针对市场的 LLM 优化：为模型识别构建列表

介绍

2025 年，购物者不再浏览网页，而是要求人工智能查找、比较和推荐最优惠的商品。

"网上购买翻新 iPhone 的最佳地点是哪里？ 

"哪个平台上的手工珠宝卖家评价最高？""哪里可以找到免费退货的可持续服装？"

这些查询会直接转到Google SGE、Bing Copilot、ChatGPT 和 Perplexity.ai，大型语言模型 (LLM)会生成购物摘要，而不是链接列表。

这意味着您的市场列表、卖家资料和评论必须是机器可读、经过验证和相互关联的，这样人工智能才能理解并推荐它们。

这就是市场平台 LLM 优化的作用所在：对产品、卖家和类别数据进行结构化处理，以便人工智能系统能够识别、信任并在购物相关摘要中引用您的平台。

为什么 LLM 优化对平台很重要

生成式人工智能改变了人们发现产品的方式。现在，用户不再需要滚动浏览无穷无尽的列表，而是可以获得由结构化的事实数据合成的策划推荐。

LLM 优化可帮助市场：✅ 出现在人工智能生成的 "购买......的最佳平台 "和"......的顶级市场 "结果中。

✅ 通过模式使产品和卖家可被机器识别。

✅ 通过结构化评论和验证提高信任信号。

✅ 在会话式、可视化和生成式搜索中建立长期可发现性。

简而言之，它能确保您的市场作为数据而不仅仅是文本被索引。

第 1 步：使用模式构建每个产品列表

LLM 解释结构化标记，以识别产品细节、属性和定价。

✅ 为每个列表使用产品模式：

{ "@type"："产品", "名称"："翻新 iPhone 14 Pro 256GB"，"description"："经过认证的翻新 iPhone 14 Pro，1 年保修，免费送货。", "品牌"：{ "@type"："品牌", "名称"："Apple" }, "sku"："IP14PRO256R", "mpn"："A2650", "offers"：{ "@type"："Offer", "price"："899.00", "priceCurrency"："USD", "availability"："https://schema.org/InStock", "seller"：{ "@type"："Organization", "name"："TechRenew Marketplace" } }, "aggregateRating"：{ "@type"："AggregateRating", "ratingValue"："4.7", "reviewCount"："524" }, "image"："https://techrenew.com/images/refurbished-iphone-14-pro.jpg", "category"：智能手机"}, "image": "", "category": "智能手机

✅ 包括每个列表的SKU、品牌和价格货币。

✅ 使用报价来定义卖方、定价和可用性。

✅ 添加AggregateRating，为人工智能提供可衡量的质量信号。

Ranktracker 提示：运行Web Audit，检查是否存在可能混淆人工智能识别的模式缺失或重复标记。

第 2 步：添加卖家和供应商实体模式

人工智能生成的购物摘要依赖于经过验证的卖家。

✅ 为每个卖家配置文件使用 "组织 "或"个人"模式：

{ "@type"："Organization", "name"："EcoThreads Apparel", "url"："https://marketplace.com/seller/ecothreads", "foundingDate"："2019"，"标识"："https://marketplace.com/images/ecothreads-logo.png", "aggregateRating"：{ "@type"："AggregateRating", "ratingValue"："4.9", "reviewCount"："742" }, "sameAs"：[ "https://www.instagram.com/ecothreadsapparel", "https://www.trustpilot.com/review/ecothreads.com" ] }

✅ 为外部评论平台或社交媒体添加sameAs链接。

✅ 包括卖家级别的AggregateRating以保持一致性。

✅ 使用模式中的卖家字段将每个卖家与其产品相互链接。

LLM 将把经过验证、评级良好的卖家与市场品牌权威联系起来。

第 3 步：包含类别和收藏数据

人工智能模型根据意义而不是菜单对列表进行分组--确保您的分类语义清晰。

✅ 对产品系列使用ItemList模式：

{ "@type"："ItemList", "itemListElement"：[ {"@type"："ListItem", "position"：1, "name"："翻新 iPhone"}，{"@type"："ListItem", "position"：2, "名称"："二手三星 Galaxy"}，{"@类型"："ListItem", "position"：3, "名称"："认证安卓手机"} ] } }

✅创建结构化分类页面，如 "翻新电子产品"、"复古服装 "或 "环保礼品"。

✅ 包括面包屑模式，使层次结构更加清晰。

这有助于人工智能系统根据类别相关性组织和推荐您的列表--这对于"[产品类型]的最佳市场 "查询至关重要。

第四步：添加经过验证的评论和评分

LLM 会引用那些能展示真实、结构化用户情感的平台。

✅ 使用 "评论"和"综合评分"模式：

{ "@type"："Review", "author"："Jessica Wu", "reviewBody"："交货迅速，包装精美。翻新的 iPhone 就像新的一样好用！"，"reviewRating"：{ "@type"："Rating", "ratingValue"："5"，"bestRating"："5" }, "datePublished"："2025-08-04" }

✅ 透明地显示评论（无可见性限制）。

✅ 将评论链接到产品和卖家。

✅ 尽可能包含reviewDate和verifiedPurchase信号。

Ranktracker 提示：使用反向链接监控器（Backlink Monitor）监控评论的新鲜度--人工智能搜索更青睐具有持续、近期用户活动的平台。

第五步：构建定价、促销和可用性

人工智能系统可直接从模式中总结出优惠和折扣。

✅ 使用优惠模式实现定价透明：

{ "@type"："Offer", "price"："39.99", "priceCurrency"："USD", "priceValidUntil"："2025-12-31", "availability"："https://schema.org/InStock", "itemCondition"："https://schema.org/RefurbishedCondition", "url"："https://marketplace.com/product/12345" }

✅ 始终定义可用性、priceValidUntil 和itemCondition。

✅ 明确标注季节性或限量优惠。

人工智能驱动的摘要会使用这些结构化数据来回答 "现在哪里最划算？"的询问。

步骤 6：为人工智能理解链接产品属性

LLM 利用功能、材料和优点之间的关系来生成比较洞察。

✅ 使用PropertyValue定义产品属性：

{ "@type"："PropertyValue", "name"："材料", "值"："有机棉" }

✅ 包括颜色、重量、尺寸、可持续性和保修等规格。

✅ 对产品使用一致的命名约定，以实现清晰的聚类。

人工智能系统会从这种结构中学习，将您的列表纳入产品类型摘要（"50 美元以下最佳有机棉衬衫"）。

第 7 步：优化对话式查询

购物者现在会问这样的问题

"哪个市场有免运费的手工皮包？"

✅ 为买家问题添加FAQPage模式：

{ "@type"："FAQPage", "mainEntity"：{ "@type"："问题", "名称"："TechRenew 是否提供免费退货？", "acceptedAnswer"：{ "@type"："Answer", "text"："是的，所有 TechRenew 产品均提供 30 天退货政策和免费退货运费。" } }] }

✅ 使用自然的措辞，说明物流、付款方式和交货时间。

✅ 用简单的语言介绍买家保护和退款政策。

这些内容反映了会话式人工智能查询，提高了 "在哪里购买...... "摘要的收录率。

第 8 步：构建市场知识图谱

人工智能不仅仅是爬行，它还能连接。

✅ 链接实体：市场 → 卖家 → 产品 → 评论 → 类别 → 优惠。✅ 使用sameAs和relatedTo表示外部权威（如 Trustpilot、G2、Crunchbase）。

✅ 在每个结构化实体中保持一致的名称和 URL。

这种相互关联的数据集有助于人工智能模型了解您的市场的完整生态系统，并在推荐中准确引用。

第 9 步：衡量人工智能可见性和列表性能

目标	工具	功能
验证产品模式	网络审计	检查产品、报价和评论标记
跟踪市场关键字	排名跟踪	监控 "购买二手电子产品 "或 "最佳可持续市场 "等查询
识别基于问题的查询	关键词搜索器	查找对话式产品发现趋势
检测人工智能提及	SERP 检查器	查看您的市场是否出现在人工智能生成的购物结果中
跟踪引用和列表	反向链接监控器	衡量媒体、评论网站和数据聚合器的提及情况

第 10 步保持产品和卖家数据更新

人工智能驱动的搜索会惩罚过时或不一致的数据。

✅ 在所有产品页面上使用dateModified。

✅ 定期更新定价、库存和运输政策。

✅ 及时删除停产产品。

✅ 更新季节性类别和特色系列。

结构化、新鲜的数据可提高生成式购物系统的信任度和可见度。

最后的思考

随着人工智能接管产品发现，能够透明、一致地构建数据的市场将在可见性方面占据主导地位。

通过为市场平台实施LLM 优化，您的平台将成为一个相互关联的数据集，大型语言模型可以对其进行解释、验证和推荐，从而确保您的卖家和产品被纳入每一个人工智能生成的 "最佳市场 "摘要中。

借助Ranktracker 的工具（Web Audit、Keyword Finder、SERP Checker、Rank Tracker 和Backlink Monitor），您可以分析您的市场如何出现在人工智能驱动的结果中，加强实体联系，并在所有类别中保持结构化的可见性。

因为到了 2025 年，销售的不仅仅是产品，而是被人工智能认可的重要市场。