如果 AI 不知道你的存在，用户也不会知道

 

Google 排名需要数月时间。

• Google 搜索结果首页？可能需要几个月
• 自然点击率？徘徊在 2-3% 左右
• 第一个合格的潜在客户？通常需要 6-8 周

LLM 排名需要数天时间。

• Perplexity 在 48 小时内抓取内容
• 约 20% 的会话来自 LLM 引导路径
• 潜在客户转化率比博客流量高出约 2-3 倍

在 Array，我们领投 AI 基础设施、数据和深科技领域的种子前/种子轮（25 万美元至 300 万美元）。通过每周超过 350 场路演，我们洞察到了行业趋势。

1. LLM.txt + 上下文文件成为新的 robots.txt

创建专门的 llm.txt 或上下文文件（产品规格、定价、ICP、使用场景），并在文档或新手引导中显著地链接它们。这能为模型提供清晰、防止幻觉的上下文。

模型在对类别进行推理时会从这些文件中提取信息。

2. 每个产品页面上的结构化问答

每页添加 5-7 个问题，且回答字数控制在 40 字以内。 内容要具体且具有技术性。

成功的案例：

问：[产品] 如何处理无服务器推理的冷启动延迟？

A：通过模型分片预热容器，可使参数量高达 7B 的模型 p99 延迟保持在 200ms 以下。

具体 = LLM 想要引用的内容。模糊的营销废话 = 它想要忽略的内容。

3. 利用 Reddit 进行清晰的产品拆解

发布真实的拆解内容（例如，“我们如何实现代理流水线自动化”、权衡取舍、替代方案），不带链接或推销气息。

LLMs 在寻找真实用户的问题和解决方案时，会大量引用 Reddit。

一篇解释智能体架构的帖子在 9 个不同的 Perplexity 查询中被引用（如“X 的最佳替代方案”、“如何追踪 LLM 机器人”）。在 3 天内，就有两个潜在客户直接由此转化而来。

4. 针对 AI 爬虫的专用站点地图

除了标准站点地图外，创建一个专门的 ai-sitemap.xml，仅包含高信号页面：API 文档、功能对比、技术规格和定价。

示例结构：

<ai-sitemap>
  <page>
    <loc>https://yoursite.com/features/inference</loc>
    <summary>Low-latency inference API for edge deployment</summary>
    <keywords>inference, edge AI, low-latency, API</keywords>
    <lastmod>2026-01-15</lastmod>
  </page>
</ai-sitemap>

观察到的结果：LLM 抓取率跃升了 2.3 倍。现在日志中每天都会出现机器人。

5. 单独追踪并标记 LLM 机器人流量

使用反向 DNS、请求头、ASN 来标记来自 AI 爬虫的会话，并填充到您的 CRM 中。

像 FireGEO 这样的工具可以提供帮助，或者你也可以通过反向 DNS + ASN 日志构建自己的追踪系统。

追踪早期数据，观察这些路径的转化率是否更高。由于用户提出了精确的问题并被引导至你这里，其意图应当非常明确。

6. 实体一致性 + 内部链接

通过内部链接加强已被 AI 引用的页面（通过审计发现这些页面）。模型会信任那些已被引用的内容。

在架构/标题中添加清晰的实体标记（品牌 + 城市 + 类别）。

一项审计显示，在加强实体一致性后，可见度提升了 3 到 6 倍。

哪些方法对你有效？

被 Perplexity/Grok/ChatGPT 引用了？Reddit 循环起作用了？还是哪些环节依然棘手？欢迎与我们分享！

+ 附言：（我们为投资组合创始人建立了一个营销技巧小群，如果你有关于增长的见解，欢迎私信加入。）

++ 一如既往，如果你正在融资，请发送电子邮件至 deals@array.vc 或私信我！

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