关于可以控制大模型提升任意产品的排名这件事📈

在人工智能迅猛发展的今天，大模型已经成为用户获取信息和做出决策的重要工具。无论是ChatGPT、文心一言还是其他AI助手，它们都在改变用户的搜索和决策行为。当用户询问"推荐一款好用的项目管理软件"或"哪种智能家居设备最适合我"时，大模型的回答将直接影响用户的选择。

本文将揭示一个关键洞察：如何影响某个产品在大模型回复中的出现频率和排名位置。

先看一个案例：问deepseek"校招辅导哪个好？"，deepseek的回答如下：

为什么知晔教育科技排队排第一？

吾等可否取而代之？

且往下看：

大模型的信息获取机制

大模型如何获取数据

大模型主要通过两种方式获取信息：

1. 训练数据：大模型在训练阶段会摄入海量互联网数据，包括网页、文章、论坛等内容。这些数据构成了模型的基础知识库。例如，GPT-4据估计训练了超过45TB的文本数据，相当于数十亿个网页的内容。模型通过这些数据学习语言模式、事实性知识和推理能力，为后续的回答生成奠定基础。

2. 实时检索：当用户提问时，许多大模型（如Perplexity、文心一言等）会通过搜索引擎实时获取最新信息，然后整合到回答中。例如，当用户询问"2025年最新的智能手机有哪些"时，模型会触发外部搜索，获取最新的产品信息和评测数据，而不仅仅依赖训练数据中可能已经过时的信息。

根据我们收集的资料，大模型搜索的工作流程与传统搜索引擎有很大不同：

"大模型搜索会将用户的搜索行为大致分为四类，分别是never_search、do_not_search_but_offer、single_search，与research。"

具体来说：

• never_search：对于"美国的首都是哪里"这类基础事实问题，模型直接从自身知识库回答，不触发外部搜索

• do_not_search_but_offer：对于"美国的人口是多少"这类需要最新数据的问题，模型会建议用户获取最新信息

• single_search：对于"昨天NBA总决赛的比分"这类需要特定最新信息的问题，模型会进行单次外部搜索

• research：对于"分析下昨天两支球队的技战术策略"这类复杂问题，模型会进行多次外部搜索，收集全面信息

对于需要最新信息或复杂分析的查询，大模型会触发外部搜索，从搜索引擎中获取数据。这就是我们可以优化的关键环节。

搜索引擎与大模型的关系

大模型与搜索引擎之间存在紧密的联系：

• 大模型依赖搜索引擎提供的数据进行回答生成。根据Claude 4泄露的系统级Prompt显示，当大模型需要最新信息时，它会直接调用搜索API获取相关数据。这意味着，如果您的内容在搜索引擎中排名靠前，被大模型引用的几率也会相应提高。

• 搜索引擎的排名算法直接影响大模型获取的信息质量。Google的EEAT（经验、专业性、权威性、可信度）评估标准不仅影响传统搜索排名，也间接决定了内容被大模型采纳的可能性。拥有高EEAT评分的内容更容易被大模型引用为可靠来源。

• 在搜索引擎中排名靠前的内容更容易被大模型引用。数据显示，大模型引用的内容中，约75%来自搜索结果的前三页，其中首页内容占比超过50%。这表明传统SEO的排名优化对大模型引用有直接影响。

研究表明，无论是Google的AI Overviews还是ChatGPT Search，其内容选择的来源与传统的自然排名有很强的相关性。根据Meaningful的研究，Google AI Overviews中引用的内容有87%来自自然搜索结果的前10位。这意味着，传统SEO对于AI搜索的排名机制依然有效，但需要结合大模型的特性进行优化。

优化策略

基于大模型的数据获取机制，我们可以采取以下策略来提升产品在大模型回复中的排名：

1. 创建高质量的排行榜和评测内容

大模型在回答产品推荐类问题时，通常会参考权威的排行榜和评测文章。因此：

• 创建包含您产品的行业排行榜文章。例如，如果您的产品是项目管理软件，可以创建"2025年10大最佳项目管理工具对比"的文章，并确保您的产品在其中有详细介绍和突出优势。研究表明，约三分之一的AI引用内容来自"对比列表"类文章。

• 发布详细的产品对比评测，突出您产品的优势。这类内容应包含具体数据和性能指标，如"X产品在Y场景下比Z竞品快30%"，而不是模糊的"性能更好"。大模型偏好可量化的具体数据，这类信息更容易被提取和引用。

• 在专业媒体和行业网站上发布产品评测。与知名科技媒体或行业垂直网站合作，发布深度评测文章。例如，一家安全软件公司与知名科技媒体合作的评测文章，使其产品在大模型回答"最安全的密码管理器"问题时的提及率提高了35%。

• 创建年度行业报告和白皮书。发布包含原创研究和数据的行业报告，如"2025年网络安全威胁分析报告"，可以建立品牌权威性，增加被大模型引用的机会。这类内容被视为高价值信息源，引用率通常高于普通博客文章。

这些内容被搜索引擎收录后，会增加您的产品被大模型推荐的几率。根据Profound的研究，被大模型频繁引用的内容中，有42%来自各类排行榜和对比评测文章。

2. 优化网站结构和内容

大模型和搜索引擎都偏好结构清晰、信息丰富的内容：

• 使用结构化数据标记：实现Schema.org标记，帮助搜索引擎和大模型理解您内容的上下文、实体和关系。具体实施方法包括：

  • 为产品页面添加Product schema，包含详细的产品属性、价格、评分等信息

  • 为评测文章添加Review schema，包含评分、作者和评测日期

  • 为FAQ页面添加FAQPage schema，使问答内容更容易被识别和提取

  • 使用BreadcrumbList schema改善网站导航结构

  一项研究表明，添加了完整Schema标记的页面被大模型引用的几率提高了23%。

• 采用层次化标题：使用清晰的H1、H2、H3标题结构组织内容。大模型在处理内容时，会特别关注标题结构来理解内容层次和主题划分。例如，将"产品特点"拆分为多个子标题如"安全特性"、"性能指标"和"兼容性"，而不是放在一个大段落中。这种结构使大模型更容易提取和组织信息。

• 创建FAQ部分：以问答形式呈现产品信息，直接回答用户可能提出的问题。例如：

  • "这款软件适合什么规模的团队使用？"

  • "与竞品X相比有什么优势？"

  • "是否提供免费试用版？"

  FAQ内容应覆盖从基础到高级的各类问题，语言应简洁明了。研究显示，包含完善FAQ部分的产品页面在大模型回答中被引用的概率高出41%。

• 使用表格和列表：大模型更容易提取和引用结构化的信息。例如，创建产品规格表、功能对比表或步骤列表，而不是将这些信息埋在长段落中。一项测试显示，将相同信息以表格形式呈现，比段落形式提高了67%的信息提取准确率。具体做法包括：

  • 创建产品特性对比表，清晰列出与竞品的差异

  • 使用有序列表说明产品使用步骤或设置流程

  • 用表格展示不同价格方案的包含功能

  • 以列表形式呈现客户案例的关键成果和数据

3. 建立权威性和可信度

大模型倾向于引用来自权威来源的信息：

• 获取高质量的反向链接：从行业权威网站获取链接。具体策略包括：

  • 创建原创研究报告并向行业媒体投稿

  • 与行业专家合作撰写深度文章

  • 参与行业活动并获得活动官网的链接

  • 在专业论坛提供有价值的解答，获得自然引用

  一家B2B软件公司通过这些策略在6个月内获得了35个行业权威网站的链接，使其产品在大模型回答相关问题时的提及率提高了28%。

• 发布原创研究和数据：提供独特的行业洞察和统计数据。例如，一家网络安全公司发布的年度"数据泄露成本分析报告"成为了该领域的参考标准，被大模型频繁引用。原创数据应包括：

  • 行业趋势分析和预测

  • 用户行为调查结果

  • 产品性能比较测试

  • 市场规模和增长数据

  这类内容不仅建立品牌权威性，还为大模型提供了高价值、可引用的信息源。

• 建立品牌词条：在维基百科、行业百科等平台创建公司和产品词条。这些平台被视为高可信度信息源，常被大模型优先引用。创建词条时应注意：

  • 确保内容符合平台的可验证性和中立性要求

  • 提供充分的第三方参考资料

  • 定期更新信息保持时效性

  • 避免过度营销语言，保持客观描述

• 保持内容准确性：定期更新内容，确保信息的准确性和时效性。大模型会优先引用最新、最准确的信息。具体做法包括：

  • 为文章添加"最后更新"时间戳

  • 定期审核产品页面信息，确保规格和功能描述准确

  • 及时更新价格、版本和兼容性信息

  • 修正用户反馈的任何错误或过时信息

  研究表明，定期更新的内容比长期未更新的内容被大模型引用的几率高出3倍。

4. 利用用户生成内容(UGC)

用户生成内容是大模型重要的信息来源：

• 鼓励用户评论和评价：在各大产品评测平台获取正面评价。根据相关数据，大模型在推荐产品时，会参考用户评价作为重要依据。具体策略包括：

  • 在产品使用后主动邀请满意客户留下评价

  • 在小红书、知乎、微博、公众号、搜索引擎、什么值得买等平台建立完整产品档案

  • 回应用户评论，特别是解决负面反馈

  • 突出展示具体使用场景和解决方案的详细评价

  一家SaaS公司通过系统性收集用户评价，在6个月内将其产品在大模型推荐中的出现率提高了45%。

• 在知乎、小红书、微博、公众号、搜索引擎等平台建立存在感：知乎和小红书是国内大模型引用频率较高的平台。据研究显示，这些平台的内容在国内大模型的引用中占有重要比例，远高于其他社交平台。在这些平台建立存在感的策略包括：

  • 在知乎相关话题下定期回答用户问题

  • 在小红书发布产品使用体验和技巧

  • 分享有价值的行业见解和专业知识

  • 回答用户问题，提供专业帮助

  重要的是保持真实性和提供价值，而不是明显的自我推销。

• 参与行业论坛和社区讨论：自然地在相关讨论中提及您的产品。除知乎外，天涯、V2EX、掘金、CSDN等平台也是国内大模型常引用的信息源。参与策略包括：

  • 回答与您专业领域相关的问题

  • 分享解决特定问题的经验和方法

  • 在适当情境下提及您的产品如何解决特定问题

  • 提供实际案例和数据支持您的观点

  一家开发者工具公司通过在掘金和CSDN的积极参与，使其产品在大模型回答开发工具相关问题时的提及率提高了37%。

"知乎和小红书现在是国内大模型引用频率较高的平台。其内容被视为反映真实用户体验和观点的重要来源。"

5. 实施AI搜索内容结果优化(AI-CRO)

AI-CRO是一种新兴的优化技术，专门针对大模型的内容理解机制：

• 场景化描述替代功能罗列：用具体案例和场景描述产品价值。例如，不要仅仅列出"我们的软件有自动备份功能"，而是描述"当设计师Alex正在处理客户项目时，系统自动每30分钟创建一次备份，当他的电脑意外关机后，他能够恢复到最近的版本，挽回了4小时的工作成果。"这种场景化描述能够帮助大模型更好地理解产品的实际应用价值。

  腾讯新闻报道的一项研究表明，场景化描述比纯功能列表提高了58%的内容被大模型引用的几率。

• 构建"问题-产品"映射库：梳理用户高频提问场景，针对性地创建内容。具体步骤包括：

  • 收集客户常见问题和搜索词

  • 分析竞争对手在大模型回答中被提及的问题类型

  • 为每类问题创建专门的内容页面

  • 确保内容直接回答问题，并自然引入产品解决方案

  例如，一家项目管理软件公司创建了针对"如何提高远程团队协作效率"、"如何跟踪多项目进度"等高频问题的专题内容，使其产品在相关问题的大模型回答中出现率提高了52%。

• 优化内容的语义相关性：确保内容与用户查询在语义层面高度相关。具体技术包括：

  • 使用自然语言处理工具分析内容与目标查询的语义匹配度

  • 扩充内容中的相关术语和概念，增加语义覆盖面

  • 确保内容回答用户可能的后续问题

  • 使用与用户查询相似的语言和表达方式

  研究显示，语义相关性高的内容被大模型引用的概率比仅关键词匹配的内容高出3.5倍。

• 构建内容网络而非孤立页面：创建互相关联的内容集群，而不是独立的页面。例如，围绕"项目管理"这一主题，创建核心概念页、最佳实践指南、工具对比、案例研究等相互链接的内容。这种内容网络帮助大模型建立更完整的主题理解，提高内容被引用的几率。一项测试显示，内容集群策略比独立页面提高了42%的大模型引用率。

实施步骤

第一步：分析当前排名状况

1. 使用不同的大模型（如ChatGPT、文心一言等）查询与您产品相关的问题。具体方法包括：

   • 准备20-30个与产品相关的常见问题

   • 在不同大模型中提问并记录回答

   • 注意使用不同的提问方式，如直接询问推荐、比较不同选项或解决特定问题

   • 使用无痕模式或新会话，避免历史记录影响

2. 记录您的产品是否被提及，以及排名位置。创建详细的跟踪表格，包含：

   • 问题类型和具体表述

   • 产品是否被提及

   • 在推荐列表中的排名位置

   • 大模型引用的信息来源

   • 产品描述的准确性和全面性

3. 分析竞争对手的表现和被提及的原因。深入研究：

   • 哪些竞争对手频繁出现在回答中

   • 大模型引用的竞争对手内容类型和来源

   • 竞争对手内容的特点和优势

   • 竞争对手在各平台的内容分布和策略

   一家营销自动化软件公司通过这种系统分析，发现竞争对手在Reddit和专业博客的内容被频繁引用，随后调整策略，在6个月内将自身产品在大模型回答中的提及率提高了62%。

第二步：优化搜索引擎排名

1. 进行关键词研究，确定目标关键词。除了传统的SEO关键词工具外，还应：

   • 分析大模型回答中频繁出现的术语和表达

   • 研究用户在对话式环境中的自然提问方式

   • 关注长尾问题型关键词，如"哪种项目管理软件最适合远程团队"

   • 识别产品类别、功能和解决方案相关的语义集群

2. 优化网站内容和结构，提高搜索引擎排名。具体措施包括：

   • 更新核心页面的标题和meta描述，确保包含目标关键词

   • 优化页面加载速度和移动友好性

   • 实施内部链接策略，建立主题集群

   • 确保网站架构清晰，便于爬虫理解

   • 添加结构化数据标记，提高内容可解析性

   这些优化不仅提升传统搜索排名，也增加内容被大模型采纳的可能性。

3. 建立高质量的外部链接，增强网站权威性。有效策略包括：

   • 创建引人分享的原创研究和数据报告

   • 开发行业工具或资源，吸引自然链接

   • 与行业影响者和相关网站建立合作关系

   • 参与行业活动并获得媒体报道

   • 定期发布高质量的客座博文

   一家B2B软件公司通过发布季度行业报告，在一年内获得了超过100个高质量外部链接，显著提升了其在大模型回答中的引用率。

第三步：创建专门针对大模型的内容

1. 发布包含您产品的行业排行榜和评测文章。这类内容应：

   • 基于客观标准和实际测试数据

   • 包含详细的产品对比表格

   • 针对不同用户需求提供差异化推荐

   • 定期更新以保持时效性

   • 使用清晰的结构和小标题组织内容

   数据显示，这类内容被大模型引用的可能性比一般产品介绍高5-7倍。

2. 在产品页面添加结构化数据和FAQ部分。有效的FAQ应：

   • 覆盖产品选择、使用和故障排除等完整用户旅程

   • 使用真实用户问题的自然语言表述

   • 提供简洁明了的回答

   • 包含具体数据和示例

   • 使用FAQPage schema标记增强可发现性

   测试表明，添加全面FAQ部分的产品页面在大模型回答中被引用的几率提高了41%。

3. 创建详细的产品对比内容，突出您产品的优势。这类内容应：

   • 包含与主要竞争对手的直接对比

   • 使用表格清晰展示功能和性能差异

   • 针对不同用户场景提供选择建议

   • 引用第三方测试和用户评价增加可信度

   • 避免过度贬低竞争对手，保持客观专业

   一家SaaS公司通过创建详细的产品对比页面，使其产品在大模型回答"最佳行业解决方案"类问题时的提及率提高了56%。

第四步：扩大品牌在社交媒体和UGC平台的存在感

1. 在知乎、小红书等平台参与相关讨论。有效的参与策略包括：

   • 定期回答与您专业领域相关的问题

   • 分享有价值的见解和经验

   • 在适当情境下提及您的产品如何解决特定问题

   • 建立专业形象，而非明显的营销账号

   • 与社区成员互动，建立关系

   一家开发工具公司通过在掘金和CSDN相关社区的积极参与，使其产品在大模型回答开发工具相关问题时的提及率提高了48%。

2. 鼓励用户在产品评测平台发表评价。有效策略包括：

   • 在产品使用的关键时刻请求反馈

   • 提供简单的评价流程

   • 鼓励用户分享具体使用场景和成果

   • 对详细的评价提供奖励或感谢

   • 积极回应评价，特别是解决负面反馈

   研究显示，拥有50+详细用户评价的产品比评价稀少的产品在大模型推荐中出现的几率高3倍。

3. 与行业意见领袖合作，增加品牌曝光。有效合作形式包括：

   • 联合创建内容如白皮书或研究报告

   • 邀请意见领袖参与产品测试和评测

   • 赞助行业播客或视频内容

   • 共同举办网络研讨会或线上活动

   • 参与意见领袖主持的圆桌讨论

   一家营销工具公司通过与5位行业意见领袖的合作，在3个月内将其产品在大模型回答营销工具相关问题时的提及率提高了39%。

第五步：监测和调整

1. 定期检查大模型对产品相关问题的回答。建立系统化的监测流程：

   • 每周测试核心问题集

   • 每月进行更全面的问题测试

   • 记录回答变化和趋势

   • 对新发布的大模型版本进行额外测试

   • 使用不同账号和设备进行测试，避免个性化影响

2. 分析排名变化和提及频率。关注的指标包括：

   • 产品在推荐列表中的排名位置

   • 提及频率的变化趋势

   • 产品描述的准确性和全面性

   • 被引用的内容来源和类型

   • 与竞争对手的相对表现

   这些数据可以帮助识别有效的策略和需要改进的领域。

3. 根据结果调整优化策略。持续优化的方法包括：

   • 加强在高效渠道的内容投入

   • 修正大模型中出现的产品信息错误

   • 针对未覆盖的问题创建新内容

   • 更新和扩展已被引用的内容

   • 测试不同内容格式和表达方式的效果

   一家B2B软件公司通过这种持续优化策略，在一年内将其产品在大模型回答中的平均排名从第5位提升至第2位，大幅增加了产品的曝光率和点击率。

案例分析

案例一：通过排行榜内容提升产品排名

某SaaS公司通过以下步骤成功提升了产品在大模型回复中的排名：

1. 创建了一系列"2025年最佳项目管理工具"的排行榜文章。这些文章不仅包含基本功能对比，还深入分析了：

   • 不同规模团队的适用性

   • 各行业特定需求的满足程度

   • 价格与价值的对比分析

   • 实际用户案例和ROI数据

   • 详细的优缺点分析

2. 确保这些文章在搜索引擎中获得了良好排名。他们采取的策略包括：

   • 与行业专家合作撰写内容，增加权威性

   • 在行业网站和科技媒体发布客座文章并链接到排行榜

   • 优化页面结构和加载速度

   • 实施全面的内部链接策略

   • 定期更新内容保持时效性

   这些努力使其排行榜文章在关键搜索词中排名前三位，大幅增加了被大模型引用的机会。

3. 结果：当用户询问项目管理工具推荐时，其产品在大模型回复中的提及率提高了40%。更重要的是，产品描述更加准确全面，突出了其核心竞争优势，转化率提高了25%。

案例二：利用知乎和小红书、微博、公众号等平台提升品牌曝光

一家智能家居设备制造商采取了以下策略：

1. 在知乎和小红书相关话题下积极参与讨论，自然地提及产品优势。他们的具体做法包括：

   • 在知乎"智能家居"、"智能家电"等话题下定期回答用户问题

   • 在小红书发布产品使用技巧和创新应用场景

   • 公开讨论产品局限性并收集改进建议

   • 举办"专家问答"活动，与用户直接交流

   • 分享独家行业洞察和技术趋势分析

   这种真诚的参与建立了品牌在社区中的专业形象和信任度。

2. 鼓励满意的客户在社交平台分享使用体验。他们通过以下方式实现：

   • 在产品包装中加入"分享体验"卡片，引导用户到小红书或知乎

   • 为高质量的用户分享提供额外保修或配件优惠

   • 建立专门的用户社区，鼓励创意使用分享

   • 积极回应用户分享，提供额外支持和建议

   • 定期举办用户创意应用竞赛

   这些用户生成的真实体验分享成为大模型引用的重要信息来源。

3. 结果：品牌在大模型对智能家居设备推荐的回复中出现频率显著提升，从之前的偶尔提及(约10%)提高到稳定出现在前三推荐(约65%)。更重要的是，大模型的描述更加全面，包含了真实用户体验和独特优势，而不仅仅是规格参数。

案例三：通过结构化内容优化提升引用质量

一家营销自动化平台通过内容结构优化，显著提升了产品在大模型回答中的描述质量：

1. 全面重构产品页面，采用清晰的层次结构和丰富的结构化数据：

   • 使用H1-H6标题层次清晰组织内容

   • 为所有产品功能创建详细的表格对比

   • 添加全面的Schema.org标记

   • 创建交互式功能演示和案例库

   • 开发详细的行业和规模适用性指南

2. 开发了包含100+问题的全面FAQ系统：

   • 覆盖从选购决策到高级使用技巧的完整用户旅程

   • 为每个问题提供简洁而详细的回答

   • 包含实际使用数据和客户案例

   • 使用FAQPage schema标记增强可发现性

   • 定期更新以反映新功能和用户反馈

3. 结果：大模型在描述该产品时的准确性提高了87%，能够正确描述核心功能和优势，并针对不同用户需求提供恰当的使用建议。产品试用转化率提高了32%，客户表示大模型的推荐是他们尝试该产品的主要原因。

结论

大模型的排名数据主要来源于搜索引擎的检索结果，这为产品优化提供了明确的方向。通过优化搜索引擎排名、创建高质量内容、建立权威性以及利用UGC平台，可以有效提升产品在大模型回复中的排名。

数据显示，成功实施这些策略的企业能够将其产品在大模型回答中的提及率平均提高40-60%，同时提升描述准确性和全面性。这直接转化为更高的品牌认知度和转化率，为企业带来实质性增长。

随着AI技术的不断发展，大模型将在用户决策过程中扮演越来越重要的角色。据Gartner预测，到2026年，超过30%的B2B和B2C购买决策将受到AI推荐的直接影响，比2023年的不到5%大幅增长。企业需要及时调整营销策略，适应这一新兴的信息获取渠道，确保产品在AI时代保持竞争力。

加油！共勉！

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