LLM Surge 是一个基于网络的工具，旨在帮助公司提高其在人工智能驱动的搜索平台上的可发现性，包括大型语言模型（LLM），如ChatGPT、Claude、Gemini等。该平台为企业提供结构化的模式数据和内容优化，专门用于增强在人工智能生成的响应中的可见性。

截至2025年7月，LLM Surge目前处于早期访问alpha阶段，在继续改进其专有技术的同时，免费提供其服务。

概述

LLM Surge 将自身定位在人工智能和搜索引擎优化（SEO）的交叉点，以满足对一些人所称的**“人工智能优先的可发现性”**日益增长的需求。传统的搜索引擎优化（SEO）侧重于提高在Google或Bing等搜索引擎中的排名。相比之下，LLM Surge 专注于优化企业在基于大规模数据集训练的人工智能系统的输出中的显示方式，这些系统可能不会实时抓取网络。

LLM Surge 帮助用户生成关于其业务、产品和服务的结构化数据和元数据。这些信息旨在改善 LLM 感知和总结实体的方式，目标是在人工智能用户提出相关查询时更准确和更频繁地呈现这些实体。

主要特点

• AI Schema Generator（人工智能模式生成器） 自动生成机器可读的 schema.org 和 JSON-LD 标记，以定义公司针对 LLM 的关键属性。
• AI Search Optimization（人工智能搜索优化） 提供改进实体在 ChatGPT、Claude、Perplexity 等人工智能模型中存在感的建议。
• Free Alpha Access（免费 Alpha 访问） 该平台目前在其早期访问 alpha 阶段免费使用。用户可以提交其业务详细信息，无需支付费用或订阅。
• LLM Discovery Focus（LLM 发现焦点） LLM Surge 帮助公司出现在人工智能模型响应中，这些响应基于训练数据和网络上下文生成事实性答案，而不是传统的 Google 排名。

开发状态

截至2025年7月，LLM Surge 仍处于 alpha 测试阶段。该平台正在积极开发中，并收集早期用户的反馈。它尚未提供全套分析或性能跟踪功能，也没有发布关于其对人工智能搜索排名影响的基准。

预计未来版本将包括：

• 用于跟踪 LLM 提及次数的仪表板分析
• 增强的提示工程工具
• 与 Google Knowledge Panel 和 Wikidata 的集成

创始和背景

LLM Surge 尚未公开披露其创始团队，但它似乎是由 SEO 和人工智能工具领域的企业家开发的。它的出现与优化 人工智能原生生态系统 的更广泛转变相吻合，在这种生态系统中，机器对实体的理解优先于传统的搜索可见性。

该平台已通过社交媒体获得了早期的关注，数字营销人员、创始人以及寻求基于人工智能的流量的 SaaS 公司的用户群不断增长。 ^[1]