在数字时代，品牌认知的重要性不言而喻。但传统的SEO策略，如排名跟踪，已经无法满足现代营销的需求。今天，让我们一起探索如何利用语言模型和关联网络分析，为品牌打造更深刻的认知。

传统SEO的局限性

回想一下，我们小时候玩过的捉迷藏游戏。在SEO的世界里，关键词就像藏匿起来的宝藏，而排名跟踪则是寻找这些宝藏的指南针。然而，随着搜索引擎技术的发展，这个游戏变得越来越复杂。

• 个性化搜索：搜索引擎现在可以根据用户的搜索历史、位置等因素提供个性化结果，这意味着排名不再是一成不变的标准。
• 零点击搜索：许多用户直接在搜索结果页面找到所需信息，不再点击搜索结果，这对排名靠前的页面来说是个挑战。
• 语义理解：大型语言模型如BERT、LaMDA和能够理解用户意图和内容之间的语义关系，而不仅仅是匹配关键词。
• 品牌认知：传统的排名跟踪无法全面反映品牌的认知程度，它只能告诉我们品牌在特定关键词上的知名度。

语言模型与品牌联想

LLM就像一位博学的朋友，它能够通过大量的文本和代码训练，理解语言背后的深层含义。比如，当提到“苹果”时，LLM能立刻区分水果和科技公司，并理解它们在特定上下文中的含义。

通过设计巧妙的提示，我们可以引导LLM揭示人们对品牌的看法。比如，我们可以问它：“请列出与品牌相关的十件事。”这样的问题能够揭示与品牌紧密相关的概念、产品、竞争对手甚至情感，从而构建出一个“品牌联想网络”。

DEJAN方法论：绘制品牌认知图

DEJAN方法论提供了一种结构化的方法，利用LLM分析品牌认知。

1. 项目定义：确定目标品牌，选择相关的实体、关键字、概念或短语。
2. 提示设计：设计能够引出相关联想的提示，如“列出与名为的品牌相关的十件事”。
3. 数据收集：利用API或其他自动化方法查询LLM，记录响应和相关元数据。
4. 数据规范化：提取实体，进行清理和标准化，分配排名。
5. 数据分析与可视化：进行频率分析、计算平均排名、加权分数，进行时间序列分析和网络可视化。
6. 报告和可操作见解：调查结果，制定可行的建议。

结论

DEJAN方法论为我们提供了一种超越传统SEO的新视角，让我们能够更深入地理解品牌认知。通过利用LLM的强大功能，我们可以发现隐藏的关联，跟踪品牌认知的变化，并做出更明智的营销决策。

随着搜索引擎和LLM的不断发展，掌握这种新的分析工具将变得越来越重要。让我们一起拥抱变革，为品牌创造更美好的未来。

未来工作

为了进一步完善这种方法，我们可以从以下几个方面着手：

• 完善提示工程，以引出更具体、更细微的关联。
• 整合情绪分析，量化品牌联想的积极、消极或中性性质。
• 调整方法以适应多种语言的使用。
• 开发算法来自动识别品牌联想网络中的重大变化或异常。
• 将LLM得出的见解与传统SEO数据、社交媒体分析和其他数据源相结合。
• 探索如何使用LLM探测来模拟用户意图并告知内容策略。