Adobe Brand Visibility最佳实践
LLM 优化，也称生成式引擎优化（GEO）、答案引擎优化（AEO）或 AI 优化（AIO），是指让您的品牌和内容在 AI 生成回答中具备可见性、可信度和可检索性的方式，涵盖 ChatGPT、Perplexity、Copilot、Gemini 及其他 LLM 驱动的助手。
如果传统 SEO 帮助您赢得搜索首页排名，那么 LLM 优化则帮助您赢得 AI 引用和答案引擎中的可见度。 通过Adobe Brand Visibility，您可以衡量并提升品牌在应答引擎中的可见性。
本文介绍了使用Adobe Brand Visibility在AI驱动的搜索环境中衡量和增强可见性和影响力的最佳实践。
LLM 与 SEO：关键差异 key-differences
坚实的 SEO 基础有助于支持 LLM 优化，但仍需采用新的策略，以确保在 AI 生成回答中的可见度。
*尽管 LLM 结果并不直接基于索引页面，但 LLM 会通过检索增强生成（RAG）利用搜索引擎来增强提示回答。
** LLM 更重视内容相关性和品牌存在感，而非反向链接。
*** RAG 有助于减少幻觉问题
LLM 优化的其他注意事项：
- 内容的新鲜度至关重要：LLM 会优先考虑最近更新的内容。 （搜索引擎在处理时效性查询时也会优先考虑这一点，但更依赖其他因素。）
- 通过第三方获得的提及和引用至关重要。
战略营销活动规划
构建成功的 LLM 优化营销活动包括：
- 识别与客户意图一致的高价值主题。 将提示意图与业务目标和客户需求对齐。
- 识别对其他品牌（包括竞争对手）的提及，以发现差距和机会。 重点关注引用了其他品牌的提示，这表明存在品牌纳入的机会。
- 通过主题聚类按意图对提示进行分组：利用主题和搜索字段对相似的用户目标进行聚类，以进行可见度对标。
- 使用 EEAT（经验、专业性、权威性、可信度）和 YMYL（Your Money or Your Life）标准评估品牌可信度。
这种战略方法可确保在 LLM 可见度方面实现有针对性、数据驱动的提升。
释放 LLM 品牌可见度
LLM 可见度主要体现在您的品牌在 AI 生成的回答中出现的频率和显著程度。
要提升可见度，请遵循以下循环：
分析 > 规划 > 执行 > 调整
- 分析：审查您的品牌在各类 LLM 关键客户提示中的呈现方式。
- 规划：针对具有相似意图的提示聚类开展有针对性的营销活动。
- 执行：实施改进措施，并持续监测 LLM 可见度的变化。
- 调整：基于优化工具提供的可执行洞察优化策略。
理解并运用这些步骤，有助于您的品牌在 AI 成为信息获取核心渠道时保持相关性。
站内优化 - 强化自有内容
站内优化可提升自有内容在 LLM 中的可见度。 这包括在您的网站和数字资产上采取的措施，以改善 LLM 对品牌的理解、访问和引用方式。
以下是一些优化最佳做法：
站外优化 - 扩展品牌影响范围
站外优化通过影响 LLM 经常引用的第三方内容来源，提升品牌在 AI 生成的回答中的可见度。 这是在自有资产之外采取的措施，用于影响 LLM 如何发现并引用您的品牌。
主要站外渠道：
- Wikipedia：确保页面内容及时更新、引用充分且表述中立。
- Reddit 和 Quora：以真实、有帮助的方式参与讨论，并合理提及品牌。
- 联盟文章与评测：与发布方合作，打造高质量内容。
- YouTube 和社交媒体：制作回答常见问题的视频和内容。
- 新闻与公关：争取在权威媒体获得报道。
最佳做法：
- 多元化您的站外布局。
- 使用Adobe Brand Visibility监控引用情况。 查看品牌可见度视图。
- 更新过时内容，并寻求新的纳入机会。
- 与公关和社交媒体团队协作。
- 确保发布内容客观、中立且具有信息价值。
持续执行上述步骤，可显著提升品牌在 AI 驱动搜索结果中的呈现效果。
衡量 LLM 可见度并跟踪变化
了解您的品牌在 AI 生成回答中的呈现方式，是开展 LLM 优化的关键。 Adobe Brand Visibility提供了一种结构化方式，用于衡量可见性、基准性能以及跟踪随时间推移的改进情况
请跟踪以下关键量度：
- 提及次数：您的品牌在回答中被提及的次数。
- 引用： LLM 在回答问题时使用您内容或来源的频率。
- 情绪：品牌提及是正面、中性还是负面。
- 位置：您的品牌在回答中的出现位置（例如开头、中间或结尾）。
这些量度综合形成 可见度 分数，用于衡量品牌在 LLM 回答中的可见度强度。 查看品牌可见度视图。
跟踪策略
以下步骤可帮助您监测进展：
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对当前可见度进行基准对标。
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持续监测随时间而变化。
- 使用时间筛选条件跟踪每周和每月的变化趋势。
- 关注可见度分数的突增或下降。
- 分析情绪趋势，了解品牌感知变化。
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将可见度与流量、互动和转化进行关联分析。
- 使用归因功能，将可见度提升与流量、互动和转化建立关联。 Adobe Brand Visibility中的归因功能可帮助您将可见性量度（提及次数、引用次数、情绪）方面的改进与网站流量、用户参与度和转化率等实际业务结果联系起来。 这有助于验证优化工作的投资回报率（ROI）。
- 跟踪代理式流量和引荐流量的变化，以验证优化的 ROI。
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优化您的内容
- 使用Adobe Brand Visibility的机会仪表板识别您的网站并做出特别推荐的即时更改。 请参阅机会（然后衡量优化结果）。 定期审查“机会”板块，并根据提供的建议采取行动。
- 优先处理可见度下降的页面。
- 更新网站及其他内容，使其更符合您希望覆盖的提示。
- 在页面中添加 FAQ，回答用户可能提出的常见问题。
- 确保内容易于 LLM 发现和读取。 修复遭到阻止的页面或网站代码问题等技术问题。
- 确保在 Wikipedia 和 Reddit 等平台上的内容贡献保持客观、非商业化，并具备实际价值。
- 使用Adobe Brand Visibility跟踪您的可见性随时间的变化。
- 如果发现其他品牌（包括竞争对手）的提及频率更高，请及时调整策略以保持领先。
- 持续更新内容，使其符合用户正在搜索和关注的问题。
理解代理式流量
代理式流量是指来自 AI 代理（如 ChatGPT、Google AI Mode/Overviews、Copilot 或 Perplexity）的访问。 这些代理会抓取您的网站内容，用于生成回答。
代理式流量主要以两种形式呈现：零点击体验和无点击可见度。
零点击体验
在传统搜索中，用户通常点击进入网站以获取内容。 但在使用 LLM 时，用户通常会直接在聊天界面或搜索引擎结果页面中获得完整答案，而无需访问您的网站。 这称为“零点击体验”。
这对您的品牌意味着：
- 您的内容可能会被 AI 助手总结或引用。
- 用户无需点击您的链接即可获取所需信息。
- 您网站的可见度和影响力将不再直接与流量挂钩。
因此，即使分析数据显示访问量减少，您的品牌仍可能在 AI 生成的回答中保持高度可见性和影响力。
无点击的可见性
代理式流量是指 AI 机器人访问您的网站，以收集信息用于训练或回答提示。
这些机器人会执行以下操作：
- 抓取您的页面以提取事实、结构和上下文信息。
- 使用这些数据为用户生成答案。
- 可能引用您的品牌或内容，即使没有任何用户实际点击访问。
重要原因：
- 您的内容可以间接影响用户决策。
- 在缺乏传统互动量度的情况下，您仍可能正在影响购买行为、品牌感知或信任度。
跟踪代理式流量有助于您了解 AI 如何识别和使用您的内容。
如何优化代理式流量
要针对代理式流量进行优化：
- 通过检查 robots.txt 和内容传递网络设置，确保内容具有可抓取性。
- 使用 URL 检查器分析 URL 表现。
- 在代理式流量仪表板中访问内容传递网络日志，以跟踪机器人行为。
- 对流量进行分段分析，以了解业务成效。 请参阅类别、主题和提示词的最佳做法。
以下是建议监控的量度：
- 每个 URL 的代理点击数
- 机器人请求成功率
- 每个页面的引用频率
- 品牌提及的情绪及出现位置
- 可见度分数随时间变化趋势