鹿泽笔记自Google首次出现以来，数字营销领域刚刚经历了最重大的转变。每个人都在试图弄清楚传统搜索引擎可见率的下降，但聪明的公司已经想出了如何通过成为出现在每个人眼皮底下的新机会的先行者来抢占竞争对手的先机。
大型语言模型SEO不仅仅是一个时尚的术语，它是它们在AI驱动的搜索世界中的独特力量，在这个世界中，第一个采取行动的人已经获得了巨大的回报。那么LLM SEO服务如何让国内谷歌网站seo优化的自然流量增长飙升？
为什么大型语言模型SEO正在彻底改变自然流量增长
企业唯一可持续的竞争优势是能够比竞争对手更快地学习。现在再正确不过了，尤其是考虑到我们正在见证可能是自互联网诞生以来搜索行为的最根本性转变。
但有趣的是：当每个人都对流量下降感到恐慌时，实施LLM SEO服务的公司正在为前所未有的增长做好准备。AI搜索市场正在呈现快速的增长。
用户行为改变
人们现在以完全不同的方式使用搜索引擎：
- 80%的用户现在有40%的时间依赖AI驱动的摘要
- 68%使用LLM来研究和总结信息
- 58%的受访者依靠AI进行产品推荐
当AI搜索用户访问网站时，他们可能已经比较了他们的选择，甚至可能已经了解我们的价值主张。使他们更有可能转化。这
不仅仅是关于技术，还与根本不同的用户意图和行为模式有关。
关于AI SEO优化投资回报率的令人震惊的真相
大多数企业没有意识到这一点：传统的自然流量增长策略正在变得不那么有效，但人工智能驱动的SEO提供了指数级更好的结果。
收入现实检查
即使各行各业的传统流量下降了，但AI优化型公司报告说：
- AI搜索流量的转化率提高了
- 压缩的营销渠道带来更快的转化
- 由于更合格的潜在客户，客户生命周期价值更高
为什么？AI搜索用户已经受过预先教育并准备好进行转换，他们已经从他们的AI助手那里接受了详细的比较和建议。
AI搜索中的引文优势
Semrush的研究发现了一个改变规则的见解：ChatGPT在传统搜索中主要引用排名第21+位的页面，时间接近90%。这意味着企业不需要前3名的排名来主导AI搜索结果。
AI系统可以更多地关注离散内容’块’的相关性和质量。而且整体页面体验也会减少。
机器学习SEO与传统SEO：2025年发生了什么变化
传统的SEO和机器学习SEO不是竞争的，它们相辅相成。然而，权重已经发生了巨大变化。
传统的SEO基础仍然至关重要
LLM SEO服务仍然需要扎实的传统SEO基础：
- 可抓取的网站架构
- 优质内容制作
- 策略关键词定位
- 技术优化
新的AI特定要求
人工智能搜索引擎优化的分歧之处：
基于实体的优化：AI系统比关键字更能理解实体（人员、地点、概念）。内容需要明确建立实体关系。
对话式查询重点：传统的SEO以“最好的项目管理软件”为目标，而AI优化的目标是“一个50人的营销机构应该使用什么项目管理工具进行客户活动？
品牌提及策略：与传统的反向链接不同，AI系统重视整个网络中的品牌提及和情绪，而不仅仅是链接的参考文献。
结构化数据增强：架构标记对于AI理解至关重要，而不仅仅是丰富的摘要。
内容结构改变
AI系统以不同的方式解析内容。以下是现在有效的方法：
- 传统的：关键词密度+H1/H2结构
- AI优化：实体提及+对话答案+可引用区块
与传统搜索引擎相比，AI系统可以更深入地理解用户意图，因为它们可以更有效地处理自然语言，通过对话获取上下文，并随着时间的推移建立对每个用户的理解。
真正推动结果的LLM SEO服务
最有效的LLM SEO服务集中在直接影响AI可见性和流量质量的五个核心领域。
1、原始数据和研究发布
AI系统优先考虑独特的数据驱动型内容。通过AI SEO优化成功的公司始终如一地发布：
- 内部数据分析和趋势
- 行业调查和研究
- 专家访谈和见解
- 比较研究项目
2、多模式内容创建
AI系统越来越青睐结合文本、图像、视频和交互式元素的内容。这为不同的AI响应格式创造了更多的引用机会。
获胜格式：
- 包含数据细分的信息图表
- 交互式计算器和工具
- 带文字记录的视频解释
- 带有摘要的可下载资源
3、社区平台优化
Semrush的研究显示，Quora是Google AI概述中引用次数最多的网站，Reddit位居第二。聪明的企业正在策略性地在这些平台上建立影响力。
Quora和Reddit用户经常提出和回答其他地方没有解决的小众问题。使它们成为高度具体的AI提示的丰富信息源。
4、对话内容策略
传统博客文章回答“什么是某个东西？AI优化的内容回答“我应该根据我的具体情况使用某个东西吗？这种差异导致了截然不同的引用率。
查询演变示例：
- 传统的：“CRM软件功能”
- AI优化：“为一家具有集成需求的25人B2B服务公司提供CRM建议”
5、品牌情绪管理
与网站的传统SEO不同，AI驱动的SEO需要管理品牌的整个网络形象。AI系统会从每次提及中考虑情绪、背景和权威。
人工智能搜索引擎优化最佳实践
实施成功的人工智能搜索引擎优化需要一种与传统SEO方法截然不同的系统方法。
用于AI理解的内容结构
AI系统擅长解析结构良好的信息。这是获胜的公式：
- 清除实体关系：每条内容都应该在实体（品牌、竞争对手、行业术语、用例）之间建立明确的联系。
- 对话问答格式：构建内容以直接回答AI用户提出的问题，而不仅仅是他们可能搜索的关键字。
- 可引用内容块：创建独立的段落，作为完美的AI响应块-完整的思想和支持上下文。
权威建设框架
传统的反向链接不那么重要，整个网络的品牌权威更为重要。这需要：
- 综合评论网站存在：在所在行业的每个相关评论平台上声明和优化个人资料。
- 策略内容合作伙伴关系：与行业出版物合作，发布数据驱动的见解，以建立主题专业知识。
- 社区思想领导力：定期向行业论坛、社交平台和Q&A网站提供有价值的见解。
AI爬虫的技术优化
许多AI系统不执行JavaScript，因此技术优化至关重要：
- 确保核心内容以HTML格式呈现
- 实施全面的架构标记
- 专门为AI爬虫创建XML站点地图
- 优化所有AI平台的可抓取性
如何衡量AI驱动的SEO成功
衡量LLM SEO服务的有效性需要专为AI搜索环境设计的新指标和工具。
AI搜索成功的基本指标
- 推荐流量跟踪：在Google Analytics（分析）4中设置自定义渠道组，以使用正则表达式模式隔离AI搜索流量。
- 引用频率：跟踪品牌在不同AI平台上被提及的频率以及在什么背景下被提及。
- 声音份额：在AI响应中衡量品牌提及与竞争对手的对比。
- 转换质量：监控AI流量与传统自然流量的转化率差异。
高级AI SEO测量
企业应跟踪以下时间范围：
- 30-90天：引荐流量变化
- 30-90天：品牌提及频率
- 30-90天：引文改进
- 90+天：声部变化份额
LLM SEO主要关注可见度指标，例如推荐流量、提及、引用、声音份额、模型份额和搜索份额。这些指标为传统SEO带来了重大转变，传统SEO通常专注于排名和流量。
准备好实现自然流量增长转型了吗？
当竞争对手努力应对传统搜索流量下降的问题时，AI优化的公司正在捕获有价值的访问者。
机会窗口正在迅速关闭。正如Semrush的研究表明的那样，如果Google的AI模式成为默认体验，到2028年，AI搜索可能会更快取代传统搜索。
每延迟一天AI优化，竞争对手就可以占领市场份额。在人工智能搜索引擎优化方面取得成功的公司从几个月前开始，建立了AI系统越来越依赖的内容、权威和技术基础。自然流量增长策略需要随着用户行为的发展而发展。问题不在于AI搜索是否会占据主导地位，而在于是否准备好了。