Adobe LLM Optimizer ist eine Lösung zur Optimierung der Suche über generative KI, die eure Marke dabei unterstützt, das Benennen und Auffinden eurer Inhalte in KI-gestützten Suchergebnissen zu verbessern. Sie liefert automatisierte Erkenntnisse, Empfehlungen und Optimierungen für die wichtigsten LLMs.
Adobe LLM Optimizer und Semrush AI Optimization adressieren beide die Sichtbarkeit bei KI-Suche, nutzen jedoch jeweils eine eigene Datenmethodik zur Einschätzung von LLM-Antworten. Adobe LLM Optimizer approximiert statistisch LLM-Antworten auf ausgewählte Prompts, um das typische Verhalten eines KI-Modells vorherzusagen. Dieses Modell wird durch die Clickstream-Daten und die Insights-gestützte Prompt-Datenbank von Semrush gestärkt.
Websites verzeichnen einen Rückgang der Clickthrough-Raten und der Interaktionen, da Verbrauchende immer öfter Antworten direkt in KI-Ergebnissen und generativen Zusammenfassungen erhalten. LLM Optimizer unterstützt Marken dabei, sichtbar zu bleiben, genannt und ausgewählt zu werden: Die Lösung identifiziert Lücken und Empfehlungen zur Verbesserung der Auffindbarkeit in den wichtigsten LLMs.
Adobe LLM Optimizer richtet sich an Digital Marketing-, Suchmaschinen-Optimierung-, Content-, Webentwicklungs-, Publishing- und Merchandising-Teams, die für die Content-Erstellung, Traffic-Steigerung, Suchstrategie-Optimierung, Kundeninteraktion und Produktauffindbarkeit verantwortlich sind.
Adobe LLM Optimizer ermöglicht es Marketing-Fachleuten, Möglichkeiten zur Steigerung der Sichtbarkeit in LLMs zu identifizieren und Inhalte proaktiv zu optimieren. Die Lösung nutzt das folgende Framework:
- Automatische Erkennung: Fortlaufende Analyse der LLM-Aktivitäten und -Sichtbarkeit, um Möglichkeiten zur Verbesserung der Präsenz und der Nennungen bei KI-Suche zu erkennen.
- Automatische Vorschläge: Nutzung von Modellen, die auf die Optimierung technischer LLM-Inhalte trainiert wurden, um Lösungen vorzuschlagen und keine Chancen zu verpassen.
- Automatische Optimierung: Implementieren der vorgeschlagenen Lösungen nach Freigabe durch Benutzende.
Im Gegensatz zu herkömmlichen SEO- oder GEO-Tools (Generative Engine Optimization) geht Adobe LLM Optimizer über die Nachverfolgung von Erwähnungen hinaus. Die Lösung integriert Analysen zur Sichtbarkeit, Vorschläge auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Funktionen für die schnelle Bereitstellung – optimal ausgelegt für Workflows und Governance auf Unternehmens-Niveau.
Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist eine fortschrittliche KI, die anhand von großen Textbeständen trainiert wird, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Beispiele hierfür sind ChatGPT, Claude und Gemini. LLMs werden zunehmend bei der Suche, der Erstellung von Inhalten und als digitale Assistenten eingesetzt.
Einige weit verbreitete LLMs im Unternehmens-Marketing und in der Entdeckung sind ChatGPT von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic und Perplexity AI. Diese Tools beeinflussen die Sichtbarkeit von Marken, die Entdeckung von Inhalten und Interaktion mit Kundschaft durch generative Antworten und Empfehlungen.
LLMs sind ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich speziell auf das Verstehen und Generieren von Sprache konzentriert. Während die allgemeine KI breitere Fähigkeiten wie Bildverarbeitung, Robotik oder Analytik umfasst, sind LLMs auf die Verarbeitung, Zusammenfassung und Erstellung natürlichsprachlicher Inhalte spezialisiert.
LLMs definieren die Art und Weise neu, wie Personen im Internet Inhalte suchen und entdecken. Anstatt auf Links zu klicken, verlassen sie sich zunehmend auf Informationen, die ihnen durch KI-generierte Zusammenfassungen und Antworten vorgelegt werden. Dieser Wandel erfordert, dass Marken ihre Inhalte für die Sichtbarkeit von LLMs optimieren, damit sie weiterhin genannt, empfohlen und entdeckt werden können.
Ja. Adobe LLM Optimizer ist darauf ausgelegt, nahtlos mit eurer bestehenden Commerce-Lösung zu funktionieren, einschließlich Adobe Commerce und anderen Enterprise-Commerce-Plattformen. Es hilft dabei zu optimieren, wie eure Marke und euer Produkt-Content in KI-gestützten Discovery-Erlebnissen – wie generativer Suche und KI-Assistenten – dargestellt werden, und verknüpft diese Sichtbarkeit mit messbaren Interaktion- und Commerce-Ergebnissen, ohne Änderungen an eurer Kern-Commerce-Implementierung zu erfordern.
Ja. Die Lösung bietet Einblicke in den Datenverkehr und die Interaktion, die von KI-Assistenten, Agent-basierten Browsern und generativer Suche ausgeht, und hilft Teams dabei, die geschäftlichen Auswirkungen von LLM-basierten Suchvorgängen zu quantifizieren.