什么是 LLM 优化？
LLM 优化是对网站内容、元数据和实体进行结构化的过程，以便大型语言模型（LLM）（如OpenAI 的 GPT、Google Gemini、Anthropic Claude 和Mistral）能够轻松理解、解释和检索其中的信息。
LLM 优化的目的不仅在于提高谷歌人工智能概览或必应 Copilot 等人工智能驱动的搜索体验中的可见性，还在于当 LLM 生成答案、摘要或建议时，使您的品牌内容更具参考价值。
简而言之，LLM 优化有助于确保您的信息具有机器可解释性、事实稳定性和语境丰富性，足以让人工智能模型放心使用。
LLM 优化如何工作？
大型语言模型使用向量嵌入、语义关系和知识图谱来理解和再现人类语言。当您为 LLM 进行优化时，您的内容基本上与这些数据系统保持一致。
以下是 LLM 优化的工作步骤：
- 内容摄取：人工智能爬虫或检索系统会读取您的内容、元数据和结构化数据。
- 语义嵌入：将文本转换为代表意义和关系的数字向量。
- 上下文排序：LLM 根据周围的实体来评估相关性、清晰度和事实依据。
- 生成和归属：当用户提问时，模型会检索相关的嵌入--可能会在其输出中引用或转述您的内容。
针对这一过程进行优化意味着要以 LLM 可以轻松解析和信任的格式和语境来呈现信息。
为什么 LLM 优化很重要？
传统的搜索引擎优化侧重于关键词排列和反向链接。相比之下，LLM 优化侧重于数据清晰度、事实 准确性和实体一致性--这些要素决定了人工智能模型如何学习、总结和表示信息。
1.人工智能搜索的可见性
LLM 越来越多地为搜索结果、摘要和推荐引擎提供动力。如果不进行优化，您的品牌就有可能被生成输出所遗漏。
2.减少幻觉
当人工智能模型找不到结构化或经过验证的数据时，就会产生（"幻觉"）错误的陈述。优化可确保您的信息准确填补这些空白。
3.实体级权威
LLM 使用实体而非关键字进行思考。正确的实体定义和模式标记可提高您的信息在相关提示中被检索到的可能性。
4.面向未来的搜索引擎优化
随着人工智能系统的发展，结构和语义的清晰度将决定您的品牌是否仍能在人工智能驱动的生态系统中被发现。
如何针对 LLM 进行优化
1.使用清晰、符合事实的语言
撰写明确的句子，避免使用过多的营销语言。LLM 喜欢明确的事实和可验证的定义。
2.添加模式标记和结构化数据
包括组织、人员、常见问题页面、产品和HowTo模式。JSON-LD 标记可提供 LLM 所依赖的机器可读的清晰度。
3.加强实体连接
将内容连接到公认的数据库，如 Wikidata、Google 的知识图谱和权威的外部网站。跨平台的一致性可以建立信任。
4.包含来源引用
法律硕士优先考虑有明确归属的资料来源。在文本中直接引用统计数据、研究或参考文献，便于检索系统关联可信度。
5.保持内容新鲜
定期更新内容。许多法律硕士使用检索增强生成（RAG）系统，从索引来源中提取最新数据。
6.以可抓取的文本格式发布内容
避免将关键信息锁定在图片或脚本中。使用具有描述性 alt 文本和语义结构的 HTML 优先显示方式。
7.强化作者和品牌信号
建立 E-E-A-T 一致性：显示作者证书、经过验证的社交资料以及通过模式链接的详细组织页面。
LLM 优化与传统搜索引擎优化的对比
| 特点 | 传统搜索引擎优化 | LLM 优化 |
|---|---|---|
| 目标 | 在 SERP 上排名靠前 | 被人工智能系统引用或检索 |
| 核心重点 | 关键词、反向链接 | 实体、语义、事实清晰度 |
| 数据类型 | 非结构化文本 | 结构化 + 语义数据 |
| 抓取程序 | 搜索引擎机器人 | 人工智能和嵌入模型 |
| 主要输出 | SERP 列表 | 人工智能生成的摘要和引文 |
LLM 优化的技术基础
- 矢量嵌入：为人工智能检索系统用数字表示内容的含义。
- 检索增强生成（RAG）：LLM 获取实时数据，提高事实可靠性。
- 知识图谱对齐：确保您的品牌和实体在人工智能知识库中得到识别。
- 引文映射：加强模型如何将事实与原始来源联系起来。
- 内容一致性：减少歧义，提高跨域嵌入的准确性。
工具和技术
- Ranktracker 网络审计：识别模式差距和实体不匹配。
- 关键词搜索器发现语义相关的关键词，进行上下文丰富的优化。
- 人工智能文章撰写器：制作适合搜索引擎优化和人工智能引擎的结构化、事实性内容。
- SERP 检查器：监控人工智能增强搜索功能及其可见性影响。
LLM优化的未来
随着 LLM 成为大多数数字界面（从搜索到虚拟助手）的基础，针对 LLM 的优化将与传统搜索引擎优化一样至关重要。
敬请期待：
- LLM 可见性分析（跟踪提及和引用）。
- 网络实体的人工智能信任评分。
- 跨模型优化，一种内容策略服务于多个人工智能生态系统。
总结
LLM 优化是搜索引擎优化和人工智能之间的桥梁。它可以确保您的内容具有足够的结构性、事实性和上下文性，以便被大型语言模型检索、引用和信任。
随着人工智能成为发现的主要界面，掌握 LLM 优化将决定谁会被引用，谁会从对话中消失。
