O LLMO, ou Large Language Model Optimization, é o termo que se refere à prática de otimizar conteúdo para que ele seja preferido e mencionado por chatbots, buscas automatizadas e outros modelos de linguagem. É preciso se adaptar a nova realidade: elaborar e estruturar informação de forma que ChatGPT, Bard e outros citem a sua marca ou seus produtos em interações com usuários.
Quem integra LLMO à já existente estratégia de otimização de busca ganha uma vantagem significativa no mercado. A grande questão é como fazer isso. Ferramentas como o ChatGPT são treinados de maneira fechada, ou seja, a empresa criadora não compartilha tipos de dados e parâmetros utilizados para sua aprendizagem.
É possível treiná-la em alguma extensão a partir de um conceito chamado de aprendizagem em contexto ou in-context learning, como é chamado globalmente. Esse processo acontece quando o usuário insere um prompt (como uma pergunta ou solicitação) e, em seguida, dá exemplos de resposta para que a máquina tenha um contexto maior sobre o que está sendo pedido. Assim, o LLM (um conceito de Machine Learning treinado para reconhecer, interpretar e responder a inputs naturais de linguagem, como uma pergunta, uma afirmação ou qualquer outro tipo de conversa) aprende de forma mais subjetiva a responder determinada interação, aglutinando os exemplos e usando lógica para inferir o conteúdo ideal a ser apresentado naquela determinada situação.
O SEO ainda é fundamental, porém estudar e experimentar com LLMO hoje pode ser a vantagem que você precisa para quando essas mudanças ficarem mais claras. O desafio ainda é grande. Ainda estamos um pouco longe do que os filmes de ficção científica nos mostram.
Fonte: rockcontent
