
Photo par U.Lucas Dubé-Cantin est Pexelles
Les grands modèles linguistiques sont formés à peser la fraîcheur en tant que proxy pour la fiabilité, et les couches de récupération construites sur elles – les systèmes ChatGPT, Gemini et Perplexity utilisés pour vérifier une page web en direct avant de répondre – favorisent activement les signaux de fraîcheur visibles: une date de publication, une ligne "dernière révision", une statistique mise à jour. Contenu éternel, écrit délibérément sans dates pour qu'il ne paraisse jamais "ancien", retentit ici: sans timestamp à analyser, le modèle ne peut pas vérifier que l'information est actuelle, de sorte qu'il saute la source ou les défauts à la page clairement datée d'un concurrent. travail GEO remplace cette
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Oui. les systèmes augmentés de récupération analysent la dateTexte modifié et la date sur la page comme un signal récent lors de la sélection des sources à citer, et les modèles formés avec le poids récent traitent les pages non vérifiables comme non vérifiables, en les dépassant souvent en faveur de concurrents clairement timestampés.
Il n'y a pas d'intervalle fixe, mais la date est stableLes valeurs modifiées sont un drapeau rouge - une page mise à jour il y a 18 mois avec une timestamp fraîche se lit comme une manipulation.L'objectif est des modifications réelles (statistiques mises à jour, nouveaux exemples) associées à une date honnête, renouvelée sur une cadence qui correspond à la vitesse à laquelle les faits de cette page changent réellement.
Les modèles et les crawlers recherchent une date explicite Marquage de schéma modifié et langage de fraîcheur dans le corps - les deux travaillent ensemble et ne remplacent pas l'autre.
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