Testando o novo otimizador LLM e a otimização de borda da Adobe: experimentos e resultados.

O que é o Adobe LLM Optimizer e você precisa dele?

Quase todas as interações de busca que os consumidores realizam hoje em dia têm sua entrada ou saída moldada por um Modelo de Aprendizado de Liderança (LLM), e isso está mudando FUNDAMENTALMENTE a forma como os sites precisam apresentar os dados. Esses grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês), e a orquestração avançada que os envolve, tentam dar sentido ao conteúdo do seu site para apresentar as respostas que seus clientes em potencial estão procurando. Mas o seu conteúdo está organizado e apresentado de forma que os robôs consigam utilizá-lo?

É exatamente isso que exploramos e experimentamos neste podcast: o que é o Adobe LLM Optimizer, quais problemas ele resolve e se você realmente precisa dele.

E como tenho uma desconfiança natural de "sites de amostra" sofisticados que sintetizam dados e resultados, neste episódio fizemos os experimentos e mostramos os resultados do nosso próprio site - portanto, são dados reais e em tempo real - em alguns casos, até mesmo condenatórios. :)

Disponível também no Apple Podcasts e como podcast de áudio ou vídeo no Spotify.

Otimização LLM: Conceitos Básicos e Nosso Experimento

Existem alguns pontos principais a serem discutidos neste tópico:

• Como descobrir o que as pessoas estão procurando em cursos de mestrado em direito (LLM) que POSSA levá-las ao seu conteúdo?
• Como se mede quantos deles estão digitando essas coisas?
• Como obter insights a partir das interações que as pessoas realizam em diversas ferramentas de busca com IA, como Google AI Mode, Perplexity, Grok, Copilot, ChatGPT, etc.?
• Como descobrir se o seu conteúdo tem potencial para ser aceito por programas de mestrado em Direito (LLM)? O conteúdo que você criou está sendo exibido nessas ferramentas de busca? ESTA É A PARTE CRUCIAL
• Se o seu conteúdo não estiver sendo exibido no LLMS, como você resolve isso?

Foi exatamente isso que tentamos mostrar a vocês em nosso podcast e com nossos experimentos. O desenvolvimento em Edge Delivery Services é MUITO DIVERTIDO, pois permite gerar rapidamente experiências novas, altamente performáticas e envolventes em POUCO TEMPO, integrando conteúdo de múltiplas fontes de maneira extremamente eficiente. No entanto, por vezes, esses padrões de design rápidos e com grande ênfase no lado do cliente podem resultar em CONTEÚDO CRÍTICO que os LLMs NÃO CONSEGUEM VER.

Um exemplo que discutimos no podcast foi esta página de Recursos do Edge Delivery Services, onde usamos uma abordagem simples de tabela de dados baseada em planilha para agregar os sites do Adobe Edge Delivery em uma planilha e exibir esses dados na página. O único problema é que 100% do conteúdo SUBSTANCIAL da página, aquele que você gostaria de mostrar aos alunos de mestrado em direito, estava COMPLETAMENTE INVISÍVEL para eles. Você poderá verificar isso usando o excelente plugin AI Visibility Checker, lançado pela Adobe (link abaixo).

Outros pontos que discutimos:

• 0:00 - Introdução ao Adobe LLM Optimizer
• 2:30 - O que é Otimização Generativa de Motores (GEO)?
• 5:45 - O problema: Por que os LLMs perdem conteúdo (exemplos de entrega AEM/Edge)
• 9:20 - Demonstração: Integrando o LLM Optimizer ao site/blog
• 14:00 - Realização de experimentos – Resultados de antes e depois
• 20:15 - Como a Otimização de Borda torna o conteúdo visível para LLM (problemas com PDFs e JS)
• 27:40 - Resultados reais dos testes: Respostas e citações do LLM aprimoradas
• 34:10 - Integração com CDNs e múltiplos LLMs (ChatGPT, Grok, Gemini)
• 40:25 - Métricas principais: Índices de legibilidade, insights de visibilidade, análise de sentimento
• 46:50 - Quem precisa disso? Usuários do AEM Cloud e detalhes do plano gratuito
• 50:00 - O futuro do SEO/GEO e considerações finais
• 52:30 - Resumo e destaques da discussão

Recursos do podcast

Os seguintes recursos foram mencionados no podcast:

• Sobre o Adobe LLM Optimizer
• O que é Otimização de Borda (Documentação da Adobe)
• O plugin Adobe AI Content Visibility Checker foi discutido no podcast.
• Nosso experimento de otimização de borda LLMO para integração de EDS/DAM em superfícies
• A lista de integração de ativos EDS/AEM e PDFs que mencionamos no podcast.
• Excelente palestra do Cedric no Adobe DevLive sobre LLMO.

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