跨境警报！AI搜索不看流量，3大新规助你品牌飞升

当下，数字世界的风貌正经历着一场深刻的变革。曾几何时，搜索引擎是我们获取信息、发现产品的主要入口，而今，随着人工智能技术的飞速发展，特别是大语言模型的广泛应用，AI驱动的搜索和发现模式正悄然崛起，成为消费者与品牌之间的新桥梁。对于无数商家而言，如何在这一新兴的AI生态中确保自家产品的曝光度，已然成为摆在桌面上的一个重要议题。

面对AI搜索带来的新机遇，许多资深的搜索优化专家们习惯性地尝试沿用传统指标，例如从AI生成内容中带来的网站流量，或是产品在AI回答中的排名。然而，新媒网跨境获悉，实践证明，这两种传统指标在AI语境下往往显得力不从心，甚至存在一定的局限性。

首先，我们来谈谈“流量”这个概念。在传统的搜索引擎优化中，流量是衡量一切效果的基石，点击量被视为成功的直接体现。但AI答案的本质目的与此截然不同：它旨在现场直接满足用户的需求，而非仅仅为了将用户引导至某个网站。举例来说，像谷歌的AI概览功能，它在提供综合性答案时，往往会直接呈现信息，而非大量包含指向特定品牌网站的链接。即使偶尔提及产品名称，也可能仅仅链接到传统的有机搜索结果页面。这意味着，即使商家的产品被AI答案提及，获得了可见性，却不一定能转化为网站的点击量。用户可能从AI直接获取了所需信息，从而减少了访问源网站的必要。因此，单纯地将AI可见性等同于网站流量，显然无法准确评估AI在品牌传播中的实际作用。

再者，关于“排名”的考量也面临着类似的困境。AI生成的内容中经常会包含各种产品或服务的列表，许多商家自然而然地希望自己的产品能位列其中，并且排名靠前。然而，追踪和保持这样的排名几乎是一项不可能完成的任务。原因在于，AI的答案是高度不可预测的。外媒Sparktoro近期的一项研究就发现，即使是同一个人在不同时间或不同情境下询问相同的问题，AI平台也可能推荐不同的品牌，或者以不同的顺序呈现推荐列表。这种动态且个性化的特性，使得传统的固定排名追踪方法失效，商家难以从中获取稳定且具有指导意义的洞察。AI的回答会根据用户历史、实时信息、模型更新等多种因素进行调整，其结果犹如流动的沙丘，难以固定。

面对这些挑战，我们亟需一套更能适应AI时代特点的衡量体系。这套体系不应仅仅停留在表面，而应深入挖掘AI模型的工作原理，从而更精准地评估品牌的AI可见性。

衡量AI可见性的更优指标

为了帮助企业更好地适应AI搜索的新范式，以下是我们推荐的三种更具前瞻性和有效性的AI可见性衡量指标。

1. 产品或品牌在大语言模型训练数据中的定位

大语言模型的训练数据，是AI可见性一切的基础。可以这样理解，大模型在“思考”和生成答案时，首先会基于它所“学习”到的知识。即使在需要进行实时网络查询时，训练数据中的信息也常常会引导模型选择更相关的搜索词。这就好比一个人的知识储备，决定了他看待问题和获取新信息时的起点和方向。因此，对于商家而言，追踪和了解大模型在其训练数据中对自家品牌及竞争对手品牌的认知至关重要。这包括识别其中可能存在的不准确或过时的信息。一旦发现了这些差距或错误，商家就应该积极行动，通过自己的官方网站和所有自有渠道，主动提供缺失或纠正后的数据。

为了实现这一目标，我们可以采取以下两种主要策略：

手动提示与查询：

商家可以亲自在知名的大语言模型平台，例如美国的ChatGPT、Claude以及谷歌的Gemini等，进行手动输入提示词来识别品牌信息中的空白。这些提示词可以设计得非常直接，例如：
- “你对[我的产品名称]了解多少？”
- “比较一下[我的产品名称]和[我的竞争对手的产品名称]。”
通过这些互动，商家可以直观地了解到AI对自家品牌的认知深度、准确性，以及与竞品之间的差异点。这种手动测试不仅能发现信息遗漏，还能揭示AI可能存在的偏见或对产品卖点的误解。一旦发现问题，便可以有针对性地更新和优化品牌在网络上的内容，确保AI能“学习”到最新、最准确的信息。这就像给AI做一次“补习”，让它对你的品牌有更全面、正确的理解。
专业AI可见性追踪工具：

除了手动查询，市面上也出现了许多专业的AI可见性追踪工具，例如Profond、Peec AI等。这些工具可以帮助商家更系统、更持续地监测产品在大模型中的定位。它们能够设置一系列预设的提示词，并定期运行，从而追踪品牌定位随时间的变化。

在使用这些AI追踪工具时，有几个关键点需要注意：
- API结果与用户端差异： AI追踪工具通常通过大模型的API接口进行提示和查询。然而，人类用户在与AI模型交互时，可能会因为个性化设置、地理位置或AI模型内部的细微调整而看到不同的结果。API结果在某种程度上更倾向于反映模型训练数据本身的认知，而非实时或个性化的互动。
- API结果对训练数据的价值： 值得注意的是，API结果在检查模型的训练数据方面更具优势。因为为了节省计算资源，大模型在处理API请求时，往往会优先返回其训练数据中的信息，而不是每次都进行实时的网络搜索。这使得API成为了解模型核心知识库的有效途径。
- 提示词设计的艺术： 追踪工具的“可见性得分”完全取决于提示词的质量和相关性。
  - 在工具中，可以将包含品牌名称的提示词单独归类。这些“品牌专属提示”通常能获得接近100%的得分，因为AI模型对其自有品牌信息的认知度较高。
  - 更重要的是，要将精力放在那些非品牌专属但能体现产品核心价值主张的提示词上。例如，如果你的产品是“高效节能的智能家居温控器”，那么“最节能的智能家居设备”或“能有效降低取暖费用的方法”这类提示词，更能检验AI是否能在非品牌场景下推荐你的产品。
  - 与产品关键功能毫不相关的提示词，其得分很可能为零，因为AI无法在这些语境下关联到你的产品。因此，精准的提示词设计是提升追踪效果的关键。

2. 最常被引用的来源

随着AI技术的不断演进，大语言模型在响应用户提示时，越来越倾向于进行实时网络搜索。它们不再仅仅依赖自身的训练数据，而是会主动查询谷歌、必应等传统搜索引擎，甚至会抓取像Reddit这样的社交论坛内容。从这些实时搜索中获取的文章、视频等引用内容，会直接影响AI的回答。这些引用的多样性非常广泛，因为大模型可能会根据不同的、甚至是看似不相关的查询进行扩展。因此，试图让品牌或产品被每一个引用的来源包含，这既不现实也无必要。

然而，通过持续观察，我们会发现，某些特定的、具有影响力的来源，往往会反复出现在AI的提示响应中。这些高频被引用的来源，就如同AI知识网络的“权威节点”，其内容对AI的回答具有显著的影响力。识别出这些核心来源，并努力让自家品牌或产品被这些“权威节点”所收录，将是提升AI可见性的重要策略。

专业的AI可见性追踪工具在这方面能够发挥巨大作用。它们可以帮助商家收集并分析针对特定品牌、产品或行业的AI回答中，最常被引用的URL列表。一旦这些关键来源被识别出来，商家就可以采取以下行动：

内容合作与优化： 与这些高引用率的媒体、论坛或平台建立合作关系，提供高质量的内容，争取在这些平台上获得品牌或产品的曝光。
优化自身内容： 分析这些高引用来源的内容特点和关键词，优化自家网站和博客的内容，使其更符合这些来源的引用标准，从而增加被AI引用的可能性。
深耕特定垂直领域： 如果某个垂直领域的专业媒体频繁被引用，那么在该领域深耕内容、建立专业权威，就显得尤为重要。

通过这种方式，商家可以将有限的资源投入到最有影响力的渠道上，从而有效地提升品牌在AI搜索中的权威性和可见性。

3. 品牌提及和品牌搜索量

尽管AI答案不一定直接带来点击，但它们对品牌认知度的提升却有着不可忽视的作用。一个简单而有效的逻辑是：当AI答案中越来越多地提及某个品牌时，消费者对这个品牌的印象会加深，从而更有可能主动去搜索这个品牌。这正是一种从AI可见性到传统搜索行为的有效转化。

为了衡量这种转化效果，商家可以利用像Search Console（谷歌搜索控制台）或其他传统的网站分析工具来追踪以下关键指标：

包含品牌名称的查询词： 统计有多少用户在搜索引擎中直接输入了你的品牌名称或其变体进行搜索。这直接反映了用户对品牌的认知度和主动探索意愿。
这些查询词带来的点击量： 统计用户在搜索你的品牌名称后，点击进入你网站的次数。这是品牌吸引力的直接体现。
这些查询词带来的展示量： 统计你的品牌在搜索引擎结果页面中被展示的次数。这反映了品牌在用户心中的潜在影响力。

在Search Console中，商家可以在“效果”部分创建过滤器，专门查看与品牌相关的查询数据。通过定期监测这些数据，商家可以清晰地看到：随着品牌在AI答案中曝光的增加，是否同步带来了品牌搜索量的增长。这种增长，不仅仅是数字上的变化，更是品牌知名度、用户信任度以及市场影响力的有力证明。

换言之，即使AI答案本身没有直接带来流量，但如果它能激发用户主动搜索你的品牌，那么它同样是品牌建设和市场推广的强大助推器。这种“间接引流”的模式，恰恰是AI时代品牌营销的新特点。

总结而言，随着人工智能技术对数字世界的深度改造，传统的营销和评估方式正面临前所未有的挑战。简单地关注AI答案带来的流量或排名，已不足以全面衡量品牌的AI可见性。未来已来，积极拥抱并理解AI搜索的核心机制，从大模型训练数据、核心引用来源，到品牌搜索量的变化，构建一套多维度、前瞻性的衡量体系，将是每个有远见的企业在数字经济浪潮中乘风破浪的关键。

新媒网跨境认为，只有精准掌握这些新的衡量指标，商家才能更好地优化AI时代的营销策略，确保品牌在AI驱动的未来数字世界中，不仅“看得见”，更能“被认可”，最终实现可持续的增长和发展。这不仅仅是技术层面的适应，更是一种战略层面的升级。