LLM’ler Derin Atıf, Ana Sayfalar Değil

Rakamlar açık. Atıfların sadece %11,6’sı bir klasör derinliğine sahip URL’lerden gelir. Her ek seviyede oran artıyor – iki klasörde %27,5, üç klasörde %33,3. Dört ila on klasör derinliğine sahip sayfalar, atıfların toplamda %16,2’sini oluşturur.

Neden Yapay Zeka Modelleri Belirli İçeriği Tercih Ediyor

ChatGPT ve benzeri araçlar ana sayfalarda genel bilgi aramıyor. Belirli sorulara kesin cevaplar vermeleri gerekir. Biri “spor giyimlerinde UV koruması” diye sorduğunda, model spor kıyafetleriyle ilgili genel metinler yerine ayrıntılı bir blog makalesi veya ürün sayfasını tercih eder.

Çalışma sonuçları, başarılı markaların tam da bu tür arama için içerik ürettiğini gösteriyor.

Detaylı SSS bölümleri, teknik ürün spesifikasyonları, veri çalışmaları ve uzun kuyruk içerikleri, yapay zeka modellerine kaynak gösterebilecekleri materyaller sunar.

Source: Similarweb

Yapı Görünürlüğü Belirler

Walmart ve Temu, biçimlendirmenin sonuçları nasıl etkilediğine iyi bir örnek sunuyor. Walmart, ürün sayfalarında madde işaretleri ve net özellikler içeren ayrı bir “Bu ürün hakkında” bölümü kullanıyor. Temu ürün başlığına en çok bilgi verir.

Sonuçlardaki fark önemli. Walmart, ilgili yapay zeka yanıtlarının %59’unda yer alıyor. Temu neredeyse görünmez. Sebebi basit – LLM modelleri açık bölüm etiketleriyle yapılandırılmış içeriği daha iyi işliyor.

Source: Similarweb

Bu E-Shopunuz İçin Ne Anlama Geliyor

Müşterilerinizin özel sorularını yanıtlayan özel içerikler oluşturun. Genel bir “Koşu ayakkabısı nasıl seçilir” sayfası yerine, yeni başlayanlar, maratoncular, kış koşusu, eklem sorunları olanlar ve ultra hafif ayakkabılar için beş ayrı makale oluşturun.

Net yapılar kullanın – H2 ve H3 başlıkları, özellikler için madde işaretleri ve özellikler için ayrı bölümler. Yapay zeka modelleri belirli bilgileri nerede bulacaklarını bilmeli.

Müşterilerin hangi soruları sorduğunu analiz edin. Uzun kuyruk aramaları sizin fırsatınızdır – burada rekabet en düşük ve atıf alma şansı en yüksek.