Nous avons compris comment fonctionnent les aperçus de l'IA (et avons construit un outil pour le prouver)

Ce message a été parrainé par Brassage du marché. Les opinions exprimées dans cet article sont les propres sponsors.

Vous vous demandez comment réaligner votre stratégie de référencement pour Visibilité maximale du SERP dans les aperçus de l'IA (AIO)?

Souhaitez-vous avoir des techniques qui reflètent comment l'IA comprend la pertinence?

Imaginez si Google vous a donné le plan du plan pour les aperçus de l'IA:

• Chaque signal.
• Chaque mécanisme de notation.
• Chaque modèle sémantique qu'il utilise pour décider du contenu fait la coupe.

C'est ce que notre ingénieurs de recherche a fait.

Ils ont inversé le fonctionnement des aperçus de l'IA de Google et ont construit un modèle Cela vous montre exactement quoi réparer.

Il ne s'agit plus de réglages superficiels; il s'agit de s'aligner sur la façon dont L'IA évalue vraiment le sens et la pertinence.

Dans cet article, nous vous montrerons comment vous classer dans AIO SERPS en créant des intégres pour votre contenu et comment réaligner votre contenu pour une visibilité maximale en utilisant Outils AIO construits par les ingénieurs de recherche.

Les 3 caractéristiques clés des aperçus de l'IA qui peuvent faire ou briser votre classement

Commençons par les éléments de base d'une réponse de Google AI Aperviews (AIO):

Que sont les intégres?

Les intégres sont des représentations numériques de haute dimension du texte. Ils permettent aux systèmes d'IA de comprendre le sens des mots, des phrases ou même des pages entières, au-delà des mots eux-mêmes.

Plutôt que de faire correspondre les termes exacts, les intégres transforment la langue en vecteursou des tableaux de nombres, qui capturent le relations sémantiques entre les concepts.

Par exemple«Voiture», «véhicule» et «automobile» sont des mots différents, mais leurs intérêts seront proches dans l'espace vectoriel parce qu'ils signifient des choses similaires.

Modèles de grande langue (LLMS) Comme Chatgpt ou Google Gemini utilisent des intégres pour «comprendre» la langue; Ils ne voient pas seulement les mots, ils voient des modèles de sens.

Pourquoi les intégres sont-ils importants pour le référencement?

Comprendre comment les grands modèles de langage (LLMS) interprètent le contenu sont essentiels pour gagner dans les résultats de recherche dirigés par l'IA, en particulier avec les aperçus de l'IA de Google.

Les moteurs de recherche sont passés de la simple correspondance de mots clés à une compréhension sémantique plus profonde. Maintenant, ils classent le contenu basé sur pertinence contextuelle, grappes de sujetset similitude sémantique à l'intention de l'utilisateur, pas seulement des mots isolés.

Les intégres alimentent cette évolution.

Ils permettent aux moteurs de recherche de regrouper, de comparer et de classer le contenu avec un niveau de précision que les méthodes traditionnelles (comme Tf-idf, densité de mots clésou SEO de l'entité) ne peut pas correspondre.

En apprenant comment fonctionnent les intérêts, les SEO gagnent des outils pour aligner leur contenu sur la façon dont les moteurs de recherche pensent réellement, ouvrant la porte à de meilleurs classements dans la recherche sémantique.

Comment se classer dans AIO SERPS en créant des intégres

Étape 1: Configurez votre compte OpenAI

• Inscrivez-vous ou connectez-vous: Si vous ne l'avez pas déjà fait, inscrivez-vous à un compte sur la plate-forme d'Openai à https://platform.openai.com/Signup.
• Clé API: Une fois connecté, vous devrez générer une clé API pour accéder aux services d'Openai. Vous pouvez le trouver dans les paramètres de votre compte dans la section API.

Étape 2: Installez le client Openai Python pour simplifier cette étape pour les pros du référencement

OpenAI fournit un client Python qui simplifie le processus d'interaction avec son API. Pour l'installer, exécutez la commande suivante dans votre terminal ou votre invite de commande:

pip install openai

Étape 3: Authentifiez avec votre clé API

Avant de faire des demandes, vous devez vous authentifier à l'aide de votre clé API. Voici comment vous pouvez le configurer dans votre script Python:

import openai

openai.api_key = 'your-api-key-here'

Étape 4: Choisissez votre modèle d'intégration

Au moment de Création de cet article, Openai Texte-incliné-3-Small est considéré comme l'un des modèles d'intégration les plus avancés. Il est très efficace pour une large gamme de tâches de traitement de texte.

Étape 5: Créez des intégres pour votre contenu

Pour générer des intégres pour le texte:

response = openai.Embedding.create(

model="text-embedding-3-small",

input="This is an example sentence."

)

embeddings = response['data'][0]['embedding']

print(embeddings)

Le résultat est une liste de nombres représentant la signification sémantique de votre entrée dans un espace de grande dimension.

Étape 6: Stockage des intérêts

Stocker des intégres dans une base de données pour une utilisation future; des outils comme Pignon ou Postgresql avec PGVector sont d'excellentes options.

Étape 7: Gestion des grandes entrées de texte

Pour un grand contenu, décomposez-le en paragraphes ou en sections et générez des intérêts pour chaque morceau.

Utilisez des morceaux de taille similaire pour mieux calculs de similitude en cosinus. Pour représenter un document entier, vous pouvez faire la moyenne des intérêts pour chaque morceau.

💡Conseil de pro: Utiliser le marché des brassages Visualiseur des aperçus AI gratuits. L'équipe d'ingénieur de recherche de Market Brew a créé ce visualiseur pour vous aider à comprendre exactement comment incorporerla quatrième génération de classificateurs de texte, sont utilisés par moteurs de recherche.

Sémantique: Comparaison des intérêts avec la similitude des cosinus

Similitude du cosinus mesures la similitude entre deux vecteurs (incorporer)quelle que soit leur ampleur.

Ceci est essentiel pour comparer le similitude sémantique entre deux morceaux de texte.

Les comparaisons typiques des moteurs de recherche comprennent:

1. Mots-clés avec paragraphes,
2. Groupes de paragraphes avec d'autres paragraphes, et
3. Groupes de mots clés avec des groupes de paragraphes.

Ensuite, les moteurs de recherche regroupent ces intérêts.

Comment les moteurs de recherche regroupent les incorporations

Les moteurs de recherche peuvent organiser le contenu basé sur des grappes d'incorporation.

Dans la vidéo ci-dessous, nous allons illustrer pourquoi et comment vous pouvez utiliser des grappes d'intégration, en utilisant le marché Visualiseur des aperçus IA gratuitspour résoudre les problèmes d'alignement du contenu qui peuvent vous empêcher d'apparaître dans les aperçus de l'IA de Google ou même leurs résultats de recherche réguliers!

https://www.youtube.com/watch?v=vf_nubrs9zo

Les grappes d'intégration, ou «nuages ​​sémantiques», forment l'un des outils de classement les plus puissants pour les ingénieurs de recherche aujourd'hui.

Les nuages ​​sémantiques sont des grappes de sujets en milliers de dimensions. L'illustration ci-dessus montre une représentation 3D pour simplifier la compréhension.

Les grappes de sujets sont aux entités car les nuages ​​sémantiques sont des intégres. Considérez un nuage sémantique comme un groupe de sujet sur les stéroïdes.

Les ingénieurs de recherche l'utilisent comme s'ils faisaient des grappes de sujets.

Lorsque votre contenu tombe en dehors du cloud sémantique supérieur – ce que l'IA juge le plus pertinent – il est ignoré, rétrogradé ou exclu des aperçus de l'IA (et même des résultats de recherche réguliers).

Peu importe à quel point votre page pourrait être bien écrite ou optimisée, elle ne fera pas surface si elle ne s'aligne pas avec le bon cluster sémantique que le système IA finement réglé recherche.

En utilisant le Visualiseur des aperçus de l'IAvous pouvez enfin voir si votre contenu s'aligne avec le nuage sémantique dominant pour une requête donnée. Si ce n'est pas le cas, l'outil fournit un stratégie de réalignement pour vous aider à combler cet écart.

Dans un monde où l'IA décide de ce qui est montré, ce niveau de visibilité n'est pas seulement utile. C'est essentiel.

Visualiseur des aperçus IA gratuits: comment corriger l'alignement du contenu

https://www.youtube.com/watch?v=UCGJZO_9CUQ

Étape 1: Utilisez le visualiseur

Entrez votre URL dans ce Outil de visualiseur des aperçus de l'IA Pour voir comment les moteurs de recherche consultent votre contenu en utilisant incorporer. Le Analyse des grappes L'onglet affichera des clusters d'intégration pour votre page et indiquera si votre contenu s'aligne sur le bon cluster.

Étape 2: Lisez la stratégie de réalignement

L'outil fournit une stratégie de réalignement si nécessaire. Cela fournit une feuille de route claire pour ajuster votre contenu pour mieux s'aligner sur l'interprétation de la pertinence de l'IA.

Exemple: Si votre page est sémantiquement éloignée du cluster d'incorporation supérieur, la stratégie de réalignement suggèrera des changements, tels que le retravaille de votre contenu ou la mise au point de décalage.

Étape 3: tester de nouvelles modifications

Utilisez la fonction «Tester New Content» pour vérifier dans quelle mesure votre contenu correspond désormais au cluster d'intégration supérieur de l'AIO. Les tests itératifs et le raffinement sont recommandés à mesure que les aperçus de l'IA évoluent.

Voir votre contenu comme un moteur de recherche et réglez-le comme un pro

Vous venez de voir sous le capot du référencement moderne – des intérêts, des grappes et des aperçus de l'IA. Ce ne sont pas des théories abstraites. Ce sont les mêmes systèmes de base que Google utilise pour déterminer ce que les classements.

Pensez-y comme avoir accès au manuel de service Porsche, pas seulement au guide du propriétaire. Soudain, vous pouvez arrêter de deviner quels ajustements comptent et commencer à faire des ajustements qui déplacent réellement l'aiguille.

Chez Market Brew, nous avons passé plus de deux décennies à modéliser ces algorithmes. Des outils comme le Visualiseur des aperçus AI gratuits vous donnez cette vision de l'œil de mécanicien de la façon dont les moteurs de recherche interprètent votre contenu.

Et pour les équipes qui veulent aller plus loin, une licence payante déverrouille les plans de classement pour aider à suivre et à hiérarchiser les mesures basées sur l'AIO affectent le plus votre classement – comme similitude du cosinus et Clusters d'intégration supérieurs.

Vous avez le manuel maintenant. Le prochain mouvement vous appartient.

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Crédits d'image

Image en vedette: Image by Market Brew. Utilisé avec permission.

Image au poste: Images by Market Brew. Utilisé avec permission.