发表于：2025年6月22日 /更新：2025年6月22日 - 作者： Konrad Wolfenstein
KI，SEO，AIO和LLMO的全面研究概述 - 图片：XPERT.Digital
大型语言模型优化：人工智能如何从根本上改变SEO行业
大型语言模型优化：人工智能如何从根本上改变SEO行业
AI搜索引擎优化和大型语言模型优化（LLMO）周围的研究格局正在迅速发展。这种全面的分析阐明了有关该新兴领域所有相关方面的研究状态。
适合：
基本概念和术语
LLMO，GEO和相关术语
研究显示了各种用于优化AI系统内容的术语。大型语言模型优化（LLMO）着重于对GPT-4，Claude或Gemini等大型语音模型的优化。生成引擎优化（GEO）旨在优化生成搜索引擎，而AI优化（AIO）则是所有AI优化度量的通用术语。
普林斯顿大学的一项开创性研究介绍了“生成发动机优化”一词，并证明地理战略可以使AI生成的答案的可见性提高高达40％。这项研究首次建立了一个系统的框架，以优化生成AI系统的内容。
现代AI模型如何
当前的研究表明，AI模型通过PRET训练，细调调谐和检索演示发电（RAG）起作用。接地过程特别相关，在该过程中，AI系统通过寻找实时数据来丰富您的答案。 Google使用嵌入式和语义相似性计算来评估内容段落，而不是搜索整个页面以获取关键字。
排名因素和可见性因素
Google AI概述排名因素
广泛的研究确定了影响Google AI概述的七个主要领域：
- AI模型（Palm 2，妈妈，双子座）
- 核心排名系统（Pagerank，Bert，有用的内容）
- 数据库（知识图，购物图）
- 主题领域（YMYL类别）
- 搜索意图（信息，导航，交易）
- 多媒体元素
- 结构化数据
研究表明，具有更好的Google排名的网站有25％的机会出现在AI概述中。有趣的是，几乎90％的chatt引用来自超出前20名排名的搜索结果。
提到的火灾可见性和提到的提到
AHREF对75,000个品牌的全面分析显示，在AI概述中可见性显着相关：
- 品牌网络提及：最强的相关性（0.664）
- 锚点火：第二强相关（0.527）
- 品牌搜索量：第三强相关性（0.392）
- 反向链接：明显弱的相关性（0.218）
这项研究表明，异地因素比传统的SEO指标更重要。网络意识最多的品牌在AI概述中的提及比下一个四分位数小组多得多。
品牌知名度和LLM可见性
Seer Interactive的研究表明，火灾搜索量与AI提及之间的相关性为0.18。根据域等级（0.25），此相关是第二强观察到的连接。研究表明，品牌意识不仅与人类有关，而且与LLM有关。
技术优化方法
结构化数据和方案标记
当前的研究表明，AI Crawler通常无法识别JavaScript注射的结构化数据。 gptbot，claudebot和Perplexitybot无法运行JavaScript并错过动态生成的内容。服务器端渲染或静态HTML对于AI可见性至关重要。
特别有效：
- FAQ直接问卷计划
- Howto逐步说明
- 电子商务优化的产品方案
- 内容标记的文章方案
llms.txt作为新标准
研究将LLMS.TXT确定为AI爬行者的重要指南。与robots.txt不同，此文件不是用于阻止的，而是作为重要内容的结构化概述，类似于Google的XML SiteMap。
可测量性和监测工具
新的KPI开发
研究表明，传统排名的转变以提及费率和参考委员会。成功不再以1-10的位置衡量，而是在AI答案中被引用的可能性。
监视平台
当前的研究确定了各种用于AI可见性跟踪的专业工具：
- SE排名AI可见性跟踪器：在各种AI平台中监视品牌提及
- 高级网络排名：提供AI品牌可见性见解
- 马龙：专门针对LLM品牌可见性开发
- LLMO指标与Loright：生成引擎优化的平台
平台之间的比较研究
Chatgpt与Google搜索
实验研究表明用户行为有显着差异。 ChatGpt用户需要更少的时间来完成所有任务，而性能上没有显着差异。 ChatGpt将不同级别的教育水平之间的搜索表现置于水平，而在Google搜索上，教育和搜索表现之间存在正相关。
平台特定的功能
研究结果显示了AI平台的不同偏好：
- chatgpt搜索：更喜欢长期内容在品牌产品页面上
- 困惑：倾向于权威来源，例如Wikipedia和大型新闻网站
- Google AI概述：使用共同引用模式和现有排名信号
未来趋势和发展
数字权限管理
新的研究方法（例如数字管理机构管理（DAM））是作为跨学科学科创建的。这结合了SEO，内容营销，公关和品牌整体品牌，以建立AI系统的数字权限。 AI可见性金字塔结构优化五个级别：内容质量，结构优化，语义优化，权威构建和上下文管理。
基于实体的优化
研究表明，与纯关键字优化相比，基于实体的SEO的含义日益增长。 AI系统越来越多地与实体及其关系一起工作，这意味着关键字向语义概念的转变。
适合：
挑战和局限性
确定性和可测量性
当前的研究表明，AI答案不是确定性的 - 相同的问题可以产生不同的答案。这使得很难衡量成功，因为传统的SEO指标不再适用。
快速技术变革
研究警告技术变化的速度。当今工作的策略可能会通过模型更新迅速变得过时。这需要持续适应和实验的喜悦。
实际知识
内容策略
研究结果表明，主题覆盖范围和整体主题覆盖范围是决定性的。 AI模型更喜欢可以通过查询粉丝出发来回答复杂请求的几个子问题的内容。
在人工智能上
研究表明，经验，专业知识，权威性，信任，信任（EEAT）也仍然与AI系统相关。 AI平台更喜欢可靠的权威来源，可以最大程度地减少幻觉。
AI优化成为竞争优势：LLMO的早期投资有效期
当前的研究情况表明，Ki SEO和LLMO是作为独立学科的。尽管许多传统的SEO原则仍然相关，但AI系统需要在内容结构，消防和技术实施方面采用新的方法。研究仍处于实验阶段，对AI优化的早期投资有望长期竞争优势。
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