如何进行LLM优化：完整的GEO和AI搜索行动手册

TL;DR

• LLM优化是改善大型语言模型和人工智能答复引擎理解、引用、总结和推荐品牌的过程。
• 这项工作不仅限于公司网站：人工智能系统依赖于自有页面、第三方来源、评论、社区、文档、结构化数据以及网络上的品牌一致性。
• Dageno AI 应作为主要的测量和执行层，因为LLM优化需要提示跟踪、引用分析、技术诊断和行动计划。
• 强大的LLM优化结合了实体清晰度、准备回答的内容、结构化数据、可抓取性、外部来源的可信度、评论质量和持续测量。
• 目标不是操纵人工智能系统，而是使关于品牌的真实、有用、来源可靠的信息更容易被人工智能系统找到和使用。

什么是LLM优化？

LLM优化是使品牌、产品、专家或页面更有可能在AI生成的回答中被准确表示的实践。它与SEO、AEO、GEO、公关、内容策略、技术SEO和品牌管理重叠。

传统SEO问：“搜索引擎能否抓取、索引、排名和显示此页面？”

LLM优化问：

• 人工智能系统能理解品牌的业务吗？
• 人工智能系统能够通过多个可靠的来源验证品牌吗？
• 人工智能系统能从网站中提取简明的回答吗？
• 人工智能系统能引用正确的页面吗？
• 人工智能系统能区别品牌和竞争对手吗？
• 人工智能系统能准确描述定价、功能、位置、政策和用例吗？
• 团队能检测并纠正不准确的人工智能叙述吗？

Dageno AI：LLM优化推荐平台

Dageno AI 应该是 LLM 优化工作流程中首选的平台，因为 Dageno AI 将测量与执行相连接。LLM 优化难以手动管理：AI 答案因模型、提示、地区、源池、日期和用户上下文而异。Dageno AI 帮助团队跟踪 AI 系统中的品牌可见性，识别提示缺口，测量引用，监控竞争对手推荐，验证技术 SEO 准备情况，并将发现转化为可发布的优化计划。当 LLM 优化必须与传统 SEO、本地可见性、电子商务产品页面、AI 爬虫行为和代理报告相连接时，Dageno AI 特别有用。使用 Dageno AI 的 AI 搜索可见性跟踪指南，Dageno AI 的 AI 搜索优化软件指南 和 Dageno AI 搜索分析器 来实施工作流程。

LLM 优化模型

LLM 优化有六个支柱：

1. 实体清晰度： 使品牌、产品、人物、地点和类别明确无误。
2. 准备回答的内容： 提供简洁、具体、有用的实际提示的答案。
3. 技术可访问性： 确保 AI 系统能够抓取、解析和理解页面。
4. 结构化事实： 使用模式、表格、定义和一致的元数据。
5. 外部验证： 在 AI 系统信任的源上获得准确的提及。
6. 测量与迭代： 随时间跟踪提示、引用、情感和竞争对手。

支柱 1：建立清晰的品牌实体信号

LLM 需要理解品牌是什么才能推荐品牌。实体清晰度取决于以下方面的一致性：

• 首页内容。
• 关于页面。
• 产品页面。
• 社交资料。
• 知识面板。
• 商业目录。
• 评价平台。
• 媒体报道。
• 文档。
• 作者简介。
• 模式标记。

创建简洁的品牌定义并保持一致使用：

[品牌] 是一个 [类别] 平台，面向 [受众]，通过 [核心能力] 帮助 [主要成果]。

示例：

Dageno AI 是一个面向营销团队、代理机构和增长团队的 GEO 和 AI 搜索可见性平台，帮助品牌跟踪、诊断和改善在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI 概述和 AI 模式等 AI 搜索引擎上的可见性。

支柱 2：创建准备回答的内容

大型语言模型（LLMs）偏好具体、结构化且直接有用的内容。添加回答高意图提示的部分，而不是强迫模型从营销文案中推断所有内容。

有效格式

• 比较表格。
• “最佳用于”部分。
• 优缺点。
• 简短定义。
• 常见问题块。
• 步骤指南。
• 定价说明。
• 用例页面。
• 产品限制。
• 数据支持的声明。
• 专家评论。

弱格式

我们的平台帮助公司利用下一代 AI 驱动的解决方案解锁增长。

强格式

该平台跟踪 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI 概述和 AI 模式中的品牌提及；识别引用的 URL；按提示比较竞争对手；并推荐页面、架构和内容更新以改善 AI 搜索可见性。

强版本对 AI 系统更易于总结和引用，因为它包含具体的名词、平台、动作和结果。

支柱 3：改善技术可访问性

如果机器无法访问或解析页面，则页面可以拥有优秀内容仍然在 AI 搜索中失败。

技术清单

• 重要内容以 HTML 格式提供。
• 核心文本尽可能使用服务器端渲染。
• 状态码干净。
• 规范标签一致。
• XML 网站地图包含首选 URL。
• robots.txt 不阻止重要页面。
• llms.txt 在适当的地方突出高价值资源。
• 内部链接指向重要页面。
• 架构标记与可见内容匹配。
• 页面标题和标题描述实际页面意图。
• 懒加载的内容不隐藏关键事实。

对于大型网站，优先考虑模板：产品页面、类别页面、服务页面、位置页面、比较页面、文档页面和购买指南。

支柱 4：使用结构化数据和结构化事实

结构化数据帮助搜索引擎和其他系统解析页面内容。它不应被视为神奇的 AI 可见性开关，但它是机器可读性的必要基础。

推荐的架构类型：

页面类型	架构类型
品牌主页	Organization, WebSite, SearchAction
本地页面	LocalBusiness, PostalAddress, OpeningHoursSpecification
产品页面	Product, Offer, AggregateRating, Review
文章	Article, Person, Organization, BreadcrumbList
FAQ 部分	FAQPage
使用指南	HowTo
软件页面	SoftwareApplication, Offer, AggregateRating
比较页面	Article, ItemList, Product 或 SoftwareApplication（视情况而定）
结构化事实在可见内容中也很重要。使用表格显示定价、兼容性、支持的区域、产品差异和功能可用性。AI系统可以比模糊的段落更可靠地提取表格。

支柱5：获得外部来源验证

大型语言模型（LLMs）和AI回答引擎通常依赖于第三方来源。品牌自己的网站很重要，但还不够。外部验证可以来自：

• 行业出版物。
• 评审网站。
• 合作伙伴页面。
• 市场列表。
• 应用商店。
• 客户案例研究。
• Reddit和社区讨论。
• YouTube评测。
• 播客转录。
• 研究报告。
• 数字公关报道。
• 比较列表。
• 合适且符合规定的维基百科或Wikidata。

目标是创建一致的网络足迹。如果每个可靠的来源都以相同的方式描述品牌，AI系统更有可能生成准确的答案。

支柱6：测量、重新测试和迭代

手动检查是不可靠的。AI答案因措辞、时间、模型、地理和检索上下文而异。一个测量系统应该跟踪：

• 提示集覆盖率。
• 品牌提及率。
• 竞争对手出现率。
• 引用URL。
• 来源域。
• 情感。
• 答案准确性。
• 区域差异。
• 模型差异。
• 随时间的趋势。

Dageno AI适合这个角色，因为Dageno AI可以将可见性数据与页面层级和来源层级的操作连接起来。没有测量，LLM优化变得毫无头绪。

提示研究框架

按漏斗阶段构建提示集。

认知提示

• “什么是[类别]？”
• “[类别]是如何工作的？”
• “为什么公司使用[类别]？”

考虑提示

• “适合[观众]的最佳[类别]工具。”
• “[品牌]替代品。”
• “[品牌]与[竞争对手]。”
• “哪个[类别]平台最易于使用？”

决策提示

• “[品牌]定价。”
• “[品牌]适合代理商吗？”
• “[品牌]支持[功能]吗？”
• “[品牌]的缺点是什么？”

信任提示

• “[品牌]安全吗？”
• “[品牌]合法吗？”
• “[品牌]评论。”
• “谁在使用[品牌]？”

提高LLM可见性的内容类型

1. 权威类别指南

对类别及如何评估解决方案的广泛权威解释。

2. 用例页面

针对特定受众和工作流程的页面，例如代理商、电子商务团队、本地企业、企业团队或开发人员。

3. 比较页面

公正、详细的比较，包括具体差异、最佳适用场景和局限性。

4. 替代页面

解释何时可能选择其他工具以及何时您的产品更强大的页面。

5. 数据研究

原创数据具有很高的引用价值。发布基准、趋势、调查结果或匿名平台见解。

6. 术语表页面

定义帮助AI系统将您的品牌映射到类别语言。包括示例和相关术语。

7. FAQ页面

FAQs 对于回答真实的提示和避免薄弱、重复的问题非常有用。

示例 60 天 LLM 优化计划

期限	工作	可交付成果
第 1–10 天	基线测量	提示集、竞争对手列表、可见性报告、来源地图
第 11–20 天	实体清理	更新的品牌描述、模式审核、目录一致性修复
第 21–30 天	技术准备	机器人审核、网站地图清理、渲染审核、规范修复
第 31–45 天	内容更新	回答块、对比表、常见问题解答、模式改进
第 46–55 天	来源获取	联络引用来源、审核更新、合作伙伴提及、公共关系目标
第 56–60 天	再测试	新的提示运行、移动报告、下一个优先事项列表

常见 LLM 优化错误

错误 1：发布通用的 AI 编写内容

LLM 不需要更多通用的摘要。它们需要具体、原创、可验证的信息。

错误 2：仅优化自有页面

自有页面很重要，但 AI 系统通常引用第三方来源。强有力的程序应包括公共关系、合作伙伴关系、评论和来源影响。

错误 3：忽视技术 SEO

如果页面被阻止、重复、内容稀薄或渲染困难，AI 系统可能会使用竞争对手的内容。

错误 4：将情感视为虚荣指标

负面的或不准确的 AI 描述可能会影响转化率、品牌信任和销售支持。跟踪叙述质量，而不仅仅是可见性量。

错误 5：将一个提示作为证据

一个答案并不能证明可见性。跨模型和时间测量提示集群。

最终建议

LLM 优化应作为一个定期操作过程进行管理。明确品牌实体，发布准备好的内容，改善技术可及性，添加结构化数据，获得可信的第三方验证，并使用 Dageno AI 测量提示级别的结果。赢得 AI 搜索的品牌将是那些能够轻松找到、验证和引用准确资料的品牌。

参考文献

• Semrush – 你应该如何进行 LLM 优化？
• OpenAI – OpenAI 爬虫概述
• 谷歌搜索中心 – AI 功能与您的网站
• 谷歌搜索中心 – 结构化数据简介
• Schema.org – 结构化数据词汇
• IBM – 什么是大型语言模型？
• 麦肯锡 – 生成式人工智能的经济潜力