针对 SaaS 的 LLM 优化：被人工智能引用的定价、功能和集成

介绍

2025 年，SaaS 公司不仅要争夺点击率，还要争夺人工智能推荐的引用率。

"什么是最适合远程团队的项目管理工具？ 

"哪种 CRM 可以与 HubSpot 和 Slack 集成？""哪种搜索引擎优化软件最适合小型企业？"

这些都不是经典的谷歌查询，而是由谷歌 SGE、必应 Copilot、ChatGPT 和 Perplexity.ai 即时回答的人工智能助手问题，它们都由大型语言模型（LLM）提供支持。

这些模型对来自结构化、可验证的 SaaS 来源的数据进行分析和总结。这意味着，如果您的定价、功能和集成不是机器可读的，您的产品可能会被完全排除在外。

这就是为什么对 SaaS 进行 LLM 优化至关重要：它能确保您的软件被人工智能系统理解、信任并作为可靠的推荐。

为什么 LLM 优化对 SaaS 至关重要？

在生成式搜索时代，LLM 不会显示 "十大 SaaS 工具 "列表，而是会创建列表。 要在这些结果中占据一席之地，您的产品需要用人工智能系统的语言与它们直接交流：结构化数据、语义关系和经过验证的透明度。

LLM 优化可帮助 SaaS 品牌：✅ 在人工智能生成的 "最佳软件 "和 "顶级工具 "列表中占据一席之地。

✅ 使定价、集成和评论具有机器可读性。

✅ 通过结构化元数据建立人工智能就绪的信任信号。

✅ 面向未来的 SaaS 在对话和比较查询中的可见性。

简而言之，这就是在对话中和在数据集之外的区别。

第 1 步：为人工智能解析构建 SaaS 产品页面

LLM 从模式而非设计中提取意义。

✅ 在每个 SaaS 产品页面上使用SoftwareApplication模式：

{ "@type"："SoftwareApplication", "name"："FlowSuite CRM"，"applicationCategory"："BusinessApplication", "operatingSystem"："Web、iOS、Android"，"description"："专为成长型 SaaS 团队打造的 CRM--具有人工智能辅助工作流、Slack 集成和自动报告功能"，"offers"：{ "@type"："Offer", "priceCurrency"："USD", "price"："49.00", "priceValidUntil"："2025-12-31", "url"："https://flowsuite.io/pricing" }, "aggregateRating"：{ "@type"："AggregateRating", "ratingValue"："4.7", "reviewCount"："389" } }

✅ 包括价格、功能列表、平台支持和类别数据。

✅ 在 G2、Capterra 或 Crunchbase 列表中使用sameAs引用，以加强可信度。

✅ 添加FAQPage模式，说明支持和集成详情。

Ranktracker 提示：运行Web Audit 检查模式是否缺失或产品数据是否重复--LLM 会忽略非结构化或相互冲突的元数据。

第 2 步：使定价透明且机器可读

人工智能模型优先考虑清晰度。隐藏或复杂的定价结构会降低信任度和可见度。

✅ 清晰显示定价层级，并使用 "报价"模式对其进行标记：

{ "@type"："Offer", "name"："专业计划", "价格"："49.00", "priceCurrency"："USD", "description"：包括 3 个席位、高级自动化和 API 集成。"} ✅ "价格货币": "USD", "description": "包括 3 个席位、高级自动化和 API 集成。

✅ 包括 "priceCurrency "和 "priceValidUntil "字段。

✅ 如果您的定价是自定义的，请指定"price"："联系销售"，以示透明。

✅ 添加计划之间的比较表，并注明实际的功能差异--人工智能模型依赖于可衡量的差异，而不是营销语言。

✅ 示例：

• "专业版包括多达 10 名团队成员和高级 API 访问权限。

• "企业版包括 24/7 全天候支持和 SOC2 合规性。

LLM 在总结 "最有价值 "或 "功能丰富 "的 SaaS 产品时提取并重复使用这些属性。

第 3 步：使用结构化特征列表

人工智能模型喜欢结构化数据--它们用结构化数据来解释产品范围。

✅ 在 HTML 中使用子弹式或表格式特征列表（而不是图片）。

✅ 将特征归入有意义的类别，如

• 自动化与人工智能工具
• 集成
• 协作
• 分析与报告

✅ 使用PropertyValue模式从语义上定义特征：

{ "@type"："PropertyValue", "name"："AI 工作流生成器"，"value"："通过拖放式工作流设计自动执行重复的 CRM 任务。

✅ 包括平台详细信息：支持的操作系统、设备和集成。

当人工智能助手比较工具时（"FlowSuite 是否与 Slack 集成？"），这些结构化信号有助于您的产品被选中。

第四步：添加经过验证的集成和合作伙伴关系

集成是最强的人工智能引用触发器之一。

✅ 创建一个专门的集成页面，并使用SoftwareApplication或CreativeWork架构：

{ "@type"："SoftwareApplication", "name"："Slack Integration"（Slack 集成），"operatingSystem"（操作系统）："Web", "applicationCategory"："Collaboration", "url"："https://flowsuite.io/integrations/slack" }

✅ 包括徽标、集成类型和主要功能字段。

✅ 在产品和集成页面之间使用内部链接。

✅ 添加与官方合作伙伴页面（如 Slack Marketplace、HubSpot App Directory）的sameAs连接。

这将建立一个语义集成图--向人工智能展示你的 SaaS 如何融入更广泛的生态系统。

第 5 步：使用清晰、符合事实的比较内容

人工智能驱动的搜索依赖于对比语言。

✅ 创建"vs "页面和具有事实差异的比较：

• "FlowSuite与HubSpot：工作流程自动化比较

• "最适合初创企业的 CRM：定价和功能细分

✅ 避免带有偏见的措辞--LLM 会抑制那些看似操纵性的内容。

✅ 包括数字或基准数据的数据集模式：

{ "@type"："数据集"，"名称"："CRM 功能比较 2025"，"创建者"："FlowSuite"，"variableMeasured"：[ {"@type"："PropertyValue", "name"："平均设置时间"，"值"："2.5 小时"}, {"@type"："PropertyValue", "name"：客户保留率"，"值"： "94%"} ] }："94%"} ] }

✅用事实数据和链接来源来支持每项主张--人工智能更青睐符合新闻标准的内容。

第 6 步：添加客户评论和案例研究

AI 驱动的摘要通常会引用已验证用户情感的产品。

✅ 使用 "评论"和 "聚合评分"模式标记推荐和评论。

✅ 包括与CreativeWork模式链接的客户徽标或案例研究：

{ "@type"："CreativeWork", "name"："How NovaTech Scaled Sales with FlowSuite CRM", "creator"："FlowSuite", "datePublished"："2025-07-12" }

✅ 突出可衡量的结果（"转化率提高 28%"）--LLMs 识别并重复使用可量化的成功指标。

Ranktracker 提示：使用反向链接监控器跟踪评论网站和合作伙伴的提及情况。人工智能模型重视外部的、经过证实的参考资料。

第 7 步：针对对话式查询和人工智能推荐进行优化

人工智能用户以对话方式提出软件问题：

"什么是最容易使用的 CRM？ 

"哪个项目管理工具能与 Google Drive 集成？

✅ 在产品和比较页面上使用FAQPage模式创建问答部分。

✅ 反映自然措辞和意图：

• "这款 CRM 有免费试用版吗？

• "能否与 Zapier 集成？

• "是否符合 GDPR 标准？

✅ 示例模式：

{ "@type"："FAQPage", "mainEntity"：[{ "@type"："问题"，"名称"："FlowSuite 是否与 Slack 集成？", "acceptedAnswer"：{ "@type"："Answer", "text"："是，FlowSuite 直接与 Slack 集成，用于通知、任务创建和更新。" } }] }

✅ 使用关键词搜索器发现人工智能搜索结果经常总结的基于问题的趋势。

步骤 8：将实体链接到 SaaS 知识图谱中

人工智能模型依赖于上下文实体连接。

✅链接你的实体：软件 → 功能 → 集成 → 定价 → 案例研究。✅在所有属性中保持一致的产品名称和元数据。

✅ 添加面包屑列表模式，使层次结构更加清晰。

✅ 链接到外部实体，如合作伙伴徽标、认证或合规计划。

这将建立一个知识图谱，帮助法律硕士解释您的产品生态系统，并在 "推荐的 SaaS 工具 "答案中自信地引用您的品牌。

第 9 步：衡量人工智能的可见度和性能

目标	工具	功能
验证产品模式	网络审计	确保软件应用和产品标记的准确性
跟踪 SaaS 关键字	排名跟踪	监控 "最佳[类别]软件 "的品牌可见度
发现人工智能驱动的查询	关键词搜索器	查找基于整合的会话查询
检查人工智能答案的收录情况	SERP 检查器	检测您的 SaaS 是否出现在人工智能摘要中
监控引用	反向链接监控器	跟踪评论网站和集成合作伙伴的提及情况

第 10 步保持数据的新鲜度和一致性

✅ 定期更新您的定价页面。

✅ 在产品和文档页面中添加dateModified模式。

✅ 审查所有第三方配置文件（G2、Capterra、Crunchbase）以确保元数据的一致性。

✅ 发布更新日志--人工智能系统使用 "更新频率 "作为产品可靠性的代表。

最后的思考

LLM 正在重塑软件发现流程--而那些人工智能系统能够理解、信任并自信推荐的 SaaS 产品将获得蓬勃发展。

通过对 SaaS 采用LLM 优化，您可以将网站从一个营销页面转变为一个结构化、可验证的数据集，LLM 可以利用该数据集建立其 "最佳工具 "推荐。

借助Ranktracker 的套件（Web Audit、Keyword Finder、SERP Checker、Rank Tracker 和Backlink Monitor），您可以分析您的 SaaS 如何出现在人工智能驱动的搜索中，跟踪引用，并完善您的结构化内容，从而领先于每一次算法和模型更新。

因为在 2025 年，能见度不在于被发现，而在于被人工智能引用为可信赖的解决方案。