Bu makale, pazarlama alanında çalışanlar için önemli çünkü yapay zeka arama sıralamalarının nasıl sistematik olarak etkilenebileceğini gösteriyor. Araştırmacılar, LLM’lerin (Büyük Dil Modelleri) sıralamalarını etkileyen bir optimizasyon yöntemi olan CORE’u geliştirdiler. Bu yöntem, ürün arama testlerinde yüksek başarı oranı gösterdi ve seyahat gibi diğer kategorilere de genelleştirilebiliyor.
CORE, metinlerin stratejik olarak optimize edilmesi için bir kavram kanıtı sunuyor ve LLM’lerin inceleme ve mantık tabanlı metin değişikliklerine farklı tepkiler verdiğini gösteriyor. Pazarlamacılar, bu bilgiyi kullanarak ürünlerinin arama motorlarındaki sıralamalarını iyileştirebilirler. Örneğin, ürün açıklamalarını mantık tabanlı veya inceleme tabanlı içeriklerle zenginleştirerek LLM’lerin tercih ettiği içerik türlerine uygun hale getirebilirler.
Araştırma, iki tersine mühendislik yaklaşımı kullanarak LLM’lerin sıralama optimizasyonlarını nasıl etkilediğini inceledi: Sorgu Tabanlı Çözüm ve Gölge Model Çözümü. Sorgu Tabanlı Çözüm, metinleri sürekli olarak değiştirip LLM’e yeniden sunarak en iyi sıralama kriterine ulaşmayı hedefliyor. Bu yaklaşım, içerik genişletme stratejileri kullanarak hedef belgenin sıralamasını yükseltmeyi amaçlıyor.
Gölge Model Çözümü ise, hedef modelin çıktısını taklit eden yerel bir model kullanarak sıralama optimizasyonlarını etkiliyor. Bu, pazarlamacıların ürünlerini daha iyi sıralamak için LLM’lerin nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olabilir.
Sonuç olarak, bu araştırma pazarlamacılara, yapay zeka arama motoru sıralamalarını etkileyebilecek stratejiler geliştirme konusunda değerli bilgiler sunuyor.
