邊緣最佳化
本頁面將詳細介紹如何在不變更原始內容的情況下,在內容傳遞網路邊緣完成最佳化。 本頁面會說明上線流程、可用的最佳化機會,以及如何在邊緣進行自動最佳化。
什麼是邊緣最佳化?
邊緣最佳化是 LLM Optimizer 的一項邊緣型部署功能,可以針對 LLM 使用者代理提供適合 AI 的變更。 在目前的情境下,「邊緣」(Edge) 是指在內容傳遞網路層套用最佳化。 因為這是在內容傳遞網路層提供最佳化,不需要變更內容管理系統 (CMS) 的原始內容,因此原始的 CMS 維持不變。 藉由這樣的區隔,您不需要變動現有的發佈工作流程,亦可改善 LLM 能見度。 此一最佳化僅針對代理式流量,而不影響真人使用者或 SEO 機器人。 當 LLM Optimizer 偵測到最佳化頁面的機會時,使用者可以直接在內容傳遞網路邊緣部署修正。
相對於傳統修正方式需要複雜的工程技術,邊緣最佳化是速度更快、更精簡的替代方案。 如前所述,您只要完成一次性設定,便不需要變更平台或經歷漫長的開發週期亦可套用變更。 不需要開發人員參與,您可以在數分鐘內發佈改善功能。 透過這個方法,您不需要更動任何程式碼,便能讓您的網站針對 AI 代理進行最佳化。
邊緣最佳化是專為行銷、SEO、內容和數位策略團隊設計的功能。 業務使用者可藉助這項功能,完成在 LLM Optimizer 的完整歷程:發現機會、了解建議並輕鬆部署修正。 透過邊緣最佳化,使用者可以預覽變更、在內容傳遞網路邊緣快速部署變更,以及驗證最佳化是否已上線。 您可以在 LLM Optimizer 生態系統中追蹤效能。
主要優點
- 僅對 AI 交付:僅將最佳化的 HTML 提供給 AI 代理,不會對真人訪客或 SEO 機器人造成影響。
- 更短的週期:在幾分鐘內發佈變更,而不是花數週時間。 不需要變更平台或經歷漫長的工程設計週期。
- 可還原:支援一鍵復原功能,可在數分鐘內還原頁面。
- 不會影響效能:邊緣型最佳化和快取,讓網站延遲不受影響。
- 適用任何內容傳遞網路與 CMS:可與任何內容傳遞網路設定和前端設定搭配使用,無論使用哪種內容管理系統。
邊緣最佳化支援哪些機會?
邊緣最佳化支援可以改善代理式網頁體驗的機會。 關於各個機會的詳細資訊,請參閱機會儀表板頁面和目前頁面的機會區段。
上線
您應該聯絡您的 Adobe 客戶團隊或 FDE 團隊來啟動上線流程。 您的 IT 或內容傳遞網路團隊也必須完成先決條件和設定流程。 此外,您也可以聯絡 llmo-at-edge@adobe.com 以進一步取得上線方面的協助。
開始使用邊緣最佳化的先決條件:
- 完成 LLM Optimizer 的上線流程。
- 完成內容傳遞網路記錄的記錄轉送流程。
您的 IT/內容傳遞網路團隊需滿足的要求:
- 在網站中的 robots.txt 檔案或機器人流量管理規則的允許清單中,加入
*AdobeEdgeOptimize/1.0*使用者代理。 - 請確認在網域或內容傳遞網路層級並未封鎖頁面。
- 在內容傳遞網路中新增邊緣最佳化路由規則。
- 在 LLM Optimizer 介面中確認邊緣最佳化路由。
若要引導設定流程,請在下方選取您的內容傳遞網路提供者,並按照相應的設定指南操作。 請記住,您應該根據實際的上線設定調整這些範例。 我們建議先在較低階的環境套用變更。
內容傳遞網路設定指南
llmo-at-edge@adobe.com 取得上線協助。 完成設定後,您可以在 LLM Optimizer 中部署邊緣最佳化機會之建議。上述每項內容傳遞網路設定指南在結尾皆有提供詳細的驗證步驟,可以確認代理式流量依正確方式路由,而且真人流量並未受到影響。
機會
下表顯示可改善代理式網頁體驗而且可由邊緣最佳化支援的機會。
其他工具
Adobe LLM Optimizer:您的網頁可被引用嗎? Chrome 擴充功能會顯示 LLM 可存取您的網頁多少內容以及哪些內容被隱藏。 這是一項免費使用的獨立診斷工具,不需要產品授權或設定。
只需點按一次,您便可以評估任何網站的機器可讀性。 您可以透過並排比較查看 AI 代理與真人使用者看到的內容,並預估使用 LLM Optimizer 可以復原多少內容。 請參閱 AI 可以讀取您的網站嗎? 頁面取得更多資訊。
機會的詳細說明
在接下來的區段中,您可以查看邊緣最佳化支援的每個機會的其他詳細資料。
復原內容能見度
這個機會將標示那些因為用戶端轉譯,導致主要內容被隱藏使得 AI 代理無法讀取的頁面。 對於所指出的每個頁面,此機會將準確地告訴您 AI 代理視圖中缺少哪些內容、特別標示能見度缺口,並讓您直接套用變更以復原隱藏的內容。 當您透過邊緣最佳化部署此機會時,系統會將預先轉譯的 AI 最佳化頁面版本提供給 LLM 使用者代理,讓他們無需執行 Javascript 亦可存取完整內容。
這樣做可確保 AI 代理優先完整讀取頁面內容。 在該預先轉譯的 HTML 上,再套用其他增強功能。
新增適合 LLM 的摘要
這個機會可找出哪些頁面可以受益於簡明的摘要,以利 LLM 快速理解頁面的內容。 機會將偵測每個頁面在哪些地方最需要提供摘要,並在頁面層級或區段層級建立 AI 生成的摘要。 使用邊緣最佳化部署時,這些摘要會插入至 AI 代理所檢索的 HTML 中,讓您的內容更有機會獲得精確的描述。
新增相關常見問答集
此機會將標記那些若有更多問答內容,將能夠在 AI 驅動的搜尋中更加貼合使用者意圖和提示的頁面。 此機會針對每個頁面,根據頁面上的使用者意圖和內容,提議 AI 生成的常見問題區塊。 透過邊緣最佳化,這些常見問題集會注入到 HTML 中,讓您的頁面更加適合 AI 讀取,使得 AI 回答有更高機率直接採納您的內容指引。
簡化複雜的內容
此機會將尋找具有複雜的長段落的頁面,因為這些段落可能降低 AI 理解能力。 對於超出可讀性臨界值的每個頁面,此機會將建立 AI 生成的內容,不但保留原意,而且變得更簡單,也更容易掃描。 當部署於邊緣時,傳遞至代理式流量的簡化內容將協助 LLM 更加忠實地解讀並總結您的內容。
在邊緣自動最佳化
對於每個機會,您可以預覽、編輯、部署、即時檢視和回復在邊緣的最佳化。
預覽
透過預覽,您可以在某項建議正式上線前了解其影響。 預覽會以並排方式,比較目前頁面與套用建議之後預期的 AI 最佳化版本之間的差異。 此視圖使用與驅動即時流量相同的邊緣最佳化邏輯,只是採用隔離的預覽模式。 這不會影響即時流量,因為這是供審閱使用的唯讀模擬。
編輯
透過編輯,您可以微調或重寫自動生成的建議,然後再進行部署。 您不必接受建議,反而可以透過編輯工作流程完全掌控相關建議。 該視圖在結構化的編輯器中顯示提議的變更,而您可以在編輯器中修改文字,以便更加貼合您原來的意圖。 在部署之後,經編輯的版本便會提供給 AI 代理。
部署
部署功能會發佈所選的建議,以便從邊緣將最佳化體驗提供給 AI 代理。 如果內容傳遞網路已完全路由,則網域中所有頁面通常會在數分鐘內將新變更上線。 如果僅針對特定路徑設定路由,則只有列入允許清單的頁面會將最佳化內容上線。
即時檢視
透過即時檢視,您可以驗證最佳化是否已上線而且針對代理式流量的運作符合預期,此一視圖難以透過其他方式取得。 您可以在「固定建議」下檢視即時頁面,而「固定建議」會按照向 AI 代理呈現的方式轉譯頁面。
復原
復原可安全地回復先前部署的最佳化。 AI 限用的頁面版本通常會在數分鐘內恢復其先前的狀態,因此可以安心地在需要時進行最佳化實驗。
常見問題
問:您使用邊緣最佳化鎖定哪類 LLM?
要鎖定的使用者代理清單是由您在上線流程中定義的。
問:如果我尚未開始使用邊緣最佳化,會發生什麼事?
如果您在完成必要的設定之前點按「部署最佳化」,您的網站將不會套用任何內容。 反而會出現快顯對話方塊,提示您透過 llmo-at-edge@adobe.com 聯絡我們的團隊以尋求上線方面的協助。 在上線完成之前,您仍然可以查看偵測到的機會和建議,但是依舊未能啟用一鍵部署的工作流程。
問:當來源更新內容時會發生什麼事?
只要基礎的來源頁面未變更,我們會從快取提供頁面的最佳化版本。 但是,當來源的 復原內容能見度 確實有所變更時,我們的系統會自動重新整理,讓 AI 代理總是收到最新的內容。 這是因為我們使用低快取存留時間 (TTL) 設定 (通常只有數分鐘),以便您的網站上任何內容更新都會在該視窗中觸發新的最佳化。 針對 新增 LLM 友善摘要 等內容機會,LLM Optimizer 會監控來源頁面是否有所變更。 如果偵測到變更,我們會暫停最佳化並標記為人工審閱,防止代理可見頁面和真人可見頁面之間的內容偏差。
問:邊緣最佳化是否僅適用於使用 Adobe Edge Delivery Service (EDS) 的網站?
不是。 邊緣最佳化適用於任何內容傳遞網路,且可以搭配任何前端架構使用,而不限於部署在 Adobe EDS 堆疊上者。
問:邊緣最佳化的預先轉譯,與傳統的伺服器端轉譯 (SSR) 有何不同?
兩者各解決不同的問題,但可以搭配運作。 傳統 SSR 會轉譯伺服器端的內容,但不包含後來在瀏覽器中載入的內容。 邊緣最佳化預先轉譯在 JavaScript 和用戶端資料載入後擷取頁面,在內容傳遞網路邊緣產生完全組裝的版本。 SSR 著重於改善真人使用體驗,而邊緣最佳化則是改善 LLM 的網頁體驗。
問:如果我只針對網域中的部分 URL (而非全部) 部署最佳化,會發生什麼事?
唯有您明確最佳化的 URL 會被修改。 對於已部署機會的 URL,AI 代理會收到最佳化版本。 對於並未部署任何機會的 URL,我們的服務只會依原樣代理原始頁面,而不會套用變更或將其儲存在最佳化快取層中。 這樣的做法讓您可以選擇性部署最佳化,而不會影響網站的其餘部分。