LLMs.txt: ახალი კვლევა აჩვენებს, რომ ფაილი AI-ციტირებაზე გავლენას არ ახდენს
300,000 დომენის ანალიზმა აჩვენა, რომ llms.txt ფაილის გამოყენება დაბალია და ის ხელოვნური ინტელექტის პასუხებში ციტირების სიხშირეზე გავლენას არ ახდენს.

300,000 დომენის მასშტაბურმა ანალიზმა აჩვენა, რომ llms.txt ფაილის გამოყენების დონე დაბალია და მას ამ ეტაპზე არ აქვს გაზომვადი კავშირი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მიერ ვებსაიტების ციტირების სიხშირესთან. SE Ranking-ის მიერ ჩატარებული კვლევის თანახმად, llms.txt ფაილი ჯერჯერობით საგრძნობ სარგებელს არ იძლევა.
კვლევის ფარგლებში, კომპანიამ დაახლოებით 300,000 დომენი შეამოწმა და დაადგინა, რომ llms.txt ფაილის არსებობასა და დომენის ციტირების სიხშირეს შორის კავშირი არ არსებობს. SE Ranking-ის სკანირებამ llms.txt ფაილი დომენების მხოლოდ 10.13%-ზე აღმოაჩინა, რაც ნიშნავს, რომ გამოკვლეული ათი ვებსაიტიდან თითქმის ცხრას ის დანერგილი არ აქვს.
გამოყენების ასეთი დაბალი მაჩვენებელი საყურადღებოა, რადგან ეს ფორმატი ზოგჯერ ხელოვნური ინტელექტის სისტემებში ხილვადობის უზრუნველყოფის საბაზისო სტანდარტად განიხილება. თუმცა, მონაცემები აჩვენებს, რომ ამ ეტაპზე საქმე გვაქვს არა ჩამოყალიბებულ პრაქტიკასთან, არამედ გაფანტულ ექსპერიმენტებთან. SE Ranking-ის ცნობით, ფაილის გამოყენება თანაბრად არის განაწილებული სხვადასხვა ტრაფიკის მქონე საიტებს შორის და არ არის კონცენტრირებული მხოლოდ უმსხვილეს ბრენდებზე. მეტიც, მაღალი ტრაფიკის მქონე საიტები მას ოდნავ უფრო იშვიათადაც კი იყენებდნენ, ვიდრე საშუალო დონის ვებსაიტები.
იმის შესაფასებლად, თუ რა გავლენას ახდენს llms.txt ფაილი AI-ხილვადობაზე, SE Ranking-მა გააანალიზა დომენების ციტირების სიხშირე წამყვანი დიდი ენობრივი მოდელების პასუხებში. მათ გამოიყენეს სტატისტიკური კორელაციის ტესტები და XGBoost მოდელი, რათა დაედგინათ თითოეული ფაქტორის წვლილი ციტირებაში. მთავარი აღმოჩენა ის იყო, რომ მოდელიდან llms.txt ფაქტორის ამოღებამ მისი სიზუსტე გააუმჯობესა.
SE Ranking-ი ასკვნის, რომ llms.txt „როგორც ჩანს, პირდაპირ გავლენას არ ახდენს AI-ციტირების სიხშირეზე. ყოველ შემთხვევაში, ჯერჯერობით“. გარდა ამისა, მათ უფრო მარტივი სტატისტიკური მეთოდებითაც ვერ აღმოაჩინეს მნიშვნელოვანი კორელაცია ფაილის არსებობასა და ციტირებას შორის.
კვლევის ავტორები აღნიშნავენ, რომ მათი შედეგები შეესაბამება თავად პლატფორმების საჯარო რეკომენდაციებს. Google-ს არასდროს უთქვამს, რომ llms.txt გამოიყენება როგორც სიგნალი AI Overviews-ში ან AI Mode-ში. კომპანიის მითითებებში ნათქვამია, რომ AI-ძიება ეყრდნობა არსებულ საძიებო სისტემებსა და სიგნალებს, llms.txt-ის ხსენების გარეშე. ანალოგიურად, OpenAI-ის დოკუმენტაცია ფოკუსირებულია robots.txt ფაილზე და არა llms.txt-ზე.
SE Ranking-ი ასევე აღნიშნავს, რომ ზოგიერთი SEO-ლოგი აჩვენებს, რომ GPTBot-ი ზოგჯერ ითხოვს llms.txt ფაილებს, თუმცა ეს იშვიათად ხდება და არ ჩანს, რომ ციტირების შედეგებთან რაიმე კავშირში იყოს. მონაცემთა ერთობლიობა მიუთითებს, რომ მაშინაც კი, თუ ზოგიერთი მოდელი ამ ფაილს კითხულობს, ის ამჟამად ციტირების ქცევაზე მასშტაბურ გავლენას არ ახდენს.
საბოლოო ჯამში, თუ გსურთ, მომავალში შესაძლო ცვლილებებს მომზადებული შეხვდეთ, llms.txt ფაილის დამატება მარტივი და დაბალრისკიანი ნაბიჯია, რომელიც ტექნიკურ ზიანს არ გამოიწვევს. თუმცა, თუ თქვენი მიზანი AI-პასუხებში ხილვადობის უახლოეს პერიოდში გაზრდაა, მონაცემები აჩვენებს, რომ ამის მოლოდინი არ უნდა გქონდეთ. ეს ფაილი ამჟამად სხვა ადრეულ, დაუდასტურებელ AI-ხილვადობის ტაქტიკების კატეგორიაში გადის.
მსგავსი სტატიები
ხელოვნური ინტელექტის „ნაგვის მარყუჟი“: როგორ აგენერირებენ AI ინსტრუმენტები ყალბ ინფორმაციას SEO-ს შესახებ
ხელოვნური ინტელექტის საძიებო ინსტრუმენტები ხშირად აგენერირებენ და ციტირებენ გამოგონილ SEO სიახლეებს, რაც ქმნის დეზინფორმაციის მანკიერ წრეს, ცნობილს როგორც „AI Slop Loop“.

როგორ გავხდეთ ავტორიტეტი AI ძიების სფეროში: სტრატეგიები SEO სპეციალისტებისთვის
გაიგეთ, როგორ მოქმედებს ხელოვნური ინტელექტი SEO-ზე და რა ნაბიჯები უნდა გადადგათ თქვენი ბრენდის პოზიციების დასაცავად AI მოდელებში.
რატომ არ მუშაობს თქვენი ვებინარების პროგრამა და როგორ გამოიყენოთ სხვისი წარმატებული გამოცდილება
ვებინარების ორგანიზება რთული პროცესია, რომელიც მუდმივ ტესტირებასა და დახვეწას მოითხოვს. გაიგეთ, რა შეცდომებს უშვებენ მარკეტოლოგები და როგორ გახადოთ თქვენი პროგრამა უფრო ეფექტური სხვისი გამოცდილების საფუძველზე.