答案引擎优化(AEO) - 品牌需要知道什么
答案引擎优化 - 这对品牌意味着什么?
答案引擎优化是组织内容的过程,因此在回答用户查询时,大型语言模型(LLM)可以解释,引用和推荐您的品牌。要使您的品牌被LLM认可,您必须了解这些模型如何从数据中学习。 LLM经过培训以完成句子。举一个例子:“生活就像一盒巧克力。”在训练过程中,该模型将掩盖一个随机的单词并尝试预测它。为了使您的内容出现在LLM的响应中,它需要成为其培训数据集的一部分。
以下是一些企业的提示:
问答格式:通过对话训练模型
只需在线发布您的产品目录不会确保LLM使用它。他们可能会刮擦它,但不会优先考虑它。标准营销副本还不够。 LLM通过自然对话学习,而不是口号或标语。
品牌需要从静态,关键字驱动的内容过渡到动态的,对话材料。不像小册子那样思考,而更像是知识渊博的销售代表回应真实的客户查询。这是传统SEO短缺的地方 - 它是围绕孤立的关键字构建的。 LLM需要上下文。
有益而真实的:惊喜模型
LLM忽略了他们已经拥有的信息。如果您的内容陈述“地球是圆形”,则可能不会注册,因为该模型已经包含该知识。
您应该专注于揭示有关您的品牌,产品或行业的新事物。最有影响力的内容是新鲜的,有用的,并且植根于真正的互动。
权威性:成为值得援引的来源
一些原则保持不变。就像SEO一样,信誉仍然起着至关重要的作用。跨多个来源赢得链接,引用和验证的内容可以建立权威。低质量或垃圾邮件含量不起作用。如果您的品牌缺乏信任或独特的声音,LLM将不会回荡。
答案引擎优化的监视幻影
每当出现新的技术趋势时(AEO也不例外),科技公司急于开发监视工具。最新的工具,例如Dextable,Daydream和Goodie,提供仪表板来跟踪品牌提及,包括Chatgpt和困惑之类的AI平台。
但是,存在一个挑战:LLM的行为与搜索引擎不同。他们保留记忆。与Google历史上不记得过去的搜索不同,LLM会随着时间的流逝而建立上下文。询问Chatgpt对您的记忆 - 您会看到。这些模型基于以前的交互作用而发展,从而影响未来的产出。这使得任何仪表板都无法准确监视所有可能的响应,因为每个用户的体验都由其独特的对话历史记录塑造。
LLM流量的最佳测量
那么,有什么更好的方法来衡量影响呢?跟踪实际流量。从Chatgpt,Gemini或困惑等平台中监视您网站中的内容。它具有成本效益,准确,并显示出真实的结果。
如何创建对LLM友好的内容
单独监视只会讲述一半的故事。要影响LLM培训数据,您需要创建新的,有价值的品牌内容。旧的SEO策略不再适用。您的品牌具有独特的见解和愿景。不要将它们埋在通用产品清单后面。
以寻找“退休手表”的人为例。与其列出五种产品,不如说明什么定义了一款出色的退休手表。是遗产吗?可读性?情感意义?让用户进行有意义的对话。这种情况正是LLM旨在吸收的上下文。
总而言之:展示您已经进行的对话。查看您的网站搜索日志,销售脚本和支持聊天。那是有价值的数据。 LLM对听起来像一个有用的人的内容做出了最好的反应。
这是继续进行的方法:
了解用户意图和框架问题
- 围绕人们提出的真实问题构建内容。
- 一开始就提供简洁的直接答案。
专注于有意义的内容
- 不要只是描述功能。解释相关性。
- 分享故事 - 他们更令人难忘。
优化语音与对话
- 使用措辞,这种措辞与您的品牌音调保持自然并保持一致。
- 优先考虑“ WHO”,“ WHAT”,“ WHERE”,“ WHER”,“为什么”和“ How”格式。
一些品牌已经在论坛,reddit讨论或客户评论中公开提供了这种内容。该内容自然表面在LLM输出中。
其他品牌在内部支持日志或CRM系统中具有丰富的见解。提取该数据。结构它。发布。使其可访问。 Google的顶点,Meta的Llama或R2Decide等专业解决方案等工具可以帮助简化此过程。
答案引擎优化后接下来是什么?
AEO只是开始。两次重大变化都在范围内 - 两者都会显着影响品牌在AI时代的出现。
付费发现会改变
LLM设定将广告直接纳入其回应中。 Google,Cllexity和Openai都为此确认了计划。预计这种转变会在2025年初发生 - 可能会更快。
但是不要期望传统广告。这些模型将作为对话的一部分提供建议。由于用户支付了诸如Chatgpt之类的服务,因此经济模型发生了变化。新的广告交付平台将出现,以与每个用户的查询相匹配的量身定制的对话广告片段为LLM。
重点不是推动销售,而是提供帮助。这意味着品牌将需要自己的品牌方面的LLM,该系统能够在这些对话中代表公司并在正确的时间建议使用正确的产品。
通过模型上下文协议到各地的代理商
下一个大波浪涉及处理LLM接口中完整交易的代理。
OpenAI引入了模型上下文协议(MCP),使Chatgpt能够做更多的事情,而不是聊天。它可以检查库存,回答个性化的问题,甚至计划交货。山姆·奥特曼(Sam Altman)将目标描述为创造可以采取行动的个人AI助手,而不仅仅是提供信息。
对于品牌而言,这意味着要开发自己的代理层 - 一个连接到这些对话,提供自定义响应并完成客户旅程而无需将用户重定向到您的网站的系统。
品牌需要自己的发现层
为了保持可见和相关性,品牌必须建立自己的发现层:讲述LLMS语言的内容 - 对话,乐于助人,并准备被推荐。
这不是猜测。转变已经发生。想进一步探索吗?在LinkedIn上与我联系。
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