說明
AI 驅動搜尋的時代已經來臨，它需要一個新的策略： LLM SEO (Large Language Model Search Engine Optimization)。這是以大型語言模型 (LLM) 最有可能搜刮、總結和引用的格式和位置來優化內容的做法。本指南提供了在這個新環境中獲勝的策略藍圖。您將學到九項核心策略，從創造原始資料和結構化內容供 AI 使用，到透過 E-E-A-T（經驗、專業知識、權威性和可信度）建立無懈可擊的權威，以及實施整體策略架構。我們的目標是將您的重點從追逐排名轉移到建立信任和贏得品牌提及，在零點擊的世界中保護您的業務。
新的搜尋範式：進化而非革命
多年來，企業領導者一直聽到 「SEO 已死」 的鼓聲。早在 2024 年，我就寫過當時所謂的「GEO」：生成式引擎優化 (Generative Engine Optimization)。我創造了這個名詞，以捕捉早期 AI 系統中內容可能的排名方式，這是基於學術界對法學碩士如何採集內容的研究。
今天，情況已經發生了巨大的變化。隨著 ChatGPT、Claude、Perplexity 以及其他以 LLM 為基礎的搜尋體驗吸引了數以億計的使用者，業界已經為這個新領域集結了一個標準用語： LLM SEO。我們見證了使用者行為的根本轉變。查詢變得更加會話化和複雜。人們現在不再問 「紐約市最好的咖啡」，而是問 "紐約市深夜時段最好的隱藏咖啡店是哪家？他們期待一個單一、確實的答案，而不是十個藍色連結。
這是 LLM SEO 的新現實。這並不是要拋棄進階 SEO 的玩法。事實上，本指南中的許多策略 - 創造權威內容、建立主題群組和使用結構化資料 - 都是經過驗證的最佳實務。差別不在於 什麼，而是在於 為什麼 和 如何。戰略目標已經從在列表中排名以提高點擊率，轉變為在生成的答案中成為可信賴的、被引用的來源，以提高品牌回憶。這並非 SEO 之死，而是其提升。
傳統 SEO vs. LLM SEO：重點轉移
要掌握這種演變，了解重點的轉移至關重要。
SEO方面 | 傳統 SEO 重點 | LLM SEO 焦點 |
|---|---|---|
主要目標 | 達到 SERP 的高位置以推動點擊率 | 成為 AI 答案的引用來源，以提升品牌回憶度與權威性 |
關鍵字 | 以搜尋量和競爭為目標 | 以會話內容和語意相關性為目標 |
內容結構 | 優化標題和 meta 標籤以贏得片段 | 針對清晰的定義和 Q&A 格式進行最佳化，以便於解析和引用 |
權威訊號 | 反向連結和網域權威至關重要 | 值得信賴的參考資料、一致的品牌提及和 E-E-A-T 訊號同樣重要 |
內容深度 | 全面性足以滿足使用者的查詢 | 徹底且內容豐富，足以讓 LLM 準確驗證與解析 |
在 Mercury Technology Solutions，我們不只是觀察這些趨勢；我們還為這些趨勢進行建置。忘記那些短期的技巧。讓我們來討論能讓您的品牌在 AI 搜尋時代獲得持續成功的基礎策略。
主宰 AI 搜尋的 9 項核心策略
1.建立原創、權威的內容
LLM 都是在現有的網際網路上訓練出來的。要脫穎而出，您必須帶來新的東西。當模型遇到不屬於它已經「知道」的查詢時，它會主動尋找新鮮、可信的來源。您最大的優勢就是您獨特的人類專業知識。
- First-Person Reviews & Experience： 人工智能可以列出產品規格，但無法描述使用體驗。真實、親身體驗的評論是黃金，因為它們提供了模型無法創造的洞察力。
- 原始資料與洞察力： 模型無法進行調查或計算新的數字。如果您包含自己的調查、統計或研究結果，您的內容就會成為主要來源。SEO 專業人士 Aleyda Solis 發現，在指南中包含特定品牌的調查資料，有助於她的內容出現在生成式搜尋預覽中，因為 LLM 發現了只能從她那裡獲得的獨特統計資料。
- 具有明確要點的觀點導引文章： 針對您產業中的主題，提出獨特、甚至是相反的觀點。以證據和專業知識為後盾的原創性思考，正是 LLM 所渴望的，以豐富他們的知識基礎。
2.針對 AI 消費結構化內容
雖然清楚的 HTML 結構一直都是 SEO 的最佳實務，但對於 LLM 而言，這是被理解的先決條件。AI 工具不僅會掃描關鍵字；它們還會解析完整的 HTML，以瞭解您內容的結構和層次。
- 建立明確的標題階梯： 從單一的 H1 開始，使用 H2 表示主要觀點，H3 表示輔助觀點。SEO 專家 Lily Ray 發現，標題層級一致的內容被 ChatGPT 重新表述的可能性高出 40%。
- 使用 AI 友善列印格式：
- 有結構的 「最佳 」清單： 解釋 如何 您選擇的項目，並給予每個項目 「最適合 」的評分（例如，「最適合預算有限的自由工作者」）。
- 比較表格： 直接在簡潔的表格中將您的產品與替代品進行比較，並提供明確的用例判斷。
- 問答式內容： 使用客戶問題來組織您的文章。這種 Q&A 格式直接反映了法學碩士的培訓方式。
- Keep Paragraphs Token-Friendly: Break long thoughts into short paragraphs (under 5 lines).LLM 以「記號」來處理文字，較短的段落較容易完整引用。
3.掌握會話關鍵字研究
自 2013 年 Google 的蜂鳥 (Hummingbird) 更新以來，針對問題型查詢進行最佳化已成為標準作法。然而，LLM 中提示的複雜性和會話性質要求更深入地應用此原則。
從 Google Search Console 開始，搜尋以「誰」、「什麼」、「為什麼」等開頭的查詢。然後，將搜尋範圍擴大到開放的網路-從 Google 的「People Also Ask」、Reddit 和 Quora 收集問題。目標是捕捉受眾所使用的精確、細微的措辭。
4.建立整體主題群
主題群模式是現代內容策略的基礎元素。它對於 LLM 的重要性更為顯著，LLM 使用這些相互連結的樞紐來驗證來源在某個主題上的全面權威性。只有一篇文章是不夠的。您需要建立一個從各個角度涵蓋主題的頁面網，向人工智能表明您的領域是一個權威資源。
5.讓您的內容在不同平台上多元化
法學碩士會尋找最佳資產來回答查詢，不論其格式為何。單一品牌可能會從部落格文章、Reddit 評論和 YouTube 謄本中被引用，而且都是針對同一主題。這種方法通常稱為「隨處搜尋優化」（Search Everywhere Optimization），因為它的重點在於無論您的受眾在哪裡搜尋，您的內容都會出現在那裡。將您的核心內容重製成多種格式，以最大化您的表面區域。一篇長篇部落格文章可以變成 Podcast、LinkedIn 文章和一系列短片預告。
6.在高度信任的環境中種植您的內容
發表優秀的內容只是成功的一半。您需要將它放置在 LLM 信任並經常抓取的環境中。
- User-Generated Content Hubs (Reddit & Quora)： 法學碩士引用 Reddit 的次數比任何其他來源都多。真實地參與相關的 subreddits，並在 Quora 上回答問題，將您的專業知識直接播種到 AI 訓練生態系統中。
- 值得信賴的產業刊物： 追求客座文章，並向記者提供專家引言。目標已經從反向連結轉變為品牌聯想以及在受尊敬的來源中的能見度。
- 比較和評論網站： G2 和 Capterra 等平台遵循吸引 LLM 的公式。積極鼓勵客戶在這些網站上提供詳細的評論。
- 編輯型微型網站： 建立一個獨立的網站，專注於提供整個行業的價值。這會比重金打造的公司頁面更具可信度，並使您成為值得信賴的中立資源。
7.使用 E-E-A-T 建立不可動搖的權威
LLM 不僅是資訊檢索器，也是聲譽引擎。為了避免提供有害或不準確的資訊，它們有一個內建的信任層，可優先處理具有高水準的經驗、專業知識、權威性和可信度 (E-E-A-T) 的來源。這不再是一個軟性的概念，而是技術上的必要條件。
您的目標是建立一個穩定且符合事實的敘述，讓模特知道為什麼 可以信賴您。這意味著要在利基刊物上引用專家的話，鼓勵在可信賴的目錄上進行評論，並確保您的品牌名稱和重點在任何地方都是一致的。根據專家 Glen Gabe 的觀察，如果品牌細節在所有數位內容中重複出現，AI 的引用就會更加一致。每一項內容都應該為可信度的連貫故事做出貢獻。
8.實施整體策略架構
策略固然重要，但必須以連貫一致的策略為指導。一個成功的 LLM SEO 計畫建立在四個關鍵支柱上，共同建立持久的數位權威。
- 權威： 這是基礎。這是關於有系統地建立您的 E-E-A-T，成為您領域中的權威、值得信賴的領導者。
- 引用： 這是目標。這是為了確保當使用者提出相關問題時，AI 助理會直接引用並推薦您的專業知識。
- 基礎架構： 這是引擎。這是關於擁有一個整合的技術基礎 - 從您的 CMS 到您的 CRM - 以資料的一致性和效率來支援您的權威建立和營運活動。
- 動態維護： 這是承諾。數位環境不斷演變。此支柱代表持續監控、分析和適應，以保證您品牌的聲譽和知名度。
9.確保技術上的無障礙和標記
AI 爬蟲無法引用它無法取得和理解的內容。最後一步是技術上的握手，讓您所有其他的努力對機器來說都是易懂的。
- 可抓取性： 確保您的 robots.txt 檔案允許 Googlebot 和 GPTBot 等 bots 存取您的重要內容。保持核心文字為原始 HTML，修復損壞的連結和重定向鏈，並提交 XML 網站地圖。
- 知識庫標記 (Schema & JSON-LD)： 這是不容商榷的。正如專家 Cindy Krum 所指出的，結構化資料是人工智能系統的隱形冠軍。使用 JSON-LD 格式，您基本上可以直接將結構化資料餵飼到系統中，例如：Google 的知識圖表 (Knowledge Graph)--龐大的實體資料庫，為其最複雜的結果提供動力。與其讓 Google guess 您是一家軟體公司，您可以使用組織模式來告訴它。這有助於 Google 為您的品牌建立豐富的知識面板，並鞏固您作為已驗證實體的地位。對於依賴這些權威知識庫的 LLM 而言，在知識圖表中擁有強大存在的品牌是值得信賴且容易引用的來源。現代的內容管理系統 (CMS) 通常可以簡化這些技術功能的實施。
第三部分：如何追蹤您的 LLM SEO 成功案例
追蹤 LLM 的影響力不像監控點擊次數那麼簡單。您需要尋找衡量影響力和品牌知名度的新訊號。
1.監控品牌與直接流量成長
LLM 影響力的標誌性模式通常是有機點擊的減少，搭配穩定或成長的品牌與直接流量。使用者看到您的品牌在 AI 回應中被提及，就會記下來，之後直接搜尋您的品牌。在您的分析平台中監控此趨勢。
2.手動檢查 AI 工具中的品牌提及
定期在不同的工具中執行手動提示，例如 ChatGPT、Claude 和 Perplexity。使用隱身瀏覽器，以受眾的方式搜尋 (「X 的最佳工具」、「如何解決 Y」)。記錄每次提及的情緒和上下文。這些定性資料對於完善您的策略非常寶貴。
3.使用 AI 工具追蹤未連結的品牌提及率
由於 LLM 會衡量所有第三方參考資料，因此不連結的提及是非常重要的。使用專門的平台來監控您的品牌在 AI 答案中出現的頻率。這些工具可以顯示哪些頁面被拉取、依意向將提及分組，並強調內容差距。這是發現您在哪些地方下滑及其原因的最快方法。專業的 LLM SEO 服務專為管理此流程而設計，可監控複雜的影響力網路以提升品牌聲譽。
未來是主動的
LLM SEO 的原則不是追逐曇花一現的策略。它們是關於回歸到行銷的基本要素：建立值得信賴的品牌、創造非凡的價值，以及展現無庸置疑的專業知識。在 AI 答案中被引用的品牌將贏得心智分享，即使他們從未排名第一或獲得單次點擊。
您不是在優化流量，而是在建立信任。您不是在追逐反向連結；您是在贏得品牌提及。現在就讓您的品牌加入對話，這樣您就不會落後了。
常見問題
什麼是 LLM SEO？
LLM SEO 是指優化您的數位內容，使其容易被大型語言模型（如 ChatGPT）在其產生的答案中找到、理解和引用。它著重於結構、權威性和會話相關性。
大型語言模型對 SEO 有何影響？
大型語言模型正在將使用者行為從傳統的搜尋引擎結果頁面轉移至直接、會話式的回答。這會影響 SEO，因為在 AI 回應中，品牌提及和引用的優先順序會高於簡單的點擊和排名。
為什麼 LLM SEO 對未來很重要？
LLM SEO 的重要性在於 AI 驅動的搜尋正快速成長。能夠適應的企業將能夠在這個新的生態系統中保持可見性和可信賴性，而不能適應的企業則有可能被大部分受眾所忽略。
企業如何實施 LLM SEO 策略？
企業可以透過以下方式實施 LLM SEO：創建原創、以資料為依據的內容；以清楚的標題和 AI 友好的格式來組織內容；在多個平台上建立權威 (E-E-A-T)；以及透過適當的 schema 標記來確保其網站在技術上是健全的。
採用 LLM SEO 有哪些挑戰？
主要的挑戰包括人工智慧技術的快速演進、在沒有點擊量等傳統指標的情況下難以追蹤成功與否，以及需要持續製作高品質、權威性的內容，而非依賴舊有的 SEO 策略。
