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Glossario

LLMO Large Language Model Optimization

Lavorare sul corpus su cui un modello linguistico è già stato addestrato — menzioni, recensioni, listing, siti partner, stampa — affinché il modello abbia le giuste associazioni integrate al momento in cui un utente chiede della tua categoria.

In dettaglio

LLMO è la metà a monte dello stack di presenza AI. I modelli non fanno retrieval solo al momento della query; portano priors dai dati di training. LLMO modella questi priors. In pratica: identificare quali fonti un modello già pondera fortemente nella tua categoria, e diventarne metodicamente parte — tramite PR digital, listing, partnership, recensioni, citazioni di esperti e thought leadership firmato.

Perché conta

Retrieval-augmented generation può aggiustare alcune cose al momento della query, ma le associazioni baseline del modello sono fissate durante il training. LLMO è come cambi quelle baseline.

Esempio

Un vendor B2B identifica G2, Gartner peer reviews e tre pubblicazioni di settore come le fonti che Claude e GPT-4 ponderano nella sua categoria. Sei mesi di PR focalizzata trasformano queste fonti in citazioni affidabili del vendor — e il vendor inizia ad apparire nelle risposte AI 'top 5 vendors for X'.

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  • 02Comparativo reale con i tuoi principali competitor
  • 03Revisione di menzioni, citazioni e fonti
  • 04Rilevamento di errori e informazioni incomplete
  • 05Opportunità di contenuto e autorità
  • 06Roadmap executive di 30, 60 e 90 giorni