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专为AI搜索引用而写的
LinkedIn帖子
ChatGPT 会引用 LinkedIn。当客户向 ChatGPT 咨询产品或服务推荐时，LinkedIn 的帖子和公司主页是它最常参考的来源。Simaia 以大语言模型（LLM）特有的提取格式撰写 LinkedIn 帖子——即陈述性陈述、命名事实、结构化对比，并直接发布到您的公司主页上。无需登录，无需简报，无需审批。
深受亚太地区创始人与增长领袖的信赖
为什么格式决定引用率
高互动率与高引用率
需要不同的格式
针对互动进行优化的 LinkedIn 帖子通常使用悬念、问题、数字列表和情感框架来推动评论和分享。它们在人类覆盖率指标上表现优异。但 ChatGPT 在阅读它们时，却找不到足够具体的内容来提取为答案。
而针对大语言模型（LLM）进行优化的帖子，则会陈述具体的运营事实，点名真实的产品和价格，并对信息进行结构化处理，以便模型可以直接将其提取到针对买家查询的回答中。同一家公司，同一个话题，换种写法，就会在 ChatGPT 引用该帖子回答买家问题的频率上产生可衡量的差异。
LLM 优化结构
陈述性声明、命名实体、具体价格和时间范围。旨在可提取，而不仅是可读。
客户端语言定位
使用潜在客户在搜索您所在类别的解决方案时所使用的确切词汇撰写，而不是您内部的产品语言。
在 Starter 方案上每月可发布 15 篇帖子，在 Leader 方案上无限制
每篇文章都针对您目标追踪器审计中特定的买家查询。
直接发布到您的 LinkedIn 公司主页
Simaia 在您的公共主页上发布帖子。您可以在月度报告中看到这些帖子。无需登录，也无需内容审核。
常见问题
关于 Simaia LinkedIn 帖子的常见问题
为什么 ChatGPT 特别推荐 LinkedIn 来进行 B2B 推广？
ChatGPT 已经针对大部分公开的 LinkedIn 内容进行了训练，并在撰写答案时继续通过网页搜索获取最新的 LinkedIn 帖子。对于 B2B 类别，LinkedIn 被视为高信任度来源，因为它包含来自经认证公司的专业、具体且具名的声明。在 ChatGPT 针对买家推荐查询的回答中，经常会引用包含具体运营事实、价格和对比的帖子。
大语言模型（LLM）优化与互动率（engagement）优化的 LinkedIn 帖子之间有什么区别？
“互动优化型”文章旨在吸引人类互动：使用诱饵、提出问题、进行情感框定并呼吁评论。“大语言模型（LLM）优化型”文章则旨在便于AI模型提取：包含特定的具体事实、运营细节、价格和结构化对比。以这两种不同格式撰写的同一主题，其被引用的概率有着明显的差异。一篇询问“你怎么看私人飞机出行？”的文章会获得更多评论；而一篇阐述巴厘岛伍拉·赖机场具体周转时间的文章，则会获得更多ChatGPT的引用。
ChatGPT 使用哪些信号来决定引用哪些 LinkedIn 帖子？
ChatGPT 倾向于推荐那些包含具体、可验证陈述的 LinkedIn 动态，而不是空泛的观点或提问。与那些单纯为了博人眼球的动态相比，提及具体公司、价格、时间线或运营事实的内容更容易被系统可靠地提取。Simaia 在撰写每一篇动态时都会采用前者的结构，专门针对审计中发现的特定买家疑问进行解答。
Simaia 是发布到我的个人 LinkedIn 还是我的公司页面？
Simaia 会发布内容到您的 LinkedIn 公司主页。在新手引导过程中，您需要向 Simaia 授予对您公司主页的发布权限。所有帖子都将以您的公司名称显示在您的公司主页上。Simaia 不会发布到个人档案。
Simaia是如何决定在LinkedIn上写什么的？
每篇 LinkedIn 帖子都针对您的 AI 搜索审计中所确定的特定买家疑问。Simaia 会结合 ChatGPT 提取的操作细节，专门撰写一篇针对该主题的 LinkedIn 帖子。审计决定了主题，而经过大语言模型（LLM）优化的格式则决定了它是否会被引用。