什么是LLM，以及LLM在SEO领域中的实践

 1 什么是LLM?

上午直播的时候，有弹幕问LLM的相关问题

想象一下，我们把人类世界里所有的文字，比如书籍、新闻、网页、代码等等，都收集起来，喂给一个超级聪明的“大脑”去学习。

这个“大脑”就是LLM。

大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）

• 它的本质： LLM是一种深度学习模型，特别擅长处理和生成人类的自然语言。它不是一个简单的程序，而是一个拥有数十亿甚至上万亿参数的巨大神经网络。参数就像是它学习到的“经验”和“知识点”。

• 它的核心技术： 支撑LLM 的主要是Transformer架构。这个架构让模型可以并行处理长序列的文本，更好地理解句子中词语之间的关系和上下文，这是它比以前的语言模型厉害得多的关键。

• 它的工作原理： 简单来说，LLM就是一个“超级预测家”。我们给它一个开头（输入/Prompt），它就能根据训练中学习到的概率和模式，预测下一个最可能的词或词组，然后不断重复这个过程，直到生成一个完整的、听起来像人类写出来的回答。

 2 LLM如何查找和引用内容?

从确定性到概率性的转变

传统的 SEO 模式是确定性的：优化关键词 X、建立反向链接 Y，就能获得排名 Z。

而 LLMs 的可见性运作方式是概率性的和语境化的，属于生成式引擎优化（GEO）的一部分。其目标是建立影响力而非单纯驱动点击。

关键工作机制 (Key Working Mechanisms)

LLMs 在生成回复时，通常会通过以下两种核心机制，从互联网上获取并引用信息：

1. 查询扇出 (Query Fan-out)

当用户提出一个复杂或宽泛的问题时，LLM 不会只进行一次搜索。模型会从原始问题中衍生出多个相关联的子查询，并在网络上同时查找这些子查询的最佳匹配结果。这种“扇出”行为确保了模型能够从更广泛的来源中收集所需的信息。

2. 语义块匹配 (Semantic Chunk Matching)

传统的 SEO 侧重于页面的整体排名，而 LLM 优先关注语义匹配。

LLM 会专注于识别最相关、最能直接回答用户问题的内容块（Content Chunks），而不是仅仅抓取排名最高的页面。

因此，即使一篇内容在传统搜索结果中排名较低（例如在第 3、5 或 10 页），但如果它包含了对用户查询最相关、最具体的答案，它仍然可能被 LLM 选中并引用。

引用来源的特点

• 长尾内容优先： 大量研究表明，LLM 的引用很多来自传统搜索结果中排名靠后的“长尾”内容。这意味着小品牌或专业领域的内容有机会被引用。

• 深度胜过排名： LLM 对专业知识（Expertise）的评估独立于页面的 SERP 排名。一篇深度分析的专业文章，即便排名不高，也可能成为模型最常引用的资产。

• 引用无需链接： LLM 引用内容时不一定需要链接回源网站。仅仅是品牌名称在权威平台上的提及（Citation）也足以增强其在 AI 系统中的权威性和知名度。

 3 为什么排名无法预测LLM的引用量

这是因为 LLM 的工作机制和目标与传统搜索引擎（SEO）有本质区别：

目标不同：

传统 SEO 的目标是确定性地驱动用户点击（Click），因此排名靠前的页面自然获得更多点击和流量。

LLM (GEO) 的目标是概率性地建立影响力和品牌提及（Mention/Citation），它需要的是最准确、最权威的答案，而不是最高点击率的链接。

查找机制不同（语义匹配优先）：

LLM 采用语义块匹配（Semantic Chunk Matching）机制。它不是简单地抓取排名第一的整个页面，而是通过复杂的子查询（查询扇出）来寻找那些包含最精准答案内容块的页面。

因此，即使一个页面的排名很低（例如在第 5 页或第 10 页），但如果它对用户的问题提供了最直接、最有价值的见解，LLM 仍然会选择引用它。

简而言之，对于 LLM 而言，内容深度和关联性远比页面在 SERP 上的位置重要得多。传统排名是“位置决定一切”，而 LLM 引用是“答案决定一切”。

 4 传统SEO和LLM的区别

传统 SEO 倾向于评估整个页面的权威性和排名位置。它会选择一个排名靠前、权威度高的页面，即使这个页面的内容是全面但分散的。

例如，一个关于“Ultimate SEO Guide 2024”的页面，可能因其整体权威性（Rank #3）而被选中。

相比之下，LLM 方法则会忽略页面的排名位置，专注于寻找最能完美回答用户问题的内容片段。

我们以图片中的例子说明：

• 传统 SEO 页面：可能涵盖“Ultimate SEO Guide”的方方面面，但分散。

• LLM 引用页面：一个排名很低（例如 Rank #27）的页面，其中有一个名为“Small Business SEO Tools”的内容块，包含了针对小型企业的具体、可执行的建议。

• 结果：LLM 会选择这个排名较低但提供了完美语义匹配的“Small Business SEO Tools”片段进行引用。

 5  如何提升网站LLM可见性

核心策略一：追求内容要独一无二 (信息增益)

AI 喜欢独一无二、真正有价值的答案，它可不想看到重复的内容。

创造独特价值

我们得提供只有我们才有的“独家秘籍”：可能是我们自己研究的独家数据、独到的分析方法，或是别人没讲过的真实案例。不要只是写基础的介绍，要深入一点，让内容更有深度。

引用权威支撑

我们在内容里要多放一些充足的统计资料或专家的话，并且链接到那些可靠的研究或官方来源。这样一来，我们的内容不仅有深度，AI 也会觉得更靠谱，更愿意引用。

核心策略二：优化内容排版 (结构化内容)

内容的排版要清楚明了，这样 AI 才能快速、准确地找到它想要的答案。

采用层级标题

我们把文章的标题分好层（就像写大纲一样），用清晰的二级、三级、四级标题来组织内容，让文章结构一眼就能看懂。

善用列表和定义

如果是需要一步一步来的流程或清单，我们就用带数字的有序列表。如果遇到一些新的行业名词，我们就给它一个明确的定义列表，用清晰的“术语 是 定义”格式，让 AI 轻松抓取。

核心策略三：建立品牌专家形象 (实体权威)

我们要确保 AI 知道我们的品牌是谁、做什么，以及我们在哪个领域是真正的专家。

实施 Schema Markup

我们使用一些特殊的标记（比如 Schema Markup）来告诉 AI：“我们是谁，我们提供什么服务或产品。”这就像给品牌制作了一张清晰的身份卡。

跨平台实体关联

我们确保品牌信息在各种权威的第三方平台（像领英、Crunchbase 或行业名录）上都保持一致。当这些权威平台都提到我们时，AI 就会更信任我们的专业性。

争取网络提及

我们努力让行业内厉害的网站、新闻媒体或博客都提一提我们的名字。就算他们没有给我们链接，这种共同引用模式也会让 AI 觉得我们的品牌很有分量。

核心策略四：让内容更清晰易懂 (清晰度与归因)

AI 倾向于引用那些容易理解而且来源可靠的内容。

保持段落简洁

段落我们尽量写短一点，通常两三句话就好。最重要的信息要放在段落前面，这样 AI 就能快速抓住重点。

明确引用来源

我们使用清晰的外链和引用来指向所有支持性的数据和研究。这能帮助 AI 随时验证信息的真实性。

突出关键概念

在内容里，我们通过正常的写作手法，自然地强调关键的行业术语和核心概念，帮助 AI 更好地识别信息的重点。

从点击到影响的思维转变

提升 LLM 可见性，意味着我们不再只盯着“获得了多少点击量”这个老指标了，而是要看我们“建立了多少品牌影响力”。

我们现在要专注于在一个或几个核心领域，成为最值得信赖和引用的专家。这个新策略能让我们在 AI 主导的搜索对话中，赢得更多被提及的机会。

 6  优化内容以被纳入AI搜索答案的策略

在AI搜索中，重点在于你的信息能否被选中，而非仅仅被列出。我们确保内容具备权威性、清晰的结构和语义的准确性，这是成功的基石。传统的搜索引擎优化（SEO）要素，如可抓取性、元数据和内部链接，仍是我们工作的基础。

为AI解析构建内容架构

AI助手会将内容分解为模块化的片段进行评估。我们制造和提供易于理解的结构化内容，以提升被纳入答案的机会。

标题与描述的一致性

我们建议页面标题、描述和H1标签必须清晰对齐。标题应使用自然语言，准确概括内容。H1作为内容的中心标题，需要与页面主题紧密契合，共同向AI系统传达明确的范围和意图。

运用模块化格式

我们提供多种内容格式选择，帮助AI更有效地提取信息：（写文章千万不要跟打流水帐一样，一逗到底啊?）

• 使用清晰的H2和H3标题：这些充当内容的章节标记，为AI定义明确的内容切片。避免使用含糊不清的标题。

• 问答（Q&A）格式：直接回答用户查询，使AI能够原词引用。

• 列表与表格：清晰地分隔复杂细节或步骤，便于进行功能对比和操作指导。

提升内容的语义准确性

除了关键词，我们着重于内容的深层意义。

关键词意图而非仅是关键词

我们提供的措辞直接回应用户的查询意图。避免使用“前沿”或“创新”等模糊词汇；我们锚定于可衡量的具体事实。添加上下文至关重要，例如，“专为开放式厨房设计的42分贝洗碗机”，而非仅是“安静的洗碗机”。使用同义词和相关术语来强化内容的意义。

运用Schema标记

我们利用Schema（结构化数据标记），将普通文本转化为AI能高置信度解读的数据，标注产品、常见问题等信息。

避免降低AI可见性的常见错误

我们要求避免以下内容模式，确保内容的可解析性：

• 避免长篇大论：过长的文本会模糊概念，难以切分。

• 关键信息不隐藏：我们不会将重要答案藏在可展开的菜单或标签页中。

• 保持标点简单一致：避免使用装饰性符号或过长的标点组合，这会干扰AI的解析过程。

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