說明
- 測量悖論：您的 Google 流量可能正在下降，而您的品牌影響力實際上卻在增長。使用者在 AI 產生的答案中發現您的品牌，之後直接造訪您的網站，傳統的分析工具往往會遺漏這個過程。
- 新時代的新 KPI：要在人工智能時代取得成功，需要一本新的測量手冊。將您的重點從排名和有機點擊等傳統指標轉移到新的 KPI，例如受眾的 人工智能採用率、您的品牌在 LLM 回應中被提及的 頻率和品質（準確性、情感、顯著性），以及來自人工智能工具的 推薦流量。
- 調整您的追蹤：您無法衡量您看不到的東西。開始追蹤伺服器日誌中的 LLM 機器人流量，審核您的反向連結來源是否包含在 LLM 訓練資料中，並更新您的 「您是如何找到我們的 」表單，將 AI 助手列為來源。
- 權威性是終極目標：LLM 獎勵真正的專業知識。以深入、高品質的內容建立權威，是獲得 AI 引用的最有效方法，為小型專家品牌創造龐大的機會，以獲得知名度。
您失去了一半的 Google 流量。但突然間......有更多人在搜尋您的品牌。這是怎麼回事？
歡迎來到 LLM 的無形影響力，即使流量下降，您的能見度也會上升。大型語言模型 (LLM) 如 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 已經成為數位行銷的新領域。這是一個令人興奮的時代，但這項新興科技也讓 SEO 頭痛不已，不知道該如何衡量品牌在 LLMs 中的能見度，並將能見度與業務成果相結合。
好消息是什麼？如果您已經在進行高品質的 SEO，那麼您已經成功了 70%。下一步是確保您的專業知識能被 AI 系統認可。在本指南中，您將學習到為什麼 Google 排名不再是您最佳的成長訊號、LLM 能見度的實際意義，以及如何追蹤並影響這個推動品牌發現的新搜尋層面。
您的品牌正在LLM SEO中爆紅 (只是您看不到而已)
LLM 正悄悄地成為網際網路上最大的品牌發現平台。使用者詢問有關您產業的 AI，看到您的品牌被提及，之後就會直接造訪您。問題是您無法在 Google Analytics 中看到這種影響力。
您的分析遺漏了什麼
當您優化排名第一的位置時，LLM 會在第 3、5 和 10 頁尋找答案。研究顯示，ChatGPT 幾乎 90% 的引文都來自搜尋結果中排名第 21 位以上的位置，而不是您爭取的前 5 位。
發現正在發生根本性的變化：
- 老方法： Google → 點選 → 探索 → 決定
- 新方式：詢問 AI → 看到提及 → 稍後直接造訪
當有人透過 LLM 發現您並在稍後造訪時，會顯示為直接流量、品牌搜尋或未標示的轉介。LLM 提及的歸屬度為零。
您的 LLM 知名度正在提高的 4 個跡象
您的分析結果可能在說您的品牌正在衰退，而實際上您的品牌影響力卻在膨脹。以下四個跡象顯示 LLM 的知名度可能會為您的品牌帶來無形的成長：
- 有機流量下降 + 品牌搜尋穩定：人們會先在其他地方發現您，然後再直接搜尋您的品牌。
- 銷售電話中提到「透過 AI 找到您」：LLM 驅動發現的直接證據，但從來沒有在分析中顯示出來。
- 儘管 Google 點閱次數減少，直接流量仍維持穩定：使用者在 AI 發現後，完全繞過搜尋。
- 競爭對手以較弱的傳統 SEO 搶佔市場：當您專注於排名時，他們可能正在贏得 LLM 的知名度。
法學碩士如何尋找和引用內容：SEO vs. GEO
從歷史上看，SEO 是相當可預測的：針對關鍵字 X 進行最佳化、建立 Y 個反向連結、獲得 Z 個位置。LLM visibility 以不同的方式運作。這門新興的學科就是Generative Engine Optimization (GEO)，也就是針對 AI 驅動的搜尋系統進行最佳化的實務。
根本的差異：
- SEO：決定性的排名會帶來流量。
- 地理位置：概略性提及建立影響力。
雖然優異的 Google 排名通常與法學碩士的引文有關，但兩者的關係並非完全是線性的。LLM 通常會從您的原始問題中建立數個相關的子查詢，並擷取最佳的 語意內容區塊，而不只是排名最高的網頁。在傳統搜尋中排名較低的內容，若能提供最相關、最具體的答案，仍能被 AI 系統引用。
新的測量手冊：LLM & AI 搜索能見度 KPI
為了在這個新範式中有效衡量成功與否，我們需要調整傳統 SEO 的指標。下表提供一個框架，讓您了解 LLM 能見度與傳統 SEO 之間的類比 KPI。
公制類別 | LLM & AI 搜尋 KPI | 傳統 SEO 測量 | 如何彌補差距 |
|---|---|---|---|
<強>可服務市場 | 採用市場佔有率 | 總服務市場 | 根據受眾的 AI 採用率設定達成期望值。 |
品牌提及 | 法學碩士回覆中的品牌提及 | 聲音共享 | 以您的競爭對手為基準，針對您的核心主題進行提示。 |
提及的價值 | 頻率、準確性、情感、定位 | 關鍵字排名 | 使用關鍵字研究來建立提示，並分析提及的品質。 |
<強>交通 | 來自 LLM 的網站流量 | 有機搜尋流量 | 設定 GA4 探索，以識別和報告您的 LLM 轉介流量。 |
機器人日誌分析 | 來自 LLM 的 Bot 流量 | 使用者代理程式分析 | 監控來自 LLM bots 的流量，查看它們正在抓取哪些頁面。 |
檢索頁面 | 法學碩士所知的頁面 | 索引頁面 | 找出您最有價值的頁面，並確保這些頁面能被 LLM 檢索到。 |
網站引用 | 法學碩士回覆中的網站來源 | 反向連結、參考網域 | 審核哪些反向連結來源包含在 LLM 訓練資料中。 |
<強>轉換 | 來自 LLM 的轉換和潛在客戶 | 目標完成度 | 更新您的「您是如何找到我們」調查，加入 AI 助理的選項。 |
深入了解 KPI
採用市場佔有率 vs. 總服務市場
在傳統的 SEO 中，我們以搜尋量來決定可服務的總市場。對於 LLM 知名度而言，您特定受眾的AI 採用率決定了您的成長潛力。了解您的受眾對於 AI 工具的親和力，對於設定實際的期望值至關重要。
品牌提及率 vs. 佔有率
在產生式搜尋中，品牌提及率指的是您的品牌在相關主題的 LLM 回應中出現的頻率。這類似於經典 SEO 中的 share of voice。要衡量這一點，請分析 LLM 回應中與您核心主題相關的提示，並比較您的品牌與競爭對手出現的頻率。
品牌提及的品質 vs. 關鍵字排名
並非每次提及都是相同的。可以使用 RAPP 框架來評估在 LLM 回覆中提及品牌的品質：
- 定期：您的品牌在一段時間內被提及的頻率。
- 準確性：資訊的事實正確程度。
- 傑出：您是否經常被列在回覆的第一位。
- 正面：您的品牌是否被正面提及（情感）。
情感和準確性等新指標至關重要。由於 LLM 可能會從訓練資料中產生幻覺或反映負面情緒，因此監控提及的品質和準確性是一項超越傳統排名追蹤的重要新任務。
LLM 推薦流量 vs. 有機搜尋流量
衡量來自 LLM 的網站流量是一項新的工作，但我們可以使用許多與追蹤有機流量相同的工具。
- 在 GA4 中追蹤 LLM 流量：您可以在 Google Analytics 4 中配置探索和報告，以識別來自 LLM 的流量。在您的報告中使用 regex 過濾器，從一系列 AI 工具中隔離頁面 referrer 流量。
- 監控 LLM 抓取機器人：分析您的機器人日誌可以幫助您瞭解 LLM 機器人是否正在造訪您的網站、正在抓取哪些頁面，以及是否遇到任何錯誤。
值得注意的是，有些來自 LLM 的流量可能會被歸類為 「直接 」而非 「轉介」。因此，此數據應被視為趨勢線，而非硬指標。
檢索頁面與索引頁面
在傳統的 SEO 中，我們會優先讓網頁被抓取並編入索引。對於 LLM 而言，了解哪些內容會被擷取並用於 LLM 回應是非常重要的。如果重要的產品指南沒有被擷取，您需要調查原因。
AI 搜尋網站引用 vs. 反向連結
LLM 回覆中的網站引用與反向連結之間有顯著的重疊。您在反向連結策略方面所做的工作將有助於您在 LLM 中的表現。要衡量這一點，您可以審核來自已知包含在 LLM 訓練資料中的網站來源的反向連結百分比。主要的 LLM 與主要的出版商有直接的內容合作關係，因此在這些出版物中取得連結和報導是非常有價值的。
來自 LLM 的轉換和潛在客戶
產生式搜尋的歸屬仍在發展中。為了彌補差距，更新您的 「您是如何找到我們的 」表單，加入 "ChatGPT 「或 」AI Assistant "等選項。這將有助於您將轉換和線索具體歸屬於 LLM，讓您能夠衡量優化策略對業務目標的直接影響。
建立人工智能實際認可的權威
好消息是，為 LLM 知名度建立權威並不是要您拋棄所有關於 SEO 的知識。讓人信賴的內容，例如清晰的結構、真實的專業知識和徹底的涵蓋範圍，也有助於 AI 系統將其視為權威內容。
法學碩士在獎勵品質第一的方法的同時，也讓內容單薄的風險變得更高。他們始終偏好能展現真正專業知識的內容來源 - 涵蓋邊緣案例、認識複雜性，以及分享真實經驗中的真知灼見的內容。
LLM 知名度的轉變為小型品牌創造了大量機會。當成熟的競爭對手爭奪頂尖排名時，您可以在他們忽略的空間建立權威。請記住，幾乎 90% 的 ChatGPT 引用都來自於長尾結果。挑選一個您擁有真正專業知識的子題目，並成為權威的聲音。
總結：您的行動
這個 LLM 時代挑戰與機遇並存。只要採用正確的工具並調整測量策略，您就能有效監控並提升 LLM 的能見度。我們正處於一個多變、發展中的環境，但基本要素仍是關鍵。專注於建立品牌和創造優質的內容，這樣才能經得起時間的考驗。避免走捷徑和急功近利的風險。您的行動
