搜索引擎优化已从传统的自然排名转向由人工智能生成的提及、引用和推荐。
成功实现针对人工智能的优化归结为两个问题：
- 大型语言模型的训练数据中包含关于一家公司的哪些信息？
- 在进行实时搜索时，大型语言模型能了解到关于企业的哪些信息？
即使平台运行实时搜索，LLM训练数据对于优化AI回答仍然至关重要，因为扇出组件源于模型已有的知识。
例如，如果训练数据显示某企业是一个有机护肤品牌，其“扇出”（fan-out）组件可能会去搜索相关的认证信息。
引用
AI回答通常包含引用（来源URL），这些来自实时搜索而非训练数据，LLM不存储URL。
引用（i）是影响购买决策的品牌回应，并且（ii）很可能影响包含品牌信息的训练数据。因此，引用对于人工智能优化至关重要。
考虑护肤品牌的消费者可能会向Google的AI模式查询评价和认证，回复中很可能包含来源。
以下是一个针对 The Ordinary（一个护肤品牌）的示例提示词：
The Ordinary 的护肤品是否优质且经过认证？
AI Mode 的回答中包含了美国食品药品监督管理局（FDA）的咨询警告，以及指向质疑其成分的杂志文章和网红帖子的链接。
品牌虽然无法控制他人的情绪，但在网站上解决这些问题对于增加被引用的几率至关重要。
在 AI Mode 中点击每个链接通常会高亮显示相关且已注明来源的段落。随后，应在常见问题解答（FAQ）页面或独立文章中回答这些问题或疑虑。
例如，下面的截图是竞争对手对 The Ordinary 成分的评价。对此，The Ordinary 可以创建一个页面来回答“Is The Ordinary clean beauty?”（The Ordinary 是否属于纯净美容产品？）
TNK Beauty 发表的文章批评了竞争对手 The Ordinary 的成分。
更优质的内容
因此，内容营销已经改变。就在一年前，消费者还必须进行研究才能找到关于品牌和产品的答案，例如认证、替代价格或额外费用，以及产品制造或发货的国家。
大型语言模型可以在几秒钟内揭示这些答案。保持沉默的品牌会失去对这种舆论的控制权，并未能对答案做出贡献。
此外，通过创建更多的品牌和产品信息内容，公司提高了自己在非品牌化、通用提示词的回答中被展示出来的几率。
面向 AI 的 SEO
以下是你需要采取的措施：
- 向 AI Mode、ChatGPT、Perplexity 和 Claude 等大语言模型（LLM）平台询问关于你业务的信息。（例如：“你对 NAME 了解多少？”）
- 注意信息扩散的方向，以在训练数据中强化你品牌的关联认知。
- 识别第三方引用及其对答案的贡献。
- 确保你的网站提供的答案优于第三方来源。
- 解决社交媒体渠道上用户对你品牌的常见困惑或不满情绪。
- 针对你的直接竞争对手提示大语言模型，并将得到的答案与你的答案进行比较。
少数解决方案提供商可以追踪包含你品牌关键词的提示所引用的内容。
使用专业工具监控ChatGPT、Perplexity和AI概览中的引用，查看报告以了解在包含公司的提示词回答中被引用最多的域名。
根据监测报告，若包含特定品牌的提示所得到的答案很少提及官方网站，则需要创建更多关于品牌和产品的内容。