Uzziniet par Bing jauno AI Citation Share metriku, llms.txt failu efektivitātes pētījumiem un jauniem mākslīgā intelekta aģentu standartiem.
Mākslīgā intelekta (AI) integrācija meklēšanas sistēmās turpina strauji attīstīties, liekot vietņu īpašniekiem un mārketinga speciālistiem pielāgoties jauniem rīkiem un standartiem. Nesenie nozares notikumi iezīmē nozīmīgus pavērsienus tajā, kā mēs mērām vietņu redzamību ģeneratīvajā meklēšanā, kā strukturējam datus mākslīgā intelekta aģentiem un kā valsts institūcijas mēģina regulēt meklēšanas gigantu darbību.
Bing ievieš AI Citation Share metriku vietņu administratoriem
Microsoft ir spēris nozīmīgu soli uz priekšu, papildinot Bing Webmaster Tools rīku paneli ar četrām jaunām funkcijām, kas šobrīd ir publiskās testēšanas (preview) fāzē. Svarīgākā no tām ir Citation Share, kas pirmo reizi ļauj vietņu īpašniekiem redzēt savas mājaslapas AI redzamības rādītājus salīdzinājumā ar konkurentiem.
Šis rīks parāda procentuālo daļu no visām AI atsaucēm, ko jūsu vietne ir ieguvusi par konkrētu meklēšanas vaicājumu, kas izmantots Bing Copilot vai Bing tiešajās atbildēs. Papildus tam ir ieviestas funkcijas Intents un Topics vaicājumu grupēšanai, kā arī Compare salīdzināšanas rīks vēsturisko datu analīzei.
Bing Webmaster ir kļuvis par tādu Google Search Console versiju, kādu mēs visi jau sen vēlētos redzēt. Šie rīki beidzot sniedz reālus datus par to, kā AI meklētāji izmanto mūsu saturu.
Lai gan šie dati ir vērtīgi, tie pašlaik atspoguļo tikai situāciju Bing ekosistēmā. Google Search Console joprojām nepiedāvā līdzīgus rādītājus saviem lietotājiem.
Jauni pētījumu dati liek apšaubīt llms.txt failu efektivitāti
Tīmekļa vietņu administrators un SEO speciālisti pēdējos mēnešos aktīvi diskutē par llms.txt faila ieviešanu, kas teorētiski palīdz mākslīgā intelekta modeļiem vieglāk uztvert un apstrādāt vietnes saturu. Tomēr jaunākie dati un ekspertu viedokļi liecina, ka šī faila reālā ietekme pašlaik ir niecīga.
Google pārstāvis Džons Mellers (John Mueller) nesen norādīja, ka pašu vietņu uzturētais failu saturs nevar palīdzēt lielajiem valodas modeļiem (LLM) atšķirt vienu vietni no otras vai noteikt to autoritāti. Tā vietā viņš aicināja koncentrēties uz standarta HTML struktūru un kvalitatīvām iekšējām saitēm. Šo apgalvojumu apstiprina arī jaunākie uzņēmuma Ahrefs dati, analizējot 137 000 tīmekļa domēnu.
Pētījumi rāda, ka 97% no visiem tīmeklī publicētajiem llms.txt failiem nesaņem nevienu pieprasījumu no botiem. Tikmēr paši svarīgākie roboti, kas ģenerē reālas atsauces lietotājiem (piemēram, ChatGPT un Perplexity), veidoja tikai 1% no visiem reģistrētajiem faila pieprasījumiem.
Lai gan llms.txt faila izveide un uzturēšana ir vienkārša un neprasa lielus resursus, uzņēmumiem nevajadzētu cerēt, ka tas būtiski uzlabos mājaslapas redzamību AI meklētājos tuvākajā laikā. Tas joprojām ir noderīgs specifiskiem izstrādātāju aģentiem un treniņu robotiem, taču ne galvenajiem meklēšanas dzinējiem.
Mākslīgā intelekta aģentu jaunie standarti OKF un ARD
Kamēr vieni standarti zaudē aktualitāti, citi tikai sāk savu ceļu. Īsā laika posmā ir publicētas divas jaunas specifikācijas, kas paredzētas AI aģentu savstarpējai komunikācijai un datu apstrādei. Google Cloud ir iepazīstinājis ar Open Knowledge Format (OKF), savukārt plaša tehnoloģiju milžu koalīcija (tostarp Google, Microsoft, GitHub un Hugging Face) ir publicējusi Agentic Resource Discovery (ARD) melnrakstu.
Lai labāk saprastu šo divu formātu atšķirības, aplūkojiet salīdzinājumu zemāk esošajā tabulā.
| Standarts / Formāts | Primārais mērķis | Izstrādātājs | Izstrādes stadija |
|---|---|---|---|
| Open Knowledge Format (OKF) | Organizācijas iekšējo zināšanu un datu struktūru iepakošana AI lasāmā formātā | Google Cloud | Agrīna versija (0.1) |
| Agentic Resource Discovery (ARD) | Palīdzēt AI aģentiem atrast un pārbaudīt digitālos rīkus, prasmes un citus aģentus | Google, Microsoft, GitHub, Hugging Face | Gandrīz pabeigts melnraksts (0.9) |
Abi standarti ir balstīti uz ideju, ka vietņu īpašniekiem savā domēnā jāizvieto strukturēti faili, kurus spēj nolasīt specializētas programmatūras. Tomēr, pirms investēt laiku to ieviešanā, ieteicams nogaidīt un redzēt, kuri formāti kļūs par nozares standartu. Gatavojoties šīm pārmaiņām, uzņēmumiem ir svarīgi saprast savas vietnes tehnisko un satura stāvokli. Lai efektīvi sagatavotos jaunajiem meklēšanas dzinēju algoritmiem, ieteicams veikt pilnu mājaslapas SEO auditu, kas palīdzēs identificēt vājās vietas gan tradicionālajā SEO, gan jaunajā GEO (generative engine optimization) vidē.
Apvienotā Karaliste liek Google nodrošināt taisnīgu meklēšanas rezultātu rindošanu
Nozīmīgs tiesisks pavērsiens ir noticis Apvienotajā Karalistē, kur Konkurences un tirgu uzraudzības iestāde (CMA) ir noteikusi jaunus noteikumus Google meklētājam. Šie noteikumi prasa Google nodrošināt objektīvus un nediskriminējošus kritērijus organisko meklēšanas rezultātu rindošanā, kas tieši attiecas arī uz AI sagatavotajiem kopsavilkumiem (AI Overviews).
Viena no būtiskākajām prasībām ir pienākums Google sniegt savlaicīgu brīdinājumu par lieliem un nozīmīgiem algoritmu atjauninājumiem, kā arī nodrošināt skaidru kanālu, kurā uzņēmumi var iesniegt sūdzības un saņemt atgriezenisko saiti par pozīciju kritumiem. Lai gan Google apgalvo, ka tās rindošanas sistēma jau pašlaik ir caurspīdīga un godīga, jaunie noteikumi varētu samazināt tā saukto negaidīto algoritmu atjauninājumu negatīvo ietekmi uz biznesu.
Tehnoloģiju pasaule strauji virzās uz strukturētu failu izmantošanu, kas paredzēti tieši mākslīgā intelekta aģentiem. Tomēr pašlaik svarīgākais uzdevums ir izvērtēt, kuri risinājumi tiešām palīdz sasniegt rezultātus un uzlabot redzamību, un kuri pagaidām ir tikai teorētiski eksperimenti.
Lai uzzinātu vairāk par šīm tehniskajām niansēm, varat iepazīties ar oriģinālo ziņu rakstu, kura autors ir Matt G. Southern, lasot šo avotu Search Engine Journal platformā.
