超87%买家用AI！SaaS跨境新战场！

当前，随着人工智能技术的飞速发展，AI在商业领域的应用日益深化，尤其是在B2B软件采购流程中扮演了越来越重要的角色。过去，企业在选择软件服务（SaaS）时，往往依赖于行业评论网站、供应商官网或销售人员的介绍。然而，进入2025年，这一局面正在发生显著变化。

根据一份海外调研报告显示，超过87%的决策者表示，ChatGPT、Perplexity、Gemini等AI工具正在改变他们研究软件的方式。半数以上的SaaS采购者现在会选择从AI聊天工具而非传统的谷歌搜索开始他们的软件筛选之旅。他们倾向于通过“一句话提问”的方式，例如“请为大型健身房推荐适用于iPad的CRM解决方案”，在几分钟内完成过去需要数小时甚至更长时间的对比研究。

对于中国跨境行业的SaaS服务提供商而言，如果您的产品未能出现在这些AI推荐解决方案的列表之中，那么您可能在业务还未开始前就已错失良机。理解AI如何“发现”并“推荐”SaaS品牌，对于提升产品在国际市场上的可见度至关重要。

AI时代SaaS品牌的三种可见形式

在AI搜索结果中，SaaS品牌通常有三种展现形式：品牌提及、引用和产品推荐。

第一种：品牌提及

品牌提及是指您的品牌名称出现在AI的回复中，但这并非总是带有推荐意味。它更多代表AI认为您的品牌与特定话题相关。例如，当有人提问“远程团队如何保持项目协作？”时，AI可能会列出一些协作工具，其中就包含您的品牌，但通常不会给出额外的评价。

在品牌提及层面，AI对品牌的“情感倾向”至关重要。积极的语调能为品牌建立初步信任，而消极的描述则可能在早期就设定负面预期。例如，当有人提问“Reddit用户对顶级数据报告工具的评价如何？”时，AI可能会总结用户讨论，列出一些工具，并提及某些产品的不足。

如果潜在客户在研究过程中看到关于您产品的负面评价，即使是细微的，也可能在他们的心中留下偏见。因此，确保品牌提及的情感倾向积极正面，是维护品牌形象的关键。通过专业工具或市场分析，可以洞察围绕品牌的关键情感驱动因素，包括正面影响因素和需要改进的负面因素。

第二种：引用

引用是指AI将您的内容作为其回答的信息来源。这通常表明AI对您的品牌内容具有一定信任度，并将其用于构建答案。

在谷歌AI模式中，引用通常以可点击链接的形式出现在回答的右侧。

而在ChatGPT等工具中，引用可能表现为脚注或行内小链接。

引用机制存在两个挑战。首先，引用通常不如品牌提及那样显眼，脚注式的链接容易被忽略，因此可能不会带来显著的网站流量。其次，引用不一定能直接提升品牌知名度。AI可能会使用您的内容，却不直接提及您的品牌名称。

例如，一份海外报告将此现象称为“Zapier悖论”。在谷歌AI模式的数据集中，Zapier是整个软件类别中被引用次数最多的域名，出现在约21%的分析提示中。

然而，Zapier在品牌提及方面仅排名第44位。这意味着AI虽然高度信任Zapier的内容并频繁使用，但这种信任并未完全转化为品牌自身的更高可见度。尽管如此，引用并非毫无价值，因为它是将用户从AI搜索直接引向您网站的少数途径之一。但如果您的内容被引用是用来推荐其他品牌，那么这种引用对您自身的品牌价值就相对有限。这就是为什么品牌推荐更为关键。

第三种：产品推荐

产品推荐是AI从“这里有一些选择”进阶到“这是你应该选择的”的层面。要获得AI的产品推荐，您的品牌通常需要满足两个条件：

• 积极正面的市场评价。
• 有足够多的可验证事实，让AI能够自信地推荐您的品牌。

例如，当有人提问“哪款CRM最适合小型企业？”时，ChatGPT可能会推荐六个CRM平台，并详细说明每个平台的优势。

这种直接推荐将直接影响潜在客户的初步考量范围。当AI最终总结出三款最合适的CRM时，这些品牌将深刻地印在用户心中。

作为用户，此时的想法可能是：“好的，这些就是我应该重点比较的工具了。”这就是AI搜索中SaaS产品推荐的力量所在。AI不仅仅是帮助用户探索品类，它还在塑造用户最终的采购清单。

AI模型如何选择要推荐的SaaS品牌

当AI回答查询时，它会交叉验证各种信息来源。它会将您对产品的描述与训练数据以及互联网上关于您品牌的所有信息进行比对。如果细节一致，就形成了“共识”和“一致性”——这正是推动AI搜索可见度的两大要素。

共识

共识是指在多个可信赖的平台上，您的产品被以相同的方式描述。实际上，AI正在寻找以下来源之间的一致性：

• 评论网站（如G2、Capterra、TrustRadius等）
• 行业博客和SaaS内容发布平台
• 领英等社交媒体上的专家帖子或公开时事通讯
• Reddit、Quora等用户社区
• 您自己的官网和产品文档

简而言之，任何可信的渠道，只要您的产品被讨论，都可能成为AI评估共识的来源。

以Asana为例，它经常出现在AI关于项目管理工具的回答中。观察其在线足迹便不难理解：从其官网到Capterra平台，再到Reddit社区，随处可见对其核心功能的统一描述，这正是共识的体现。当这些品牌提及都指向相同的描述时，AI会更自信地反复推荐该品牌。

一致性

一致性意味着所有出现的产品细节都完全匹配。当AI扫描网络时，它会寻找可验证的事实。如果这些具体信息保持一致，AI就会信任它们。但如果这些信号不匹配，AI模型就会变得不确定。这就像您从五个人那里得到五个不同版本的事实一样，AI也无法判断哪个是真实的。

举例来说：

• 您的定价页面显示，标准版包含无限量报告。
• 您的帮助中心说明，标准版用户每月可获得50份报告。
• 最近的用户评论反映，用户在一周内就达到了使用限制。

此时，就出现了三个相互矛盾的信息。当AI检测到这种情况时，它无法确定哪个是真实情况。它可能会使用正确的信息，也可能使用错误的信息，甚至可能完全不使用任何信息。因此，数据准确性在AI搜索中至关重要。关于您品牌的核心事实，应在所有描述您品牌的地方保持高度一致。

在SaaS AI搜索中占据主导地位的内容类型

并非所有内容在SaaS AI搜索中的权重都相同。某些内容格式因为有助于AI模型验证产品的真实信息，所以会反复出现。

评论平台

评论平台是SaaS AI搜索中最常被引用的信息来源之一。

G2、Capterra、TrustRadius等平台为AI提供了关于您产品的未经筛选的第三方证据。这些平台帮助AI模型验证：

• 您的品牌身份。
• 您的产品实际功能。
• 产品的可靠性。
• 用户对产品的使用感受。

换句话说，AI会在这些平台核实您所宣称的功能与实际用户体验是否相符。数据也充分体现了这些平台的影响力。

这份来自海外报告的数据显示，在整个技术和SaaS类别中，G2是ChatGPT和谷歌AI模式最常引用的来源之一。这表明：

• 评论平台不仅是买家研究的中心。
• 它们也是AI进行信息验证的重要层级。

用户在这些平台上对您的评价，会直接成为AI描述您品牌时的参考资料。

社区和用户生成内容（UGC）

社区讨论是大型语言模型（LLM）在SaaS AI搜索中依赖的另一个主要信息来源。AI会从以下渠道获取信息：

• Reddit论坛
• Quora问答平台
• 行业论坛帖子
• 产品社区板块
• 用户交流使用体验的小众群组

例如，当有人提问“为什么人们从ActiveCampaign转向Klaviyo？”时，ChatGPT在回答中引用了Reddit上的两个帖子。

因此，您的品牌在这些社区空间中的存在至关重要。这并非鼓励您去“滥发垃圾信息”，而是要积极参与到塑造人们讨论您产品的对话中。因为这些公开、非脚本化的对话可能成为大型语言模型内部关于您品牌真实性的信息来源。

最佳产品列表和工具汇总文章

最佳产品列表和工具汇总文章为大型语言模型提供了结构化、预分类的信息，这些信息易于AI理解。这些文章为AI提供了一个现成的行业地图，包括：

• 行业内的主要参与者。
• 不同工具之间的差异。
• 哪些产品经常被一同提及。

AI通常会从主要出版商、小众SaaS博客以及成熟的行业媒体中获取这类信息。例如，当有人查询顶级AI SEO工具时，谷歌AI模式的引用来源就包含了许多最佳工具列表。

每一个产品汇总、对比文章或“某类最佳工具”的提及，都成为AI工具在回答相关问题时可以抓住的一个额外支点。

一个实用的建议是：不要忽视您自有媒体平台的内容。AI模型也会将公司拥有的内容作为参考资料。因此，在您的产品所涉足的领域，创建结构良好的产品汇总和对比页面。例如，当有人询问ChatGPT，Omnisend和Mailchimp哪个更适合电商时，其中一个引用来源就是Omnisend自己比较这两款工具的博客文章。这表明，公司自有的内容有助于塑造AI的叙述。

产品文档和知识库

AI还会利用您的产品文档来理解产品的功能、适用对象以及技术能力。

例如，当有人在谷歌AI模式中提问“Semrush适合企业级用户吗？”时，AI模型从Semrush的多个自有页面中提取了信息，包括：

• 企业版产品落地页
• 关于企业版平台的新闻稿
• 一篇关于“什么是企业SEO”的博客文章
• 一个企业客户案例研究
  

这些页面共同为AI模型理解Semrush的企业级产品提供了全面的背景信息。

此外，确保您的内容结构清晰、表达明确且完整。如果内容模糊或缺乏关键细节，AI可能会转向其他来源寻找补充信息。海外报告就清楚地揭示了这一点：当SaaS品牌未公布透明的定价信息时，AI模型会利用社区中的猜测来填补空白，而这些猜测往往与负面情绪相关。

那么，如何构建内容以提升AI可见度呢？可以考虑采用以下方式：

• 使用清晰、直接的对话式语言表达内容。
• 采用整洁的排版，使细节易于提取。
• 利用表格、图表和问答模块来清晰地呈现信息。
• 使用标题来标示内容层级。
  

视频内容

尽管文本是大多数AI回答的主要驱动力，但视频（尤其是YouTube）也已成为一个重要的信息信号。事实上，在2025年，YouTube在谷歌AI模式中关于SaaS相关查询的引用来源中排名第10位。

这意味着AI不仅在阅读网页文本，它还在从人们在视频中展示和表达的内容中学习。对于SaaS品牌而言，这是一个真实的可见度杠杆。如果您的产品出现在YouTube的评论、教程、对比或操作演示视频中，AI可以将这些细节直接提取到其解释中。

例如，当有人在谷歌AI模式中提问HubSpot的付费版本是否值得时，其中一个引用来源就是YouTube上的一个评论视频。

如果您目前还没有YouTube频道，那么规划建立一个非常有价值。可以从让您的产品出现在其他创作者的评论和教程中开始，然后逐步建立自己的YouTube频道，以长期掌控品牌叙事。

这一转变对SaaS品牌意味着什么

如果您在SaaS领域的SEO基础工作已经做得不错，那么您已经处于一个有利位置。但AI搜索增加了一个新的维度，需要额外的步骤才能保持可见性。

将AI可见性打造为公司层面的工作

AI搜索的可见性并非营销部门可以独立完成的任务，因为“共识”和“一致性”扮演着如此重要的角色。多个团队应确保各自在互联网上的信息与品牌故事保持一致。这意味着：

• 市场部： 确保所有宣传信息的真实性和时效性。
• 产品市场部： 确保产品文档、更新日志和功能页面与实际产品功能保持同步。
• 客户成功部： 协助维护准确的评论平台资料。
• 公关/传播部： 监控媒体提及，确保信息传递不偏离主旨。
  

为了实现这一点，可以创建一个简单的内部“信息源”，供所有团队遵循。这不必是一本厚达百页的品牌手册，可以从以下核心信息开始：

• 精确的产品名称、版本名称和功能标签。
• 获得认可的价值主张和表述方式，希望在所有渠道重复使用。
• 在您的网站、文档和新闻稿中应保持一致的性能声明或指标。
• 在所有界面上以相同方式书写的集成名称和技术术语。

这种做法有助于确保所有团队都使用统一的语言，从而显著提升信息的协调性。

从官网入手

您的官网是您能完全掌控的品牌阵地，因此应从这里开始优化。确保您的内容清晰、可抓取且结构良好，以便AI轻松解析。以下是应首先关注的重点：

• 所有内容置于HTML中： AI对HTML的阅读可靠性远高于JavaScript。
• 使用清晰的标题和层级结构： 这有助于用户和AI模型导航页面。
• 添加Schema Markup： 这为AI模型提供了一种结构化的方式，以您期望的方式准确理解数据。
  

（目前我们尚不清楚AI工具对Schema Markup的依赖程度，但鉴于它是SEO的最佳实践，仍然值得投入。）

接下来，创建涵盖完整客户旅程的内容。您覆盖的触点越多，用户在探索您所处品类时，您被发现的机会就越大。您的目标不应仅仅是当有人搜索您的品牌时才出现，而是当他们搜索与您品类相关的任何内容时都能出现。

例如，一家知名海外公司会在客户旅程的每个阶段发布内容：

• 漏斗顶部（认知阶段）： 发布诸如“AI SEO技巧：如何在AI搜索中获取引用与提及”等指南。
• 漏斗中部（考虑阶段）： 建立完整的常见问题（FAQ）类别，回答用户在选择工具前最常搜索的SEO问题。
• 漏斗底部（决策阶段）： 提供一个可完全抓取的知识库，解释产品功能、工作流程以及平台实际运行方式。
  

拓展官网之外的阵地

在官网内容稳固之后，下一步是在AI交叉验证的外部来源中建立品牌公信力。您的核心事实——产品功能、使用场景、定价信号、客户案例——应在以下网站上保持一致：

• G2、Capterra、TrustRadius（用户验证平台）。
• 小众媒体和出版商网站（权威性）。
• 合作伙伴博客和集成信息（生态相关性）。
• Reddit或领英等社区空间（真实世界的使用情况和用户情感）。
  

当所有这些渠道都对您的产品功能和目标受众讲述相同的故事时，就能建立起“共识”。一旦这种共识形成，AI就能自信地展示和推荐您的品牌。

将品牌信息传播到所有这些平台需要时间。因此，可以分层推进您的工作：

• 首先锁定关键的评论网站。
• 参与Reddit等社区中已有的讨论。
• 积极向小众SaaS网站、媒体和出版商投稿。

追踪反映品牌进步的信号

目前，追踪AI可见度不如追踪SEO可见度那样直接。但仍有一些指标可以揭示您的品牌是否正成为AI模型的首选答案。建议每月或每季度检查这些指标：

• 声音份额（Share of voice）： 您的品牌在特定品类的AI生成结果中出现的频率。
• 品牌情感（Brand sentiment）： 品牌提及的语调。
• 引用频率（Citation frequency）： 您的域名在AI答案中作为来源被使用的频率。

您可以通过专业的分析工具或市场观察，来追踪这些关键数据。

AI搜索中的成功案例（Slack）

在2025年，Slack在数字技术/软件品类的AI可见度总排名中位列第九。

这份来自海外报告的数据显示，Slack的可见度并非局限于某一特定用途或类别，它在各种查询中广泛出现，从远程工作、团队沟通到小型企业的最佳工具等。

以下是Slack的成功经验，值得我们学习借鉴：

Slack在品类中占据主导地位（不只是品牌专属查询）

Slack不仅在人们搜索“Slack”时出现，它几乎出现在其品类中的所有相关查询中，涵盖了：

• 使用场景： “远程工作的团队聊天工具”
• 功能： “带有共享频道的工具”
• 问题： “如何协调远程团队”
• 价格： “团队沟通工具”
  

在这些多样化的品类查询中出现，有助于早期建立品牌认知。这进而影响用户在深入购买旅程时接下来的行为。

例如，用户可能会以“Slack和Teams哪个更好？”开始AI对话。

Slack会出现在引用中，因为它发布了回答该问题的内容。如果用户在AI的回答中发现一个潜在的缺点：

用户可能会接着提问：“Slack有哪些安全顾虑？”此时，Slack再次出现在引用中，这次是通过其自己的博客内容。

Slack正在积极塑造对话。随着用户从对比、评估到最终决策，Slack的内容不断出现在AI的推理过程中。简而言之：Slack在买家旅程的每一步都能影响叙事。

Slack的信息传递清晰一致

Slack在信息一致性方面做得非常出色。无论是在其官网、文档、评论资料还是博客上，您都能看到关于Slack功能和目标受众的统一描述。访问其网站，您会发现页面清晰地列出了功能、使用场景和集成，所有这些都以简洁明了的语言呈现。甚至其博客文章在介绍新功能时也保持着这种易于理解的语调。

这种清晰度至关重要，因为它使AI能够极其容易地理解产品的核心信息。当您的内容遵循“这是功能，这是作用，这是工作原理”的简单结构时，AI模型就能轻松地对信息进行分类。

Slack不仅在其网站上这样做，在其评论资料中也能找到完全相同的信息——相同的功能、相同的分类、相同的定位。

这种一致性是一个巨大的优势。当您的信息在所有渠道都保持一致时，您就为AI提供了可靠的信息来源。

Slack在LLM获取信息的每个渠道都保持活跃

Slack在大型语言模型获取信息的所有层级都拥有广泛的足迹。

• 社区层： Reddit帖子、Quora讨论和YouTube评论：
  

• 专家层： SaaS教程、小众SaaS博客和值得信赖的行业出版物：
  

• 验证层： G2、Capterra和TrustRadius：
  

这种广泛的存在至关重要，因为它有助于大型语言模型发现模式。当Slack的价值主张、功能和定位在所有这三个层面都以相同的方式呈现时，AI会将这种一致性视为“高度可信”的信息。这使得AI对Slack的功能和所能提供的价值没有任何疑问，从而明确知道在哪些查询中应该推荐Slack。

助力AI发现并推荐您的SaaS品牌

对于SaaS AI搜索而言，策略相对直接：出现在AI可能关注的每一个角落。对于软件公司而言，这意味着您需要有意识地规划发布内容、构建内容结构以及在网络上展示品牌的方式。这不仅仅是“发布更多内容”那么简单，您需要以AI模型所依赖的正确格式，在正确的位置创建正确的内容。这无疑是一个巨大的转变，但通过系统性的优化策略，可以更高效地实现目标。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/87-buyers-use-ai-saas-new-arena.html