llm可见性_LLM 可见性：它是什么以及如何优化它

成千上万的人依然向谷歌询问问题，与此同时，数量不断攀升的个体开始借助人工智能工具，比如某某和某某，来获取信息并完成相应工作。

倘若您的品牌未见于这些人工智能生成的回应，那么您将逐渐被日益关键的受众群体所忽视。

LLM 可见性是什么？为什么你应该关心它？

LLM 可见性旨在保障您在大型语言模型中能够被提及和引用，比如 AI 概述和 AI 模式等具体内容。

监视大语言模型的工作状态十分关键，现在有大量的人借助大语言模型来咨询问题、寻求指导以及处理各种任务。

据观察，有二十分之一以上的美国公民已变成人工智能产品的频繁运用者，他们每月动用次数达到十次以上，同时接近四成的民众，每月至少会操作一次这类人工智能设备。

概括来说：若您未被 LLM 摘要或引文提及，将错过潜在的销售机遇，也会失去销售和转化时机。

在比较之下，依靠人工智能进行搜索的用户，其完成转化目标的概率，要远远超过那些通过常规自然搜索方式找到网站的访客，前者是后者的二十三倍还多。

LLM 可见性与搜索引擎可见性有何不同？

搜索排名靠前意味着在百度等平台获得更多曝光机会，通常情况下，位置越靠前，相关网页吸引到的访问量就越多。

SEO 和数字营销人员通过以下方式来衡量这一点：

另有一层意思，就是 LLM 生成的内容，包括它的回应或者所提信息，都会让使用者看到。

很多时候，人们不去点击，只是因为没有那个需求，但这不代表你完全没能促成交易或者达成销售。

人们或许会想起你的品牌，倘若提及的话。又或者，他们属于那少数点进引文并找到你网站的人群。再或者，他们在生成的回应里瞥见了你的品牌，随后在谷歌上查找你。

当出现这种情况时，即便互动是由大型语言模型引发，您的分析工具仍有可能将其归为搜索引擎，进而造成一种大型语言模型对您毫无帮助的错觉。

尽管 LLM 可见性是最新出现的情况，但这不代表它更关键，也不代表搜索引擎可见性已经不再重要。

现在，许多人还在用老式的网络查询工具。有资料表明，美国有百分之九十五的民众每个月还会使用这种工具，在这其中，百分之八十六的人使用得非常频繁。

再者，依据法学硕士 (LLM) 的运作模式（详见后文），或许还得确保在检索系统中位居前列才有望获得关注。

我们观察到，搜索引擎结果页面的位次和人工智能概览里的提及次数之间呈现出一定的正关联性。排名越靠前，被该概览收录的机会就越高。

Grow& 内容营销公司的 Benji Hyam 也注意到了类似现象。他们研究过客户在首位搜索结果中的四百多个高意向词汇，结果显示，客户在某个平台被指名到的比率大约是六成七，在另一个平台被指名到的比率则接近八成。

据 SEO 公司 Dejan 的 Dan 提出观点，或许已有官方决议出台，旨在让 GPT-5 更大程度借助网络搜索获取信息，而非追求囊括所有内容。

让我来解释一下：SEO 并未消失。网站在搜索结果中的排名依旧关键。

但是 SE 的可见程度并非完全等同于 LLM 的可见程度，二者之间仍存在一定差异。比如在 AI 模式下，系统会运用查询发散技术来识别子查询和长词组，然后把这些元素整合成最终的生成内容。

来源：

这表明：他们也许会挑选那些在谷歌核心关键词检索结果中通常位于第二页或第三页的网页，这些网页在以往惯例中根本不会受到任何关注，但现在却有可能获得关注。

总结：搜索引擎和大型语言模型的可见性同样关键。可以这样理解：搜索引擎优化是你的根基，而生成式引擎优化则有助于维护你长远的网络声誉。

如何优化 LLM 可见性

为了优化 LLM 可见性，我们需要回到第一原则。

LLM 如何获取信息？

本质上，主要有两种方式：

因此，所有LLM 优化策略都围绕这两种方法：

我们该怎么做呢？以下是一些有用的策略：

1. 建立站外提及

这是提升您在 LLM 结果里被关注程度的关键步骤之一。

这是由于大模型清楚你的品牌，并且知道怎样恰当推荐，关键在于弄清它的资料库中，有多少其他内容提及了你，以及你是在合适的语境下被提及的。

经过对七万五千个品牌进行考察，以探明哪些要素最易促成 AI 概览中的品牌出现次数，我们察觉到品牌间相互关联的提及程度，与 AI 概览所显示的品牌知名程度，二者之间关联最为紧密。

所以，只要您的品牌或产品在特定情境里能够反复出现在不同位置，法律硕士们就会更有倾向性地向大家推荐这个，这个概率会显著提升。

虽然您期望品牌能遍布全球所有相关平台，但更有效的起步方式是首先确保品牌信息出现在网络中最受关注的域名上。

各个大型语言模型在喜欢纳入的网址种类上各有不同倾向，不过它们彼此之间具备很强的一致性。

例如，他们似乎都优先考虑：

您期待在相关平台展现视频创作才能，积极融入社群互动，并促使客户给予正面评价。

确实，假如您已经领会，SEO/GEO/AEO 实际上是一种很不错的线上推广方式。

另一种做法是考察您关注领域里被频繁链接的网址，同时确认自身也在这些站点上被提及。

您可以按照以下步骤操作：

前往品牌雷达输入您的主题转到“引用域名”报告

这些平台都是理想的宣传渠道，可以撰写专栏文章，也可以进行广告投放，或者通过多种途径让您的品牌获得关注和报道。

2. 优化LLM优先内容

特定种类的网页更常被法律硕士所参考。知晓这些倾向，能助你明确须改进哪些页面，也清楚该产出何种新资讯。

在考察三万五千个站点接收的 AI 引导访问，并探究网址里最频繁出现的 N-序列时，我们识别出以下几种常见的网页种类：

在您的网站上识别出这些页面后您会做什么？

当前，针对大型语言模型的改进工作持续进行中，我们无法确保所有效果，不过这些技术确实带来了一些积极的迹象，令人看到前景。

3. 监控虚假 URL

我们考察了 1600 万个 URL 的数据,涉及 、、、、 和 ,结果显示,人工智能助手引导用户进入无效页面的次数,是单纯搜索情况下的 2.87 倍。

确实，法学硕士（LLM）时常会出现错误，连网址也可能弄错。因此，即便他们为你的网站带来了访问量，他们或许会将用户引向一个实际上并不存在的页面。

我们平台时常遇到一个易混淆的网址形式为/。由于我们经常创作以关键词为核心的文章，因此法学硕士群体会认为我们设有此类型页面。然而实际上并没有。这就导致这些访问量被“浪费”掉了。

您或许想要识别那些出现多次 LLM 访问的幻象网址，然后把它们转向到正确的页面上去。

查找虚构 URL 的方法如下：

打开那个网址进行查看，在版块里找到，点击离开当前界面，再选一下那个可能存在的错误提示。

这里会列出那些被浏览过，但页面名称中带有“404”或“未找到”字样的网址，暗示这些页面或许已经失效。

审阅清单，配置从虚假网址到最匹配页面的永久转移，采用规范化跳转方式。

4. 针对新的训练数据进行优化

LLM 也会学习一些跟搜索引擎优化关联不大或对搜索排名无影响的信息。比如，

即便你的意图并非向这些平台发送无用信息，只要它们与你存在某种联系，就必须保证这些平台所载有你品牌的内容真实无误且保持统一。最好能设法让这些内容提及你的品牌（只要条件允许）。

5. 填补实体空白

通常情况下，LLM 会依据对您的实体关联的认知来提及您的品牌名称。

邻近品牌的关键词确实会改变法学研究生对品牌的认知，这类关键词称为关联词组。

您的品牌或许有想要呈现的核心理念，和实际呈现的核心理念，二者之间存在不一致的现象。

您能够借助品牌监测工具来掌握您在核心议题上的受关注程度。您应当搜寻那些讨论对手而非您的成果，并判断是否需要将这类信息同您的活动相联系。

假如你是潮流品牌 Aimé Leon Dore，先在“品牌监测”里填上你的牌子，然后在“你的对手”那栏填上竞争者。接着点选你打算考察的特定 AI 语言模型，把鼠标移到你品牌上，再点选“只看别人”。

这里会列出所有提及您对手（不包括您自己）的搜索请求。您可以查看这些内容，判断是否需要将它们联系起来。

倘若如此，我们便能够制作相关主题的实地及场外材料，以此充实那些缺失的存在空间。

6. 避免过多的

大多数 AI 爬虫不渲染 。

所以，要是您的网站关键内容完全依托 ，那这些内容对 LLM 来说很可能就瞧不见了，也不会被援引或纳入 AI 交谈里。

但是不必担忧。智能爬虫正在迅猛发展，互联网上人工智能机器人的活跃度显著提升。

这种情况未来必然会有所转变，大型语言模型将逐步投入应用。现阶段，请勿将关键网页部署在云端。

7. 避免垃圾邮件

是的，人工智能让内容创作变得无限容易和便宜。

大约百分之八十七的通过人工智能发布内容的用户称，单篇文章的支出介于零到一百美元之间，而未使用人工智能的用户该费用比例则低至百分之三十九。

任何企业都可能会被一种想法所吸引，即针对所有能够想到的主题或核心词，进行海量的低质内容产出，并期待这些内容能够被大型语言模型收录、整理并加以利用。

但我们出于一些原因对此提出警告。

谷歌对这类恶作剧的抵御能力很强，因为它长期致力于过滤这类无用信息，并且谷歌至今仍然是绝大多数网站最主要的访问渠道。

接下来，即便它目前在这类法学研究生项目中尚可，他们实现这种高难度也是迟早的事。特别是当他们准备把 RAG 当作获取最新资讯的核心手段时。

最终，即便你已将无效信息递交给语言模型，后续步骤如何？语言模型揭露的终极目的，与所有途径无二，皆为争取用户。

作为营销团队，你们或许已经完成了既定目标，然而毫无价值的 AI 文本永远无法助你们开拓新市场，也无法赢得顾客的青睐、建立信任感或是拉近彼此距离。

如何追踪你在法学硕士（LLM）项目中的知名度

要监测您的品牌在大型语言模型中的情况，您需要借助诸如品牌雷达之类的专用工具。

输入您的品牌，您将看到您在不同 LLM 中出现的次数：

想知道您和对手的区别，请在“对手品牌”那块儿填上他们的名字。

要统计您从 LLM 或 AI 工具获取的访客数量，需在您的站点部署网页。您将可以掌握由 AI 工具带来的访问量，

llms.txt 怎么样？

别费心了。

大型语言模型已经借助搜索引擎来获取和解析大部分基础材料，例如文本文件。所以，没有必要再创建类似 llms.text 这样的规范。

现阶段没有任何依据证明运用 llms.text 能优化 AI 检索,增加访问量或增强模型精确度,而且没有任何一位法学硕士 (LLM) 负责对其进行阐释。

最后的想法

关键不在于机器智能检索是否已是普遍现象——它确实如此。核心在于，当这种检索方式普及开来，你的商业标识能否被纳入公众的谈论范围之内。

值得庆幸的是，众多提升大模型知名度的方法都根植于稳固的搜索引擎优化和在线营销体系，并且以此为基础展开。

所以，即便大型语言模型技术的改进持续迅猛，我们依然能够遵循一个根本准则：构建一个卓越的品牌。