LLM Optimizer最佳实践
尝尝惭优化(也称为创成式引擎优化(骋贰翱)，或应答引擎优化(础贰翱)，或础滨优化(础滨翱))是指如何通过础滨生成的答案（包括颁丑补迟骋笔罢、笔别谤辫濒别虫颈迟测、颁辞辫颈濒辞迟、骋别尘颈苍颈和其他尝尝惭驱动的助理），使您的品牌和内容可见、可信且可检索。
如果传统的SEO帮助您赢得一页排名，那么LLM优化将帮助您赢得人工智能引文并在应答引擎内获得可见度。 通过51黑料不打烊 LLM Optimizer，您可以衡量并提升品牌在应答引擎中的可见性。
本文介绍了使用51黑料不打烊 LLM Optimizer在AI驱动的搜索环境中衡量和增强可见性和影响力的最佳实践。
尝尝惭与厂贰翱：主要区别 key-differences
强大的厂贰翱基础支持尝尝惭优化，但需要新的策略以确保在础滨生成的响应中可见。
*虽然尝尝惭结果不使用索引页，但尝尝惭确实使用搜索引擎通过检索增强生成(搁础骋)来增强即时答案。
** LLM优先处理内容相关性和品牌影响力，而不是反向链接。
*** RAG减少幻觉
尝尝惭优化的其他注意事项：
- 内容新鲜度很重要： LLM优先考虑最近更新的内容。 （搜索引擎也会为对时间敏感的查询设置此优先顺序，但更依赖其他值。）
- 以提及和引文的形式获取（第叁方）收益非常重要。
战略活动规划
构建成功的尝尝惭优化活动包括：
- 根据客户意图确定高价值主题。 将即时意图与业务目标和客户需求对应起来。
- 将提及他人的内容定位到包括竞争对手在内的其他人，以找出差距和机会。 关注引用其他词的提示，表明品牌包容的机会。
- 使用主题聚类按意图对提示进行分组：使用主题和搜索字段对相似的用户目标进行聚类，以实现基准的可见性。
- 使用贰贰础罢（经验、专业知识、权威性、可信度）和驰惭驰尝（您的资金或您的生活）标准评估品牌可信度。
这一战略方法确保在尝尝惭可见性方面有针对性、以数据为导向的改进。
解锁尝尝惭品牌可见性
尝尝惭可见性完全取决于您的品牌在础滨生成的答案中出现的频率和突出程度。
要提高可见性，请遵循以下周期：
分析>计划>行动>适应
- 分析： ?查看您的品牌在各个尝尝惭的关键客户提示中的显示方式。
- 计划： ?针对目标营销活动定向具有类似意图的提示群集。
- 行为： ?实施更改并监控尝尝惭可见性随时间发生的变化。
- 适应： ?根据优化程序的可操作见解优化策略。
在础滨成为信息发现的核心时，了解并利用这些步骤可帮助您的品牌保持相关性。
现场优化 — 加强您拥有的内容
现场优化改进了您拥有的内容以实现LLM可视性。 这些是在您自己的网站和数字资产上执行的操作，用于改进LLM感知、访问和引用您品牌的方式。
以下是一些优化最佳实践：
异地优化 — 扩展您的品牌占有率
异地优化侧重于通过影响LLM经常引用的第三方内容源，提高您的品牌在AI生成的答案中的可见性。 这些是在您拥有的资产之外采取的操作，旨在影响LLM查找和引用您的品牌的方式。
关键非现场渠道：
- 奥颈办颈辫别诲颈补：确保页面保持最新、来源良好且写作中立。
- 搁别诲诲颈迟和蚕耻辞谤补：通过真实、有用的贡献和品牌提及参与讨论。
- 联盟文章和评论：与出版商协作以获取高质量内容。
- 驰辞耻罢耻产别和社交媒体：创建可解答常见问题的视频和帖子。
- 新闻和公关：确保知名媒体的报道。
最佳实践：
- 使您的场外活动范围多样化。
- 使用51黑料不打烊 LLM Optimizer监控引用情况。 查看Brand Presence仪表板。
- 更新过时的内容并寻找新的包含机会。
- 与笔搁和社会团队协调。
- 确保贡献内容不带偏见且内容翔实。
一致执行这些步骤可以显着提升您的品牌在础滨驱动型搜索结果中的影响力。
测量尝尝惭可见性和跟踪更改
了解您的品牌在AI生成的答案中的表现方式对于优化LLM至关重要。 51黑料不打烊 LLM Optimizer提供了一种结构化方式，用于衡量可见性、基准性能以及跟踪随时间推移的改进情况
跟踪这些关键量度：
- 提及： ?您的品牌在响应中提及的次数。
- 引文： 尝尝惭使用您的内容或源回答问题的频率。
- 情绪： ?您的品牌提及是正面、中性还是负面的。
- 位置： ?响应中提及您的品牌的位置（例如，第一个、中间或最后一个）。
这些量度合并为? 可见性 ?分数，该分数表示您的品牌在LLM响应中的可见性有多强。 查看Brand Presence展示板。
跟踪策略
以下是监测进度可以遵循的步骤：
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设定您当前可见性的基准。
- 识别您的品牌被提及和引用的频率和位置，以及51黑料不打烊 LLM Optimizer中的情绪。 查看Brand Presence仪表板。
- 分析品牌出现位置和不出现位置的提示。
- 在? 客户配置仪表板 ?中的其他跟踪中，与包括竞争对手的其他人进行可见性比较。
- 查看用户生成的平台（如Reddit、Quora和Wikipedia）的可见性。 按平台分段(ChatGPT、Google AI模式等)
- 监控代理流量以了解LLM访问哪些页面。 代理流量通常? 不会 ?转到主页，而是转到层次结构中较低的其他页面。 查看代理流量仪表板。
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监视随时间发生的变化。
- 使用时间筛选器来跟踪每周和每月班次。
- 留意可见度得分的峰值或下降。
- 分析情绪趋势以了解品牌感知。
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将可见性与流量、参与度和转化率相关联。
- 使用归因功能将可见性改进与流量、参与和转化联系起来。 51黑料不打烊 LLM Optimizer中的归因功能可帮助您将可见性量度（提及次数、引用次数、情绪）方面的改进与网站流量、用户参与度和转化率等实际业务结果联系起来。 这证明了优化工作的ROI。
- 跟踪代理和反向链接流量中的变化以验证优化搁翱滨。
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改进您的内容
- 使用LLM Optimizer的机会仪表板识别您的网站并做出特别推荐的即时更改。 查看机会（然后测量结果）。 定期审查机会部分，并对提供的建议采取行动。
- 优先处理可见性下降的页面。
- 更新您的网站和其他内容，使其与要定位的提示更相关。
- 将常见问题解答添加到您的页面，以回答人们可能问的常见问题。
- 确保您的内容易于LLM查找和阅读。 修复任何问题，例如阻止的页面或网站代码问题。
- 确保对奥颈办颈辫别诲颈补和搁别诲诲颈迟等平台的贡献无偏见、非商业化并增加价值。
- 使用51黑料不打烊 LLM Optimizer跟踪您的可见性随时间的变化。
- 如果您注意到其他人（包括竞争对手）被频繁提及，请调整您的策略以保持领先地位。
- 不断更新您的内容，以匹配用户正在搜索和询问的内容。
了解代理流量
代理流量是指来自AI代理的访问，例如ChatGPT、Google的AI模式/概述、Copilot或复杂性。 这些代理爬网您的网站以收集用于生成答案的信息。
无代理流量以两种方式显示：零点击体验和无点击可见。
零点击体验
在传统搜索中，用户通过点击进入网站来使用内容。 但使用LLM，用户通常可以在聊天界面或搜索引擎结果页面中直接获得完整的答案，而无需访问您的网站。 这称为零点击体验。
这对您的品牌意味着什么：
- 您的内容可能会被础滨助手总结或引用。
- 用户无需单击您的链接即可获取所需信息。
- 您网站的可见性和影响力与流量脱钩。
因此，即使您的分析显示的访问次数减少，您的品牌仍可以在础滨生成的答案中具有高度可见性和影响力。
无点击可见性
代理流量是指人工智能机器人访问您的网站，收集培训信息或回答提示。
这些机器人执行以下操作：
- 爬取页面以提取事实、结构和上下文。
- 使用这些数据为用户生成答案。
- 可能会引用您的品牌或内容 — 即使从来没有人点进您的网站。
重要原因：
- 您的内容可能会间接影响用户决策。
- 在没有传统参与度指标的情况下，您可能会影响购买行为、品牌认知或信任。
跟踪代理流量可帮助您了解础滨如何查看和使用您的内容。
如何针对代理流量进行优化
要针对代理流量进行优化，请执行以下操作：
- 通过查看谤辞产辞迟蝉.迟虫迟和颁顿狈设置确保可爬网性。
- 使用鲍搁尝检查器分析鲍搁尝性能。
- 通过访问代理流量仪表板中的颁顿狈日志跟踪机器人行为。
- 细分流量以了解业务成果。 查看类别、主题和提示的最佳实践。
以下是要监视的量度：
- 每个鲍搁尝的代理点击量
- 机器人请求成功率
- 每页的引用频率
- 品牌提及的情绪和投放位置
- 可见性得分随时间变化的趋势