NOXEL Research Lab

NOXEL Research Lab ເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບກ່ຽວກັບ SEO, AEO, GEO, ແລະຄວາມສາມາດມອງເຫັນໃນການຄົ້ນຫາ AI — ທີ່ມາຈາກການກວດສອບເວັບໄຊທ໌ຕົວຈິງ, ບໍ່ແມ່ນຄຳແນະນຳທີ່ຮ່ຳຮຽນມາ.

NOXEL Research Lab ໄດ້ເຜີຍແຜ່ຜົນການຄົ້ນພົບເບື້ອງຕົ້ນຄັ້ງທຳອິດ — ຊຸດຂໍ້ມູນ v1 ຂອງ 53 ເວັບໄຊທ໌ທີ່ສາທາລະນະເຂົ້າເຖິງໄດ້, ທີ່ໄດ້ວິເຄາະດ້ານການເຂົ້າເຖິງໂດຍ AI crawler ແລະການຮັບຮອງໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ເບິ່ງ ຜົນການຄົ້ນພົບຂ້າງລຸ່ມ, ຫຼືອ່ານວິທີການຢ່າງລະອຽດຂອງພວກເຮົາ. ນີ້ແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ, ບໍ່ແມ່ນຄຳຕອບສຸດທ້າຍ — ພວກເຮົາຈະຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງ ແລະ ເຜີຍແຜ່ຄືນໃໝ່ເມື່ອມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ.

ນີ້ແມ່ນຫຍັງ

ເນື້ອຫາ SEO ສ່ວນໃຫຍ່ຊ້ຳຄຳແນະນຳດຽວກັນທີ່ພົບຢູ່ທຸກໆທີ່. NOXEL Research Lab ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອເຮັດໃນທາງກົງກັນຂ້າມ: ເຜີຍແຜ່ຜົນການຄົ້ນພົບທີ່ມາໂດຍກົງຈາກການກວດສອບຕົວຈິງທີ່ດຳເນີນການຜ່ານ NOXEL SEO, ດ້ວຍວິທີການທີ່ໂປ່ງໃສຢູ່ເບື້ອງຫຼັງທຸກໆຕົວເລກ.

ທຸກໆສະຖິຕິທີ່ພວກເຮົາເຜີຍແຜ່ທີ່ນີ້ຈະລວມມີຕົວເລກທີ່ຊັດເຈນ, ຂະໜາດຕົວຢ່າງ, ວິທີການ, ວັນທີ, ແລະແຫຼ່ງທີ່ມາ — ບໍ່ມີຕົວເລກທີ່ຄິດຂຶ້ນ, ບໍ່ມີຂໍ້ອ້າງທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ.

ສຳຫຼວດ

ມີໃຫ້ໃຊ້ດຽວນີ້

ວິທີການ

ວິທີທີ່ NOXEL ຄຳນວນຄະແນນ SEO, AEO, GEO, ແລະ Core Web Vitals — ນ້ຳໜັກ ແລະ ເງື່ອນໄຂທີ່ແທ້ຈິງ.

ມີໃຫ້ໃຊ້ດຽວນີ້

ຄວາມພ້ອມສຳລັບ AI Search — v1

ຜົນການຄົ້ນພົບຄັ້ງທຳອິດກ່ຽວກັບການເຂົ້າເຖິງ AI crawler ແລະການຮັບຮອງໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, n=53.

ໃຊ້ງານສົດ · ກຳລັງຂະຫຍາຍ

ກຳລັງດຳເນີນການ

ມາດຕະຖານອ້າງອີງ

ມາດຕະຖານອ້າງອີງດ້ານອຸດສາຫະກຳ ແລະ ໝວດໝູ່ສຳລັບ SEO ດ້ານເຕັກນິກ, ປະສິດທິພາບ, ແລະຄວາມພ້ອມສຳລັບ AI search.

ກຳລັງສ້າງຂະໜາດຕົວຢ່າງ

ຄວາມພ້ອມ AI Search ຂອງ NOXEL — ຜົນການຄົ້ນພົບ v1

ຕົວຢ່າງ: 53 ເວັບໄຊທ໌ທີ່ສາທາລະນະເຂົ້າເຖິງໄດ້, ທີ່ຄັດເລືອກຈາກທົ່ວທັງເອເຈນຊີ marketing/SEO, ເຄື່ອງມື SaaS, ແລະກຸ່ມຄວບຄຸມສະຖາບັນຂະໜາດນ້ອຍ (ລັດຖະບານ, ວິຊາການ, ແລະໄຊທ໌ອ້າງອີງ). ນີ້ແມ່ນຊຸດຂໍ້ມູນ v1 ທີ່ຢູ່ລະຫວ່າງດຳເນີນການ, ບໍ່ແມ່ນຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມຫຼືຕົວແທນຂອງເວັບ — ພວກເຮົາກຳລັງເຜີຍແຜ່ຕອນນີ້ເພາະການສຶກສາທີ່ໂປ່ງໃສດ້ວຍຂະໜາດຕົວຢ່າງທີ່ພໍເຫມາະດີກວ່າການລໍຖ້າຢ່າງໄຮ້ກຳໝົດສຳລັບຕົວຢ່າງທີ່ "ສົມບູນແບບ". ໂດເມນສ່ວນບຸກຄົນຈະບໍ່ຖືກເອີ່ຍຊື່; ທຸກໆຕົວເລກຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຂໍ້ມູນລວມ.

ການເຂົ້າເຖິງ AI crawler

20.8% ຂອງໄຊທ໌ທີ່ສະກັດກັ້ນ AI crawler ຫຼັກຢ່າງໜ້ອຍໜຶ່ງຕົວ (GPTBot, PerplexityBot, ແລະທີ່ຄ້າຍກັນ).
ໃນບັນດາການສະກັດກັ້ນເຫຼົ່ານັ້ນ, 91% ສາມາດສືບຍ້ອນໄດ້ຈາກກົດ robots.txt ທີ່ຊັດເຈນ — ສ່ວນທີ່ເຫຼືອບໍ່ມີສາເຫດທີ່ຊັດເຈນຈາກ robots.txt ດຽວ ແລະຈຳເປັນຕ້ອງສືບສວນໃນລະດັບເຊີບເວີ.

ການຮັບຮອງໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ

28.3% ຂອງໄຊທ໌ທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ JSON-LD ເລີຍ.
66.0% ບໍ່ມີ schema ຂອງ Organization ຫຼື LocalBusiness.
94.3% ບໍ່ມີ schema ຂອງ BreadcrumbList.

ໂດຍຫຍໍ້: ການຄົ້ນຄວ້າຂອງພວກເຮົາພົບວ່າການຮັບຮອງໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ — ໂດຍສະເພາະ schema BreadcrumbList — ຍັງຫາຍາກແມ່ນແຕ່ໃນໄຊທ໌ທີ່ທັນສະໄໝດ້ານເຕັກນິກ, ແລະການສະກັດກັ້ນ AI crawler ສ່ວນໃຫຍ່ມາຈາກ robots.txt, ບໍ່ແມ່ນ firewall.

ການເຂົ້າເຖິງ AI crawler ໝາຍເຖິງວ່າ crawler ຢ່າງ GPTBot ແລະ PerplexityBot ສາມາດດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ອ່ານໜ້າໄດ້ຫຼືບໍ່ — ເຊິ່ງເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບໜ້ານັ້ນທີ່ຈະຖືກ AI answer engine ອ້າງອີງ.

ວິທີທີ່ພວກເຮົາດຳເນີນການຄົ້ນຄວ້ານີ້

ທຳອິດ, ພວກເຮົາຄັດເລືອກ 53 ໄຊທ໌ທີ່ສາທາລະນະເຂົ້າເຖິງໄດ້ຈາກສາມໝວດໝູ່: ເອເຈນຊີ marketing/SEO, ເຄື່ອງມື SaaS, ແລະໄຊທ໌ອ້າງອີງຂອງສະຖາບັນ.
ຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາດຳເນີນການກວດສອບໂດເມນແຕ່ລະໂດເມນຜ່ານເຄື່ອງຈັກກວດສອບຂອງ NOXEL SEO — ເຕັກໂນໂລຊີດຽວກັນກັບທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງທຸກໆລາຍງານ NOXEL SEO — ກວດສອບການເຂົ້າເຖິງ AI crawler ແລະ ການມີຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ.
ຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາລວມຜົນໄດ້ຮັບເປັນເປີເຊັນຂ້າງເທິງ; ບໍ່ມີໂດເມນ ຫຼື ຄະແນນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່.
ສຸດທ້າຍ, ພວກເຮົາວາງແຜນທີ່ຈະຂະຫຍາຍຊຸດຂໍ້ມູນນີ້ໄປສູ່ຕົວຢ່າງທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ ແລະ ເປັນຕົວແທນຫຼາຍກວ່ານີ້ ແລະ ຈະເຜີຍແຜ່ຜົນການຄົ້ນພົບທີ່ອັບເດດຕາມທີ່ເກີດຂຶ້ນ.

ຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາຖືກສະແກນໃນເດືອນກັນຍາ 2026. ທຸກໆຕົວເລກຂ້າງເທິງລະບຸຂະໜາດຕົວຢ່າງຢ່າງຊັດເຈນ, ຕາມທີ່ໄດ້ສັນຍາໄວ້.

ເປັນຫຍັງການຄົ້ນຄວ້າຕົ້ນສະບັບຈຶ່ງສຳຄັນສຳລັບ AI search

ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ ເຊັ່ນ ChatGPT, Claude, Perplexity, ແລະ Gemini ບໍ່ຈັດອັນດັບໜ້າໃນແບບດຽວກັບເຄື່ອງຈັກຄົ້ນຫາແບບດັ້ງເດີມ — ພວກມັນສັງເຄາະຄຳຕອບ, ແລະໃຫ້ຄວາມໂປດປານກັບແຫຼ່ງທີ່ສະເໜີສິ່ງທີ່ຫຼາຍໆໜ້າອື່ນຍັງບໍ່ໄດ້ເວົ້າ. ຄຳແນະນຳທີ່ຊ້ຳ, ຄຳນິຍາມທີ່ຂຽນຄືນ, ແລະລາຍຊື່ "10 ເຄັດລັບ" ທົ່ວໆໄປ ບໍ່ຄ່ອຍຖືກອ້າງອີງ, ເພາະ AI model ໄດ້ດູດຊຶມຂໍ້ມູນນັ້ນຈາກແຫຼ່ງອື່ນໆຫຼາຍພັນແຫ່ງໃນລະຫວ່າງການຝຶກໃຊ້ແລ້ວ. ຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ — ຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງ, ວິທີການທີ່ແທ້ຈິງ, ເປີເຊັນທີ່ແທ້ຈິງ — ແຕກຕ່າງກັນ. ມັນແມ່ນປະເພດຂອງເນື້ອຫາທີ່ AI model ບໍ່ສາມາດຮູ້ໄດ້ຢູ່ແລ້ວ, ເຊິ່ງແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະອ້າງ.

ນີ້ແມ່ນແນວຄວາມຄິດຫຼັກຂອງ NOXEL Research Lab: ແທນທີ່ຈະຂຽນຄຳແນະນຳ SEO ທົ່ວໄປເພີ່ມ, ພວກເຮົາດຳເນີນການກວດສອບຕົວຈິງຜ່ານເຄື່ອງຈັກຂອງ NOXEL SEO ເອງ ແລະ ເຜີຍແຜ່ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາພົບຈິງໆ. ທຸກໆການສຶກສາທີ່ນີ້ປະຕິບັດຕາມລະບຽບວິໄນດຽວກັນ — ຂະໜາດຕົວຢ່າງທີ່ເປີດເຜີຍ, ວິທີການທີ່ອະທິບາຍ, ວັນທີເຜີຍແຜ່, ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນຂໍ້ມູນລວມເທົ່ານັ້ນ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຕັ້ງຊື່ໄຊທ໌ໃດໂດຍສ່ວນຕົວ.

ສິ່ງທີ່ຈະມາຕໍ່ໄປ

ຊຸດຂໍ້ມູນ v1 ຂ້າງເທິງແມ່ນຈຳກັດຢ່າງຕັ້ງໃຈ — 53 ໄຊທ໌ເພຽງພໍທີ່ຈະເຜີຍແຜ່ຢ່າງຊື່ສັດ, ແຕ່ຍັງບໍ່ພຽງພໍທີ່ຈະເອີ້ນວ່າເປັນຕົວແທນຂອງເວັບທີ່ກວ້າງກວ່ານີ້. ການປ່ອຍຄັ້ງຕໍ່ໄປຂອງພວກເຮົາຈະຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄປສູ່ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ ແລະ ຈັດລຽງຫຼາຍກວ່ານີ້ (ຫຼາຍໝວດໝູ່, ຫຼາຍໄຊທ໌ຕໍ່ໝວດໝູ່, ວິທີການສຸ່ມຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນກວ່ານີ້), ແລະ ຈະເພີ່ມສັນຍານໃໝ່ນອກຈາກການເຂົ້າເຖິງ AI crawler ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ — ສິ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ ຄວາມສົດຂອງເນື້ອຫາ, ຄວາມຊັດເຈນຂອງ entity, ແລະ ຄວາມເລິກຂອງຫົວຂໍ້ໃນໄຊທ໌ດຽວກັນ.

ຖ້າທ່ານຢາກໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນເມື່ອການປ່ອຍ NOXEL Research Lab ຄັ້ງຕໍ່ໄປເປີດໃຊ້ງານ, ຫຼືຖ້າທ່ານດຳເນີນໄຊທ໌ ແລະ ຕ້ອງການໃຫ້ໄຊທ໌ນັ້ນຖືກລວມຢູ່ໃນການສຶກສາໃນອະນາຄົດ (ດ້ວຍການຍິນຍອມຂອງທ່ານຢ່າງຊັດເຈນ — ເບິ່ງນະໂຍບາຍຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາຂ້າງເທິງ), ຕິດຕໍ່ຜ່ານໜ້າຕິດຕໍ່ຂອງພວກເຮົາ.