Cos'è la Large Language Model Optimization (LLMO)?
La LLMO descrive l'ottimizzazione del modo in cui i grandi modelli linguistici conoscono, inquadrano e descrivono un brand.
Definizione
La Large Language Model Optimization comprende gli interventi che influenzano ciò che un modello linguistico «sa» di un brand e come lo descrive. Il termine è spesso usato come sinonimo di GEO, ma pone l'accento sul modello stesso anziché sull'interfaccia di ricerca.
Due vie attraverso cui un modello viene a sapere di te
La prima sono le conoscenze di training: i modelli linguistici imparano da grandi quantità di testo con una data limite. Ciò che fino a quel momento era scritto sul tuo brand nel web, spesso e in modo coerente, plasma le conoscenze di base del modello – e cambia solo con la generazione successiva del modello. La seconda è la ricerca web: gli assistenti moderni, per le domande di attualità, fanno ricerca dal vivo e basano la risposta sulle pagine trovate. Questa via reagisce ai tuoi interventi molto più rapidamente.
Su cosa puoi incidere
- Coerenza: stesso nome, stessa descrizione, stessi fatti su tutte le piattaforme
- Entità: dati strutturati, voci in directory e basi di conoscenza
- Contesto: menzioni insieme agli argomenti per i quali vuoi essere riconosciuto
- Accessibilità: ammettere i crawler AI, servire i contenuti nell'HTML
- Correttezza: individuare i dati errati o superati sul tuo brand e correggerli alla fonte
Verificare la LLMO
Se un modello conosce il tuo brand e lo descrive correttamente si può stabilire solo interrogandolo in modo sistematico. A questo scopo KI.SO pone domande realistiche dei clienti a più modelli, mostra tono e contesto di ogni menzione e confronta le affermazioni dell'AI con i dati del brand che hai inserito: così i dati errati saltano all'occhio.
Domande frequenti
LLMO, GEO, AEO: quale termine devo usare?
Nell'uso quotidiano i termini sono intercambiabili. GEO è quello che si è affermato di più, AEO sottolinea il formato della risposta, LLMO il modello linguistico stesso.
Posso modificare le conoscenze di training di un modello?
Non direttamente. Puoi incidere solo su ciò che in futuro sarà scritto nel web sul tuo brand – e quindi sul materiale per le prossime generazioni di modelli e per la ricerca web dal vivo.
Cosa fare se l'AI afferma cose false sul mio brand?
Cerca la fonte dell'informazione errata – di solito una voce o un articolo superato – e falla correggere. Aggiungi sul tuo sito un'affermazione chiara e citabile sulla questione.
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