据咨询公司For Insights Consultancy的研究显示，全球大型语言模型（简称LLM）市场该研究预测，到2034年，该市场规模将增长至594亿美元，在此期间的复合年增长率将达到34.8%。
该调查考察了科技、教育、医疗保健和企业服务等行业的采用趋势。数据收集方法包括市场分析、基础设施投资预测以及对相关行业公司的访谈。
该报告指出，这些技术的进步可能会重塑商业战略，影响投资决策，并扩大经济各个领域的自动化程度。
什么是LLM？它们如何影响日常生活？
LLM，即大型语言模型，是一种基于大量文本训练的语言模型，能够理解、处理和生成自然语言。这些工具分析语言模式，并自动生成文本格式的回复。
实际上，他们为 ChatGPT、Gemini 和 Claude 等解决方案以及 Google 的 AI Overviews 等功能提供了技术支持，后者会根据人工智能合成的信息显示直接搜索结果。
这些技术的影响已在各个领域显现。在客户服务领域，基于LLM的聊天机器人可以回答常见问题、路由请求并提供个性化沟通。
在教育领域，它们帮助学生总结要点并提供简明解释。在医疗保健领域，它们帮助专业人员整理病历和审核临床信息。在企业环境中，它们通过自动化文本编辑、文档分类和报告生成等任务来提高生产力。
这些应用改变了工作流程，使流程更加敏捷和数据驱动。
企业如何在LLM申请中脱颖而出的策略。
品牌在LLM（生命周期模型）生成的响应中的出现，取决于这些模型从网络内容中提取的信号。Ahrefs一项基于对75,000个品牌分析的研究表明，站外因素（即机构网站之外的信号）与“AI概览”中的可见度相关性最高。
该研究的主要结果如下：品牌网络提及量的相关系数为0.664；品牌锚文本的相关系数为0.527；品牌搜索量的相关系数为0.392；反向链接数量的相关系数为0.218。该研究还强调，相关性并不意味着因果关系，而只是表明模型通常使用哪些信号作为参考。
对于站外 SEO 和数字公关机构 Rank Certo 的首席执行官 Felipe Cardoso，这种转变也对公共关系领域产生了直接影响。
“传播部门一直以来都在努力影响记者、意见领袖和搜索引擎。现在，他们需要学习如何影响语言模型。这不仅仅是一个技术问题，更是一个战略问题。谁能及早掌握如何用一致的信号正确地滋养数字生态系统，谁就能占据以往依赖付费媒体或传统自然排名的市场，”他补充道。
以下是一些在基于LLM的环境中提高品牌知名度的实用建议：
- 致力于提升品牌在网络上的提及率：
投资于媒体关系、内容合作和营销活动，以增加公司名称在相关门户网站上的曝光度。曝光不一定需要包含链接。提及品牌的文本有助于模型将其识别为相关实体，从而提高其出现在人工智能生成的回复中的几率。
- 优化品牌锚点和上下文链接：
制定链接建设策略，使用品牌名称的受控变体作为锚文本。这种做法可以强化实体信号，并有助于搜索引擎和链接链接模型（LLM）生成的搜索结果中的正确识别。
- 提升品牌搜索量：
将站内SEO技巧与品牌推广和宣传活动相结合，以刺激用户直接搜索公司名称。搜索量的增长是影响公司在自动搜索结果中排名的最强相关因素之一。
- 加强高质量反向链接：
即使与提及量相比相关性较低，反向链接对于巩固数字权威仍然至关重要。优先考虑来自可信且内容相关的网站的链接，并平衡公关工作和技术SEO策略。
- 构建用于提取的内容结构：
创建包含常见问题解答、概要介绍和结构化数据且组织良好的章节的页面。这种格式便于法学硕士自动阅读，并增加网站内容摘录被引用到答案中的可能性。
- 监测场外信号：
使用品牌监测和SEO工具（例如Ahrefs或类似工具）来追踪提及和链接的变化。根据这些指标调整营销活动和沟通策略。
LLM 市场的预计扩张代表着一项重大的经济运动，将对技术基础设施、商业战略和信息消费动态产生直接影响。
对于品牌而言，在人工智能日益主导的市场环境中，调整数字化形象并投资于权威信号已成为争夺曝光度的核心要素。监测市场指标并持续运用搜索引擎优化（SEO）和公关（PR）策略，是品牌在这个新格局中保持竞争力的战略步骤。
