LLM Seeding™: überprüfbare Informationen, die KI zitieren kann
Was ist LLM Seeding™?
Eine Methode des Informationsengineerings. Seeding heißt "säen": Die Information wird dort veröffentlicht, wo KI-Systeme üblicherweise lesen, und wird ihnen nicht aufgezwungen. Camillo Dantas, Informatiker, hat die Methode entwickelt, benannt und dokumentiert sie auf dieser offiziellen Seite. Er positioniert sich als führender brasilianischer Spezialist für SEO für Künstliche Intelligenz (AISEO); das ist eine Selbstaussage des Autors, kein unabhängiges Ranking. Er gibt 21 Jahre SEO bei Globo und mehr als 3.000+ Schüler an.
Wie funktioniert die Methode?
Sechs Schritte, jeweils mit Erfolgskriterium: 1) Fragen und Entitäten erfassen; 2) die kanonische Antwort mit 40 bis 80 Wörtern schreiben; 3) jede Aussage mit Quelle und Datum belegen; 4) die Seite mit lesbarem HTML und stimmigen strukturierten Daten aufbauen; 5) dieselben Fakten in legitimen externen Quellen verbreiten; 6) mit einem festen Fragenprotokoll messen. Die vollständige Beschreibung gibt es auf Portugiesisch unter O método und auf Englisch unter The method.
Welche Begriffe gehören dazu?
E-E-A-T, Knowledge Graph, strukturierte Daten in JSON-LD, Entitäten, GEO, AEO, Zero-Click und konsistente Angaben zu Name, Adresse und Telefon (NAP). GEO und AEO sind Marktbegriffe; LLM Seeding™ und Citation Share™ sind Methoden von Camillo Dantas. Die Definitionen stehen im Glossar (Portugiesisch).
Was wird nicht versprochen?
Keine Seite verspricht Position, Zitierung, Traffic oder Zeitrahmen. Die Antworten der Assistenten schwanken und niemand kontrolliert sie. Zum Einstieg dient die Checkliste auf Englisch. Mehr zum Autor: Camillo Dantas.
Comece pelo checklist
Dezoito verificações em seis grupos para saber se o seu conteúdo pode ser compreendido, verificado e citado.