答案引擎優(yōu)化 - 這對(duì)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(shí)，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(gè)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(gè)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(duì)話訓(xùn)練模型

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

品牌需要從靜態(tài)，關(guān)鍵字驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容過渡到動(dòng)態(tài)的，對(duì)話材料。不像小冊子那樣思考，而更像是知識(shí)淵博的銷售代表回應(yīng)真實(shí)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(shí)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(huì)註冊，因?yàn)樵撃Ｐ鸵呀?jīng)包含該知識(shí)。

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(dòng)。

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?？缍鄠€(gè)來源贏得鏈接，引用和驗(yàn)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(huì)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(shí)（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(tái)。

但是，存在一個(gè)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(huì)隨著時(shí)間的流逝而建立上下文。詢問Chatgpt對(duì)您的記憶 - 您會(huì)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?yàn)槊總€(gè)用戶的體驗(yàn)都由其獨(dú)特的對(duì)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(shí)際流量。從Chatgpt，Gemini或困惑等平臺(tái)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(shí)的結(jié)果。

如何創(chuàng)建對(duì)LLM友好的內(nèi)容

單獨(dú)監(jiān)視只會(huì)講述一半的故事。要影響LLM培訓(xùn)數(shù)據(jù)，您需要?jiǎng)?chuàng)建新的，有價(jià)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(yuàn)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(duì)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(duì)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(jià)值的數(shù)據(jù)。 LLM對(duì)聽起來像一個(gè)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(shí)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(duì)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(píng)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(huì)顯著影響品牌在AI時(shí)代的出現(xiàn)。

付費(fèi)發(fā)現(xiàn)會(huì)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(jì)劃。預(yù)計(jì)這種轉(zhuǎn)變會(huì)在2025年初發(fā)生 - 可能會(huì)更快。

但是不要期望傳統(tǒng)廣告。這些模型將作為對(duì)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(tái)將出現(xiàn)，以與每個(gè)用戶的查詢相匹配的量身定制的對(duì)話廣告片段為LLM。

重點(diǎn)不是推動(dòng)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(duì)話中代表公司並在正確的時(shí)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(gè)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(gè)性化的問題，甚至計(jì)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(dòng)的個(gè)人AI助手，而不僅僅是提供信息。

對(duì)於品牌而言，這意味著要開發(fā)自己的代理層 - 一個(gè)連接到這些對(duì)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(duì)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。

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