرکز بر این است که محتوای شما به شکلی نوشته و ساختاردهی شود که توسط مدل‌های زبانی انتخاب و به‌عنوان منبع معتبر در پاسخ‌ها معرفی گردد.

به زبان ساده، اگر در گذشته برای جذب کاربر نیاز داشتید در صفحه اول گوگل قرار بگیرید، امروز باید مطمئن شوید برند و محتوای شما در گفت‌وگوها و پاسخ‌های مستقیم هوش مصنوعی حضور داشته

مثال: جست‌وجوی بهترین رستوران در تهران

در SEO سنتی (گوگل):

کاربر در گوگل می‌نویسد: «بهترین رستوران‌های تهران».

گوگل یک لیست از وب‌سایت‌ها، بلاگ‌ها و نقشه‌ها نشان می‌دهد. کاربر باید چند لینک باز کند، مقایسه کند و بعد تصمیم بگیرد.

در LLMO (ChatGPT یا Perplexity):

کاربر در ChatGPT یا Perplexity می‌پرسد: «برای یک شام خانوادگی، بهترین رستوران‌های تهران کدامند؟»

مدل زبانی بر اساس داده‌های معتبر، بلافاصله چند رستوران پیشنهاد می‌دهد و حتی توضیح می‌دهد که چرا آن‌ها مناسب خانواده هستند. اگر محتوای برند شما برای LLMO بهینه شده باشد (مثلاً وب‌سایت رستوران‌تان دارای توضیحات شفاف، نقد و بررسی معتبر و اطلاعات ساختاریافته باشد)، احتمال این وجود دارد که نام رستوران شما مستقیماً در پاسخ ظاهر شود.

تفاوت‌های کلیدی LLMO و SEO چیست؟

• SEO: وابسته به الگوریتم‌های گوگل و سایر موتورهای جست‌وجوی سنتی است؛ تاکتیک‌هایی مثل کلیدواژه‌گذاری، لینک‌سازی و بهینه‌سازی سرعت سایت در آن اهمیت دارد.

• LLMO: تمرکز بر کیفیت محتوا، ساختار داده‌ها (مثل Schema و FAQ)، موجودیت‌ها (Entities) و اعتبار برند دارد تا مدل‌های زبانی بتوانند آن را شناسایی و در پاسخ‌های خود استفاده کنند.

• در حالی که SEO به کاربر لیست لینک‌ها ارائه می‌دهد، LLMO مستقیماً برند شما را در متن پاسخ معرفی می‌کند.

LLMO و تغییر قواعد جستجو کاربران

تحولات دنیای جست‌وجو نشان می‌دهد که دیگر تنها بهینه‌سازی برای موتورهای سنتی کافی نیست. ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مثل ChatGPT، باعث شده برندها برای دیده‌شدن در پاسخ‌های هوش مصنوعی نیازمند استراتژی تازه‌ای به نام LLM Optimization (LLMO) باشند. این تغییر قواعد بازی، آینده بازاریابی محتوایی و دیجیتال را بازنویسی کرده است.

از جست‌وجوی کلیدواژه‌ای تا پرسش‌های مکالمه‌ای

در گذشته کاربران برای یافتن پاسخ، کلیدواژه‌های کوتاه در گوگل وارد می‌کردند؛ مثل «بهترین گوشی 2025». اما امروز با ابزارهایی مثل ChatGPT، رفتار جست‌وجو طبیعی‌تر و مکالمه‌ای شده است؛ مثلاً می‌پرسند: «من زیاد سفر می‌کنم، چه گوشی‌ای برای باتری و دوربین مناسب‌تر است؟». این تغییر نشان می‌دهد که دیگر تمرکز صرف بر کلیدواژه‌ها کافی نیست، بلکه محتوا باید به پرسش‌های واقعی و زمینه‌ای پاسخ دهد.

مثال :

فرض کنید کاربر در گذشته برای رزرو هتل جست‌وجو می‌کرد: «هتل 4 ستاره تهران». امروز همان کاربر در ChatGPT می‌نویسد: «من با خانواده‌ام به تهران سفر دارم، چه هتلی برای اقامت خانوادگی و دسترسی راحت به مراکز خرید مناسب است؟». در این حالت، فقط هتل‌هایی معرفی می‌شوند که محتوای‌شان به‌طور دقیق به نیازهای خانوادگی، موقعیت مکانی و امکانات اشاره کرده باشد.

چند روز پیش وقتی در حال تحقیق برای خرید لپ‌تاپ جدید بودم، به جای اینکه مثل قبل در گوگل بنویسم «لپ‌تاپ گیمینگ 2025»، در ChatGPT پرسیدم: «بهترین لپ‌تاپ برای طراحی گرافیک و بازی همزمان با بودجه متوسط چیست؟». پاسخ دقیق و مقایسه‌ای که گرفتم خیلی سریع‌تر از ساعت‌ها گشتن بین نتایج گوگل منو به گزینه‌های درست هدایت کرد.

«جست‌وجوی مکالمه‌ای (Conversational Search) باعث می‌شود محتوایی برنده باشد که به زبان کاربر نوشته شده و مستقیماً به نیت او پاسخ دهد.»

– Neil Patel، متخصص بین‌المللی سئو

نقش ChatGPT در تبدیل شدن به موتور جست‌وجوی اول کاربران

ChatGPT برای بسیاری از کاربران جایگزین موتور جست‌وجو شده است. آن‌ها به‌جای مرور ده‌ها لینک، پاسخ مستقیم و خلاصه می‌خواهند. این یعنی اگر محتوای شما در چارچوب LLMO بهینه نشده باشد، در نتایج مکالمه‌ای ChatGPT دیده نخواهید شد. حضور در این پاسخ‌ها نه تنها باعث افزایش آگاهی از برند می‌شود، بلکه می‌تواند شما را به گزینه اول کاربران تبدیل کند.

اعتماد کاربران به پاسخ‌های هوش مصنوعی در مقایسه با نتایج گوگل

مطالعات نشان می‌دهد کاربران جوان‌تر اعتماد بیشتری به پاسخ‌های تولیدشده توسط AI دارند تا به لیست نتایج گوگل. دلیل اصلی این است که پاسخ‌های AI ساده، سریع و شخصی‌سازی‌شده هستند. این اعتماد یک فرصت بزرگ برای برندهاست تا با LLMO جایگاهی مطمئن در ذهن مخاطب ایجاد کنند.

فرصت‌ها و تهدیدهای برندها در عصر جست‌وجوی مکالمه‌ای

از یک طرف، LLMO فرصت دیده‌شدن مستقیم برند در مکالمات هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. از طرف دیگر، برندهایی که به این تغییر بی‌توجه باشند، ممکن است حتی با داشتن محتوای عالی در وب، هرگز در پاسخ‌های ChatGPT ذکر نشوند. بنابراین، بهینه‌سازی برای LLMها یک ضرورت استراتژیک و نه یک انتخاب اختیاری.

مزایای بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMO) چیست؟

بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ یا LLMO یکی از تحولات مهم بازاریابی دیجیتال است که به برندها کمک می‌کند در پاسخ‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی دیده شوند. برخلاف سئو سنتی که هدف آن صرفاً جذب ترافیک از گوگل است، LLMO تمرکز را بر حضور در مکالمات و پاسخ‌های مستقیم مدل‌هایی مثل ChatGPT قرار می‌دهد.

مزایای کلیدی بهینه‌سازی LLM یا LLMO:

• افزایش دیده‌شدن برند: برند شما مستقیماً در پاسخ‌های AI ذکر می‌شود، حتی بدون نیاز به کلیک کاربر روی لینک.

• اعتمادسازی بیشتر: وقتی مدل‌های زبانی از محتوای شما به‌عنوان منبع استفاده کنند، اعتبار شما نزد کاربران افزایش می‌یابد.

• افزایش نرخ تبدیل (Conversion): کاربرانی که از طریق پاسخ‌های هوش مصنوعی با برند شما آشنا می‌شوند، آماده‌تر برای خرید یا اقدام هستند.

• پیشتازی در رقابت: در حالی که بسیاری هنوز به SEO سنتی بسنده می‌کنند، برندهایی که روی LLMO سرمایه‌گذاری می‌کنند، جایگاه بهتری در آینده خواهند داشت.

• انعطاف‌پذیری در بازاریابی: محتوای بهینه‌شده برای LLMها می‌تواند هم در وب‌سایت، هم در شبکه‌های اجتماعی و هم در پاسخ‌های AI بازنشر شود.

LLMO نه یک ترند موقتی، بلکه یک ضرورت استراتژیک برای هر کسب‌وکاری است که می‌خواهد در دنیای جست‌وجوی هوش مصنوعی جایگاه پایدار داشته باشد. با اجرای درست استراتژی‌های LLMO، برند شما می‌تواند از یک وب‌سایت ساده فراتر رود و به منبع معتبر پاسخ‌های AI تبدیل شود.

تهدیدهای بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMO) چیست؟

با وجود تمام مزایایی که LLMO برای برندها به همراه دارد، نباید فراموش کرد که این رویکرد نیز چالش‌ها و تهدیدهای خاص خود را دارد. از کاهش کنترل روی ترافیک وب‌سایت گرفته تا وابستگی به الگوریتم‌های غیرشفاف مدل‌های زبانی، عواملی هستند که می‌توانند ریسک‌های جدی برای کسب‌وکارها ایجاد کنند. شناخت این تهدیدها به برندها کمک می‌کند تا استراتژی واقع‌بینانه‌تری برای حضور در دنیای جست‌وجوی مبتنی بر هوش مصنوعی داشته باشند.

تهدیدهای کلیدی بهینه سازی LLMO

• عدم شفافیت الگوریتم‌ها: مدل‌های زبانی مثل ChatGPT یا Gemini روش‌های انتخاب منبع را آشکار نمی‌کنند.

• کاهش کلیک وب‌سایت‌ها: چون پاسخ‌ها مستقیماً در AI نمایش داده می‌شود، احتمال کاهش بازدید صفحات وجود دارد.

• رقابت فشرده: تعداد منابعی که مدل‌ها ارجاع می‌دهند محدود است، در نتیجه رقابت شدیدتر از SEO سنتی خواهد بود.

• ریسک Black-hat LLMO: برخی رقبا ممکن است از روش‌های غیر اخلاقی برای دستکاری مدل‌ها استفاده کنند.

• وابستگی به پلتفرم‌ها: برندها بیش از پیش به تصمیم‌گیری شرکت‌های بزرگ (OpenAI، Google، Anthropic) وابسته می‌شوند.

• به‌روز نبودن داده‌ها در مدل‌های Self-contained: اگر مدل دسترسی به داده زنده نداشته باشد (مثل Claude)، ممکن است برند شما اصلاً در نتایج دیده نشود.

• عدم کنترل بر تفسیر محتوا: حتی اگر محتوای شما بهینه باشد، مدل می‌تواند به شکل ناقص یا متفاوت از هدف شما آن را بازگو کند

تفاوت GEO و LLMO

هر دو مفهوم GEO (Generative Engine Optimization) و LLMO (Large Language Model Optimization) بهینه‌سازی محتوا برای دیده‌شدن در دنیای جست‌وجوی هوش مصنوعی هستند، اما تمرکز و کاربردشان کمی متفاوت است.

GEO چیست؟

• GEO یعنی بهینه‌سازی برای موتورهای جست‌وجوی مولد (Generative Engines).

• این موتورها مثل Perplexity، Neeva AI یا You.com عمل می‌کنند. آن‌ها پرسش کاربر را می‌گیرند و بر اساس ترکیب داده‌های وب + مدل زبانی، یک پاسخ تولید می‌کنند.

• در GEO تمرکز روی این است که محتوای شما طوری ساخته شود که در پاسخ نهایی موتور مولد ذکر شود و لینک سایت شما به‌عنوان منبع بیاید.

• مهم‌ترین فاکتورها در GEO:

  • داده‌های ساختاریافته (Schema, FAQ)

  • وضوح و اعتبار محتوا

  • پوشش‌دهی نیاز واقعی کاربر در قالب پرسش و پاسخ

  • محتوای به‌روز و قابل بازیابی توسط موتورهای جست‌وجوی AI

LLMO چیست؟

• LLMO یعنی بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مثل ChatGPT، Gemini، Claude.

• این مدل‌ها لزوماً موتور جست‌وجو نیستند، بلکه ابزارهای مکالمه‌ای‌اند که پاسخ تولید می‌کنند.

• در LLMO تمرکز بر این است که محتوای شما در پایگاه دانشی مدل یا در فرآیند بازیابی داده‌ها، به‌عنوان مرجع برای پاسخ انتخاب شود.

• مهم‌ترین فاکتورها در LLMO:

  • تمرکز بر موجودیت‌ها (Entities) به جای صرف کلیدواژه‌ها

  • استناد به منابع معتبر و نقل‌قول‌ها

  • اعتبار برند (E-E-A-T: تجربه، تخصص، اعتبار، اعتماد)

  • ساخت محتوای مکالمه‌ای و طبیعی که با زبان کاربران هماهنگ باشد

• GEO بیشتر شبیه ادامه سئو است، ولی برای موتورهای جست‌وجوی مولد که علاوه بر پاسخ، لینک هم می‌دهند.

• LLMO گسترده‌تر است و شامل بهینه‌سازی برای تمام مدل‌های زبانی بزرگ می‌شود؛ حتی آن‌هایی که لینک نمی‌دهند.

• در عمل، اگر برای GEO بهینه‌سازی کنید، بخشی از مسیر LLMO را هم طی کرده‌اید، اما برای موفقیت کامل باید روی هر دو تمرکز داشت.

چرا بهینه‌سازی LLM یا LLMO آینده بازاریابی است؟

مقایسه LLMO vs SEO نشان می‌دهد که اگرچه سئو سنتی همچنان مهم است، اما موتورهای جست‌وجوی مولد به سرعت در حال تبدیل شدن به نقطه شروع کاربران هستند. برندی که

محتوای خود را برای LLMO بهینه نکند، به‌سادگی در رقابت دیده نخواهد شد.

• تغییر رفتار کاربران: شروع جست‌وجو از ابزارهای هوش مصنوعی به‌جای گوگل

• موتورهای جست‌وجوی مولد (AEO/GEO): ارائه پاسخ مستقیم به‌جای لیست لینک‌ها

• افزایش شانس دیده‌شدن برند: محتوای بهینه‌شده برای LLM در پاسخ‌ها ذکر می‌شود

• بهبود نرخ تبدیل: کاربرانی که از پاسخ‌های AI به برند می‌رسند، اعتماد بیشتری دارند

• مزیت رقابتی زودهنگام: برندهایی که زودتر وارد LLMO شوند، جایگاه محکم‌تری پیدا می‌کنند

• ارجاع ترافیک مستقیم: LLMهای مبتنی بر RAG مثل Perplexity می‌توانند لینک و ترافیک واقعی به سایت‌ها بدهند

• ارتباط نزدیک با SEO: سئو سنتی پایه است، اما LLMO لایه‌ی جدیدی است که آینده بازاریابی دیجیتال را می‌سازد

محتوای بهینه برای LLM ها چگونه است؟

مدل‌های زبانی بزرگ برای ارائه پاسخ‌های دقیق، نیازمند محتوایی هستند که هم معتبر و هم ساختارمند باشد. هرچه محتوا شفاف‌تر، مکالمه‌ای‌تر و به‌روزتر باشد، شانس بیشتری برای انتخاب شدن توسط LLMها خواهد داشت.

ویژگی‌های کلیدی

• محتوای باکیفیت و عمیق: LLMها به‌دنبال متن‌های دقیق، جامع و مفید هستند نه محتوای سطحی یا تکراری.

• استفاده از داده‌های ساختاریافته: FAQ، Schema، How-to و لیست‌های مرتب کمک می‌کنن مدل راحت‌تر اطلاعات رو استخراج کنه.

• تمرکز بر موجودیت‌ها (Entities): مدل‌ها با موجودیت‌ها (مثل نام برند، مکان، محصول) ارتباط برقرار می‌کنن، پس ذکر دقیق این‌ها در متن ضروریه.

• زبان طبیعی و مکالمه‌ای: چون کاربران سوالات رو به صورت گفتاری/مکالمه‌ای مطرح می‌کنن، محتوا هم باید شبیه پاسخ انسانی نوشته بشه.

• ارجاع به منابع معتبر: استفاده از لینک‌ها، داده‌های رسمی و نقل‌قول از منابع شناخته‌شده شانس انتخاب محتوا توسط LLM رو بالا می‌بره.

• به‌روز بودن اطلاعات: به‌ویژه برای LLMهای مبتنی بر RAG (مثل Perplexity و Gemini) محتوای تازه و آپدیت شده در اولویت قرار می‌گیره.

11 استراتژی‌ کلیدی مهم برای بهینه‌سازی LLM ها (بهینه سازی LLMO)

بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMO) فقط به چند تکنیک ساده خلاصه نمی‌شود. برای اینکه برند شما در پاسخ‌های هوش مصنوعی دیده شود، باید مجموعه‌ای از اقدامات ترکیبی شامل روابط عمومی، تولید محتوای معتبر، تحقیق بر اساس موجودیت‌ها و پایش رفتار مدل‌ها انجام شود. در ادامه، ۱۱ روش برای بهینه سازی LLM ها یا بهینه‌سازی مدل‌ های زبانی بزرگ معرفی می‌کنیم که از اصول بنیادین تا تاکتیک‌های تکمیلی را پوشش می‌دهند و می‌توانند شانس برند شما را برای حضور در نتایج مکالمه‌ای و پاسخ‌های AI چند برابر کنند.

۱. سرمایه‌گذاری روی روابط عمومی (PR) برای تقویت ارتباط برند

مدل‌های زبانی به منابع معتبر توجه ویژه‌ای دارند. اگر برند شما در رسانه‌های شناخته‌شده یا خبرگزاری‌ها پوشش داده شود، احتمال اینکه LLMها شما را به‌عنوان مرجع معرفی کنند بیشتر می‌شود. انتشار خبر، رپورتاژ، همکاری با نشریات تخصصی و حتی حضور در پادکست‌ها می‌تواند جایگاه برند را در محتوای LLMها تقویت کند.

۲. استفاده از نقل‌قول‌ها و آمار معتبر در محتوا

LLMها برای ساخت پاسخ به دنبال داده‌های قابل اعتماد هستند. وقتی محتوای شما شامل آمار رسمی، تحقیقات علمی یا نقل‌قول از متخصصان باشد، هم اعتبار محتوا افزایش می‌یابد و هم احتمال انتخاب توسط مدل بیشتر می‌شود. این کار باعث می‌شود برند شما به‌عنوان یک مرجع معتبر در پاسخ‌های AI معرفی شود.

۳. تمرکز بر تحقیق موجودیت‌ها (Entity Research)

در SEO سنتی کلمات کلیدی محور بودند، اما در سئو LLMO موجودیت‌ها اهمیت بیشتری دارند. موجودیت‌ها همان نام برند، محصولات، افراد، مکان‌ها یا موضوعات مشخص‌اند. اگر برندتان در ارتباط با یک موجودیت خاص بارها در محتوا و منابع معتبر ذکر شود، LLMها راحت‌تر آن را تشخیص داده و در پاسخ‌های مرتبط استفاده می‌کنند.

۴. بررسی و تحلیل درک LLMها از برند

یک راه عملی این است که از خود مدل‌ها بپرسید: «برند X چیست؟» یا «بهترین محصولات برند X کدامند؟». این پاسخ‌ها نشان می‌دهد که LLMها چه تصویری از برند شما دارند. اگر ناقص یا اشتباه بود، باید محتوای خود را تقویت کنید. این کار کمک می‌کند برداشت مدل از برند شما به مرور 

۵. به‌ روزرسانی منظم محتوا

مدل‌های RAG (مثل Gemini و Perplexity) برای پاسخ به داده‌های به‌روز متکی هستند. اگر محتوای شما آپدیت نباشد، احتمال انتخاب شدن کاهش می‌یابد. افزودن بخش‌های «آخرین به‌روزرسانی» یا آپدیت دوره‌ای مقالات باعث می‌شود همیشه در دسترس مدل‌ها باشید.

۶. ساختاردهی داده با Schema و FAQ

اضافه کردن داده‌های ساختاریافته (مثل FAQ، How-to، Schema) به محتوای وب‌سایت باعث می‌شود LLMها بتوانند بخش‌های محتوای شما را بهتر درک و استخراج کنند. این کار شانس ذکر شدن محتوا در پاسخ‌های مستقیم را چند برابر می‌کند.

۷. تولید محتوای مکالمه‌ای (Conversational Content)

چون کاربران با LLMها مثل یک انسان مکالمه می‌کنند، محتوای شما هم باید شبیه به پاسخ گفتاری نوشته شود. برای مثال، به‌جای نوشتن «مزایای LLMO» به شکل یک متن خشک، آن را در قالب پرسش‌وپاسخ یا توضیح ساده بیاورید.

۸. حضور در منابع معتبر (Citation و Backlink)

وقتی محتوای شما در منابع معتبر لینک یا نقل‌قول می‌شود، LLMها بیشتر به آن استناد می‌کنند. بک‌لینک‌های باکیفیت و ارجاع‌های مکرر از سایت‌های تخصصی، جایگاه شما را در پایگاه دانشی مدل‌ها تقویت می‌کند.

۹. استفاده از چندرسانه‌ای (تصویر، ویدئو، جدول)

هرچند LLMها متن‌محورند، اما محتواهای چندرسانه‌ای (اینفوگرافیک، ویدئو یا جدول) معمولاً توسط موتورهای مولد درک و خلاصه‌سازی می‌شوند. این نوع محتوا ارزش افزوده‌ای ایجاد می‌کند که باعث می‌شود برندتان بیشتر در پاسخ‌ها دیده شود.

۱۰. پایش ارجاعات LLM

با ابزارهایی مثل GA4 یا قالب‌های Looker Studio می‌توان بررسی کرد که کدام مدل‌های زبانی بیشترین ترافیک یا اشاره به سایت شما را داشته‌اند. این داده‌ها به شما کمک می‌کند استراتژی LLMO را هدفمندتر تنظیم کنید.

۱۱. تمرکز بر E-E-A-T (تجربه، تخصص، اعتبار، اعتماد)

این اصل که در SEO سنتی اهمیت داشت، برای LLMO حیاتی‌تر است. چون مدل‌ها برای انتخاب منبع به اعتبار و تخصص توجه دارند. هرچه برند شما تجربه واقعی، تخصص مستند و اعتبار بیشتری نشان دهد، اعتماد کاربران و مدل‌ها به آن بیشتر خواهد شد.

چگونه می‌توان میزان دیده‌شدن در LLMها را ردیابی کرد؟

با رشد سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مثل ChatGPT، Gemini و Perplexity، برندها نیاز دارند بدانند محتوای‌شان تا چه حد در پاسخ‌های این ابزارها دیده می‌شود

روش‌های ردیابی دیده‌شدن در LLMها

• پایش دستی پرسش‌ها: به‌طور منظم از LLMها درباره برند یا خدمات خود سؤال کنید (مثل: «برند X چیست؟»). این کار کمک می‌کند بدانید مدل‌ها چه تصویری از شما دارند.

• ابزارهای تحلیلی (Analytics): از Google Analytics 4 (GA4) می‌توان برای ایجاد گزارش اختصاصی استفاده کرد تا ترافیک ارجاعی از سمت LLMها (مثل Perplexity) شناسایی شود.

• Looker Studio Dashboard: برخی آژانس‌ها مانند Flow Agency قالب‌های آماده Looker Studio منتشر کرده‌اند که به شما امکان مقایسه ترافیک LLM با ترافیک ارگانیک را می‌دهد.

• Social Listening برای AI: برخی ابزارهای پایش محتوا در حال توسعه‌اند که مثل مانیتورینگ شبکه‌های اجتماعی، میزان ذکر شدن برند در پاسخ‌های AI را ردیابی می‌کنند.

• بررسی Referrer ها در لاگ سرور: در برخی موارد می‌توان از داده‌های سرور برای شناسایی درخواست‌هایی که از طریق مرورگرهای یکپارچه با LLMها (مثل Perplexity) آمده‌اند استفاده کرد.

خدمات سئو سایت ، GEO و بهینه سازی LLMO با آژانس کوانتا

اگر به دنبال رشد کسب‌وکار آنلاین خود هستید، انتخاب درست خدمات سئو سایت می‌تواند تفاوت بزرگی ایجاد کند. در دنیای رقابتی امروز، تنها داشتن وب‌سایت کافی نیست؛ شما نیاز دارید که سایتتان در نتایج جست‌وجوی گوگل در رتبه‌های برتر قرار گیرد تا مشتریان بیشتری جذب کنید.

آژانس کوانتا با تکیه بر تجربه تخصصی در زمینه سئو و LLMO (بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ)، استراتژی‌هایی هوشمندانه ارائه می‌دهد که هم در نتایج سنتی گوگل و هم در پاسخ‌های هوش مصنوعی برند شما را به نمایش می‌گذارد

خدمات سئو سایت در آژانس کوانتا

• تحقیق کلمات کلیدی و موجودیت‌ها (Entities): شناسایی موضوعات و عباراتی که بیشترین ارزش را برای کسب‌وکار شما دارند.

• بهینه‌سازی فنی سایت (Technical SEO): افزایش سرعت، بهبود ساختار صفحات، و بهینه‌سازی موبایل.

• تولید و بهینه‌سازی محتوای تخصصی: محتوایی که هم برای گوگل و هم برای مدل‌های زبانی مثل ChatGPT قابل فهم باشد.

• لینک‌سازی داخلی و خارجی: افزایش اعتبار دامنه و جایگاه سایت در نتایج جست‌وجو.

• آنالیز و گزارش‌گیری: بررسی جایگاه سایت، رفتار کاربران و میزان دیده‌شدن در موتورهای جست‌وجو و LLMها.

چرا کوانتا؟

زیرا ما در کوانتا ترکیبی از خدمات سنتی سئو و استراتژی‌های نوین LLMO را ارائه می‌دهیم. این یعنی برند شما نه‌تنها در گوگل، بلکه در دنیای جست‌وجوی آینده که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود، دیده خواهد شد. برای بهره مندی از مشاوره سئو و انواع بهینه سازی در چت بات ها با کوانتا در در ارتباط باشید