LLM Optimizer 最佳做法
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。Adobe LLM Optimizer 可帮助您衡量并提升品牌在答案引擎中的可见度。
本文介绍如何使用 Adobe LLM Optimizer 衡量并提升品牌在 AI 驱动搜索环境中的可见度与影响力的最佳做法。
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：
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多元化您的站外布局。
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使用 Adobe LLM Optimizer 监测引用情况。参阅品牌存在感仪表板。
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更新过时内容，并寻求新的纳入机会。
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与公关和社交媒体团队协作。
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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 LLM Optimizer 提供结构化方法，用于衡量可见度、进行绩效对标并跟踪长期改进情况
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。参阅品牌存在感仪表板。
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 LLM Optimizer 中的归因功能可帮助您将可见度量度（提及、引用、情绪）的提升与实际业务成果（如网站流量、用户互动和转化）建立联系。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 LLM Optimizer 的机会仪表板，识别并实施针对您网站的具体、即时优化建议。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 LLM Optimizer 跟踪可见度随时间的变化。
- 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