LLM SEO优化全方位指南（涵盖LLMs.txt技术）

LLM优化是什么？LLM优化根据不同应用群体会呈现出不同的意思。例如机器学习工程师会认为LLM优化是关于调整提示和令牌限制，方便从大型语言模型中获得更好的性能。换个角度考虑，Iguazio将LLM优化定义为了改进模型响应的方式，具备更智能、更快，并且具有更多的上下文识别。如果是内容运营或者SEOer，LLM优化在你这里就是确保你的内容显示在人工智能生成的搜索结果中。

一、LLMs是什么意思

AI训练师经过大量文本和数据上训练大型语言模型，目的是为了让AI能够自己生成答案、摘要、代码和更加拟人化的语言。AI回答过程中会自动访问互联网上的信息，包括博客文章、官网信息和评论等。

值得一提的是LLM并不会像搜索引擎那样实时抓取网站，而是阅读相关资料并从中学习整合，当有人向AI提问一个问题时，AI会试图回忆他们所看到的并将其改写为答案。如果将你的网站内容调用为正确答案，则说明LLMs优化比较成功。

随着国内外各种模型的发布，用户搜索问题不再单单依赖搜索引擎，一部分用户利用LLM这一个新的搜索方式。简单来说，大家不只是在搜索，更是在交谈，如果你的内容在这种环境可以占据首要答案的位置，那么就获得了更多可见性、流量、以及建立信任的能力。

二、SEO、GEO、AEO和LLMO的区别

无论是传统的SEO策略 (搜索引擎优化)，还是GEO (生成引擎优化)、AEO (答案引擎优化)和LLMO (大语言模型优化)，优化的核心并没有太大变化，目的都是为了让你网站的内容获得更多的曝光量，从而来带一定的转化率。区别在于用户获取内容的渠道是来自搜索引擎、搜素引擎AI概述、AI模型等。

SEO、GEO、AEO和LLMO的区别对比：

SEO（搜索引擎优化）：依靠反向链接和站点架构来建立权限
GEO（创成式引擎优化）：特别强调不相关的品牌提及和语义关联
AEO（答案引擎优化）：专注于成为对特定查询的最佳、最简洁和可来源的响应
LLMO（大型语言模型优化）：倾向于优化内容，不仅针对人员或搜索爬虫，还针对llm进行分块阅读，跳过JavaScript，并依赖嵌入和基础数据集

无论是以上哪种优化方式，结构化的内容，语义清晰，主题权威，实体关联，干净的内部链接等都是必须的步骤。

但关键在于，并不需要为这四种优化制定截然不同的方案。真正需要的是坚实的SEO基础，Google的Gary Illyes证实AI搜索无需专门优化，称 “AI SEO” 并无必要，标准SEO就足以满足AI概述和AI模型的需求。例如：

更多关注实体提及，而非仅仅依赖链接
将网站的核心页面（主页、定价页、关于我们页）和PDF文件视为LLM的重要信息来源
AI爬虫不会渲染JavaScript，因此客户端内容可能无法被识别
思考LLMs如何处理内容结构（分块、上下文、引用），而不只是用户如何浏览

所以，如果你已经在基础SEO上投入精力，其实已经完成了GEO、AEO和LLMO的大部分工作，有时候，做好SEO本身就足够了。

扩展阅读：《SEO新趋势：AIO、GEO、AEO是什么》

三、LLM SEO优化关键技术

既然我们已经知道LLMs并非抓取网站内容，而是理解内容，那么我们在创建和构建内容等方面就需要换一种思路。无关关键词堆砌或算法博弈，关乎清晰度、结构性和可信度，因为这些正是LLMs在决定引用、总结或忽略内容时所看重的因素。

以下技术将帮助你的内容在用户使用生成式搜索时保持可见性：

1、提升内容质量标准

LLMs更加喜欢清晰的表达，尽量避免模棱两可、含糊的回答。语言越自然、具体就越容易理解并重用你的内容。举个具体例子：

不说：“美国服务器在多个领域引领着技术创新与产业发展的新潮流”

应该说：“美国服务器凭借着免备案、多资源、低延迟等优势，提供快速的数据传输和稳定的服务，适合需要高速网络连接的应用场景。”

2、采用结构化、分块格式

分块格式化指的是将内容拆分为易于理解和记忆的信息块。LLMs倾向于优先考虑最易消化的内容结构。也就说明内容的标题、要点和定义明确的章节需要发挥重要作用。不仅能方便用户浏览，还帮助机器理解每个部分的含义。

按以下方式构建内容会有所帮助：

撰写清晰、具有描述性的H2和H3标题
使用能独立传递价值的项目符号
加入摘要和表格以提供快速概览
保持真实、透明与权威

LLMs在采用你的内容之前，需要先确认可靠性，需要确保是否具有展示内容依据、引用来源、公开作者信息，并遵循E-E-A-T原则（经验、专业性、权威性和可信度）等，这一点和Google搜索引擎比较相似。

遵循E-E-A-T原则的方法如下：

尽可能包含作者简介和资质（包括指向作者实际简历和社交档案的链接）
使用主张或统计数据时注明来源
可能的话，分享真实经验（例如 “作为中小型站长……”）
内容越真实、相关且值得信赖，就越容易被AI青睐。

3、针对汇总进行优化

LLMs不会引用整篇博客文章，而是只会提取片段。我们需要讲这些可能会被引用的片段润色的更具吸引力。首段放入重点内容，每个段落都应以有力的引导句开头，明确核心观点，再补充上下文。

优化要点：

每个部分都从你想传达的关键信息开始
保持段落简短且独立完整
创建独立的摘要段落，因为这些段落经常会被AI生成的答案引用

运用模式标记：每个优质摘要的背后都存在一个结构化的内容模型。为了帮助AI理解内容，你需要以特定的方式呈现信息。

为了清晰传达信息，可使用这些模式标记：

用 “文章” 标记博客内容
用 “常见问题页面” 标记问题和答案
用 “How To” 标记说明类内容
用 “作者” 和 “人物” 标记作者传记
用 “网页” 标记一般内容

四、LLM优化的进阶策略

在掌握了清晰表达、结构化呈现、建立信任信号等基础知识后，还可以采取更多策略，让内容获得更好的可见性。

1、使用明确的上下文和清晰的语言

人类有着强大的 “补全信息” 能力，即便信息模糊不清，也能理解其含义。但LLMs很难从模糊的表述中推断含义。如果你的文章中提到 “这个工具” 或 “我们的产品” 却没有上下文，LLM可能会完全忽略这种关联。结果就是：即使你的内容是最佳来源，也会被排除在答案之外。

因此，要让内容足够清晰：

使用完整的产品或品牌名称（如 “RAKsmart美国服务器”），而非仅用 “美国服务器”
在使用技术术语或小众词汇前先进行定义
避免模糊表述（如 “本页”“以上部分”“点击此处”）
无需重复，但必须明确，而非隐晦

2、善用常见问题解答和对话格式

LLMs喜欢常见问题解答（FAQ），因为这类内容直接、可预测且易于引用，与真实用户意图高度匹配，能为Plexity和Gemini等工具提供高价值片段，减少工具的猜测成本。

不过，如果你使用古腾堡编辑器的Yoast SEO FAQ块，需要注意：

不能在FAQ块中使用H2或H3标题标签
该块使用自定义HTML创建专属问答格式，这对结构化数据（常见问题页面架构）很有用，但不支持原生标题标签，这会限制你优化AI可读性和易读性的能力

因此，若目标是出现在AI生成的摘要或回答框中（标题如 “什么是LLM SEO？” 能让AI轻松引用你的内容），手动格式化可能是更好的选择。

以下是兼顾两者的方法：

对每个问题使用H2或H3标签（例如 “什么是llms.txt？”），并在下方撰写清晰、简短的答案。这能提高LLM可见性，但不会生成结构化FAQ架构
使用Yoast FAQ块获取模式支持，但要知道它无法提供合适的标题结构

归根结底，你的FAQ越贴近自然、可搜索的问题，且以用户和AI都能轻松解析的方式构建，就越有可能出现在答案中。

3、用新鲜度信号增强信任

部分LLMs和搜索引擎一样，会优先考虑较新的内容，但我们需要以特定方式与它们 “沟通” 才能充分发挥这一优势。

过时的内容可能会被忽略，如果发布后内容有更新，过时内容可能会被错误引用。

因此需要确保你的网站具有时间因子：明确的 “最后更新” 时间戳（例如 “最后更新：2025年8月19日”）
定期检查内容准确性
更改日志或更新说明（如适用，尤其针对软件或插件内容）

其实无需复杂操作，即使是简单的 “最后更新：2025年8月”，也能帮助读者和 AI 系统相信你的内容是最新的。

4、优先提升作者的知名度和可信度

内容的作者与内容本身同样重要，因此还需要提高作者的曝光度，并着力传达其真实经验。

具体做法：

在WordPress中加入作者简介，包含资质及指向其专业档案的链接
使用 “人物” 架构将内容与特定个人正式关联
融入相关经验（例如 “服务国内数十万用户，有效的帮助国内企业解决了采购全球IT资源时的选择问题。”）

5、战略性使用内部链接

SEOer可以将内部链接视为网站的神经系统，能帮助人类和LLMs理解哪些内容重要、主题间有何关联以及接下来该访问哪里。

但内部链接不仅关乎SEO规范，更是建立主题权威、帮助LLMs构建你的专业知识图谱的方式。

正确做法：

将相关文章整合（例如从 “LLM优化” 链接到 “SEO的模式标记”）
使用描述性锚文本，如 “阅读我们完整的模式标记指南”，而非仅用 “点击这里”
确保每个内容都能支撑更广泛的主题叙述

扩展阅读：《SEO如何做好内链优化》

五、llms.txt的作用：为AI搜索传递正确信号

接下来谈谈LLM可见性的最新进展之一：llms.txt。可以将其视为robots.txt的 “兄弟”，但它并非指导搜索引擎，而是告知AI工具如何与你的内容进行交互。注意llms.txt仍是一个不断发展的标准，对AI工具的支持可能存在差异，但这是主动掌控内容使用是必不可少的。

通过llms.txt可以：

定义内容的重用或总结方式
围绕归属权、许可权设定明确预期
这不仅关乎保护，更是在AI使用加速的背景下采取的主动措施。
Yoast SEO插件现已在插件中提供llms.txt功能，无需处理代码或服务器设置。

扩展阅读：《LLMs.txt介绍及用法全解》

LLM优化和传统SEO区别

LLM优化和SEO同属一个 “家族”，但功能不同，所需思路也略有差异。

对比如下：

传统SEO	LLM优化
由机器人抓取和排名	AIs的阅读、记忆和重用
强调关键字	强调上下文和清晰度
针对serp进行优化	优化AI生成的摘要和答案