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LLM SEO 或 LLMO 攻略:初學者實戰教學分享

隨著ChatGPT、Claude、Perplexity 等 AI工具快速普及,傳統的 SEO 策略正在轉變。本攻略將教你如何在這些大型語言模型(LLM)中獲得推薦,讓你的品牌在 AI 時代脫穎而出。

Howshin Wang
發布:2025年9月14日
更新:2026年1月18日
25 分鐘閱讀
784 次瀏覽
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LLM SEO 或 LLMO 攻略:初學者實戰教學分享

為什麼LLM SEO是未來趨勢?

相信現在許多人開始查詢資料的平台都是 ChatGPT、Claude、Perplexity 等 AI 工具吧,這只是剛開始,想像 AI 快速發展的未來,傳統的SEO策略一定會面臨極大轉變。如果你已經預見了未來搜尋狀態的發展,不管你是網站技術人員、SEO 專家行銷人員或網站經營者,從現在就開始要開始改變思維,本攻略將教你如何在這些大型語言模型(LLM)中獲得推薦,讓你的品牌在AI時代脫穎而出,不能再等待,現在就開始跟著我們一起做,再慢就事情大條了,我們透過實戰將品牌推進 AI LLM 中,這不是 AI 文章,而是真正實作分享文。

搜尋行為的轉變

現在越來越多人開始使用 AI 工具來獲取資訊,因為:

  • 對話式互動:使用者可以像聊天一樣提問並追問細節
  • 個人化回應:AI 能根據上下文提供更精準的建議
  • 即時解答:不需要瀏覽多個網頁就能得到答案,爬文比例大幅降低

SEO 還是很重要,GEO 或 LLM SEO (LLMO)不會完全取代傳統搜尋

雖然 LLM 勢不可擋,但傳統搜尋引擎仍然重要,尤其是你是從事以下服務的商家:

  • 尋找在地商家(Google地圖)
  • 比價購物
  • 瀏覽多個選項的需求

LLM 適合需要深度分析和互動的查詢,而傳統搜尋適合快速找到多個選項的情況。

LLM SEO的基本原理

從關鍵字到對話

傳統 SEO 專注於「關鍵字排名」,LLM SEO ,或者有人稱作LLMO、LLO,專注於「對話推薦」。使用者在AI工具中:

  1. 提出初始問題
  2. 根據回答進行追問
  3. 深入探討特定細節

你需要優化的不只是單一問題的回答,還要為整個對話流程進行優化。

註:如果你還不了解什麼是 LLM SEO 或相關名詞請考以下文章

什麼是 GEO、AEO、AAO、VSO、LLO?跟 SEO 有什麼不同

品牌權威性更重要

LLM 傾向推薦知名品牌。當使用者詢問「最好的專案管理工具」時,AI 更可能提及 Notion、Trello這些知名品牌,而不是小眾工具。

提示詞vs關鍵字:思維轉換

傳統關鍵字思維

  • 「線上學習平台」
  • 「最佳學習軟體」
  • 「教育科技工具」

LLM提示詞思維

  • 「我想為我的小團隊找一個易用的線上培訓平台,預算在每月500元以內,有哪些推薦?」
  • 「哪些線上學習平台適合企業員工技能提升,並且有中文介面?」
  • 「比較 Coursera和 Udemy for Business,哪個更適合中小企業?」

關鍵差異:提示詞包含更多背景資訊和具體需求,因為 AI 需要上下文才能提供精準建議。

7步驟 LLM SEO實戰攻略

步驟 1:打造資訊豐富的首頁

要做什麼:

  • 清楚說明你的產品/服務是什麼
  • 添加詳細的 FAQ 區塊
  • 提供足夠的上下文資訊

註:FAQ 絕對是 LLM 訓練或者AI爬蟲的關鍵重點,本公司有實際驗證範例,有需要歡迎洽詢 本公司專業 AI SEO 團隊

範例:

原本:「我們是數位行銷公司」
改成:「我們是專門協助台灣中小企業進行 Facebook 廣告投放和 Google Ads 優化的數位行銷公司,已協助超過 200 家企業提升線上營收」

步驟2:為每個核心功能建立專屬頁面

實施策略:
為你的主要功能/服務分別建立詳細頁面,包含:

  • 功能說明
  • 使用方法
  • 定價資訊
  • 使用案例

範例:
如果你經營線上教育平台,建立以下頁面:

  • /features/video-course-creation - 課程製作功能
  • /features/student-progress-tracking - 學習進度追蹤
  • /features/interactive-quiz-builder - 互動測驗工具

實戰案例

本公司官方網站(渥合數位網站設計)在網站中建立了「LLMs.txt 生成器」頁面,提供用戶免費生成 LLMs.txt 並加入網站中提升 AI 搜尋機會,功能建立完成後不久在 ChatGPT 搜尋 LLms.txt相關資訊食,透過問答對話已經見到渥合數位網站設計提供的「LLMs.txt 生成器」功能被 AI 搜尋後引用推薦。

截圖 2025-09-14 晚上8

步驟3:針對不同使用案例建立解決方案頁面

目標: 當 AI 被問及特定情境時能找到你的專門頁面

範例:
線上會計軟體公司可建立:

  • /solutions/freelancers - 自由工作者會計解決方案
  • /solutions/restaurants - 餐廳業財務管理
  • /solutions/ecommerce - 電商會計自動化
  • /solutions/small-business - 小型企業記帳系統

步驟4:撰寫策略性部落格內容

內容類型:

  • 競品比較文章
  • 替代方案指南
  • 行業深度分析
  • 問題解決方案

內容範例:

  • 「2025年 Zoom vs Google Meet vs Microsoft Teams 功能比較」
  • 「10 個 Shopify替代方案:哪個最適合台灣電商」
  • 「中小企業選擇 ERP 系統的 5 個關鍵考量」

策略價值: 當有人詢問你的競爭對手時,AI 可能會引用你的比較文章,間接為你帶來曝光。

步驟5:全網品牌提及策略

平台佈局:

  • 專業平台:LinkedIn發布行業洞察
  • 社群媒體:Facebook、Instagram分享成功案例
  • 問答網站:在 PTT、Dcard回答相關問題
  • 影音內容:YouTube 教學影片
  • Podcast:接受訪談或主持節目

執行技巧:
確保在不同平台上保持一致的品牌訊息,越多地方提及你的品牌,AI 越可能認為你是權威來源。

實戰範例

除了網站宣傳外,我們同步在公司社群發布相關的工具(LLMs.txt),你可以清楚的從以下 ChatGPT 的回答看到了 LLMs.txt 生成器在FB所發表的刊文也被 AI 引用。

社群中推薦,在 LLM AI 對話中曝光實戰範例

步驟6:維持資訊一致性

常見錯誤:

  • 網站說產品適合「新創公司」,社媒上說適合「大企業」
  • 官網價格是 5,000元,部落格文章寫3,000元
  • 功能介紹在不同頁面有矛盾說法

解決方案:
建立「品牌資訊統一表」,確保所有平台的資訊完全一致:

  • 產品定位
  • 目標客群
  • 價格方案
  • 核心功能
  • 公司背景

步驟7:優化後續對話(二級提示詞)

使用者對話模式:

  1. 初始問題:「推薦好用的專案管理工具」
  2. 追問:「這些工具的價格如何?」
  3. 深入:「哪個最適合 10人 團隊?」
  4. 細節:「可以整合 Google 日曆嗎?」

優化策略:
在你的網站內容中預先回答這些後續問題:

  • 建立詳細的定價頁面
  • 製作功能比較表
  • 提供整合能力說明
  • 準備客戶成功案例

實戰檢查清單

內容檢查

  • 首頁清楚說明產品定位
  • 每個核心功能都有專屬頁面
  • 針對不同使用情境建立解決方案頁面
  • 定期發布高品質部落格文章
  • 所有價格和功能資訊保持一致

品牌佈局檢查

  • Google我的商家資料完整
  • LinkedIn公司頁面優化
  • 社群媒體定期更新
  • 行業相關論壇參與討論
  • 建立 Podcast 或 YouTube 頻道

技術優化檢查

  • 網站速度快速載入
  • 手機版本友善
  • 結構化資料標記
  • XML網站地圖更新
  • 內部連結結構清晰

成效追蹤方法

直接測試

定期在 ChatGPT、Claude、Perplexity 等工具中輸入相關提示詞,檢查:

  • 是否被提及
  • 提及的頻率
  • 描述是否準確
  • 在推薦列表中的位置

間接指標

  • 品牌搜尋量增長
  • 直接流量提升
  • 社群媒體提及增加
  • 業界聲譽改善

常見錯誤與避免方法

錯誤1:過度關注技術細節

問題: 花太多時間優化技術面,忽略內容品質
解決: 優先製作高品質、資訊豐富的內容

錯誤2:資訊過於分散

問題: 在不同平台說法不一致
解決: 建立統一的品牌訊息指南

錯誤3:忽略對話流程

問題: 只優化初始問題,不考慮後續追問
解決: 預測並準備完整的對話路徑

總結

LLM SEO 的核心是建立品牌權威性和提供豐富的上下文資訊。與其追求關鍵字排名,不如專注於成為AI工具值得推薦的權威來源。記住,AI 只能推薦它所知道的資訊,所以你的任務就是確保它對你的品牌有充分且正確的了解。

開始實施這 7 個步驟,讓你的品牌在 AI 時代獲得更多曝光和推薦機會!

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9 大生成式引擎最佳化策略:GEO 論文解析
什麼是 LLMs.txt:網站置入 LLMs.txt 對 AI 搜尋的影響性解析
流量來源已經跑到 ChatGPT 了嗎?你不可忽視的 AI 搜尋流量

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最後更新:2026年1月18日

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