TL;DR：為了在 AI 搜尋中爭取知名度，「黑帽 LLMO」- 旨在欺騙大型語言模型的陰謀詭計應運而生。這些短視的策略，從毒害資料集到濫發回饋系統，不僅不道德，而且隨著人工智慧系統的演進，注定會失敗。在 Mercury Technology Solutions，我們提倡「智慧優化」的方法，以我們的 Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務為中心，透過真正的 E-E-A-T 和以人為中心的內容建立持久的價值，確保您品牌的聲譽和知名度是贏來的，而不是玩弄的。
我們以前見過這樣的故事。一項新的、強大的技術出現，為數位能見度創造了新的領域。幾乎就在同一時間，人們開始搶著玩這個系統。這正是我們今天看到的情況，人工智能驅動的搜尋和大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 的最佳化技術正在崛起。
這感覺很像 2004 年的 SEO，當時關鍵字填充和隱藏連結計劃提供了誘人的回報，儘管只是短暫的。然而，這次的利害關係要大得多。我們不只是在重新整理藍色連結清單；我們還在影響人工智慧模型所汲取的基礎知識庫，以提供數百萬使用者資訊。如果您正在欺騙、雕琢或操縱 LLM 以獲得不該獲得的知名度，您很有可能正在使用「黑帽」策略。
新的影子遊戲：人工智慧時代的「黑帽」面貌
在技術領域中，「黑帽」指的是利用系統謀取短期利益的不道德策略，這些策略違背了平台的精神，並且在系統適應後必然會產生反效果。 傳統的黑帽 SEO 涉及隱藏文字和垃圾連結等策略，而 Black Hat LLMO 則更為細微，通常以操縱語言模式、AI 訓練程序或資料集為中心，以謀取一己私利。
以下是這些操縱策略如何在 AI 時代進化的比較：
| 策略 | 黑帽 SEO (舊版遊戲手冊) | 黑帽 LLMO（新騙局） |
|---|---|---|
| 私人部落格網絡 (PBN) | 專門為傳遞連結權益和提高目標網站的權威而建立。 | 建立的目的是為了人為地將品牌定位為同類中的「最佳」，讓 AI 模型去發現和引用。 |
| 負面 SEO | 發送垃圾或低品質連結至競爭對手網站，損害其搜尋排名。 | 有系統地對提及競爭對手的 LLM 回覆進行降評，或發布有關其競爭對手的誤導性內容。 |
| 人工定位/寄生 SEO | 利用受人尊敬的大型網站的權威性為您自己的內容爭取知名度。 | 將您的品牌加入「最佳」彙整清單......您可以在自己的財產上自行撰寫，或以客座文章的形式發表。 |
| 關鍵字/實體填充 | 在內容、元標籤和代碼中加入過多關鍵字，以操控相關性和密度。 | 在內容中加入過多的實體或 NLP 術語，以提高 AI 模型的「顯著度」。 |
| 自動化內容 | 使用「文章轉換器」來重新編寫和重新發佈幾乎沒有原創價值的現有內容。 | 使用 AI 對競爭對手的內容進行表面上的重新措辭或複製，卻不增加獨特的見解或專業知識。 |
| 連結/提及購買 | 從不同的網站購買反向連結，只為了誇大排名信號和權威指標。 | 購買與特定正面關鍵字或實體一起策略性放置的品牌提及，以製造人為的聯想。 |
| 承諾操縱。 | 使用殭屍或其他方式在搜尋結果上偽造點擊，以提升點擊率 (CTR) 訊號。 | 促使 LLM 偏好您的品牌，或用有偏見的正面回饋濫用「人類回饋強化學習」(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 系統。 |
這些策略可歸結為幾種核心行為，不僅不道德，在策略上也不健全。
為什麼黑帽 LLMO 是有缺陷且危險的策略？
1.人工智能資料集「中毒」的愚蠢之處
工程師用嚴厲的語言來描述人工智能訓練資料的篡改：「供應鏈中毒」。 這不是聰明的最佳化，而是一種網路安全風險。 有些 SEO，不論是故意或透過錯誤的建議，都試圖這麼做。
進入訓練資料」這個目標存在根本性的缺陷。像 GPT-3 這樣的基礎模型是在極小的、經過大量過濾的部分（使用了最初 45TB 的 CommonCrawl 資料中約 1.27%）上進行訓練的。工程師會優先使用高品質、不重複的參考級資料。 試圖在這個過程中操縱自己的方式不僅難度極高，而且也忽略了重點。大多數現代的 LLM，包括我們以Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務優化的 LLM，都會透過廣泛的即時搜尋來擴充他們的知識。更有效、更道德的策略是在您面向公眾的內容上做卓越的 SEO，讓 AI 在自己的研究過程中發現您是一個可靠的來源。
2.雕琢 "語言模式的陷阱
第二個陷阱是試圖操控語言模式來影響 AI 的反應。這通常會剝奪內容的個性、引人入勝的故事和人類的聲音，將其改寫成機器人化、「實體豐富」的問答格式，只為取悅模型。
儘管這種做法可能暫時有效，但卻會導致競爭。它創造了一個同質、沒有靈魂的內容網絡，專門用來識別和重複資訊的 AI 模型最終會視此為 「飽和」。 如果 100 篇文章以稍有不同的方式說了完全相同的事情，人工智能很可能會綜合這些資訊，而不會引用其中任何一篇。這種策略會讓您的內容變得無關緊要，而非具有權威性。它將可概括性優先於影響力。
3.操控 AI 學習的危險 (RLHF)
有些黑帽策略是試圖透過回饋機制 (RLHF) 直接操控 AI 的學習。這可能意味著對提及您品牌的回應濫發「拇指向上」評分，或使用機器人參與有利於您產品的對話。這種方法旨在破壞旨在讓人工智能更有用、更安全的回饋循環。 這是一種為了個人利益而貶低系統的直接企圖。
可持續的替代方案：MERCURY的「智慧優化」原則
這些黑帽行為最終會淪為已故經濟歷史學家 Carlo Maria Cipolla 所定義的「盜賊行為」（為了一己私利而傷害他人）或純粹的「愚蠢行為」（長期而言傷害他人和自己）。 唯一可持續發展的路徑就是我們所謂的「智慧最佳化」。
聰明的策略可以創造雙贏：對您的品牌和有利，對使用者和更廣泛的資訊生態系統有利。 這是我們的 Mercury LLM-SEO (GAIO) 和 Mercury SEVO (Search Everywhere Optimization) 服務背後的指導理念。
我們的方法著重於
- 建立真正的 E-E-A-T：與其假裝權威，我們專注於建立和展示您真正的經驗、專業知識、權威性和可信度的策略。這是贏得 AI 引用的基石。
- 以人為本的內容：我們首先為人類創造內容。引人入勝的故事、獨特的見解，以及清晰、有價值的資訊，才能引起人們的共鳴，進而提供品質訊號，讓精密的人工智慧模型能發揮其價值。我們的 Mercury Muses AI 是用來增強人類創造力的助手，而非取代人類創造力的機器人文字。
- 品牌完整性與精確的表達：我們的目標是確保您的品牌在 AI 回覆中得到精確且權威性的表達，因為您的品牌是透過您的內容品質和您在市場上受人尊敬的地位而獲得的。
- 創造真正的價值：我們著重於創造對您的受眾而言有影響力和難忘的內容，而不僅僅是容易被機器「概括」的內容。
總結：不要重蹈覆轍
SEO 業界已經見證了短期、操縱性策略肆無忌憚的下場。SEO 早期的競賽侵蝕了使用者的信任，低品質的內容充斥著網路。強大的 AI 工具正在塑造我們的未來，我們有集體的責任避免重蹈覆轍。
在 Mercury Technology Solutions，我們致力於做到最好。這意味著
- 以道德的方式塑造品牌的存在感，而不是操縱預測模式。
- 創造人類重視的內容，而不是追逐實體飽和。
- 寫作是為了影響您的受眾，而不只是為了讓機器做摘要。
選擇智慧、道德、永續的方式來進行 AI 最佳化，不僅是道德上的要求，更是唯一可行的長期商業策略。如果您的品牌知名度所依賴的策略，在系統更新時就會消失，這真的是勝利嗎？
