AmuraAMURA Marketing
Glossari

LLMO Large Language Model Optimization

Treballar sobre el corpus en què un model de llenguatge ja s'ha entrenat — mencions, ressenyes, listings, llocs partner, premsa — perquè el model tingui les associacions correctes integrades quan un usuari pregunti sobre la teva categoria.

En detall

LLMO és la meitat upstream del stack de presència en IA. Els models no fan retrieval només al moment de la consulta; carreguen priors de les dades d'entrenament. LLMO modela aquests priors. A la pràctica: identificar quines fonts un model ja pondera amb força a la teva categoria, i tornar-se metòdicament part d'aquestes fonts — via PR digital, listings, partnerships, ressenyes, citacions d'experts i thought leadership signat.

Per què importa

Retrieval-augmented generation pot ajustar alguns aspectes al moment de la consulta, però les associacions baseline del model es fixen durant l'entrenament. LLMO és com canvies aquestes baselines.

Exemple

Un proveïdor B2B identifica G2, Gartner peer reviews i tres publicacions sectorials com les fonts que Claude i GPT-4 ponderen a la seva categoria. Sis mesos de PR focalitzada converteixen aquestes fonts en citacions fiables del proveïdor — i el proveïdor comença a aparèixer a les respostes IA 'top 5 vendors for X'.

AI Visibility Audit

Saps què diu la IA
sobre la teva empresa?

Sol·licita una auditoria i descobreix com apareix la teva marca quan els teus clients pregunten per solucions, recomanacions, comparatives o proveïdors a la teva categoria.

Inclou
  • 01Anàlisi a ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot i Google AI Mode
  • 02Comparativa amb els teus competidors principals
  • 03Revisió de mencions, citacions i fonts
  • 04Detecció d'errors o informació incompleta
  • 05Oportunitats de contingut i autoritat
  • 06Roadmap executiu de 30, 60 i 90 dies