AI搜索狂吸25%流量！跨境GEO抢滩新蓝海

当海外消费者在人工智能（AI）搜索工具上提出类似“最适合小企业的客户关系管理（CRM）工具是什么？”这样的问题时，往往不会有“第二页”可供选择。您的品牌要么出现在AI的回答中，要么就如同隐形。这正是生成式搜索引擎优化（Generative Engine Optimization, 简称GEO）在当前全球市场营销中备受关注的原因。对于正在积极拓展海外市场的中国跨境企业而言，理解并掌握AI搜索环境下的品牌展现与管理，已成为构建全球竞争力的关键一环。面对AI赋能的搜索模式，传统的营销评估指标已难以衡量品牌在这一新场域的表现，因此，一套全新的衡量体系应运而生。

为何生成式搜索引擎优化需要新的衡量标准？

当前营销界围绕GEO存在一些讨论，一种观点认为“GEO只是SEO换了个名字”，另一种则声称“SEO已死，AI搜索改变一切”。然而，这两种看法都未能触及问题的核心。真正的症结不在于GEO是否取代或延伸了SEO，而在于我们数十年来所依赖的指标——如排名、自然流量、点击率等——已无法准确捕捉消费者直接从AI获取答案时的品牌互动情况。

关于术语的争论，往往掩盖了核心问题：在“零点击”环境中，传统的归因模型难以奏效，而我们的衡量指标尚未跟上这一变化。

“零点击”环境下的归因挑战

GEO的运作发生在传统追踪机制失灵的场域。当消费者向AI提问，获得包含您品牌在内的答案，并在几天后访问您的网站时，您几乎无法直接将这其中的关联清晰地追溯出来。

正如海外某市场战略副总裁詹姆斯·舍勒（James Scherer）所言：“投资回报率（ROI）完全取决于公司营销漏斗的设置方式。GEO在ChatGPT、AI概览（AI Overviews）和社交平台等‘零点击’环境中发挥作用，而您无法追踪您不拥有的平台上的用户行为。当‘触点’发生在您的生态系统之外时，多触点归因（Multi-touch attribution）便会失效。”

试想一下，当一个潜在客户在您的注册表单中，选择“ChatGPT”作为“从何得知我们”的来源时，究竟谁应该获得这份功劳呢？

• 是优化了网站以供大型语言模型（LLM）抓取的技术团队？
• 是创建了AI引用比较页面的SEO团队？
• 是确保品牌获得行业出版物提及的公关团队？
• 是活跃于高引用量社交话题的社区经理？
• 是其视频内容出现在AI回答中的内容团队？
  

坦率地说，他们都做出了贡献。这正是为何使用传统归因模型来衡量GEO的ROI如此困难，甚至可能适得其反的原因。但这并不意味着追踪生成式搜索引擎优化表现是徒劳的。恰恰相反。

您需要将现有的追踪范围扩展到包含公关（PR）式的品牌知名度指标，以获得对实际情况的真实了解，并据此做出改进。

GEO是品牌建设，而非效果营销

重新审视您对GEO的投入，可能有助于您接受其带来的归因局限性。当然，您可以在网站分析工具中捕获来自AI的引荐流量，也可以设置表单来追踪来自AI的引荐。事实上，今年（2025年）早些时候，海外科技公司Tally报告称，其新注册用户中有25%是通过AI搜索获取的。另一家公司Docebo的营收营销副总裁也分享道，其13%的高意向潜在客户来源于AI发现。

但对大多数品牌而言，GEO的功能更类似于公关、品牌活动、思想领导力倡议或行业活动赞助，而非效果营销。它影响消费者行为，巩固市场地位，但无法提供清晰、直接的营收归因。传统的投资回报率计算方式，并不能完全体现这些投入的价值。

可以将GEO视为基础设施投资，而非战术性营销支出。这类似于在尚未证明直接营收影响之前，便投资于客户关系管理（CRM）系统，或在不计算确切ROI的情况下制定品牌指南。GEO代表了在AI驱动的研究环境中竞争所需的基础设施投入。

因此，品牌需要转变思维：与其追问旧有的ROI问题，不如思考，如果将AI平台这一阵地拱手让给竞争对手，机会成本将是多大？这种思维转变，为建立一个能够衡量AI工具呈现品牌频率及其评价的测量框架打开了大门。换句话说，它能告诉您，品牌成为AI工具发起的用户旅程一部分的可能性有多大。

GEO衡量的三大支柱

如果传统的SEO和自有渠道追踪方法不再适用，那应该采用什么呢？答案是一套围绕三大支柱构建的追踪系统：可见度（AI是否看到了我？）、引用（AI是否信任我？）、情感（AI是否喜欢我？）。每个支柱都针对品牌在AI生成回应中的位置，回答了不同的问题。

可见度告诉您品牌是否能被展示出来。引用告诉您AI是否将您视为值得链接的可信来源。情感则告诉您，这种可见度是帮助还是损害了您的品牌。这三者缺一不可。

一个品牌可能拥有高可见度但负面情感——频繁出现却被描述为价格过高或过时。它也可能在少数几次出现时情感积极，但几乎没有可见度。这三大支柱协同作用，为您呈现全貌。

下表详细列出了每个支柱中的具体衡量指标：

让我们逐一审视这些指标，了解其重要性、如何追踪以及如何进行优化。

首先，简要说明海外机构Foundation如何衡量GEO指标。

海外机构Foundation如何追踪GEO指标：

在接下来的部分中，您将看到某AI可见性平台Profound的案例。某海外营销机构Foundation使用该平台衡量GEO表现，并结合其内部方法，自动化地执行提示词在AI平台上的运行，追踪引用，并监测情感随时间的变化。

我们以法律科技品牌Clio为例——一个行业领导者和在AI可见性方面表现突出的品牌——来阐述不同的衡量指标。其他GEO工具，如Otterly.AI、某海外企业级软件公司Semrush的AI工具包以及人工审计方法，都可以捕获类似的数据。了解这些指标是可以通过合适的工具和流程进行追踪的。

(1) 可见度与存在指标（AI是否看到了我？）

可见度指标回答了GEO中最根本的问题：当有人向AI询问您的品类时，您的品牌是否会被提及？这些指标构成了衡量框架的基础，因为没有可见度，其他一切都无从谈起。您可以拥有完美的情感和强有力的引用，但如果一开始就没出现，那些信号便毫无意义。

(1) 模型份额（Share of Model, 简称SoM）

这里最重要的思维转变是，GEO的可见度是关于“模型份额”，而不仅仅是“话语份额（Share of Voice）”。模型份额告诉您，在面对一个特定品类提示时，您的品牌在一个或多个大型语言模型（LLM）的回答中出现的频率。这代表了新的市场份额。如果您的品牌不在AI模型的考量范围内，那么对于该查询，您就不存在。

• 如何追踪： 在ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI概览和Copilot等平台上运行您的核心提示词。计算您的品牌在回答中出现的百分比。某AI可见性平台Profound可以自动化完成跨平台的追踪。例如，法律科技品牌Clio的仪表盘显示，其在ChatGPT上的可见度份额为32.9%，在Gemini上高达47.8%，而其最接近的竞争对手MyCase的数字大约是其一半。
  

• 如何优化： 确保您的品牌名称在您的网站、媒体报道和第三方提及中，与相关关键词和概念在结构上紧密关联。AI越是在您的品类语境中一致地遇到您的品牌，就越有可能回忆起您。对于中国跨境品牌而言，这意味着需要更系统地在海外内容平台和媒体上构建品牌词与核心业务的关联性。

(2) 生成式排名（Generative Position）

生成式排名类似于搜索引擎结果页（SERP）排名，但它追踪的是您在AI回答中的平均位置。当ChatGPT生成一个“X领域排名前5的工具”列表时，您的品牌出现在哪里？是第一个被提及，还是需要向下滚动才能看到？这就是为什么生成式排名在GEO中如此重要：当大型语言模型生成列表式回答时，第一个被提及的品牌通常会获得直接的肯定性描述——“X被广泛认为是…的最佳选择”——而后续位置的品牌则可能被描述为“其他选择包括”或“您也可以考虑”。这种语言上的框架，即便AI没有明确排名，也向用户传递了偏好信号。

• 如何追踪： 监控您的品牌在AI生成的列表中针对核心提示词的平均位置。某AI可见性平台Profound显示，Clio的平均排名为3.2——这意味着在许多查询中，它们在至少两个其他品牌之后才被提及。考虑到它们在模型份额上的主导地位，这可能是一个出人意料的结果。
  

• 如何优化： 争取在高权威网站上的比较内容中获得有利位置，例如“最佳XX榜单”。大型语言模型会不成比例地引用比较性内容——仅列表文章就占所有引用的约30%。在这些榜单中排名第一，将显著增加您的品牌在AI回答中首先被提及的机会。

(3) 查询覆盖度（Query Coverage）

查询覆盖度衡量您的品牌是否出现在AI用于构建答案的全部购买意图范围内。出现在“便宜的CRM软件”的回答中，与出现在“用于医疗合规的企业级CRM”的回答中，其意义是不同的。两者都有价值，但反映了不同的受众和购买旅程阶段。

关键的复杂性在于：用户输入的提问，通常并非AI评估的唯一问题。当有人询问“远程团队的最佳项目管理工具是什么？”时，AI模型会将其扩展为多个相关且高意图的查询来研究答案。这个过程被称为“查询扇出（query fanout）”，它决定了AI最终会呈现哪些品牌。

• 如何追踪：

  • 选择您的核心提示词。从15-20个与高意图购买时刻相关的提问开始——品类查询、比较查询和您希望出现的“最佳XX”问题。
  • 绘制扇出图。使用某AI可见性平台Profound的扇出追踪功能（或手动运行提示词并记录引用的来源），查看每个提示词会生成哪些查询。例如，“小型律所的最佳营销公司有哪些？”会扇出到不同地域（英国、美国、加拿大）、时间修饰符（2025年）和重构短语等变体。
  • 识别覆盖空白。比较您出现的范围与竞争对手出现的范围。那些您缺席但竞争对手出现的扇出查询，就是您最有杠杆作用的机会点。

• 如何优化： 针对您缺失的特定扇出查询，创建长尾内容。这通常意味着构建小众用例页面、比较内容和本地化版本，以在完整查询集中训练AI模型对您品牌多功能性的认知。对于跨境企业，这尤其意味着需要针对不同目标市场的本地化需求和搜索习惯，制作细致入微的内容。

(2) 引用与信任指标（AI是否信任我？）

可见度让您进入对话。引用指标则告诉您，AI是否足够信任您，愿意用您的内容来支持其论点。这些指标很重要，因为引用是“零点击”环境与流量之间的桥梁。考虑到大型语言模型（LLM）交互的个性化体验，当它们引用您的域名时，就像有人在为您作为可信来源背书。

(1) 引用频率（Citation Frequency）

该指标追踪AI链接到您的网站或明确将您指定为信息来源的频率。例如，海外AI搜索平台Perplexity会向用户明确显示其提供的信息源自何处。

• 如何追踪： 按平台单独追踪引用频率，因为Google AI概览、Perplexity和ChatGPT各有不同的引用行为。法律科技品牌Clio以7.3%的引用份额在该行业中领先——超过了接下来的四个域名总和。
  

• 如何优化： 发布原创数据、白皮书或独特的定义，这些内容需要引用才能验证。可引用的统计数据为AI提供了链接回您的理由，而不是在没有归因的情况下进行转述。请记住：AI模型在不断进行调整以改善用户体验，这意味着您会看到AI可见度在整体上有所波动。在这种情况下，战略性调整是必不可少的。

(2) 引用漂移（Citation Drift）

AI搜索引擎是概率性的，这意味着它们很少生成完全相同的答案两次。它们不是一个固定的数据库，而是预测下一个最佳词，这导致它们引用的来源存在显著波动——即使是相同的问题。引用漂移衡量这种不稳定性，追踪当模型轮换不同数据点时，您的品牌信息被竞争对手取代或完全移除的频率。

• 如何追踪： 在不同会话中多次运行相同的提示词，并追踪您的品牌出现与被替换的频率。高波动性表明您的存在不稳定。
• 如何优化： 通过来源多样化来抵消这种波动性。确保您的品牌在多个高权威领域被提及和链接——包括您自己的网站、行业评价网站G2、头部媒体以及小众论坛。您在“池子”中拥有的“中奖票”越多，AI选择您的某个来源的概率就越高，即便它可能从其他来源漂移开来。

(3) 来源权威性（Source Authority）

当AI讨论您的品牌或竞争对手时，它引用了哪些网站作为来源？来源权威性涉及识别哪些第三方来源在您的品类中驱动了最多的AI引用，然后优先确保在这些URL上建立品牌存在。这很重要，因为AI引擎比品牌自身的主张更信任第三方验证。通过G2评论、海外知名媒体榜单或行业分析师报告被引用，与通过您自己的博客文章被引用，其分量是不同的。

• 如何追踪： 追踪您的来源细分：自有网站对比G2/Capterra、社交平台Reddit对比行业出版物、新闻媒体。法律科技品牌Clio在海外AI平台Perplexity上通过188个页面获得了400次引用——值得注意的是，其中许多来自评论网站而非其自有内容。
• 如何优化： 将您的数字公关工作聚焦于那些已经在AI回答中具有高可见度的出版物——主流新闻媒体、有声望的评论网站和行业分析师。识别在您的品类中驱动最多AI引用的第三方来源，然后优先确保在这些URL上建立品牌存在。

(4) 社区话题归属（针对社交平台和社群）

如果您的竞争对手正在社交平台等社区活跃营销，您也应该如此。并且需要关注那些在平台上具有主导性的话题。对于这类社区平台，追踪您的品牌相比同品类其他品牌，在多少核心讨论中发起或有效参与。社交平台上的话题内容被大型语言模型大量引用。但挑战在于：被锁定或归档的话题意味着竞争对手永久地拥有了该叙事主导权。您无法在一个已经结束的对话中加入自己的声音。

某海外营销机构Foundation的一个金融服务客户，在三个月内，从100个核心社交平台话题中的12次提及，增加到了73次。更重要的是，在其中53次提及中，他们的品牌出现在竞争对手之前。这不仅仅是微小的改进——这是AI系统呈现其品牌相对于竞争对手方式的根本性转变。

(3) 情感与品牌安全指标（AI是否喜欢我？）

可见度和引用让您进入AI回答。情感则决定了这是好事还是坏事。这些指标是您的品牌安全层。如果AI告诉用户避免您的品牌，那么频繁被提及也毫无意义。在一个您无法直接控制叙事的环境中，监控情感变得至关重要。

(1) 情感得分（Sentiment Score）

情感得分衡量AI对您品牌的描述是积极、中性还是消极。您可能在可见度方面排名第一，但如果AI说“X品牌是最受欢迎的选择，但用户经常抱怨价格过高和服务不佳”，那仍然是失败的。这是一个有害的“第一名”排名——没有积极情感的可见度，弊大于利。

• 如何追踪： 将提及内容分为积极、中性或消极，并追踪随时间变化的趋势。法律科技品牌Clio的情感分析显示，74.8%的提及是积极的，AI突出了“易用性”和“用户友好界面”等属性。而25.2%的负面提及主要集中在“有限的定制化”——这是具体且可解决的反馈。
  

• 如何优化： 积极管理海外评论平台（如Trustpilot）和社交平台上的评论，因为AI会高度重视用户生成内容来判断情感。负面情感的突然转变是需要关注的早期预警信号。

(2) 幻觉率（Hallucination Rate）

幻觉率追踪AI关于您品牌的事实错误信息出现的频率。错误的定价、将已停产产品列为在售、不准确的功能描述、与竞争对手混淆。这些“幻觉”确实会发生，它们是潜在的品牌安全危机。

• 如何追踪： 维护一个准确性监控日志。记录所有幻觉信息并截屏，将提示词输入电子表格进行长期追踪（按月、按季度等）。
• 如何优化： 使用清晰的组织和产品结构化数据（Schema markup），以便机器人能够“读取”事实而无需猜测。有些不准确之处可以通过更新您自己的内容来纠正；而另一些则需要影响AI引用的第三方来源。

(3) 比较定位（Competitive Positioning）

当您和竞争对手同时出现在同一AI回答中时，谁先被提及？这就是比较定位。您被定位的序号对于大型语言模型（LLM）给出的回答至关重要。如果您在AI回答中始终排在竞争对手之后，那么LLM就会以这种方式来阐述您品牌与竞争对手的关系。

• 如何追踪： 追踪您在共享提及中的胜/负比。识别您持续落后于竞争对手的特定查询。
• 如何优化： 在您的“关于我们”页面和所有内容中清晰阐述您的独特卖点，以便AI了解您的独特之处，而不仅仅是您的存在。优先优化那些您处于劣势的查询。

明确了这三大支柱后，下一步的工作便是将其付诸实践：建立一套可重复的、跨平台衡量GEO的方法。

如何将GEO衡量体系落地实施

目前，尚没有单一的“AI版网站分析工具”，但工具生态系统正在迅速发展。好消息是，您有多种选择——从自动化一切的企业级平台，到适用于任何预算的手动方法。关键是选择一种符合您资源且能提供所需数据以采取行动的方法。

自动化路径：GEO工具

一些平台已出现并自动化了GEO追踪，该品类正在迅速成熟。某国际评级机构G2对GEO工具的排名显示了当前的市场格局，其中Otterly.AI（73分）、某海外企业级软件公司Semrush（70分）和Scrunch AI（67分）在用户评分中领先，紧随其后的是Airops、GenRank.io、Hall、BrightEdge、Waikay和Quattr等工具，共同构成了前10名。

不同的工具服务于不同的需求：

• 某AI可见性平台Profound提供引用映射、竞争份额分析、查询扇出追踪以及本篇文章中法律科技品牌Clio案例所展示的仪表盘视图。
• Otterly.AI专注于AI搜索监控和跨大型语言模型的品牌追踪。
• Airops和GenRank.io提供AI搜索的工作流自动化和排名追踪。
• SEO工具，如某海外企业级软件公司Semrush、Ahrefs和Moz，也正加入GEO工具的行列，将它们在搜索引擎追踪方面的专业知识引入AI领域。

人工审计方法

对于规模较小的品牌、进行详细基线评估，甚至仅为支持GEO工具的数据，某海外营销机构Foundation的团队也采用人工方法。以下是他们为客户运行的流程：

• 定义您的“黄金提示词”： 您的客户实际向AI工具提出的前15-20个问题。这些问题与传统关键词不同。它们更具对话性、更具体，并且通常包含多个条件。包含“最佳”、“顶级”、“[竞争对手]的替代品”以及“[A品牌]与[B品牌]”等漏斗底部修饰词。
• 进行隐私模式测试： 在ChatGPT、Gemini、Perplexity和Claude中，使用全新的会话实例执行您的提示词，以避免个性化偏差。测试非品牌品类查询，而不仅仅是包含您品牌名称的搜索。
• 建立您的评分卡： 对于每个提示词，记录：您的品牌是否出现？排名如何？情感如何？引用了哪些来源？信息是否准确？评分卡有助于您了解哪些提示词真正影响可见度和被考虑度，而不是将每一次大型语言模型提及都视为同等重要。

当您的品牌开始更频繁地出现在高意图的大型语言模型（LLM）回答中时，其影响将变得可衡量，评分卡也会清晰地指出下一步的重点。使用这个简单的优先级框架来识别对您最重要的提示词：

• 高业务价值加低AI可见度 = 立即优先。这些是您最大的机会。
• 高流量查询加高可见度 = 维护和更新。保护已有的成功。
• 低流量加高可见度 = 分析原因。您可能在赢得那些并不重要的查询。
• 低价值加低可见度 = 降低优先级。并非每场战役都值得打。

一旦您选择了工具和方法论，最后一步是建立一个能让您持续获取信息而又不至于被数据淹没的节奏。

衡量周期

不同的指标需要不同的节奏。有些信号每周都会发生变化；而另一些则需要数月才能进行有意义的评估。无论您是刚刚开始制定GEO的计划，还是已经深入进行，以下是关于衡量周期您需要了解的信息：

• 每周： 对您的前20个提示词，在主流AI平台上进行可见度审计。追踪出现次数、排名、情感和引用来源。这有助于捕捉快速变化和竞争对手的动态。
• 每月： 将每周数据汇总为可见度份额趋势。分析引用频率和来源细分。记录幻觉修复和“从零到提及”倡议的进展。
• 每季度： 深入分析情感和跨平台的存在情况。更新竞争基准，并根据有效策略调整方向。
• 每半年： 将GEO指标与业务指标关联起来——品牌搜索趋势、销售对话主题以及赢/输模式。这是您为持续投入提供依据的关键。

这个框架直接明了。关键在于持之以恒地执行，并让数据引导您的优先级。

现在就开始衡量重要指标：构建您的GEO战略

GEO的投资回报率，就像拥有良好声誉的投资回报率一样。您无法精确计算，但当竞争对手主导了AI关于您品类的对话时，您一定会感受到其缺失的代价。AI搜索的浪潮正在加速。每个月，都有更多的消费者开始在ChatGPT、Perplexity和AI概览中进行研究。

那些现在就建立衡量框架的品牌——跨平台追踪可见度、引用和情感——将拥有改进所需的数据。而那些选择观望的品牌，将不得不面对那些已经通过优化，占据了AI默认推荐位的竞争对手，陷入追赶的局面。

三大支柱为您提供了框架。工具为您提供了数据。周期为您提供了节奏。剩下的就是执行。

对于中国跨境电商及相关从业人员而言，海外AI搜索的崛起，不仅是挑战，更是提升品牌全球影响力的重要机遇。积极关注并实践GEO策略，将有助于您的品牌在全球数字化浪潮中占据先机。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-search-25-traffic-geo-new-frontier.html