新的数字可见性 - SEO，LLMO，GEO，AIO和AEO的解密 - 仅S​​EO就不再足够了

范式偏移：从搜索引擎优化到生成引擎优化

AI时代的数字可见性的重新定义

自引入图形网站以来，数字信息格局目前正在经历其最深刻的转变。搜索引擎以蓝色链接的形式列出了潜在答案的列表，并将其保留给用户查看它们，比较它们并合成相关信息，越来越多地被新的范式取代。一个“问答”模型取代了其由生成AI系统驱动的。这些系统接管用户的综合工作，并为问题提供直接，策划和自然语言的答案。

这种基本变化对数字可见性的定义产生了巨大的后果。成功不再仅意味着出现在第一个结果页面上；它的定义越来越多，是AI生成的答案的组成部分，它是直接引用的来源，作为提到的品牌或合成信息的基础。这种开发加速了“零点击搜索”的现有趋势，在这种趋势中，用户直接在搜索结果页面上可以满足其信息需求而无需访问网站。因此，对于公司和内容制造商来说，了解游戏的新规则并适应其策略至关重要。

适合：

• XPERT博客：AIS人工智能搜索 / KIS-KI搜索 / Neo SEO = NSEO（下一代搜索引擎优化）

优化的新词汇：解密SEO，LLMO，GEO，AIO和AEO

随着这些新技术的出现，已经发展出一种复杂而又令人困惑的词汇。对术语的明确划定是针对性策略的先决条件。

SEO（搜索引擎优化）：这是为经典搜索引擎（例如Google和Bing）优化Web内容的既定基本学科。主要目标是在传统的基于链接的搜索结果列表（SERP）中获得高级排名。 SEO在AI时代仍然至关重要，因为它构成了任何进一步优化的基础。

LLMO（大语言模型优化）：此精确的技术术语描述了内容的优化，尤其是能够通过基于文本的大型语音模型（大语言模型，LLM）（例如OpenAis Chatgpt或Google的Gemini）进行有效理解，处理和引用。目标不再是排名，而是AI产生的答案中的可信来源。

GEO（生成引擎优化）：LLMO使用的更广泛的宽度且通常是同义词。 Geo专注于整个生成系统或“引擎”（例如，Google AI概述）的优化，它创建答案，而不仅仅是语言模型本身。这是关于确保正确提供品牌的信息并通过这些新渠道分发。

AIO（AI优化）：这是一个具有几种含义的伞术语，可能导致混乱。在内容优化的背景下，AIO描述了为任何类型的AI系统调整内容的一般策略。但是，该术语还可以指AI模型本身的技术优化或使用AI自动化业务流程的技术优化。这种歧义使他对特定内容策略的精确程度降低。

AEO（答案引擎优化）：GEO/LLMO的专门子区域，重点介绍搜索系统中直接响应功能的优化，例如可以在Google的AI概述中找到。

出于本报告的目的，GEO和LLMO被用作新内容优化策略的主要术语，因为它们是最恰当地描述的，并且在行业中越来越多地确立。

为什么传统SEO是基本的，但不再足够

广泛的误解是新的优化学科将取代SEO。实际上，LLMO和GEO补充并扩展了经典的搜索引擎优化。关系是共生的：没有稳定的SEO基础，几乎不可能对生成AI的有效优化。

SEO作为基础：技术SEO类型的核心方面，即快速加载时间，干净的侧面体系结构和确保爬网性 - 这是AI系统首先找到，阅读和处理网站的绝对先决条件。同样，建立的质量信号（例如高质量内容和主题）的反向链接仍然至关重要，以便将其归类为值得信赖的来源。

抹布连接：许多生成搜索引擎都使用一种称为检索功能的技术（RAG）来丰富您的答案，并通过网络中的当前信息来丰富您的答案。他们经常使用经典搜索引擎的最佳结果。因此，在传统搜索中排名很高，增加了AI用作生成答案的来源的可能性。

SEO唯一的差距：尽管它具有根本的重要性，但仅SEO就不再足够了。最高排名不再是可见性或流量的保证，因为AI生成的答案通常由传统结果和用户请求直接回答。新目标是在此AI答案中提及和综合。这需要一个额外的优化级别，该级别针对机械可读性，上下文深度和可证明的权威 - 超越传统关键字优化。

术语的分裂不仅仅是语义辩论。这是其起源范式转变的症状。不同的首字母缩写反映了不同的观点，这些观点弥补了定义新领域的定义 - 从技术（AIO，LLMO）到面向营销的观点（GEO，AEO）。这种歧义和缺乏永久建立的标准创造了一个战略性的时间窗口。尽管在孤岛上工作更多的大型组织仍在争论术语和战略，但敏捷公司可以接管机器可读性，权威内容的核心原则，并确保作为“首先搬家”的重要领先优势。当前的不确定不是障碍，而是机会。

优化学科的比较

各种优化学科追求不同的目标和策略。 SEO专注于经典搜索引擎（例如Google和Bing）的高级排名，通过关键字优化，链接结构和技术改进，从而使用关键字排名和自然流量来衡量成功。另一方面，LLMO的目的是通过使用语义深度，实体优化和eeat因素 - 苏联在AI答案中被称为或引用AI答案，并在品牌和引用中显示。 Geo在引擎（例如困惑或AI概述）中的生成答案中为品牌的正确表示而努力，从而重点是构建和构建主题自动级，而语音的份额则是AI答案中的成功衡量测量。 AIO追求所有AI系统的一般可见性的最全面目标，并将SEO，GEO和LLMO与其他模型和过程优化相结合，通过各种AI渠道的可见性来衡量。最后，AEO专注于通过常见问题格式和方案标记的直接答案片段中的外观，并在响应框上定义了成功。

机床：深入了解AI搜索背后的技术

为了有效地优化AI系统的内容，对基础技术的基本了解至关重要。这些系统不是神奇的黑匣子，而是基于确定其功能的特定技术原理，因此也需要处理内容的要求。

大型语音模型（LLM）：核心力学

在生成AI的中心是大型语音模型（大语言模型，LLM）。

• 具有大量数据的初步培训：LLMS是根据来自Wikipedia，整个公开访问的Internet（例如，通过Common Crawl Data Data Sot）和数字图书集的巨大文本记录进行了培训。通过分析数万亿个单词，这些模型学习了人类语言的统计模式，语法结构，事实知识和语义关系。
• 知识截止的问题：LLM的关键限制是您的知识在培训数据的状态下被冻结。您有一个这样的“知识截止日期”，无法访问此日期之后创建的信息。在2023年接受培训的LLM不知道昨天发生了什么。这是为搜索应用程序解决的基本问题。
• 令牌和概率生成：LLMS不会为单词处理文本，而是将其拆分为较小的单元，因此被称为“令牌”。他们的核心功能是根据上下文预测最近乎隔壁的令牌，并生成连贯的文本。他们是高度发达的统计模式相关的人，没有人类的意识或理解。

检索增强发电（RAG）：实时网络的桥梁

检索八月的一代（RAG）是使LLM能够充当当前搜索引擎的关键技术。它弥合了模型的静态，预培训的知识与互联网的动态信息之间的差距。

抹布过程可以分为四个步骤：

• 请求（查询）：用户向系统提出问题。
• 上诉（检索）：该系统不是立即回答，而是激活“检索器”组件。根据与请求相关的文档，该组件通常是语义搜索引擎搜索外部知识库 - 通常是Google或Bing等大型搜索引擎的索引。在这一点上，高传统SEO排名的重要性显而易见：在经典搜索中良好放置的内容具有更高的可能性，可以被抹布系统发现并被选为潜在来源。
• 丰富（增强）：从访问的文档中提取最相关的信息，并将其添加到原始用户请求中，作为附加上下文。这会创建一个“丰富的提示”。
• 一代（一代）：这个丰富的提示将转发给LLM。该模型现在产生答案，该答案不再基于其过时的培训知识，而是基于当前访问的事实。

这个过程降低了“幻觉”（发明事实）的风险，使能源可以被指定，并确保答案更加当前且实际上更精确。

语义搜索和矢量嵌入：AI的语言

要了解“检索”步骤如何在抹布中起作用，您必须了解语义搜索的概念。

• 从关键字到含义：传统搜索基于关键字的比较。另一方面，语义搜索旨在了解询问的意图（意图）和背景。搜索“温暖的冬季手套”也可以为“ Woolfaefae”提供结果，因为该系统认识到概念之间的语义关系。
• 向量弹性作为一种核心机制：其技术基础是矢量贪污。一个特殊的“嵌入模型”将文本单元（单词，句子，整个文档）转换为数值表示 - 在高度维空间中。
• 空间接近作为语义相似性：在此矢量室中，相似的概念相互近乎显示。代表“国王”的矢量与“女王”的向量有类似的关系，例如“男人”的向量与“女人”的向量。
• 在破布过程中的应用：用户的请求也将转换为向量。然后，RAG系统搜索其Vectord数据库，以找到最接近查询向量的文档向量。通过这种方式，调用了充实提示的最相关信息。

模型与思想：下一个进化级别

在LLM开发的首要方面，有一些所谓的思维模型有望成为信息处理的进步形式。

• 除了简单的答案之外：虽然标准LELM在单个通行证中产生答案，但请将模型拆卸为许多逻辑中间步骤，即所谓的“思想链”（移动链）。
• 其工作原理：这些模型是通过加强学习（增强学习）培训的，并获得了成功的多层解决方案。他们在内部“思考”，制定并丢弃各种解决方案，然后再达到最终的答案，通常更强大，更准确。
• 对优化的影响：尽管该技术仍在开始，但它表明将来的搜索引擎将能够处理更加复杂和复杂的查询。理想地定位了提供清晰，逻辑的分步指令，详细的过程描述或结构良好的论证链的内容，以便将这些高级模型用作高质量的信息来源。

现代AI搜索的技术结构 - llm，抹布和语义搜索的组合 - 创建了坦克页面的“旧网络”与AI生成的答案的“旧网络”之间的强烈，自我强化的循环。在传统的SEO中表现良好的高质量，权威内容是显着的索引和排名。这个高级排名使您成为通过抹布系统致电的头等候选人。当AI引用此内容时，这反过来又加强了其权威，这可能会导致更多的用户承诺，更多的反向链接以及最终达到更强大的传统SEO信号。这创建了“权威的美德群体”。相反，传统搜索和抹布系统忽略了劣等内容，因此越来越不可见。数字“ haves”和“ host-nots”之间的差距将呈指数增长。战略后果是，对基本SEO的投资和内容的建立不再仅针对排名；您可以在AI控制的信息阅读未来的桌子列表中获得永久性的位置。

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生成引擎优化的三个支柱

第一部分的技术理解构成了具体，可实施的战略框架的基础。为了在寻找AI的新时代取得成功，必须将优化工作放在三个中央列上：机器理解的战略内容，对AI爬行者的高级技术优化以及对数字权威的积极管理。

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• KI，SEO，AIO和LLMO的全面研究概述

  

支柱1：用于机器理解的战略内容

创建内容和结构化的方式必须从根本上改变。目标不再仅仅是说服人类读者，而是为提取和综合信息的最佳基础提供机器。

主题权威是新边界

内容策略的重点是将单个关键字的优化推迟到建立全面主题权威（主题权威）。

• 建立知识中心：而不是为单个关键字创建孤立的项目，而是创建整体“主题群集”。这些由一个中央，全面的“支柱内容”（列内容）组成，该内容涵盖了广泛的主题，以及涉及特定利基方面和详细问题的众多链接的子项目。这种结构向AI系统发出信号，表明网站是特定字段的相关和详尽的来源。
• 整体封面：语义上下文中的LLMS过程信息。一个全面涵盖主题的网站（包括所有相关的方面，用户问题和相关概念）增加了AI用作主要来源的可能性。该系统在一个地方找到了您需要的所有信息，并且不必从几个不太全面的来源中编译它们。
• 实际应用：关键字研究不再有助于找到单个搜索词，而是绘制属于核心能力领域的整个问题，部分方面和相关主题的范围。

用作算法信号

Google的EAT概念（经验，专业知识，权威中心，可信赖性的经验，专业知识，权威，放荡）从纯粹的人体质量测试人员的指南到一组用于评估内容源的机器可读信号。

结构信任：公司必须在其网站上积极实施这些信号并使其可见：

• 经验和专业知识（经验和专业知识）：必须清楚地展示作者，理想情况下，详细的传记表明了他们的资格和实践经验。内容应包含实践中独特的见解，这些见解超出了纯粹的事实知识。
• 权威（权威）：从其他受人尊敬的网站建立上下文相关的反向链接仍然很重要。但是，权威来源中的非连接商标（提及）也变得越来越重要。
• 可信赖性（可信赖性）：清晰，简单地找到联系信息，可靠来源的引用，您自己的出版，原始数据或研究以及内容的定期更新和校正是至关重要的信号。

基于Entitäte的内容策略：事物的优化，而不是字符串

现代搜索引擎通过“图形知识”来建立对世界的理解。该图不包括词语，而是真实的实体（人，地方，品牌，概念）及其之间的关系。

• 使自己的品牌成为一个实体：战略目标是将自己的品牌建立为该图中明确定义和公认的实体，这显然与特定领域相关联。这是通过一致的命名，结构化数据（请参阅第4节）以及与其他相关实体的常见共同提及（共同出现）来实现的。
• 实际应用：内容应围绕明确定义的实体进行构造。重要的技术术语可以在词汇表或定义框中解释。 Wikipedia或Wikidata等公认实体来源的链接可以帮助Google建立正确的连接并巩固主题分类。

摘要的艺术：直接提取的结构内容

必须以机器轻松拆除并重用它们的方式制作内容的格式。

• 在通道级别的优化：AI系统通常不会提取整个项目，而是单个，完美配制的“块”或部分 - 段落，列表点，表行 - 回答查询的特定部分。因此，应该将网站设计为此类高度提取信息的集合。
• 结构最佳实践：
  • 回答前拼写（答案第一写作）：段落应以简洁的直接答案开始，直接答案，然后是解释性细节。
  • 列表和表格的使用：应在列表，编号列表和表格中准备复杂的信息，因为这些格式对于AI系统特别容易。
  • 标题的战略用途：清晰的，描述性的H2和H3标题（通常为问题）应在逻辑上构建内容。每个部分都应集中于一个专注的想法。
  • FAQ区域：具有常见问题的部分（常见问题）是理想的选择，因为您直接反映了AI聊天的对话问题解答格式。

多模式和自然语言

• 对话语气：内容应以自然的人类风格编写。 AI模型接受了真实，人类语言的培训，并且更喜欢像真实对话一样读取的文本。
• 视觉内容的优化：现代AI还可以处理视觉信息。因此，图像需要有意义的旧文本和帽子。视频应提供成绩单。这使多媒体内容可索引，并为AI引用。

这些内容策略的融合 - 主题，EEAT，实体优化和摘要结构统治着深刻的知识：AI的最有效内容也是人类最有用，最清晰，最值得信赖的内容。 “为算法写作”的时代经常导致不自然的文本。新算法需要以人为基础的最佳实践。战略意义是，对真正的专业知识，高质量写作，清晰的信息设计和透明资源的投资不再仅仅是“好实践” - 它们是生成年龄最直接，最可持续的技术优化形式。

支柱2：AI爬网的高级技术优化

虽然战略内容定义了优化的“什么”，但技术优化可确保“如何” - 确保AI系统可以访问此内容，解释并正确处理它们。没有坚实的技术基础，即使是最好的内容仍然是看不见的。

新考虑的技术SEO：核心至关重要的持续重要性

技术搜索引擎优化的基础知识不仅与GEO有关，而且更为关键。

• 爬网性和索引性：这是绝对基础。如果AI爬行者 - 它是著名的Googlebot或专业机器人，例如Claudebot和GPTBot-Cannot调用或渲染页面，则AI系统不存在。必须确保相关页面返回HTTP状态代码200，并且不会（无意间）被Robots.txt文件阻止。
• 侧速和渲染时间：AI爬行者经常使用非常短的时间窗口来渲染一侧，有时只有1-5秒。缓慢的加载页，尤其是那些具有高JavaScript内容的页面，会冒险，跳过或仅处理不完全处理。因此，核心网络生命值和一般充电速度（PagesPeed）的优化至关重要。
• JavaScript渲染：虽然Google Crawler现在非常擅长渲染JavaScript密集型页面，但这不适用于许多其他AI爬行者。为了确保通用可访问性，关键内容应已包含在页面的初始HTML代码中，并且不应在客户端重新加载。

方案的战略性命令：创建一个网络知识图

Schemion.org是用于结构化数据的标准化词汇。它使网站运营商能够明确通知搜索引擎其内容是什么以及不同信息元素的相关性。授予方案的网站成为机器可读数据库。

• 为什么方案对于AI至关重要：结构化数据消除了歧义。它们使AI系统，价格，数据，地点，评级或指南中具有高度安全性的事实。这使内容成为无组织流文字的生成答案的更可靠来源。
• GEO的关键模式类型：
  • 组织和人员：关于您自己的品牌的明确定义，作者作为实体。
  • FAQPAGE和WOWTO：有关AI系统首选的直接答案和分步说明的内容结构。
  • 文章：传输重要的元数据，例如作者和发行日期，从而增强了饮食信号。
  • 产品：不可或缺的电子商务，以使价格，可用性和评估数据机器可读。
• 最佳实践网络实体：优化应不仅仅添加孤立的模式块。通过使用@ID属性，可以在一侧和整个网站上互相链接各种实体（例如，文章与其作者及其出版商链接）。这样，创建了一个连贯的内部知识图，该图明确地建立了机器的语义关系。

新兴llms.txt标准：与AI模型的直接通信线路

llms.txt是一个提出的新标准，应与AI模型进行直接有效的沟通。

• 目的和功能：这是一个以降价格式编写的简单文本文件，该文件放置在网站的常规目录中。它为网站最重要的内容提供了精选的“地图”，并通过烦人的HTML，JavaScript和广告横幅进行了调整。这使得AI模型查找和处理最相关的信息非常有效。
• 与robots.txt和stitemap.xml的区别：whorrobots.txt爬行者报告了他们不应访问的区域，sitemap.xml提供了所有URL的列表，llms.txt为网站最有价值的资源提供了结构化和上下文化的指南。
• 规范和格式：文件使用简单的标记语法。它通常以H1标题（侧面标题）开头，然后在报价块中进行简短摘要。然后，H2标题从链接到重要资源（例如文档或准则）的小组列表。还有一些变体，例如llms-full.txt，可以汇总单个文件中网站的整个文本内容。
• 实施和工具：可以手动制作或由越来越多的发电机工具（例如FireCrawl，Markdowns或专门的插件）来制作，例如WordPress和Shopify等内容。
• 关于接受的辩论：了解有关此标准的当前争议至关重要。 Google的官方文档说，此类文件对于AI概述中的可见性并不是必需的。像约翰·穆勒（John Mueller）这样的领先的Google专家持怀疑态度，并将其用途与过时的关键字元日进行了比较。然而，与此同时，其他重要的AI公司（例如拟人化）已经在为自己的网站使用该标准，并且对开发人员社区的接受正在增长。

关于LLMS.TXT和高级模式实施的辩论揭示了一个关键的战略张力：在单个主导平台（Google）的优化与更广泛的异质AI生态系统的优化之间。仅依靠Google的准则（“您不需要”）是一种冒险的策略，它在其他快速增长的平台（例如Chatt，Chatt和Claude）上放弃了控制和潜在的可见性。遵循Google的核心原理以及生态系统 - 范围范围的标准（例如LLMS.TXT和广泛的方案）是一种远见的“一夫多妻制”优化策略，是最具抵抗力的方法。它将Google视为最重要的，但不是其自身内容的唯一机械消费者。这是公司数字资产的战略多元化和降低风险的形式。

支柱3：数字授权管理

新学科的出现

生成发动机优化的第三个也许是最具战略性的支柱超出了纯内容和技术优化。它涉及整个品牌数字权威的结构和管理。在AI系统试图评估来源的可信度的世界中，算法可测量的权威成为决定性的排名因素。

“数字权限管理”的概念在很大程度上是由行业专家Olaf KOPP塑造的，并描述了数字营销中的新的，必要的纪律。

孤岛之间的桥

在EEAT和AI时代，建立算法信任的信号（例如品牌声誉，媒体中提到的媒体和作者的信誉）将通过传统上位于PR，品牌营销和社交媒体等独立部门的活动来创建。仅SEO通常会对这些领域的影响有限。数字管理机构管理通过将这些工作与SEO结合在一起，在统一的战略屋顶下结合了这一差距。

总体目标是数字可识别和权威的品牌实体的有意识和积极主动的结构，可以通过算法轻松识别并归类为可信赖的。

超越反向链接：提及的货币和共同出现

• 作为信号的安装：在权威环境中，不受欢迎的品牌名称变得越来越重要。 AI系统从整个网络中汇总了这些提及，以评估品牌的意识和声誉。
• 共发生和环境：AI系统分析哪些实体（品牌，人，人，主题）经常被一起提及。战略目标必须是在整个数字空间中建立自己的品牌与核心能力主题之间建立牢固而一致的关联。

建立一个以数字识别的品牌实体

• 一致性是关键：在品牌名称的拼写中，所有数字联系点上的作者名称和公司描述都是必不可少的 - 从您自己的网站到社交资料到行业目录至关重要。不一致使算法歧义并削弱了实体。
• 交叉平台权威：生成引擎可以整体评估品牌的存在。在所有渠道（网站，LinkedIn，访客帖子，论坛）上发出统一的声音和一致的消息，增强了感知的权威。针对不同格式和平台的成功内容的重复使用和适应是一种核心策略。

数字公关和声誉管理的作用

• 战略公共关系工作：数字公关的努力必须集中精力在不仅与目标群体相关的出版物中实现提及，而且还被AI模型分类为权威来源。
• 声誉的管理：在受人尊敬的平台上促进和监视积极积极的评论至关重要。积极参与Reddit和Quora等社区平台的相关讨论同样重要，因为AI系统通常将其用作真实观点和经验的来源。

SEO的新角色

• 数字权限管理从根本上改变了SEO在组织中的作用。它从战术功能中征收SEO，该战术功能侧重于优化单个渠道（网站），这是一种战略功能，负责公司为算法解释的整个数字足迹编排。
• 这意味着组织结构和必要技能发生了重大变化。 “数字授权经理”是一种新的混合角色，将SEO的分析严格性与品牌战略家和公关专业人士的叙事和关系建设技能相结合。未能创建此集成功能的公司会发现，与竞争对手竞争的零散数字信号无法为AI系统提出统一，权威的身份。

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竞争格局和成功测量

在定义了优化的战略支柱之后，请查看当前竞争环境中的实际应用。这需要对最重要的AI搜索平台进行基于数据的分析，以及引入新方法和绩效测量工具。

适合：

• 在过去两年中，由于AI和内容竞争的增长45％，交通损失的原因

源选择的解构：比较分析

各种AI搜索平台并不相同。他们使用不同的数据源和算法来生成答案。对这些差异的理解对于优化度量的优先级至关重要。以下分析基于主要行业研究的综合，特别是对SE排名的全面检查，并补充了定性分析和平台拥有的文档。

Google AI概述：已建立系统的优势

• 来源资料：Google遵循一种更保守的方法。 AI概述在很大程度上依赖于图表的现有知识，已建立的EEAT信号和有机排名结果。研究表明，即使不完整的话，与经典搜索的前十个位置相关。
• 数据点：Google在分析的研究中平均每答案的链接平均为9.26个链接，并具有高度多样性，并具有2,909个独特的域。人们对较旧的，已建立的领域有一个明显的偏爱（引用的域中有49％的域已有15年的历史了），而非常年轻的域则不太经常考虑。
• 战略意义：Google AI的成功与强大的传统SEO权威密不可分。这是一个生态系统，成功会带来进一步的成功。

chatgpt搜索：专注于用户生成的内容和bing的挑战者

• 源资料：ChatGpt使用Microsoft Bing的索引进行Web搜索，但使用自己的逻辑来过滤和安排结果。该平台对用户生成的内容（用户生成的内容，UGC）的偏好表现出了很大的偏爱，尤其是从YouTube（是最常被引用的来源）以及Reddit等社区平台的YouTube。
• 数据点：平均链接的CHATGPT报价，链接最多，是指大量唯一域的数量（4,034）。同时，该平台表示答案中同一域的多个域中的最高率（71％），这表明单个来源加深的策略，被认为是值得信赖的。
• 战略意义：Chatt中的可见性需要多平台策略，除了优化Bing索引外，还包括在重要的用户生成的内容平台上存在的活动。

PERPLEXITY.AI：透明的实时研究员

• 来源概况：困惑旨在为每个请求执行一个实时网站，以确保信息的主题。该平台非常透明，并提供清晰的内联报价。一个独特的卖点是“焦点”功能，它使用户可以搜索预定义的来源选择（例如，仅科学论文，reddit或某些网站）。
• 数据点：来源的选择非常一致；几乎所有答案都包含5个链接。困惑的答案表明，与Chatgpt（0.82）的语义相似性最高，这在选择内容时表明了相似的偏好。
• 战略性含义：解决困惑的关键是成为“目标来源” - 一个如此权威的网站，用户故意将它们包括在其集中搜索中。该平台的实时性质也特别奖励了当前的内容，实际上是精确的内容。

大型AI平台的不同采购策略创造了一种新形式的“算法套利”。一个难以在Google AI概述的高度竞争，权威驱动的生态系统中立足的品牌，可以通过专注于Bing-seo和在YouTube和Reddit上的强大存在，从而找到一种更简单的通过Chatt的可见性。同样，利基专家可以通过成为重点搜索困惑的必不可少的来源来避免主流竞争。战略知识不是在各个方面领导每一次战斗，而是分析每个AI平台的不同“市场进入障碍”，并在平台上对自己的内容和权威建设指标对齐，以最适合您自己品牌的优势。

AI搜索平台的比较分析

AI搜索平台的比较分析显示了Google AI概述，chatgpt搜索和Perplexity.ai之间的显着差异。作为主要数据源，Google AI概述使用Google索引和知识图，平均提供9.26的报价，并且与Bing的重叠相很小，并且与Chatt具有中等程度的重叠。该平台显示了对用户生成的内容（例如Reddit和Quora）的中等偏好，但更喜欢具有老年的高度建立域。独特的卖点是将其集成到主要的搜索引擎和强大的EEAT加权中，因此战略重点是建立EEAT和强大的传统SEO权威。

CHATGPT搜索基于Bing索引作为主要数据源，并以平均10.42的报价生成最大的源信息。该平台显示出高源与困惑的重叠，并且与Google的适度重叠。对用户生成的内容（尤其是YouTube和Reddit）的高偏好尤其引人注目。评估域年龄时，与年轻域的开放性混合行为显示。独特的卖点是在大量资源和强大的UGC集成中，而战略重点是狂欢SEO和UGC平台上的存在。

Perplexity.ai通过使用实时网站而作为主要数据源不同，并提供最少的报价，平均为5.01。来源重叠率很高，但与Google和Bing的重叠很低。该平台显示了对用户生成的内容的中等偏好，在焦点模式下，Reddit和YouTube被首选。域年龄起着低作用，因为重点是实时相关性。作为一个独特的卖点，Perplexity.ai通过内联行情和可自定义的源选择通过焦点功能提供透明度。战略重点是建立利基的权威和内容发行。

新分析：LLM可见性的测量和监测

范式从搜索到答案的转变需要对成功测量的基本调整。传统的SEO指标将失去含义，如果单击网站不再是主要目标。新的指标和工具对于量化生成AI景观中品牌的影响和存在是必要的。

测量的范式转移：从点击到影响

• 旧指标：传统SEO的成功主要由直接可测量的关键数据（例如关键字排名，有机流量和点击率（CTR））进行评估。
• 新指标：地理/LLMO的成功是通过通常是间接性质的影响和存在的指标来衡量的：
  • LLM可见性 /品牌名称（品牌）：衡量相关AI答案中提到品牌的频率。这是最基本的新关键人物。
  • 与竞争对手相比，与定义的搜索查询组相比，语音 /份额的份额：量化自己的品牌场所的百分比（提示）。
  • 报价（引用）：称您自己的网站被链接为来源的频率。
  • 条目的情感和质量：分析声音（积极，中性，负面）以及提及的事实正确性。

新兴工具包：迫害AI的平台

• 其工作原理：这些工具会自动要求使用预定义提示的各种AI模型。他们记录了哪些品牌和来源出现在答案中，分析情感并随着时间的推移追求发展。
• 领先的工具：市场年轻且分散，但是一些专业的平台已经建立了自己。这些工具包括深刻的Peec.ai，Rankscale和Otterly.ai，它们在功能和目标群体范围（从中小企业到大公司）上有所不同。
• 传统工具的改编：建立的火灾监控软件提供商（例如Sprout Social，提及）和全面的SEO套房（例如Semrush，Ahrefs）也开始集成功能，以分析您对产品的AI可见性。

缩小归因差距：将LLM分析集成到报告中

最大的挑战之一是AI答案中要命名的业务结果的分配（归因），因为它通常不会直接单击。需要一种多阶段分析方法：

• 推荐流量的迫害：第一个也是最简单的步骤是对网络分析工具（例如Google Analytics（分析）4。通过参考创建用户定义的通道组（例如Perplexity.ai，Bing.com，bing.com）进行chattic搜索的直接转介流量（转介流量），可以隔离和评估。
• 间接信号的监视：更高级的方法包括相关分析。分析师必须观察间接指标的趋势，例如直接网站流量增加（直接流量）和Google搜索控制台中品牌搜索（品牌搜索）的增加（品牌搜索）。然后，这些趋势必须与新监测工具衡量的LLM可见性的发展有关。
• 对机器人协议的分析：对于技术经验丰富的团队，对服务器日志文件的分析提供了宝贵的见解。对AI爬网活动（例如GPTBOT，ClaudeBot）的活动的识别和监视可以确定AI系统使用哪些页面来获取信息。

绩效指标的发展

性能指标的发展显示从传统的SEO指标到面向AI的关键人物的重大变化。在可见性期间，重点是经典的关键字排名，将声音和模型的份额份额放在专门的LLM监控工具（例如Peec.ai或Dexpect）上。在交通领域，AI平台的转介流量补充了有机流量和点击率，因此，自定义下水道组将使用网络分析工具（例如GA4）。网站的权限不再仅由域权限和反向链接确定，还可以通过引用和AI系统中的条目质量来确定，可以通过LLM监视工具和引用来源的反向链接分析来测量。品牌知觉通过与品牌相关的搜索扩展到了LLM监视和社交清单工具记录的AI名称的情感。除了传统的索引速率外，呼叫率还通过AI机器人进行，该机器人是使用服务器日志分析确定的。

领先的GEO/LLMO监控和分析工具

领先的GEO/LLMO监测和分析工具的景观为不同的目标群体提供了各种专业解决方案。深刻是一种全面的企业解决方案，可为Chatt，Copilot，Gelplexity和Google AIO提供监视，语音分析，情感分析和来源分析。 PEEC.AI还针对营销团队和企业客户，并为纸张板，Perplexity和Google AIO提供品牌形象仪表板，竞争基准测试和内容差距分析。

对于中小型公司以及SEO专业人员，等级规模在AI答案，情感分析和引文分析中提供了实时排名分析，并提供了有关聊天，困惑和Bing聊天的参数分析。 Otterly.AI专注于条目和反向链接，并通过Chatt，Claude和Gemini提供更改的警报，并为中小企业和代理商服务。 Goodie AI将自己定位为在同一平台上监视，优化和内容创建的多合一平台，并针对中型公司和代理商。

Hall为企业和产品团队提供了专门的解决方案，并提供了对话智能，AI建议的流量测量以及各种聊天机器人的代理跟踪。免费工具可供初学者使用：Hubspot AI分级器在GPT-4和困惑上提供免费的语音和情感支票，而Mangools AI Adrader则免费检查了有关AI的可见性和竞争比较，涉及柴at，Google AIO和初学者和SEOS的竞争。

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建立AI未来的权威：为什么EEAT是成功的关键

在对技术基础，战略支柱和竞争格局进行详细分析之后，最后一部分总结了实际行动框架中的发现，并研究了搜索的未来发展。

可实施的框架

生成发动机优化的复杂性需要一种结构化的迭代方法。以下清单将前面部分的建议汇总为实用的工作流程，这些工作流可以作为实施指南。

阶段1：审计和基线版本

• 进行技术SEO审核：检查基本技术要求，例如爬网性，索引性，侧速（核心网络生命）和移动优化。识别AI蠕虫可能会阻止的问题（例如，加载时间缓慢，JavaScript依赖性）。
• 检查Schepon.org-Markup：对现有结构化数据标记的审核，以了解联网实体（@ID）的完整性，正确性和使用。
• 进行内容审核：对有关EEAT信号的现有内容的评估（是否显示的作者，引用了来源？），语义深度和主题权威。识别主题簇中的差距。
• 确定LLM可见性的基线：在相关AI平台（Google AIO，ChatGpt，Clplexity）中使用专门的监视工具或手动查询，以捕获自己品牌可见性和最重要竞争对手的现状。

第2阶段：内容策略与优化

• 开发主题群集卡：基于关键字和主题研究，创建一张要处理的主题的战略地图，并反映您自己的专业知识。
• 创建和优化内容：创建新内容并修改现有内容，清楚地关注提取的优化（摘要结构，列表，表格，常见问题解答）和实体的覆盖范围。
• 加强EEAT信号：自动页面的实现或改进，添加参考和报价，安装独特的体验报告和原始数据。

第三阶段：技术实施

• 滚动/更新方案.org-markup：在所有重要页面上的相关和网络模式标记的实现，尤其是对于产品，常见问题解答，说明和文章。
• 创建并提供llms.txt文件：创建llms.txt文件，该文件是指与AI系统最重要的内容，最相关的内容，并将其放置在网站的常规目录中。
• 解决绩效问题：消除有关充电时间和渲染技术审核的问题。

第4阶段：权威结构与促进

• 进行数字公关和外展：针对高质量反向链接的有针对性运动，甚至更重要的是，在权威的主题 - 涉及出版物中，不连续的商标。
• 在社区平台上进行沟通：积极且有益地参与了Reddit和Quora等平台的讨论，以将品牌定位为有益而有能力的来源。

第5阶段：测量和迭代

• 设置分析：网络分析工具的配置，以从AI来源寻求转介流量并监视直接流量和品牌搜索等间接信号。
• 不断监视LLM的可见性：定期使用监视工具，以追求自己的知名度和竞争对手的知名度。
• 调整策略：使用获得的数据连续完善内容和权威策略，并对AI景观的变化做出反应。

搜索的未来：从信息的采购到知识互动

生成AI的整合不是暂时的趋势，而是人类互动的新时代的开始。该开发将超越当今的系统，我们访问信息的方式将继续从根本上发生变化。

搜索中AI的发展

• 超个性化：未来的AI系统不仅会影响明确的请求，还会影响用户搜索历史记录，其位置，其偏好，甚至与系统的交互的隐式上下文。
• 代理工作流程：从研究和摘要到预订或购买，纯粹的响应将发展成一个积极主动的助手，他能够代表用户执行多个阶段任务。
• “搜索”作为隐喻的末尾：主动“搜索”的概念越来越多地被无处不在，智能助手的连续，面向对话的互动所取代。搜索成为对话。

为未来做准备：建立抵抗力，未来的防护策略

最后的信息是，本报告中规定的原则 - 实际权威的发展，高质量，结构化内容和统一数字存在的管理 - 对于当前AI的短期策略并不是AI的短期策略。它们是建立品牌的基本原则，该品牌在未来的每个景观中都可以成功，在这些景观中，智能系统传达信息。

重点必须放在成为人类及其AI助手想要学习的真理的来源。投资知识，同理心和清晰性的公司不仅可以在当今的搜索结果中看到，而且还将大大帮助塑造其行业在明天的AI控制世界中的叙述。

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