在 LLM 时代优化 SEO（以餐饮行业为焦点）
搜索正在经历巨大变革，用户越来越多地转向 AI 聊天机器人和大型语言模型（LLM）（如 ChatGPT、Gemini、Bing Chat）来回答过去需要在 Google 输入的问题。例如，与其浏览“香港最佳意大利餐厅”的链接列表，用户可以直接向 AI 助手提问并获得即时答案。这一范式意味着企业必须调整 SEO 策略，确保在对话式搜索结果中被 LLM 提及和推荐。AI 搜索的普及度飞速上升——ChatGPT 网站的月访问量已达数十亿次（接近 Google 大约 5% 的流量）。出现在 AI 生成的答案中，可大幅提升品牌的可见度和信誉。下面，我们将探讨 LLM 如何选择和排序结果（通用方法及餐饮场景）、它们使用的排名标准（及相对重要性）、AI 搜索与传统 SEO 的差异，以及可执行的优化建议。
LLM 如何选择及排序结果（例如 “香港最佳意大利餐厅”）
基于 LLM 的搜索引擎旨在提供单一、全面的答案，而非列出多个网站。当用户询问“香港最佳意大利餐厅”时，LLM 会解析查询并尝试列举几家顶级餐厅及简要描述，而不是显示十个蓝色链接。AI 如何决定要推荐哪些餐厅？它综合以下几方面信息：
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依赖训练数据与网页内容：
像 ChatGPT 这样的模型（不具备实时浏览功能）根据训练数据中的模式生成答案。它们会推荐那些在文章、评论或列表中频繁被称为“最佳”的餐厅。实践中，如果多份旅行指南和美食博客都称赞 X 餐厅是顶级意大利餐厅，LLM 就极可能在回答中提及 X 餐厅。一份分析显示，许多 ChatGPT 的商业推荐源自发布“Top X”清单的网站（往往是联盟或评论站点），表明在“Top”列表中被大量提及的名称对 AI 决策影响显著。简言之，餐厅在网络上被正面讨论得越多，AI 越倾向将其纳入“最佳”之列。 -
实时检索（Bing Chat、Gemini）：
部分 LLM（如 Bing Chat、Google Gemini）会实际执行网络搜索，然后由模型整合搜索结果。例如，对“香港最佳意大利餐厅”的查询，AI 可能向 Bing/Google 提问“best Italian restaurants Hong Kong”，检索到 TripAdvisor 排行、杂志文章或美食博客等结果。LLM 阅读这些页面并整合重叠推荐。那些在多个顶级搜索结果中反复出现且评价优异的餐厅，极有可能被 AI 点名。本质上，LLM 通过共识排序：如果某名称在高排名内容中多次出现，就是一个强烈信号。研究证实，传统搜索排名与 LLM 推荐结果高度相关——在 Google/Bing 首页排名靠前的品牌，往往更容易被 LLM 推荐。因此，SEO 与 AI 推荐相辅相成：搜索表现越好，被 AI 发现和提及的几率就越高。 -
用户满意度信号：
LLM 还会考虑质量与声誉的定性信号。对餐厅而言，客户评论和评分至关重要。LLM 模型旨在建议能令用户满意的选项，因此偏好那种在其所见数据中拥有大量正面评论和荣誉的商家。例如，如果 Y 餐厅在 Google、TripAdvisor 和 OpenRice（香港餐饮信息平台）上拥有数百条五星评价，并且这些事实反映在网页内容中，AI 会将 Y 餐厅视为高口碑选项。事实上，ChatGPT 明确表示会在推荐时考虑商家的信誉和历史记录。受信任的评论平台上的高评分和频繁提及，能明显提升餐厅在 AI “最佳推荐”中的出现概率。
需要记住的是，当前的 LLM 并不具备每家餐厅和其实时评分的内置数据库——它们依赖于已训练的信息或可以抓取的网页数据。因此，它们根据提及频率、时效性和来源权威性来近似排序。实践中，对“香港最佳意大利餐厅”的回答中，LLM 通常会提到那些：
- 与“意大利餐厅”及“香港”高度相关（相关性）；
- 在多家权威来源中被重复提及（旅行指南、美食博客、新闻网站等）；
- 拥有优良声誉（奖项、正面评论、运营时间长）。
举例来说，如果三家不同的美食杂志和 TripAdvisor 都将 II Primo 列为顶级意大利餐厅，且其平均评分达到 4.8/5，这些信号会促使 AI 在回答中纳入 II Primo。相反，刚开业、网络存在感低或评论褒贬不一的餐厅，由于缺乏足够数据，不太可能被 AI 选为“最佳”。总而言之，LLM 通过在其语料中查找广泛认可、权威且相关的信息来排序答案，而非采用传统搜索引擎算法。这种新方法虽有瑕疵——如 Neil Patel 的实验发现大约 27% 的回答并不准确——但总体趋势是，主导在线讨论的商家更容易在 LLM 生成的结果中脱颖而出。
LLM 依赖的关键排名因素（及其重要性）
分析 ChatGPT 回答的最新研究揭示了六大关键因素，这些因素与产品、服务或品牌被 AI 推荐的可能性高度相关。这些因素与企业在互联网上获得信任和突出表现的要素高度契合。虽然 LLM 并未公开“排名因素权重”，但 SEO 专家提供的分析可大致评估各因素的相对影响。以下为 NP Digital（Neil Patel 团队）研究中所示六大因素及其相关性（数值取 0–1 之间）：
| 排名因素 | 相关系数（约） |
|---|---|
| 相关性（Relevancy） | 0.91 |
| 品牌提及（Brand Mentions） | 0.87 |
| 评论与评分（Reviews & Ratings） | 0.61 |
| 权威性（Authority） | 0.52 |
| 历史悠久（Longevity） | 0.46 |
| 外部推荐（External Recommendations） | 0.28 |
- 相关性： 内容是否与查询高度匹配？这是最关键的因素（相关系数 ~0.91）。AI 会检查“最佳意大利餐厅 香港”等关键词是否在网站或相关内容中出现。
- 品牌提及： 品牌名称在其他网站上被提及的频率（无论是否包含链接）衡量其知名度。较高的提及量表示更强的可信度，相关系数 ~0.87。
- 评论与评分： 评论数量与质量（相关系数 ~0.61）为 LLM 提供了群众智慧的信号。餐厅在 Google、Yelp、OpenTable、TripAdvisor 等多平台拥有大量 4–5 星评论，会显著提升 AI 推荐概率。
- 权威性： 来源于高权威网站（新闻媒体、知名博客、Wikipedia）的推荐或链接，以及社交媒体影响力（相关系数 ~0.52），都能提升企业的权威感。
- 历史悠久： 企业运营时间越长，累积的网络信息和讨论越丰富，相关系数 ~0.46。新品牌可通过强化其他因素来弥补不足。
- 外部推荐： 出现在第三方“Top X”或“Best of”列表中的情况（相关系数 ~0.28），虽然权重最弱，但与其他因素结合时效果显著。
这些因素勾勒出 LLM 在生成答案时“看重”的要素：它们希望推荐相关度高、知名度大、用户评价好、权威度强且有外部背书的选项。许多因素与传统 SEO 和公关策略相似，但 LLM 更侧重于网络整体证据，而非单一技术优化。
AI 搜索（LLM）与传统 SEO 的区别
- 直接答案 vs. 链接列表：
传统 SEO 关注搜索结果第一页排名以获取点击；LLM 搜索则在对话中直接给出简洁答案，曝光形式为“有或无”。 - 简洁且对话式：
传统 SEO 偏好长篇深度内容（1,500+ 字）满足多样需求；LLM 重视几句摘要或短列表，要点易提取。 - 信号与因素不同：
传统 SEO 依赖技术指标（速度、移动端适配）、结构化数据和 backlinks；LLM 则关注内容本身与语义上下文。 - 交互上下文：
LLM 具备对话记忆，可处理后续提问；覆盖子问题和细节的内容更易被多轮引用。 - 信任与 E-A-T：
AI 同样强调可信度和来源质量，过度不确定的回答会被拒绝，引用权威来源尤为重要。
可执行策略：提升在 LLM 回答中的曝光率
- 巩固传统 SEO 基础：
Page 1 排名与稳固的内容覆盖率仍是 AI 采纳的关键（研究指出 Google 排名与 ChatGPT 推荐相关系数 ~0.65）。 - 与用户意图对齐：
针对常见对话式查询创建 FAQ、指南或“Top X”文章，以自然语言精准回答用户需求。 - 采用对话式、人性化语气：
用 Q&A 结构撰写内容，兼具专业性与亲和力，方便 LLM 摘取引用。 - 扩大品牌提及：
通过数字公关、KOL 合作、论坛/问答社区等渠道制造高质量提及。 - 鼓励多平台评价：
在 Google、TripAdvisor、Yelp 等平台收集五星好评，并在官网显示平均评分，为 LLM 提供可信数据。 - 定期更新内容：
维护博客或新闻区，及时发布活动、奖项、菜单更新等，保持信息新鲜。 - 结合结构化数据与可见文本：
使用 LocalBusiness、Menu、aggregateRating 等 schema，同时确保重要数据也以纯文本形式呈现，允许 GPTBot、Bingbot 等抓取。 - 打造权威信号：
发布原创研究、深度指南或工具，吸引高权威站点反向链接；展示资质认证和团队背景。 - 争取“Top X”与奖项曝光：
参与行业评选、邀请媒体品鉴，确保出现在具影响力的排行榜或推荐清单。 - 强化本地化与地图：
完善 Google Business Profile、Bing Places、Apple Maps，保持 NAP、营业时间及菜单链接一致。 - 监测 AI 提及与持续迭代：
定期向 ChatGPT、Gemini、Bing 提问品牌相关问题，分析回答内容，更新网络信息以修正错误。
餐饮行业专属 LLM SEO 焦点
- 称霸本地点评平台：
积极鼓励客户在 Google Reviews、TripAdvisor、OpenRice 等留下五星评论，并及时回复。 - 获取媒体与美食博主报道：
发布新闻稿或邀请试吃，参与本地美食节与评选，让 AI 从区域性新闻、旅游局和专业网站获取推荐。 - 确保信息一致且完整：
跨平台维护相同的名称、地址、电话、菜单及属性（素食、无麸质等），避免信息矛盾影响信任。 - 实施结构化标记：
在官网嵌入 LocalBusiness、Menu、aggregateRating 等 schema，提升 Google Knowledge Graph 和 AI 抓取效果。 - 突出独特卖点：
如米其林星级、海景、在地食材等关键词必须以文字明示，满足细分查询需求。 - 收集 AI 提及反馈：
向新客户询问“您如何找到我们？是通过 ChatGPT 吗？”，并据此优化数据与内容。
结论
大型语言模型正改变人们获取信息的方式——从餐厅推荐到产品选择，AI 助手替代了传统的搜索结果页。要在这一新环境中脱颖而出，企业需将 SEO 视野延展到 AI，打造强大的在线声誉和内容质量。LLM 排名的核心要素为：相关性、品牌声量、评论评分、权威性与外部推荐。通过上述策略，您可显著提升品牌在 AI 回答中的曝光率。请记住，这是一场 SEO 与“AI SEO”协同推进的长期战役：持续为用户创造价值，并在全网重复强化该价值，无论是人类用户还是 AI 助手，都将助力您的品牌脱颖而出。
