新媒网 · 跨境数据社区

在当今全球数字经济的浪潮中，人们获取信息的方式正经历着深刻的变革。过去，搜索引擎是消费者寻找答案和解决方案的主要途径。然而，随着人工智能技术的飞速发展，现在越来越多的人开始直接转向像ChatGPT、Claude和Perplexity这样的AI助手，来寻求信息并完成各项任务。对于致力于拓展海外市场的中国企业而言，如果您的品牌未能出现在这些AI助手的响应中，就可能意味着您正在逐渐失去一个日益重要的潜在客户群体。

什么是LLM可见性，为何它对跨境企业至关重要？

LLM可见性，即大型语言模型（LLM）可见性，旨在确保您的品牌在ChatGPT、Claude、Perplexity以及谷歌的AI概览和AI模式等主流大型语言模型中被提及和引用。这不仅仅是技术层面的优化，更是品牌在全球化进程中，有效触达目标用户、建立品牌认知度的关键一环。

追踪LLM可见性之所以重要，是因为越来越多的人正习惯于使用LLM来提问、获取推荐并执行各种任务。例如，根据2025年最新的海外数据显示，超过20%的美国民众现在是AI工具的重度用户（每月使用10次或以上），近40%的人每月至少使用AI工具一次。这一趋势表明，AI工具正成为消费者日常生活中不可或缺的一部分。

简而言之，如果您的品牌没有出现在LLM的总结或引用中，您就可能错失潜在的业务机会、销售线索和转化。以海外某知名企业为例，其通过AI搜索访问的用户转化率比传统自然搜索访问的用户高出23倍。这有力地说明了AI搜索在驱动实际业务成果方面的巨大潜力。

LLM可见性与搜索引擎可见性有何不同？

搜索引擎可见性主要关乎品牌在谷歌等搜索引擎中的排名表现。通常来说，排名越高，网站获得的点击量就越大。搜索引擎优化（SEO）和数字营销人员通常会通过以下指标来衡量这一表现：

1. 网站获得的搜索流量。
2. 网站排名的关键词。
3. 关键词的排名位置。
   

另一方面，LLM可见性则主要关注品牌是否出现在LLM生成回答或引用中。

大多数情况下，由于用户直接从LLM获取答案，可能不会产生直接的点击跳转，但这并不意味着品牌无法获得转化或销售。用户可能会记住被提及的品牌，或者属于少数会点击引用链接并访问网站的用户。也可能在AI助手的回复中看到您的品牌后，再通过传统搜索引擎进行搜索。在最后一种情况下，即使最初的“点击”源自LLM，您的分析工具仍可能将其归因于搜索引擎，从而可能导致对LLM作用的误判。

尽管LLM可见性是新兴事物，但这并不意味着它比搜索引擎可见性更重要，或者传统搜索引擎可见性已经过时。首先，人们仍然大量使用传统搜索引擎。海外数据显示，95%的美国民众每月仍在使用传统搜索引擎，其中86%是重度用户。其次，考虑到LLM的工作原理，品牌通常仍然需要在搜索引擎中获得较高排名，才能更有可能被AI助手引用。

例如，我们的一项研究发现，在搜索引擎结果页面（SERP）中排名较高与在AI概览（AIOs）中被引用之间存在适度正相关关系。这表明，您的网站排名越高，就越有可能出现在AI概览中。

内容营销机构Grow&Convert的Benji Hyam也得出了类似的结论。在他们对客户在第一页排名的400多个高意向关键词进行分析时，发现客户的品牌平均有67%的几率在ChatGPT中被提及，77%的几率在Perplexity中被提及。

事实上，据SEO机构Dejan Marketing的Dan Petrovic表示，OpenAI可能已做出决策，让其GPT-5模型在信息检索上更依赖搜索引擎，而不是试图包含所有信息。这意味着，搜索引擎优化（SEO）并未消亡，搜索引擎可见性一如既往地重要。

然而，我们也不能完全将搜索引擎可见性等同于LLM可见性，两者之间仍存在一些差异。例如，AI模式（使用Gemini）会利用查询扇出（QFO）技术来发现子查询和长尾关键词，最终将这些信息整合到一份生成的答案中。这意味着，AI模式可能选择那些在传统谷歌搜索中原本只会排在第二或第三页的网页。这些页面过去通常难以获得可见度，但现在却可能获得曝光。

总而言之，搜索引擎可见性和LLM可见性都至关重要。您可以这样理解：搜索引擎优化是您在线业务的基础，而生成式引擎优化（GEO）则是确保您在线影响力的未来发展方向。

如何优化LLM可见性

为了优化LLM可见性，我们需要回归其基本原理。LLM是如何获取信息的？本质上主要有两种方式：

1. 吸收新的训练数据以更新知识：这种情况发生频率较低。例如，GPT-5的信息截止日期为2024年9月，Gemini 2.5 Pro为2025年1月。
2. 依赖搜索索引：LLM使用检索增强生成（RAG）技术从谷歌和必应等搜索索引中检索信息，然后将这些信息整合到其生成的答案中。

因此，所有的LLM优化策略都围绕这两种方法展开：

1. 提高在训练数据中的可见性：如果您的品牌经常出现在LLM使用的各种数据源中，那么在相关上下文中，您的品牌很可能会被提及。然而，这在现实中可能不太可行，因为我们无法得知或控制LLM用于训练模型的数据源。
2. 提高在搜索索引中的可见性：这实际上就是搜索引擎优化（SEO）！

那么，我们具体应该如何操作呢？以下是一些有助提升LLM可见性的策略：

1. 建立站外提及

这可能是提升品牌在LLM输出中可见度的最关键举措之一。LLM理解品牌以及何时推荐您的品牌的一个方式，就是通过分析其数据集中有多少其他地方提及了您，并且是在正确的语境中提及。

实际上，我们在一项针对75,000个品牌的研究中，旨在探究哪些因素最可能影响品牌在AI概览中的提及，结果发现，品牌在网络上的提及量与AI概览中的品牌可见度显示出最强的相关性。

因此，如果您的品牌或产品能在许多地方、以相关语境被多次提及，那么LLM在这些话题上推荐您的可能性将大大增加。虽然您可能希望您的品牌在世界上每一个相关页面都被提及，但一个好的开始是，专注于在互联网上最常被引用的领域中，确保您的品牌被提及。

每个LLM对倾向引用的网站类型都有自己的偏好，但它们之间也存在显著的共性。例如，它们似乎都优先考虑：

您需要确保在这些网站上有所存在：制作视频、积极参与社区讨论，并鼓励客户留下积极的评价。是的，如果您已经领悟，那么无论是SEO、GEO还是AEO，本质上都是优秀的数字营销实践。

另一种方法是查找您目标话题最常被引用的领域，并确保您的品牌也在这些网站中被提及。您可以利用专业的海外报告工具来完成这项工作。通过输入您关注的话题，然后查看“被引用域名报告”，您就能发现哪些网站在特定话题上最常被LLM引用。

这些网站都是您进行外展合作的理想选择——您可以投稿客座文章、进行赞助，或通过其他方式让您的品牌在这些网站上被讨论或提及。

2. 优化LLM偏好的内容类型

某些页面类型更可能被LLM引用。了解这些偏好有助于您优先优化哪些现有页面，以及创建哪些新内容。在我们对35,000个网站收到的AI流量进行分析，以找出页面URL中最常见的N-gram时，我们发现了以下常被引用的页面类型：

页面类型	描述
博客文章和指南	提供深入信息和实用建议的内容。
比较类内容	例如“最佳”、“Top”或“VS”等，LLM常需要向用户呈现多种选择。
核心网站页面	如“联系我们”、“关于我们”和产品页面，这些是品牌和产品的基础信息。
独家研究、案例和数据	LLM经常寻找证据和研究来支持其论点，原创数据和深入分析尤其受欢迎。
PDF 文档	结构化、权威性的信息来源，常用于报告和白皮书。
视频内容	视觉化的信息载体，能提供更直观、生动的解释。

在确定了网站上的这些页面类型后，接下来该怎么做呢？尽管LLM优化仍在快速发展，无法保证任何结果，但以下技巧确实展现出了一定的潜力：

1. 保持内容时效性：我们对1700万个引用进行的分析发现，ChatGPT、Copilot、Gemini和Perplexity都倾向于引用比传统搜索结果中常见内容更新鲜的内容。这可能反映了检索增强生成（RAG）的工作方式，因为LLM更可能检索其原始训练数据中未包含的最新话题信息。因此，应优先更新那些涵盖新鲜、现代或新颖话题的页面，而非持续更新所有内容。
2. 采用“结论先行”原则（BLUF）：尽快在文章开头呈现最重要的观点。这有助于读者和LLM立即理解内容的价值。
3. 使用陈述性语句：LLM在收集证据时偏好自信、明确的陈述。避免含糊不清的语言，用权威的观点性语句写作。
4. 保持句子结构简洁：避免在一个段落开头讨论某个话题，却迟迟不点明讨论对象。简洁明了的句子结构对读者和LLM都更容易理解。
5. 增加实体丰富度：LLM似乎偏好“实体丰富”的内容，即文本中包含许多相关产品、话题和概念的密集信息。在写作中清晰、频繁地提及不同的相关实体。
6. 提供全局文档上下文：对于较长的文档，应定期提醒读者（和AI）文档的主题。尤其是在冗长的PDF文件或综合性指南中，加入关于文章主旨的上下文提示。

3. 监控幻觉URL

在我们对ChatGPT、Perplexity、Copilot、Gemini、Claude和Mistral引用的1600万个URL进行的另一项研究中，发现AI助手将访客导向404页面的频率是谷歌搜索的2.87倍。这意味着LLM确实存在生成大量幻觉信息的情况，甚至包括URL。因此，即使它们正在为您的网站带来流量，也可能将访客导向一个不存在的页面。

例如，我们网站上一个常见的幻觉URL是ahrefs.com/keywords。我们经常撰写关于关键词的内容，所以LLM预期我们会有一个这样的页面。但实际上并没有，因此这些点击就“丢失”了。您需要找到这些被LLM反复访问的幻觉URL，并将其重定向到实际存在的页面。

您可以利用网站分析工具来查找这些虚构的URL。在“页面”模块中，选择“退出页面”并筛选“可能的404页面”。

这将显示那些收到访问但标题包含“404”或“未找到”的页面，暗示它们可能不存在。仔细查看此列表，并从这些幻觉URL设置301重定向到最匹配的实际页面。

4. 优化新颖训练数据来源

LLM还会从一些过去不影响SEO或SEO人员不太关注的数据中进行训练。这些数据来源包括：

• GitHub
• 维基百科
• 研究论文（例如arXiv, PubMed）
• 专利
• 书籍
  

虽然您的目标并非在这些网站上进行垃圾信息发布，但如果它们与您的业务有任何关联，您就应该确保这些网站上关于您品牌的信息是准确且一致的。如果有可能，也应确保在合理的地方引用您的品牌。

5. 填补实体关联空白

通常来说，LLM是基于其对品牌实体关系的理解来提及您的品牌。

围绕您品牌使用的词语，实际上会影响LLM对您品牌的理解，这些被称为“共同提及（co-mentions）”。您的品牌可能在您希望获得可见性的主题与实际获得可见性的主题之间存在脱节。

您可以利用海外报告工具中的品牌监测功能，来查看您的品牌在关键话题上的可见性。您需要寻找那些提及您的竞争对手却未提及您的品牌输出，并判断这是否是您希望与之关联的语境。

举例来说，假设您是时尚品牌Aimé Leon Dore。您可以在品牌监测工具中输入您的品牌名称，并在“竞争对手”部分输入您的竞争对手。然后，选择您希望分析的特定LLM，将鼠标悬停在您的品牌上，并选择“仅显示竞争对手提及”。

这将显示所有提及您的竞争对手但未提及您的品牌的查询。您需要仔细审视这些话题，并决定您是否希望与之关联。

如果答案是肯定的，那么我们就可以通过创建关于这些话题的站内和站外内容来填补这些实体关联空白。

6. 避免过多使用JavaScript

大多数AI爬虫不会渲染JavaScript。因此，如果您网站的重要部分完全基于JavaScript构建，那么很有可能它们对LLM来说是不可见的，也无法在AI对话中被引用或包含。

不过，无需过度担忧。AI爬虫正在迅速发展，我们已经看到互联网上AI机器人活动大幅增加。所以，预计这种情况在某个时候会发生改变，LLM也将开始渲染JavaScript。但就目前而言，应避免将重要页面内容完全依赖JavaScript。

7. 避免内容泛滥

是的，AI让内容创作变得无限简单和廉价。例如，2025年的一项海外报告显示，87%的AI用户表示每篇博文的成本在0-100美元之间，而相比之下，非AI用户中只有39%的人能达到这个成本区间。

对于任何公司来说，这确实很容易让人心动，简单地针对每一个想象得到的话题或关键词批量生成内容，寄希望于它们能被AI爬虫抓取、索引并被LLM引用。但我们建议对此保持谨慎，原因有几点：

首先，谷歌对这种“游戏规则”的免疫力要强得多。他们已经有多年过滤此类垃圾内容的经验。而且，谷歌目前仍然是大多数网站最重要的流量来源。

其次，即使这种策略目前在ChatGPT等LLM上“奏效”，但它们很快就会迎头赶上，具备更复杂的识别能力。尤其是在它们将检索增强生成（RAG）作为获取最新信息的主要方法时。

最后，即使您成功地通过内容泛滥影响了LLM，那又如何呢？LLM可见性的最终目标，就像任何其他渠道一样，是为了获取客户。您可能在内部实现了营销团队的KPI，但泛滥的AI生成内容永远无法为您带来新的业务，也无法赢得用户的善意、信任和忠诚度。

如何追踪您在LLM中的可见性

要追踪您的品牌在LLM中的存在，您需要使用像品牌监测工具这样的专业产品。输入您的品牌名称，您将看到您的品牌在不同LLM中出现的次数：

要查看与竞争对手的比较情况，请在“竞争对手”部分输入他们的品牌名称。

若要追踪您从LLM或AI搜索获得的访客数量，您可以在网站上安装网站分析工具。通过它，您将能够查看来自AI搜索的流量情况：

关于llms.txt的建议

不必为此费心。LLM已经使用了与搜索引擎相同的基础设施来抓取和理解您的内容（例如robots.txt）。因此，没有必要再引入像llms.txt这样的新标准。目前没有任何证据表明使用llms.txt能提高AI检索效果、增加流量或增强模型准确性。而且，还没有任何一家LLM明确承诺会解析它。

总结

问题不在于AI搜索是否会成为主流——它已经成为主流。问题在于，当这一变革发生时，您的品牌是否会参与其中，成为对话的一部分。好消息是，许多提升LLM可见性的策略都建立在扎实的搜索引擎优化和数字营销基本原则之上。因此，即使LLM优化仍在迅速演变，我们依然可以坚守一个核心原则：建设一个卓越的品牌。

建议国内相关从业人员密切关注此类动态，积极学习和实践LLM优化策略，这对于提升中国品牌在全球市场的竞争力和影响力至关重要。

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/llm-visibility-23x-ai-conversion.html