ChatGPT에서 인용되는 방법: LLM이 가장 많이 인용하는 콘텐츠 특성
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LLM 기반 검색은 독자가 정보를 찾고 평가하는 방식을 바꾸고 있지만 대부분의 팀은 여전히 ChatGPT에서 실제로 인용되는 내용을 모릅니다. 초기 이론에서는 구조, 신선도 또는 권위 신호가 주요 동인이라고 제안했지만 실제 동인은 불분명했습니다. 보다 명확하게 하기 위해 저는 9월에 전자상거래, 사이버 보안 및 기술, 의료, 데이터 분석, 교육 및 지역 비즈니스 전반에 걸쳐 15개 도메인을 감사했습니다. 이들 사이트는 합쳐서 거의 200만 개의 유기적 월별 세션과 ChatGPT에서 7,500개의 직접 추천 세션을 생성했습니다
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LLM 기반 검색은 독자가 정보를 찾고 평가하는 방식을 바꾸고 있지만 대부분의 팀은 여전히 ChatGPT에서 실제로 인용되는 내용을 모릅니다. 초기 이론에서는 구조, 신선도 또는 권위 신호가 주요 동인이라고 제안했지만 실제 동인은 불분명했습니다. 보다 명확하게 하기 위해 저는 9월에 전자상거래, 사이버 보안 및 기술, 의료, 데이터 분석, 교육 및 지역 비즈니스 전반에 걸쳐 15개 도메인을 감사했습니다. 이들 사이트는 합쳐서 거의 200만 개의 유기적 월별 세션과 ChatGPT에서 7,500개의 직접 추천 세션을 생성했습니다. 분석은 비브랜드 가시성에 대한 가장 제어 가능한 수단 중 하나인 블로그 게시물에 중점을 두었습니다. 생성적 추천 트래픽을 분리함으로써 감사에서는 더 높은 LLM 인용률과 가장 지속적으로 연결된 페이지 내 전술을 드러냈습니다. 제가 찾은 내용은 다음과 같습니다.
상세 분석
ChatGPT 인용을 받은 게시물 중에서 가장 강력한 공통점은 답변 캡슐이었습니다. 캡슐 텍스트 내부의 최소한의 링크(특히 내부 및 외부 링크 생략)는 더 많은 ChatGPT 추천과 관련이 있습니다. 원본 또는 “소유” 데이터는 인용 페이지에 대한 두 번째로 강력한 차별화 요소로 평가됩니다. 감사에서 인용 유도 특성을 식별한 방법 감사에서는 이 데이터세트 전체에서 다음을 포함한 구조적 및 편집적 특성의 패턴을 추적했습니다.
정리
헤드라인 형식. 답변 캡슐의 존재. 링크 밀도. 원본 또는 브랜드 데이터 사용. ChatGPT 추천 트래픽을 유도한 특성은 업계 전반에 걸쳐 매우 일관된 것으로 나타났습니다.
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