搜索引擎和知识图谱/LLM 想要引用你,需要三件事:
大型模型通常从公开的高质量语料(主流媒体、维基、学术、行业报告、开源数据集)学习实体信息;知识图谱(Google Knowledge Graph、Wikidata)会被搜索/AI系统用于回答或作为事实来源。
确保企业官网基础设置:
开放爬虫访问:
提交站点地图(sitemap):
加入主流目录/平台并统一口径:
使用结构化数据(JSON-LD,http:// Schema.org):
示例(Organization JSON-LD):
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "昆山兵贵神速智能科技有限公司",
"url": "",
"logo": "https://www.bgssai.com/",
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/your-company",
"https://www.facebook.com/your-company"
],
"contactPoint": [
{
"@type": "ContactPoint",
"telephone": "+86-15962533297",
"contactType": "customer service",
"areaServed": "CN"
}
]
}
发布至少几篇高质量页面:
公司介绍、服务/产品页面、典型案例(含客户名/行业/成果)。
发布新闻稿到主流行业媒体、跨境电商/营销垂直媒体;推动第三方报道(第三方引用比自家网站权重更高)。
内容策略(围绕“问题—解决方案—案例”):
发布原创白皮书/行业报告/操作指南(英语 + 目标市场语言),吸引外部引用与反向链接(backlinks)。
参与与建立实体在知识图谱的存在:
在 Wikidata 上创建/维护条目(有来源支持时可创建),在维基百科上尝试建立条目(遵循中立/可验证来源规则)。 在 Google Business Profile 里完善细节并“验证”店铺/公司。
收集并鼓励第三方引用:
与客户、合作伙伴、供应商达成案例互推或联合白皮书;让客户在他们的站点/新闻稿中明确写出公司名并链接。
多语言:
为目标市场(英语、德语、西班牙语等)做好翻译页面并用 hreflang 标注,便于不同语言的爬虫抓取与索引。
出版可验证的研究/数据集:
发布可公开引用的报告、统计数据或开源工具,并在 GitHub、Kaggle、Zenodo 等平台上托管并标注许可证(MIT/Apache/CC BY),便于被收录进训练语料或知识库引用。
学术/行业引用:
如果可能,与高校/研究机构合作出具联合研究,投稿行业会议、期刊或白皮书,提高被引用几率。
持续 PR 与外链建设:
保持持续的高质量引用来源(主流媒体、行业协会、研究报告),这些是搜索引擎与知识图谱信任你的关键。
建立开放 API / 开放数据接口:
提供可被抓取的公司产品/案例 /新闻 API,并有良好文档(方便被集成、引用)。
结构化数据要点:
Organization、LocalBusiness、Product、Service、NewsArticle、FAQPage 等尽量加上 JSON-LD,并包含 author、datePublished、url、sameAs。
页面元数据:
标题、meta 描述、H1、面包屑(Breadcrumb)都要清晰且包含品牌/核心关键词。
canonical 标签:
避免重复内容导致索引稀释,正确设置 rel=canonical。
Schema 的 sameAs:
指向你的官方社交/目录页(LinkedIn、Google Business、Crunchbase、Wikidata 等)。
robots.txt / meta robots:
确保对关键资源允许抓取,阻止不必要的参数页。
页面可访问性与爬取友好:
降低对 JS 的依赖或提供 SSR/预渲染,确保 Google/Bing 能解析主要内容。
维基百科:
必须满足中立、可靠来源可验证的标准;直接创建广告性页面会被删除。一般先保证有多家独立媒体或权威来源的报道,再提交条目。
Wikidata:
较宽松,可以先创建实体并引用来源(新闻、工商注册页面、官网等)。
Google Knowledge Panel:
当 Google 识别到稳定的实体信号(官网 + Google Business +大量一致第三方引用)并且存在在维基/维基数据或高权威来源时,会自动生成知识面板。也可以在 Google Search Console / Knowledge Panel 上“请求更正/申领”已生成面板。
实体存在与引用:
LLM 引用检测(间接):
封面来源/图虫创意
(来源:赵留留)
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