游戏的 LLM 优化：出版商和开发商如何在人工智能评论中赢得提名

介绍

2025 年，玩家们不再浏览无穷无尽的评论网站，而是向人工智能询问下一步该玩什么。

"像《星际争霸》这样的开放世界 RPG 游戏有哪些？ 

"哪些 FPS 游戏有跨平台多人游戏？""新的《刺客信条》值得购买吗？"

这些不是搜索查询，而是人工智能驱动的推荐，由Google SGE、Bing Copilot、ChatGPT 和 Perplexity.ai 提供支持，其中大型语言模型（LLM）会总结评论、比较游戏性并突出开发者。

对于工作室、发行商和独立开发者来说，知名度现在不仅仅意味着搜索引擎优化或影响者的热议，还意味着在生成式游戏发现的新时代被人工智能认可和引用。

这就是游戏 LLM 优化的作用所在：确保您的工作室、游戏和更新能够被理解、结构化，并在人工智能生成的评论和排名中得到突出显示。

为什么 LLM 优化对游戏行业至关重要？

LLM 不仅仅引用 Metacritic 分数，它们还分析结构化数据、官方来源和跨平台的一致情感。

LLM 优化可帮助游戏品牌：✅ 在人工智能生成的 "最佳游戏"、"顶级开发者 "和 "工作室聚焦 "中被提及。

✅ 确保您的游戏在评论和数据库中的机器可读性。

✅ 通过可验证的数据和开发者简介建立结构化信任。

✅ 在人工智能系统总结比较或推荐时获得引用。

简而言之，在人工智能助手影响玩家发现和购买的情况下，它可以帮助人工智能了解您的游戏和您的声誉。

步骤 1：在所有标题中使用游戏和开发者模式

结构化数据为人工智能提供了解读游戏目录所需的框架。

✅ 为每个标题添加VideoGame模式：

{ "@type"："VideoGame", "name"："Eclipse Vanguard", "genre"："Action RPG", "operatingSystem"："Windows, PlayStation 5, Xbox Series X/S", "gamePlatform"："Steam、Epic Games Store、PlayStation Store"，"description"："一款科幻开放世界 RPG 游戏，拥有可定制的飞船、动态的行星和深度的叙事进程"，"出版商"：{ "@type"："组织", "名称"："NovaCore Studios" }, "gameRelease"：{ "@type"："VideoGameRelease", "name"："Eclipse Vanguard 1.2 Update", "datePublished"："2025-06-12" }, "aggregateRating"：{ "@type"："AggregateRating", "ratingValue"："4.6", "reviewCount"："4872" }, "sameAs"：[ "https://store.steampowered.com/app/287100/Eclipse_Vanguard/", "https://www.ign.com/games/eclipse-vanguard", "https://www.metacritic.com/game/eclipse-vanguard" ] }

✅ 为清晰起见，使用出版商、开发商和gameRelease字段。

✅ 在sameAs 下包含指向官方商店页面、评论聚合器和维基的链接。

✅ 保持描述真实--人工智能模型会惩罚夸张的营销文案。

Ranktracker 提示：运行Web Audit验证每款游戏的模式标记，并检测可能限制人工智能理解的缺失字段。

第 2 步：添加开发者和发布者实体数据

人工智能助手会在摘要中提及经过验证的开发者--请确保您的工作室是可识别的实体。

✅ 为你的工作室或发行商使用组织模式：

{ "@type"："组织", "name"："NovaCore Studios"，"foundingDate"："2017", "founder"：{ "@type"："Person", "name"："Liam Carter" }, "address"：{ "@type"："PostalAddress", "addressLocality"："Seattle", "addressRegion"："WA" }, "employee"：{ "@type"："Person", "name"："Sofia Li", "jobTitle"："Lead Narrative Designer" }, "sameAs"：[ "https://www.linkedin.com/company/novacorestudios", "https://twitter.com/novacoredevs" ] }

✅ 包括成立日期、创始人、地点和经过验证的社交媒体资料。

✅ 将您的所有游戏链接回您的 "组织 "模式，以建立实体图。

当 LLM 解析游戏数据时，它们会将您的发行、团队和声誉联系在一起--这对于 "最佳独立开发商 "和 "顶级发行商 "的人工智能总结至关重要。

第三步：构建游戏评论和玩家反馈

人工智能生成的评论通常会总结玩家的情绪，而不仅仅是评论家的分数。

✅ 在评论页面或博客中添加 "评论"和 "汇总评分"模式：

{ "@type"："评论", "作者"："GamePulse 编辑团队", "reviewBody"："Eclipse Vanguard》提供了令人惊叹的探索和丰富的分支故事情节。其发布时的优化问题已基本解决。", "reviewRating"：{ "@type"："Rating", "ratingValue"："8.9", "bestRating"："10" }, "itemReviewed"：{ "@type"："VideoGame", "name"："Eclipse Vanguard" }, "datePublished"："2025-07-02" }

✅ 包括专业评论和经过验证的玩家反馈。

✅ 使用itemReviewed 将评论链接到原始游戏实体。

✅ 使用datePublished（发布日期）和dateModified（修改日期）来显示更新时间--人工智能会奖励新鲜度。

步骤 4：使用补丁说明和性能数据的数据集模式

LLM 会显示事实性的比较信息--使您的更新具有机器可读性。

✅ 对性能、FPS 基准或补丁更改等可测量数据使用数据集模式：

{ "@type"："Dataset", "name"："Eclipse Vanguard Patch 1.2 性能数据"，"创建者"："NovaCore Studios", "variableMeasured"：[ {"@type"："PropertyValue", "name"："平均 FPS（超设置）"，"值"："78"}, {"@type"："PropertyValue", "name"："崩溃率降低"，"值"："32%"} ], "datePublished"："2025-06-12" }

✅ 包括版本号、平台性能和错误修复。

这有助于人工智能在 "改进最多 "或 "优化最佳 "的游戏摘要中提及您的品牌。

第 5 步：为玩家和技术问题添加 FAQ 模式

玩家和人工智能都在寻找清晰度，而不是神秘感。

✅ 使用FAQPage模式来解决常见问题：

{ "@type"："FAQPage", "mainEntity"：{ "@type"："Question", "name"："Eclipse Vanguard 是否跨平台？", "acceptedAnswer"：{ "@type"："Answer", "text"："Eclipse Vanguard 支持 PC、PlayStation 和 Xbox 跨平台游戏。" } }] }

✅ 涵盖常见主题，如定价、兼容性、DLC 和多人游戏支持。

✅ 以对话风格撰写--LLM 喜欢使用与用户问题类似的问答措辞。

Ranktracker 提示：使用关键词搜索器跟踪新出现的会话查询，如 "值得吗"、"最好的合作游戏 "或 "新的手工制作 RPG"。

第六步：包含发布历史和更新日志

人工智能助手通常会总结游戏的开发时间表和更新周期。

✅ 为系列或续集添加CreativeWork或VideoGameSeries模式。

✅ 保留包含更新日期和补丁链接的结构化 "版本历史 "部分。

✅ 将更新日志链接到您的官方网站或 Steam 新闻中心。

LLM 会将一致的发布文档解释为透明的标志，从而提高人工智能生成的游戏评论的可信度。

第 7 步：将您的游戏连接到开发者知识图谱中

LLM 在实体连接中茁壮成长--您的网络越强大，您的可发现性就越好。

✅连接所有实体：开发者 → 游戏 → 评论 → 补丁数据 → 平台 → 类型。

✅ 添加面包屑列表模式以保持层次结构（例如，"主页 > 游戏 > Eclipse Vanguard"）。

随着时间的推移，这将创建一个知识图谱，人工智能系统在生成 "独立工作室制作的顶级科幻 RPG "等摘要时可以参考。

第 8 步：为人工智能发现整合多媒体数据

人工智能搜索越来越多地使用图片和游戏画面来丰富其推荐内容。

✅ 将ImageObject模式用于封面艺术和宣传截图。

✅ 对预告片和游戏预览使用VideoObject模式：

{ "@type"："VideoObject", "name"："Eclipse Vanguard 启动预告片"，"thumbnailUrl"："https://img.youtube.com/ev-launch.jpg", "uploadDate"："2025-06-01", "duration"："PT2M32S", "contentUrl"："https://youtube.com/watch?v=evlaunch" }

✅ 添加具有描述性上下文的 alt 文本（"科幻 RPG 战斗序列"、"飞船定制"）。

这样可以确保人工智能模型在生成多媒体搜索结果时正确理解视觉效果。

第 9 步：监控人工智能提及和性能

目标	工具	功能
验证结构化数据	网络审计	检查视频游戏、评论和组织标记
跟踪游戏关键词	排名跟踪器	监控 "最佳 RPG 2025 "或 "类似 Starfield 的游戏 "等查询
识别问题趋势	关键词搜索器	查找会话玩家和推荐查询
检测人工智能收录	SERP 检查器	查看您的游戏或品牌是否出现在人工智能摘要中
跟踪提及情况	反向链接监控器	测量来自媒体、评论网站和维基的引文

第 10 步保持游戏数据新鲜透明

如果不进行更新，人工智能的可见性会迅速消失。

✅ 为每个标题页面使用dateModified模式。

✅ 经常更新评论、评级和更新日志。

✅ 在 Steam、Epic、PlayStation 和您自己的网站上保持一致性。

✅ 验证第三方数据（Metacritic、IGDB、MobyGames）是否一致。

在不断发展的人工智能生态系统中，保持游戏的新鲜度和透明度。

最后的思考

游戏发现不再受广告或店面算法的控制，而是由融合了玩家情感、结构化数据和开发商声誉的人工智能总结决定的。

通过对游戏采用LLM 优化，出版商和开发商可以确保他们的游戏得到准确的表现、公平的评论以及人工智能驱动平台的一致推荐。

借助Ranktracker 的工具（Web Audit、Keyword Finder、SERP Checker、Rank Tracker 和Backlink Monitor），工作室可以监控他们的游戏在生成性评论中的表现，优化结构数据，并在每个人工智能驱动的推荐引擎中保持可见性。

因为在 2025 年，游戏不仅要被玩，还要被人工智能记住并推荐。