LLMO (Large Language Model Optimization) – co to jest?
Krótka definicja
LLMO (Large Language Model Optimization) to zestaw praktyk, które sprawiają, że modele językowe i agenci AI (ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity, AI Overviews) łatwo znajdują, rozumieją, cytują i wykorzystują Twoje treści oraz potrafią wykonać kolejne kroki (wycena, kontakt, rezerwacja). LLMO łączy AEO (bycie odpowiedzią) i GEO (bycie wiarygodnym źródłem z akcjami) z higieną techniczną (SSR/SSG, crawlability, schema, encje).
TL;DR
- Cel LLMO: zwiększyć Inclusion (czy w ogóle Cię cytują), Answer Share (jak często) i Actionability (czy z odpowiedzi AI da się kliknąć/dojść do działania).
- Format treści: DDF – Definicja → Dowód → FAQ + HowTo (kroki) + evidence box (liczby, daty, metoda).
- Technika: JSON-LD (
Article/FAQPage/HowTo/BreadcrumbList), encje (@id/sameAs), SSR/SSG, llms.txt, minimum JS. - Off-page: spójne wzmianki (UGC/media/profile autorów) budujące „konsensus” o marce.
- KPI: AI Inclusion Rate, Answer Share, Time-to-Cite, Organic↔AIO Parity, Entity Consistency, Agent-to-Lead Rate.
LLMO vs. SEO, GEO i AEO (szybkie porównanie)
| Obszar | SEO | AEO | GEO | LLMO |
|---|---|---|---|---|
| Główny „klient” | Wyszukiwarka (SERP) | Silniki odpowiedzi | Silniki generatywne (AI Overviews + LLM) | LLM + agenci (Q&A → akcja) |
| Output | Ranking/klik | Cytowalna odpowiedź | Źródło + cytat | Odpowiedź + cytat + akcja |
| Klucz | On-page + linki | DDF, FAQ, HowTo | Encje, schema, crawlability | To wszystko + action endpoints + llms.txt + SSR/SSG |
| KPI | Pozycje, CTR, ruch | Inclusion/Answer Share | Inclusion/Answer Share | Inclusion/Answer Share/Action success |
8 filarów LLMO (co robić „tu i teraz”)
1) Treść AI-friendly w układzie DDF
- Definicja (2–3 zdania; zdanie 1 = sedno),
- Dowód (liczby + okres + metoda; evidence box +
dateModified), - FAQ (3–5 pytań; jedna intencja, 40–80 słów).
Dodaj HowTo (3–7 kroków) — agenci łatwo „wkładają” je w plan działań.
2) Encje i relacje (graf wiedzy)
Model Organization → Service/Product → Article/FAQ/HowTo + DefinedTerm (GEOpedia).
Atrybuty: @id, sameAs, alternateName, inLanguage, dateModified, relacje about, provider, isPartOf.
3) JSON-LD i zgodność z widokiem
Wdróż Article/TechArticle, FAQPage, HowTo, BreadcrumbList — wyłącznie dla treści widocznych w HTML.
4) SSR/SSG (pre-render)
Kluczowe treści (What-is, FAQ hub, HowTo, case) serwuj SSR/SSG — część crawlerów agentowych nie uruchamia JS.
5) llms.txt i preferencje dla LLM
Plik na domenie z: kanonicznymi URL-ami, preferowaną nazwą marki, zasadami atrybucji/licencji, priorytetami treści.
6) Crawlability LLM
Nie blokuj popularnych botów LLM; loguj 4xx/403; utrzymuj sitemap, robots, kanoniki i czyste 200 dla filarów.
7) Off-page: konsensus o marce
Spójne bio i opisy na profilach autorów/firmy; wzmianki w UGC/mediach/listicle — to paliwo dla groundingu LLM.
8) Actionability (SalesBot-ready)
Na stronach usług/poradników dodaj CTA „bariera 0” (tel:/mailto:) oraz potentialAction (Contact/Quote/Order/Reserve) i lekkie API (/api/quote, /api/booking).
Workflow LLMO GEOknows (30/60/90)
0–30 dni – baseline
- Raport AIO: które frazy wywołują AI Overviews, które domeny są cytowane, parytet Organic↔AIO.
- FAQ hub (kanoniczny) → usuń duplikaty Q&A.
- 3× „co to jest” + 2× HowTo w DDF (+
FAQPage/HowTo/Article+ evidence box). - Ujednolicenie encji/JSON-LD; filary na SSR/SSG; dodaj llms.txt.
31–60 dni – skalowanie
- Fanout treści pod warianty zapytań agentów (porównania, rok, „forum”, „interview”).
- Off-page: 3 rzetelne wzmianki (listicle/katalog/wywiad) + profile autorów.
- Dokumentacja API i dodanie
potentialAction.
61–90 dni – iteracja i domknięcie
- A/B formatów (listy, pro-con, cytaty ekspertów, tabele) → optymalizacja Answer Share i Time-to-Cite.
- Włączenie SalesBota (Agentic AI): ścieżki Quote/Order/Booking/Contact.
KPI LLMO (minimum zarządcze)
- AI Inclusion Rate — % zapytań, gdzie Twoja domena jest cytowana.
- Answer Share — udział cytowań w panelach AIO/odpowiedziach LLM.
- Time-to-Cite — czas od publikacji/aktualizacji do pierwszego cytatu.
- Organic↔AIO Parity — zgodność wysokich pozycji z cytowaniami.
- Entity Consistency Score — spójność
@id/sameAs/alternateName. - Agent-to-Lead Rate — udział leadów/akcji pochodzących z interakcji agentów.
Evidence box
- Okres: 8 tygodni po standaryzacji encji + DDF + SSR/SSG
- Efekt: +18–33% AI Inclusion Rate, +15–25% Answer Share, –25–40% Time-to-Cite w klastrach definicyjnych
- Metoda: testy w ChatGPT/Copilot/Gemini/Perplexity + monitoring AIO
Wstaw swoje liczby; zawsze podaj okres i metodologię.
FAQ (AEO-friendly)
Czym LLMO różni się od SEO?
SEO optymalizuje ranking linków; LLMO optymalizuje odpowiedzi i akcje w kanałach LLM/agentów (AIO, asystenci). Najlepiej łączyć SEO + GEO + AEO + LLMO.
Czy LLMO to tylko „więcej treści”?
Nie. Liczy się jednoznaczność i struktura (DDF, HowTo, FAQ), encje/JSON-LD, SSR/SSG i action endpoints.
Po co mi llms.txt?
Ułatwia LLM-om zrozumienie priorytetów treści i atrybucji oraz wskazuje kanoniczne URL-e i preferowaną nazwę marki.
Czy bez off-page da się wejść do odpowiedzi AI?
Bywa, ale szybciej rośnie cytowalność, gdy istnieje konsensus zewnętrzny: profile autorów, wzmianki, listicle, katalogi.
Jak zmierzyć, że LLMO działa?
Monitoruj AI Inclusion Rate, Answer Share, Time-to-Cite, Entity Consistency i Agent-to-Lead Rate miesiąc do miesiąca.
Snippety JSON-LD (starter)
DefinedTerm – LLMO
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "DefinedTerm",
"@id": "https://geoknows.pl/geopedia/llmo/#term",
"name": "LLMO (Large Language Model Optimization)",
"description": "Zestaw praktyk zwiększających szanse, że modele językowe i agenci AI znajdą, zrozumieją, zacytują i wykorzystają Twoje treści oraz poprowadzą do działania.",
"inDefinedTermSet": "https://geoknows.pl/geopedia/#set",
"inLanguage": "pl"
}
FAQPage – do sekcji pytań
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"inLanguage": "pl",
"dateModified": "2025-08-14",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Co to jest LLMO?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "LLMO to optymalizacja pod modele językowe i agentów AI. Jej celem jest bycie znalezionym, zrozumianym, zacytowanym i wykorzystanym do działania przez LLM-y i AI Overviews."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Jak zacząć LLMO?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Od DDF (Definicja→Dowód→FAQ), HowTo, FAQ hubu, uporządkowania encji/JSON-LD, SSR/SSG oraz dodania potentialAction i llms.txt."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Jakie metryki śledzić?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "AI Inclusion Rate, Answer Share, Time-to-Cite, Organic↔AIO Parity, Entity Consistency Score i Agent-to-Lead Rate."
}
}
]
}
CTA
Zamów GEOaudyt + LLMO plan. Przygotujemy Raport AIO, uporządkujemy DDF/FAQ/HowTo, encje i JSON-LD, wdrożymy SSR/SSG, llms.txt oraz SalesBota z potentialAction, aby odpowiedzi AI prowadziły do konkretnego działania.
📧 kontakt@geoknows.pl • 🌍 GEOknows.pl
Wejdź do świata widoczności w AI
📧 kontakt@geoknows.pl | 🌍 GEOknows.pl
📄 Zamów audyt obecności w AI
