如何針對 LLM 做網站 SEO？打造 AI 時代的搜尋能見度
透過 LLM（英文：Large Language Models，大型語言模型）搜尋資訊已經相當普遍，甚至有些專家預測傳統搜尋引擎即將走入歷史。雖然 StatsCounter 的報告顯示，Google 目前仍穩居約 90% 的市場份額¹，但 AI 搜尋量的快速成長值得我們關注——因此，讓我們一起了解如何針對 LLM 優化網站，讓內容能出現在 ChatGPT 等工具中。
什麼是 LLM SEO？
針對 LLM 做 SEO，指的是發布可能被大型語言模型二次利用的資訊。
通常，使用 LLM 生成回答的聊天機器人不會另外進行研究，因為它們已經掌握大量模型訓練資料，尤其是廣為人知的事實、定義或規則。
不過，遇到以下情況時，系統便會啟動研究功能：
- 問題需要最新資訊——例如天氣、體育賽事或統計數據。舉例來說：「今年台灣的出生人數是多少？」；
- 資料冷門或非常具體——涉及當地市場、特定人士或公司，例如：「台北哪一家店的烤肉捲最好吃？」。
主動搜尋資訊後，語言模型便不會受限於訓練資料，也不再像早期版本的 ChatGPT 一樣是封閉的資料集合。這不僅為讀者帶來全新的可能，也為提供資料的企業創造了新的機會。
為什麼值得針對 LLM 優化網站？
支持者提出了許多理由，說明為什麼人們應該借助 AI 搜尋資訊。
不可否認，最大的優勢在於取得資料時的精準度與速度——我們不必瀏覽數十個搜尋結果、接受 Cookie 橫幅、關閉廣告，再從頁面中尋找感興趣的內容。
取而代之的是，我們會直接獲得符合問題的答案。因此，網路上流傳著一個有趣的比喻：Google 是一座宏偉的圖書館，而 ChatGPT 則是一位博學的圖書館員。
AI 無疑是一種全新的資料取得技術，相較於傳統搜尋引擎具備策略性優勢。不過，這並不代表 SEO 即將結束，而是它的形式正在改變。從 GPT-4 版本開始，ChatGPT 會列出資料來源，顯示公司名稱及來源連結——因此，我們仍然能獲得帶來流量與建立品牌知名度等傳統效益。
因此，值得順應時代發展，調整網站資訊以符合新的搜尋方式，避免失去網路能見度。
如何針對大型語言模型優化網站？
我們可以沿用標準分類，將工作分為網站內部（on-site）與網站外部（off-site）兩個面向。
On-site SEO
針對 LLM 做 SEO 的核心，與 Google 搜尋引擎 SEO 相同：必須提供可靠且有價值的資訊，讓使用者能夠看見。
不過，內容的特性正在改變。一般且廣為人知的資訊，很可能已經存在於模型的知識庫中，因此模型會直接引用，不再提供外部來源。我們必須發布競爭對手沒有的獨特且詳細資料——例如深入的說明、產品評論、自行進行的問卷或研究結果等。
這無疑提高了內容行銷產業的門檻。在傳統 SEO 中，仍然普遍遵循使用熱門關鍵字的原則；實際上，就是以比前人更好的方式描述相同主題。然而，LLM 需要依靠新的資料來補足自身在精準回答上的不足，因此對內容獨特性提出了更高要求。
若要結合 LLM SEO 與 Google 能見度，必須記住優質 content 一貫具備的四個面向。
專業性
專業性來自多年投入特定產業的經驗。豐富經驗能讓人以不同角度看待主題，提出個人觀察、預測趨勢，並探討更實用的面向。對主題的深入理解會帶來一種自在、洞察力與魅力，讓專家內容與 AI 生成內容有所區隔。
文章範例：「Content writer——這份工作在做什麼？」（作為內容創作專家，我們比其他人更深入地介紹了 content writer 這項職業）。
獨特性
指不易取得、能為特定議題帶來新資訊或替代觀點的內容，例如產品評論或測試、問卷調查結果、實驗成果、趨勢分析、市場研究，以及公開統計數據。
文章範例：「最受歡迎的寫作服務」（作為 contentwriter.co 平台的創作者，我們公開了自行蒐集的寫作服務熱門程度資料）。
功能性
指能協助使用者完成某項任務的動態內容，例如購買產品、預約服務或比較價格等。運用這類資訊處理方式的網站，通常比只提供靜態內容的網站更容易獲得良好排名。功能性是內容行銷非常重要的一環，也能避免搜尋引擎壟斷，因為搜尋引擎只能提供資訊功能。
範例：提供英語服務的台灣寫作者（這個頁面能協助使用者與熟悉英語的台灣文案寫作者合作）。這是詳細功能資訊的範例，也是 AI 無法直接複製的內容。
真實性
這類內容不只是單純提供資訊，也加入了情感與主觀觀點。例如旅遊部落格，作者分享親身感受；以實際使用經驗為基礎的真實產品評論；以及各種 user generated content，也就是充滿活力的討論與思想交流。
如果內容具備上述特徵，就更有機會在搜尋引擎與 LLM 中建立能見度。除此之外，優質 content 也能發揮其他重要的商業功能——例如 Stackla 的報告²顯示，高達 90% 的消費者表示，真實性是選擇品牌時的重要因素。
另一方面，CMI³ 的資料指出，內容行銷產生的潛在客戶數量，是傳統行銷方法的三倍以上。因此，請記住，投資資訊品質帶來的效益不只體現在 SEO 上。
Off-site SEO
針對 LLM 的 off-site SEO，建立在數位公共關係活動之上。
從定義來看，這些活動是企業與外部環境溝通的方式，因此能呈現各種與企業相關的資訊。
AI 不只會分析我們網站上的資訊，也會處理關於企業本身的資料，並從其他入口網站取得資訊。哪些做法有助於 LLM SEO？
發布贊助文章與客座文章
媒體環境中關於企業的資訊越多，LLM 就有越多可能引用的內容。當資訊來源更加多元時，我們更有機會出現在「哪家公司提供 X 服務？」或「哪裡可以找到 Y 產品供應商？」等提示詞的回答中。
蒐集評論並參與排行榜
所有蒐集企業資訊的比較、排行榜與目錄，都能直接幫助 LLM SEO。透過這些內容，我們可能在「列出 X 產業中最好的公司」等提示詞中獲得能見度。
潛在的搜尋問題無窮無盡，因此值得盡可能擴大網路曝光。如此一來，我們便能強化自身存在感，最大限度提高 LLM 在研究過程中注意到我們的機會。
總結
- AI 搜尋資訊的使用率持續上升，原因在於它能快速且精準地生成資料。
- LLM SEO 主要依靠模型訓練資料中尚未具備的內容。因此，發布最新、冷門或詳細的資訊，能最大限度提高出現在 AI 搜尋結果中的機會。
- On-site SEO 需要打造最高品質的獨特內容；off-site SEO 則著重於建立企業在媒體環境中的形象。
- 有價值的 content 不僅能提升品牌在 LLM 工具中的能見度，也能強化傳統搜尋引擎排名。此外，它還能帶來建立品牌形象、產生潛在客戶等其他商業效益。這是一項值得投入的長期策略。
您的評論已被新增，正在等待批准。
發佈留言