发表于：2025年7月21日 /更新，发表于：2025年7月21日 – 作者： Konrad Wolfenstein
llmo / geo |在AI时代，传统的搜索引擎优化对品牌知名度呢？ – 图像：XPERT.DIGITAL
在美国，只有37.4％的Google搜索可以单击外部网站
搜索结果的未来：为什么公司现在必须重新考虑
Classic SEO的时代仅为Google进行了优化，即将结束。传统SEO基于关键字放置，反向链接结构和技术网站优化数十年，以在搜索结果中排名。但是，随着大型语言模型（LLM）的出现，例如Chatgpt，Cllexity和Google的AI概述，数字营销在根本上正在发生变化。
这个数字说清晰的语言：在美国，只有37.4％的Google搜索可以单击外部网站。同时，所有搜索中的13.14％已经配备了AI概述，并且优化LLM的公司显示了30-150％的增长。这种发展意味着从纯排名优化到对基于AI的答案的优化的范式变化。
LLM优化到底是什么？它与传统SEO有何不同？
大型语言模型优化（LLMO），也称为生成引擎优化（GEO）或答案引擎优化（AEO），描述了针对AI系统的数字内容的战略准备。尽管传统SEO旨在通过更高的排名来产生网站流量，但LLMO集中于以下事实：在生成的答案中了解，提取，提取和引用内容。
基本区别在于优化目的地：SEO专注于网站排名和点击，而LLMO则旨在在AI答案中提及和报价。 LLM基于品牌，产品和主题等实体 – 不是在URL上。这意味着相关性是由许多平台上的影响力创建的，而不仅仅是在您自己的网站上。
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为什么传统的SEO策略在AI驱动搜索中失败？
对于基于AI的搜索系统而言，传统SEO的基础太短了，因为内容处理的类型在根本上是不同的。尽管搜索引擎基于关键字和反向链接对网站进行评分，但LLMS会通过语义分析内容，并了解上下文，意图和主题关系。
LLMS更喜欢结构化的，易于理解的内容，对特定问题的清晰答案。它们对来源质量和权威特别重要，更喜欢诸如Wikipedia或结构化数据记录之类的来源。传统的关键字优化被自然的，对话性语言所取代，因为使用AI系统的用户更有可能在整个句子中进行通信。
此外，网站流量指标无法解释95％的AI引文行为，而97.2％的行为不能通过反向链接资料来解释。这意味着AI世界中传统的SEO权威信号失去了重要性。
LLM优化内容需要哪些具体策略？
成功的LLMO策略是基于几种超越传统SEO方法的核心原则。首先，必须以易于理解AI系统的方式进行构造。这包括清晰的标题，简洁的答案和结构化数据奖。
LLM的内容策略
公司应创建详细的全面内容，其中包括至少1,500-2,000个单词并完全回答特定的问题。重要的是要提供结构良好的报价内容，并提供良好的资料并简洁地配制。听起来像真实用户请求的常见问题部分和对话标题增加了AI的可能性。
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技术优化
在技术层面上，应优化AI爬行者的网站，该网站通常比传统搜索引擎机器人“更容易”。没有JavaScript依赖性内容的静态，干净的HTML结构是理想的。模式标记和结构化数据可帮助LLM“读取”网站，例如知识图。
跨平台存在
由于来自各种来源的LLM汇总LLM，因此在几个平台上的一致存在至关重要。这不仅包括您自己的网站，还包括主题合适的文章，列表，诸如Reddit和Quora等论坛以及Wikipedia等平台上的存在。
零单击时代如何影响用户行为和品牌可见性？
零点击时代从根本上改变了搜索行为。大约80％的消费者依靠“零单击”会导致至少40％的搜索查询。这导致有机网络流量估计下降了15-25％。同时，在2024年7月至2025年2月之间，生成的AI流量增长了1,200％。
但是，这种发展并不意味着品牌可见性的终结，而是需要对该战略进行重新调整。现在的商标与点击一样有价值。例如，如果Chatgpt提到了Asana，notre.com和答案中的符号，当被问及“最佳项目管理工具”时，这些品牌在没有用户访问其网站的情况下获得了巨大的可见性。
品牌权威建设
在零点击时代，品牌权威成为最重要的货币。公司必须将自己确立为可信赖的来源，这些资源被归类为AI系统所引用的。这需要通过原始研究，案例研究和第一手经验来建立真正的专业知识。
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哪些行业和公司已经从LLMO策略中受益？
各种行业已经显示出成功的LLMO实施。该软件公司Logikcull已经在2023年6月录制，所有潜在客户中有5％是通过Chatgpt生成的，该销售量与每月订阅营业额相对应近100,000美元。当被问及内容优化工具时，像Surfer SEO这样的公司定期出现在LLM答案中。
B2B部门
B2B公司特别受益于LLMO，因为在研究过程中，多达72％的B2B买家在其研究过程中遇到了AI概述。同时，有90％的用户仍然单击引用的来源，以验证B2B品牌继续提供流量机会的信息。
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电子商务和零售
在电子商务领域，困惑之类的平台已经使用结构化的产品比较。当用户寻找儿童的牙膏时，困惑会根据测试结果创建最佳产品的桌子。出现在此类概述中的品牌受益于高转化率的合格流量。
公司如何在各种LLM平台中建立品牌业务？
成功的LLM存在的建立需要特定于平台的策略，因为不同的AI系统具有不同的源偏好。 Chatgpt引用了47.9％的Wikipedia内容以及传统的媒体和面向技术的网站。 Google的AI概述使用21％的Reddit内容和18.8％的YouTube视频。困惑表明，专业和面向消费者的来源之间的分布更加平衡。
维基百科优化
Wikipedia代表了LLM培训数据的重要组成部分。公司应确保其有关Wikipedia的品牌信息精确而有用。每个LLM都经过Wikipedia内容培训，这就是为什么该平台对品牌可见性具有决定性的原因。
Reddit和社区平台
Reddit和Quora等平台上的用户生成的内容（UGC）由LLM高度评价。公司应确保在有用的答案和讨论中提及您的品牌，而不会悬而未决或强迫。
获得的媒体和数字公关
赢得媒体的战略使用对于LLMO成功至关重要。在主题合适的文章，行业出版物和值得信赖的论坛中安装在AI环境中的知名度，因此领域权威是次要的。
哪些测量值和KPI与LLMO成功相关？
LLMO的成功度量需要超越传统SEO KPI的新指标。公司不必专注于关键字排名和自然流量，而是必须实施特定于AI的指标。
主要LLMO指标
- AI提到监视：在AI生成的有关深刻，otlly和scrunch等工具的答案中对品牌提及的迫害
- AI工具的推荐流量：通过Google Analytics（分析）4
- 与竞争对手相比
- 引文频率：跟踪，在LLM答案中引用的频率是
次要指标
由于直接LLMO测量仍然有限，因此公司使用代理指标，例如品牌搜索量，长尾关键字跟踪和线索质量指标。 AI培训来源（Wikipedia，Reddit，Quora）和主题管理局网站左侧的反向链接曲线的增长也表示LLMO成功。
成功优化LLM需要什么技术要求？
LLMO的技术基础设施与传统SEO要求有很大不同。 AI爬行者通常比传统的搜索引擎机器人搭配“较轻”的要求，但更喜欢结构化的，语义丰富的内容。
结构化数据和方案标记
综合方案标记对于LLMO至关重要，因为它可以帮助AI系统解释诸如知识知识之类的网站。本地业务，服务，产品，常见问题和HOWTO计划对于AI可见性特别有价值。这些结构化数据提供可以提高AI引擎中URL可见性的上下文。
内容体系结构
模块化内容体系结构对于抹布过程至关重要（检索增强的生成）。内容必须在可以单独提取和引用AI系统的语义相关块中构造。清除具有H1-H6标题和逻辑内容结构的层次结构可显着提高可见度。
API可访问性
为网站内容提供公共API可以提高LLM系统中的可见性。传统的SEO技术（例如干净的URL结构和优化的加载时间）仍然相关，因为许多LLM继续考虑这些质量信号。
LLM景观如何在2026年及以后发展？
LLM优化的未来表明，AI集成进一步加速了数字营销的各个方面。市场预测表明，到2028年，LLM将征服搜索市场的15％，而全球LLM市场应在2024年至2030年之间增长36％。
技术发展
Google以AI模式进行深入搜索和Gemini 2.5的引入显示了技术发展的方向。这些系统可以并行处理数百个搜索查询，并在几分钟内创建专家级别的报告。适应个人用户偏好的个性化AI概述的开发将需要新的优化方法。
平台多元化
未来属于一个分散的搜索景观，其中发现通过多个接口进行。除Google外，Tikok（40％的受访者）和Chatgpt（56％的受访者）等平台变得更为重要。这种开发需要涵盖所有相关接触点的全渠道营销策略。
这对于营销策略和预算分配意味着什么？
向LLM时代的转型需要对营销预算和策略的基本重新调整。尽管传统SEO仍然具有重要意义，但公司越来越需要投资于LLMO特定的措施。
预算变化
公司应减少其SEO预算的20％至30％的LLMO措施，包括内容结构，模式实施和跨平台的存在结构。通过数字公关和专家内容创建对品牌权威建立的投资变得越来越重要，而不是纯链接建设活动。
技能发展
营销团队必须开发超出传统SEO的新技能。这包括了解AI系统，及时工程以及优化语义处理内容的能力。 PR，内容和SEO团队之间的合作变得至关重要，因为LLMS从网络的各个角落学习。
投资回报率考虑
第一个LLMO实施表明，20-30％将AI集成到其营销决策中的公司的投资回报率提高。对品牌权威和实体认可的长期投资通过提高AI搜索景观的可见度的提高而有所回报。
从SEO到LLMO的转变不仅是技术适应，而且是定义数字品牌可见性未来的战略范式转变。及早认识到这一发展并采取相应行动的公司将使数字营销的AI驱动未来保持上风。
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