LLM 营销：如何让 AI 助手在 2026 年推荐你的品牌

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如何让 ChatGPT 和其他 AI 提到您？

第 1 题，共 4 题25%

您想了解或改变什么？

只想看看 AI 有没有提到我的业务持续对比竞争对手的表现从现在起被更多地提到

LLM 营销源于购买习惯的一个简单变化：如今人们在访问任何网站之前，就会先请助手给出一份候选清单。美国国家经济研究局（NBER，一家美国经济研究机构）的工作论文 《How People Use ChatGPT》（2025 年 9 月）估计，到 2025 年 7 月，全球约 10% 的成年人口使用过 ChatGPT，而非工作类消息的占比从 53% 上升到 70% 以上。在这些回答中缺席的品牌，也就在越来越大的一部分考虑阶段中缺席。如果需要回顾技术本身，可以查看我们对 LLM 的定义。

什么是 LLM 营销？

LLM 营销是一门品牌学科：它塑造语言模型对你公司的认知和表述，让你出现在它们回答买家问题的内容中。它借鉴了 SEO、内容创作、公关和品牌管理，并增加了一项新任务：检查模型本身的回答。这个词有歧义，因此有必要区分它的两种含义。

第二种含义在我们关于 AI 营销的指南中有所涉及。LLM 营销与另外两种做法相近：GEO 营销从生成式引擎优化的角度看待同一目标，LLM SEO则侧重技术与页面层面（抓取、页面结构、引用）。LLM 营销采取品牌视角：模型如何看待你、如何描述你，以及它是否会把你推荐在竞争对手之前。

为什么 LLM 营销现在很重要？

因为回答正在越来越多地取代点击。在一项针对 900 名美国成年人的研究中，皮尤研究中心（2025 年 7 月，美国研究机构）发现，当谷歌显示 AI 摘要时，用户在 8% 的访问中点击传统搜索结果，没有摘要时这一比例为 15%；而在摘要内部链接上的点击只占 1% 的访问。当买家在回答中读到一份由三款工具或三家供应商组成的清单时，出现在这份清单里，远比排在下方第五位重要。

这对营销团队意味着三点：

• 候选清单更早确定。买家来到你的网站时已经基本做出了判断，或者根本不会来。
• 描述不再完全由你掌控。模型会从许多来源概括你的品牌，其中一些已经过时，另一些则由竞争对手撰写。
• 传统报告看不到这一点。没有点击的提及不会在你的分析工具中留下痕迹，因此需要单独的衡量指标。

不同行业中，AI 回答提及品牌的频率以及引用的来源差异很大。我们的营销领域 AI 引用研究展示了营销类别本身的这一规律。

LLM 如何决定提及哪些品牌？

模型依赖两类知识来源，LLM 营销同时作用于这两者。

在这两种情况下，模型都会偏好频繁、一致且处于相关语境中出现的品牌：你的名字与品类、使用场景以及买家询问的属性放在一起。你自己首页上的一次提及，分量远不及二十篇内容一致的独立评测和对比页面。易于解析的页面也更容易被引用；你可以用我们免费的 LLM 可读性检测工具测试页面。

如何分 6 步制定 LLM 营销策略

1. 梳理重要的买家问题

列出 25 到 100 个买家可能输入给助手的问题：品类问题（“适合自由职业者的最佳记账软件”）、对比问题（“品牌 A 还是品牌 B”）、问题解决类（“如何降低 SaaS 的流失率”）以及品牌问题（“品牌 A 可靠吗？”）。分别在 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Perplexity 中提问，记录谁被提及、顺序如何、引用了哪些页面。这份面板将成为你的基准线。

2. 在各处统一品牌信息

撰写一份标准的品牌描述：你是什么、服务谁、主要使用场景、价格区间、所在地和成立信息。在你的网站、社交媒体资料、目录、市场平台和合作伙伴页面上使用这份描述。在网站上，为你的官方资料添加 sameAs 链接，并使用 Organization 结构化数据，谷歌将其记录为帮助理解组织详细信息的方式。我们关于 AI 搜索结构化数据的指南解释了哪些标记有帮助、哪些没有帮助。

3. 发布模型可以引用的内容

模型会引用那些用几句独立完整的话回答问题的段落。在每个标题下方先给出答案，定义术语，用表格做对比，并为数据注明来源。研究论文 GEO: Generative Engine Optimization（KDD 2024 会议）测得，当内容加入引用、引语和统计数据时，生成式回答中的可见度最高可提升 40%。优先制作与你的问题面板相匹配的页面：对比页面、“Y 的最佳 X”页面、价格说明和使用场景指南。

4. 争取在模型会读取的网站上获得提及

这是 LLM 营销的核心，也是大多数品牌忽视的部分。查看你基准回答中引用的页面：评测平台、行业媒体、“最佳”榜单、论坛、Reddit 帖子、YouTube 视频。然后通过数字公关、向真实客户征集评价、专家投稿和合作等方式，努力出现在这些地方。我们关于 为 LLM 布局提及的指南详细说明了如何在这些来源中投放品牌而不构成垃圾信息。

5. 为记者和模型提供新内容

原创数据比观点传播得更远。一份年度调查、基于你产品数据构建的基准，或一个公开指数，都能给媒体引用你的理由；每次引用都会把你的名字与品类一起放进模型信任的来源中。将方法论放在专门的页面上，以便连同其背景一起被引用。

6. 衡量、修正并重复

每周或每月在相同的助手上重新运行你的问题面板，并跟踪趋势。当模型错误描述你时，找出错误的来源（过时的评测、陈旧的目录条目、竞争对手的对比）并从源头修正。下一节将详细介绍各项指标。

如何衡量 LLM 营销的效果？

在固定的问题面板上进行衡量，这样变化才能反映你的工作，而不是另一个样本。五项指标可以覆盖大部分需求：

你可以用我们免费的 LLM 引用检测工具快速检查单个页面。若要建立持续的流程，我们关于在 AI 中追踪品牌提及的指南说明了如何建立面板和报告。Sorank 的 AI 提及追踪会自动运行这一面板：根据套餐不同，每次 25 到 150 个问题，覆盖 ChatGPT、Claude 和 Gemini（Pro 套餐另加 Perplexity 和 Grok），并显示取而代之被提及的品牌。

LLM 营销最常见的错误有哪些？

• 只优化自己的网站。模型会权衡他人对你的评价；没有独立提及的完美网站很少被推荐。
• 品牌信息不一致。不同资料中出现三种口号和两种价格区间，会得到模糊或错误的描述。
• 虚假评价和植入式论坛帖子。平台会删除它们，而留下的痕迹可能损害品牌的形象。
• 无意中屏蔽 AI 爬虫。robots.txt 规则或防火墙设置可能阻止助手读取你希望被引用的页面。
• 只衡量一次。一张 ChatGPT 回答的截图说明不了什么；一个持续追踪的面板才能说明问题。

LLM 营销如何与 SEO 和 GEO 结合？

它们相互强化。会搜索网络的助手在很大程度上依赖已被索引且排名良好的页面，因此传统 SEO 仍是基础。GEO 增加了使这些页面可被引用的排版和引用性工作。LLM 营销则在其上叠加品牌层：一致的信息、第三方存在感以及对模型表述的衡量。实践中，同一个团队可以用一份共同的问题面板统筹三者；看看营销团队如何使用 Sorank，在一个地方整合文章、外链和 AI 追踪。

LLM 营销的核心，是在买家提出的问题上，让你的网站和其他来源都频繁且准确地描述你的品牌。从 25 个问题的面板和一份标准品牌描述开始，然后逐步积累提及，并每月衡量。Sorank 是一款在autopilot模式下运行的 SEO 与 GEO 软件，可以撰写文章、获取自然外链并追踪你在 AI 中的提及；你可以开始 3 天免费试用。