為大型語言模型進行最佳化的新興領域，有些人稱之為 LLMO、GAIO 或簡稱為 LLM SEO 的下一階段。在 Mercury Technology Solutions，掌握這些技術轉變是我們的核心工作。忽略生成式 AI 搜尋的興起並不是一種選擇；了解如何在其中維持能見度才是新的策略要務。
市場預測清楚地顯示了一個巨大的轉變：LLM 市場正在蓬勃發展，聊天機器人的使用率正在上升，而傳統的搜尋流量預計到 2028 年將大幅下降。這不僅是一種趨勢，而是資訊發現和消費方式的轉變。就像 SEO 的早期一樣，我們正進入 LLM 能見度的 「狂野西部 」階段。主動、合乎道德的策略將會贏得勝利，這就是為什麼了解 LLMO now 是至關重要的。我們的Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務正是為了幫助企業在這個新的領域中遊刃有餘而設計的。
TL;DR: LLM Optimization (LLMO)，或 LLM SEO，是關於讓您的品牌在 AI 聊天機器人回應 (ChatGPT、Gemini 等) 中顯露並準確表達。它超越了傳統的 SEO，著重於 AI 模型如何詮釋上下文、實體、權威和共識。主要策略包括透過公關建立主題關聯、使用高訊號內容（引文、統計資料）、實體研究、聲稱維基百科存在、參與重要社群（如 Reddit）、提供 LLM 反饋，以及維持強大的基礎 SEO。在這個快速發展的領域中，及早採用會提供顯著的優勢。
什麼是 LLM 優化 (LLMO / LLM SEO)？
LLM Optimization (LLMO 或 LLM SEO) 是一種策略性強化品牌整體形象的作法，包括品牌定位、資訊、聲譽和內容，以便大型語言模型 (LLM) 在產生回應時能準確理解、回想和正面呈現您的品牌。
這不僅僅是關於出現在 Google 的 AI 總覽中（雖然是相關的）；這是關於影響底層 AI 的知識庫，以確保您的品牌被適當地提及、正確地連結，有時甚至會將其內容（如引文或統計資料）直接包含在 ChatGPT、Perplexity、Claude 和 Gemini 等平台所提供的答案中。將其視為在 AI 本身中建立您品牌的聲譽。
為何現在就要投資 LLMO？好處顯而易見
忽視 LLMO 意謂著冒著在迅速成為主要資訊來源的平台上被忽視的風險。主動參與具有顯著的優勢：
- Future-Proofs Visibility： LLM 正在成為資訊發現不可或缺的一部分。最佳化可確保您保持可見性。
- First-Mover Advantage：這個領域是新興的，現在建立存在感可以創造競爭優勢。
- 取代競爭對手：在 AI 答案中佔據引用空間，讓競爭對手的空間更小。
- 影響高意向性對話：人工智慧經常扮演推薦引擎的角色；LLMO 增加您在購買決策過程中被推薦的機會。
- 驅動推薦流量：基於 RAG 的 LLM（見下文）可以引用來源，並將流量傳回您的網站。
- 透過代理提高搜尋能見度：強大的 LLMO 通常與強大的 SEO 訊號相關。
LLMO 與 SEO 之間的關鍵連結
了解 LLM 如何學習和與網路資料互動至關重要。大致有兩種類型：
- 自含式 LLM（例如 Claude 的舊版）：在大型、固定的資料集上訓練，並有特定的知識截止日期。它們無法存取即時的網路資訊。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) LLM (例如 Perplexity、Gemini、ChatGPT with Browse)： 這些模型 可以從即時網際網路 (通常是透過搜尋引擎) 擷取資訊，以產生回應並引用來源。
第二種類型會建立直接連結：
- RAG LLM 可以帶動流量：透過引用您的網站，他們可以成為新的推薦來源。
- SEO對RAG LLM的影響：正如Olaf Kopp所說，內容的可發現性是關鍵。如果 LLM 無法找到並閱讀您的內容（因為 SEO 不佳），它就無法從中學習或引用。此外，最近的研究（例如 Seer Interactive 的研究）顯示，高有機排名與被法律學家提及之間存在強烈的相關性。
因此，強大的基礎 SEO（可抓取性、可索引性、網站結構、相關內容）是有效的 LLMO 不可或缺的先決條件。
如何優化 LLM：10 大策略
LLMO 在不斷演進，但基於目前的研究和對 LLM 運作方式的瞭解，這些策略是至關重要的：
- 建立主題關聯（PR & Mentions）：LLM 會根據語意接近性（概念一起出現的頻率）來理解關係。使用策略性公關、贏得媒體提及、獲得高品質評論，以及參與贊助活動，將您的品牌名稱與您希望在 AI 「心智 」中擁有的關鍵主題強烈聯繫起來。追蹤您在這些主題上的聲音佔有率。
- 使用高訊號內容（引文、統計資料、引文）：研究顯示，包含直接引文、可驗證的統計資料以及可信來源引文的內容，被 RAG LLM 引用的可能性明顯較高。在您的內容中加入這些元素，以顯示權威性和可信度。
- 專注於實體，而不僅僅是關鍵字：LLM 識別和連接「實體」（人、地點、品牌、概念）。審核 LLM 目前對您品牌相關實體的看法（Google 的 NLP API 或 Inlinks 等工具可提供協助）。開發能強化所需聯想並填補缺口的內容。
- 監控 AI 總覽的能見度：由於高排名與 LLM 提及相關聯，因此請使用 Ahrefs Brand Radar 等工具，針對重要主題追蹤您的品牌在 Google AI 總覽中的能見度。分析經常出現的競爭對手。
- Establish Foundational Authority (Wikipedia / Knowledge Graph)： 維基百科是幾乎所有主要 LLM 的大量訓練資料來源。為您的品牌建立維護良好、中立、可驗證且值得注意的維基百科條目，對於實體識別而言至關重要。這也會對您在 Google 知識圖表中的存在產生正面影響。
- Research & Answer Brand Questions：使用 SEO 工具（例如 Ahrefs 的 Matching Terms report）來尋找使用者對您的品牌或相關主題所提出的問題。使用 LLM 介面的自動完成功能直接研究潛在問題。建立能直接回答這些問題的內容。(注意：僅嘗試用您的資料來「微調」公開的 LLM，對公眾能見度是沒有幫助的）。
- 以真實的方式參與高價值社群：Reddit 等平台是 LLM 訓練資料的重要來源，尤其是使用者意見和討論。建立真實的社群存在、參與 AMA、鼓勵有機的使用者討論您的品牌 - 這些都會產生寶貴的訓練訊號。追蹤您的品牌在這些平台上的提及率。
- 提供直接的 LLM 反饋：對於 Gemini 或 Perplexity 等基於 RAG 的 LLM，當它們誤報或遺漏您的品牌時，請使用其內建的反饋機制（評級回應、建議修正）。雖然這不是保證的最佳化策略，但隨著時間的推移，這可能有助於完善模型的理解。
- 維持強大的 SEO 基礎：不要忽略基本要素！確保您的網站技術完善、內容相關且結構良好，並建立專題權威。高有機排名會直接增加您被法律學家注意和引用的機會。
- 防範操控（品牌保護）：注意「黑帽 LLMO」技術（如提示注入或有偏見的內容創作）的出現。監控您的品牌和競爭對手在 AI 答案中的表現，並準備處理錯誤資訊。主動的線上聲譽管理至關重要。
LLMO 策略摘要表
| 策略 | LLMO 的主要目標 | 關鍵行動 |
|---|---|---|
| 1.專題協會 | 將品牌與 AI 語義空間中的相關概念強烈連結。 | 策略性公關、獲得的媒體、評論、贊助、追蹤聲音佔有率。 |
| 2.高訊號內容 | 透過展示權威性/可信度來增加引用的可能性。 | 包含獨特的引文、專屬統計資料、引用可信的外部來源。 |
| 3.實體焦點 | 確保 AI 正確識別 & 關聯您的品牌實體。 | 審核現有的實體關聯，建立內容以建立所需的連結。 |
| 4.AI 概觀監控 | 利用 SERP/AI 總覽排名 & LLM 引用之間的相關性。 | 追蹤 AI 總覽中的能見度，分析高能見度的競爭對手。 |
| 5.基礎權威 | 建立品牌，成為核心訓練資料的認可實體。 | 確保/維護精確、中立的維基百科條目；針對知識圖表進行最佳化。 |
| 6.品牌問題解答 | 提供 AI 可以用於品牌特定查詢的直接答案。 | 研究問題 (SEO 工具、LLM 自動完成)、建立特定內容。 |
| 7.社區參與 | 在 LLM 訓練資料來源中產生正面、有機的提述。 | 在 Reddit/論壇上建立存在感、主持 AMA、鼓勵 UGC、追蹤提及。 |
| 8.LLM 反饋提供 | 可能直接糾正 AI 的誤解。 | 在 RAG LLM 中使用回饋功能（大拇指向上/向下、評論）。 |
| 9.基礎 SEO | 確保可發現性 & 利用排名關聯性。 | 維護技術性 SEO、網站結構、相關內容、建立權威。 |
| 10.品牌保存 | 防範 AI 答案中的操控 & 錯誤資訊。 | 監控品牌表現、處理不確定性、管理聲譽。 |
總結：打造搜尋的未來
LLM Optimization 並非關於快速的訣竅，而是透過 AI 模型如何學習和記憶資訊的角度，在數位領域中建立策略性、一致的品牌。它要求專注於品質、權威性、清晰度以及在網路上的真正存在感。
儘管行銷領域複雜且發展迅速，但其核心原則與良好的行銷方式不謀而合：創造價值、建立信任、明確自己的定位，並在受眾所在的地方進行行銷。在 Mercury Technology Solutions，我們擁有專業的知識和服務，例如 LLM-SEO (GAIO) 和 SEVO 在 AI 搜尋時代，我們將協助您度過這個轉型，並確保您的品牌能見度。
LLMO / LLM SEO 常見問題
Q1: LLMO (LLM SEO) 與傳統 SEO 有何不同？ 傳統 SEO 主要著重於網頁在搜尋引擎結果中的排名。LLMO 著重於優化您的品牌資訊和存在，以便 AI 語言模型能夠準確理解、信任並在產生的答案中引用您的品牌。強大的基礎 SEO 對 LLMO 來說是必要的。
Q2：LLMO 是否等同於針對 Google 的 AI 總覽進行最佳化？ 它們有關聯，但不完全相同。針對 AI 概覽進行的最佳化特別著重於該 Google 功能的排名。LLMO 的範圍較廣，旨在影響 AI 的基本知識和跨不同平台 (ChatGPT、Perplexity 等) 和查詢類型的召回率，這有助於出現在 AI 概覽中。
問 3：如果我遵循這些步驟，是否就能保證我的品牌會被法律學家提及？ LLM 是複雜的，而且有些不可預測（「非決定性」）。這些策略符合 LLM 根據目前的理解來學習和評估資訊的方式，因此可以顯著增加正面曝光的機率。持續的努力和建立真正的權威是關鍵。
Q4：對於 LLMO 來說，擁有 Wikipedia 頁面是否必要？ 雖然不是唯一因素，但目前被認為是高度重要，因為維基百科是大多數主要 LLM 的主要訓練資料來源。中立、可驗證的 Wikipedia 詞條有助於將您的品牌建立為 AI 的認可實體。
問題5：反向連結對LLMO有多重要？ 與傳統 SEO 相比，反向連結對於 LLM 的召回似乎沒有那麼直接重要。然而，高品質的反向連結有助於整體網域權威和更高的有機排名，而這與 LLM 的提及率密切相關。因此，它們仍具有間接的重要性。
問 6：如果競爭對手在 AI 答案中散布關於我的品牌的錯誤資訊怎麼辦？ 這是一個嚴重的問題（"Black Hat LLMO"）。要解決這個問題，需要主動的線上聲譽管理、透過 LLM 反饋標記錯誤資訊（策略 #8）、確保您自己的權威內容（網站、Wikipedia）是準確且最佳化的，並可能參與反 PR 以糾正 AI 所學到的記錄。
問題7：LLM多久更新一次訓練資料？ 不盡相同。獨立模型的更新頻率不高（幾個月或幾年）。RAG 模型會持續存取即時網路資料，但其基礎核心模型的更新頻率較低。包含最近的論壇/社區討論（策略 #7）的更新可能比完整模型的重新訓練更頻繁。
問題8：我應該先將 LLMO 的工作重點放在哪裡？ 從基礎開始：確保基本的SEO(策略#9)，並透過高品質的內容和目標公關/外展，建立明確的專題關聯(策略#1)和實體焦點(策略#3)。確保您的維基百科/知識圖表存在（策略 #5）準確無誤。
