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Como a IA realmente pesa seus links (análise de 35.000 dados)

How AI Really Weighs Your Links (Analysis Of 35,000 Datapoints)

Antes de entrarmos:

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Historicamente, os backlinks sempre foram uma das moedas de visibilidade mais confiáveis ​​nos resultados da pesquisa.

Sabemos que os links são importantes para visibilidade na pesquisa baseada em IA, mas como eles funcionam dentro do LLMS- incluindo visões gerais de IA, Gemini ou ChatGPT & Co.- ainda é um pouco de caixa preta.

A ascensão dos modelos de pesquisa de IA altera as regras de visibilidade orgânica e a concorrência por parcela da voz nos resultados da LLM.

Portanto, a questão é: os backlinks ainda ganham visibilidade em modalidades de pesquisa baseadas em IA … e se sim, quais?

Se os backlinks foram a moeda da Web pré-LLM, a análise desta semana é uma primeira olhada em se eles ainda estão com um concurso legal na nova economia de busca da IA.

Juntamente com o SEMRush, analisei 1.000 domínios e sua IA menciona contra as métricas principais de backlink.

Crédito da imagem: Kevin Indig

Os dados surgiram quatro sugestões claras:

  1. A autoridade dominada por backlink ajuda, mas não é tudo.
  2. A qualidade do link supera o volume.
  3. Surpreendentemente, os links nofollow puxam peso real.
  4. Os links de imagem podem mover a agulha na autoridade.

Essas descobertas nos ajudam a entender como os modelos de IA são os locais de superfície, além de expor o que os profissionais de marketing de alavancas de backlink podem puxar para influenciar a visibilidade.

Abaixo, você encontrará a metodologia, os dados mais profundos e, para assinantes premium, recomendações (com benchmarks) para colocar essas descobertas em ação.

Metodologia

Para esta análise, observei os relacionamentos entre a IA menciona 1.000 domínios da Web selecionados aleatoriamente. Todos os dados são do Semrush ai SEO ToolkitPlataforma de visibilidade e pesquisa de pesquisa da AI da SEMRush.

Junto com a equipe SEMRush, examinei o número de menções entre:

  • Chatgpt.
  • Chatgpt com pesquisa ativada.
  • Gêmeos.
  • Visão geral da AI do Google.
  • Perplexidade.

(Se você está se perguntando onde Claude.ai se encaixa nessa análise, não a incluímos neste momento, pois sua base de usuários geralmente é menos focada na pesquisa na web e mais em tarefas generativas.)

Para as plataformas acima, medimos a parcela da voz e o número de IA mencionadas em relação às seguintes métricas de backlink:

  • Backlinks totais.
  • Domínios de vinculação exclusivos.
  • Siga os links.
  • Links nofollow.
  • Pontuação da autoridade (uma métrica semrush referido como Ascore abaixo).
  • Links de texto.
  • Links de imagem.

Nesta análise, usei duas maneiras diferentes de medir a correlação nos dados: uma correlação de Pearson e uma correlação de Spearman.

Se você estiver familiarizado com esses conceitos, pule para a próxima seção em que mergulhamos nos resultados.

Para todos os outros, vou dividi -los para que você tenha uma melhor compreensão das descobertas abaixo.

Pearson e Spearman são coeficientes de correlação -números entre -1 e +1 que medem quão fortemente duas variáveis ​​diferentes estão relacionadas.

Quanto mais próximo o coeficiente é de +1 ou -1, mais provável e mais forte a correlação. (Perto de 0 significa fraco ou nenhuma correlação.)

  • Pearson R. Mede a força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis. Pearson analisa uma correlação linear nos dados usando os valores brutos. Essa maneira de medir é sensível a outliers. Mas, se o relacionamento se curvar ou tiver limiares, Pearson subvera-o.
  • Spearman’s ρ (Rho) Mede a força e a direção de um relacionamento monotônico, ou se os valores se movem consistentemente na mesma direção ou em direção oposta, não necessariamente em uma linha reta. Spearman analisa a correlação de classificação nos dados. Pergunta se o maior x tende a vir com y mais alto; A correlação de Spearman pergunta: “Quando uma coisa aumenta, a outra geralmente aumenta também?”. É uma correlação que é mais robusta para outliers e é responsável por padrões monotônicos não lineares.

Uma lacuna entre Pearson e Spearman Correlation Coeficientes pode significar que os ganhos não são lineares.

Em outras palavras: há um limiar para atravessar. E isso significa que o efeito de X em Y não está em frente imediatamente.

Examinar os coeficientes de Pearson e Spearman pode nos dizer se nada (ou muito pouco) acontece até você passar um certo ponto – e depois que você excede esse ponto, o relacionamento aparece fortemente.

Aqui está um exemplo rápido do que uma análise que envolve ambos os coeficientes pode revelar:

Gastar US $ 500 (ação x) em anúncios pode não mover a agulha no crescimento das vendas (resultado y). Mas depois de cruzar, digamos, US $ 5.000/mês (ação x), as vendas começam a crescer constantemente (resultado y).

E esse é o fim de sua lição de estatística para hoje.

Crédito da imagem: Kevin Indig

O primeiro sinal que examinamos foi a força da relação entre o número de backlinks que um site recebe em relação à sua parte da Voice da IA.

Aqui está o que os dados mostraram:

  • A pontuação da autoridade tem um link moderado para compartilhar da voz (SOV): Pearson ~ 0,23, Spearman ~ 0,36.
  • Autoridade superior significa SOV mais alto, mas os ganhos são desiguais. Há um limiar que você precisa atravessar.
  • A autoridade apóia a visibilidade, mas não explica a maior parte da variação. O que isso significa é que os backlinks têm um impacto na visibilidade da IA, mas há mais na história, como seu conteúdo, percepções da marca etc.

Além disso, o número de domínios de vinculação exclusivos importa mais do que o número total de backlinks.

Em termos claros, é mais provável que seu site tenha um SOV maior quando você tem links de muitos sites diferentes do que um grande número de links de apenas alguns sites.

Crédito da imagem: Kevin Indig

Em todos os modelos, ocorreu o relacionamento mais forte entre a pontuação da autoridade (0,65 Pearson, 0,57 Spearman) e o número de menções

Veja como o SEMRUSH define o Pontuação da autoridade medição:

A pontuação da autoridade é a nossa métrica composta que classifica a qualidade geral de um site ou uma página da web. Quanto maior a pontuação, mais assumido o peso de um domínio ou links de saída da página da web para outro site.

Ele leva em consideração o número e a qualidade dos backlinks, o tráfego orgânico para vincular as páginas de origem e a spam do perfil do link.

Obviamente, Ascore é apenas um proxy de qualidade. Os LLMs têm sua própria maneira de chegar à qualidade do backlink. Mas os dados mostram que podemos usar o Semrush’s Ascore como um bom representante.

A maioria dos modelos valoriza essa métrica igualmente para menções, mas a pesquisa e a perplexidade do ChatGPT o valorizam menos em comparação com a média.

Surpreendentemente, o ChatGPT regular (sem pesquisa ativado) pesa o Ascore mais fora de todos os modelos.

Crítico para saber: menções medianas saltam de ~ 21,5 em decil 8 para ~ 79,0 no decil 9. O relacionamento não é linear. Em outras palavras, os maiores ganhos surgem quando você atinge os limites superiores da autoridade, ou Ascore neste caso.

(Para contexto, a decil é uma maneira de dividir um conjunto de dados em 10 partes iguais. Cada segmento, ou decil, contém 10% dos pontos de dados quando são classificados em ordem.)

Crédito da imagem: Kevin Indig

Talvez a descoberta mais significativa dessa análise seja que Não importa muito se os links estiverem definidos como nofollow ou não!

E isso tem grandes implicações.

A confirmação do valor dos links nofollow é muito importante porque esses tipos de links tendem a ser mais fáceis de construir do que seguir os links.

É aqui que os LLMs são distintamente diferentes dos mecanismos de pesquisa: já sabemos há algum tempo que o Google também conta links nofollow, mas não quanto e para que (rastejando, classificando, etc.).

Mais uma vez, você não verá grandes ganhos até estar entre os 3 principais deciles ou os 30% melhores dos pontos de dados.

Siga os links → menções:

  • Pearson 0,334, Spearman 0,504

Links Nofollow → Menções:

  • Pearson 0,340, Spearman 0,509

Por outro lado, as visões gerais da IA ​​do Google e a perplexidade pesavam links regulares dos links mais altos e não -seguidos.

E, curiosamente, Gêmeos e ChatGPT pesam o Nofollow vincula os links mais altos (sobre seguidores regulares).

Aqui está minha própria teoria sobre por que Gêmeos e Chatgpt pesam mais:

Com Gêmeos, estou curioso para saber se o Google pesa links nofollow mais altos do que acreditamos que eles estavam no passado. E com o ChatGPT, minha hipótese é que o Bing também está pesando links nofollow mais altos (uma vez que o Google começou a fazê -lo). Mas isso é apenas uma teoria, e eu não tenho os dados para apoiá -los neste momento.

Crédito da imagem: Kevin Indig

Além dos backlinks baseados em texto, também testamos se backlinks baseados em imagem carregam o mesmo peso.

E, em alguns casos, eles tinham uma relação mais forte com as menções do que os links baseados em texto.

Mas quão forte?

  • Imagens vs menções: Pearson 0.415, Spearman 0.538
  • Links de texto vs menções: Pearson 0.334, Spearman 0.472

Os links de imagem realmente começam a pagar quando você já tiver alguma autoridade.

  • Desde o meio do decil de decil, o relacionamento se torna positivo, depois se fortalece e é mais forte nos principais deciles.
  • Nos decilos de baixo escore (deciles 1 e 2), as imagens → menciona a ligação é fraca ou negativa.

Se você estiver segmentando o crescimento da mencionação da perplexidade ou do GPT de pesquisa, os links de imagem são especialmente produtivos.

  • As imagens se correlacionam com as menções mais em perplexidade e pesquisa-GPT (Spearman ≈ 0,55 e 0,53); em seguida, Chatgpt/Gemini (≈ 0,49-0,52), depois o Google-AI (≈ 0,46).

Imagem em destaque: Paulo Bobita/Motor de Pesquisa Jornal

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