讓我們深入探討線上能見度的下一個演進：不僅要針對搜尋引擎進行最佳化，還要針對為生成式 AI 答案提供動力的大型語言模型 (LLM) 進行最佳化。身為 Mercury Technology Solutions 的執行長，了解並適應這些轉變對於確保我們的客戶有效維持其數位形象至關重要。
這不僅僅是理論，它已經成為一種實際需要。我們甚至提供專門的 Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務，正是因為針對 AI 召回進行最佳化已變得至關重要。讓我們從我們正在優化的 AI 中汲取靈感，來探討這意味著什麼以及如何進行優化。
TL;DR
要讓您的內容出現在 AI 答案（來自 ChatGPT、Gemini、Claude 等）中，需要的不只是傳統的 SEO。歡迎使用 LLMO (Large Language Model Optimization，大型語言模型優化)。雖然基本的 SEO (可抓取性、結構) 仍然非常重要，但 LLMO 強調深層上下文、自然語言、清晰度、全面性，以及增強的 E-E-A-T 訊號。不同的 AI 有細微差異，但核心原則涉及結構化內容、語義相關性，以及提供完整、可信的資訊。本指南將細分如何針對人工智能驅動的新環境進行撰寫與最佳化。
了解轉移：從 SEO 到 LLMO
多年來，搜尋引擎最佳化 (SEO) 一直是數位能見度的基石，著重於網頁在 Google 等搜尋引擎中的排名。現在，隨著使用者越來越多地轉移至產生式 AI 平台 (ChatGPT、Google 的 AI 總覽、Claude、Perplexity 等) 直接尋找答案，一個新的優化層級正在出現：大型語言模型最佳化 (LLMO) 。
LLMO 特別著重於讓您的內容易於存取、理解，並讓產生這些答案的 AI 模型可回復。
傳統 SEO vs. LLM 最佳化：主要差異
讓我們快速回顧一下 SEO 的核心支柱：
- 傳統 SEO： 著重於關鍵字相關性、反向連結權威、元標籤、技術性網站健康、可抓取性、可索引性，以及展示 E-E-A-T（經驗、專業、權威性、可信度）。
重要的是，基礎 SEO 對於 LLMO 來說仍然至關重要。如果 AI 因為技術性的 SEO 問題或不良結構（例如遺失標題）而無法抓取、索引和解析您的內容，那麼它就無法從中學習或引用。
LLMO 的分歧和深化重點之處：
- LLM 最佳化 (LLMO)： 優先順序：
- 深入的情境相關性：瞭解並徹底回答查詢背後的意圖，而不只是匹配關鍵字。
- 自然語言處理 (NLP) 相容性：使用 AI 可以輕鬆理解的清晰自然語言模式。
- Clarity & Simlicity： 盡可能避免行話，清楚定義專有名詞。
- 全面性：提供完整的資訊和背景。
- 邏輯結構：使用清楚的標題 (H1、H2、H3)、清單和一致的格式，以確保人類和 AI 的可讀性。
- 增強型 E-E-A-T 詮釋: LLM 會仔細檢查所使用的資訊和語言的固有品質和有效性，超越傳統的 E-E-A-T 訊號。
領先的人工智能如何優先處理內容（比較一瞥）
有趣的是，當被問及如何為他們優化內容時，領先的 LLM 透露了共同的優先順序，但也有獨特的細微差異（基於來源文章中的分析）：
| AI 模型 | 強調主要優化重點領域 |
|---|---|
| ChatGPT | 簡潔的段落、清楚的標題/小標題、自成一格的上下文。 |
| Google GenAI | 對話語氣、語意關鍵字、效能監控、使用者意圖。 |
| <強>克勞德 | 一致的術語、清楚的層級、適當的文件、準確性。 |
| DeepSeek深入搜尋 | 明確的情境、中立的語言、道德考量、回饋迴圈。 |
儘管存在細微的差異，但仍有一套核心的最佳實務，可以很好地滿足現代法律學碩士的需求。
撰寫 LLM 最佳化內容的最佳實務
根據這些人工智慧的洞察力和既有的最佳實務，以下是如何架構和撰寫內容，以在人工智慧的生成結果中獲得更好的能見度：
-
最佳化內容結構：
- 使用清楚、描述性的標題 (H1、H2、H3) 來建立邏輯層次。
- 將複雜的資訊分解成較短的段落和容易消化的部分（清單、小點）。
- 在整個內容中保持一致的格式。
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精簡語言和關鍵字：
- 自然地書寫，就像向一個人清楚地解釋主題一樣。
- 加入相關的 semantic 關鍵字和相關概念，而不只是完全匹配。
- 對關鍵概念使用一致的術語。
- 首次使用時，清楚定義技術詞彙或縮寫。
-
確保內容與全面性：
- 提供足夠的背景資訊，讓內容自成一格。
- 使用相關範例、類比或實際應用來說明論點。
- 徹底涵蓋主題，主動解決使用者的潛在問題。
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放大品質訊號 (E-E-A-T Focus)：
- 確保事實絕對正確；適當時引用可信的資料來源。
- 提供基於真實經驗或專業知識的獨特見解或觀點。
- 在您的內容中持續保持高標準的品質。
- 在相關處清楚標示作者和專業知識。
衡量 LLMO 的成功
您如何知道您的 LLMO 努力是否奏效？主要指標包括
- AI 回應納入率：您的內容是否在相關查詢的 AI 答案中被引用或用作來源？
- 準確性& 內容保留：當您的內容被使用時，AI 是否準確地表達資訊並保留正確的內容？
- （間接）使用者參與度指標：雖然較難直接從 AI 答案中追蹤，但仍可監控可能源自 AI 發現的轉介流量或品牌提及。
坊間證據顯示，專注於這些 LLMO 原則可以相對快速地將其納入生成式 AI 結果中，補充傳統 SEO 的優勢。
未來：混合式方法
LLMO 的崛起並不意味著要放棄傳統的 SEO。相反，未來需要一種 混合策略。基礎 SEO 可確保可發現性，而 LLMO 則可確保您的內容有價值、可理解，並可由 AI 系統直接產生答案。核心原則仍然是創造高品質、以使用者為中心的內容，但多了一層對 AI 理解能力的考量。這與我們的 Mercury SEVO (搜尋遍佈最佳化) 哲學 - 無論使用者在何處尋找資訊，都能看到。
總結：實施您的 LLMO 策略
優化產生式 AI 需要調整您的內容策略：
- 維護 SEO 基本原則：確保您的網站可被抓取、可被索引，而且技術健全。
- 優先考慮清晰度和結構：使用符合邏輯的標題、簡短的段落和一致的格式。
- Provide Deep Context：徹底解釋概念，並確保內容自成一格。
- 使用自然語言：清楚且會話地撰寫，自然地加入語意關鍵字。
- Focus on E-E-A-T：強調準確性、專業性和可信度。
- 監控效能：追蹤 AI 結果中的包含內容，並相應調整您的策略。
將這些 LLMO 原則與穩固的 SEO 實務一併接受，就能讓您的內容在傳統搜尋結果和快速演進的生成式人工智慧領域中取得成功。
LLMO 常見問題
Q1: 什麼是 LLM 優化 (LLMO)？ LLMO 涉及內容的建立和結構化，以便大型語言模型 (LLM) 在為 ChatGPT、Google AI 概要等人工智能平台的使用者產生答案時，能夠有效地理解、處理和記憶內容。
Q2: LLMO 與傳統 SEO 有何不同？ 傳統的 SEO 主要著重於網頁在搜尋引擎結果中的排名（針對關鍵字、反向連結、技術層面），而 LLMO 則優先考慮內容的清晰度、深層上下文相關性、全面性以及結構邏輯，特別是針對 AI 的理解和記憶。LLMO 仍然需要基礎 SEO。
Q3：我可以同時針對傳統 SEO 和 LLM 優化我的內容嗎？ 是的，絕對可以。最好的方法是整合。高品質、結構良好、內容全面且能清楚回應使用者意圖的內容，在這兩種範例中都有很好的表現。LLMO 增加了一層強調清晰度、自然語言和深層上下文，這也有益於人類讀者。
Q4：我如何知道我的內容是否針對 LLM 進行了有效的優化？ 監控您的內容是否在相關的人工智能產生式回應中作為答案的來源或基礎。檢查 AI 是否準確反映您的資訊，並維持正確的上下文。追蹤來自 AI 平台的品牌提及或轉介流量（若可能）也能提供線索。我們的 Mercury LLM-SEO 服務 包括監測和分析。
