新媒网 · 跨境数据社区

大型语言模型（LLM）优化：深度解析2025年的追踪、可见性与未来趋势

当前，全球市场营销、技术与商业领域的领导者们正共同关注一个核心问题：如何针对大型语言模型（LLM），如美国的ChatGPT、谷歌的Gemini以及Anthropic公司的Claude等，进行有效优化？

大型语言模型优化（LLM Optimization）正逐渐成为一门新兴的学科。它主要关注品牌如何在AI生成结果中被呈现，以及当前可衡量的数据指标。对于决策者而言，挑战在于如何在纷繁复杂的信息中识别出真正的信号，辨别哪些技术值得追踪，哪些投入能带来实实在在的产出。

这一讨论的核心可归结为两大领域，以及为此付诸行动所需的时间和工作：
一是追踪和监测品牌在大型语言模型中的表现。
二是提升品牌在这些模型中的可见度和影响力。

LLM追踪：构建品牌优化的基石

正如搜索引擎优化（SEO）通过更完善的追踪和衡量体系逐步成熟一样，大型语言模型优化也只有在可见性变得可衡量之后才能真正发展起来。可以说，我们目前正处于大型语言模型领域的“搜索引擎优化工具”（如Semrush、Moz、Ahrefs）出现之前的阶段。

追踪是识别有效策略并构建驱动品牌增长战略的基础。缺乏追踪，所有努力都如同盲人摸象，寄希望于优质内容能够自然而然地带来成果。

当前，大型语言模型追踪主要面临三大核心挑战：
首先，大型语言模型不提供查询频率或类似“搜索量”的数据。
其次，由于概率解码和提示上下文的影响，即使是相同的查询，它们的响应也会存在细微（甚至显著）差异。
最后，它们依赖于外部观察者难以察觉的隐藏上下文特征，如用户历史、会话状态和嵌入信息。

LLM查询行为的独特之处

传统的搜索行为具有重复性，数百万个相同的短语构成了稳定的搜索量指标。然而，大型语言模型互动是对话式的，并且充满变数。用户常常会在单个会话中以不同方式重复提问。这使得在小数据集中识别模式变得困难，但在大规模数据中仍有其可行性。

这些结构性差异解释了为何大型语言模型可见度需要一套不同于传统搜索引擎优化或营销分析的衡量模型。这种可变性要求采用与传统搜索引擎优化或营销分析不同的追踪方法。目前，领先的方法是借鉴选举预测机制，采用一种基于轮询的模式。

基于轮询模型的可见度衡量方法

在这种模型中，研究人员会针对品牌或特定品类，定义一个包含250至500个高意图查询的代表性样本，将其作为“群体代理”。这些查询会每日或每周运行，以从大型语言模型的响应分布中捕捉重复样本。

追踪工具会记录品牌和竞争对手何时作为引用来源（带有链接的来源）或提及内容（文本引用）出现，从而实现所有竞争对手之间的“声音份额”（Share of Voice）计算。

随着时间的推移，聚合采样能够对品牌在大型语言模型生成内容中的可见度提供统计学上稳定的估算。

当前，提供此类追踪能力的早期工具包括Profound、Conductor和OpenForge等。

大规模持续采样能够将表面的随机性转化为可解读的信号。久而久之，聚合采样将为品牌在大型语言模型生成响应中的可见度提供稳定的估算，这与政治民意调查如何在个体差异下提供可靠预测的原理类似。

构建多维度追踪框架

虽然“声音份额”能描绘品牌在大型语言模型生态中的存在感，但它并不能说明全部。正如关键词排名显示可见度而非点击量一样，大型语言模型中的存在感并不自动等同于用户互动。品牌需要理解用户如何与自身内容互动，才能构建引人注目的商业案例。

由于目前没有任何单一工具能够捕捉全貌，当前最佳方法是叠加多种追踪信号：
第一，声音份额（SOV）追踪。 这项追踪衡量品牌在持续性高价值查询中作为提及和引用出现的频率。它提供了一个基准，用于长期追踪并与竞争对手进行比较。
第二，谷歌分析（GA4）中的引荐流量追踪。 设置自定义维度来识别源自大型语言模型的流量。尽管当前的归因能力有限，但这些数据有助于检测直接引荐流量何时增加，并预示着大型语言模型影响力的增长。
第三，谷歌搜索控制台（Google Search Console）中的品牌首页流量。 许多用户通过大型语言模型响应发现品牌，然后直接在谷歌搜索中验证或了解更多信息。这种两步发现模式至关重要，需要密切监测。当品牌首页流量随着大型语言模型存在感的上升而增加时，这表明大型语言模型可见度与用户行为之间存在强烈的因果关系。该指标捕捉了大型语言模型优化工作的下游影响。

目前，尚无人能完全洞察大型语言模型对其业务的影响，但上述方法已涵盖了当前可衡量的所有维度。对于任何承诺“完全可见性”的供应商或顾问，都应保持警惕，因为这在当下是无法实现的。理解这些局限性与实施追踪本身同等重要。由于尚无完美的模型，当前追踪数据应被视为具有方向性，可用于决策，但不具决定性。

评估大型语言模型“搜索量”

衡量大型语言模型的影响是一回事，而识别哪些查询和主题最为重要则是另一回事。相较于搜索引擎优化（SEO）或付费搜索（PPC），营销人员在这方面的可见性要低得多。虽然目前没有直接的“搜索量”数据，但新工具和方法正开始弥补这一差距。

关键的转变在于，从追踪单个变化多端的查询，转向分析更广泛的主题。真正的问题变成了：网站在哪些领域存在缺失，内容策略应重点关注哪些方面？

为了近似相对搜索量，可以考虑以下三种方法：
首先，与搜索引擎优化搜索量关联。 从表现最佳的搜索引擎优化关键词入手。如果一个关键词能够带来自然流量并具有商业意图，那么大型语言模型中也很可能出现类似的问题。以此作为基准。
其次，融入行业对人工智能的采纳度。 估算目标受众中利用大型语言模型进行研究或购买决策的百分比：

• 在人工智能采纳率高的行业，假设有20%-25%的用户会利用大型语言模型进行决策。
• 在发展较慢的行业，可从5%-10%开始估算。
  将这些百分比应用于现有搜索引擎优化关键词的搜索量。例如，一个每月有25,000次搜索的关键词，可能在特定品类中转化为1,250至6,250次基于大型语言模型的查询。
  第三，使用新兴的推理工具。 新平台正开始通过应用程序接口（API）层面的监控和机器学习模型来追踪查询数据。虽然准确性尚不完美，但这些工具正在迅速改进。预计在未来一两年内，大型语言模型查询的推理建模将取得重大进展。

优化以提升大型语言模型可见度

协助企业识别改进点的技术正在迅速发展。尽管这些技术仍不完善，但它们正开始形成一个框架，类似于早期搜索引擎优化（SEO）的发展历程，即通过更好的追踪和数据，逐步将直觉转化为科学。

大型语言模型优化可分解为两大核心问题：
第一，应该创建或更新哪些内容？是侧重于优质内容、实体、结构化数据、常见问题解答，还是其他方面？
第二，如何将这些洞察与更广泛的品牌和搜索引擎优化策略相结合？

识别内容创建与更新机会

评估当前状况最有效的方法之一是，选取一组用户可能向大型语言模型（LLM）提出的高意图查询，然后观察品牌相对于竞争对手的表现。正是在这一点上，前文提及的“声音份额”追踪工具将发挥巨大价值。

这些工具同样能帮助解答优化过程中的疑问：

• 追踪在每个查询中被引用或提及的对象，揭示竞争格局。
• 识别竞争对手出现而品牌未出现的查询，从而发现内容空白。
• 显示品牌在哪些查询中出现，以及哪些具体资源被引用，从而明确哪些内容是有效的。
  

通过这些数据，可以得出几个关键洞察：
第一，主题可见性差距。 通过分析众多查询的趋势，可以识别出品牌在大型语言模型响应中表现不佳的领域。这清晰地描绘了需要关注的方面。例如，品牌在搜索引擎优化方面表现强劲，但在付费搜索内容方面则不尽如人意。
第二，第三方资源映射。 这些工具还能揭示大型语言模型最常引用哪些外部资源。这有助于构建一份有价值的第三方网站清单，这些网站能提升可见度，从而指导外展或品牌提及策略。
第三，盲点识别。 当与搜索引擎优化表现进行交叉参考时，这些洞察能突出品牌在哪些主题或来源上，其可信度和代表性尚有提升空间，从而揭示“盲点”。

搜索引擎优化与大型语言模型优化的重叠与协同

尽管大型语言模型可能正在重塑信息发现的方式，但搜索引擎优化（SEO）仍然是数字可见度的基础。新媒网跨境了解到，在五个竞争激烈的品类中，在谷歌搜索结果首页排名靠前的品牌，有62%的概率出现在ChatGPT的回答中。这表明搜索结果与AI生成结果之间存在明显但并非完全重叠的关系。

这种相关性并非偶然。许多检索增强生成（RAG）系统会从搜索结果中提取数据，并用额外上下文进行扩充。内容在搜索结果中出现的频率越高，就越有可能被大型语言模型引用。

在大型语言模型响应中拥有最强“声音份额”的品牌，通常是那些早期投资搜索引擎优化的品牌。强大的技术健康状况、结构化数据以及权威信号，仍然是AI可见度的基石。

这对营销人员意味着什么：

• 不应过度关注大型语言模型而牺牲搜索引擎优化。人工智能系统仍然依赖于清晰、可抓取的内容以及强大的E-E-A-T（经验、专业性、权威性、可信赖性）信号。
• 持续通过高权威反向链接和持续高质量内容来提升自然可见度。
• 将大型语言模型追踪作为补充工具，以理解新的研究行为，而非替代搜索引擎优化基本原则。

重新定义大型语言模型时代的站内与站外策略

正如搜索引擎优化（SEO）包含站内和站外元素一样，大型语言模型优化也遵循同样的逻辑，但其策略和优先级有所不同。

站外优化：新的“链接建设”
大多数行业在大型语言模型引用的资源类型上显示出一致的模式：

• 维基百科是常见的引用点，因此在其中拥有经过验证的存在具有价值。
• Reddit经常作为值得信赖的用户讨论来源出现。
• 评论网站和“最佳”指南通常被用于为大型语言模型的输出提供信息。
  ChatGPT、谷歌的Gemini、Perplexity以及谷歌的AI Overviews之间的引用模式显示出一致的趋势，尽管每个引擎偏好不同的来源。
  这意味着传统的链接获取策略、客座文章、公关投放或评论内容中的品牌提及很可能会演变。品牌不应漫无目的地追求链接，而应越来越多地瞄准：
• 那些在所属品类中已被大型语言模型引用的页面。
• 评估其产品品类的评论或指南。
• 那些能通过品牌提及来强化实体关联的文章。
  核心原则依然成立：品牌通过出现在大型语言模型已经信任的来源中获得最大的可见度，而识别这些来源需要持续的追踪。

站内优化：自身内容的启示
与分析第三方提及信息类似的技术，也能揭示哪些自有资产——即品牌网站上的内容——正被大型语言模型引用。这为在特定领域内何种内容表现良好提供了宝贵洞察。
例如，这些工具可以识别：

• 哪些类型的竞争对手内容被引用（例如，案例研究、常见问题解答、研究文章等）。
• 竞争对手在哪些方面出现，而品牌却未出现。
• 哪些自有页面存在，但未被引用。
  由此，可以发现三个关键机会：
• 内容缺失： 竞争对手被引用是因为他们涵盖了品牌尚未涉及的主题。这代表了需要填补的内容空白。
• 表现不佳的内容： 品牌拥有相关内容，但它们未被引用。这可能需要通过优化（例如，改进结构、清晰度或权威性）来提升。
• 内容增强机会： 有些页面只需插入特定的问答（Q&A）部分或添加格式更好的信息，而无需进行全面重写。

利用新兴技术将洞察转化为行动

大型语言模型优化的下一个重大演变，很可能来自能将洞察转化为行动的工具。新媒网跨境获悉，早期解决方案已经开始利用网站内容的向量嵌入，将其与大型语言模型的查询和响应进行比较。这使得品牌能够：

• 检测内容的覆盖薄弱环节。
• 了解内容与真实大型语言模型答案的语义匹配程度。
• 识别哪些细微调整能带来巨大的可见度提升。
  当前的工具主要生成大纲或建议。未来的前沿领域将是自动化，即系统能将数据转化为与业务目标一致的可执行内容。

时间线与预期成果

虽然全面的大型语言模型（LLM）可见度通常需要6到12个月才能建立，但早期成果的显现速度可能比传统搜索引擎优化（SEO）更快。其优势在于：大型语言模型能在几天内整合新内容，而无需像谷歌那样等待数月才能完成抓取和排名周期。

然而，基本原则保持不变。优质内容的创作、获取第三方提及以及建立权威性，仍然需要持续的努力和资源投入。可以把大型语言模型优化视为比搜索引擎优化拥有更快的反馈循环，但它要求与推动数字可见度始终如一的内容卓越和关系建设保持相同的战略承诺。

总结：从搜索引擎优化基础到大型语言模型可见度

当前，大型语言模型带来的流量相较于传统搜索而言仍较小，但其增长速度非常快。因此，现在就进行大规模资源转移可能为时尚早，但忽视大型语言模型无疑是短视的行为。最明智的路径是保持平衡：在专注于搜索引擎优化的同时，融入能应对新型排名机制的大型语言模型策略。

如同早期的搜索引擎优化，大型语言模型优化目前仍处于不完善的实验阶段，但充满机遇。那些从现在开始追踪引用、分析第三方提及、并将搜索引擎优化与大型语言模型可见度相结合的品牌，将在这些系统成熟时获得显著优势。

简而言之：

• 识别在特定领域中被大型语言模型最常引用的第三方来源，并分析不同AI引擎的引用模式。
• 利用追踪工具，映射竞争对手在关键大型语言模型查询中的可见度。
• 审计哪些自有页面被引用（或未被引用）——谷歌高排名并不保证能被大型语言模型收录。
• 在继续执行强大的搜索引擎优化实践的同时，拓展大型语言模型追踪——两者作为互补层级，能发挥最佳效果。
• 将大型语言模型优化视为研究与品牌建设的结合。不应放弃已被验证的搜索引擎优化基本原则，而是将其扩展到人工智能系统如何发现、解读和引用信息的方式。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-optimization-track-llm-62-google-brands.html