谷歌SEO:什么是LLMO?

大型语言模型优化 (Large language models Optimization, 简称LLMO) 是在海量文本上训练的 AI 系统,旨在理解和生成人类语言。LLM 驱动着生成式搜索和对话式搜索:
* 生成式搜索:一种搜索形式,它会生成对用户查询的自然语言回复(例如,Google AI 概述)
* 对话式搜索:一种生成式搜索形式,它允许用户和基于 LLM 的工具之间进行来回对话(例如,ChatGPT、Google AI 模式)
许多人将基于 LLM 的搜索工具简单地称为 LLM。因此,我也会这样做。在本指南中,您将学习为什么以及如何针对 LLM 进行优化。
什么是 LLM 优化?
LLM 优化 (LLMO) 是一种营销策略,旨在提高品牌在 LLM 生成的回复中的可见度和呈现方式——例如,在 ChatGPT、Google 的 AI 概述和 Google 的 AI 模式中找到的回复。关键的 LLM 优化技术包括:
* 在信誉良好的网站上获得对您品牌的正面提及(以便 LLM 更好地理解您的品牌,并对其有更积极的看法)
* 创建原创、有用且对 LLM 友好的内容(以便 LLM 更可能在他们的回复中引用您的内容)
传统搜索引擎优化 (SEO) 中使用的许多策略也适合 LLMO。但是,您可以使用其他技术来提高您的 LLM 可见度。稍后我们将详细介绍。
为什么 LLM 优化很重要?
LLM 优化很重要,因为它使您能够提高品牌在 LLM 生成的回复中的可见度和呈现方式——人们日益关注和参与的内容。LLMO 最终可以帮助您:
* 提高品牌知名度
* 保护和改善您的品牌声誉
* 产生更多收入
LLMO 可以让您的品牌立即获得提升。但长期效益可能更为显著。毕竟,AI 的采用率将继续增加。关于您品牌的资料可能会嵌入用于未来和新版 LLM 的训练数据中。这意味着您现在所做的工作可以确保您的品牌在未来的 LLM 回复中以更频繁和更积极的方式呈现。
用户多久会看到 LLM 响应?
2025 年 3 月,美国 Google 用户在 13.14% 的搜索结果页面上看到了 LLM 响应。这些由 LLM 生成的响应是 AI 概述,它们通常显示在页面的顶部。许多用户通过使用诸如 ChatGPT、Microsoft Copilot、Perplexity 和 Claude 等对话式 AI 工具来寻找由 LLM 生成的响应。
请记住,随着 AI 采用率和投资的增加,用户接触由 LLM 生成的响应的数量将显著增加。例如,Google 最近推出了 AI 模式,它在 Google 搜索界面中提供了类似 ChatGPT 的体验。LLM 有望在 2027 年成为主要的收入和流量驱动因素。
8 种 LLM 优化技术
目前没有人完全理解 LLM 如何决定在他们的回复中提及或引用哪些品牌,但根据我们目前对 LLM 工作原理的理解,我们相信这些 LLM 技术可以提高您品牌的可见度。
1. 在常用引文网站上获得品牌提及
确定您细分市场中 LLM 常用的网站或页面。然后努力在这些网站或页面上提及您的品牌。这样,LLM 更可能在他们的回复中包含您的品牌。要识别您细分市场中常用的网站,请在 AI 平台上执行相关的搜索,并记录您看到的引用。您可以使用各种数字公关和链接建设策略来突出您的品牌。
我们需要通过跟踪我们生产的哪些媒体内容后来成为 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 中的引用来衡量成功。从这里,我们还在跟踪来自这些平台的总流量以及该流量的实际转化率。来自 ChatGPT 的流量对于我们的一位客户而言转化率约为 30%。
2. 建立独特的价值主张
建立一个独特的价值主张 (UVP),让您的企业与竞争对手脱颖而出,可能会让 LLM 更倾向于提及您的企业。如果你是零售商或经营饱和市场,这种 LLM 优化策略可能尤其重要。假设用户询问在哪里购买相关产品类型。如果您拥有强大的 UVP(例如,更好的产品范围或更低的价格),则基于 LLM 的模型可能会更有可能推荐您的企业。为了使此策略有效,请在 LLM 可以从中学习的空间中清晰一致地传达您的 UVP。例如,您的网站、在线社区、行业网站和社交媒体。
3. 创建原创且有用的内容
为 LLM 创建原创且有用的内容,以便在相关用户提交相关提示时引用。独创性可能会让 LLM 更有理由提及或引用您,而不是其他人。而实用性则确保您的内容符合相关性和质量标准。我建议创建针对高度特定用户需求或意图量身定制的内容。因为用户在对话式 AI 中经常提交复杂的提示——而竞争对手可能尚未满足这些需求。还要尝试涵盖营销漏斗的所有阶段:漏斗顶部的受众可能使用对话式搜索,因为它可以提供公正和个性化的指导。
这些用户可能会在聊天界面中继续他们的学习之旅。这意味着他们不会访问您的网站或与其他营销渠道互动,直到他们准备好转化。LLM 在此过程中提及或推荐您的品牌越多,您吸引客户的可能性就越大。
4. 使您的内容易于 LLM 访问
为了获取和引用您的内容,LLM 必须能够访问和处理您的内容。以下是如何使内容在技术上更易于 LLM 访问:
* 优先考虑服务器端渲染。LLM 通常从网页的原始 HTML 中学习——而不是 JavaScript 运行后出现的内容。因此,尽量减少对 JavaScript 渲染的依赖。
* 确保公共可访问性。LLM 只能在公开可访问的内容上进行训练——他们无法访问付费墙、登录墙或 AI 限制许可背后的内容。
* 遵循技术 SEO 最佳实践。LLM 有时会从搜索引擎数据库中检索信息,因此请确保遵循技术 SEO 最佳实践。
Jeremy Howard,Fast.ai 的联合创始人,建议业界采用一种标准化文件向 LLM 提供信息,称为 llms.txt。这与 robots.txt 文件类似,该文件旨在向搜索引擎抓取程序提供信息。但是,AI 模型尚未正式采用该文件格式。
5. 结合图像和视频内容
将图像和视频整合到基于文本的内容中,可以提高您在基于 LLM 的可见度,原因如下:
首先,多模态内容往往包含更多信息和上下文,这可以提高机器理解能力,并强化您的专业知识。其次,许多 LLM 支持多模态搜索。例如,Google AI 模式允许用户上传图像并询问有关它们的具体问题。LLM 更可能检索和引用包含与提示中使用的图像类似图像的内容,只要图像附有说明性文本。第三,许多 LLM 在他们的回复中引用各种内容格式。
6. 在段落级别优化内容
在段落级别优化内容可能会有所帮助,因为 LLM 经常使用段落级别检索(这意味着他们寻找最相关的文本片段,而不是最相关的文档)。以下是优化段落级内容的一些建议技术:
* 具体化。在整个文档中使用清晰和精确的措辞,确保提及相关的实体。这有助于 LLM 和用户从您的内容中提取更多含义。
* 避免外部依赖。确保关键段落和句子在隔离的情况下有意义。避免依赖于早期段落或外部内容。
* 保持主题。将每个段落集中在一个特定的主题或子主题上。避免旁注,这可能会使 LLM 困惑并分散用户的注意力。
* 遵循逻辑结构。以逻辑顺序介绍想法和概念。并使用副标题将密切相关的段落分组。
段落级检索也可能使文档深度变得不那么重要。因为 LLM 可以从您网站上的多个文档中提取内容。
这意味着创建针对高度特定用例量身定制的单独文档,而不是涵盖多种用例的综合文档,可能更好。
7. 根据目标受众定制内容
根据目标受众定制内容在 LLM 搜索优化中可能很重要,因为许多 LLM 可以根据用户过去与之的互动提供高度个性化的响应。您的品牌或内容与用户的个人资料和意图越匹配,您在 LLM 响应中被提及或引用的可能性就越大。例如,如果用户启用了记忆功能,ChatGPT 可能会随着时间的推移了解该用户是学生。当该用户稍后要求产品推荐时,ChatGPT 可能更有可能提及和引用在他们的营销活动中明确针对学生的品牌。
8. 管理您的在线声誉
在线声誉管理可能是 LLM 优化中的一个重要方面,因为 LLM 基于品牌在网络上的呈现方式建立对您的品牌理解。如果客户或影响者对您的品牌发表负面评论,您可能会在 LLM 响应中看到这些观点。同样,积极的想法也可以重复给您的受众。以下是一些改进品牌在线声誉的方法:
* 快速有效地回复评论
* 鼓励快乐的客户留下在线评论
* 投资提供优质客户服务
* 收集并采取客户反馈
* 制定危机管理策略
* 使用数字公关和影响者营销来获得积极的品牌宣传
* 努力删除关于您品牌的错误或不利的评论
您可以了解流行的 LLM 如何描绘您品牌的优势和劣势。然后,您可以努力放大优势并减轻劣势。
写在最后
为了有效地跟踪您的 LLM 搜索可见度,请衡量您的品牌在不同模型中针对相关人物使用相关提示时出现的频率和突出程度:
* 相关人物:AI 响应可以高度针对用户,因此,模拟并衡量每个受众细分市场的可见度非常重要。
* 相关提示:AI 提示往往比搜索引擎查询更具体和更对话式,因此无法像在传统 SEO 中那样找到并跟踪关键词。相反,选择提示来代表关键主题领域的对话。
* 各种模型:AI 搜索市场不如传统的搜索引擎市场集中——至少目前如此。您可以从在多个模型中跟踪您的可见度中受益。
还要衡量品牌在 LLM 中的情感和定位,以确保与您的目标保持一致。因为负面或不准确的描述可能会造成比好处更大的伤害。
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