وقتی کاربری امروز سوالی را در اینترنت جستجو می‌کند، همیشه قرار نیست با فهرستی از لینک‌ها روبه‌رو شود. در این مطلب از سری مطالب وبلاگ پارس وی دی اس به چطور یک سایت سازگار با LLM بسازیم؟ راهکارها و ابزارهای کاربردی می‌پردازیم.
ابزارهایی مثل ChatGPT، Gemini و Perplexity می‌توانند اطلاعات مورد نیاز کاربر را از منابع مختلف بررسی کنند و پاسخ را به شکل مستقیم ارائه دهند. همین تغییر باعث شده حضور یک سایت در فضای آنلاین فقط به دیده شدن در نتایج گوگل محدود نباشد؛ محتوای سایت باید برای سیستم‌های هوش مصنوعی هم قابل درک و استفاده باشد.
اینجاست که مفهوم LLM-friendly website یا سایت سازگار با مدل‌های زبانی بزرگ اهمیت پیدا می‌کند. سایتی که ساختار مشخص، محتوای منظم و اطلاعات قابل فهمی دارد، برای مدل‌های زبانی راحت‌تر قابل پردازش و استخراج است. در نتیجه، موضوع فقط استفاده از چند تکنیک جدید نیست؛ بلکه باید محتوا و ساختار سایت را به شکلی طراحی کرد که هم برای کاربران قابل فهم باشد و هم سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند اطلاعات مهم آن را به‌درستی تشخیص دهند و در پاسخ‌های خود از آن استفاده کنند.
در این مقاله بررسی می‌کنیم یک سایت LLM-friendly چه ویژگی‌هایی دارد و برای ساخت آن از چه ابزارها و روش‌هایی می‌توان استفاده کرد.
LLM چیست؟
LLM مخفف Large Language Model یا مدل زبانی بزرگ است. LLM نوعی مدل هوش مصنوعی است که با آموزش روی حجم بسیار زیادی از داده‌های متنی، می‌تواند زبان انسان را تحلیل و متن تولید کند. ابزارهایی مانند ChatGPT، Gemini و Claude از مدل‌های زبانی بزرگ برای درک پرسش کاربران و تولید پاسخ استفاده می‌کنند.
LLMها فقط کلمات را به صورت جداگانه بررسی نمی‌کنند؛ بلکه تلاش می‌کنند ارتباط میان کلمات، مفاهیم و اطلاعات را درک کنند تا بتوانند پاسخ مرتبط و منسجمی تولید کنند. به همین دلیل، وقتی کاربر سوالی مانند برای فروشگاه اینترنتی چه نوع هاستی مناسب است؟ می‌پرسد، مدل می‌تواند مفاهیم مرتبط با فروشگاه اینترنتی، هاست، سرعت، امنیت و منابع موردنیاز را در کنار هم قرار دهد و یک پاسخ تولید کند.
برای صاحبان سایت، نکته مهم این است که LLMها می‌توانند از محتوای وب برای پاسخ‌گویی به پرسش کاربران استفاده کنند. بنابراین ساختار واضح، اطلاعات دقیق، تعریف اصطلاحات، محتوای قابل استخراج و ارتباط منطقی میان بخش‌های مختلف صفحه اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. این همان جایی است که مفاهیمی مانند AEO و LLM-friendly SEO مطرح می‌شوند.
سایت LLM-friendly چه ویژگی‌هایی دارد؟
مدل‌های زبانی بزرگ حجم بسیار زیادی از اطلاعات را بررسی می‌کنند و از ارتباط میان مفاهیم برای تولید پاسخ استفاده می‌کنند. به همین دلیل، صفحه‌ای که محتوای آن پراکنده، مبهم یا وابسته به اجرای پیچیده جاوااسکریپت باشد، ممکن است برای سیستم‌های هوش مصنوعی سخت‌تر قابل استفاده باشد.
یک سایت سازگار با LLM باید ساختار مشخص، محتوای قابل استخراج و اطلاعات قابل اعتماد داشته باشد. استفاده از تیترهای منطقی، پاراگراف‌های مشخص، داده‌های ساختاریافته، لینک‌های داخلی مرتبط و تعریف واضح اصطلاحات، در این زمینه اهمیت زیادی دارد. در واقع باید محتوای صفحه را طوری تنظیم کنید که یک سیستم هوش مصنوعی بتواند بدون حدس زدن، موضوع و پاسخ اصلی آن را تشخیص دهد.
۱. ساختار صفحات را ساده و قابل پیش‌بینی کنید
یکی از اولین کارها، مرتب کردن ساختار محتواست. استفاده درست از تگ‌های H1، H2، H3 و در صورت نیاز H4 کمک می‌کند ارتباط میان موضوع اصلی و زیرموضوع‌ها مشخص باشد. هر بخش نیز بهتر است روی یک موضوع مشخص تمرکز کند و پاسخ یا نتیجه اصلی خود را خیلی دیر ارائه ندهد.
برای مثال، اگر مقاله‌ای درباره بهترین هاست وردپرس می‌نویسید، بهتر است بخش‌هایی مانند هاست وردپرس چیست؟، هاست ایران یا خارج؟، هنگام انتخاب هاست به چه نکاتی توجه کنیم؟ و هاست مناسب چه سایت‌هایی است؟ داشته باشید. این ساختار هم برای کاربر قابل فهم است و هم ارتباط میان مفاهیم مختلف صفحه را روشن‌تر می‌کند. پاراگراف‌های خیلی طولانی و چندموضوعی نیز بهتر است به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شوند. هر پاراگراف باید تا حد امکان یک مفهوم مشخص را توضیح دهد.
۲. پاسخ اصلی را ابتدای هر بخش بیاورید
یکی از روش‌های کاربردی برای LLM-friendly کردن محتوا این است که پاسخ سوال را قبل از توضیحات طولانی ارائه کنید. اگر عنوان بخش Schema Markup چیست؟ است، پاراگراف اول همان بخش بهتر است مستقیما تعریف آن را ارائه دهد و سپس جزئیات، مثال‌ها و کاربردها مطرح شوند.
برای مثال به جای شروع با توضیحات کلی درباره تاریخچه داده‌های ساختاریافته، می‌توانید بنویسید: Schema Markup نوعی داده ساختاریافته است که به موتورهای جستجو کمک می‌کند معنای اطلاعات موجود در یک صفحه را بهتر درک کنند. سپس درباره انواع Schema و نحوه استفاده از آن توضیح دهید. این نوع نوشتار باعث می‌شود اطلاعات مهم صفحه بدون نیاز به تفسیر زیاد قابل استخراج باشد.
۳. مثال، تجربه و داده اختصاصی ارائه کنید
محتوایی که فقط مجموعه‌ای از توضیحات عمومی است، ارزش کمتری نسبت به محتوایی دارد که مثال واقعی، آمار، تجربه یا داده اختصاصی ارائه می‌دهد. اگر یک کسب‌وکار اطلاعاتی دارد که خودش جمع‌آوری کرده، انتشار این داده‌ها می‌تواند به تبدیل شدن سایت به یک منبع قابل استناد کمک کند.
برای نمونه، یک فروشگاه اینترنتی ایرانی می‌تواند نتایج بررسی سرعت ارسال سفارش‌ها در شهرهای مختلف را منتشر کند یا یک شرکت هاستینگ می‌تواند داده‌های مربوط به عملکرد سرورهای خود را در یک بازه زمانی مشخص ارائه دهد. چنین اطلاعاتی در مقایسه با جملات عمومی و تکراری، ارزش محتوایی بیشتری دارند.
۴. اصطلاحات مهم را در همان صفحه تعریف کنید
فرض نکنید کاربر یا مدل هوش مصنوعی حتما معنای اصطلاحات تخصصی را از جای دیگری می‌داند. وقتی یک مفهوم مهم برای اولین بار در صفحه مطرح می‌شود، تعریف کوتاه و واضح آن را نیز ارائه دهید. مثلا اگر مقاله درباره AEO است، همان ابتدا توضیح دهید که AEO مخفف Answer Engine Optimization است و به مجموعه اقداماتی گفته می‌شود که با هدف افزایش قابلیت دیده‌شدن و استفاده از محتوا در پاسخ‌های تولیدشده توسط موتورهای پاسخ‌گو انجام می‌شود. این کار باعث می‌شود هر بخش تا حد زیادی مستقل و قابل فهم باشد و اطلاعات آن بدون از دست دادن زمینه اصلی قابل استفاده باقی بماند.
۵. از جدول، فهرست، FAQ و خلاصه استفاده کنید
ساختارهای مشخصی مانند جدول‌ها، فهرست‌ها، سوالات متداول، خلاصه بخش و نکات کلیدی می‌توانند اطلاعات مهم را برجسته کنند. برای مثال، اگر مقاله‌ای درباره مقایسه چند سرویس می‌نویسید، یک جدول مقایسه‌ای می‌تواند تفاوت‌ها را بسیار واضح‌تر از چند پاراگراف طولانی نشان دهد. FAQ نیز برای سوالات مشخص کاربران کاربرد دارد. البته سوال و جواب‌ها باید واقعا به محتوای صفحه مربوط باشند و صرفا برای اضافه کردن کلمات کلیدی ساخته نشوند.
۶. محتوای قدیمی را به‌روزرسانی کنید
سایت LLM-friendly فقط سایتی نیست که یک بار ساختار آن را اصلاح کرده باشید. اطلاعات قدیمی می‌توانند اعتبار محتوا را کاهش دهند، به‌خصوص در موضوعاتی که قیمت، قوانین، ابزارها یا فناوری‌ها دائما تغییر می‌کنند. به همین دلیل، محتوای مهم را در بازه‌های منظم بررسی کنید و در صورت نیاز آمار جدید، مثال‌های تازه، لینک‌های داخلی، منابع معتبر و اطلاعات جدید به آن اضافه کنید. در مقاله نیز بهتر است تاریخ آخرین به‌روزرسانی مشخص باشد تا وضعیت محتوا برای کاربر روشن باشد.
۷. HTML و ساختار فنی سایت را ساده نگه دارید
محتوای اصلی صفحه نباید فقط بعد از اجرای چندین اسکریپت جاوااسکریپت در دسترس قرار بگیرد. استفاده از HTML معنایی، تیترهای استاندارد، فهرست‌ها، جدول‌ها و متن قابل دسترسی، درک ساختار صفحه را ساده‌تر می‌کند. این به معنی آن نیست که حتما باید سایت را کاملا استاتیک کنید. سایت‌های مبتنی بر فریم‌ورک‌های مدرن نیز می‌توانند LLM-friendly باشند، به شرطی که محتوای اصلی به شکل قابل اعتماد رندر و قابل دسترسی باشد. استفاده از SSR، پیش‌رندر یا معماری‌های ترکیبی می‌تواند در چنین شرایطی مفید باشد.
۸. داده‌های ساختاریافته را فراموش نکنید
Schema Markup به موتورهای جستجو کمک می‌کند معنای اطلاعات صفحه را بهتر تشخیص دهند. بسته به نوع سایت، می‌توان از Schemaهای مرتبط با محصول، مقاله، FAQ، HowTo، Breadcrumb و سایر موجودیت‌های مناسب استفاده کرد. برای مثال، یک فروشگاه اینترنتی بهتر است اطلاعات محصول مانند نام، مشخصات و قیمت را به شکل ساختاریافته نیز ارائه کند. البته Schema باید با محتوای واقعی صفحه مطابقت داشته باشد و نباید صرفا برای دستکاری نتایج جستجو استفاده شود.
۹. سرعت سایت و قابلیت خزش را جدی بگیرید
صفحه‌ای که دیر بارگذاری می‌شود یا بخش اصلی محتوای آن به اجرای پیچیده سمت کاربر وابسته است، می‌تواند برای خزنده‌ها و سیستم‌های بازیابی اطلاعات مشکل‌ساز شود. کاهش حجم فایل‌ها، بهینه‌سازی تصاویر، استفاده درست از کش، بهبود زمان پاسخ سرور و کاهش وابستگی به اسکریپت‌های غیرضروری، از اقدامات مهم در این بخش هستند.
در کنار سرعت، ساختار URLها، فایل sitemap، canonical، robots.txt و لینک‌سازی داخلی نیز باید بررسی شوند. URLهای واضح و پایدار و لینک‌های داخلی مرتبط کمک می‌کنند ارتباط میان صفحات سایت بهتر مشخص شود و کشف محتوا ساده‌تر باشد.
آیا باید llms.txt بسازیم؟
یکی از موضوعاتی که در بحث سایت‌های سازگار با LLM زیاد مطرح می‌شود، فایل llms.txt است. این فایل یک فایل متنی در ریشه سایت است که می‌تواند فهرستی از مهم‌ترین صفحات و منابع سایت را به همراه توضیح کوتاه در اختیار سیستم‌های هوش مصنوعی قرار دهد. با این حال، نباید llms.txt را یک الزام قطعی برای سایت‌های امروزی در نظر گرفت. طبق منبع مورد بررسی، هنوز شواهد کافی وجود ندارد که نشان دهد موتورهای اصلی هوش مصنوعی به شکل گسترده از این فایل برای خزیدن وب استفاده می‌کنند و هیچ استاندارد رسمی و الزامی برای استفاده از آن اعلام نشده است.
بنابراین اگر ایجاد llms.txt برای سایت شما ساده است، می‌توانید آن را به عنوان یک آزمایش کم‌هزینه در نظر بگیرید؛ اما بهتر است منابع اصلی را ابتدا روی ساختار محتوا، HTML قابل دسترسی، داده‌های ساختاریافته، لینک‌سازی داخلی، سرعت و کیفیت محتوا بگذارید.
جمع بندی:
برای LLM-friendly کردن سایت لازم نیست همه بخش‌ها را همزمان تغییر دهید. ابتدا چند صفحه مهم و پربازدید را انتخاب کنید و بررسی کنید آیا پاسخ اصلی آنها واضح است، تیترها ساختار منطقی دارند، اصطلاحات مهم تعریف شده‌اند و محتوای اصلی بدون اجرای پیچیده جاوااسکریپت قابل مشاهده است یا نه.
بعد از آن، داده‌های ساختاریافته، لینک‌های داخلی، سرعت، sitemap و وضعیت خزش را بررسی کنید. ابزارهایی مانند HubSpot AEO Grader نیز می‌توانند برای ایجاد یک نقطه شروع و بررسی وضعیت فعلی دیده‌شدن برند در جستجوی هوش مصنوعی مفید باشند.
در نهایت، باید به خاطر داشت که LLM-friendly بودن یک ویژگی ثابت نیست. سایت‌ها، محتوا و حتی نحوه عملکرد موتورهای هوش مصنوعی دائما تغییر می‌کنند. بنابراین بهترین رویکرد، ترکیبی از محتوای دقیق و به‌روز، ساختار فنی تمیز، داده‌های قابل فهم و ارزیابی دوره‌ای است؛ نه تمرکز صرف بر یک فایل یا یک تکنیک خاص.
