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LLMO(大语言模型优化)

LLMO(Large Language Model Optimization,大语言模型优化)是指优化自家网站与信息发布方式,使 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 等大语言模型(LLM)在生成的回答中,能够正确理解并提及、引用、推荐自家品牌、产品与内容的一系列举措。 SEO 追求的是“在搜索结果中的排名”,而 LLMO 追求的是“能否连同名字与依据一起出现在 AI 的回答里”。 原理:LLM 依据预训练时吸收的数据,以及回答时通过网络搜索获取的信息(RAG)来组织答案。因此,是否容易被提及、被引用主要取决于以下三点: • 在容易进入训练数据的权威媒体、比较网站、评测网站上,是否刊载了准确的自家信息(站外) • 回答时被检索到的页面,是否具备简洁回答问题的结构(结论先行、标题、FAQ、结构化数据、llms.txt)(站内) • 公司名、产品名与品类之间的关联,在多个信息源中是否一致(实体一致性) 实务用法:常见做法是登记数十至数百条预期问题(提示词),按 AI 逐一定期测量提及率、提及位次、引用来源与情感倾向,并在与竞品比较的同时改进内容与公关。该词与 GEO(生成引擎优化)、AEO、AIO 基本同义;日本多称“LLMO”,海外多称“GEO”“AEO”。 相关工具:日本国产有 Mieruca GEO、DolphinX AIO、AKARUMI、SUPER ACT、BringRitera、User Insight,海外有 Profound、Peec AI、OtterlyAI、AthenaHQ 等,用于 LLMO 的测量与改进。主要工具的差异已在《LLMO/GEO 对策工具推荐比较》一文中整理。

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