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目錄
答案引擎優(yōu)化 - 這對品牌意味著什麼?
問答格式:通過對話訓(xùn)練模型
有益而真實的:驚喜模型
權(quán)威性:成為值得援引的來源
答案引擎優(yōu)化的監(jiān)視幻影
LLM流量的最佳測量
如何創(chuàng)建對LLM友好的內(nèi)容
了解用戶意圖和框架問題
專注於有意義的內(nèi)容
優(yōu)化語音與對話
答案引擎優(yōu)化後接下來是什麼?
付費(fèi)發(fā)現(xiàn)會改變
通過模型上下文協(xié)議到各地的代理商
品牌需要自己的發(fā)現(xiàn)層
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答案引擎優(yōu)化(AEO) - 品牌需要知道什麼

Jun 20, 2025 am 11:14 AM

答案引擎優(yōu)化(AEO) - 品牌需要知道什麼

答案引擎優(yōu)化 - 這對品牌意味著什麼?

答案引擎優(yōu)化是組織內(nèi)容的過程,因此在回答用戶查詢時,大型語言模型(LLM)可以解釋,引用和推薦您的品牌。要使您的品牌被LLM認(rèn)可,您必須了解這些模型如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。 LLM經(jīng)過培訓(xùn)以完成句子。舉一個例子:“生活就像一盒巧克力?!痹谟?xùn)練過程中,該模型將掩蓋一個隨機(jī)的單詞並嘗試預(yù)測它。為了使您的內(nèi)容出現(xiàn)在LLM的響應(yīng)中,它需要成為其培訓(xùn)數(shù)據(jù)集的一部分。

以下是一些企業(yè)的提示:

問答格式:通過對話訓(xùn)練模型

只需在線發(fā)布您的產(chǎn)品目錄不會確保LLM使用它。他們可能會刮擦它,但不會優(yōu)先考慮它。標(biāo)準(zhǔn)營銷副本還不夠。 LLM通過自然對話學(xué)習(xí),而不是口號或標(biāo)語。

品牌需要從靜態(tài),關(guān)鍵字驅(qū)動的內(nèi)容過渡到動態(tài)的,對話材料。不像小冊子那樣思考,而更像是知識淵博的銷售代表回應(yīng)真實的客戶查詢。這是傳統(tǒng)SEO短缺的地方 - 它是圍繞孤立的關(guān)鍵字構(gòu)建的。 LLM需要上下文。

有益而真實的:驚喜模型

LLM忽略了他們已經(jīng)擁有的信息。如果您的內(nèi)容陳述“地球是圓形”,則可能不會註冊,因為該模型已經(jīng)包含該知識。

您應(yīng)該專注於揭示有關(guān)您的品牌,產(chǎn)品或行業(yè)的新事物。最有影響力的內(nèi)容是新鮮的,有用的,並且植根於真正的互動。

權(quán)威性:成為值得援引的來源

一些原則保持不變。就像SEO一樣,信譽(yù)仍然起著至關(guān)重要的作用。跨多個來源贏得鏈接,引用和驗證的內(nèi)容可以建立權(quán)威。低質(zhì)量或垃圾郵件含量不起作用。如果您的品牌缺乏信任或獨(dú)特的聲音,LLM將不會迴盪。

答案引擎優(yōu)化的監(jiān)視幻影

每當(dāng)出現(xiàn)新的技術(shù)趨勢時(AEO也不例外),科技公司急於開發(fā)監(jiān)視工具。最新的工具,例如Dextable,Daydream和Goodie,提供儀表板來跟蹤品牌提及,包括Chatgpt和困惑之類的AI平臺。

但是,存在一個挑戰(zhàn):LLM的行為與搜索引擎不同。他們保留記憶。與Google歷史上不記得過去的搜索不同,LLM會隨著時間的流逝而建立上下文。詢問Chatgpt對您的記憶 - 您會看到。這些模型基於以前的交互作用而發(fā)展,從而影響未來的產(chǎn)出。這使得任何儀表板都無法準(zhǔn)確監(jiān)視所有可能的響應(yīng),因為每個用戶的體驗都由其獨(dú)特的對話歷史記錄塑造。

LLM流量的最佳測量

那麼,有什麼更好的方法來衡量影響呢?跟蹤實際流量。從Chatgpt,Gemini或困惑等平臺中監(jiān)視您網(wǎng)站中的內(nèi)容。它具有成本效益,準(zhǔn)確,並顯示出真實的結(jié)果。

如何創(chuàng)建對LLM友好的內(nèi)容

單獨(dú)監(jiān)視只會講述一半的故事。要影響LLM培訓(xùn)數(shù)據(jù),您需要創(chuàng)建新的,有價值的品牌內(nèi)容。舊的SEO策略不再適用。您的品牌具有獨(dú)特的見解和願景。不要將它們埋在通用產(chǎn)品清單後面。

以尋找“退休手錶”的人為例。與其列出五種產(chǎn)品,不如說明什麼定義了一款出色的退休手錶。是遺產(chǎn)嗎?可讀性?情感意義?讓用戶進(jìn)行有意義的對話。這種情況正是LLM旨在吸收的上下文。

總而言之:展示您已經(jīng)進(jìn)行的對話。查看您的網(wǎng)站搜索日誌,銷售腳本和支持聊天。那是有價值的數(shù)據(jù)。 LLM對聽起來像一個有用的人的內(nèi)容做出了最好的反應(yīng)。

這是繼續(xù)進(jìn)行的方法:

了解用戶意圖和框架問題

  • 圍繞人們提出的真實問題構(gòu)建內(nèi)容。
  • 一開始就提供簡潔的直接答案。

專注於有意義的內(nèi)容

  • 不要只是描述功能。解釋相關(guān)性。
  • 分享故事 - 他們更令人難忘。

優(yōu)化語音與對話

  • 使用措辭,這種措辭與您的品牌音調(diào)保持自然並保持一致。
  • 優(yōu)先考慮“ WHO”,“ WHAT”,“ WHERE”,“ WHER”,“為什麼”和“ How”格式。

一些品牌已經(jīng)在論壇,reddit討論或客戶評論中公開提供了這種內(nèi)容。該內(nèi)容自然表面在LLM輸出中。

其他品牌在內(nèi)部支持日誌或CRM系統(tǒng)中具有豐富的見解。提取該數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)它。發(fā)布。使其可訪問。 Google的頂點(diǎn),Meta的Llama或R2Decide等專業(yè)解決方案等工具可以幫助簡化此過程。

答案引擎優(yōu)化後接下來是什麼?

AEO只是開始。兩次重大變化都在範(fàn)圍內(nèi) - 兩者都會顯著影響品牌在AI時代的出現(xiàn)。

付費(fèi)發(fā)現(xiàn)會改變

LLM設(shè)定將廣告直接納入其回應(yīng)中。 Google,Cllexity和Openai都為此確認(rèn)了計劃。預(yù)計這種轉(zhuǎn)變會在2025年初發(fā)生 - 可能會更快。

但是不要期望傳統(tǒng)廣告。這些模型將作為對話的一部分提供建議。由於用戶支付了諸如Chatgpt之類的服務(wù),因此經(jīng)濟(jì)模型發(fā)生了變化。新的廣告交付平臺將出現(xiàn),以與每個用戶的查詢相匹配的量身定制的對話廣告片段為LLM。

重點(diǎn)不是推動銷售,而是提供幫助。這意味著品牌將需要自己的品牌方面的LLM,該系統(tǒng)能夠在這些對話中代表公司並在正確的時間建議使用正確的產(chǎn)品。

通過模型上下文協(xié)議到各地的代理商

下一個大波浪涉及處理LLM接口中完整交易的代理。

OpenAI引入了模型上下文協(xié)議(MCP),使Chatgpt能夠做更多的事情,而不是聊天。它可以檢查庫存,回答個性化的問題,甚至計劃交貨。山姆·奧特曼(Sam Altman)將目標(biāo)描述為創(chuàng)造可以採取行動的個人AI助手,而不僅僅是提供信息。

對於品牌而言,這意味著要開發(fā)自己的代理層 - 一個連接到這些對話,提供自定義響應(yīng)並完成客戶旅程而無需將用戶重定向到您的網(wǎng)站的系統(tǒng)。

品牌需要自己的發(fā)現(xiàn)層

為了保持可見和相關(guān)性,品牌必須建立自己的發(fā)現(xiàn)層:講述LLMS語言的內(nèi)容 - 對話,樂於助人,並準(zhǔn)備被推薦。

這不是猜測。轉(zhuǎn)變已經(jīng)發(fā)生。想進(jìn)一步探索嗎?在LinkedIn上與我聯(lián)繫。

以上是答案引擎優(yōu)化(AEO) - 品牌需要知道什麼的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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