?1?什么是LLM?

上午直播的時候，有彈幕問LLM的相關(guān)問題

想象一下，我們把人類世界里所有的文字，比如書籍、新聞、網(wǎng)頁、代碼等等，都收集起來，喂給一個超級聰明的“大腦”去學(xué)習(xí)。

這個“大腦”就是LLM。

大型語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）

• 它的本質(zhì)：?LLM是一種深度學(xué)習(xí)模型，特別擅長處理和生成人類的自然語言。它不是一個簡單的程序，而是一個擁有數(shù)十億甚至上萬億參數(shù)的巨大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。參數(shù)就像是它學(xué)習(xí)到的“經(jīng)驗”和“知識點”。

• 它的核心技術(shù)：?支撐LLM 的主要是Transformer架構(gòu)。這個架構(gòu)讓模型可以并行處理長序列的文本，更好地理解句子中詞語之間的關(guān)系和上下文，這是它比以前的語言模型厲害得多的關(guān)鍵。

• 它的工作原理：?簡單來說，LLM就是一個“超級預(yù)測家”。我們給它一個開頭（輸入/Prompt），它就能根據(jù)訓(xùn)練中學(xué)習(xí)到的概率和模式，預(yù)測下一個最可能的詞或詞組，然后不斷重復(fù)這個過程，直到生成一個完整的、聽起來像人類寫出來的回答。

?2?LLM如何查找和引用內(nèi)容?

從確定性到概率性的轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)的 SEO 模式是確定性的：優(yōu)化關(guān)鍵詞 X、建立反向鏈接 Y，就能獲得排名 Z。

而 LLMs 的可見性運作方式是概率性的和語境化的，屬于生成式引擎優(yōu)化（GEO）的一部分。其目標是建立影響力而非單純驅(qū)動點擊。

關(guān)鍵工作機制 (Key Working Mechanisms)

LLMs 在生成回復(fù)時，通常會通過以下兩種核心機制，從互聯(lián)網(wǎng)上獲取并引用信息：

1. 查詢扇出 (Query Fan-out)

當用戶提出一個復(fù)雜或?qū)挿旱膯栴}時，LLM 不會只進行一次搜索。模型會從原始問題中衍生出多個相關(guān)聯(lián)的子查詢，并在網(wǎng)絡(luò)上同時查找這些子查詢的最佳匹配結(jié)果。這種“扇出”行為確保了模型能夠從更廣泛的來源中收集所需的信息。

2. 語義塊匹配 (Semantic Chunk Matching)

傳統(tǒng)的 SEO 側(cè)重于頁面的整體排名，而 LLM 優(yōu)先關(guān)注語義匹配。

LLM 會專注于識別最相關(guān)、最能直接回答用戶問題的內(nèi)容塊（Content Chunks），而不是僅僅抓取排名最高的頁面。

因此，即使一篇內(nèi)容在傳統(tǒng)搜索結(jié)果中排名較低（例如在第 3、5 或 10 頁），但如果它包含了對用戶查詢最相關(guān)、最具體的答案，它仍然可能被 LLM 選中并引用。

引用來源的特點

• 長尾內(nèi)容優(yōu)先：?大量研究表明，LLM 的引用很多來自傳統(tǒng)搜索結(jié)果中排名靠后的“長尾”內(nèi)容。這意味著小品牌或?qū)I(yè)領(lǐng)域的內(nèi)容有機會被引用。

• 深度勝過排名：?LLM 對專業(yè)知識（Expertise）的評估獨立于頁面的 SERP 排名。一篇深度分析的專業(yè)文章，即便排名不高，也可能成為模型最常引用的資產(chǎn)。

• 引用無需鏈接：?LLM 引用內(nèi)容時不一定需要鏈接回源網(wǎng)站。僅僅是品牌名稱在權(quán)威平臺上的提及（Citation）也足以增強其在 AI 系統(tǒng)中的權(quán)威性和知名度。

?3?為什么排名無法預(yù)測LLM的引用量

這是因為 LLM 的工作機制和目標與傳統(tǒng)搜索引擎（SEO）有本質(zhì)區(qū)別：

目標不同：

傳統(tǒng) SEO?的目標是確定性地驅(qū)動用戶點擊（Click），因此排名靠前的頁面自然獲得更多點擊和流量。

LLM (GEO)?的目標是概率性地建立影響力和品牌提及（Mention/Citation），它需要的是最準確、最權(quán)威的答案，而不是最高點擊率的鏈接。

查找機制不同（語義匹配優(yōu)先）：

LLM 采用語義塊匹配（Semantic Chunk Matching）機制。它不是簡單地抓取排名第一的整個頁面，而是通過復(fù)雜的子查詢（查詢扇出）來尋找那些包含最精準答案內(nèi)容塊的頁面。

因此，即使一個頁面的排名很低（例如在第 5 頁或第 10 頁），但如果它對用戶的問題提供了最直接、最有價值的見解，LLM 仍然會選擇引用它。

簡而言之，對于 LLM 而言，內(nèi)容深度和關(guān)聯(lián)性遠比頁面在 SERP 上的位置重要得多。傳統(tǒng)排名是“位置決定一切”，而 LLM 引用是“答案決定一切”。

?4?傳統(tǒng)SEO和LLM的區(qū)別

傳統(tǒng) SEO 傾向于評估整個頁面的權(quán)威性和排名位置。它會選擇一個排名靠前、權(quán)威度高的頁面，即使這個頁面的內(nèi)容是全面但分散的。

例如，一個關(guān)于“Ultimate SEO Guide 2024”的頁面，可能因其整體權(quán)威性（Rank?#3）而被選中。

相比之下，LLM 方法則會忽略頁面的排名位置，專注于尋找最能完美回答用戶問題的內(nèi)容片段。

我們以圖片中的例子說明：

• 傳統(tǒng) SEO 頁面：可能涵蓋“Ultimate SEO Guide”的方方面面，但分散。

• LLM 引用頁面：一個排名很低（例如 Rank?#27）的頁面，其中有一個名為“Small Business SEO Tools”的內(nèi)容塊，包含了針對小型企業(yè)的具體、可執(zhí)行的建議。

• 結(jié)果：LLM 會選擇這個排名較低但提供了完美語義匹配的“Small Business SEO Tools”片段進行引用。

?5??如何提升網(wǎng)站LLM可見性

核心策略一：追求內(nèi)容要獨一無二 (信息增益)

AI 喜歡獨一無二、真正有價值的答案，它可不想看到重復(fù)的內(nèi)容。

創(chuàng)造獨特價值

我們得提供只有我們才有的“獨家秘籍”：可能是我們自己研究的獨家數(shù)據(jù)、獨到的分析方法，或是別人沒講過的真實案例。不要只是寫基礎(chǔ)的介紹，要深入一點，讓內(nèi)容更有深度。

引用權(quán)威支撐

我們在內(nèi)容里要多放一些充足的統(tǒng)計資料或?qū)＜业脑?，并且鏈接到那些可靠的研究或官方來源。這樣一來，我們的內(nèi)容不僅有深度，AI 也會覺得更靠譜，更愿意引用。

核心策略二：優(yōu)化內(nèi)容排版 (結(jié)構(gòu)化內(nèi)容)

內(nèi)容的排版要清楚明了，這樣 AI 才能快速、準確地找到它想要的答案。

采用層級標題

我們把文章的標題分好層（就像寫大綱一樣），用清晰的二級、三級、四級標題來組織內(nèi)容，讓文章結(jié)構(gòu)一眼就能看懂。

善用列表和定義

如果是需要一步一步來的流程或清單，我們就用帶數(shù)字的有序列表。如果遇到一些新的行業(yè)名詞，我們就給它一個明確的定義列表，用清晰的“術(shù)語 是 定義”格式，讓 AI 輕松抓取。

核心策略三：建立品牌專家形象 (實體權(quán)威)

我們要確保 AI 知道我們的品牌是誰、做什么，以及我們在哪個領(lǐng)域是真正的專家。

實施 Schema Markup

我們使用一些特殊的標記（比如 Schema Markup）來告訴 AI：“我們是誰，我們提供什么服務(wù)或產(chǎn)品?！边@就像給品牌制作了一張清晰的身份卡。

跨平臺實體關(guān)聯(lián)

我們確保品牌信息在各種權(quán)威的第三方平臺（像領(lǐng)英、Crunchbase 或行業(yè)名錄）上都保持一致。當這些權(quán)威平臺都提到我們時，AI 就會更信任我們的專業(yè)性。

爭取網(wǎng)絡(luò)提及

我們努力讓行業(yè)內(nèi)厲害的網(wǎng)站、新聞媒體或博客都提一提我們的名字。就算他們沒有給我們鏈接，這種共同引用模式也會讓 AI 覺得我們的品牌很有分量。

核心策略四：讓內(nèi)容更清晰易懂 (清晰度與歸因)

AI 傾向于引用那些容易理解而且來源可靠的內(nèi)容。

保持段落簡潔

段落我們盡量寫短一點，通常兩三句話就好。最重要的信息要放在段落前面，這樣 AI 就能快速抓住重點。

明確引用來源

我們使用清晰的外鏈和引用來指向所有支持性的數(shù)據(jù)和研究。這能幫助 AI 隨時驗證信息的真實性。

突出關(guān)鍵概念

在內(nèi)容里，我們通過正常的寫作手法，自然地強調(diào)關(guān)鍵的行業(yè)術(shù)語和核心概念，幫助 AI 更好地識別信息的重點。

從點擊到影響的思維轉(zhuǎn)變

提升 LLM 可見性，意味著我們不再只盯著“獲得了多少點擊量”這個老指標了，而是要看我們“建立了多少品牌影響力”。

我們現(xiàn)在要專注于在一個或幾個核心領(lǐng)域，成為最值得信賴和引用的專家。這個新策略能讓我們在 AI 主導(dǎo)的搜索對話中，贏得更多被提及的機會。

?6??優(yōu)化內(nèi)容以被納入AI搜索答案的策略

在AI搜索中，重點在于你的信息能否被選中，而非僅僅被列出。我們確保內(nèi)容具備權(quán)威性、清晰的結(jié)構(gòu)和語義的準確性，這是成功的基石。傳統(tǒng)的搜索引擎優(yōu)化（SEO）要素，如可抓取性、元數(shù)據(jù)和內(nèi)部鏈接，仍是我們工作的基礎(chǔ)。

為AI解析構(gòu)建內(nèi)容架構(gòu)

AI助手會將內(nèi)容分解為模塊化的片段進行評估。我們制造和提供易于理解的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，以提升被納入答案的機會。

標題與描述的一致性

我們建議頁面標題、描述和H1標簽必須清晰對齊。標題應(yīng)使用自然語言，準確概括內(nèi)容。H1作為內(nèi)容的中心標題，需要與頁面主題緊密契合，共同向AI系統(tǒng)傳達明確的范圍和意圖。

運用模塊化格式

我們提供多種內(nèi)容格式選擇，幫助AI更有效地提取信息：（寫文章千萬不要跟打流水帳一樣，一逗到底啊?）

• 使用清晰的H2和H3標題：這些充當內(nèi)容的章節(jié)標記，為AI定義明確的內(nèi)容切片。避免使用含糊不清的標題。

• 問答（Q&A）格式：直接回答用戶查詢，使AI能夠原詞引用。

• 列表與表格：清晰地分隔復(fù)雜細節(jié)或步驟，便于進行功能對比和操作指導(dǎo)。

提升內(nèi)容的語義準確性

除了關(guān)鍵詞，我們著重于內(nèi)容的深層意義。

關(guān)鍵詞意圖而非僅是關(guān)鍵詞

我們提供的措辭直接回應(yīng)用戶的查詢意圖。避免使用“前沿”或“創(chuàng)新”等模糊詞匯；我們錨定于可衡量的具體事實。添加上下文至關(guān)重要，例如，“專為開放式廚房設(shè)計的42分貝洗碗機”，而非僅是“安靜的洗碗機”。使用同義詞和相關(guān)術(shù)語來強化內(nèi)容的意義。

運用Schema標記

我們利用Schema（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標記），將普通文本轉(zhuǎn)化為AI能高置信度解讀的數(shù)據(jù)，標注產(chǎn)品、常見問題等信息。

避免降低AI可見性的常見錯誤

我們要求避免以下內(nèi)容模式，確保內(nèi)容的可解析性：

• 避免長篇大論：過長的文本會模糊概念，難以切分。

• 關(guān)鍵信息不隱藏：我們不會將重要答案藏在可展開的菜單或標簽頁中。

• 保持標點簡單一致：避免使用裝飾性符號或過長的標點組合，這會干擾AI的解析過程。

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