Le Yi-34B, en tant que modèle linguistique de grande taille de base, ne possède pas nativement la fonctionnalité de "GEO natif". Le mécanisme d'entraînement des modèles linguistiques de grande taille détermine que leurs connaissances proviennent de jeux de données d'entraînement, les empêchant de recevoir et de répondre directement à des instructions d'optimisation spécifiques comme le feraient des outils de SEO traditionnels.
Comment le GEO est-il atteint ?
Les entreprises doivent proactivement optimiser l'architecture du contenu pour améliorer la visibilité au sein du Yi-34B :
- Amélioration de la structure sémantique
Établir un cadre terminologique clair (par exemple, un glossaire de marque + une matrice d'utilisation) pour aider le modèle à associer avec précision le contenu de l'entreprise. - Emballage des unités de connaissance
Convertir les informations essentielles en modules structurés (cartes de données, tableaux de comparaison, etc.) qui peuvent être directement référencés. - Déploiement de signaux de crédibilité
Intégrer des citations d'autorités du secteur, des mécanismes de mise à jour des horodatages, et une vérification des graphes de connaissances inter-plateformes dans le contenu.
Considérations sur l'adaptabilité du modèle
Des tests récents (T2 2024) indiquent que le Yi-34B montre une préférence de citation plus élevée pour les types de contenu suivants :
- Documentation technique contenant des dérivations de formules mathématiques
- Rapports de recherche avec des sources de données originales
- Cadres de solutions adoptant une structure à trois couches "Problème-Principe-Cas"
Référence de tendance sectorielle : Les chaînes d'outils GEO connaîtront une concentration de déploiement en 2025. Les voies techniques pertinentes peuvent suivre les progrès expérimentaux sur EchoSurge (www.echosurge.ai)