多年來，遊戲的重點一直是 Google 排名。但隨著 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 等大型語言模型 (LLMs) 的迅速崛起，一種新的範式正在出現。作為 Mercury Technology Solutions 的 CEO，我們清楚地意識到，僅僅參與 Google 的遊戲已經不再足夠；企業現在還必須針對這些 AI 的推薦進行優化。推薦答案。
規則不同，理解這一區別對於未來保護您的數位存在至關重要。我們的LLM-SEO (LLMO) (GAIO)服務專門設計用於幫助企業在這一新領域中導航。
TL;DR：傳統 SEO 專注於 Google 的排名信號（關鍵字、反向連結、網站結構）。LLMs（ChatGPT、Perplexity 等）並不以相同的方式「排名」；它們根據上下文、實體清晰度、主題深度、提及速度和 LLM 友好的措辭「檢索」和「推薦」答案。忘掉垃圾策略；專注於成為最清晰、最合邏輯的答案。本指南告訴您如何做到這一點。
舊遊戲與新現實
大多數 SEO 努力仍然專注於 Google 的傳統排名因素：反向連結、關鍵字密度、網站架構、頁面速度等等。這些對於搜尋引擎可見性仍然很重要。然而，LLMs 運作於一套不同的原則。它們不會像 Google 一樣，根據爬取的索引即時「排名」每個查詢的頁面。相反，它們檢索來自其龐大訓練數據（包括網路快照）的資訊，利用插件或瀏覽 API 獲取更新的上下文，吸收高權威的摘要，並依賴語義檢索層。
這裡的關鍵詞是？上下文。以及 LLM 能夠形成清晰、簡潔的摘要，說明您是誰以及您提供什麼的能力。
為什麼 LLM 可能尚未「看到」您的品牌
只有當 LLM 能夠自信且簡潔地總結您與用戶查詢的相關性時，才會顯示您的品牌。例如，它需要能夠說出類似於：「品牌 X 是一家為電子商務企業提供 AI 驅動的 CRM 解決方案的領先供應商，幫助他們自動化客戶溝通並個性化推廣。」
如果 AI 無法輕易檢索並形成如此清晰、明確的聲明，說明您的品牌與查詢的關係，您在其回應中實際上將保持隱形。
LLM 可見性的「新」信號
那麼，什麼影響 LLM 推薦您的品牌？這與傳統排名因素關係不大，而更多是這些核心要素：
- 實體清晰度：您的品牌、產品或服務明確被認知為什麼？這是否清晰且一致地傳達？
- 品牌上下文對齊：您的品牌在與用戶查詢相關的特定類別或利基中適合得如何？這種關聯是否清晰且明確？
- 主題深度與權威性：您是否被認可為在您專業領域的核心子主題中擁有全面知識和存在？（這裡的 E-E-A-T 至關重要）。
- 提及速度與可信度：其他可信來源、論壇和真實用戶是否在相關上下文中提及您的品牌？LLMs 會注意到這些廣泛的「社會信號」。
- LLM 友好的措辭：您的內容是否以易於 AI 提取、引用或準確總結的方式結構和措辭？
我們已經看到這一點的實踐。一位專注於「針對創作者的 YouTube SEO 工具」的客戶，儘管在 Google 上不是第一名，且擁有的反向連結少於競爭對手，但在 ChatGPT 中獲得了前三名的推薦。為什麼？因為他們的內容充滿了相關實體，他們在論壇和比較頁面上有強烈的提及，且他們的語言清晰且易於 LLM 理解。
對 LLM 可見性影響較小（或根本沒有）的因素
這種新範式降低了許多舊式 SEO 策略的重要性：
- 垃圾或低質量的反向連結
- 激進的關鍵字堆砌
- 發布大量淺薄、無差異的內容
- 點擊率 (CTR) 操控技巧
- 過於複雜的網頁設計，缺乏清晰的語義結構和層次
您是在為 AI 的理解和綜合能力進行優化，而不僅僅是為人類掃描或傳統爬蟲的檢查清單進行優化。
您的推薦遊戲手冊
想要出現在 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 的回應中？專注於這些可行的策略：
- 用一句話清晰定義您的品牌：撰寫一個簡潔、有力的聲明，清楚定義你是誰、你做什麼、你幫助誰，以及你的獨特價值主張。持續使用這個聲明。（我們的Muses AI可以幫助精煉這些訊息）。
- 像主題膠水一樣建立內部連結：使用描述性的錨文本為內部連結創造強大的上下文關係，幫助大型語言模型（LLMs）理解你專業知識的廣度和深度。
- 創建明確回答類別級問題的頁面：開發內容，直接且全面地解答用戶對你的產品/服務類別或你解決的問題的常見問題。
- 使用AI模型可以提取的短語：將一些關鍵資訊結構化為清晰、可引用的句子或簡潔的要點，以便AI可以輕鬆提取並作為回答的一部分呈現。
- 在相關社群和匯總中獲得引用：鼓勵或獲得在Reddit、Hacker News、G2、Quora、行業論壇和小眾社群等平台上的自然提及和討論。這些作為強大的第三方驗證。
LLM可見性的可行步驟：摘要
步驟行動LLM可見性的目標
1. 清晰定義品牌
撰寫一個簡潔、明確的品牌/產品一句話介紹。
為LLM提供一個易於理解的品牌"身份"。
2. 上下文內部連結
使用描述性的錨文本將相關內容內部連結起來。
幫助LLMs理解你網站上的主題關係和深度。
3. 回答類別級問題
創建內容，直接解答你所在利基中的關鍵問題。
將你的品牌定位為提供明確答案的權威。
4. 使用AI可提取的短語
將關鍵資訊結構化為易於引用的句子或簡潔的要點。
讓LLMs能夠輕鬆提取並在回答中使用你的內容。
5. 獲得引用和社群提及
在相關平台（Reddit、論壇、G2、匯總等）上獲得提及。
為LLMs提供第三方驗證和相關性信號。
匯出到表格
哲學：成為默認答案
最終，谷歌的算法尋找模式來排名頁面。而LLMs則尋找最相關、連貫和可信的答案來推薦。你不需要用技巧來"操控"這個新系統。你需要成為默認答案——在特定上下文中，這個品牌或解決方案是如此自然，以至於LLM不推薦它會感到遺憾。
這意味著專注於真正的清晰度、可證明的權威性，並在網路上建立強大的上下文存在。這是一種更全面的方法，與隨處搜尋優化（SEVO）等策略完美對齊，目標是在你的受眾尋找資訊的地方成為公認的專家。
在Mercury Technology Solutions，我們幫助企業建立這種強大、未來準備的數位存在，確保你不僅僅是排名，而是真正引起共鳴並被推薦。
LLM可見性常見問題
Q1：這是否意味著傳統SEO已經死了？絕對不是。傳統SEO仍然對於在像谷歌這樣的搜尋引擎上獲得可見性至關重要，這仍然是主要的發現渠道。然而，LLM可見性需要一個額外層次的優化，專注於不同的信號。許多基礎的SEO實踐（如清晰的網站結構和高品質內容）也有助於LLM的理解。
Q2：針對LLM推薦的優化與僅僅創建"好內容"有何不同？雖然"好內容"是基礎，但LLM優化強調特定方面，如清晰定義你的品牌/產品、結構化資訊以便AI易於總結、建立AI可以解釋為關係的上下文連結，以及確保你的品牌在LLMs學習的地方被可信地討論。這是關於讓你的好內容對AI可理解且可引用。
Q3：我的競爭對手已經被ChatGPT提及了。還來得及嗎？不，還不算太晚。這個領域仍然是新的，LLMs不斷更新和完善他們的知識。通過實施這些策略，你可以努力建立你的品牌的"回憶度"。分析為什麼你的競爭對手被提及（可能是由於上述因素）並制定策略以為自己的品牌建立更強的信號。
Q4：我該如何衡量 LLM 可見性的成功？直接分析仍在發展中。然而，你可以：
- 定期用目標受眾可能使用的查詢提示相關的 LLM，看看你的品牌是否以及如何被提及。
- 監控網路上的品牌提及，特別是在 LLM 可能用作數據來源的論壇和社群中。
- 追蹤來自可識別的 AI 平台的推薦流量（如果它們提供明確的推薦來源）。
- 尋找可能受到 AI 推薦影響的直接或品牌搜尋流量的增加。我們的LLM-SEO 服務包含監控和分析的方法。
Q5：我可以做的最重要的事情是什麼，以提高被 LLM 推薦的機會？如果被迫選擇一項，那就是實現一句話的清晰度（操作手冊中的第 1 步）。如果 LLM 無法快速且準確地理解你的品牌是什麼以及它為誰做什麼，那麼它將難以在任何相關的情境中推薦你。其他一切都建立在這個清晰身份的基礎之上。
