LLMO：将你的品牌融入 AI 答案的 10 种方法

到目前为止，似乎并非如此。

SEO 和 GEO 似乎存在大量重叠，因此将它们视为不同的过程似乎没有用。

那些有助于提升在搜索引擎中曝光度的因素，同样也有助于提升法学硕士（LLM）的曝光度。GEO（地理定位）似乎是SEO（搜索引擎优化）的副产品，不需要专门或单独投入精力。如果你想提升在LLM输出中的曝光度，不妨聘请一位SEO。

这个问题值得稍微解释一下。就我作为一个外行人的理解而言，主要有三种方法可以提高你在LLM项目中的知名度：

1.提高训练数据的可见性

大型语言模型是在海量文本数据集上训练的。你的品牌在这些数据中越普遍，并且与你关注的主题的关联性越强，你在特定主题的法学硕士（LLM）论文输出中的曝光度就越高。

我们无法影响 LLM 已经训练过的数据，但我们可以在核心主题上创建更多内容，以便纳入未来几轮的培训中，无论是在我们的网站还是第三方网站上。

围绕相关主题创建结构良好的内容是 SEO 的核心原则之一，鼓励其他品牌在其内容中引用你的内容也同样重要。结论：就是 SEO。

2.提高用于 RAG 和接地的数据源的可见性

法学硕士越来越多地使用外部数据源来提高其成果的时效性和准确性。他们可以搜索网络，并使用 Bing 和 Google 等公司提供的传统搜索索引。

OpenAI 的工程副总裁在 Reddit 上确认将使用 Bing 索引作为 ChatGPT 搜索的一部分。

公平地说，在这些数据源中提高曝光度，很可能会提高在法学硕士（LLM）申请中的曝光度。提高在“传统”搜索索引中的曝光度，正如你猜对了，就是SEO。

3. 滥用对抗样本

LLM 很容易被操纵，你完全有可能被这些原本不会推荐你的模特欺骗。这些伎俩虽然能带来短期利益，但长期来看可能会对你造成伤害。

这只是 — — 我只是半开玩笑 — —黑帽SEO。

总结这三点，提高 LLM 输出可见性的核心机制是：在网站内外创建与您的品牌想要关联的主题相关的内容。

这就是 SEO。

现在，这可能不会永远成立。大型语言模型一直在变化，随着时间的推移，搜索优化和 LLM 优化之间的差异可能会越来越大。

但我怀疑情况会相反。随着搜索引擎将更多生成式人工智能融入搜索体验，而法学硕士（LLM）继续使用“传统”搜索索引作为输出的基础，我认为差异可能会缩小，SEO 和 GEO 之间的界限将变得更小，甚至完全消失。

只要“内容”仍然是法学硕士和搜索引擎的主要媒介，影响力的核心机制就可能保持不变。或者，正如有人在我最近的一篇领英帖子下评论的那样：

“你能够用很多种方法来汇总一组信息、对其进行排序，然后传播你认为最接近最佳、最准确的结果/信息。”

我在LinkedIn 帖子中分享了上述观点，并收到了一些非常好的回应。

大多数人同意我的观点，但其他人也认为法学硕士和搜索引擎之间的细微差别值得理解——即使在我看来，它们不值得创建 GEO 这一新学科：

这或许是 GEO 和 SEO 之间最大、最明显的区别。未链接的提及（即在其他网站上撰写的关于您品牌的文字）对 SEO 的影响很小，但对 GEO 的影响却大得多。

搜索引擎有很多方法来确定某个品牌在特定主题上的“权威性”，但反向链接是其中最重要的方法之一。这正是谷歌的核心洞见：来自相关网站的链接可以作为对被链接网站权威性的“投票”（即PageRank）。

法学硕士 (LLM) 的运作方式有所不同。他们通过页面中的文字、特定词语的流行度、不同术语和主题的共现以及这些词语的使用环境来理解品牌的权威性。未链接的内容会加深法学硕士 (LLM) 对品牌的理解，但这种方式对搜索引擎没有帮助。

正如 Gianluca Fiorelli 在其精彩文章中所写：

“品牌提及现在之所以重要，并不是因为它们直接增加了‘权威性’，而是因为它们加强了品牌作为更广泛的语义网络中实体的地位。

当一个品牌在多个（可信）来源中被提及时：

品牌的实体嵌入变得更加强大。

品牌与相关实体的联系变得更加紧密。

品牌与相关概念之间的余弦相似度增加。

LLM‘了解到’该品牌在该主题领域具有相关性和权威性。”

许多公司已经重视站外提及，尽管这些提及必须带有链接（并带有 dofollow 标记）。现在，我可以想象，品牌会放松对“良好”站外提及的定义，更乐于接受在传统搜索功能几乎不存在的平台上进行无链接提及。

正如Eli Schwartz所说，

在这个范式中，链接无需超链接（法学硕士可以阅读内容）或局限于传统网站。在可靠出版物中的提及或在专业网络（你好，知识库和论坛）上引发的讨论，都能提升在这个框架内的曝光度。

我认为上述观点反过来也成立。如今，许多公司在与其品牌几乎不相关的网站上建立反向链接，并发布与其业务无关的内容，仅仅是为了带来流量（我们现在称之为网站声誉滥用）。

这些策略提供了足够的SEO优势，许多人仍然认为它们值得，但它们对LLM的曝光度提升作用却微乎其微。如果这些链接或文章没有任何相关的背景信息，它们就无法加深LLM对品牌的了解，也无法提高其在搜索结果中出现的可能性。

某些内容类型对 SEO 可见性的影响相对较小，但对 LLM 可见性的影响较大。

我们开展了一项研究，探索最有可能从法学硕士 (LLM) 获得流量的页面类型。我们比较了来自法学硕士 (LLM) 和非法学硕士 (LLM) 来源的页面浏览量样本，并比较了这些页面浏览量的分布情况。

我们发现了两个很大的差异：LLM 对核心网站页面和文档表现出“偏好”，而对列表集合和列表表现出“不喜欢”。

对于法学硕士来说，引用比搜索引擎更重要。搜索引擎通常会将信息与创建它的来源一起显示。法学硕士将两者分离开来，因此需要额外证明所提论点的真实性。

从这些数据来看，大多数引用都属于“核心网站页面”类别：网站主页、定价页面或“关于”页面。这些页面是网站的关键部分，但并不总是对搜索可见度有重大贡献。对于法学硕士来说，它们的重要性似乎更大。

我的 brightonSEO 演讲中的一张幻灯片展示了 AI 和非 AI 流量如何分布在不同页面类型中。

相反，列表页面（想想那些用面包屑排列的大型产品导航页）主要是为了页面导航和搜索可见性而创建的，而法学硕士（LLM）的访问量却要少得多。即使这类页面不常被引用，但由于不同产品实体同时出现，它们或许能加深法学硕士对品牌的理解。但考虑到这些页面通常内容稀少，它们的影响可能不大。

最后，网站文档对法学硕士来说似乎也更为重要。许多网站将 PDF 和其他形式的文档视为二等公民，但对于法学硕士来说，它们与其他任何文档一样，都是内容来源，他们会定期在论文中引用这些文档。

实际上，我可以想象公司会更加重视 PDF 和其他被遗忘的文档，因为他们知道它们可以像任何其他网站页面一样影响 LLM 输出。

LLM 可以访问网站文档这一点引出了一个有趣的观点。正如Andrej Karpathy 指出的那样，编写专为 LLM 构建、且相对不易被他人访问的文档，可能会带来越来越多的好处：

“现在是 2025 年，大多数内容仍然是为人类而不是法学硕士 (LLM) 编写的。99.9% 的注意力将会来自法学硕士 (LLM) 的注意力，而不是人类的注意力。

例如，99% 的库文档基本上都会渲染成一些漂亮的 .html 静态页面，假设人们会点击它们。到 2025 年，这些文档应该变成一个单独的 your_project.md 文本文件，用于 LLM 的上下文窗口。

重复所有步骤。”

安德烈·卡帕西

这与 SEO 格言“我们应该为人类而不是机器人写作”相反：将我们的精力集中在使机器人能够访问信息，并依靠 LLM 将信息呈现为用户更易于访问的形式，可能会有好处。

这样就有特定的信息结构可以帮助LLM正确理解我们提供的信息。

例如，Snowflake 提到了“全局文档上下文”的概念。（感谢HubSpot 的 Victor Pan分享本文。）

LLM 的工作原理是将文本分成“块”；通过在整个文本中添加有关文档的额外信息（例如公司名称和财务文本的归档日期），LLM 可以更轻松地理解和正确解释每个独立的块，“将 QA 准确率从大约 50%-60% 提高到 72%-75% 的范围”。

了解 LLM 如何处理文本可以为品牌提供一些小方法来提高 LLM 正确解释其内容的可能性。

LLM 还会针对传统 SEO 领域之外的新信息来源进行训练。正如X 上的Adam Noonan与我分享的那样：“GitHub 上的公开内容虽然可以保证训练，但对 SEO 没有任何影响。”

编码可以说是 LLM 最成功的用例，开发人员必定占 LLM 总用户的很大一部分。

对于某些公司，尤其是那些向开发人员销售产品的公司，通过添加有关您的品牌或产品的额外背景信息，“优化”这些开发人员最有可能与之交互的内容（知识库、公共存储库和代码示例）可能会带来好处。

最后，正如Elie Berreby解释的那样：

大多数 AI 爬虫都不会渲染 JavaScript。根本就没有渲染器。像 OpenAI 和 Anthropic 使用的那些流行的 AI 爬虫甚至都不执行 JavaScript。这意味着它们看不到通过 JavaScript 在客户端渲染的内容。

这与其说是一个重大区别，不如说是一个脚注。原因很简单，我认为这不会持续太久。这个问题已经被许多非人工智能网络爬虫解决了，并且很快就会被人工智能网络爬虫解决。

但就目前而言，如果您严重依赖JavaScript 渲染，您的网站的很大一部分内容可能对 LLM 是不可见的。

但事情是这样的：管理索引和抓取、以机器可读的方式构建内容、构建页外提及……这些都感觉像是 SEO 的经典职责。

而这些独特的差异似乎并没有体现在大多数品牌的搜索可见性和 LLM 可见性之间的根本差异上：一般来说，在一个方面表现良好的品牌在另一个方面也表现良好。

即使 GEO 最终确实发展到需要新策略，SEO（那些职业生涯都在协调机器和真人的需求的人）仍然是最适合采用这些策略的人。

所以现在，GEO、LLMO、AEO……都只是 SEO。