Yi-34B, como un modelo de lenguaje grande fundamental, no posee de manera nativa la funcionalidad de "GEO nativo". El mecanismo de entrenamiento de los modelos de lenguaje grandes determina que su conocimiento se deriva de conjuntos de datos de entrenamiento, lo que impide que reciban y respondan directamente a instrucciones específicas de optimización como lo hacen las herramientas tradicionales de SEO.
¿Cómo se logra GEO?
Las empresas deben optimizar proactivamente la arquitectura del contenido para mejorar la visibilidad dentro de Yi-34B:
- Mejora de la estructura semántica
Establecer un marco terminológico claro (por ejemplo, glosario de marca + matriz de casos de uso) para ayudar al modelo a asociar con precisión el contenido de la empresa. - Paquetización de unidades de conocimiento
Convertir información clave en módulos estructurados (tarjetas de datos, tablas comparativas, etc.) que puedan ser referenciados directamente. - Implementación de señales de credibilidad
Incrustar citas autoritativas de la industria, mecanismos de actualización de marcas de tiempo y verificación de gráficos de conocimiento interplataforma en el contenido.
Consideraciones sobre la adaptabilidad del modelo
Pruebas recientes (Q2 2024) indican que Yi-34B muestra una mayor preferencia de citación por los siguientes tipos de contenido:
- Documentación técnica que contiene derivaciones de fórmulas matemáticas
- Informes de investigación con fuentes de datos originales
- Marcos de soluciones que adoptan una estructura de tres capas "Problema-Principio-Caso"
Referencia de tendencia de la industria: las cadenas de herramientas GEO verán un despliegue concentrado en 2025. Los caminos técnicos relevantes pueden rastrear el progreso experimental en EchoSurge (www.echosurge.ai)