×
指南 | 数字营销

大语言模型引擎优化：教 AI 了解您

By KKBC 营销

August 25, 2025

|

9 分钟阅读

大语言模型引擎优化：教 AI 了解您

搜索结果中 AI 的兴起

向 AI 驱动搜索的转变比许多 B2B 营销人员和企业领导者预期的更快。截至 2025 年 3 月，所有美国桌面搜索结果的 13.1% 包含AI 概述，这个数字在短短两个月内翻了一番多（Semrush, 2025）。

对于医疗、法律和技术等知识密集型行业，这个百分比要高得多，因为生成式摘要已成为信息查询的默认响应。

这种转变已经在影响用户与内容的互动方式以及品牌的发现方式。Raptive 的一项研究发现，AI 生成答案的存在可能导致顶级排名页面的网站点击率下降 25%（Raptive, 2024）。

然而，在 B2B 领域，其影响比丢失流量更深——这是采购之旅中丢失相关性的问题。

此外，Forrester 预测，到 2025 年年底，45% 的 B2B 决策者 将在研究和供应商比较阶段使用像 ChatGPT 或 Copilot 这样的对话式 AI 工具（Forrester, 2024）。

这使得掌握大语言模型引擎优化 (LEO) 不仅仅是 SEO 的附加项，而是核心竞争优势。在 AI 决定哪些品牌可信的世界中，成为 AI 的答案成为可见性的新衡量标准。

什么是大语言模型引擎优化 (LEO)？

企业和客户在线上的基础契约已经改变。二十年来，这个契约很简单：客户提出问题，搜索引擎提供潜在答案列表供点击。那时代结束了。

如今，数字景观被大语言模型 (LLM)——在海量文本上训练的 AI 系统，以理解和生成人类语言——主导。

这些 LLM 驱动两种变革性的搜索体验：

  • 生成式搜索， 如谷歌的 AI 概述，直接在结果页面提供单一、总结的答案。
  • 对话式搜索， 使用像 ChatGPT 这样的工具，允许用户进行来回对话来探索主题。

结果是客户现在期望即时、确定的答案，而不仅仅是选项列表。这改变了他们发现品牌和查找信息的方式。

结果不再是“如何获得点击？”，而是“如何成为答案？”

解决这一新现实的学科是 LEO (大语言模型引擎优化)。

定义

LEO (大语言模型引擎优化) 是指专门为大语言模型 (LLM)——如 ChatGPT、Claude 或 Gemini——优化内容、数据或互动的实践，而不是像谷歌或 Bing 这样的传统搜索引擎。

随着用户越来越多地转向 LLM 来回答查询、做出决策和总结信息，LEO 正在成为 SEO (搜索引擎优化) 的下一个演变——但针对 AI 驱动的引擎而不是网络爬虫。

SEO 与 LEO 与 GEO

  • SEO 帮助搜索引擎发现您的内容。
  • LEO 帮助 AI 了解您是谁。
  • GEO 帮助 AI 在其答案中代表您。

LEO 为何重要？

传统点击的下降虽然令人担忧，但隐藏了一个更重要的真相：AI 影响的流量转化更好。

研究表明，通过 AI 生成推荐到达的访客可能比标准搜索访客价值高 4.4 倍，因为他们带有更高的信任和更强的意图（Semrush, 2025）。

2025 年 B2B 基准报告支持这种行为转变：在表单提交或演示中提及 AI 生成产品建议的线索转化速度快 34%，并且比传统 SEO 驱动的线索达到管道阶段的可能性高 2.3 倍（ZoomInfo, 2025）。

这强化了以人为本的 LEO 策略——建立在透明度、有用性和数字信任的基础上。您无法欺骗目标是为用户服务的 AI。唯一的前进路径是与该目标对齐：提供最有帮助、准确和权威的内容。

通过专注于受众的真正问题和痛点，您展示真实世界的专业知识——LLM 越来越被训练来检测和优先考虑的东西。结果不仅仅是在 AI 生成答案中的更高可见性，而是长期战略资产：您的品牌作为市场中权威、可信声音的声誉。

在哪里看到 LEO 的实际应用

LEO 影响您在新兴且不断增长的“答案引擎”生态系统中的可见性。截至 2025 年中期，最突出的例子包括：

  • 谷歌 AI 概述： 这些是现在出现在许多谷歌搜索结果顶部的 AI 生成摘要。
  • 对话式 AI 工具： 像 ChatGPT、Perplexity 和 Microsoft Copilot 这样的平台越来越多地被用作主要搜索工具，用户在其中进行对话来获取信息。
  • 其他 AI 原生搜索引擎： 更新的平台从头开始围绕“答案优先”模型构建，完全绕过传统链接列表。

优化 LLM 内容的关键技术是什么

要成功实现 LEO，需要关注什么？

成功的 LEO 策略将这一以人为本的原则转化为五个核心行动。

  • 1. 展示您的独特专业知识

LLM 被设计为优先考虑展示经验、专业性、权威性和可信度 (E-E-A-T) 的内容。

行动： 超越泛泛内容。发布专有数据、独特的行业分析和展示您第一手经验的案例研究。突出具有可信背景的署名作者，并链接到他们的专家资料。

  • 2. 为清晰度结构化内容

您的专业知识必须对机器清晰。

行动： 使用逻辑标题结构、短段落和项目符号列表。实施 Schema 标记——一种充当“隐形标签”的代码，明确告诉 AI 您的内容是什么（例如，这是 FAQ，这是产品评论）。

  • 3. 为您的品牌“实体”优化

LLM 通过“实体”——特定的人、地点、品牌和概念——理解世界。

行动： 通过确保您的公司名称和细节在整个网络中一致来加强您的品牌作为实体。专注于在知名第三方内容如新闻文章和行业博客中赚取品牌提及，因为这些是权威的强大信号。

  • 4. 直接回答具体问题

用户转向 AI 寻求答案，而不是论文。

行动： 专用内容来回答您的客户提出的具体、对话式问题。使用工具查找“人们还问”的查询以及像 Reddit 和 Quora 这样的站点上的论坛讨论，然后创建最佳、最全面的答案。

  • 5. 管理您的整个数字声誉

LLM 对您品牌的理解不限于您的网站。它从您的整个数字足迹合成信息。

行动： 积极监控和管理您的在线声誉。您的客户评论、新闻报道和社交媒体存在都贡献于 AI 对您可信度的感知。在这些平台上积极互动是核心 LEO 活动。

我们如何做？

  • 1. 使用清晰、结构化的内容
    • 以 Q&A、FAQ 或对话格式编写——LLM 喜欢这种结构。
    • 使用自然语言和短而直接的句子。
    • 将复杂主题分解成易消化的部分。
  • 2. 关注实体，而不仅仅是关键词
    • LLM 理解概念多于仅匹配关键词。
    • 清晰提及您的品牌、产品名称、地点、行业和具体服务。
    • 在内容中一致引用您的品牌或产品。
  • 3. 在可信、高权威来源上发布
    • LLM 依赖于来自可信来源如 Wikipedia、GitHub、产品文档、新闻媒体和论坛的高质量数据。
    • 让您的品牌或内容出现在这些空间中。
    • 考虑客座文章、评论、引用和社区贡献。
  • 4. 更新和维护知识来源
    • 保持您的网站、文档和面向公众的内容最新。
    • LLM 通常从缓存或先前训练的数据中提取——确保外面的内容准确且新鲜。
    • 在可能的情况下考虑使用结构化数据或 schema 标记。
  • 5. 使用对话式 SEO 技术
    • 以用户向聊天机器人或语音助手提问的方式预测用户查询。
    • 示例：而不是仅“自动化工具”，写：“B2B 的最佳自动化工具是什么？”
  • 6. 监控和测试 AI 响应
    • 问 ChatGPT、Claude 或 Gemini 它们如何描述您的品牌或产品。
    • 如果答案缺失或不正确，识别内容差距并在源头修复。
    • 创建更好地回答这些类型问题的内容。
  • 7. 包括上下文和比较
    • LLM 通过理解事物之间的关系生成内容。
    • 添加清晰比较（“我们的工具与 X 的不同”）、用例和益处。
    • 这有助于模型在相关对话中突出您。
  • 8. 使用权威语言和引用
    • 使用来自可信来源的可验证声明、统计数据和证据。
    • LLM 倾向于青睐反映专业知识和可信度的内容。
  • 9. 创建多格式内容
    • LLM 通常在多样格式上训练——文章、论坛、FAQ 和产品手册。
    • 不要只依赖博客；使用文档、列表、术语表、转录等。
  • 10. 在渠道中保持一致
    • 确保您的品牌信息和核心产品在网站、媒体报道、产品列表和公共论坛中相同。
    • LLM 从各地连接点——确保这些点对齐。

    为 LEO 做准备

    LEO 不仅仅是内容检查表——它是跨职能业务策略。

    它需要您的 SEO、内容、公关和内部主题专家之间的合作。目标不仅仅是发布更多内容；它是构建 AI 工具可以识别和依赖的公共权威。

    LEO 不应被视为营销支出，而是对公司 AI 时代声誉的战略投资。

    LEO 的固有风险和挑战

    与任何新兴学科一样，LEO 伴随着挑战：

    • 缺乏归属 – AI 通常在不引用来源的情况下回答，导致“零点击”可见性损失。
    • 误解风险 – LLM 可能误解或过度简化您的内容，可能损害品牌信任。
    • 难以测量 – 当没有点击可测量时，难以跟踪 ROI。

    LEO 的 KPI 是什么？

    虽然具有挑战性，但测量并非不可能。重点必须从直接点击转向影响和权威。

    关键绩效指标 (KPI) 应包括：

    • AI 答案中的声音份额 (SoV)： 跟踪您的品牌在关键对话查询中相对于竞争对手被引用的频率是衡量影响力的关键新指标（Broder）。
    • 品牌搜索提升： 用户直接搜索您的品牌的增加可能表明他们在 AI 答案中接触到您的名称。
    • 业务影响： 最终目标是将这些与业务结果相关联。AI 声音份额的增加是否导致 6 个月内演示请求、直接流量或销售合格线索的提升？构建这个业务案例对长期投资至关重要。

    超越文本：未来是视觉和语音搜索

    有效的 LEO 策略还必须展望未来。AI 越来越是多模态的，这意味着它分析的不只是文本——它理解图像、视频和音频（Google AI）。优化这些格式是下一个前沿。这包括：

      对于视频： 提供详细的、基于文本的描述和转录。

      对于图像： 使用高度描述性的 alt-text 和文件名来解释图像显示的内容。

      对于播客： 发布 AI 可以阅读的完整转录。

    AI 在搜索中的兴起不会终结 SEO ——它提高了标准。

    LEO 不仅仅是可见性。它是成为您行业中可信真相来源。它奖励可信、有帮助且明确署名的内容，而不仅仅是可点击的。

    适应的品牌将不仅仅生存。它们将成为首选答案，不仅在搜索引擎中，而且在 AI 和用户的心目中。

    参考文献

Related Insights

Subscribe and get inspired!

Please enter your email address so we can send you a one-time pass code and verify if you are an existing subscriber.