LLM Optimizer 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 LLM Optimizer，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 LLM Optimizer 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 LLM Optimizer 監視引用情形。請參閱品牌存在感儀表板。
- 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 LLM Optimizer 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。請參閱品牌存在感展示板。
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 LLM Optimizer 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 LLM Optimizer 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 LLM Optimizer 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