多年来，游戏一直是关于在谷歌上排名。但随着像ChatGPT、Perplexity和Claude等大型语言模型的迅速崛起，一种新的范式正在出现。作为Mercury Technology Solutions的首席执行官，我们清楚地意识到，仅仅参与谷歌的游戏已不再足够；企业现在还必须优化这些AI如何推荐答案。规则不同，理解这一区别对于未来保护您的数字存在至关重要。我们的LLM-SEO (LLMO) (GAIO)
服务专门设计用于帮助企业在这一新领域中导航。简而言之：传统SEO专注于谷歌的排名信号（关键词、反向链接、网站结构）。LLM（ChatGPT、Perplexity等）并不以相同的方式“排名”；它们根据上下文、实体清晰度、主题深度、提及速度和适合LLM的措辞“检索”和“推荐”答案。忘记垃圾邮件策略；专注于成为最清晰、最合逻辑的答案。本指南将向您展示如何做到这一点。旧游戏与新现实
大多数SEO工作仍然专注于谷歌的传统排名因素：反向链接、关键词密度、网站架构、页面速度等等。这些仍然对搜索引擎可见性很重要。然而，LLM的运作原则有所不同。它们不会像谷歌那样实时从爬取的索引中“排名”每个查询的页面。相反，它们从其庞大的训练数据（包括网络快照）中“检索”信息，利用插件或浏览API获取更新的上下文，吸收高权威的摘要，并依赖于语义检索层。这里的关键词？上下文。
以及LLM形成简洁、清晰的总结您是谁以及您提供什么的能力。
为什么LLM可能还“看不见”您的品牌只有当LLM能够自信且简明地总结您的品牌与用户查询的相关性时，它才会显示您的品牌。例如，它需要能够说出类似于：“品牌X是为电子商务企业提供AI驱动的CRM解决方案的领先供应商，帮助他们自动化客户沟通并个性化外展。”
如果AI无法轻松检索并形成关于您的品牌与查询相关的清晰、明确的陈述，您在其响应中实际上仍然是不可见的。LLM可见性的“新”信号
那么，是什么影响LLM推荐您的品牌？这与传统排名因素关系不大，而更多地与这些核心要素相关：
实体清晰度：您的品牌、产品或服务明确以什么而闻名？这是否清晰且一致地传达？
品牌上下文对齐：
您的品牌在与用户查询相关的特定类别或细分市场中适合得如何？这种关联是否清晰且不含歧义？
主题深度与权威性：
- 您是否被认为在您专业领域的核心子主题中拥有全面的知识和存在？（这就是E-E-A-T至关重要的地方）。提及速度与可信度：
- 其他可信来源、论坛和真实用户是否在相关上下文中提及您的品牌？LLM会注意到这些广泛的“社交信号”。适合LLM的措辞：
- 您的内容是否以一种结构化和措辞清晰的方式呈现，使AI能够轻松提取、引用或准确总结？我们已经看到这一点的实际应用。一个专注于“为创作者提供YouTube SEO工具”的客户，尽管在谷歌上不是第一名，且反向链接少于竞争对手，但在ChatGPT中获得了前3名推荐。为什么？因为他们的内容丰富相关实体，他们在论坛和比较页面上有强烈的提及，他们的语言清晰且易于LLM消化。
- 对于LLM可见性而言，什么不那么重要（或根本不重要）这一新范式降低了许多老派SEO策略的重视程度：
- 垃圾邮件或低质量反向链接激进的关键词堆砌
发布大量浅薄、无差异化的内容
点击率（CTR）操控技巧
过于复杂的网站设计，缺乏清晰的语义结构和层次
- 您正在为AI的理解和综合能力进行优化，而不仅仅是为人类扫描或传统爬虫的检查清单。
- 您获得LLM推荐的行动手册
- 想要出现在ChatGPT、Perplexity和Claude的响应中？专注于这些可操作的策略：
- 用一句话清晰定义您的品牌：
- Overly complex web page designs that lack clear semantic structure and hierarchy
You're optimizing for an AI's understanding and ability to synthesize, not just for human scanning or a traditional crawler's checklist.
Your Playbook to Get Recommended by LLMs
Want to appear in ChatGPT, Perplexity, and Claude responses? Focus on these actionable strategies:
- Define Your Brand with One-Liner Clarity:撰写一个简洁有力的声明，清楚地定义你是谁、你做什么、你帮助谁以及你的独特价值主张。始终如一地使用这个声明。（我们的Muses AI可以帮助完善这个信息）。
- 像主题胶水一样建立内部链接：使用描述性锚文本为内部链接创建强大的上下文关系，帮助大型语言模型（LLMs）理解你在网站上的专业知识的广度和深度。
- 创建清晰回答类别级问题的页面：开发直接且全面地解决用户对你的产品/服务类别或你解决的问题的常见问题的内容。
- 使用AI模型可以提取的短语：将一些关键信息结构化为清晰、可引用的句子或简明的要点，以便AI可以轻松提取并作为答案的一部分呈现。
- 在相关社区和汇总中被引用：鼓励或获得在Reddit、Hacker News、G2、Quora、行业论坛和小众社区等平台上的自然提及和讨论。这些作为强大的第三方验证。
LLM可见性的可操作步骤：总结
步骤行动目标
1. 清晰定义品牌
撰写关于你的品牌/产品的简洁明确的一句话。
为LLM提供一个易于理解的品牌“身份”。
2. 上下文内部链接
使用描述性锚文本在内部连接相关内容。
帮助LLMs理解你网站上的主题关系和深度。
3. 回答类别级问题
创建直接解决你所在领域关键问题的内容。
将你的品牌定位为提供清晰答案的权威。
4. 使用可被AI提取的短语
将关键信息结构化为易于引用的句子或简明要点。
让LLMs轻松提取和使用你的内容作为答案。
5. 获得引用和社区提及
在相关平台（Reddit、论坛、G2、汇总等）上被提及。
为LLMs提供第三方验证和相关性信号。
导出到表格
哲学：成为默认答案
最终，谷歌的算法寻找模式来排名页面。而LLMs则寻找最相关、连贯和可信的答案进行推荐。你不需要用技巧来“游戏”这个新系统。你需要成为默认答案——在特定上下文中，使得一个LLM不推荐它就显得失职的品牌或解决方案。
这意味着专注于真正的清晰度、可证明的权威，并在网络上建立强大的上下文存在。这是一种更全面的方法，与无处不在的优化（SEVO）等策略完美对齐，其目标是在你的受众寻找信息的任何地方成为公认的专家。
在Mercury Technology Solutions，我们帮助企业建立这种强大、面向未来的数字存在，确保你不仅仅是在排名，而是真正引起共鸣并被推荐。
LLM可见性常见问题
Q1：这是否意味着传统SEO已经死了？一点也不。传统SEO仍然对在谷歌等搜索引擎上的可见性至关重要，这仍然是主要的发现渠道。然而，LLM可见性需要一个额外的层次的优化，专注于不同的信号。许多基础SEO实践（如清晰的网站结构和优质内容）也有助于LLM的理解。
Q2：为LLM推荐优化与仅仅创建“优质内容”有什么不同？虽然“优质内容”是基础，但LLM优化强调特定方面，如在定义你的品牌/产品时的极端清晰度、为AI总结结构化信息、建立AI可以解释为关系的上下文链接，以及确保你的品牌在LLMs学习的地方被可信地讨论。这是关于让你的优质内容易于AI理解和引用。
Q3：我的竞争对手已经被ChatGPT提及了。还来得及吗？不，还来得及。这个领域仍然很新，LLMs不断更新和完善他们的知识。通过实施这些策略，你可以努力建立你品牌的“记忆度”。分析为什么你的竞争对手被提及（可能是由于上述因素）并制定策略，以为自己的品牌建立更强的信号。
Q4：我如何衡量LLM可见性的成功？直接分析仍在不断发展。然而，你可以：
- 定期用目标受众可能使用的查询来提示相关的LLM，并查看你的品牌是否被提及以及如何被提及。
- 监控网络上的品牌提及，特别是在LLM可能用作数据来源的论坛和社区中。
- 跟踪来自可识别的AI平台的推荐流量（如果它们提供明确的推荐来源）。
- 寻找可能受到AI推荐影响的直接或品牌搜索流量的增加。我们的LLM-SEO服务结合了监控和分析的方法。
Q5：我能做的最重要的事情是什么，以提高被LLM推荐的机会？如果不得不选择一项，那就是实现一句话的清晰度（操作手册中的第一步）。如果LLM无法快速准确地理解你的品牌是什么以及它为谁做什么，那么它在任何相关的上下文中推荐你将会很困难。其他一切都建立在这个清晰身份的基础上。
