Adobe Brand Visibility 最佳做法
LLM 最佳化，亦稱為生成式引擎最佳化 (GEO)，或回答引擎最佳化 (AEO)，或 AI 最佳化 (AIO)，這是指您在 ChatGPT、Perplexity、Copilot、Gemini 和其他 LLM 驅動的助理中，如何透過 AI 生成回答，讓您的品牌和內容可見、值得信賴且可擷取。
如果傳統 SEO 曾協助您贏得第一頁排名，LLM 最佳化能協助您在回答引擎中贏得 AI 引用次數和能見度。 您可以透過 Adobe Brand Visibility，測量並改善您的品牌在回答引擎中的能見度。
本文說明使用 Adobe Brand Visibility 在 AI 驅動的搜尋環境中測量及增強能見度和影響力的最佳做法。
LLM 與 SEO 比較：主要差異 key-differences
穩固的 SEO 基礎可支援 LLM 最佳化，但需要新的策略以確保在 AI 生成回答中擁有能見度。
*雖然 LLM 結果不使用已編入索引的頁面，但 LLM 確實會使用搜尋引擎並透過檢索增強生成 (RAG) 來增強提示的答案。
** LLM 會優先處理內容關聯性和品牌存在感，而非反向連結。
*** RAG 可減少幻覺
LLM 最佳化的其他考量：
- 內容的時效性很重要：LLM 會優先處理最近更新的內容。 (搜尋引擎對於具時效性的查詢也會優先處理最近更新的內容，但是更加側重其他值。)
- 透過提及和引用的形式獲得曝光 (第三方) 是非常重要的。
策略性行銷活動規劃
要建立成功的 LLM 最佳化行銷活動須有以下行動：
- 找出與客戶意圖一致的高價值主題。 確保提示意圖與業務目標和客戶需求一致。
- 偵測提及其他品牌包括競爭者的情況，以找出缺漏處和機會。 聚焦於引用其他品牌的提示，表示有機會將品牌納入提示中。
- 使用主題群集依照意圖將提示分組：使用主題和搜尋欄位將類似的使用者目標歸類在一起，以便針對能見度進行基準對照。
- 使用 EEAT (經驗、專業知識、權威度、可信度) 和 YMYL (您的金錢或生活) 標準來評估品牌可信度。
此策略性方法可透過具針對性、資料導向的方式確實改善 LLM 能見度。
提升 LLM 品牌能見度
LLM 能見度的關鍵在於您的品牌在 AI 生成回答中出現的頻率及顯著程度。
若要提高能見度，請遵循以下循環：
分析 > 計劃 > 行動 > 調整
- 分析：審閱您的品牌在各個 LLM 的主要客戶提示中的顯示情況。
- 計劃：以具有類似意圖的提示類群為目標，以便集中進行行銷活動。
- 行動：實施變更，並監視 LLM 能見度在一段時間內的變動。
- 調整：根據最佳化工具提供的可操作洞察來精確調整相關策略。
隨著 AI 成為資料探索的核心，了解並利用這些步驟可以協助您的品牌維持相關性。
站內最佳化：強化您的自有內容
站內最佳化可改善您的自有內容，以提高 LLM 能見度。 這些是您為了改善 LLM 認知、存取和引用您的品牌的方式，而在自己網站和數位資產上採取的動作。
以下是一些最佳化的最佳做法：
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確保技術可存取性
- 審閱 robots.txt 和內容傳遞網路設定，以允許 AI 代理抓取您的網站內容。
- 使用 URL 檢查器來確認已封鎖或無法存取的頁面。 請參閱 URL 檢查器。
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更新內容及建立內容架構
- 定期更新 10 至 15% 的頁面內容。 LLM 會優先處理最新的內容。
- 新增對權威性來源的引用和參照。
- 使用結構化標題 (H1、H2、H3) 以提升解析效率。
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整合常見問答集
- 根據提示分析新增自然語言常見問答集。
- 以對話形式處理常見的使用者問題。
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監視和迭代
- 使用機會儀表板來確認機會並根據建議採取行動。
- 追蹤能見度分數、情緒和引用頻率。
- 根據其他品牌的活動 (包括競爭者) 和提示趨勢進行調整。
站外最佳化：擴大您的品牌足跡
站外最佳化聚焦於改善您的品牌在 AI 生成回答中的能見度，而影響 LLM 經常引用的第三方內容來源便能達成此目的。 這些是您為了影響 LLM 尋找和引用您的品牌之方式，而在自有資產之外採取的行動。
主要的站外管道：
- 維基百科：確保頁面是最新資訊、來源可靠且敘述中立。
- Reddit 與 Quora：利用真實、實用的貢獻和品牌提及參與討論。
- 分潤推廣文章和評論：與發佈者協作以打造高品質的內容。
- YouTube 和社交媒體：建立回答常見問題的影片和貼文。
- 新聞與公關：確保在聲譽良好的新聞媒體上曝光
最佳做法：
- 建立多元化的站外足跡。
- 使用 Adobe Brand Visibility 監視引用。查看品牌能見度視圖。
- 更新過時的內容並尋找新的置入機會。
- 與公關及社交媒體團隊協調。
- 確保貢獻內容公正客觀且資訊豐富。
持續執行這些步驟可以顯著提升您的品牌在 AI 驅動的搜尋結果中的存在感。
衡量 LLM 的能見度及追蹤變更
了解您的品牌在 AI 生成回答中如何呈現，是最佳化 LLM 的關鍵。 Adobe Brand Visibility 用結構化方式測量能見度、建立效能基準和追蹤一段時間內的改善情況
追蹤這些主要量度：
- 提及次數：您的品牌在回答中被提及的次數。
- 引用次數： LLM 利用您的內容或來源來回答問題的頻率。
- 情緒：提及您的品牌時是正面、中性或負面的內容。
- 位置：在回答中提及您品牌的位置 (例如第一個、中間或最後一個)。
這些量度合併為 能見度 分數，讓您知道自己的品牌在 LLM 回答中是否有強大的存在感。 查看品牌能見度視圖。
追蹤策略
您可以依照下列步驟來監視進度：
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依目前的能見度建立基準。
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監視一段時間內的變化。
- 使用時間篩選器來追蹤每週和每個月的變動。
- 留意能見度分數的飆升或驟降的情況。
- 分析情緒趨勢以了解品牌知覺。
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分析能見度與流量、參與度和轉換率的關聯性。
- 使用歸因功能，讓能見度的改善情況與流量、參與度和轉換率建立關聯。 Adobe Brand Visibility 中的歸因功能可協助您將能見度量度 (提及次數、引用次數、情緒) 的改善情況，與網站流量、使用者參與度和轉換率等實際的業務成果建立關聯。這樣可以證明您所做的最佳化努力能夠轉變成 ROI。
- 追蹤代理式和轉介流量的變更，以驗證最佳化的 ROI。
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改善您的內容
- 使用 Adobe Brand Visibility 的機會儀表板來發現合適的機會，然後根據具體的建議立即對您的網站進行變更。請參閱機會 (然後衡量其結果)。 定期審閱機會區段，並按照所提供的建議採取行動。
- 優先處理能力度下降中的頁面。
- 更新您的網站和其他內容，以便與您所要針對的提示更加相關。
- 在您的頁面上新增常見問題集，以便回答人們可能詢問的常見問題。
- 請確保 LLM 可以輕鬆查找和讀取您的內容。 修正任何問題，例如被封鎖的頁面或是網站程式碼的問題。
- 確保在維基百科和 Reddit 等平台上貢獻的內容沒有偏誤、非商業導向且提供價值。
- 使用 Adobe Brand Visibility 追蹤能見度在一段時間內的變化。
- 若您發現競爭者在內的其他品牌更常被提及，請調整您的策略以便維持領先。
- 持續更新您的內容，以符合人們所搜尋及詢問的內容。
了解代理式流量
代理式流量是指 AI 代理 (例如 ChatGPT、Google AI Mode/Overviews、Copilot 或 Perplexity) 的造訪流量。 這些代理會抓取您的網站內容，以便收集相關資訊來生成各類回答。
代理式流量有兩種形式：零點按體驗和無點按能見度。
零點按體驗
在傳統搜尋中，使用者點進各個網站並使用內容。 但是透過 LLM，使用者通常無需造訪您的網站，便直接在聊天介面或搜尋引擎結果頁面中獲得完整的回答。 這個情形稱為零點按體驗。
對您的品牌而言，這意味著：
- AI 助理可能會引用您的內容或將內容整理成摘要。
- 使用者不需要點按您的連結即可取得所需資訊。
- 您的網站能見度和影響力不再與流量直接相關。
因此，即使您的分析結果顯示造訪次數減少了，您的品牌仍然可能在 AI 生成回答中具有高能見度和影響力。
無點按能見度
代理式流量是指 AI 機器人造訪您的網站，以便收集相關資訊來進行訓練或回答提示。
這些機器人的工作如下：
- 抓取您的頁面並從中擷取事實、結構和背景資訊。
- 利用那些資料來生成使用者所需的回答。
- 可能會引用您的品牌或內容，即使沒有任何真人實際點按進入。
這件事為什麼很重要：
- 您的內容可能會間接影響使用者的決策。
- 您可能在沒有傳統的參與度量度的情況下，影響購買行為、品牌知覺或是信任感。
追蹤代理式流量有助於了解 AI 如何看待及使用您的內容。
如何針對代理式流量進行最佳化
若要針對代理式流量進行最佳化：
- 審閱 robots.txt 和內容傳遞網路設定，以確保可抓取性。
- 使用 URL 檢查器來分析 URL 效能。
- 存取代理式流量儀表板中的內容傳遞網路記錄，以利追蹤機器人行為。
- 將流量細分以了解業務成果。 請參閱類別、主題和提示的最佳做法。
以下是要監視的量度：
- 每個 URL 的代理點擊數
- 機器人要求的成功率
- 每頁的引用頻率
- 品牌提及的情緒和位置
- 一段時間內的能見度分數趨勢