LLMP 检索：当前形势及其对数字营销的影响
LLM 检索正在迅速改变用户在线访问信息的方式，既给数字营销带来了新的机会，也带来了挑战。
Semrush 进行了一项研究，以调查 AI 检索平台，包括 Google AI Overviews、Google AI Mode、ChatGPT、Claude 和 Perplexity 的潜在影响。这些检索平台可能会对公司的搜索流量和收入产生重大影响。
什么是 LLMP 检索？
LLM 检索指的是使用 AI 驱动的聊天机器人和大规模语言模型（LLMs），例如 ChatGPT、Google Gemini 和 Claude 来获取信息，而不是依赖传统的 Google 搜索来查找答案。这些 LLM 可以提供交互式和综合的答案。
自 ChatGPT 上线以来，AI 检索和生成 AI 的增长迅速。
从 2020 年到现在，“AI 检索”关键词在谷歌上搜索量增加了 3233%。
与传统的 Google SERP 不同，这些大语言模型优先考虑直接、个人化的回答，并引用来源以确保可靠性。即使您使用 Google，您也会看到 AI Overviews 为大多数查询提供答案，这依赖于 Google 的 Gemini LLM。
此外，LLM 检索是为快速获取答案而设计的。生成式搜索 LLM 竞争以获得最佳用户体验。
如何优化 LLMP 检索
结构内容以便 AI 分析
LLMs 喜欢清晰结构化、事实丰富的内容，以直接回答问题。为了使您的内容在 LLM 中得到提及，您需要优化您的内容。
操作步骤：
- 使用描述性、简洁的标题：分割内容以便扫描，并使用 H1、H2 和 H3 标签来描述主题。
- 包含列表和表格：概括关键信息，使用清晰易懂的语言来简化分析。
- 创建 FAQ 部分：直接回答常见问题，用简洁的答案来回答。此外，您可以对问题做出子标题，如 “什么是关键词研究？” 来与用户查询保持一致性。
- 添加比较表格：将数据以横向形式展示（例如，特征、价格）以简化分析。尝试创建带有明显标签的列头的表格，以便 AI 能够轻松提取信息。
- 确保事实准确性：核实数据并引用可靠来源以增加可信度。避免模糊或没有证据的断言。
- 优化可读性：使用简短的句子和段落。目标是让内容清晰易懂，且适合 6-8 年级阅读水平。
与 AI 检索合作的关键概念
对于数字营销人员来说，最好的资源是什么？
在这一节中，您将学习有关优化数字营销策略以与 AI 检索合作的一些最重要的方面。让我们从了解 LLMP 检索如何影响数字营销开始。
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AI 检索的未来
随着 LLMP 检索的发展，它们将在整个互联网上占据更大的比例。因此，与 AI 检索合作不仅是现在可以提高流量的一种手段，而且也是未来的数字营销必备技能。
最好现在就开始优化您的内容和数字平台，而不是等到被淘汰的时刻来行动。
