什么是大型语言模型（LLM）？
大型语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的AI系统，具备理解与生成自然语言的能力。它支撑了两类新型搜索方式：
- 生成式搜索：根据用户查询生成自然语言答案，如Google AI Overviews。
- 对话式搜索：支持用户与AI工具持续互动，如ChatGPT、Google AI模式。
本文将基于LLM的搜索工具统称为“LLM”。
什么是LLM优化（LLMO）？
LLM优化（LLMO）是一种营销策略，旨在提升品牌在AI生成内容中的可见性与正面呈现，适用于ChatGPT、Google AI Overviews等平台。
核心方法包括：
- 在权威网站获取积极的品牌提及；
- 创建原创、有用且易于LLM识别的内容，提高被引用概率。
为什么LLM优化很重要？
LLMO能让品牌更频繁、正面地出现在用户接触的AI回答中。据Semrush研究，AI搜索访客的商业价值是传统自然搜索访客的4.4倍。
通过LLMO，企业可实现：
- 提升品牌认知度；
- 改善品牌声誉；
- 驱动更高营收。
当前的优化成果还可能被纳入未来LLM的训练数据，长期影响品牌在AI时代的曝光形象。
用户接触LLM回答的频率有多高？
2025年3月，美国Google用户在13.14%的搜索结果页中看到AI生成的“AI Overviews”，通常位于页面顶部并附带引用来源。
此外，ChatGPT、Microsoft Copilot、Perplexity、Claude等对话式AI工具在2025年5月吸引超6亿独立访问用户（数据来源：Semrush Traffic Analytics）。
随着Google推出AI模式等新功能，预计到2027年，LLM将成为关键的流量与收入来源。
营销人员如何应对LLM驱动的搜索？
应掌握针对LLM的优化策略，并利用专业工具（如Semrush Enterprise AIO）追踪品牌在AI搜索中的可见度。
如何进行LLM优化？
关键策略包括：
- 在常被引用的网站获得品牌曝光；
- 建立清晰的独特价值主张（UVP）；
- 创作原创、有用的内容；
- 确保内容可被LLM轻松获取；
- 融合图片与视频内容；
- 在段落层级优化内容；
- 针对目标受众定制内容；
- 主动管理在线品牌声誉。
尽管LLM引用机制尚未完全透明，但上述策略已被验证有助于提升品牌在AI回答中的出现频率与质量。
1. 让品牌出现在常被引用的网站上
识别LLM高频引用的平台（如Quora、Reddit、LinkedIn、YouTube、《纽约时报》等），并在其中争取品牌提及。
例如，ChatGPT常引用TechRadar等专业博客中的产品推荐。
可通过手动监测或使用Semrush Enterprise AIO等工具，分析品牌在AI回答中的引用来源与潜力。
“我们通过追踪内容是否被ChatGPT、Gemini、Perplexity引用衡量成效，并分析由此带来的流量与转化。某客户来自ChatGPT的转化率高达30%。”——Spacebar Collective首席营销官 Chris Tweten
2. 建立独特的价值主张（UVP）
明确品牌差异化优势（如价格、产品选择、服务体验），并在官网、社交媒体、行业平台等渠道一致传达，提升LLM推荐概率。
3. 创造原创且有用的内容
围绕用户需求创作高质量内容，覆盖营销漏斗各阶段：
- 漏斗顶端：解决用户认知问题；
- 漏斗中部：提供方案对比与决策支持；
- 漏斗底部：推动购买转化。
漏斗顶端用户更倾向使用对话式搜索获取个性化建议，即使未访问网站，LLM的品牌提及仍能影响其决策路径。
4. 让内容更容易被LLM获取
确保内容可被AI读取与处理：
- 优先服务端渲染：避免依赖JavaScript动态加载内容；
- 保持公开可访问：避免付费墙或登录墙限制；
- 遵循技术SEO规范：提升搜索引擎与LLM的数据抓取效率。
行业正探讨采用llms.txt文件（类似robots.txt）向LLM提供内容指引，但尚未被广泛采用。
5. 融合图像与视频内容
多模态内容有助于提升LLM可见度：
- 信息更丰富：图文结合增强语境理解；
- 支持多模态搜索：如Google AI模式允许上传图片提问；
- 被直接引用：AI Overview可能展示带链接的图片结果。
6. 在段落层级优化内容
LLM常采用段落级检索，建议：
- 表达具体：精准使用关键词与实体；
- 独立完整：关键段落无需依赖上下文即可理解；
- 主题集中：每段聚焦单一主题；
- 结构清晰：使用小标题组织内容逻辑。
相比长篇综合文档，为特定用例创建独立页面更利于被LLM提取与引用。
7. 针对目标受众定制内容
LLM可根据用户画像提供个性化回答。若内容明确面向特定人群（如学生、企业用户），更易被推荐。
例如，Canva设有专门的学生落地页，提升在相关查询中的提及概率。
可借助Semrush Traffic & Market Toolkit深入分析目标受众特征。
8. 管理线上品牌声誉
LLM基于网络公开信息形成品牌认知：
- 负面评价可能被放大；
- 正面反馈可增强品牌信任。
建议措施：
- 及时回应评论；
- 鼓励客户留评；
- 优化客户服务；
- 开展数字公关与KOL合作；
- 清除不实信息。
通过Semrush Enterprise AIO可分析品牌在LLM中的情感标签（如“分析深入”“定价偏高”），指导声誉优化。
开始追踪LLM搜索可见度
有效监测需关注：
- 用户画像：AI回答高度个性化，需按群体模拟测试；
- 提示词：使用对话式、场景化提示词替代传统关键词；
- 多模型覆盖：监测ChatGPT、Gemini、Perplexity等多个平台。
还需评估品牌在AI中的情感倾向与定位准确性。
专业工具如Semrush Enterprise AIO可提供：
- 品牌在AI中的声音份额与趋势；
- 与竞品的对比分析；
- 高频引用页面与提示词洞察。
中小企业也可选用Semrush AI SEO Toolkit实现基础监测与优化。