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各位跨境圈的老铁们，想必大家都深有体会，现在的互联网搜索，几乎离不开AI智能大脑的参与。尤其是咱们做跨境的，如果想让自己的品牌和产品在AI搜索中脱颖而出，被目标客户“一眼相中”，那你就得琢磨透这AI答案的展现门道。

新媒网跨境了解到，市面上总有些“专家”声称掌握了AI可见的“独门秘籍”，但说句实在话，面对AI这个新生事物，我们大家都在摸着石头过河，边学边实践。不过，经过我们团队持续的研究和实战验证，一些行之有效的方法论已经逐渐浮出水面。今天，我就把这些压箱底的干货，手把手地分享给你们。

AI智能搜索，究竟是啥？

咱们说的AI智能搜索（LLM Search），指的是大型语言模型（LLM）收集并呈现信息的方式。无论是谷歌的AI概览（AI Overviews），还是大家熟悉的ChatGPT，抑或是Perplexity这类AI平台，都在用这种模式为你提供答案。

传统搜索就像是给你一份“菜谱”，列出了一堆链接供你选择。而AI智能搜索则像一个“智能大厨”，它直接为你端上“做好的菜肴”，直接给出自然语言的回答。

有时候，这份“菜肴”是基于AI模型本身已有的知识储备。但更多时候，它会主动去互联网上“采买新鲜食材”，比如最新的网页内容或实时搜索索引。AI模型主动获取最新信息，特别是通过一种叫做“检索增强生成”（RAG）的技术，就是我们常说的AI智能搜索了。

AI智能搜索，跟传统搜索有啥不一样？

就像传统搜索一样，AI智能搜索正在形成一个全新的生态。但它的“游戏规则”和最终目标，跟传统搜索有点不一样。

传统搜索，你可能更在意自家网页在搜索结果中的排名。但AI智能搜索，更重要的是确保你的品牌和内容，能够被AI模型发现，并以AI生成答案的形式，“提取”出来，直接呈现在用户眼前。

以下几个点，帮助你快速理解两者间的核心差异：

• 核心目标：传统搜索是帮用户找到最相关的网页。AI智能搜索则是直接给用户一个自然语言的答案，并附带相关的来源。
• 答案形式：传统搜索给你一堆链接、摘要、广告，有时还有快速事实面板。AI智能搜索则是一个文字回复，通常有简短解释或引用几个来源。
• 信息来源：传统搜索的信息来自一个不断更新的网页索引。AI智能搜索则混合了模型自身的训练数据，以及从搜索引擎中检索到的实时信息。
• 时效性：传统搜索非常实时，新页面会不断被抓取和索引。AI智能搜索也追求时效性，它检索的是网页的缓存版本，但通常是比较新的信息。
• 查询方式：传统搜索更多是简短、意图可能模糊的关键词查询。AI智能搜索更倾向于对话式、超长尾的提问。
• 流量走向：传统搜索将用户引导到网站，产生点击。AI智能搜索往往在答案中直接满足用户需求，可能导致点击量减少。
• 优化途径：传统搜索遵循SEO最佳实践，比如关键词、外链、网站速度、结构化数据等。AI智能搜索则要求你的品牌成为AI可能引用的“可信赖来源”，比如获得权威网站的提及和链接，内容新鲜、结构良好且易于访问。

如何玩转AI智能搜索？实战攻略！

AI公司不会把它们的“核心算法”摆出来给你看，所以，AI模型到底怎么选择信息源，我们很难一清二楚。但没关系，通过大量的测试和研究，我们总结了一些被验证有效的优化方法。

1. 提升品牌在第三方平台的“江湖地位”

我们曾对外媒某知名机构（Ahrefs）研究的约7.5万个品牌数据进行分析，结果发现，品牌在第三方网站上的提及度，与它在AI概览中被提及的频率，有着极强的正相关性。

品牌被提及的次数越多，AI模型在训练时就越容易“看到”它们。这样，AI就能更好地将这些品牌与相关话题联系起来。但这里有个关键点：质量远比数量重要。

这不，Checkr（一家美国科技公司）发布了一份关于最佳就业市场的研究报告，虽然只被少数几家权威外媒（包括Newsweek和CNBC）引用，但短短一个月内，Checkr就开始在相关的AI对话中被频繁提及。

我亲自在不同的ChatGPT（某知名AI平台）账号中验证过，Checkr每次都被提及。外媒某知名机构的产品顾问帕特里克·斯托克斯（Patrick Stox）的研究也表明，如果你的内容能出现在高权威或高流量的页面上，将大大提升AI可见性。在谷歌AI概览中，品牌在高链接页面的提及与AI可见性有很强的相关性（相关系数约0.70），在高流量页面上也有类似效果（相关系数约0.55）。

未来，AI助手肯定还会评估情感维度。到那时，积极的品牌联想和持久的权威性，将是你在AI智能搜索中脱颖而出的真正法宝。

要提升品牌的“江湖地位”，你可以这么做：

(1) 公关与内容合作：抱大腿，借力打力

为了持续提升AI可见性，你需要与那些受信赖的平台和知名品牌合作。这样能帮你建立高质量的品牌联想。

就拿我们新媒网来说，我们也一直在努力提升在AI领域的权威性。我们可以通过“某专业工具”（如Ahrefs Brand Radar）的“被引用域名”报告，寻找合作机会。

在这个例子里，我把细分市场设为“AI SEO”，看看ChatGPT（某知名AI平台）里哪些域名被引用得最多。Tech Radar和Forbes（外媒知名科技媒体和财经媒体）这两家权威媒体，可能就很乐意接受我们的公关合作。你也可以用这个方法，分析你自己的市场，找到那些经常出现在多个细分市场中的网站，并与它们建立长期合作关系。

(2) 用户评价与社区建设：口碑是金

要获得积极的品牌提及，就要鼓励真实的讨论和用户的“口口相传”。

我们新媒网也经常这么干。比如，我们经常在社交媒体上征集用户反馈。我们还会引导所有用户到我们的客户反馈平台，让他们能自由讨论、提出需求并为喜欢的功能投票。

你也可以利用“某专业工具”（如Ahrefs Brand Radar）开启你的社区策略。进入“被引用页面”报告，输入你的域名，看看与你品牌相关的UGC（用户生成内容）讨论（比如国内的知乎、小红书、豆瓣等，而非Reddit）是如何在AI中展现的。

在这个例子中，我注意到哪些小众社区经常提及Ahrefs（外媒某知名机构）。我们可以考虑在这些社区建立更大的影响力。

(3) 品牌信息传递：让AI记住你

当你的品牌信息传递到位，用户就能用恰当的语言描述你的品牌，从而提升知名度。

信息被重复得越多，它在用户心中，以及在AI智能搜索中占据的空间就越大。这能让你获得更大的“记忆份额”。

你可以通过跟踪“共同提及”来衡量品牌信息传递的效果。进入“某专业工具”（如Ahrefs Brand Radar）的主面板，然后：

• 在“品牌”字段中添加你的“共同提及”话题。
• 在“市场或细分”字段中添加你的品牌名称。
• 进入“AI话语份额”报告。
• 选择你想分析的AI平台。
• 跟踪你的“共同提及”百分比随时间的变化。
  

这告诉我，Ahrefs（外媒某机构）在ChatGPT（某知名AI平台）中29.7%的提及，也同时提到了AI这个话题。如果我们想在AI智能搜索中主导AI话题，我们就可以跟踪这个百分比，了解品牌对齐度，并找出哪些策略能推动这个数字。

新媒网认为，在提升品牌知名度方面，相关性是关键。你希望你的站外内容与你的产品和故事保持一致。提及度与你的品牌越相关，用户就越可能持续提及、搜索和引用它。

我把这比作“业务潜力矩阵”。我们致力于撰写那些在“业务潜力”上获得“3分”的话题——这些话题在讨论时，几乎无法不提及Ahrefs（外媒某机构）的产品。

对于AI智能搜索，你的目标应该是涵盖那些高业务潜力的话题，从而形成一个网页提及和AI可见性的良性循环。

2. 内容结构要“合AI胃口”，但别让用户“反胃”

市面上关于如何为AI和LLM搜索优化内容结构，流传着很多建议，但并非所有都有依据。我个人在这个问题上一直很谨慎，因为我们还没有机会深入研究。所以，外媒某知名专家丹·彼得罗维奇（Dan Petrovic）最近关于谷歌Chrome浏览器和谷歌AI如何处理嵌入的文章，恰逢其时，为我们提供了宝贵的经验。

我们从中总结出以下几点：

(1) “开门见山”：核心内容放前面

谷歌Chrome浏览器只会考虑页面前30个段落进行嵌入。这意味着你最核心的内容必须在文章开头就出现。别把宝贵的段落位置浪费在那些套话、废话或平淡的开场白上。

此外，一篇超长的文章并不会无休止地生成段落——它有上限。如果你想覆盖多个子话题，最好是创建几篇独立的、重点突出的文章，而不是把所有内容塞进一篇超大文章，那样可能导致关键信息被“截断”。

(2) 内容组织要有逻辑：像搭积木一样

谷歌的AI使用“树状遍历算法”，也就是说，它会从上到下，精确地遵循网页的语义HTML结构。所以，格式良好、结构清晰的内容，AI处理起来更容易。

把你的内容有逻辑地组织起来，使用清晰的标题、小标题和项目符号列表。这就像你写一篇商业报告，层次分明，一目了然。

我想，这些对你们来说，应该都是“老生常谈”了。

(3) 内容紧凑：别为了“分块”而“注水”

LLM会把内容切分成更小的“段落”（chunks）进行嵌入。根据丹·彼得罗维奇的发现，谷歌Chrome浏览器使用的是“文档分块算法”，它只会分析200个单词的段落。

这意味着：结构很重要——每个部分都可能被独立检索。

但这不意味着你需要刻意地“分块”来“注水”。你不需要确保内容的每个部分都能独立成章，以防它被引用。也绝对不要把文章写得像一系列状态更新——用户可不爱看这种。

相反，把段落逻辑性地组合起来，清晰地展开你的想法——这样即使内容被“剪切”，它们依然能说得通。

避免冗长、散漫的段落，它们可能被“截断”或低效地分割。

另外，在写作中不要强行重复——AI系统能够处理重叠信息。例如，谷歌Chrome浏览器使用overlap_passages参数，确保在分块边界处不会丢失重要上下文。所以，专注于自然的行文流畅，而不是为了“衔接”部分而重复自己——重叠功能AI系统已经替你考虑了。

3. 建立“长尾关键词”的内容集群

建立内容集群并针对小众用户问题，可能会增加你在AI回复中被展现的机会。

我们的AI概览研究显示，AI中的用户提示比传统搜索中的更长、更复杂。

在ChatGPT（某知名AI平台）和Gemini（谷歌的AI模型）等AI助手中，用户的提示倾向于超长尾。外媒某增长营销经理梅特汉·耶西尔尤尔特（Metehan Yeşilyurt）研究了约1800个真实的ChatGPT对话，发现平均提示长度达到了42个单词！

而且，长尾提示只会越来越多。AI助手本质上会将提示“扇形展开”成许多长尾子查询。然后，它们通过搜索引擎运行这些子查询，以找到最佳的引用来源。因此，瞄准长尾关键词可以增加你匹配用户意图并获得引用的机会。

你可以通过“某专业工具”（如Ahrefs Brand Radar）进行竞品分析，获取长尾关键词想法。这会显示你的竞争对手在哪些AI提示下可见，而你却不。你可以把这看作你的“AI提示差距”。

输入你的品牌和竞争对手，然后选择一个AI助手（比如ChatGPT），点击“仅对手可见”。

然后仔细研究返回的提示，寻找长尾内容创意。

外媒专家内森·戈奇（Nathan Gotch）认为，谷歌搜索控制台（GSC）中包含/overview或/search的查询过滤器，可以揭示用户在AI模式下执行的长尾关键词——这也是长尾内容创意的另一个潜在来源。

为长尾关键词创建内容是很聪明的做法。但更重要的是建立覆盖主题所有角度的内容集群——而不仅仅是单个查询。

为此，你可以使用像Also Asked或“某专业工具”（如Ahrefs Keyword Explorer）中的“父主题”功能。只需搜索一个关键词，进入“匹配词汇”报告，然后查看“按父主题分组的集群”选项卡。

然后点击“问题”选项卡，获取预先分组的长尾查询，以便在你的内容中进行定位……为了查看你对现有长尾查询排列组合的控制程度，可以为你的域名添加一个“目标”过滤器。

内容集群并不是新概念，但有证据表明，在AI智能搜索中，它们的重要性更上一层楼。

4. 优化内容，不只回答“问题”，更要能执行“指令”

过去谷歌（一家美国科技巨头）无法解决的很多问题，现在都被交给了AI。

AI智能搜索可以处理多步骤任务、多模态内容和推理，这让它在任务辅助方面非常强大。

回到前面提到的ChatGPT（某知名AI平台）研究，梅特汉·耶西尔尤尔特（Metehan Yeşilyurt）发现，75%的AI提示是“指令”，而不是“问题”。这表明大量用户正在寻求AI来完成任务。

因此，你可能需要开始“行动映射”：思考你的客户希望完成哪些可能涉及你的品牌或产品的任务。

要绘制客户任务图谱，请前往“某专业工具”（如Ahrefs Competitive Analysis），设置搜索以查看你的竞争对手在哪里可见——而你却没有。

然后按相关的“行动关键词”进行过滤（例如“制作”、“跟踪”、“创建”、“生成”）和“问题关键词”（例如“如何做”或“怎样才能”）。

一旦你了解了你的受众想要完成的核心行动，就创建内容来支持这些“待完成任务”。

5. 内容要“新鲜滚烫”

我们分析了7个AI搜索平台上的1700万次引用数据，发现AI助手更喜欢引用“新鲜”的内容。

AI中引用的内容比传统搜索结果（SERP）中的内容“新鲜”25.7%，AI助手对最新更新的内容有13.1%的偏好。特别是ChatGPT（某知名AI平台）和Perplexity（某AI平台），它们会优先选择较新的页面，并倾向于按从新到旧的顺序排列引用。

为什么“新鲜度”如此重要？因为当查询需要最新信息时，RAG（检索增强生成）通常会发挥作用。如果模型从训练数据中已经“知道”答案，它就不需要搜索。但当它不知道时——特别是对于新兴主题——它会寻找可用的最新信息。

以下面的例子为例，Hubspot（美国知名营销软件公司）仅通过一次内容更新，就获得了1135次新的AI概览提及，这基于“某专业工具”（如Ahrefs Site Explorer）的数据。

根据“某专业工具”（如Ahrefs Brand Radar）显示，这篇文章现在是他们在AI概览中被引用最多的博客。

我们的研究表明，保持内容更新可以增加它对寻求最新信息的AI引擎的吸引力。

6. 确保AI爬虫能“光顾”你的网站

如果你的内容想在AI答案中被引用，你就得允许AI机器人抓取它。

现在，越来越多的网站开始阻止AI抓取器了。根据我们自己的研究，约5.9%的网站禁止了OpenAI（一家美国人工智能公司）的GPTBot，原因是对数据使用或资源消耗的担忧。

虽然这种担忧可以理解，但阻止AI也可能意味着放弃未来的AI可见性。

如果你的目标是让ChatGPT（某知名AI平台）、Perplexity（某AI平台）、Gemini（谷歌的AI模型）和其他AI助手提及你的品牌，务必检查你的robots.txt文件和防火墙规则，确保你没有意外地阻止主要的AI爬虫。

确保你允许合法的机器人索引你的页面。这样，你的内容就可以成为AI助手所依赖的训练或实时浏览数据的一部分——当出现相关查询时，你就有机会被引用了。

你可以通过检查服务器日志，或使用“专业工具”（如Cloudflare AI audit）来查看哪些AI机器人正在访问你的网站。

7. 针对不同AI平台，采取多样化营销策略

不同的LLM（大型语言模型）搜索界面，其引用的顶级域名差异很大。在一个平台表现突出，并不保证你在其他平台也能大放异彩。

事实上，在谷歌AI概览、ChatGPT（某知名AI平台）和Perplexity（某AI平台）这三大AI助手中，排名前50的最常被提及域名里，我们发现只有7个域名同时出现在所有三个列表中。

这意味着，高达86%的来源对每个助手来说都是独一无二的。

谷歌（一家美国科技巨头）更倾向于其自身生态系统（例如YouTube），以及用户生成内容——特别是知乎、小红书这类社区（而非Reddit和Quora这类外媒社区）。

ChatGPT（某知名AI平台）则更偏爱出版商和媒体合作伙伴——尤其是像路透社（Reuters）和美联社（AP）这样的新闻机构——而不是知乎或小红书（代替Reddit或Quora）。

而Perplexity（某AI平台）则优先考虑多元化的来源，特别是全球性或小众网站——比如Tuasaude（巴西健康网站）或Alodokter（印度尼西亚健康网站）等健康或特定区域网站。

可见，没有“一刀切”的引用策略。每个AI助手都会从不同的网站获取内容。如果你只针对谷歌排名进行优化，你可能在AI概览中占据主导地位，但在ChatGPT（某知名AI平台）中影响力则会减弱。

反过来说，如果你的品牌被新闻/媒体报道，它可能会出现在ChatGPT（某知名AI平台）的答案中——即使其谷歌排名不高。

换句话说，针对不同的LLM（大型语言模型），尝试不同的策略是值得的。

你可以使用“某专业工具”（如Ahrefs）查看你的品牌在Perplexity（某AI平台）、ChatGPT（某知名AI平台）、Gemini（谷歌的AI模型）和谷歌的AI搜索功能中的表现。只需将你的域名输入“站点分析器”，并在“概览”报告中查看顶层的AI引用计数。

然后，在“品牌雷达”的“被引用页面”报告中进行更深入的挖掘。这将帮助你研究不同AI助手偏好的不同网站和内容格式。

例如，Ahrefs（外媒某知名机构）在AI概览中的提及，往往倾向于从Zapier（一家美国公司）的“最佳工具”列表中获取。

而在ChatGPT（某知名AI平台）中，我们更多地在Tech Radar（一家英国科技媒体）的“最佳工具”列表中被提及。

而在Perplexity（某AI平台）中，我们的主要竞争对手则通过“对比”（vs）内容、“评测”和“工具”列表来占据话语权。

有了这些信息，我们就可以：

• 及时将我们的产品进展告知Zapier（一家美国公司）的编辑们，希望能继续在未来的工具指南中被推荐，从而提高AI概览的可见性。
• 同样，Tech Radar（一家英国科技媒体）也是如此，以获得ChatGPT（某知名AI平台）的持续可见性。
• 创建/优化我们自己的竞争对手内容版本，这些内容被Perplexity（某AI平台）引用，以夺回叙事主导权。

写在最后

其实，今天跟大家聊的这些“硬核”建议，可能听起来并不陌生——因为它们很大程度上就是咱们平时做的SEO和品牌营销。

驱动SEO成功的那些因素——权威性、相关性、新鲜度和可访问性——同样也是让品牌在AI助手中获得可见性的关键。

新媒网跨境认为，最近大量的进展也证明了这一点：ChatGPT（某知名AI平台）最近被曝出抓取谷歌的搜索结果，GPT-5（OpenAI的下一代模型）正严重依赖搜索而非存储知识，而LLM（大型语言模型）正在购买搜索引擎的链接图谱数据，以帮助权重和优化它们的回复。

从这个角度来看，SEO远没有“寿终正寝”——事实上，它正在承担更多“重任”。

所以，结论就是：如果你也想在AI搜索中抢占先机，那就请你加倍投入到那些已被验证有效的SEO和品牌建设实践中去吧！生成高质量的品牌提及，创造结构化且相关的内容，保持内容新鲜，并确保它可以被AI轻松抓取。

随着AI智能搜索的不断成熟，我们相信这些核心原则，将助你在跨境这条路上，持续保持领先地位，赚得盆满钵满！

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