跨境：LLM流量新增长！Similarweb量化分析助你锁定品类。

LLM的崛起正深刻改变着全球数字营销的格局，对于中国跨境企业而言，理解并驾驭这一新兴渠道至关重要。作为深耕跨境行业的资深编辑与洞察分析师，新媒网跨境了解到，越来越多企业正面临一个核心问题：大型语言模型（LLM）究竟如何影响流量，又该如何将其视为一个实实在在的增长渠道，而非仅是炒作热点？

过去一年，LLM技术发展一日千里，已从单纯的问答工具，演变为用户规划行程、比较品牌、乃至决定购买与点击的关键辅助。这些模型的核心机制在于根据上下文预测最可能出现的词语。然而，对于商业而言，更具决定性意义的是，品牌在这些LLM的输出中出现的频率与情境，这直接关系到品类的可见性。因此，我们需要深入探究不同LLM对品类可见性的贡献潜力，而非简单地评估其当前表现。

LLM类型剖析：流量影响路径各异

为了更清晰地理解LLM对流量的影响，可以将其行为模式进行分类，每种类型都以独特的方式影响着用户的发现路径。

1. 对话型LLM（用户在此进行开放式思考）
   部分模型，例如由美国OpenAI公司开发的ChatGPT，旨在进行深度对话。用户常利用这类模型进行头脑风暴、制定计划或提出广泛的问题。在此类情境下，品牌信息往往通过解释说明和推荐建议的方式浮现。例如，用户询问“如何规划一次完美的欧洲之旅”，ChatGPT可能会在行程建议中提及某些旅游平台或酒店品牌。

2. 搜索增强型LLM（用户在此寻求快速答案）
   另一些模型，如Perplexity以及整合了AI能力的搜索引擎模式，将实时搜索与LLM的推理能力相结合。它们通常在用户探索选项的早期阶段发挥作用。用户在此寻求直接、简洁的答案，品牌曝光更侧重于提供事实性信息或快速比较。例如，用户搜索“最适合家庭出游的度假目的地”，这类LLM会快速聚合信息并可能提及相关旅游服务商。

3. 垂直领域LLM体验（用户在此意图明确且聚焦）
   此外，还有许多LLM或类LLM的体验已嵌入到具体的产品应用中，如旅游预订、地图导航或电商平台等。这些场景通常代表着用户高度明确的意图，品牌在此刻的曝光往往距离实际转化更近。例如，在某个酒店预订APP内嵌的AI助手，用户询问“附近有没有带泳池的酒店”，AI助手会直接推荐符合条件的酒店品牌，此时的曝光转化率可能远高于泛泛的对话。

为何需细致比较LLM在不同品类的表现

在实践中，试图“优化所有LLM”往往是一个陷阱。企业可支配的注意力与预算是有限的，并非所有LLM模型都会对您的品类产生同等的影响。有时，某些模型会持续推荐少数几个耳熟能详的品牌；而另一些模型，其在特定品类中的可见度可能微乎其微。

正因如此，细致的比较显得尤为重要。通过深入对比分析，才能将那些“有趣但无关紧要”的信息与“真正重要”的洞察区分开来。这其中，竞争思维亦是关键。品牌不仅需要可见，更需要与竞争对手相比，在相同的提示和主题下，拥有更高的可见度。

某些LLM，由于其用户参与模式和使用场景的限制，其对特定品类的影响力可能有限。而另一些LLM则可能代表着巨大的潜在发现机会。通过对比分析，可以区分出那些对品类具有真正影响力的模型，与那些影响力较小、范围受限的模型。

Similarweb工具下的LLM影响力量化分析

为了摆脱单纯的臆测，将LLM的影响力进行量化，新媒网跨境了解到，分析师运用了Similarweb公司AI品牌可见性工具中的“LLM比较视图”。该工具能够同时评估LLM的当前可见度以及对旅游品类的潜在贡献。首先从宏观视角审视整体模式，随后深入细化，探究LLM行为在不同主题下的具体变化。

在“全品类”（All Topics）层面的分析中，LLM的可见度图景呈现出相当的稳定性。那些头部品牌始终如一地占据着显著位置，品牌层级结构变化不大。这初步揭示了一个重要现象：当用户提问较为宽泛时，LLM倾向于高度依赖普遍的品牌知名度。它们会回归到广泛认知中与“旅游”概念强关联的那些知名品牌。

然而，一旦将分析范围切换到更为具体的品类，例如“度假租赁平台”（Vacation Rental Platforms），LLM的行为模式便出现了显著变化，并由此产生了一些引人深思的洞察：

最突出的一点是，可见度变得高度集中。LLM不再将品牌提及分散到更广泛的群体中，而是将焦点显著收窄。模型似乎表现出更强的信心和决断力，不愿再引入更多的长尾替代方案。这表明，当用户意图明确时，LLM不再试图提供探索性的选项，而是力求提供有帮助且明确的答案。

同时注意到，领先品牌之间的相对位置保持紧密，但它们与其余品牌之间的差距却明显拉大。这是一个重要的信号。它暗示着在高度意图性的主题中，LLM不仅推荐品牌，更在于“验证”品类领导者。如果一个品牌在模型的认知中已经“属于”某个特定用例，它便会稳固地出现在答案中；反之，则几乎完全消失。

另一个值得关注的变化是，这种行为模式在不同LLM之间展现出高度的一致性。尽管不同模型的整体可见度水平有所差异，但这种集中化选择的模式保持不变。一旦主题被细化，所有的LLM都变得更加有选择性。这表明，这并非某个单一模型的特殊癖好，而是LLM处理特定用户意图时的普遍规律。

这些发现帮助我们理解，LLM对通用关联度和特定关联度的奖励机制是不同的。与“旅游”概念的广泛关联有助于品牌在问题模糊时出现。但当用户提示语更聚焦时，只有那些与具体品类拥有强大、稳固联系的品牌才能保持可见。

这也是主题级分析战略价值真正显现的地方。仅仅关注聚合视图可能会给人带来虚假的安全感。一个品牌可能在整体上看起来很强大，但如果它在特定主题下消失，那将是一个真实的风险。反观，一个在品类整体层面看似次要的品牌，如果它在一个明确、定义清晰的细分市场中占据主导地位，那么它仍然具有非常强的竞争力。

通过并置比较这两种视图，我们不仅能看到谁是赢家，还能理解他们在哪里取胜。这彻底改变了LLM优化的思考方式。问题不再是“如何提升所有地方的可见度”，而变成了更精准的：“在哪些主题中，LLM已经信任我们？以及，这种信任在哪些地方开始瓦解？”

至此，数据不再仅仅是描述性的，而是开始直接指导实际的决策。它表明，赢得LLM的优势，并非在于在每一次对话中都无处不在，而在于在那些最关键的对话中保持高度相关性。

分析总结：抓住LLM增长机遇的关键

经过此次深度分析，核心结论清晰明了：重点不在于盲目追逐每一个新出现的LLM模型。更关键的是，要准确识别哪些模型对自身所在的品类具有影响力，然后确保品牌能够在这些模型所“预期”的情境中恰当呈现。Similarweb等专业工具使得这一过程变得可衡量，将LLM视为一个真实的增长渠道，而非转瞬即逝的趋势。通过数据，可以清晰洞察品牌在LLM中的优势、劣势以及最大的机遇缺口。

当然，仅凭可见度并不能讲述完整的故事。在评估LLM时，还需考量每个模型所带来的实际流量。一个拥有高可见度但用户使用率较低的LLM，其整体价值贡献可能远低于一个可见度稍低但触达用户更广的模型。以这种多维度视角审视LLM，才能真正将可见度转化为切实的商业机会。

延伸解读与常见疑问

1. 品牌在LLM中“出现”意味着什么？
   它指LLM在用户提出相关问题时提及或推荐了该品牌。这种曝光即使不直接产生点击，也能影响用户的决策过程。

2. LLM是驱动流量还是仅提升认知？
   两者兼有。有时它们能带来直接流量，即便没有，LLM也能塑造用户在搜索或访问网站前对品牌的考量。

3. Similarweb衡量哪些LLM模型？
   Similarweb衡量领先LLM体验中的品牌可见度，包括ChatGPT等对话型模型、Perplexity等答案聚焦平台以及AI搜索模式。这有助于团队在真实用户场景中比较不同LLM如何呈现品牌。

4. Similarweb使用哪些指标来比较LLM？
   LLM比较视图根据可见度对品牌进行评分，展示各品牌在LLM响应中出现的频率。这使得使用一致、可比较的指标来衡量不同模型间的品牌曝光变得容易。

5. 能否在Similarweb中按主题比较LLM可见度？
   可以。Similarweb允许按不同主题（如海滩度假、短期租赁、酒店住宿等）比较LLM可见度。这有助于揭示品牌可见度在用户意图更具体时如何变化。

6. 所有LLM对营销者都同等重要吗？
   不尽然。有些模型比其他模型更频繁地呈现品牌。因此，比较它们而非将它们视为单一渠道至关重要。

7. ChatGPT在此分析中为何如此重要？
   因为美国ChatGPT被广泛用于规划和研究，尤其是在旅游相关问题上。这使其成为一个主要的发现界面，而不仅仅是一个聊天机器人。

8. 如果品牌整体实力强，它在每个主题中都会表现出色吗？
   不一定。随着主题变得更具体，LLM会更关注相关性而非品牌整体实力。

9. 小品牌能在LLM中竞争吗？
   可以，但并非通过试图在所有地方都取胜。小品牌在明确拥有特定主题或用例时，表现往往更好。

10. 不同LLM会奖励不同信号吗？
    会。有些更侧重于整体权威性，而另一些则对话题相关性和上下文更敏感。

11. LLM优化与SEO相同吗？
    不完全相同。它们有重叠，但LLM更关注清晰度、一致性以及品牌在网络上的普遍描述。

12. 当前团队在LLM上犯的最大错误是什么？
    试图一次性优化所有模型，而非专注于那些实际影响其品类发现的模型。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/llm-cross-border-growth-similarweb-insights.html