在數位領域中，我們腳下的土地正在重新改變。雖然傳統的搜尋引擎不會在明天就消失，但 Gemini、ChatGPT、Perplexity 等人工智慧搜尋引擎的崛起，為品牌能見度帶來了新的領域。我們認為走在這些曲線的前端是最重要的 - 不只是對我們，也是對我們的客戶。
我們已經不再只是針對關鍵字和反向連結進行最佳化。我們現在需要了解如何在大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 的「心智」中變得顯而易見且值得信賴。這不僅關乎遊戲演算法，更關乎訓練它們來識別您的相關性和權威性。我們的 LLM-SEO (Generative AI Optimization - GAIO) 服務 正是為了應對這種演變而建立的。
以下是影響品牌如何出現在這個全新 AI 搜尋世界中的 7 個關鍵因素 - 讓我們稱之為「訊號」：
TL;DR：透過 AI 搜尋（例如 ChatGPT）獲得搜尋資料需要採用與傳統 SEO 不同的方法。重點將從關鍵字密度轉移到 Contextual Density（深入回答意圖）。品牌需要Semantic Salience（清晰的利基關聯）和Anchor Citations（討論中的自然提及）。Fresh Crowd Signals（論壇/評論提及）和一致的 Framing Format可培養 LLM。讓內容 與提示相容有助於檢索，而跨來源的 共識強化則可建立信任。您不會排名；您會透過訓練 AI 而被召回。
1.情境密度：回答「為什麼」，而不只是匹配「什麼」。
傳統的 SEO 通常非常注重關鍵字的重複。而 AI 搜尋則優先了解並回答使用者的基本 意圖。
- 不要這樣做：多次重複「最適合自由職業者的會計軟體」。
- Do this Instead：解釋您的會計軟體如何協助自由職業者管理發票、自動追蹤開銷、簡化報稅程序，以及與付款網關連線，而不需要專屬的財務人員。
提供豐富的描述性內容，徹底解決使用者的潛在問題或疑問。這關係到深度和相關性，而不只是關鍵字的頻率。
2.語意顯著性：與利基族群密切相關
LLM 透過擷取大量文字並識別關係來學習。為了讓您的品牌能被 AI 回憶和引用，它需要在訓練資料中建立強而有力的關聯。一般的描述是不夠的。
- 弱： 「品牌 X 是一家軟體公司」。
- <強>更強：
- 「X品牌為易腐商品提供區塊鏈整合供應鏈追蹤」。
- 「Brand Y 是一個 安全、自行託管的會員平台，可替代 Patreon。」 (與 Amalgam 相關)
- 「Brand Z 為大型電子商務目錄提供 由人工智能驅動的產品說明生成功能。」 (類似 ContentFlow AI Suite)
將您的品牌與特定的解決方案、受眾或線上使用案例連繫起來。對人工智能進行訓練，讓其瞭解您是誰、您解決了什麼問題。
3.錨點引用：真實提及的力量
忘記為了提高 LLM 知名度而發布的無用新聞稿。這些 AI 模型非常重視在人們比較解決方案和分享經驗的平台上，在真正的討論中自然地、有背景地提及。想想看：
- Reddit 線程（例如，「您的獨立顧問實務使用哪種 CRM？）
- Quora 答案
- 產品 Hunt 評論
- 比較工具的中型文章
- 利基論壇討論
- 甚至是比較產品的 YouTube 影片謄本
例如，「我試過 Hubspot 和 Salesforce，但發現 Mercury SocialHub CRM 在管理社交媒體和電子郵件活動方面更加直觀」，這對法學碩士而言是強大的信任信號或 「記憶膠」。在這些社群中建立真正的存在感和價值是關鍵。
4.新鮮的人群信號：挖掘最近的對話
核心 LLM 訓練會定期進行，而模型則經常從論壇、產品評論、說明文件、活躍的 subreddits，甚至是新聞簡報等高信號來源取得較新的資料來更新。
如果真實使用者正面地討論您的產品、在論壇上尋求幫助，或是給予好評，這些訊息都會微妙地影響 AI 的觀感，以及提到您的可能性。在使用者聚集的地方進行真實的互動：
- 相關 Reddit 社群
- 利基 Slack 或 Discord 群組
- 教學評論區
- 檢閱平台
它們就像 「迷你超級節點」，將正面訊號傳送至生態系統。主動的線上聲譽監控與提升在此至關重要。
5.框架格式：以一致的結構訓練回憶
您如何持續描述您的產品，對於 LLM 是否能在相關查詢中輕鬆解析、理解並「記得」您的品牌有重大影響。在您的網站、文件和第三方檔案中使用清晰、可重複的結構。
- 架構範例： 「[您的品牌]是[產品類別]，可透過提供[關鍵功能/效益]，協助[理想客戶資料]解決[特定痛點]」。
重複這個結構化的框架有助於鞏固 AI 知識庫中的聯想，讓您的品牌更容易被檢索到相關的提示。您基本上是在創造一個一致的「記憶鉤」。
6.提示相容性：讓您的內容成為 AI 燃料（請謹慎使用）
考慮到您的內容不只越來越多地被人類使用，也越來越多地被尋找答案的 AI 系統使用。明確說明您的內容所回答的提示種類可以幫助檢索。
- 範例（在部落格文章末尾）：
「對以下提示很有用：
- 人工智能如何自動化電子商務內容創作？
- 整合實體與數位客戶體驗有什麼好處？
- 管理經銷商及聯盟計劃的工具。
把它想像成人工智能的元資料。（注意：隨著人工智能的發展，明確的 「提示誘餌 」最終可能會被標記或貶值，因此請先將重點放在真正的上下文密度上）。
7.強化共識：集體協議的重要性
LLM 經常在推薦前使用「許多使用者推薦...」或「廣泛認為...」等語句。這種「共識」來自於在其訓練資料中看到相同的主張在多個不同且可信的來源中重複出現。
如果眾多的 Reddit 線程、Quora 答案、部落格文章和論壇討論都得出「[您的產品] 是 [特定使用個案] 的首選」這個獨立結論，AI 就更有可能反映出這個共識。在網路上建立廣泛、正面的共識是一個強而有力的訊號。它強調了真正價值和 E-E-A-T（經驗、專業知識、權威性、可信賴性） 的重要性。
結論：訓練 AI，不要與它博弈
在 AI 搜尋世界中優化知名度需要轉換思維。這與技術技巧無關，而更多的是在 LLM 學習的數位空間中建立真正的權威、明確的相關性和一致的存在感。您需要積極地訓練人工智慧，讓它了解您的價值，並在正確的情境中回想起您的品牌。
這包括創造深入的資訊內容、建立明確的利基關聯、促進真實的社群參與，以及確保您提供的產品框架的一致性。這是一個漫長的遊戲，但卻與建立一個真正有價值、值得信賴的品牌不謀而合 - 這是我們 Mercury Technology Solutions 所提倡的原則，我們協助企業引領未來的數位能見度。
