• 优化工业法学硕士

旅游品牌的 LLM 优化:在人工智能摘要中发现目的地

  • Felix Rose-Collins
  • 6 min read

介绍

2025 年,旅行者不再搜索目的地,而是向人工智能寻求灵感

"秋天的意大利哪里最适合旅游? 

"哪些加勒比海岛适合独自旅行者?

这些问题都可以交给Google SGE、Bing Copilot、ChatGPT 和 Perplexity.ai由人工智能生成摘要,根据经过验证的结构化数据来策划和推荐旅游品牌、目的地和体验。

这意味着传统的搜索引擎优化已不再足够。要想出现在这些结果中,您的旅游网站--无论是旅游局、旅游运营商还是预订平台--都必须被人工智能所理解

这就是旅游品牌 LLM 优化的用武之地:让您的目的地、导游和产品在生成式旅游答案中可被发现、可信并得到推荐

为什么 LLM 优化对旅游业至关重要?

生成式人工智能重塑了旅行者计划旅行的方式。现在,用户不再需要浏览几十个页面,而是可以获得人工智能根据结构化、事实校验过的数据进行训练后提供的精心策划的推荐。

LLM 优化可帮助旅游品牌:✅ 在人工智能生成的 "最佳旅游景点 "和 "顶级旅游 "摘要中被提及。

✅ 确保目的地和景点是机器可读并经过验证的。

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✅ 围绕地点、设施和用户评论建立结构化数据信任。

✅ 通过连接的旅游实体建立长期的可发现性。

简而言之--确保人工智能在回答旅游相关问题时识别并引用您的品牌。

步骤 1:在每个地点使用目的地和地点模式

人工智能系统从结构化数据而非博客散文中建立旅游推荐。

✅ 为每个特色地点添加 "地点"、"旅游目的地"或"地标或历史建筑 "模式:

{ "@type":"TouristDestination", "name":"希腊圣托里尼岛","description":"爱琴海上的一座火山岛,以粉墙黛瓦的房屋、日落和火山口美景而闻名","geo":{ "@type":"地理坐标", "latitude":36.3932, "longitude":25.4615 }, "address":{ "@type":"PostalAddress", "addressCountry":"GR" }, "sameAs":[ "https://en.wikipedia.org/wiki/Santorini", "https://www.visitgreece.gr/islands/cyclades/santorini/" ] }

✅ 使用地理坐标图像和与官方来源相同的链接。

✅ 包括突出独特属性的描述("浪漫日落"、"火山海滩"、"豪华度假村")。

Ranktracker 提示:使用Web Audit确认模式的有效性并检测地理位置字段的缺失--人工智能模型依靠这些坐标将目的地与用户意图联系起来。

第 2 步:构建旅游套餐和体验

旅游产品需要结构化数据,这样人工智能才能正确总结和推荐这些产品。

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✅ 为套餐使用TouristTrip产品模式:

{ "@type":"TouristTrip", "name":"7 天圣托里尼蜜月之旅","description":"浪漫的 7 天私人旅游,包括豪华酒店、日落游船和当地品酒体验","行程":[ "第 1 天:抵达和酒店入住","第 2 天:日落游轮和葡萄酒之旅","第 3-6 天:岛屿探索和放松","第 7 天:出发"],"优惠":{ "@type":"优惠", "价格":"1899.00", "priceCurrency":"EUR", "availability":"https://schema.org/InStock" }, "provider":{ "@type":"Organization", "name":"Blue Horizon Travel" }

✅ 明确概述行程、价格和包含内容。

✅ 避免含糊不清的 "可定制套餐"--人工智能模型会优先考虑具体的体验。

第 3 步:标注评论、评分和游客体验

人工智能助手在引用品牌和目的地时,会对评论进行严格权衡。

✅ 在相关页面上添加AggregateRatingReview模式:

{ "@type":"AggregateRating", "ratingValue":"4.8", "reviewCount":"734" }

✅ 以结构化格式包含经过验证的推荐:

{ "@type":"评论", "作者":"Emma Thompson", "reviewBody":"令人惊叹的圣托里尼之旅!放松与探险的完美结合","reviewRating":{ "@type":"Rating", "ratingValue":"5", "bestRating":"5" }, "datePublished":"2025-07-02" }

✅ 定期刷新评论以保持 "新鲜度信号"。

✅ 参考 TripAdvisor 或 Google Maps 等评论网站,使用sameAs进行验证。

人工智能模型通常会将平均评分和评论片段直接提取到摘要中--结构化数据可确保您的品牌准确出现。

第四步:发布基于事实的目的地指南

相对于娓娓道来的旅游博客,LLM们更喜欢数据丰富的结构化指南。

✅ 创建包含以下内容的目的地页面:

  • 概述(位置、气候、最佳旅游时间)

  • 热门景点

  • 当地美食

  • 交通与便利性

  • 文化小贴士

✅ 使用FAQPage模式解决会话问题:

{ "@type":"FAQPage", "mainEntity":{ "@type":"问题", "名称":"什么时候是游览圣托里尼岛的最佳时间?", "acceptedAnswer":{ "@type":"答案", "text":"圣托里尼的最佳旅游时间是四月到十月,此时天气温暖,大多数景点都开放。" } }] }

✅ 使用数据集模式获取年度游客、平均气温或航班时间等事实数据。

步骤 5:添加本地合作伙伴和实体连接

人工智能会优先考虑与当地实体--酒店、旅行社、餐馆--有已验证联系的目的地。

✅ 合作伙伴使用组织本地业务模式:

{ "@type":"LocalBusiness", "name":"Aegean View Luxury Suites", "address":{ "@type":"PostalAddress", "addressLocality":"Fira", "addressRegion":"Santorini" }, "priceRange":"$$$", "aggregateRating":{ "@type":"AggregateRating", "ratingValue":"4.7", "reviewCount":"258" } }

✅ 使用sameAsrelatedTo 在内部和外部链接这些实体。

✅ 建立一个经过验证、相互关联的组织网络,加强目的地在人工智能搜索中的权威性。

第 6 步:针对对话式和可视化人工智能查询进行优化

旅游发现越来越多地采用多种模式--用户会问 "告诉我葡萄牙风景最优美的海滩 "或 "寻找法国附近浪漫的山区度假胜地"。

✅ 对视觉内容使用描述性的 alt 文本和ImageObject模式。

✅ 为目的地视频或虚拟旅游添加videoObject模式。

✅ 在文本中自然地包含 "离我很近"、"最适合情侣"、"生态友好 "和 "家庭友好 "短语。

Ranktracker 提示:使用关键词搜索器识别人工智能助手总结的自然语言查询(如 "欧洲隐藏的宝石"、"罗马附近安静的目的地")。

第 7 步:构建旅游知识图谱

人工智能模型需要了解目的地之间的上下文关系。

✅像这样链接实体:目的地 → 景点 → 酒店 → 旅游 → 评论 → 当地指南。

✅ 使用面包屑列表模式进行导航。

✅ 将目的地与国家、地区和旅游类别("探险"、"健康"、"文化")连接起来。

这种结构化链接有助于人工智能系统将您的目的地解释为更广泛的验证网络的一部分--这对于生成推荐至关重要。

步骤 8:包含实用信息和透明度

旅行者信任引用真实、经过验证的物流数据的人工智能结果。

✅ 包括以下结构化字段

  • 价格和货币

  • 平均逗留时间

  • 无障碍设施和安全信息

  • 签证或疫苗接种要求

✅ 对促销内容使用 "报价"和 "网页"模式,确保透明度和合规性。

✅ 为动态定价或受天气影响的体验添加免责声明。

人工智能系统更喜欢真实、实用的数据,而不是纯粹感性的旅游文章。

第 9 步:衡量人工智能的可见性和实体性能

目标 工具 功能
验证结构化数据 网络审核 检查 "地点"、"旅游目的地 "和 "产品 "模式
跟踪目的地关键词 排名跟踪 监控"[地区]最佳地点 "等查询
发现旅游趋势 关键词搜索器 识别会话或季节性人工智能搜索趋势
检测人工智能答案中的包含内容 SERP 检查器 查看您的品牌是否出现在人工智能生成的旅游摘要中
跟踪反向链接 反向链接监控器 衡量旅游博客和旅游局的提及率

第 10 步保持目的地数据的新鲜度和季节性

旅游趋势瞬息万变,人工智能引擎会优先考虑最新数据。

✅ 使用dateModified模式来表示最近的更新。

✅ 定期刷新图片、行程和价格。

✅ 每个季节更新 "最佳旅游时间 "和活动日历。

✅ 审查第三方列表的准确性(TripAdvisor、Booking.com、Expedia)。

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一致性和新鲜度对人工智能来说是可靠的信号--这对 "推荐 "目的地答案的排名至关重要。

最后的思考

在人工智能驱动的旅游发现时代,知名度与反向链接或标签无关,而是与结构的真实性有关。

通过对旅游品牌进行 LLM 优化,您的目的地或旅游业务将成为人工智能系统用来启发、推荐和总结旅行的经过验证的数据集的一部分。

借助Ranktracker 的工具Web AuditKeyword FinderSERP CheckerRank TrackerBacklink Monitor),您可以跟踪人工智能的可见性,优化旅游实体,并确保每当有人问 "我下一站应该去哪里?"时,您的品牌都会出现。

因为在 2025 年,旅游灵感不会从谷歌开始,而是从人工智能开始。

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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