TL:DR:由於 ChatGPT 等人工智能的出現，傳統的關鍵字搜尋量正逐漸被淘汰。人們會使用會話提示，而不只是關鍵字，人工智能會處理大部分的搜尋過程。忘記針對關鍵字進行最佳化；專注於影響 AI 的理解和建議。追蹤「提示驅動的能見度」- 您的產品/服務出現在相關 AI 回應中的頻率。這需要手動追蹤 (目前)，並轉向豐富情境的內容，以針對特定使用個案和複合使用者意圖。未來不在於關鍵字的數量，而在於成為 AI 在正確的情境中記憶和推薦的解決方案。
歡迎來到 LLM SEO 需求與新 SEO 的時代
我們正經歷著自網際網路誕生以來數位領域中最重大的轉變之一：大型語言模型 (LLM) 的興起，例如 ChatGPT、Perplexity 和 Claude。身為技術專家和企業領導者，我們必須注意，因為這些改變正從根本上改變資訊的線上搜尋和消費方式。這意味著搜尋引擎最佳化 (SEO) 的舊規則正迅速成為歷史。
多年來，「搜尋量」一直是聖杯指標。每月有多少人搜尋「X 關鍵字」？這決定了內容策略、廣告開支和認知的市場需求。但我要告訴您：現在只依賴搜尋量，就像使用錯誤世紀的地圖來導航一樣。
為何「搜尋量」會讓我們失望？
想想 您是如何使用 ChatGPT 等工具的。您不只是輸入 「最好的 CRM」。您可能會問：「對於需要強大專案管理整合功能，且不需要花大錢的小型科技顧問公司來說，什麼是好的 CRM？」
看到差異了嗎？
- 查詢與提示：傳統搜尋量追蹤的是不連續的關鍵字查詢。LLM 是根據會話 prompts 來操作的，這些 prompts 是細微的、有上下文關係的，而且通常是多方面的。
- 人工智能中間人：當有人使用 Google 時，他們會篩選結果。當他們使用 LLM 時，AI 會合成資訊、比較選項，並經常提供直接的答案或建議。它完成了傳統「搜尋旅程」的 90%，而目前的 SEO 工具 (例如 Ahrefs 或 Semrush) 基本上看不到這個旅程。
- 針對 AI 進行最佳化：您不再只是試著針對人類搜尋者進行排名。您需要您的內容和品牌存在能被 AI 的推理引擎理解、處理和回想。您的資訊需要符合模型的邏輯，並在其產生的回應和比較中自然浮現。
介紹新的北極星：即時驅動的能見度
如果搜索量被淘汰了，那麼什麼才是主流？我們需要開始思考 提示驅動的能見度。
忘記執著於 「關鍵字 X 每月有 3,200 次搜尋」。現在的關鍵問題是：
- 在回應哪些類型的使用者 prompts 時會提到我們的產品或服務？
- 哪些具體問題或 使用個案會導致 AI 向我們推薦？
- 在哪些類別中，我們一直被視為可行的選擇？
- 哪些特定的 AI 模型（ChatGPT、Perplexity、Claude 等）有機地提及我們的品牌？
這才是 AI 第一世界中真正衡量需求的標準。這與原始的搜尋數字無關；這關鍵在於 AI 會話情境中的相關性與回憶性。
追蹤無法追蹤者（目前）
壞消息是什麼？您的標準 SEO 面板尚未針對此而建立。它們會追蹤關鍵字，而非 AI 回應中的會話內容。
好消息是什麼？您可以開始手動追蹤。這需要付出努力，但所獲得的洞察力是無價的。以下是我們 Mercury 開始採用的方法：
- 建立「LLM 知名度追蹤」：一個簡單的試算表（沒錯，Google Sheets 就可以！）就是您的起點。
- 記錄提示：每當您看到 LLM 回覆中提到您的產品、服務或甚至競爭對手時，請記錄觸發它的 精確提示。
- 跨模型追蹤：跨不同的 LLM（ChatGPT-4、Claude 3、Perplexity 等）測試相關提示，因為它們通常有不同的知識庫和回應模式。
- 擷取詳細資訊：記下提及的位置/優先順序、使用的特定措辭、日期，並擷取螢幕截圖以作參考。
這並不是自動化的（還沒有！），但它是了解您的實際能見度的基礎，因為它越來越重要。
解構 LLM 需求：超越關鍵字
LLM 需求並非孤立的關鍵字，而是 主題 x 使用個案 x 內涵的組合。
與其針對關鍵字 「最佳視訊託管」，您需要瞭解產生該需求的情境。舉例來說：
- 課程製作人可能會問「有什麼安全、私密的 Vimeo 替代方案，專門用於託管線上課程視訊？」
- SaaS 公司可能會問：「推薦一個能夠輕鬆與教育平台整合的 安全視訊串流解決方案」。
需求就存在於這些特定的情境場景中。您的內容需要直接滿足這些細微的需求。
影響 AI：三個層次
要在這個新環境中有效勝出，您需要從三個關鍵層面影響 LLM 需求：
- 提示層：瞭解您的潛在客戶在向 AI 求助時所使用的語言。他們想要解決什麼問題？他們要求進行哪些比較？
- 回應層：在 AI 所產生的答案、比較和建議中明確提及您的品牌/產品。
- 來源層：確保 AI 擷取的基本資訊（文章、論壇、文件、評論）在相關情境中正面、準確地提及您的品牌。
主宰意味著在三者之間都有存在感和影響力。
LLM SEO 時代的策略
您實際上如何影響這些層次？
- 種植使用案例內容：建立詳細的內容（部落格文章、案例研究、教學），以解決特定的問題和使用案例，為為什麼您的解決方案適合提供強大的背景。
- 賺取品牌引用：鼓勵在知名論壇（如 Reddit、Stack Overflow）、技術文件、高品質評論網站和產業討論中提及您的品牌。LLM 會對這些來源進行索引和學習。
- 解決複雜的意圖：在單一作品中開發能夠解決多步驟使用者旅程或複雜問題的內容。想想結合工具建議的 「操作指南」。
- 優先考慮實用性：請記住，LLM 旨在提供幫助。與純粹的品牌權威相比，他們通常會優先使用能直接解決使用者所述問題的實用資訊。讓您的內容具有令人難以置信的實用性。
尋找黃金：即時第一市場研究
想要出人頭地嗎？開始積極尋找真實世界的提示：
- 監控社群：瀏覽相關的 subreddits、Slack 頻道、Discord 伺服器和論壇，您的目標受眾會在這些地方討論他們面臨的挑戰。注意他們使用的準確語言。
- 測試提示：將這些真實世界的提示插入 ChatGPT、Claude 等，看看會出現哪些解決方案（您和競爭對手的解決方案）。
- 反向工程師：分析為什麼某些產品會被推薦。他們發表了什麼內容？他們在哪裡獲得引用？這就是您的路線圖。
大轉移：情境為王
讓我們簡化過渡：
- Google SEO：需求主要存在於關鍵字中。
- LLM SEO：需求主要存在於情境中。
情境 - 特定的使用個案、使用者的基本目標、所做的比較 - 並不會整齊地顯示在每月的搜尋量報告中。它會被人工智能提及、理解和記住。
要適應這種情況，就必須從根本改變我們對內容、能見度和衡量成功的看法。這是一項挑戰，是的，但也令人興奮。那些能夠接受這種改變，並學會有效影響 LLM 需求的企業，將成為明日的領導者。
讓我們一起迎接搜尋的未來。
