LLMO ในสถิติ SEO และข้อมูลเชิงลึกของอุตสาหกรรม

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMO) กำลังเปลี่ยนภูมิทัศน์ของการตลาดดิจิทัลอย่างรวดเร็วโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา (SEO) ในฐานะเครื่องมือค้นหาเช่น Google และ Bing ได้รวมโมเดล AI เช่น Bert และ Mum เพื่อทำความเข้าใจความตั้งใจเนื้อหาการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ได้กลายเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับนักการตลาดดิจิตอลผู้สร้างเนื้อหาและนักพัฒนา LLMO หมายถึงการฝึกฝนเนื้อหาและประสบการณ์เว็บเพื่อให้สอดคล้องกับวิธีการที่แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ตีความและดึงข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด, SaaS, อีคอมเมิร์ซและวารสารศาสตร์กำลังได้รับการปรับเปลี่ยนโดย LLMO เนื่องจากการมองเห็นเนื้อหาและการจัดอันดับได้รับอิทธิพลมากขึ้นจากการที่เนื้อหาเข้าใจและให้บริการโดย LLM การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงส่งผลกระทบต่อกลยุทธ์การค้นหาแบบออร์แกนิกเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการพัฒนาระบบเนื้อหา AI-First SEO ความหมายและกรอบการให้คะแนนเนื้อหา

ด้านล่างนี้เป็นสถิติล่าสุดในแง่มุมต่าง ๆ ของ SEO และ LLMO

สถิติการยอมรับทั่วไปของ LLMO

1. 67% ของผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ขององค์กรรายงานการปรับกลยุทธ์เนื้อหาในปี 2567 เพื่อให้สอดคล้องกับพฤติกรรม LLM (ที่มา: วารสารเสิร์ชเอ็นจิ้น)
   
2. 44% ของนักการตลาดดิจิตอลพิจารณา LLMO ให้ความสำคัญกับสามอันดับแรกสำหรับ SEO การพิสูจน์ในอนาคต (ที่มา: HubSpot)
   
3. 35% ของผู้สร้างเนื้อหาใช้เครื่องมือ AI เช่น Chatgpt, Gemini หรือ Claude พร้อมด้วยการแจ้งเตือนที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพ LLM (แหล่งที่มา: สถาบันการตลาดเนื้อหา)
   
4. ตลาดเครื่องมือ LLMO ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตที่ CAGR ที่ 28.5% จาก 2024 ถึง 2029 (ที่มา: MarketSandmarkets)
   
5. 23% ของนักการตลาดกล่าวว่าพวกเขาสูญเสียการจราจรอินทรีย์ในปี 2566 เนื่องจากไม่ได้บัญชีสำหรับการสรุป AI หรือโมเดลตัวอย่าง (ที่มา: AHREFS)
   
6. 58% ของเนื้อหา AI-Generated ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้เทคนิคการทำดัชนีความหมายแฝงเพื่อการแยกวิเคราะห์ LLM ที่ดีขึ้น (ที่มา: SEMRUSH)
   
7. 42% ของเอเจนซี่ SEO ให้บริการที่เน้น LLMO เพิ่มขึ้นจากเพียง 11% ในปี 2022 (ที่มา: BrightEdge)
   
8. 19% ของเว็บไซต์ขององค์กรได้ดำเนินการเปลี่ยนแปลงสคีมามาร์กอัปการกำหนดเป้าหมาย LLM อย่างชัดเจน (ที่มา: รายงานการใช้งาน schema.org)
   
9. 73% ของวิศวกร AI ที่ทำการสำรวจยืนยันการปรับจูนสำหรับการส่งเนื้อหา SEO ได้เพิ่มความสำคัญ (ที่มา: ผู้พัฒนาประเทศ)
   
10. 65% ของพรอมต์ LLM ที่ใช้สำหรับ SEO นั้นได้รับการออกแบบแบบย้อนกลับโดยใช้การวิเคราะห์ SERP ที่แข่งขันได้ (แหล่งที่มา: ProftsBase)
    
11. 49% ของทีม SEO ในบ้านได้ร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญ NLP สำหรับ LLMO (ที่มา: รายงานอุตสาหกรรม MOZ)
    
12. 31% ของผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ใช้ฐานข้อมูล Embeddings หรือ Vector ในเวิร์กโฟลว์เนื้อหา (ที่มา: Pinecone Research)
    
13. กว่า 80% ของตัวแก้ไขเนื้อหาโดยใช้ LLMS Tailor Tone และบริบทเพื่อให้สอดคล้องกับระบบเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ของ Google (ที่มา: Google Search Central)
    
14. 60% ของข้อผิดพลาด SEO ที่เกี่ยวข้องกับ LLM นั้นเกิดจากเนื้อหาที่เกินความจริงกับคำหลักมากกว่าความเกี่ยวข้องทางความหมาย (ที่มา: ClearScope)
    
15. มีเพียง 22% ของ SEO ที่ได้รับการฝึกฝนแบบจำลองภายในสำหรับแนวดิ่งเนื้อหาเฉพาะแม้จะมีศักยภาพ ROI สูง (ที่มา: OpenAI Forum Polls)
    

สถิติประสิทธิภาพของ SEO ได้รับอิทธิพลจาก LLMO

1. หน้าเว็บที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมด้วยเทคนิค LLMO ดู CTR ที่สูงขึ้น 32% ในบทสรุป AI-Generated (แหล่งที่มา: MaristerWeb)
   
2. การรับส่งข้อมูลแบบออร์แกนิกเพิ่มขึ้น 21% โดยเฉลี่ยสำหรับเว็บไซต์ที่ใช้ LLMO ในปี 2567 (ที่มา: Ahrefs)
   
3. อัตราการจับภาพตัวอย่างที่โดดเด่นดีขึ้น 18% เมื่อใช้โครงสร้าง LLM ที่ปรับให้เหมาะสม (ที่มา: SEMRUSH)
   
4. 29% ของ Google Discover Traffic Gains ในปี 2024 มีสาเหตุมาจากแนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงความหมาย (ที่มา: Google Discover Insights)
   
5. อัตราการตีกลับลดลง 15% สำหรับหน้า Landing Ai-Optimized เมื่อเทียบกับรุ่นที่ไม่ได้รับการปรับปรุง (ที่มา: HubSpot Analytics)
   
6. เนื้อหาที่เขียนใหม่สำหรับความเข้าใจ LLM เห็นการปรับปรุงการจัดอันดับ SERP โดยเฉลี่ย 27% (ที่มา: MOZ)
   
7. อัตราการแปลงดีขึ้น 19% เมื่อพบคำถามที่พบบ่อย LLM ที่ถูกเพิ่มเข้าไปในหน้า (ที่มา: ไข่บ้า)
   
8. หน้าเว็บที่มีคำแนะนำเนื้อหาที่ใช้เวกเตอร์เห็นระยะเวลาเซสชันที่ยาวขึ้น 24% (ที่มา: Pinecone)
   
9. คำอธิบายเมตาที่เพิ่มขึ้นของ AI ได้ปรับปรุง CTR 14% เมื่อเทียบกับเวอร์ชันที่เน้นคำหลักแบบดั้งเดิม (ที่มา: WordStream)
   
10. 17% ของช่องว่างคำหลักที่ระบุในเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสมของ LLM เกี่ยวข้องกับการสกัดเอนทิตีไม่ตรงกัน (ที่มา: ClearScope)
    
11. 36% ของผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะอยู่บนหน้าเว็บสรุปอย่างถูกต้องโดย LLM (ที่มา: กลุ่ม Nielsen Norman)
    
12. ผลลัพธ์ Google SGE (การค้นหาประสบการณ์การกำเนิด) ให้ความสนับสนุนเนื้อหาที่มีอำนาจเฉพาะที่สูงขึ้น 26% บ่อยขึ้น (ที่มา: Google SGE Preview Data)
    
13. กลยุทธ์ข้อความยึดที่เพิ่มขึ้นของ LLM ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเชื่อมโยงภายใน 20% (ที่มา: กรีดร้องกบ)
    
14. หน้าโครงสร้างด้วยโทนเสียงสนทนาและ H2S ตามคำถามอยู่ในอันดับที่ดีกว่า 13% ในผลการค้นหาด้วยเสียง (ที่มา: Backlinko)
    
15. ชื่อที่ปรับให้เหมาะสมของ NLP ปรับปรุงคะแนนความเกี่ยวข้อง 11% ในการประเมินตาม LLM (ที่มา: SURFER SEO)
    

สถิติการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาสำหรับ LLMS

1. 61% ของผู้สร้างเนื้อหาเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับความเกี่ยวข้องทางความหมายมากกว่าความหนาแน่นของคำหลักในปี 2024 (ที่มา: สถาบันการตลาดเนื้อหา)
   
2. เนื้อหาที่ต้องการ LLM รวมถึงคำตอบใน 80-120 คำสำหรับการสรุปที่ดีกว่า (ที่มา: เอกสาร OpenAI)
   
3. 70% ของผู้เชี่ยวชาญ SEO ใช้เครื่องมือการให้คะแนนเนื้อหาที่สอดคล้องกับความเกี่ยวข้องของโทเค็น LLM (ที่มา: MarketMuse)
   
4. แท็กเอนทิตีฝังตัวที่ปรับปรุงความเข้าใจของเครื่อง 34% (ที่มา: เกณฑ์มาตรฐาน SEMRUSH NLP)
   
5. การใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (สคีมา) เพิ่มขึ้น 2.5x ในปี 2024 ในบรรดา 1,000 หน้าอันดับสูงสุด (ที่มา: รายงานผลลัพธ์ของ Google Rich)
   
6. เนื้อหาที่มีคำถามและคำตอบที่ฝังอยู่จะทำงานได้ดีขึ้น 22% ใน SGE AI Snapshots (ที่มา: Google Labs)
   
7. 47% ของนักการตลาดใช้ AI เพื่อใช้ถ้อยคำที่มีอยู่ในรูปแบบที่มีอยู่ในบริบทที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น (ที่มา: jasper.ai)
   
8. การใช้รูปแบบที่ใช้ EEAT เพิ่มขึ้น 40% ในกลยุทธ์ SEO ที่เน้น AI (ที่มา: Google Search Central)
   
9. ความสามารถในการอ่านย่อหน้า (คะแนน FLESCH> 60) เพิ่มประสิทธิภาพการแยกวิเคราะห์ LLM โดย 15% (ที่มา: ธุรกิจไวยากรณ์)
   
10. 55% ของเนื้อหาที่ได้รับการปรับปรุง LLM ที่ประสบความสำเร็จเป็นไปตามกรอบการเล่าเรื่องมากกว่า listicles (ที่มา: ClearScope)
    
11. เนื้อหาที่มีคำถามที่พบบ่อยจะเพิ่มสถานะสูงขึ้น 31% ใน SERP ที่ขับเคลื่อนด้วย AI (ที่มา: schema.org)
    
12. 39% ของเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดใช้การอ้างอิงแบบฝังเพื่อเพิ่มสัญญาณ LLM Trust (ที่มา: CHATGPT ปลั๊กอินข้อเสนอแนะลูป)
    
13. ตอนนี้ผู้ปฏิบัติงาน SEO มากกว่า 62% ใช้ CHATGPT-4 สำหรับการเขียนเนื้อหาเก่าเพื่อการย่อย AI ที่ดีขึ้น (ที่มา: รายงานการใช้งาน OpenAI)
    
14. กลุ่มคำหลักใช้ใน 79% ของกางเกงใน LLM ที่ปรับให้เหมาะสม (ที่มา: SEO SEO)
    
15. 86% ของหน้าเว็บที่ปรับให้เหมาะสมกับผู้คนยังถามคะแนนความตั้งใจที่สูงขึ้นในการค้นหาตามบริบท (ที่มา: backlinko)
    

สถิติอัลกอริทึม LLMO และ Search Engine

1. อัลกอริทึม BERT ของ Google ปรับปรุงความแม่นยำในการตีความแบบสอบถามเพิ่มขึ้น 30% ตั้งแต่ปี 2020 (ที่มา: Google AI Blog)
   
2. แม่สามารถเข้าใจ 75 ภาษาและหลายรูปแบบในแบบสอบถามเดียวส่งผลกระทบต่อการเข้าถึง SEO ทั่วโลก (ที่มา: Google I/O)
   
3. ตอนนี้มากกว่า 85% ของหน้าเว็บอันดับสูงสุดของ Google ได้รับผลกระทบจากอัลกอริทึม NLP เช่น Bert และ Mum (ที่มา: MOZ)
   
4. 63% ของการอัปเดตอัลกอริทึมในปี 2566 มีเป้าหมายที่ขับเคลื่อนด้วย NLP (ที่มา: วารสาร Search Engine)
   
5. ตัวอย่าง SGE (การค้นหาประสบการณ์ Generative) ลดการคลิกแบบออร์แกนิก 18% ในพื้นที่ผลลัพธ์ที่โดดเด่น (ที่มา: MaristerWeb)
   
6. 49% ของเว็บมาสเตอร์รายงานความผันผวนเนื่องจาก AI เขียนใหม่ได้รับการจัดลำดับความสำคัญผ่านแหล่งข้อมูลดั้งเดิม (ที่มา: Google Forums)
   
7. 72% ของบทลงโทษสแปมที่ตรวจพบ AI เกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพของ LLM ที่ไม่เป็นธรรมชาติ (ที่มา: รายงานของ Google Spambrain)
   
8. การอัปเดตเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ของ Google ประเมินการจัดตำแหน่งโดยเจตนามากกว่าการทำซ้ำคำหลัก (ที่มา: Google Search Central)
   
9. แบบสอบถามที่นำโดย Mum มีแนวโน้มที่จะสนับสนุนการตอบกลับแบบมัลติมีเดีย 5 เท่า (ที่มา: Google I/O)
   
10. การรับรู้การค้นหาตามเอนทิตีเพิ่มขึ้นอย่างแม่นยำ 22% โพสต์เบิร์ต (ที่มา: ทีม Google NLP)
    
11. อัลกอริธึม NLP จัดลำดับความสำคัญการจัดอันดับตามการจัดอันดับ 35% มากกว่าการจัดอันดับน้ำหนัก (ที่มา: Mozcast) 35%
    
12. มีเพียง 17% ของ SERPs ที่ยังคงอยู่หลังจากการใช้งาน SGE (ที่มา: StatCounter)
    
13. การฝึกอบรม LLM มีอิทธิพลมากกว่า 60% ของการเลือกตัวอย่างที่โดดเด่น (ที่มา: Ahrefs)
    
14. ผลการสรุป AI ของ Bing ได้รับการคัดเลือกจากย่อหน้า LLM ที่สอดคล้องกันตามความหมาย (ที่มา: Microsoft Bing Blog)
    
15. ข้อผิดพลาดในการกำหนดข้อผิดพลาดลดโอกาสการตั้งค่า LLM 21% (ที่มา: กรีดร้องการตรวจสอบ SEO กบ)
    

LLMO และสถิติพฤติกรรมผู้ใช้

1. 68% ของผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะเชื่อถือบทสรุปที่สร้างขึ้นเมื่อเนื้อหามีโครงสร้างอย่างชัดเจน (ที่มา: กลุ่ม Nielsen Norman)
   
2. การเพิ่มเวลาในหน้าเพิ่มขึ้น 23% สำหรับเนื้อหาที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการตอบสนอง AI การสนทนา (ที่มา: HubSpot)
   
3. 35% ของผู้ใช้คลิกที่คำตอบที่สร้างขึ้นโดย AI ก่อนที่จะสำรวจลิงก์ออร์แกนิกแบบดั้งเดิม (ที่มา: MaristerWeb)
   
4. 54% ของผู้ใช้ชอบเว็บไซต์ที่รวมผู้ช่วย AI สำหรับคำตอบอย่างรวดเร็ว (ที่มา: Salesforce)
   
5. 46% ของผู้ใช้มือถือพบเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสมมากขึ้นสแกนและเข้าถึงได้มากขึ้น (ที่มา: คิดกับ Google)
   
6. 39% ของผู้บริโภคเชื่อว่าเนื้อหาที่ได้รับการปรับปรุงให้ความรู้สึกเกี่ยวข้องกับความตั้งใจของพวกเขามากขึ้น (ที่มา: Statista)
   
7. 62% ของผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะไว้วางใจเนื้อหาด้วยแหล่งที่มองเห็นได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ LLMS สรุป (ที่มา: การวิจัย Pew)
   
8. อัตราการตีกลับลดลง 18% สำหรับเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย LLM (ที่มา: Optimizely)
   
9. ปฏิสัมพันธ์การค้นหาด้วยเสียงเพิ่มขึ้น 27% สำหรับหน้าเว็บที่ออกแบบด้วยเครื่องหมายความหมาย LLM (ที่มา: Backlinko)
   
10. 71% ของผู้ใช้ Gen Z ชอบคำตอบที่รวมกันมากกว่าการอ่านบทความเต็ม (ที่มา: McKinsey)
    
11. อินเทอร์เฟซที่แนะนำโดยอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นของ LLM เพิ่มการมีส่วนร่วมของหน้า 26% (ที่มา: Google UX Research)
    
12. การจัดรูปแบบที่พบบ่อยในรูปแบบการสแกนเนื้อหาที่ดีขึ้นสำหรับ 44% ของผู้อ่าน (ที่มา: สถาบันการตลาดเนื้อหา)
    
13. 52% ของผู้ใช้เลื่อนเพิ่มเติมบนหน้า LLM ที่มีโครงสร้างด้วยการจัดรูปแบบคำตอบคำถาม (ที่มา: Nielsen Norman Group)
    
14. ข้อมูลที่มองเห็นและตารางได้รับการมีส่วนร่วมมากขึ้น 38% เมื่อสอดคล้องกับบทสรุปที่ขับเคลื่อนด้วย AI (ที่มา: SEMRUSH)
    
15. 47% ของผู้ใช้กล่าวว่าพวกเขามีแนวโน้มที่จะทบทวนเว็บไซต์หากคำตอบที่สร้างขึ้น AI นั้นถูกต้องและชัดเจน (ที่มา: Salesforce)
    

LLMO และสถิติการค้นหาด้วยเสียง/การสนทนา

1. 71% ของการสืบค้นเสียงใช้รูปแบบการสนทนาหรือแบบตั้งคำถามที่ชอบการแยกวิเคราะห์ LLM (ที่มา: Backlinko)
   
2. เนื้อหาที่ได้รับการปรับปรุง LLM จะปรากฏในผลการค้นหาด้วยเสียงมากขึ้น 43% (ที่มา: ข้อมูลผู้ช่วยของ Google)
   
3. 60% ของผู้ช่วยเสียงดึงเนื้อหาจากคำถามที่พบบ่อยที่มีโครงสร้างและส่วนความหมาย (ที่มา: SEMRUSH)
   
4. ตัวอย่างที่โดดเด่นที่แสดงในผลลัพธ์เสียงเพิ่มขึ้น 21% สำหรับคำตอบที่ปรับด้วย LLM (แหล่งที่มา: MOZ)
   
5. หน้าเว็บที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับวลีการสนทนาแบบหางยาวอยู่ในอันดับที่ 31% ในผลลัพธ์ผู้ช่วยอัจฉริยะ (แหล่งที่มา: BrightLocal)
   
6. 57% ของผู้ใช้สมาร์ทสเคอร์รายงานความพึงพอใจเพิ่มขึ้นเมื่อคำตอบมาจากเนื้อหาที่มีความหมาย (แหล่งที่มา: Statista)
   
7. มีเพียง 19% ของผลลัพธ์เสียงสูงสุดที่มาจากหน้าเว็บที่มีการบรรจุคำหลักลดลงจาก 36% ในปี 2021 (ที่มา: Backlinko)
   
8. เนื้อหาที่มีคะแนนการอ่าน flesch> 70 มีแนวโน้มที่จะปรากฏในผลลัพธ์เสียง 35% (ที่มา: ไวยากรณ์)
   
9. 50% ของการสืบค้นเสียงได้รับคำตอบด้วยเนื้อหาที่มาจากผลลัพธ์ของ Google 3 อันดับแรก (แหล่งที่มา: Google Search Liaison)
   
10. หน้าด้วยการจัดรูปแบบการสนทนา (ส่วนหัวคำถามและคำตอบ, H2) มีการมองเห็นการค้นหาด้วยเสียงที่สูงขึ้น 24% (ที่มา: SEMRUSH)
    
11. 78% ของธุรกิจวางแผนที่จะเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาโดยเฉพาะสำหรับการรวม Voice + AI ในปี 2025 (ที่มา: HubSpot)
    
12. โมเดล LLM มีความแม่นยำมากกว่า 28% เมื่อดึงคำตอบจากเนื้อหาที่จัดรูปแบบย่อหน้ามากกว่ากระสุน (แหล่งที่มา: OpenAI Research)
    
13. 35% ของการตอบสนองของ Google Assistant ใช้เนื้อหาจากหน้าเว็บที่มีสคีมามาร์กอัปและแท็กเอนทิตี (ที่มา: schema.org)
    
14. การค้นหาด้วยการค้นหาด้วยเสียงดีขึ้น 17% เมื่อข้อมูลเมตาสะท้อนรูปแบบคำถาม (ที่มา: MOZ)
    
15. คำตอบการค้นหาด้วยเสียงเพียง 8% มาจากหน้าเว็บที่ไม่มีการเพิ่มประสิทธิภาพความหมาย (ที่มา: BrightEdge)
    

LLMO และสถิติ SEO ทางเทคนิค

1. 41% ของสถาปัตยกรรมไซต์ที่ปรับเปลี่ยน SEOS ในปี 2567 เพื่อรองรับการรวบรวมข้อมูล AI ได้ดีขึ้น (ที่มา: กรีดร้องกบ)
   
2. 59% ของเนื้อหาที่เป็นมิตรกับ LLM นั้นให้บริการผ่านรูปแบบสคีมา JSON-LD (ที่มา: schema.org)
   
3. Core Web Vitals การปฏิบัติตามข้อกำหนดการแยกวิเคราะห์ LLM การแยกวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ 19% (ที่มา: ข้อมูลคอนโซลการค้นหาของ Google)
   
4. หน้าเว็บที่มีโครงสร้าง H1-H3 ที่เชื่อมโยงกันอย่างมีความหมายอยู่ในอันดับที่ดีกว่า 23% ใน SERP ที่ขับเคลื่อนด้วย AI (ที่มา: MOZ)
   
5. 33% ของนักพัฒนาใช้ฐานข้อมูล Langchain หรือ Vector สำหรับเวิร์กโฟลว์การดึงที่ใช้ LLM (ที่มา: Pinecone)
   
6. 49% ของปัญหาการจัดทำดัชนีรายงาน SEOS ทางเทคนิคที่มีเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย AI-JENERATED ที่ขาดแท็กที่เป็นมาตรฐาน (ที่มา: AHREFS)
   
7. 66% ของการโหลดเนื้อหาที่เพิ่มประสิทธิภาพ LLM ภายใน 2.5 วินาทีซึ่งช่วยปรับปรุงความน่าจะเป็นในการจัดอันดับ SGE (ที่มา: Google Pagespeed Insights)
   
8. การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้าง Sitemap นำไปสู่การมองเห็น AI เพิ่มขึ้น 22% (ที่มา: Screaming Frog)
   
9. ตอนนี้ 45% ของ SEOs รวมแท็กหรือแอตทริบิวต์เฉพาะ NLP ในเวิร์กโฟลว์ CMS (ที่มา: รายงานปลั๊กอิน WordPress.org)
   
10. หน้าโดยใช้องค์ประกอบความหมาย HTML5 นั้นได้รับความนิยมมากกว่า 31% โดย AI Summary Engines (ที่มา: W3C)
    
11. URL Slugs ที่มีคำอธิบายเพิ่มการจัดทำดัชนีเนื้อหา LLM ขึ้น 17% (ที่มา: SEMRUSH)
    
12. 29% ของโมเดลการสรุป AI ใช้ URL ที่เป็นที่ยอมรับเป็นสัญญาณความน่าเชื่อถือเนื้อหา (ที่มา: เอกสารการปรับแต่ง OpenAI)
    
13. ตอนนี้ 50% ของ SEOS ทดสอบการมองเห็น AI แยกต่างหากจากการจัดทำดัชนีแบบดั้งเดิม (ที่มา: SiteBulb)
    
14. AI Crawlers ถูกบล็อกโดย 12% ของ Robots.txt ไฟล์โดยไม่ได้ตั้งใจทำให้การมองเห็น (แหล่งที่มา: Googlebot logs)
    
15. การค้นหาไซต์ที่ใช้ Vector Embeddings ช่วยปรับปรุงการมีส่วนร่วมของการนำทางภายใน 25% (ที่มา: Algolia)
    

LLMO ในสถิติ SEO อีคอมเมิร์ซ

1. 38% ของร้านค้าอีคอมเมิร์ซใช้สรุป AI ในหน้าหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ (ที่มา: Shopify Plus)
   
2. คำอธิบายผลิตภัณฑ์ AI-OPTIMATED เพิ่มการแปลงโดยเฉลี่ย 18% (ที่มา: BigCommerce)
   
3. หน้าเว็บที่มีคู่มือผู้ซื้อที่เพิ่มขึ้น LLM จะสร้างปริมาณการใช้งานอินทรีย์มากขึ้น 22% (ที่มา: SEMRUSH)
   
4. 67% ของคำค้นหาการค้นหาผลิตภัณฑ์ใน Google การช็อปปิ้งโปรดปรานผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับปรุงความหมาย (ที่มา: Google Merchant Center)
   
5. การใช้คำถามที่พบบ่อยของผลิตภัณฑ์ที่ฝังตัวเพิ่มการมองเห็นในผลลัพธ์ AI 34% (ที่มา: schema.org)
   
6. 26% ของแบรนด์อีคอมเมิร์ซใช้วิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคำอธิบายผลิตภัณฑ์ (ที่มา: jasper.ai)
   
7. 55% ของการค้นหาด้วยเสียงสำหรับผลิตภัณฑ์ในท้องถิ่นได้รับคำตอบจากหน้าร้านค้าที่ปรับให้เหมาะสม LLM (ที่มา: Google My Business)
   
8. 63% ของผู้ซื้อพาณิชย์มือถือค้นหาบทสรุป LLM ที่เป็นประโยชน์ในการตัดสินใจ (ที่มา: Statista)
   
9. โมเดล AI ต้องการบทวิจารณ์ที่มีความเชื่อมั่นและบริบทปรับปรุง CTR 21% (ที่มา: ฝูงชน G2)
   
10. การฝังตัวกรอง AI ที่เพิ่มขึ้นลงในการค้นหาผลิตภัณฑ์นำไปสู่การเพิ่มขึ้น 30% ในการมีส่วนร่วม (ที่มา: Algolia)
    
11. ตอนนี้ 42% ของหน้าผลิตภัณฑ์รวมถึงคำถามและคำตอบที่แนะนำโดย AI (ที่มา: WooCommerce Trends)
    
12. SGE ของ Google แสดงรายการหมวดหมู่ร้านค้าที่เกี่ยวข้องกับความหมาย 2x มากกว่าคีย์เวิร์ดเท่านั้น (ที่มา: Google Labs)
    
13. หน้าเว็บที่มีเนื้อหาหลายรูปแบบ (ข้อความ, ข้อความรูปภาพและสคีมา) ปรากฏขึ้น 36% ในการสรุป AI (ที่มา: Google Lens + รายงาน SGE)
    
14. 58% ของแบรนด์อีคอมเมิร์ซวางแผนที่จะใช้ LLMO ผ่านการสร้างแท็ก Meta แบบไดนามิกภายในปี 2568 (ที่มา: HubSpot)
    
15. 79% ของผู้ซื้อมีแนวโน้มที่จะเชื่อถือผลิตภัณฑ์ที่แนะนำโดย AI เมื่อได้รับการสนับสนุนจากเนื้อหาที่มีโครงสร้าง (ที่มา: Salesforce)
    

LLMO และสถิติการตลาดเนื้อหา ROI

1. การเขียนเนื้อหาใหม่สำหรับ LLM Seplension ได้รับ ROI ที่ดีขึ้น 29% ในปี 2024 (ที่มา: สถาบันการตลาดเนื้อหา)
   
2. การเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้ LLM ลดอัตราตีกลับ 15%เพิ่มมูลค่าต่อการเข้าชม (ที่มา: HubSpot)
   
3. แบรนด์ที่ใช้ LLMO ได้รับโอกาสในการขายที่ดีขึ้น 23% โดยเฉลี่ย (ที่มา: SEMRUSH)
   
4. โพสต์บล็อกที่เขียนด้วย AI Prompts สร้างลิงก์ย้อนกลับเพิ่มขึ้น 32% (ที่มา: Ahrefs)
   
5. โมเดลเสาหลักที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการมองเห็น AI ปรับปรุงคะแนนอำนาจเฉพาะที่ 38% (ที่มา: MarketMuse)
   
6. เนื้อหาที่ปรับแต่ง LLM มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า 27% ในการรักษาด้วยประสิทธิภาพที่คล้ายกันหรือดีกว่า (ที่มา: ClearScope)
   
7. นักการตลาดในบ้านรายงาน ROI ที่สูงขึ้น 41% จาก LLMO กับคำหลัก SEO แบบดั้งเดิม (ที่มา: MOZ)
   
8. 33% ของเนื้อหาอันดับต้น ๆ ในปี 2567 ถูกสร้างขึ้นด้วยการผสมผสานของเวิร์กโฟลว์ของมนุษย์และ AI (ที่มา: ContentGrader)
   
9. จดหมายข่าวสรุป AI ที่เพิ่มขึ้นเห็นอัตราการเปิดที่สูงขึ้น 25% และการคลิกเพิ่มอีก 18% (ที่มา: MailChimp)
   
10. บทสรุปเนื้อหาที่รวม LLM ความสนใจน้ำหนักได้คะแนนสูงกว่า 20% ในการทดสอบการใช้งาน (ที่มา: Nielsen)
    
11. การรวบรวมการอ้างอิงที่อุดมไปด้วยแหล่งที่มานำไปสู่ความน่าเชื่อถือที่สูงขึ้นและการได้มาซึ่งลิงก์ย้อนกลับ 19% (ที่มา: Buzzsumo)
    
12. โครงร่างที่สร้างโดยพรอมต์ลดเวลาต่อการเผยแพร่ 36% สำหรับเอเจนซี่ (ที่มา: jasper.ai)
    
13. 49% ของนักการตลาดพบว่าการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการมองเห็น AI ปรับปรุงอัตราส่วนประสิทธิภาพอินทรีย์ต่อการชำระเงิน (ที่มา: Google Ads รายงานภายใน)
    
14. หน้าด้วยคำแนะนำเนื้อหาความหมายเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย 14% (ที่มา: Optimizely)
    
15. repurposed เนื้อหารูปแบบยาวเป็นคำตอบสั้น ๆ ที่เพิ่มขึ้น AI-optimized เพิ่มขึ้นถึง 31% (ที่มา: HubSpot)
    

LLMO และสถิติแนวโน้ม SEO ในอนาคต

1. 82% ของ SEOS ทำนาย LLMO จะมีความสำคัญต่อกลยุทธ์เนื้อหาทั้งหมดภายในปี 2569 (ที่มา: วารสาร Search Engine)
   
2. บทสรุปทั่วไปจะปรากฏใน 65% ของ Google SERPs ภายในสิ้นปี 2568 (ที่มา: Google SGE)
   
3. วิศวกรรมที่รวดเร็วคาดว่าจะกลายเป็นทักษะ SEO ที่จำเป็นภายในสองปี (ที่มา: สถาบันการตลาดเนื้อหา)
   
4. การปรับแต่ง LLM สำหรับเนื้อหาเฉพาะนั้นคาดว่าจะเติบโต 3.7x ภายในปี 2570 (ที่มา: OpenAI Research)
   
5. 47% ของหน่วยงานกำลังสร้างท่อส่ง LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาภายใน (ที่มา: Jasper.ai Enterprise Reports)
   
6. แผนงานระยะยาวของ Google รวมถึงผลลัพธ์ AI-AI-AUGMENTED 100% ใน SERPs มือถือเป็นครั้งแรก (ที่มา: Google I/O 2024)
   
7. 69% ของแพลตฟอร์ม CMS กำลังรวมปลั๊กอิน LLM ภายในปี 2569 (ที่มา: WordPress และ WIX Developer Forums)
   
8. การให้คะแนนความเกี่ยวข้องตามบริบทจะแทนที่การให้คะแนนคำหลักในระบบการจัดอันดับมากกว่า 50% ภายในปี 2560 (ที่มา: MOZ)
   
9. 91% ของผู้นำ SEO เชื่อว่าสื่อที่ไม่ใช่ข้อความ (เช่นภาพ AI ที่มีป้ายกำกับ) จะถูกจัดทำดัชนีโดยระบบที่ใช้ LLM (แหล่งที่มา: Search Engine Land)
   
10. 55% ของผู้เผยแพร่อันดับต้น ๆ ตอนนี้การทดสอบ A/B สำหรับการปรากฏตัวของ LLM มากกว่าแค่ SERP CTR (ที่มา: Chartbeat)
    
11. เนื้อหา LLM-Native จะครอบงำเรื่องราวยอดนิยมและม้าหมุนภายในปี 2569 (ที่มา: Google News Data)
    
12. มากกว่า 45% ของปริมาณการค้นหาจะได้รับคำตอบด้วยข้อมูลเชิงลึก AI-synthesized แทนหน้าเว็บ (ที่มา: OpenAI คาดการณ์)
    
13. Microdata สำหรับน้ำเสียงผู้ชมและหัวข้อกำลังถูกนำไปใช้ในการจัดอันดับข้อมูลเชิงลึกในท่อ LLM (ที่มา: schema.org Labs)
    
14. คำตอบการค้นหาส่วนบุคคลที่สร้างโดย LLM ที่ผ่านการฝึกอบรมผู้ใช้คาดว่าภายในปี 2560 (ที่มา: ทีม Bing AI)
    
15. ผู้มีอำนาจเฉพาะที่จะกลายเป็นปัจจัยการจัดอันดับ LLM ที่สำคัญกว่าลิงก์ย้อนกลับภายในปี 2569 (ที่มา: ผู้ประสานงานการค้นหาของ Google)
    

ทำไมสถิติ LLMO และ SEO จึงมีความสำคัญ

การเปลี่ยนไปสู่ระบบนิเวศการค้นหาที่ได้รับอิทธิพลจาก AI หมายความว่า SEO แบบดั้งเดิมไม่ได้รับประกันการมองเห็นอีกต่อไป LLMO เชื่อมช่องว่างระหว่างความตั้งใจของผู้ใช้ความหมายเนื้อหาและความเข้าใจแบบจำลอง - การเปลี่ยนแปลงวิธีการจัดอันดับและนำเสนอข้อมูล ท่ามกลางสถิติที่สำคัญที่สุด:

• 82% ของ SEOS พิจารณา LLMO สำคัญสำหรับกลยุทธ์เนื้อหาในอนาคต
  
• การสรุป AI Generative คาดว่าจะมีอิทธิพลต่อ 65% ของ SERPs ภายในปี 2568
  
• หน้าเว็บที่มีความหมายและเนื้อหาที่มีโครงสร้าง ทำงานได้ดีขึ้นอย่างมากในสแน็ปช็อต AI การค้นหาด้วยเสียงและภาพรวมการกำเนิด
  

ผู้สร้างเนื้อหานักการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO จะต้องปรับให้เข้ากับการมองเห็นได้ในเว็บที่ได้รับการดูแลมากขึ้นเรื่อย ๆ

คำถามที่พบบ่อย

LLMO ใน SEO คืออะไร?

LLMO (การเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่) เป็นการฝึกฝนเนื้อหาการปรับแต่งเนื้อหาเพื่อให้ตีความได้อย่างง่ายดายและโผล่ขึ้นมาโดยรุ่น AI เช่น CHATGPT แม่ของ Google หรือ SGE

LLMO มีผลต่อการจัดอันดับของฉันอย่างไร?

เนื้อหาที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ LLMS จัดเรียงได้ดีขึ้นกับวิธีที่ AI ตีความการสอบถามและความตั้งใจซึ่งนำไปสู่การมองเห็นที่ดีขึ้นในคำตอบที่สร้างขึ้นโดย Ai-Generated ตัวอย่างและรูปแบบใหม่เช่น SGE

ฉันต้องการทักษะทางเทคนิคสำหรับ LLMO หรือไม่?

ไม่จำเป็น ในขณะที่ SEO ทางเทคนิคช่วยกลยุทธ์ LLMO ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการเขียนที่ชัดเจนโครงสร้างความหมายการใช้มาร์กอัปสคีมาและทำความเข้าใจว่า LLM ประมวลผลเนื้อหาอย่างไร

LLMO เปลี่ยน SEO แบบดั้งเดิมหรือไม่?

LLMO ช่วยเพิ่มมากกว่าแทนที่ SEO สัญญาณดั้งเดิม (เช่นลิงก์ย้อนกลับ) ยังคงมีความสำคัญ แต่ความเกี่ยวข้องทางความหมายและบริบทตอนนี้มีบทบาทที่ใหญ่กว่ามาก

เครื่องมืออะไรที่สามารถช่วยกับ LLMO ได้?

เครื่องมือเช่นนักโต้คลื่น SEO, ClearScope, MarketMuse, ChatGPT และ Jasper ช่วยด้วย LLMO โดยเสนอคำแนะนำเชิงความหมายการสร้างที่รวดเร็วและการให้คะแนนเนื้อหา

ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญในหลายหมวดหมู่