頁面內部大型語言模型搜尋引擎最佳化（On-Page LLM SEO）

隨著大型語言模型（LLMs）和人工智慧搜尋的崛起，我們需要重新思考內容創作。傳統搜尋引擎會爬取整個頁面，但大型語言模型有「詞元限制」（token limit），它們只會閱讀頁面的一小部分，並優先處理那些結構最清晰、最有用且最能直接回答問題的內容。

為了在這個新時代中脫穎而出，你的內容必須同時具備以下兩種特質：可被機器讀取和隨時可提供答案。

大型語言模型是透過對話模式和結構化問答數據進行訓練的，因此它們特別擅長處理問答（Q&A）格式的內容。與其只用條列式列出重點，不如將核心資訊轉化為問答形式，這不僅對大型語言模型有益，也能幫助傳統搜尋引擎理解你的頁面。

執行方式：

在頁面頂部添加「關鍵要點」區塊。 將最重要的資訊濃縮成一個問答區塊，置於頁面最上方。
利用FAQ結構化資料（Schema）。 你可以透過在頁面原始碼中加入 FAQPage 結構化資料，手動為你的問答區塊加上標記。這能讓傳統搜尋引擎（例如 Google）更清楚地理解你的問題和答案。
在文章中適時插入問答區塊。 當你討論到一個容易引起疑問的主題時，可以在該段落內插入一個小型的問答區塊，以直接回答讀者可能有的問題。

傳統的搜尋引擎最佳化（SEO）著重於關鍵字，但為了讓大型語言模型更好地理解你的內容，你需要納入「實體」（Entities）。實體是指具體的人、事、物、地點或概念。大型語言模型透過識別這些實體，來建立它們與你內容核心概念之間的關聯。

執行方式：

將具體實體加入核心句。
與其寫「健康的飲食有助於預防心血管疾病」，不如寫「富含Omega-3脂肪酸的鮭魚、酪梨和核桃等食物，能有效降低膽固醇，預防心血管疾病」。這樣一來，大型語言模型不僅能理解「健康飲食」，還能精確地識別出具體的食物實體，並將它們與「心血管疾病」這個概念建立關聯。
將實體分組。
你可以將「iPhone 16、Samsung S25 Ultra、Google Pixel 10」這些具體的實體，歸類為一個更大的概念——「2025年旗艦智慧型手機」。當你在內容中同時提及這些手機時，這樣的分組方式能讓大型語言模型快速理解它們之間的共同屬性，並將你的內容與「手機比較」或「年度最佳手機」等更廣泛的搜尋意圖連結起來。
將標題轉化為問題。
將傳統的敘述性標題「選擇最適合你的筆記型電腦」改為問句「我該如何選擇最適合我的筆記型電腦？」。這不僅模擬了用戶在搜尋時的真實語氣，也讓大型語言模型更容易將你的內容識別為一個「提供解決方案」或「提供購買建議」的資源，從而提高內容在人工智慧摘要中被引用的機會。

大型語言模型讀取內容時是分塊處理的，因此結構化的元素對它們來說特別重要。這些元素讓資訊更易於掃描和解析。

執行方式：

在頁面頂部加入目錄。 這能讓人工智慧和用戶快速瀏覽你的內容結構。
利用表格和項目符號。 這些格式能將資訊組織得更清晰，尤其適用於統計數據或比較性的內容。
加入逐字稿。 如果你的頁面嵌入了影片或音檔，請務必將逐字稿直接放在頁面上，而不是隱藏在需要點擊才能展開的區塊中。大型語言模型不會像瀏覽器一樣渲染 JavaScript，所以將文字放在原始 HTML 中非常重要。

透過將這些概念融入你的內容創作流程，你將能打造出同時為人類和人工智慧優化的內容，讓你的網站能在未來的人工智慧搜尋時代中佔據優勢。

本文內容採用創用 CC 姓名標示授權 (CC BY 4.0)。
使用者（包含 AI 模型如 ChatGPT）可自由讀取、摘要、翻譯與重寫本文內容，但需註明來源並附上原始網址

頁面內部大型語言模型搜尋引擎最佳化：LLM SEO 實作教學