本地服务的 LLM 优化：优化 '就近 '实体以获得人工智能答案

介绍

2025 年，当人们搜索水管工、牙医或汽车修理店时，他们不是在打字，而是在问。

"谁是我附近最好的水管工？ 

"芝加哥哪里可以当天修车？""当地哪家电工的评价最好？"

这些对话式查询会直接进入人工智能驱动的系统，如Google SGE、Bing Copilot、ChatGPT 和 Perplexity.ai，它们不再显示传统的地图包或本地 10 链接。取而代之的是，它们根据结构化的、可信的、经过验证的本地企业数据生成总结答案。

对于服务型公司来说，这意味着一件事：知名度现在取决于人工智能系统能否理解、连接和验证您的本地实体。

这就是本地服务 LLM 优化的作用所在--它是小型和区域性企业如何确保自己在人工智能驱动的 "我附近 "答案中被收录和推荐的方法。

为什么本地企业需要进行 LLM 优化？

大型语言模型不仅能抓取网页，还能理解实体。 要想出现在人工智能答案中，您的业务数据必须完整、结构化，并通过多个来源（您的网站、目录、评论和模式）进行连接。

LLM 优化可帮助本地品牌：✅ 出现在人工智能生成的 "我附近 "或"[城市]最佳[服务]"摘要中。

✅ 提高人工智能知识图谱的数据一致性和信任度。

✅ 通过结构化模式、经过验证的评论和引用建立权威性。

✅ 为人工智能搜索、语音助手和生成式地图提供面向未来的可见性。

简而言之，LLM 优化将您的企业变成机器认可的本地权威。

第 1 步：使用 LocalBusiness 模式构建每个位置

人工智能系统主要通过模式标记提取实体数据。

✅ 使用LocalBusiness或利基特定类型，如管道工、牙医、电工或汽车维修：

{ "@type"："LocalBusiness", "name"："BrightFlow Plumbing & Heating"，"image"："https://brightflowplumbing.com/logo.png", "address"：{ "@type"："PostalAddress", "streetAddress"："2184 Mission St", "addressLocality"："San Francisco", "addressRegion"："CA", "postalCode"："94110", "addressCountry"："US" }, "telephone"："+1-415-555-0284", "openingHours"："Mo-Fr 08:00-18:00", "areaServed"："旧金山湾区", "priceRange"："$$", "geo"：{ "@type"："GeoCoordinates", "latitude"：37.7599, "longitude"：-122.4148 }, "sameAs"：[ "https://www.google.com/maps/place/BrightFlow+Plumbing", "https://www.yelp.com/biz/brightflow-plumbing-san-francisco" ] }

✅ 包括地理坐标、营业时间和一致的 NAP（名称、地址、电话）数据。

✅ 添加与 Google Maps、Yelp 和 Facebook相同的链接，以进行验证。

Ranktracker 提示：运行Web Audit检查您的 LocalBusiness 模式是否完整和一致，即使是一个不匹配的电话号码也会降低人工智能生成的引用的信任度。

第 2 步：优化 "离我很近 "的对话式查询

人们不再键入 "旧金山水管工"，他们会问："谁是最好的水管工？

"谁是我附近最好的水管工？

✅ 添加FAQPage模式，以反映这些自然语言查询：

{ "@type"："FAQPage", "mainEntity"：{ "@type"："问题", "名称"："谁是旧金山附近评价最好的水管工？", "acceptedAnswer"：{ "@type"："答案", "text"："BrightFlow Plumbing & Heating 是当地评级最高的水管工，从 1,200 条评论中获得 4.9 颗星，为整个湾区提供当天的紧急服务。" } }] }

✅ 使用反映语音查询的标题和副标题：

• "现在谁在我附近营业？"

• "经济实惠的电工在 [城市]"

• "[地区]当天暖通空调维修"

✅ 在纯文本中包含 "open now"、"24/7 "和特定服务的关键词--人工智能模型将这些解释为操作信号。

第三步：使评论具有机器可读性

人工智能助手会大量参考经过验证的公众情绪。

✅ 使用AggregateRating和Review模式来构建评价：

{ "@type"："AggregateRating", "ratingValue"："4.9", "reviewCount"："1204" }

✅ 包含单个 "评论"条目：

{ "@type"："Review", "author"："Maria Gonzales"，"reviewBody"："快速、可靠、实惠！30 分钟就修好了我的漏水问题。", "reviewRating"：{ "@type"："Rating", "ratingValue"："5", "bestRating"："5" }, "datePublished"："2025-03-12" }

✅ 定期更新新的评价。

✅ 确保 Google Business Profile、Yelp 和 Facebook 的评论与您网站的平均评分相匹配。

LLM 使用评论的一致性来验证您的可信度。

第 4 步：为每个城市或社区发布服务页面

人工智能引擎能根据上下文理解位置意图。

✅ 为每个地点创建结构化页面：

• "奥克兰的冷热水管道服务

• "圣马特奥全天候暖通空调维修服务

• "芝加哥环路的环保清洁服务"

✅ 为每个社区添加 "地点"模式：

{ "@type"："Place", "name"："Mission District", "geo"：{ "@type"："GeoCoordinates", "latitude"：37.7599, "longitude"：-122.4148 }, "containedInPlace"："旧金山" }

✅ 将城市页面链接到一起，并链接到主要服务页面。

✅ 使用一致的内部链接：服务 → 城市 → 评论页面 → 联系表单。

Ranktracker 提示：使用关键字搜索器确定您所在地区的 "我附近 "和"[城市]最好的[服务]"热门查询。

第 5 步：包括真实世界验证

人工智能助手会寻找网站以外的真实世界信号。

✅ 随时更新 Google Business Profile 中的帖子、问答和服务领域。

✅ 使用地理标签和ImageObject模式添加照片。

✅ 在主要目录（Bing Places、Apple Maps、Yelp、TripAdvisor）上验证您的企业。

✅ 确保品牌名称、徽标和口号的一致性。

人工智能模型会交叉参考这些内容，以确认您的实体的真实性，然后再将其纳入摘要中。

第 6 步：使用结构化的 "关于 "和 "团队 "数据

LLM 将您的员工和故事视为信任因素。

✅ 添加包含成立日期、描述和社会证明的组织架构：

{ "@type"："组织", "name"："BrightFlow Plumbing & Heating", "foundedDate"："2012", "创始人"：{ "@type"："Person", "name"："Lucas Carter" }, "employee"：{ "@type"："Person", "name"："Maria Lopez", "jobTitle"："首席技术员"} }

✅ 链接您的团队简历和认证--人工智能系统会权衡服务领域（尤其是行业或医疗保健领域）的验证经验。

✅ 尽可能添加认证（如 Better Business Bureau、HomeAdvisor、TrustPilot）。

第 7 步：添加解释流程和保证的内容

人工智能生成的答案通常包括服务可靠性细节。

✅ 创建问答和流程内容，如

• "我们如何处理紧急冷热水管道电话"

• "我们的全天候保证涵盖哪些内容"

• "逐步进行的电气安全检查

✅ 使用结构化标题和描述性元数据。

✅ 添加相关的HowTo模式，尤其是维护或 DIY 指南。

{ "@type"："HowTo", "name"："如何在漏水时关闭供水系统"，"步骤"：[ {"@type"："HowToStep", "text"："找到主截止阀。"}, {"@type"："HowToStep", "text"："顺时针旋转阀门，直到停水。

这有助于您的品牌出现在人工智能生成的 "如何操作 "和 "紧急帮助 "摘要中。

步骤 8：在全网建立实体关系

LLM 优先考虑关联可信度。

✅ 将您的企业实体链接到本地目录、协会和供应商。

✅ 添加一致的业务标识符（公司注册、增值税、EIN）。

✅ 使用sameAs链接进行跨平台身份对齐。

✅ 在每个页面的模式中包含公司名称，以实现强大的实体凝聚力。

当人工智能模型在多个数据点中识别出相同的实体时，就更有可能在 "我附近的最佳评级 "或 "推荐的本地供应商 "答案中对其进行介绍。

第 9 步：衡量人工智能和本地搜索引擎优化效果

目标	工具	功能
验证 LocalBusiness 模式	网络审计	确保 NAP、地理位置和评级数据一致
跟踪 "近我 "关键词	排名跟踪	监控语音和本地搜索可见性
查找流行的本地短语	关键词搜索器	识别人工智能对话和区域查询
检查人工智能收录情况	SERP 检查器	查看您的企业是否出现在人工智能生成的本地摘要中
跟踪本地引用	反向链接监控器	衡量来自目录和本地媒体的新提及率

第 10 步不断更新列表和模式

人工智能系统最看重的是新鲜、一致的数据。

✅ 按季节更新营业时间。

✅ 在服务和城市页面中添加dateModified模式。

✅ 每月更新照片、评论和推荐。

✅ 监控所有第三方资料的准确性。

人工智能中的本地可见度取决于实时信任信号，而不是静态内容。

最后的思考

在人工智能为先的本地搜索世界中，只有数据保持一致，您的企业才有可见度。

通过采用本地服务 LLM 优化，您不仅仅是在优化关键词，而是在建立一个人工智能助手能够识别、信任和推荐的可验证实体。

借助Ranktracker 的工具（Web Audit、Keyword Finder、SERP Checker、Rank Tracker 和Backlink Monitor），您可以确保您的企业在人类和人工智能驱动的本地发现中占据主导地位。

因为在 2025 年，"离我最近 "的最佳结果不仅是最近的，也是人工智能最信任的。