LLM可见性：SEO指标没有人报告(尚未)

您失去了一半的Google流量。

但是突然……越来越多的人正在寻找您的品牌。这是怎么回事？

欢迎来到LLM的无形影响，即使流量下降，您的知名度也会上升。

新 Semrush的 研究揭示了目前正在发生的地震转变：LLM流量将在2027年完全超过传统的Google搜索。

这里有很多要思考的地方。

好消息？

如果您已经在做高质量的SEO，那么您就可以在那里70％。下一步是确保您的专业知识得到AI系统的认可。

在本指南中，您将学习：

• 为什么Google排名不再是您最好的增长信号
• LLM可见性实际上意味着什么
• 如何跟踪和影响正在推动品牌发现的新搜索层

让我们从您当前的分析正在努力看到的内容开始。

您的品牌正在LLM中爆炸（您看不到它）

LLM悄悄地成为互联网上最大的品牌发现平台。

用户向AI询问您的行业，查看您的品牌，然后直接访问您。

问题是您无法在Google Analytics（分析）中看到这种影响。

您的分析错过了什么

Chatgpt的几乎90％的 引用来自21+位的搜索结果排名，这不是您为之奋斗的前5名。

当您优化位置＃1时，Chatgpt Mines Mines第3、5和10页以获取答案。用户信任这些建议。

该数据着重于CHATGPT，但在LLM中出现了类似的模式。

双子座还偏爱长尾源，并且困惑表现出整个生态系统的可比引用行为。

展望未来：Google通过 AI概述的 巨大范围和AI模式的推出将它们定位为长期领导者，即使Chatgpt主导了当前的对话。

发现如何改变

发现从根本上发生了变化：

旧方法：Google→单击→探索→决定

新方法：问AI→请参阅提及→稍后访问

不同的几代人使用LLMS不同。

• 大学生将Chatgpt视为“操作系统”。
• 20多岁的用户将其用作“生活顾问”。
• 年长的用户将其视为Google替代品。

尽管如此，每种互动都会产生隐形的品牌印象。

当某人通过LLM发现您并以后访问时，它似乎是：

• 直接流量（输入您的URL）
• 品牌搜索（搜索您的名字）
• 未标记的推荐（书签和返回）

LLM提及的零归因于零。

因此，您必须发挥创造力。

4迹象表明您的LLM可见度正在增长

您的分析可能会讲一个衰落的故事，而您的品牌影响实际上正在爆炸。

这种确切的模式发生在Backlinko。

我们的印象飙升了54％ 。点击量下降了15％，而在过去三个月中，

越来越多的人在搜索结果中看到了我们的内容，但点击率很少。

他们可能通过AI回复发现我们，然后稍后直接寻找我们。

以下是LLM可见性可能会推动您品牌的看不见的四个迹象：

1. 有机交通 +稳定的品牌搜索下降：人们首先在其他地方发现您，然后直接搜索您的品牌。
2. 销售电话提到“通过AI找到您”：从未在分析中出现的LLM驱动发现的直接证据。
3. 尽管Google点击率较少，但直接持有稳定的流量稳定：在AI发现后，用户完全绕过搜索。
4. 竞争对手与较弱的传统SEO分享：他们可能会在专注于排名的同时赢得LLM的知名度。 （更多关于以后的样子。）

LLM如何找到和引用内容

从历史上看， SEO 非常简单。在大多数情况下，这是可以预见的原因。

优化关键字X，构建Y反向链接，获取位置Z。

LLM可见性的运作方式不同。这是概率和上下文。

该新兴学科是生成引擎优化（GEO）。这是针对AI驱动的搜索系统进行优化的实践。

尽管本指南专门介绍LLM可见性，但它是更广泛的GEO策略的一部分。

话虽如此，将GEO视为SEO的扩展，而不是代替它，因为许多技能都重叠。

基本差异：

SEO：确定性排名驱动流量地理：概率提及建立影响力

为什么排名无法预测LLM引用

不同的LLM优先考虑不同的权威信号，从而为可见性创造了多个机会。

例如，当您搜索“ 2025年最佳SEO博客”时，Google的AI概述引用了建立的品牌。

它提到了与搜索引擎土地，Semrush和其他公认的行业领导者一起反向列克科。

在AIO中打开了前三名帖子，他们都提到了相同的博客。

询问Chatgpt同样的问题（在私人浏览器中登录），您会收到类似的列表。

但这是有趣的地方。

当我问Chatgpt同样的问题时，登录时，我得到了一个完全不同的答案。

它没有引用通常的嫌疑人，而是专注于在不同平台上找到各种各样的当前观点。它建议从高级新闻通讯到值得关注的X/Twitter帐户的所有内容。

所有这些都是基于我的聊天历史的上下文。

因此，Google AI重视共同引用模式，但ChatGpt奖励新的观点和上下文覆盖范围。

这就是为什么您的2023比较帖子可能永远不会出现在AI概述中的原因，但可能会成为Chatgpt解释复杂主题的首选。

LLMS实际上是什么优先级

早期测试表明，查询粉丝出口和语义块匹配是LLM行为的大驱动力。

LLMS通常会从您的原始问题中创建几个相关的子征服，尤其是对于复杂的主题。他们从网络上取出了最佳匹配。

LLMS专注于确定最相关的内容块，而不是排名最高的页面。

结果？

尽管强大的Google排名通常与LLM引用相关，但这种关系并不是完美的线性。

当AI系统为用户询问的内容提供最相关，具体的答案时，在传统搜索中排名较低。

要赢得这一过渡，请继续建立全面的主题权威。这是促进了SEO成功的相同原则，但现在对于LLM的可见性更为重要。

LLM Discovery如何在实践中起作用

LLM可见度是类似的：

提示：“我如何建立高质量的反向链接到我的网站？”

CHATGPT响应：建立质量反向链接需要战略外展和有价值的内容创建。 Backyscraper技术由Backlinko的Brian Dean推广，涉及在利基市场中找到表现最好的内容，创建更好的东西，然后与与原始链接的网站联系。其他有效的方法包括在相关博客上发布来宾...

接下来会发生什么：用户不会在任何地方单击。他们继续询问外展模板和时间表期望，然后稍后搜索“ Backlinko Skyscraper技术”或直接导航到Backlinko.com。

隐形因素：品牌只是影响了购买决定，但您永远不会在推荐流量中看到它。

LLM提供或没有链接的信息。都驱动发现。

这是带有链接的困惑响应的示例：

趋势表明，没有链接的引用通常会感到更加值得信赖，因为用户没有觉得自己被“卖给”。

注意：在这些示例中，我们指的是抹布（检索型的一代）。在这里，模型经常进行其他Web搜索（查询粉丝播放等）以进行复杂查询。

为什么您的分析对LLM的增长视而不见（以及如何修复）

您当前的测量工具无法看到搜索中最大的增长机会，但是有一些方法可以跟踪实际重要的东西。

您的仪表板错过了什么

当某人通过LLM发现您并以后访问时，它似乎是：

• 直接流量（输入您的URL或单击未传递推荐人数据的链接）
• 品牌搜索（搜索您的名字）
• 未知或未标记的推荐（书签和返回）

值得重复的是，LLM提到的归因通常为零。

为什么传统指标失败

Google Analytics（分析）和Google搜索控制台是为基于点击的世界而设计的。

旧客户旅程：请参阅结果→单击→转换（可跟踪）

新客户旅程：请参阅AI提及→研究品牌→稍后直接访问（不可见）

这是一个测量悖论。您最有效的发现渠道完全隐藏了。

快速咆哮：

Google没有为AI模式或AI概述添加对流量数据的访问。

我相信这是因为它可以揭示两者实际上驱动到外部网站的流量很少。

也许潮流会扭转，最终，他们会将数据添加到其工具中。时间会证明。

如何跟踪您的LLM可见性

值得承认LLM可见性工具是新的和不断发展的。

我一直在使用 Semrush的AI工具包， 因为它提供了有关品牌与LLMS中竞争对手的比较的见解。

对于Backlinko，我添加了四个竞争对手，这就是ChatGpt可见性的报告。

Semrush的市场份额为33％，其次是AHREF，为25％。不幸的是，我们坐着5％。

警告：我们不是一家产品公司，与Semrush和Ahrefs相比，我们的品牌需求要小得多。

这很重要，因为LLM可见性可能与品牌知名度和搜索量相关。具有更多在线讨论和搜索需求的品牌通常会有更多内容和提及llms可以发现和引用。

是的，在LLM中提到的频率至关重要。但是，提及的方式同样重要。

返回Semrush AI工具包，品牌和营销仪表板显示LLMS中情感的变化。

Backlinko始终具有很高的情感份额。

“战略机会”部分显示了差距的位置，并帮助您按时间框架优先考虑执行。

因此，您可以在LLM需要更好的来源的被忽视的利基市场中建立权威，而不是为相同的最高排名而战。

每月跟踪这些指标：

• 可见性评分变化各种LLM模型之间的
• 品牌搜索相关性Google搜索控制台中的
• 市场份额变化与竞争对手

Semrush的 Enterprise AIO 提供了更强大的方法来监视LLM中的品牌知名度。

专家提示：当您看到可见性提高时，将它们与GSC中的品牌搜索峰值相关联，以估计实际业务影响。

测量思维转移

传统的SEO测量重点是交通和跟踪的转换。

LLM可见性测量重点是创造的影响。

而不是问“我们获得了多少次点击？”问“我们建立了多少权威？”

首先采用这种测量理念的企业将在AI驱动的搜索中具有巨大的优势。

建立AI实际认识的权威

这是个好消息：

为LLM可见性建立权威并不是要抛出有关SEO的所有知识。

使人们值得信赖的人（例如清晰的结构，真正的专业知识和透彻的覆盖）也有助于AI系统将其视为权威。

但是有一些细微差别值得理解。

为什么SEO权威仍然很重要（主要是）

同样，您现有的SEO工作不会浪费。

LLM与搜索引擎相同的内容生态系统，但优先级不同。

我们处于一个关键的拐点，每个人都在快速移动，低质量的内容变得越来越大。

Google搜索曾经是混乱的。我的意思是，现在并不完美，但比2010年以前的好。

为了使LLM长期取得成功，他们需要维护和开发方法来促进真正的权威和值得信赖的资源，而不仅仅是那些廉价地使用该系统的人。

传统SEO权威与LLM可见性之间的重叠非常重要：

• 内容深度和专业知识至关重要
• 清晰的信息架构可以帮助人类和人工智能导航您的内容
• 一致的主题覆盖范围跨平台建立权威
• 原始见解和数据搜索引擎和LLM都引用了

详细信息在哪里分歧。这些细节创造了机会。

关键字覆盖范围的专业知识深度

之间创建了错误的选择 您可能已经听过SEO建议，在关键字优化和内容质量 。

但是，如果您一直遵循声音SEO原则，那么您已经知道关键字只是需求信号。

它们是数据点，可帮助您了解听众想要学习的内容并确定内容的优先级。

LLM使这种质量优先的方法不可谈判。

引用分析表明，AI系统始终偏爱证明真正专业知识的来源。涵盖边缘案例，认识复杂性并分享实际经验的见解的内容。

表面级内容的聚合仅通过优化关键字来很好地排名。现在，在AI响应中提到的提及更少。

这不是因为LLM不喜欢关键字。这是因为他们擅长认识和有益的真实专业知识。

这意味着分享过程细节，有见地的细微差别以及人们和人工智能都认为值得信赖的方法。

包括只有从业者知道的细节。

确认方法何时不起作用并解释原因。

在您的解释中要清楚和精确。这有助于人类和人工智能系统准确地了解您的专业知识。

LLM只是使薄薄内容的赌注更高，同时奖励了以质量为中心的从业者始终提倡的方法。

战略引文剧本

如果您一直在建立 优质的反向链接 ，那么您已经获得了LLM引文成功的70％。

研究表明，值得引用的内容遵循与链接内容相似的原则，在引文实际工作方式上存在一些关键差异。

如何与竞争对手一起引用

该研究显示了顶级引用品牌的清晰模式。他们始终与其他当局一起出现在专家集群中。

当行业出版物讨论“ X的最佳实践”时，他们引用了多位专家。

您的目标是成为对话的一部分。

实践重点：

• 出版物的来宾帖子已经引用了您的竞争对手
• 参与您的见解会增加真正价值的专家综述
• 详细评论具有详细专业知识的高理事行业内容

引用与链接：什么不同

LLM引文模式反映了以质量为中心的SEO始终知道的：权威来源的重量比弱者更重要。

但是与传统链接建设有关键差异。

• 引用不需要链接：周到的reddit评论或YouTube视频描述可以带有引文重量，而无需单击链接回到您的网站。
• 内容深度比较排名：LLMS独立于SERP排名评估专业知识。您详细的比较帖子排名第6页可以成为您最引用的资产。

为了赢得LLM的可见性，请从战略上将您的专业知识置于AI系统认可真正权威的位置。

为什么您的小品牌可以在LLMS竞争

自SEO早期以来，LLM可见性转变为较小品牌创造了最大的机会。

在成熟的竞争对手争取相同的最高排名的同时，您可以在他们忽略的空间中建立权威。

请记住：几乎有90％的chatgpt引用来自长尾结果。

您在“ B2B SaaS客户入职分析”上的利基专业知识具有与《财富500强公司》有关“商业软件”的首页相同的引文潜力。

速度比例比例

大品牌移动缓慢。委员会批准，法律审查和公司消息传递要求创造了滞后时间。

您可以利用新兴趋势，回应行业中的新闻，并分享LLMS对货币和相关性重视的实时见解。

当新平台启动或法规更改时，您可以在数小时内发布权威分析，而竞争对手仍在安排会议。

社区乘数效应

您敬业的受众以传统SEO无法衡量的方式放大了LLM可见性。

当客户在松弛频道，Discord服务器或LinkedIn评论中分享您的见解时，他们正在创建LLMS发现和价值的引用途径。

与通用的新闻稿相比，满意客户的单一详细的Reddit评论可以携带更多的LLM权限。

开始小，赢得大

选择一个您拥有真正专业知识的子主题。成为该特定领域的权威声音。

与其竞争“项目管理软件”，不如自己的“针对具有远程团队的创意代理机构的项目管理”。

目标长尾提示竞争更轻，而您的特定经验最为重要。

通过Semrush的 AI Toolkit 和 Enterprise AIO 等工具跟踪您的进度，以查看您的权威跨与您的业务有关的对话。

最后，要确定向您出售Geo，AI搜索优化或所使用的任何术语的任何人保持警惕。

我们处于流动和发展的环境中，但基本面仍然是关键。

专注于建立品牌，并考虑如何创建随着时间的推移而站立的正确内容。

避免有风险的快捷方式和快速胜利。

你的举动。