尽管如此，根据研究，我发现了多种策略和技巧，有可能提高您在法学硕士 (LLM) 中的品牌知名度。
以下是（无特定顺序）：
1. 投资公关，将你的品牌与正确的主题联系起来
LLM 通过分析单词和短语的接近度来解释含义。
以下是该过程的简要分解：
LLM 将训练数据中的单词转换为标记 - 这些标记可以表示单词，也可以表示单词片段、空格或标点符号。
他们将这些标记转换为嵌入或数字表示。
接下来，他们将这些嵌入映射到语义“空间”。
最后，他们计算该空间中嵌入之间的“余弦相似度”角度，以判断它们在语义上的接近或遥远，并最终了解它们的关系。
将 LLM 的内部工作机制想象成一种聚类图。 巴西赌博数据 主题相关的主题（如“狗”和“猫”）聚集在一起，而主题不相关的主题（如“狗”和“滑板”）则分散开来。
滑板狗奥托
旁注。这里狗和滑板之间的联系显然是指滑板狗奥托。
当你向 Claude 询问哪种椅子有助于改善姿势时，它会推荐 Herman Miller、Steelcase Gesture 和 HAG Capisco 等品牌。
这是因为这些品牌实体与“改善姿势”主题具有最接近的可测量接近度。
详细的 ChatGPT 对话
想要在类似的、具有商业价值的 LLM 产品推荐中得到提及，您需要在您的品牌和相关主题之间建立强大的关联。
投资公关可以帮助您做到这一点。
仅在去年一年，Herman Miller 就从雅虎、CBS、CNET、独立报和 Tech Radar 等出版商处获得了 273 页与“人体工程学”相关的新闻提及。
Ahrefs 内容分析的屏幕截图
有些主题意识是自然而然地被推动的——例如通过评论……
屏幕截图突出显示了雅虎对 Herman Miller 和 Steelcase 的评论
有些来自 Herman Miller 自己的公关活动 - 例如新闻稿……
截图突出显示了 PR Newswire 中对 Herman Miller 新闻稿的提及
…以及以产品为主导的公关活动…
《奢侈品日报》头条截图
有些提及是通过付费联盟计划进行的……
雅虎阅读标题截图
有些来自付费赞助……
CBS 阅读标题的截图
这些都是增加主题相关性和提高 LLM 知名度机会的合法策略。
如果您投资主题驱动的公关，请确保您跟踪您的声音份额、网络提及和您关心的关键主题的链接 - 例如“人体工程学”。
Ahrefs 排名跟踪器中的语音份额跟踪屏幕截图
Ahrefs 排名跟踪器中的语音份额跟踪
这将帮助您掌握最能提升品牌知名度的具体公关活动。
同时，继续使用与你的重点主题相关的问题测试法学硕士 (LLM)，并记下任何新的品牌提及。
如果您的竞争对手已经在法学硕士 (LLM) 中被引用，您将需要分析他们的网络提及。
这样，您就可以对它们的可见性进行逆向工程，找到实际需要努力的 KPI（例如链接数），并根据它们对您的绩效进行基准测试。
2. 在内容中加入引言和统计数据
正如我之前提到的，一些聊天机器人可以连接并引用网络结果（这个过程称为 RAG——检索增强生成）。
最近，一组人工智能研究人员对 10,000 个真实世界的搜索引擎查询（涵盖 Bing 和 Google）进行了一项研究，以找出哪些技术最有可能提高 Perplexity 或 BingChat 等 RAG 聊天机器人的可见性。
对于每个查询，他们随机选择一个网站进行优化，并测试不同的内容类型（例如引述、技术术语和统计数据）和特征（例如流畅性、理解力、权威语气）。
以下是他们的发现……
LLMO 方法已测试 位置调整字数（可见性）
主观印象（相关性、点击潜力）引号 27.2 24.7
统计数据 25.2 23.7
流利度 24.7 21.9
引用来源 24.6 21.9
技术术语 22.7 21.4
易于理解 22 20.5
权威性 21.3 22.9
独特词语 20.5 20.4
没有优化 19.3 19.3
关键词填充 17.7 20.2
包含引文、 统计数据和 引文的网站 在搜索增强的 LLM 中最常被引用；在 LLM 响应中，“位置调整字数”（换句话说：可见性）提升了 30-40%。
这三个要素有一个共同点：它们增强了品牌的权威性和可信度。它们也恰好是容易获得链接的内容类型。
基于搜索的 LLM 可以从各种在线资源中学习。如果某句引言或统计数据在该语料库中经常被引用，那么 LLM 在其回复中更频繁地返回该引言或统计数据也就不足为奇了。
因此，如果您希望您的品牌内容出现在 LLM 中，请在其中注入相关的引文、专有统计数据和可靠的引文。
ChatGPT 4o
内容要简短。我注意到大多数 LLM 往往只提供一两句话的引文或统计数据。
3. 进行实体研究，而不是关键词研究
在继续之前，我想先感谢 Ahrefs Evolve 的两位出色的 SEO，他们启发了我提出这个建议——Bernard Huang 和 Aleyda Solis。
我们已经知道，法学硕士 (LLM) 关注单词和短语之间的关系来预测他们的反应。
为了适应这一点，您需要超越单一的关键词来思考，并根据实体来分析您的品牌。
研究法学硕士如何看待你的品牌
您可以审核您品牌周围的实体，以更好地了解 LLM 如何看待它。
在 Ahrefs Evolve 上，Clearscope 创始人 Bernard Huang 展示了一种很好的方法。
他基本上模仿了谷歌法学硕士理解和排名内容的过程。
首先，他确定谷歌使用“排名的三大支柱”来确定内容的优先级：正文、锚文本和用户交互数据。
来自 Google 内部幻灯片文档的截图
然后，他利用来自 Google Leak 的数据，推测 Google 通过以下方式识别实体：
页面分析： 在排名过程中，Google 使用自然语言处理 (NLP) 在页面内容中查找主题（或“页面嵌入”）。Bernard 认为这些嵌入有助于 Google 更好地理解实体。
网站级分析： 在同一过程中，Google 会收集有关网站的数据。Bernard 再次认为，这可能会为 Google 对实体的理解提供信息。网站级数据包括：
站点嵌入：整个站点识别的主题。
网站焦点分数：一个数字，表示网站对特定主题的集中程度。
站点半径：衡量各个页面主题与站点整体主题的差异程度。
为了重现谷歌的分析风格，Bernard 使用谷歌的自然语言 API 来发现 iPullRank 文章中出现的页面嵌入（或潜在的“页面级实体”）。
Bernard Huang 的 Ahrefs 演讲截图
然后，他转向 Gemini 并询问“iPullRank 在哪些主题上具有权威性？”，以更好地了解 iPullRank 的站点级实体重点，并判断品牌与其内容的联系有多紧密。
Bernard Huang 的 Ahrefs 截图
最后，他查看了指向 iPullRank 站点的锚文本，因为锚文本可以推断主题相关性，并且是三大“排名支柱”之一。
Ahrefs 反向链接分析仪表板
如果您希望自己的品牌自然而然地出现在基于人工智能的客户对话中，那么您可以进行这种研究来审核和了解您自己的品牌实体。