TL;DR：在 ChatGPT/ Gemini/ AI Overview/ Preplexity 等 AI 搜尋工具中確保最高的能見度並不是複製傳統的 SEO 策略。領先的品牌將是那些能夠理解並逆向工程化大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 的內容「值得引用」之處的品牌。這包括朝向清晰度、上下文相關性、結構化 Q&A 式內容的策略轉移，以及建立分散式語意足跡 - 基本上是「訓練」人工智慧將您辨識為權威。
大型語言模型 (Large Language Models) 和人工智能驅動搜尋的崛起，再次重塑了數位環境。我遇到的一個常見誤解是，在這些人工智能平台（如 ChatGPT）中取得能見度只是現有 SEO 實踐的延伸。這與事實相去甚遠。第一個真正主宰這個新領域的品牌不一定是規模最大或擁有最多反向連結的品牌；它們將會是那些能夠理解並在策略上迎合 LLMs 如何實際處理、優先排序和引用資訊的品牌。
許多行銷人員認為 LLM 只會引用「受歡迎」或在 Google 上排名靠前的內容。這種過度簡單化的想法可能會讓企業誤入歧途。了解傳統搜尋引擎排名與 LLM 引用之間的細微差異是最重要的。
AI 如何「排名」：超越傳統的 SEO 標準
如果您的 LLM 能見度策略與您的 Google 策略如出一轍，那您就已經處於劣勢了。 傳統的 Google 排名非常重視下列因素
- 反向連結
- 網域權威
- 點擊率 (CTR)
- 技術網站結構
然而，LLM 在選擇和呈現資訊時，會優先採用一套不同的標準：
- 清晰度：資訊是否以清晰、明確的方式呈現？
- 情境契合度：資訊對特定提示或查詢的回應程度如何？
- 語義相關：語言和意義是否與使用者的意圖深度相符？
- Cite-worthiness: 內容是否具備適合法學碩士直接參考的固有特質？
那麼，在法學碩士眼中，何謂「值得引用」的內容？
- 相較於一般雜訊的特殊性：直接、集中的資訊。
- 直接回答隱含或明確的提示：立即解決查詢核心問題的內容。
- 與所提問題高度相關：緊扣主題。
- 內含事實、資料或獨特見解：可證明的實質內容。
- 自信和權威的語氣（不帶炒作）：清晰、宣言式的陳述。
- 易於分塊的結構：可輕鬆分解並由 AI 總結的內容。
請注意，在這份清單中，有哪些不被 LLM 直接引用：特定作者的名氣（雖然專業知識對內容的品質很重要）、指向該頁面的反向連結數量，或純粹的字數。這是我們的Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務所針對的範式轉變，藉由提升您的內容對 AI 的認知相關性與權威性。
LLM 不會瀏覽您的網站、點選導覽或掃描無盡的頁面。他們會根據資訊的內部連貫性和對查詢的直接適用性對資訊進行攝取、分塊、總結和排序。您的內容越是採用 Q&A 風格、結構嚴謹，並提供具體、直接的答案，其被引用的可能性就越高。
遊戲手冊：為 AI 引用而設計您的內容
如果您希望像 ChatGPT 這樣的 AI 平台參考您的品牌和內容，就需要一種新的內容創作和結構化方式。這不只是寫部落格，而是類似於「訓練」AI。
1.人工智能理解的結構：
- 在標題中使用精確匹配的短語：預測受眾可能會向 LLM 提出的直接問題，並將這些問題用作 H2 或 H3。舉例來說：
- 「什麼是 [您的產品/服務名稱]？」
- 「[您的產品] 與 [競爭對手 X] 相比如何？」
- "[您的產品]是為誰設計的？
- 在這些標題後面跟上簡短、陳述性且資訊性強的答案。
- 建立「LLM 答案區塊」：這些是簡潔、自成一格的 Q&A 區塊，嵌入在您較廣泛的內容中 (在您的首頁、產品頁面或部落格文章中)。
- 範例：問：什麼是 Mercury Muses AI？ 答：Mercury Muses AI 是集成在 Mercury 生态系统中的创新型 AI 助手。它可以執行多種任務，例如產生高品質的部落格內容、針對 SEO 優化現有內容、撰寫引人注目的電子郵件副本、翻譯內容，以及透過辨識行動項目為銷售團隊提供營運支援。
- 這種方法專注於單一目的的一個段落，讓法學碩士非常容易擷取並運用您的資訊。我們的 Mercury Muses AI 甚至可以協助草擬這些高度結構化的資訊區塊。
2.開發可參考的內容格式：
- 比較： 「X vs. Y：哪個解決方案更適合 [特定受眾/問題]？」
- Lists & Use Cases：「[您的產品]在[特定產業]領域的 7 個關鍵使用案例」或「[熱門競爭對手工具]的 5 大替代方案」。 當 AI 進行推理或擬定答案時，這些格式可作為容易取得的參考點。我們的 Mercury 內容管理系統 (CMS) 支援建立此類結構化的內容，讓您更容易有效地實作這些格式。
3.在網路上建立您的 「語意足跡」：
- Guest Posts & Interviews：在知名的第三方平台上分享您的專業知識。
- 詞彙提及及定義：讓您的品牌或與您相關的關鍵概念出現在行業詞彙中。
- 第三方工具和市場上的產品說明：確保清晰度和一致性。
- 積極參與論壇 Q&A（例如，Quora、Reddit、特定產業論壇）：在受眾尋求資訊的地方提供有價值的答案。
- 在評論網站（G2、Capterra、TrustRadius）上進行全面的介紹：確保您的文案清晰明確，並突出您的獨特價值主張。
這種多平台策略與我們的 Mercury SEVO (Search Everywhere Optimization) 服務, which aim to enhance your brand's visibility and discoverability across the entire digital ecosystem where your audience seeks information, including deep dives into multi-platform audience and keyword intelligence.
這不只是 SEO，而是 AI 的語意訓練
主要的啟示是，LLM 不會僅引用「趨勢」或最傳統的 SEO 訊號。這需要轉換思維，從純粹追逐排名，轉變為策略性地「訓練」AI 模型，讓其了解並信任您的內容為權威來源。這就是有效的生成式 AI 優化的精髓。
在 Mercury Technology Solutions，我們 Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務 都建基於這些原則。我們專注於深入的相關性分析、以 AI 為重點的內容策略以及 E-A-T 放大，以確保您的品牌不僅能被看到，還能成為 AI 所產生答案的首選來源。
要成為 AI 的首選資源，進而成為數百萬使用 AI 的人的首選資源，機會是無窮無盡的，尤其是現在，許多競爭對手還在專注於過時的規則。透過逆向工程，您可以在人工智慧搜尋成為普遍做法之前，主宰這股新的浪潮。
常見問題 (FAQ)
Q1：您強調 LLM 優先重視清晰度和結構，而非傳統的引文信號，例如反向連結。這是否意味著傳統的 SEO 對於 AI 的能見度已不再重要？ 答：完全不是。您可以這樣想：傳統的 SEO 有助於確保您的網站和內容首先能被搜尋引擎爬蟲發現和存取，這也是 LLM 經常初次接觸您的資訊的方式。紮實的 SEO 技術基礎、優質的內容，以及展現整體權威，仍有助於您的內容成為 AI 知識庫的一部分。然而，在 AI 所產生的答案中直接被引用，就需要我們所討論的那層額外的清晰度、直接性以及「LLM-friendly」結構。因此，LLM SEO 是建立在強大的傳統 SEO 基礎上，並加以改進；它並不能完全取代傳統 SEO。
Q2：當企業嘗試更頻繁地被法律學家引用時，如何有效地衡量成功？是否有特定的指標可以追蹤？ 答：衡量法律硕士的直接引用是一个不断发展的领域。但是，可以通過多種方法來衡量成功與否：
- 品牌提及監控：定期以特定產業的提示查詢相關的 LLM，看看您的品牌或內容是否被提及，以及如何被提及。
- 情感分析：評估這些提及的背景和情感。您是否被當作權威、範例，或是順便被引用？
- Qualitative Audits：我們的 Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務包括「LLM SEO Audit & Competitive Benchmarking」，可協助分析您在 LLM 輸出中對競爭對手的存在與能見度。
- 間接流量& 品牌提升：雖然來自 LLM 引用的直接點選並不總是標準，但您可以監控直接網站流量、品牌搜尋查詢的增加，或整體品牌知名度的提升，這些都可能與 LLM 能見度的增加有關。
- 持續性 AI 監控： 我們也採用「持續性 Al 監控 & 適應性最佳化」作為我們服務的一部分，以追蹤 LLM 對您品牌的看法，並據此調整策略。
Q3：建立大量的「LLM Answer Blocks」和其他高度結構化的內容聽起來好像很費勁。企業如何在不讓內容團隊不堪負荷的情況下進行規模化管理？ 答：建立高品質、結構化的內容確實需要策略性的努力，但對於 AI 的能見度而言，長期的效益是相當可觀的。要進行規模化管理：
- 優先順序：將焦點放在您最重要的產品、服務或主題上，在這些產品、服務或主題上，人工智慧的能見度將產生最大的影響。
- 重新利用現有內容：審核您現有的內容（部落格、常見問題、白皮書），找出可重組為「LLM 答案區塊」的資訊。
- Leverage AI Assistance：我們的 Mercury Muses AI 等工具可透過協助草擬這些結構化的 Q&A 區塊、產生摘要或建議您的受眾可能提出的相關問題，顯著加快流程。
- 使用高效的內容管理系統：類似我們的Mercury 內容管理系統 (CMS) 的平台，具有友善的使用者介面和內容管理功能，可以簡化結構化內容的建立、組織和部署。
Q4：如果 LLM 對內容進行 「分塊和總結」，那麼他們歪曲我們的資訊或在沒有明確歸屬的情況下使用這些資訊的風險會有多大？ 答：在快速發展的人工智能領域中，這是一個值得關注的問題。雖然 LLM 以準確性為目標，但仍存在誤解或捨本逐末的風險，尤其是複雜的資訊。透過建立極為清楚、簡潔、明確的「LLM 答案區塊」和結構良好的內容，您可以大幅降低此風險。您基本上是在為人工智能提供預先消化、容易理解的片段，這些片段被誤解的可能性較低。關於歸屬性，這是一個產業標準和 AI 模型行為仍在發展的領域。然而，透過使您的內容具有高度的可引用性和權威性，您可以增加您的品牌直接或間接被認定為來源的機會。我們提倡負責任的 AI 開發，其中包括健全的歸屬機制。
Q5：如果一家公司希望提高其在 LLM 生成的答案中的知名度和 「值得引用 」性，它應該採取的首要步驟是什麼？ 答：最關鍵的第一步是透過 LLM 評估資訊的方式，徹底審核您現有的線上形象和內容。這包括我們的 Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務：「深層相關性分析 & Al-Focused Content Strategy」和「LLM SEO Audit & Competitive Benchmarking」。這將幫助您識別
- 您的受眾提出的關鍵問題，AI 有可能回答。
- 您現有內容中需要清楚、直接答案的缺口。
- 將現有資訊重整為 LLM 適用格式 (如「答案區塊」) 的機會。
- 如何強化您的 E-A-T 訊號。 透過此稽核，您可以制定有針對性的策略，以建立並最佳化專門設計的內容，讓人工智慧能夠理解、信任並引用。
