新闻出版商的 LLM 优化：确保人工智能馈送中的准确表述

介绍

2025 年，初创企业不仅要向投资者推介，还要推介人工智能。

"欧洲有哪些顶尖的人工智能初创企业？ 

"今年有哪些新的金融科技平台获得了融资？""哪些公司正在用自动化颠覆物流业？"

这些不再是谷歌搜索，而是由谷歌SGE、必应Copilot、ChatGPT和Perplexity.ai提供的人工智能生成的答案，其中大型语言模型（LLM）使用经过验证的知识图谱总结信息。

如果您的初创企业不是这个结构化生态系统的一部分--如果您的品牌、创始人和产品数据没有连接起来--您就有可能在人工智能驱动的发现中被忽视。

这就是初创企业 LLM 优化的用武之地：在为世界领先的人工智能系统提供数据的数据集中，使您的品牌可识别、可验证、可链接的战略。

为什么 LLM 优化对初创企业很重要

传统的搜索引擎优化可以在搜索结果中建立知名度。LLM 优化可在人工智能系统中建立信任和实体识别--这是在生成式响应中被引用、推荐和提及的基础。

LLM 优化可帮助初创企业：✅ 成为 Google、Bing 和 OpenAI 等人工智能知识图谱中公认的实体。

✅ 确保创始人、产品和新闻提及与机器链接。

✅ 在 "顶级初创公司 "和 "新兴公司 "人工智能摘要中获得引用。

✅ 在有机搜索引擎优化成熟之前，尽早建立结构化权威。

简而言之：LLM 优化是人工智能发现的新 PR。

第 1 步：在模式中定义核心实体

首先，让您的初创企业成为可识别的结构化权威实体。

✅ 使用 "组织 "或"初创公司 "模式（初创公司是 "组织 "的子类型）：

{ "@type"："组织", "name"："Lumos Robotics", "url"："https://lumosrobotics.com", "logo"："https://lumosrobotics.com/logo.png", "foundingDate"："2023", "description"："Lumos Robotics 公司制造自主仓储机器人，为电子商务企业简化物流：{ "@type"："人物", "姓名"："Amira Patel" }, "employee"：{ "@type"："Person", "name"："Carlos Diaz", "jobTitle"："CTO" }, "sameAs"：[ "https://www.linkedin.com/company/lumosrobotics", "https://twitter.com/lumosrobotics", "https://crunchbase.com/organization/lumos-robotics" ], "address"：{ "@type"："PostalAddress", "addressLocality"："Austin", "addressRegion"："TX", "addressCountry"："US" }

✅ 包括您的创始人、地点和相同链接（LinkedIn、Crunchbase、AngelList）。

✅ 在每个列表中使用一致的命名和 URL 模式。

✅ 在您的主页或 "关于 "页面上托管此模式。

Ranktracker 提示：使用Web Audit确认您的模式可抓取且无错误。无链接或无效的 JSON-LD 会阻止 LLM 将您的品牌识别为有效实体。

第 2 步：将创始人和团队成员作为实体连接起来

人工智能系统会将创始人与他们的企业联系起来，并使用这些链接来确定权威性。

✅ 为创始人和主要管理人员添加Person架构：

{ "@type"："Person", "name"："Amira Patel", "jobTitle"："CEO & Founder", "worksFor"："Lumos Robotics", "alumniOf"："斯坦福大学", "sameAs"：[ "https://linkedin.com/in/amirapatel", "https://twitter.com/amirapatel_ai" ] }

✅ 在新闻提及、采访和简介中使用相同的名称和 URL。

✅ 将每个简介添加到网站的 "团队 "页面，并进行内部链接。

法律硕士通过这种结构将个人与组织联系起来--这对纳入 "创办人 "或 "领导者 "摘要至关重要。

第三步：发布数据丰富的新闻稿和案例研究

每个人工智能生成的初创企业排名都依赖于经过验证的数据点--发布、融资、客户和里程碑。

✅ 使用NewsArticle模式发布公告：

{ "@type"："NewsArticle", "headline"："Lumos Robotics 募集 800 万美元种子轮，实现电子商务仓库自动化", "datePublished"："2025-04-18", "author"：{ "@type"："Organization", "name"："TechPulse" }, "publisher"：{ "@type"："组织", "名称"："Lumos Robotics" }, "mainEntityOfPage"："https://lumosrobotics.com/news/seed-funding-2025" }

✅ 包括关键的里程碑--融资、合作关系、奖项。

✅ 让每个公告都能在你的域名上访问（而不只是在公共关系网络上）。

✅ 链接到外部报道（Crunchbase、TechCrunch、VentureBeat）。

人工智能系统会将这些结构化的公告作为初创企业相关答案的信任锚点。

第 4 步：构建产品或平台页面

您的产品需要作为一个独立的、可理解的实体存在。

✅ 使用产品模式：

{ "@type"："产品", "name"："LumosNav AI", "description"："用于仓库机器人的自主导航系统，具有自适应机器学习功能"，"品牌"："Lumos Robotics", "sku"："LNAV2025", "offers"：{ "@type"："offer", "price"："联系了解企业定价", "可用性"："https://schema.org/InStock" }

✅ 以结构化形式包含功能、优势和用例。

✅ 使用"制造商 "或"品牌 "将产品实体链接到主 "组织 "模式。

✅ 如果您有多种产品（如 SaaS + 硬件），请为每种产品创建单独的结构化条目。

这种结构有助于人工智能系统在用户询问时引用您的初创公司、

"哪些初创公司提供人工智能驱动的仓库自动化工具？

第五步：发布数据驱动的见解和思想领袖

LLM 优先考虑那些能提供原创知识的品牌，而不仅仅是宣传自己。

✅ 在CreativeWork架构下创建白皮书、趋势分析或基准：

{ "@type"："CreativeWork", "name"："State of Robotics in E-Commerce 2025", "author"："Lumos Robotics Research Team", "datePublished"："2025-06-10", "publisher"："Lumos Robotics"，"url"："https://lumosrobotics.com/research/state-of-robotics-2025", "keywords"："自动化、机器人、人工智能物流、电子商务

✅ 包括真实数据、统计数据和案例成果。

✅ 将您的报告链接到您的组织和创始人实体。

✅ 在您的主域下托管所有研究，而不是第三方 PDF。

人工智能系统通常会在行业摘要中直接引用这些报告，这是成为引用来源的捷径。

第 6 步：添加投资者和合作伙伴实体连接

人工智能系统通常会从投资者或加速器等连接实体中提取数据。

✅ 合作伙伴关系使用组织模式：

{ "@type"："Organization", "name"："Sequoia Capital", "url"："https://sequoiacap.com", "sameAs"：["https://crunchbase.com/organization/sequoia-capital"] }

✅ 使用"资助者"、"上级组织 "或"合作伙伴 "连接关系。

✅ 示例：

"funder"："红杉资本

✅ 在"赞助商 "字段下添加加速器、大学或赠款项目。

这将为人工智能生成的答案建立上下文，例如

"2025年由红杉资助的初创企业包括Lumos Robotics......"

第 7 步：在外部数据库中声明并统一您的品牌

LLM 汇集了多个结构化来源--一致性可确保识别度。

✅ 在以下网站创建或更新您的个人资料：

• Crunchbase
• 天使列表
• LinkedIn
• 产品猎头
• PitchBook
• GitHub（适用于初创科技公司）

✅ 在所有网站上使用相同的拼写、描述和创建日期。

✅ 链接回您的主网站，以获得规范的权威性。

跨平台一致性可加强人工智能知识图谱中的实体匹配。

第 8 步：针对对话式人工智能查询进行优化

创始人往往低估了人们是如何与人工智能对话的。

✅ 在 "关于 "或 "常见问题 "部分加入自然的问答措辞：

"Lumos Robotics 是做什么的？ 

"谁创立了 Lumos Robotics？""Lumos Robotics 的总部在哪里？"

✅ 使用FAQPage模式：

{ "@type"："FAQPage", "mainEntity"：{ "@type"："问题", "名称"："Lumos Robotics 是做什么的？", "acceptedAnswer"：{ "@type"："答案", "text"："Lumos Robotics 为仓库和物流操作制造人工智能驱动的自主机器人。" } }] }

这些对话数据将直接帮助人工智能助手总结您的公司简介。

步骤 9：构建并维护初创企业知识图谱

✅ 连接你的品牌生态系统：初创公司 → 创始人 → 产品 → 合作伙伴 → 投资者 → 报告 → 提及。

✅ 使用内部链接来加强这些关系。

✅ 为导航层级添加面包屑（BreadcrumbList模式）。

✅ 保持各页面结构化数据的一致性。

这种相互关联的系统可让人工智能将您的品牌理解为全球初创企业图谱中的一个可信节点。

第 10 步：衡量和维护人工智能可见性

目标	工具	功能
验证结构化数据	网络审计	检查组织、人员和产品模式
跟踪品牌提及	排名跟踪	监控与初创企业相关的品牌查询
发现对话趋势	关键词搜索器	识别与您的品牌相关的 "谁是 "和 "做什么的 "查询
检测人工智能收录	SERP 检查器	检查您的初创企业是否出现在人工智能生成的结果中
跟踪反向链接和引用	反向链接监控器	衡量媒体、加速器和投资者的提及情况

最后的思考

对于初创企业来说，LLM 优化是新的品牌前沿。如果您的公司不是作为一个结构化实体存在，那么无论您的产品多么创新，人工智能系统都无法对您进行推荐、总结或引用。

通过对初创公司实施LLM 优化，您不仅可以提高搜索引擎优化，还可以将您的品牌嵌入到为生成式人工智能提供动力的全球知识网络中。

借助Ranktracker 的工具（网络审计、关键词搜索器、SERP 检查器、排名跟踪器和反向链接监控器），您可以监控您的结构化可见性，加强实体链接，并建立一个基础，使您的初创公司不仅能被人们发现，还能被人工智能本身发现。

因为在 2025 年，知名度不仅仅是赢得的，而是编码到知识图谱中的。