Adobe LLM Optimizer: 高效的人工智能优化

Lisa Ernst · 14.10.2025 · 技术 · 4 分钟

Adobe LLM Optimizer 是一个用于 Generative Engine Optimization (GEO) 的工具，帮助企业优化其内容，以适用于大型语言模型（LLMs）和 AI 驱动的搜索界面。目标是在 AI 回复中提升品牌内容的可见性、可衡量性和可引用性。

Quelle: 自定义展示

介绍

为了确保在 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity 的回答中内容的可见性，Adobe 提供了 LLM Optimizer。该产品自发布以来，旨在优化用于 AI 驱动的搜索和对话。 14. Oktober 2025 普遍可用，旨在优化用于 AI 驱动的搜索和聊天的内容。Adobe 还公布了关于 AI 流量参与度与转化的新数据：2024 年 7 月至 2025 年 5 月，对美国零售站点的 AI 流量增长 3500%，对旅行站点的 AI 流量增长 3200%。 (Adobe News).

工作原理

LLM Optimizer 是一个用于 Generative Engine Optimization (GEO) 的应用。其目标是将品牌内容整理得以让大型语言模型（LLMs）和 AI 搜索界面能够找到、正确解读并频繁引用。 (Adobe Experience League). 该工具分析生成的回答中的可见性，提出内容和技术方面的建议，并且可以部分自动化地推行优化。 (Adobe Business). 授权通过“Prompts per Jahr”，其中一个 Prompt 是一个文本输入，产生输出、洞察或建议 (Adobe Legal). 用户设置类别、主题和提示，并启用来自 CDN 的日志转发，以使 KI 引荐流量和 Agentic 流量可见。 (Adobe Experience League). 为 AEM Cloud 客户提供的免费入门，在试用期内提供最多 200 次免费 Prompts，但不提供一键部署修复。 (Adobe Experience League).

当前状态

Adobe stellte den LLM Optimizer am 16. Juni 2025 在戛纳展示并发布了第一批市场数据。产品页面和一个互动导览，解释了功能范围、仪表板，以及 GEO 背后的理念。 (Adobe Business, Adobe Resources). 官方文档于 2025 年 10 月 13 日更新，涵盖设置、品牌存在感、Agentic 与 Referral 仪表板，以及带有行动建议的 Opportunities 视图。 (Adobe Experience League, Adobe Experience League). Am 14. Oktober 2025 Adobe 宣布通用可用性，并公布了关于 AI 流量参与度和转化的新指标，同时推出免费的 Chrome 扩展 "Is Your Webpage Citable?"。该扩展已更新至版本 2.4.3，显示 LLMs 能从页面读取的内容。 14. Oktober 2025 该扩展已更新至版本 2.4.3，显示 LLMs 能从一个页面读取的内容。

分析与背景

用户越来越多地直接从 KI 用户界面获取答案。因此，品牌不仅要对爬虫可见，还要对 LLMs 具有可理解性、可引用性和一致性。 (Adobe Blog). Adobe 将 LLM Optimizer 定位为站内内容、站外信号与 AI 可见性之间的桥梁，包括对比竞争对手的基准测试以及将 AI 引荐归因于商业关键绩效指标（KPIs）。 (Adobe News). 媒体将其视为对传统 SEO 向 GEO 的逻辑扩展，其中“看到、引用、选择”比十个蓝色链接更为重要。 (MarTech, TechRadar). 专业媒体指出许多 LLM 平台的透明度不足，限制了对其的完美控制；优化依然是数据驱动的，但无法获得对排名信号的全面洞察。 (eMarketer).

实际影响

内容必须便于人和机器阅读。在 LLM-Optimizer 仪表板中的现状评估、按商务价值优先处理漏洞以及快速实施技术修复至关重要。Adobe 的机会包括结构化的常见问答、正确的 Canonicals 和 Hreflang、修复 4xx/5xx 错误、解锁代理机器人，以及为 LLMs 重新渲染内容。 (Adobe Experience League). 重要的是控制对 GPTBot 等的 robots.txt 规则，以有意识地允许或阻止符合策略的内容。 (OpenAI, Perplexity AI). 免费的 Chrome 扩展 "Is Your Webpage Citable?" 作为诊断工具，用于查看 LLMs 实际能读取到什么。 (Chrome Web Store). LLM Optimizer 也可以独立使用，尽管与 AEM Sites、A2A 和 MCP Enterprise 工作流的集成更为便捷。 (Adobe Blog).

Quelle: 用户添加

数字化营销元素

批判性评估

各个 LLM 对品牌内容的确切权重仍然是专有的；Adobe 也指出，LLMs 的具体提示并非公开。 (Adobe Experience League). 在不同的 LLM、语言和地区中，测量结果的稳定性取决于机器人访问、渲染能力和站外信号；媒体强调了本质上的黑箱问题。 (eMarketer). 诸如“SEO 已死”的说法具有误导性；Adobe 将 GEO 视为对现有网页与内容优化的补充，并强调与现有网络和内容优化的整合。 (Adobe Business, MarTech). MarTech 强调以角色工作流和一键发布的实际做法，以及对有效的站外来源的重要性。 (MarTech). TechRadar 指出了基准测试和可见性潜力的货币化。 (TechRadar). eMarketer 提出谨慎，因为 LLM 排名因素很少公开，而 GEO 是一个数据驱动的、但永远不能完全决定的游戏。 (eMarketer). 投资者将 AI 界面的可见性视为竞争主题 (Investors.com).