O que é Large Language Model Optimization (LLMO)?

ChatGPT, Bard e outros chatbots inteligentes estão gerando discussões no mundo inteiro. Vamos conversar sobre como eles realmente funcionam e o impacto do LLMO para o futuro.

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A chegada das Inteligências Artificiais de interação conversacional criaram uma quebra de paradigma no alcance de público por meio de motores de busca. O já consolidado SEO pode ter aberto espaço para uma nova abordagem de Marketing Digital: o LLMO.

Você não quer ficar para trás nessa mudança? Veja neste artigo especial o que é Large Language Model Optimization, suas implicações para o futuro e como aplicá-la dentro de sua estratégia de SEO. Acompanhe!


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    O que são Large Language Models (LLMs)?

    Inteligências Artificiais como o ChatGPT e o Bard ganharam muita popularidade nos últimos tempos por sua impressionante capacidade em entender e responder a interações com seres humanos.

    Porém, em meio a matérias sobre conteúdos dessas conversas, entre discussões éticas sobre consciências virtuais e livre-arbítrio, percebe-se que a maioria das pessoas não sabe exatamente o que é essa tecnologia.

    Por trás das novas versões de chatbots que estão encantando o mundo está um conceito de IA conhecido como Large Language Model, ou Grande Modelo de Linguagem em português.

    O LLM é 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. Ou seja, ainda estamos um pouco longe do que os filmes de ficção científica nos mostram.

    O LLM não apresenta intenção ou vontade, apenas recebe a interação humana e, com base em seu treinamento com grandes volumes de dados, antecipa a resposta mais apropriada e a constrói seguindo os mesmos padrões linguísticos utilizados pelo usuário.

    Embora não sejam ainda IAs autônomas, ferramentas baseadas em LLM têm um imenso potencial na relação entre nós e as informações que buscamos na internet. É esse aspecto que precisa estar na mente de diretores de empresas atualmente.

    Como esse tipo de linguagem funciona?

    Separar o que é ferramenta generativa de criativa é o ponto principal para entender o funcionamento de propostas LLM. Os modelos de linguagem não são capazes de espontaneamente gerar conteúdo a partir de uma intenção, como nós humanos fazemos.

    O modelo de linguagem tem uma abordagem de geração a partir da experimentação, análise e treinamento. O primeiro passo desse processo é a alimentação do algoritmo com informação em larga escala e a definição de parâmetros de Machine Learning para que ele faça suas próprias conexões.

    Com o desenvolvimento automatizado do programa, ele aprende tanto a conversar de maneira natural quanto encontrar os dados relevantes para cada interação, gerando um resultado satisfatório para uso comercial.

    A partir daí, o aprendizado por reforço continua. Quanto mais utilizada é a ferramenta, mais ela entende e se adapta. É assim que o ChatGPT seguiu uma evolução tão rápida para resultados que chamaram a atenção do mundo inteiro.

    Por todas essas características, é importante ressaltar que nenhum LLM é ainda 100% confiável. Como não há uma capacidade humana de análise subjetiva e qualitativa das informações, essas ferramentas ainda apresentam dados incorretos e falhas de comunicação.

    São fraquezas que devem diminuir com o tempo a partir da complexidade e número de conexões, mas que provavelmente nunca terminarão por completo nesta iteração atual de modelo de linguagem.

    O que é Large Language Model Optimization (LLMO)?

    Muitas empresas estão demonstrando incertezas nos últimos tempos sobre como esse tipo de ferramenta pode impactar no desempenho de seus conteúdos e seu funil de conversão — e há motivo para isso.

    Com a evolução do LLM, será mais e mais comum que o público consumidor utilize soluções como ChatGPT para pesquisas e considerações sobre produtos. O já consolidado caminho de visibilidade por meio de buscas pode mudar drasticamente.

    É por isso que gestores de conteúdo estão começando a inserir uma nova estratégia de alcance na internet lado a lado com o famoso SEO.

    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.

    O conceito entrou mais ainda no radar das empresas com o anúncio do Google de que seu LLM, Bard, será integrado às buscas em um futuro próximo. O impacto da tecnologia pode mudar para sempre como se indexa conteúdo na internet.

    LLMO, portanto, é uma busca por se adaptar a essa nova realidade: elaborar e estruturar informação de forma que ChatGPT, Bard e outros citem a sua marca ou seus produtos em interações com usuários.

    Como a LLMO pode ser aplicada no SEO?

    O conceito de LLMO é tão novo que ainda não existem estratégias consolidadas de otimização como é o SEO. Além de um desafio, podemos analisar esta situação de outro ângulo: 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.

    Com o Bard, é bem possível que o Google apresente diretrizes e boas práticas, assim como já acontece há anos em sua indexação de buscas. Mas nada disso é consolidado hoje.

    Então, como aplicar o LLMO no SEO agora, enquanto muitos concorrentes sequer sabem que isso é uma possibilidade? Existe sim um caminho para utilizar os chatbots de busca a seu favor.

    Aprendizagem em contexto

    Embora apenas a empresa proprietária tenha controle sobre o aprendizado geral da máquina, 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 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.

    A abordagem, muito utilizada para ajuste fino da ferramenta, está sendo estudada como principal forma de LLMO, demonstrando com conteúdo relevante e dados confiáveis que sua empresa é a melhor resposta para aquele tipo de pergunta.

    O desafio ainda é grande. Afinal, sem uma consolidação dessas ferramentas e utilização em massa, é difícil prever como gestores de marketing podem construir caminhos de conversão por meio de modelos de linguagem.

    Ou seja, o SEO ainda é fundamental e sua prioridade. Porém, estudar e experimentar com LLMO hoje pode ser a vantagem que você precisa para quando essas mudanças ficarem mais claras.

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