如果您注意到您的自然流量下降，而您的内容继续排名，那么您并不孤单。而你没有想象到。如今，人们跳过点击网站，直接从 ChatGPT、Perplexity 或 Google 的 AI Overviews 等 AI 平台获得问题的答案。

欢迎来到新的现实，人工智能重塑了用户的搜索方式，而未能适应的品牌则有可能从对话中消失。

我们该如何处理这个问题？LLM 优化 （LLMO）。

LLMO 不是儿童电视节目中毛茸茸的红色木偶。这也不仅仅是另一种 SEO 策略。这是搜索可见性的下一次演变，旨在帮助您的品牌在大型语言模型 （LLM） 生成答案而不是提供传统搜索结果时展示。

好消息是，大多数公司目前还没有这样做，这是您可以利用的优势。

下面，我们将探讨 LLMO 的工作原理、它的重要性，以及您可以使用哪些具体策略让您的品牌在竞争对手之前获得人工智能生成的答案。

什么是 LLM 优化？

LLMO 正在提高您的品牌在 Gemini、Perplexity、Claude 和 ChatGPT 等大型语言模型的人工智能生成答案中的知名度。您可以将其视为 SEO 的下一次演变。

传统搜索引擎优化可帮助您在搜索引擎结果中排名。LLMO 可帮助您获得引用、提及和推荐的内部 AI 响应。这些不是 SERP 上的蓝色链接，而是全文答案，被包含通常意味着您就是答案。

那么，这与 LLM SEO 有何不同呢？

LLM SEO 通常侧重于针对 AI Overviews 或 LLM 如何从搜索引擎结果中提取。LLMO 范围更广。它专注于构建内容、加强品牌权威并确保在任何 LLM 平台（而不仅仅是 Google 平台）上的可见性。

除了排名靠前，LLMO 还专注于在用户甚至不点击时出现。

当被问及最适合工作的背包时，Perplexity 的结果。

LLM 的工作原理

LLM 不会实时搜索网络（除非他们使用检索方法）。相反，他们根据训练数据中的模式生成响应，这些数据包括来自网站、书籍、维基百科、Reddit 等来源的数十亿个单词。

它的工作原理如下：当您键入提示时，LLM 会根据之前看到的所有内容预测最有可能的下一个单词。这种预测逐字逐句地继续下去，直到它形成完整的回应。

是什么让这对营销人员来说很重要？

LLM 喜欢以下内容：

• 清晰易懂
• 结构良好且逻辑井井有条
• 基于事实
• 已发布或与可信来源相关联

如果你的内容符合这些标准（并且存在于 LLM 训练的地方），它就更有可能出现在这些回复中。目标不再是单独在搜索中排名，而是被视为互联网知识库的可靠组成部分。

底线：如果你的内容不清晰、结构化，并且发布在可信的地方，LLM 就不会认为你是可信的。

LLM 对我们收集信息方式的影响

LLM 改变了人们的搜索方式。

用户无需依赖十个蓝色链接或博客文章来获取信息，而是在不离开 AI 体验或 SERP 的情况下提出问题并获得完整的答案。这种转变创造了更多的“零点击”时刻，用户不会访问您的网站，因为人工智能已经给了他们所需的答案。

如果您的品牌依赖于流量，那将是一件大事。你可能是你所做的事情中最好的，但如果你不是人工智能生成的答案的一部分，用户可能永远不会知道（或忘记）你的存在。

这意味着规则已经改变。可见性现在取决于 LLM 是否看到并信任您的内容;未能为此积极优化意味着您已经落后了。

为什么 LLM 优化很重要

如果您仅依赖传统的 SEO，您就会看到警告信号：即使排名没有变化，流量也会下降。用户没有点击。他们直接从人工智能那里得到答案。几个？这个数字可能会有所不同，但根据一些估计，ChatGPT 在全球拥有超过 7 亿每周活跃用户。Perplexity 在 五月 2025 拥有 2200 万活跃用户。

忽视 LLMO 的营销人员可能会失去知名度。您的品牌可能拥有出色的排名、反向链接和内容，但如果法学硕士没有将您包含在他们的答案中，那么您就不再参与对话。这意味着更少的展示、点击或赢得客户的机会。

不过，也有另一面。如今适应的营销人员比竞争对手更具优势。LLM 奖励值得信赖、结构化、具有权威性的内容。当您针对人工智能驱动的搜索进行优化时，您可以将您的品牌定位为出现在人们做出决策的地方：在他们阅读的答案中，而不仅仅是在他们跳过的链接中。

如何针对 LLM 进行优化

LLMO 归结为三个支柱：

1. 创建权威内容
2. 构建内容，以便 AI 能够理解它
3. 跟踪品牌存在 AI 响应

掌握这三个，您就踏上了人工智能驱动的可见性之路。但你该怎么做到这一点呢？

创建内容 LLMs Trust

LLM 寻找可靠的内容。这意味着由清楚地了解自己内容的人（或品牌）撰写的被引用良好的综合内容。这个概念应该让人感觉很熟悉。用 SEO 术语来说，我们将其描述为 E-E-A-T：经验、专业知识、权威和信任。

例如，一家医学出版商引用了同行评审的研究，并让有执照的医生撰写了内容。谷歌和人工智能模型认为这比通用的健康或保健博客更值得信赖。

你的目标是一样的。用相关的最新统计数据支持您的主张。链接到信誉良好的来源。在您的内容中建立深度。您提供的证明点越多，法学硕士就越有可能将您的信息纳入他们的回复中。

使用结构化数据和架构

LLM 依靠结构而茁壮成长。架构标记可帮助您以 AI 系统可以轻松识别和引用的方式呈现内容。多年来，我们一直在谈论模式的好处，但重点关注易于实现的实用格式：

• 常见问题的常见问题解答架构
• 分步指南的 HowTo 架构
• 博客文章和思想领导力的文章架构
• 突出价格和客户评论的产品架构

实现模式也不复杂。Rank Math 或 Yoast 等工具通常可以像填写表格一样简单。回报是您的内容变得更容易被人工智能解析，从而增加您在输出中被引用的几率。

Schema 通过准确告诉 LLM 页面上的内容以及它为什么重要，为他们的内容提供了备忘单。

针对对话式和长尾查询进行优化

与主要奖励关键字的搜索引擎不同，LLM 擅长回答自然的、人性化的问题。这就是为什么您的内容应该针对长尾和对话短语。

以下是采用方法：

• 从“People also ask”结果、Reddit 帖子和 Quora 讨论中汲取灵感。阅读爱好者或特定于产品的论坛和 Reddit 子版块上的帖子和问题的标题，并创建内容来回答它们。
• 将副标题视为真实的问题。与其说是“LLMO 策略”，不如尝试“如何针对 LLM 进行优化？
• 使用受众使用的相同语言扩展您的常见问题解答。

如果您还没有回答的话，Google SERP 上的“People also ask”框提供了很好的问题供您考虑回答。

假设有人想了解更多关于这个话题的信息。关键词 AI 品牌优化（无聊、枯燥）可以变成“如何让我的品牌在 AI 搜索中可见？这就是 LLM 被构建为浮出水面的措辞。

当您将内容与人们自然提问的方式保持一致时，您就会增加在答案中被引用的几率，而不是被跳过。

跨集群建立主题权威

一次性的文章不会为了建立权威而削减它。法学硕士和搜索引擎都更擅长识别在某个主题（而不仅仅是单个页面）中展示专业知识的品牌。主题集群是满足这一需求的方式。

主题集群将一个深入的“支柱”页面连接到多个相关帖子。例如，支柱页面可能针对 LLM 优化，而集群帖子则检查架构、E-E-A-T、AI 指标和长尾查询等主题（所有这些我们都已经提到或将在本文中提到）。

每个帖子都链接回支柱和其他帖子，形成一个权威网络。这向法学硕士（和谷歌）发出信号，表明您的品牌拥有该主题，而不仅仅是其中的一部分。您的覆盖范围越完整，您的内容就越有可能出现在人工智能生成的答案中。

获得高权威的反向链接和提及

法学硕士信任互联网信任的东西。这意味着您的品牌需要来自可靠来源的反向链接和提及。赚取反向链接的三种主要方式包括：

1. 数字公关：向记者推销故事或数据见解。
2. 原创研究：发表其他人自然引用的统计数据或案例研究。
3. 嘉宾贡献：分享来自您所在行业权威网站的专业知识。

不过，不要就此止步。定期审核您的反向链接配置文件，以清除低质量或垃圾链接。引用您的品牌的受人尊敬的网站越多，由于可信度，它就越有可能成为人工智能驱动对话的一部分。

实现多格式内容

法学硕士喜欢清晰;您的内容越容易扫描和总结，它被使用的机会就越高。更好的是，许多使读者更容易解析的相同策略也对法学硕士有好处。内容的一些实用技巧包括：

• 对关键流程使用要点和编号步骤。
• 添加表格以组织比较或数据。
• 包括屏幕截图、带注释的图像或信息图表（包含替代文本）等视觉效果。

为什么这些东西有效？结构化的多格式内容为 AI 模型提供了更多“钩子”。他们无需解析密集的段落，而是可以快速识别和引用您的答案。不要把它当作是为人工智能写作。可以将其视为使其更友好：清晰、结构化且易于重用。

监控特定于 AI 的引文

你无法改进你不跟踪的东西。人工智能可见性现在是一个关键的关键绩效指标。您可以手动监控它，也可以使用报告工具监控它。首先向 LLM 平台询问有关您的搜索词和内容的问题，然后查看您（或您的竞争对手）出现在哪里。有了这些知识，您就可以调整内容并定期重新检查。

当然，手工工作可能需要很多时间。Semrush 的 AI Tracking、Ubersuggest LLM Beta 和 Ahrefs Brand Radar 等工具可让您了解 AI 平台引用您的答案的频率。在常规报告中查找以下元素：

• 聊天回复中的品牌提及
• 特定查询的引文
• 与竞争对手相比的话语权份额

这些见解揭示了内容差距，并有助于指导您的下一步行动。例如，如果您涵盖的主题被引用了竞争对手，但您没有被引用，这就是您加强权威或更新内容的提示。

跟踪 AI 引用是让您的 LLMO 战略向前发展的反馈循环。

Search Everywhere 优化和 LLMO

搜索不再局限于 Google。如今，用户可以在社交媒体、Reddit、YouTube 和人工智能平台上找到答案。Search Everywhere Optimization 与 LLMO 直接相关。

当您针对跨所有平台的可见性进行优化时，您可以为 LLM 创建更多入口点。当您的品牌活跃在多个可信空间中时，您更有可能被纳入 AI 答案中。

如何跟踪 LLM 可见性

除非您知道自己出现在哪里，否则您不能像对待传统 SEO 一样对待 LLMO。跟踪 AI 可见性可以让您衡量进度、发现差距并与竞争对手进行基准测试。那么，你应该衡量什么呢？

1. 人工智能回复中的品牌提及： 检查您的品牌名称或内容在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Claude 等输出中出现的频率。寻求直接提及和与竞争对手的共同引用。
2. 主题级包含： 搜索 AI 模型以查找特定于行业的查询。如果竞争对手被引用，但你没有被引用，这是一个危险信号。
3. 来自 LLM 的流量： GA4 等工具可以帮助您跟踪推荐流量。有时，使用 Looker Studio 模板可以帮助您将 AI 引荐与自然流量区分开来。
4. 人工智能中的声音份额： 我们上面提到的平台——Semrush、Ubersuggest 和 Ahrefs Brand Radar——可以提供仪表板，在查询中显示您的品牌提及。

即将推出的工具也结合了其中几种不同的功能，例如 Profound。LLM 可见性不会取代您现有的分析;它是排名报告中的另一个工具。您不会问“我在 Google 中排名在哪里？”，而是会问“我在 AI 答案中出现在哪里？

您在这里收集的数据非常重要。它向您展示哪些策略有效，并允许您在最重要的策略上加倍努力。

常见问题

什么是 LLMO？

LLMO 代表大型语言模型优化。这是让您的品牌、内容和数据在人工智能生成的答案中更加可见的做法，例如 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity。

LLMO 与 SEO 有何不同？

SEO 可帮助您在传统搜索引擎中排名。LLMO 确保您包含在 AI 响应中。两者都很重要，但 LLMO 解决了搜索的“零点击”未来问题。

如何让我的品牌进入 LLM 回复？

重点关注三大支柱：权威内容 （E-E-A-T）、结构化数据（架构、常见问题解答、作方法、产品）和监控 AI 引用。添加数字公关、反向链接和多格式内容，以增加您的专业知识得到认可和浮出水面的机会。

LLM 优化需要多长时间？

与 SEO 一样，结果不会在一夜之间发生。但与 SEO 不同的是，您有时可以更快地在 LLM 中看到品牌提及，特别是如果您的内容被广泛引用并且已经受到信任。

哪些工具跟踪人工智能可见性？

早期选项包括 Semrush AI Tracking、Ubersuggest LLM Beta 和 Ahrefs Brand Radar。您还可以使用 GA4 来衡量来自 ChatGPT 等 LLM 驱动的搜索引擎的推荐流量。

反向链接对 LLMO 仍然重要吗？

是的。LLM 依赖于可靠、被广泛引用的来源。高权威反向链接可以增加您在 AI 答案中被信任和出现的机会。

小企业可以从 LLMO 中受益吗？

绝对。事实上，早点搬家是一个优势。如果竞争对手尚未进行优化，您可以在他们迎头赶上之前声称知名度。

结论

人工智能驱动的搜索不是未来，因为它已经到来。

如果您希望您的品牌保持可见，请跳出蓝色链接框，开始优化人们获得答案的位置。这就是 LLM 优化的承诺。