大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 的興起正在徹底改變資訊的浮現與消費方式，例如 Google 的 AI 總覽等功能，以及搜尋介面中日益普遍的 AI 模式。為了確保您的品牌能在真正重要的地方顯現 - 在您的競爭對手掌握轉變之前 - 新的優化方法是必要的。以下是如何適應的方法：
瞭解 LLM 推薦範例。
與傳統搜尋引擎主要呈現排名連結清單不同，LLM（如Google 的 AI 總覽及其他 AI 驅動的搜尋結果所示）通常會提供綜合、直接的答案。傳統的 SEO 指標，例如反向連結或網域權威，雖然在背景上仍有其重要性，但在這些綜合回應中卻不是最直接的因素。如果您的品牌或資訊不容易被這些 AI 系統存取和詮釋，無法貢獻給他們的知識庫，您就有可能在這些日益顯著的答案生態系統中被忽略。
擁抱以實體為基礎的 SEO，而非關鍵字。
LLM 通過理解和連接實體（概念、品牌、產品及其關係）來運作，而非簡單地匹配關鍵字。舉例來說，如果您的 SaaS 產品是「針對開發者的媒體最佳化」，請確保您所有的數位接觸點，包括文件、社群媒體檔案、產品頁面和相關的利基論壇，都持續強化這個精確的關聯。我們的目標是讓 LLM 學習並內化這種關聯，讓您的資訊成為相關 AI 產生摘要的首要內容。
開發「答案第一」內容群組
捨棄針對「最佳 CRM 工具」等一般關鍵字進行廣泛最佳化的冗長部落格文章。取而代之的是，優先創作重點內容，直接而全面地回答您的目標受眾可能會向法律學家提出的特定問題。例如
- 「哪種 CRM 最適合自創公司的創辦人？」
- "什麼 CRM 能提供最簡單的上線流程？ 在內容創作的過程中，您應該猶如在使用清楚、明確的資訊一絲不苟地訓練 AI，而不是試著與演算法博弈。這是在 Google 的 AI 總覽及類似功能中浮現的關鍵。
培育品牌信號回路，為 LLM 提供養分：
優化工作必須超越 Google 的傳統排名因素。LLM 在龐大且多樣化的資料集上接受訓練，這些資料集包括以下平台：
- 產品獵頭
- GitHub
- 推特
- 官方文件
- 新聞稿
- Quora
- 社區論壇
這些都是 LLM「學習」和建立關聯的管道。在這些平台上建立強大、一致的存在，向他們傳達關於您的品牌和專業知識的正確信號，增加您在人工智能產生的內容中被引用或參考的機會。
針對 AI 抓取程序優化您的網站。
簡潔、結構清晰以及直接的語言是 AI 理解的首要條件。從您的網站文案中去除不必要的術語和行銷花言巧語。例如，清楚說明您所提供的服務：
- 「Gumlet是專為開發人員設計的影像最佳化工具」。
- "Mercury Technology Solution 是一家專門從事 FSI 行業的 LLM SEO 公司。 明確性比聰明更重要；LLM 和為其提供資料的爬蟲不會對含糊不清或過於 「可愛 」的措辭有好的反應。結構良好、清晰的內容更容易處理，以便納入 AI 概觀等功能中。
將焦點從流量轉移到成為 The Answer
在 LLM 時代，特別是有了像 Google 的 AI 總覽這樣的功能，最終目標並不只是吸引數以萬計的頁面瀏覽量。取而代之的是，努力讓您的品牌、專業知識或解決方案直接對 LLM 所提供的確切答案有所貢獻，或在其中大放異彩。在 AI 總覽或 ChatGPT 等模型的回應中，單一、權威的提及或包含，對於產生合格的潛在客戶或達成交易，可能比廣泛、一般的知名度更有價值。它不再僅僅是覆蓋範圍的問題，而是在這些新的資訊檢索AI 模式中成為可信賴的預設回應的核心組成部分。
LLM SEO 並不是一個未來的概念；它是當前的現實，Google 的 AI 總覽的推出以及向 AI 整合搜尋的廣泛轉變，都強調了這一點。現在就調整您的策略，對於在這個不斷演進的數位環境中維持相關性與成功至關重要。
