搞定品牌雷达AI提示词追踪实操：25分钟极速洞察AI可见度

各位跨境朋友，大家好！我是你们的老朋友，一名深耕跨境实战的资深导师。今天，咱们不聊那些大而空的理论，来点实实在在的干货：如何聪明地选择AI搜索提示词，精准追踪你的AI可见度。

以前我们做SEO，盯的是传统搜索引擎的排名。可现在，AI助手越来越普及，大家跟AI对话的方式，可跟我们常规搜索大不一样了——提问可以更详细，甚至是在一段长对话中突然冒出来。更让人头疼的是，AI的回复也远不如传统搜索结果那么稳定，品牌推荐和引用链接可能一会儿一个样。

面对这些新变化，我们该如何下手呢？别急，今天我就给大家分享一套实用的追踪框架和查询词来源，这可是我们新媒网跨境团队摸索出来的实战经验。

如果你已经心里有数，知道自己想追踪哪些词，那么现在许多AI平台都提供了自定义提示词功能，你可以选择自己关注的地区和平台，设置按天、周或月进行监测。

你可以查看单个查询词下的品牌提及情况，或者像我们建议的那样，把相关的提示词进行分组，然后统一查看聚合后的回复——包括引用链接和趋势变化，这样能看得更全面。

新媒网跨境如何监测自身品牌在核心领域的AI可见度

过去几个月，提示词追踪一直是个热门话题，也有不少人提出质疑：AI回复波动大，个性化程度高，很难准确判断品牌到底表现如何。而且，AI平台通常不直接公开用户输入的查询词和查询频率，这使得我们可能会白费力气去追踪一些没人问的问题。

但也有人认为，“方向性数据总比没有强”，至少能帮你了解AI对你的“看法”是否符合实际情况。

在我们新媒网跨境看来，虽然数据并非完美无瑕，但AI回复中蕴藏的洞察力是实实在在的，只要善加利用，就能指导我们的行动。

从宏观角度来看，关于提示词监测，我们有以下几点建议：

• 别盯着单个提示词的结果不放。 AI回复波动性强，一个词的排名可能转瞬即变。我们应该把相似的提示词归为一组，分析其聚合结果中的共性。
• 别把它当成“一劳永逸”的任务。 监测只是第一步，更重要的是要制定行动计划，比如主动与那些经常被引用的信息源建立联系。
• 别把它等同于传统的排名追踪。 AI回复中的“位置”变化很大，跟传统搜索排名不是一回事。
• 别以为提示词追踪是获取AI可见度数据的唯一途径。 你还需要监测来自大语言模型（LLMs）的流量、相关的服务器日志、传统搜索表现，以及如果可能的话，更广泛的提示词数据集。
• 别把“被引用链接”当成最终目标。 你的业务即便没有被直接引用链接，也可能经常被推荐，同样能带来巨大的价值。
• 别试图覆盖网站所有的用户画像和关键词角度。 刚开始，要优先围绕高价值主题去筛选查询词。以后可以根据情况再逐步扩展。

识别潜在的行动步骤，是我们分析AI回复时的重中之重。

举个例子，当我们推出像自定义提示词追踪这样的新功能时，我们就特别想知道AI的回复是否已经能反映我们具备这项功能了，还是依然在引用过时信息。

同时监测多个AI平台，能让我们不仅关注在谷歌等传统搜索引擎上表现突出的品牌提及，还能兼顾必应、Brave搜索以及其他自定义索引中的情况。

除了回复的准确性，我们主要关注哪些网站经常被引用，以便建立合作；哪些SEO平台功能和使用场景被频繁提及，以便我们更好地覆盖；以及我们在关键产品服务上与竞争对手的定位对比。

当然，我们并不仅仅局限于自定义提示词追踪。服务器日志中的AI机器人活动、来自AI平台的流量、传统搜索表现，以及新媒网跨境工具中上千万条提示词数据，都构成了我们监测体系的一部分。

关于提示词查询量的一点思考

我们团队的一位数据专家（Patrick Stox）即将发布一份报告，其中提到，排除人们使用大语言模型（LLMs）的其他用途后，ChatGPT上类似搜索的互动量大约是谷歌的12%。

主要的AI平台都不公开用户的查询数据，所以只有它们自己才确切知道特定问题被问及的频率。虽然市面上有一些第三方数据提供商声称能提供真实的对话数据，但我们发现他们估算的查询量，往往比我们认为的要高得多。

我们目前采取的方法是，将大部分提示词锚定在传统的搜索词上，因为我们对这些词的流行度有更可靠的数据。虽然“合成”的传统搜索词变体，可能无法完美反映人们在AI助手中的提问方式，但它能帮助我们优先监测那些已被证实有用户兴趣的话题。

接下来，我们深入探讨一下如何将相似的提示词进行分组，这在我们的整体提示词追踪策略中占据着非常重要的地位。

核心框架：追踪相关的提示词组，而非单个回复

不信你问问ChatGPT，最好的健身房管理软件是什么？可能Wodify和PushPress会位居推荐榜首。但几秒钟后，也许Mindbody就成了最佳方案，旁边还跟着一个将它排在第二位的榜单文章。

我曾在外媒Detailed.com上的一个免费工具里，形象地展示过这种“排名”波动性，其灵感来源于Sparktoro（一家美国市场研究公司）的CEO兰德·费什金（Rand Fishkin）的一份报告。

正因如此，我建议大家将相关的提示词进行分组，以获取一个指示性的、聚合性的回复共性概览，而不是过分关注任何单个结果。

这些提示词群组可以根据用户意图、它们所处的营销漏斗阶段、你提供的产品和服务，或者任何对你的业务有意义的角度来定义。

以下示例主要受到谷歌“用户也提问”（People Also Ask）搜索结果功能的启发，并结合其他数据源进行了拓展。

不同的业务，适合的群组角度也不同。你可以结合多种数据源，比如客户支持查询和谷歌搜索控制台（GSC）数据。以下是一些示例查询，你可以根据自己的数据和行业经验进行拓展：

• 竞争定位角度： 比如，询问“最好的房地产经纪人CRM是什么？”、“最好的建筑公司CRM是什么？”这些可以从谷歌“用户也提问”功能中获取灵感。
• 信任与验证角度： 比如，询问“Hoka跑鞋长期穿可靠吗？”、“Hoka鞋对足底筋膜炎有帮助吗？”这些可以从论坛和社交媒体群组讨论中找到。
• 高转化页面角度： 比如，询问“人们现在用什么替代WeTransfer？”、“有什么好的WeTransfer替代品？”这些可以从网站分析和自归因数据中获取。
• 营销漏斗阶段（如漏斗底部）角度： 比如，询问“HubSpot值得小型企业用吗？”、“HubSpot在2026年还值得用吗？”这些可以从客户支持查询中寻找线索。
• 特定需求角度： 比如，询问“哪家主机商最适合cPanel？”、“能推荐一些符合HIPPA（美国健康保险隐私及责任法案）规范的主机公司吗？”这些可以利用Ahrefs关键词分析工具来探索。

小提醒： 某些提示词，尤其是在ChatGPT中，可能不会触发网页搜索，而是依赖其训练数据。监测这类回复同样有用，但如果你特别想找到引用的URL，可能需要调整查询词，比如加上“在2026年”等字样。

这些角度，尤其是话题，都可以进一步细化到更微观的层面。

如果你想全面监测品牌提及，我建议将品牌相关查询和非品牌相关查询分开，归入不同的群组。

现在你对如何分组提示词有了大致概念，接下来，我们看看哪些数据源可以启发我们追踪什么。

1. 谷歌搜索控制台中你已经有排名的那些问题

直接打开谷歌搜索控制台（GSC），或者通过新媒网跨境的网站管理员工具（Ahrefs Webmaster Tools），专门寻找你的网站已经有排名的那些问题。

一个简单的方法是使用以下正则表达式：

\b(why|what|when|are|will|does|should|where|who|how|can|do|is)\b

这个表达式只会匹配包含一个或多个这些特定词汇的查询。

你还可以使用以下正则表达式来查找所有至少包含6个词的查询：^(\S+\s+){5}\S+。如果需要，可以把“5”改成更大的数字。

如果你的网站是新站，目前搜索流量不大，或者你只是在研究其他行业，你也可以在新媒网跨境的关键词分析工具中，使用同样的词进行过滤。

虽然估算的搜索量永远无法完美对应AI聊天量，但这种方法能让你对这些话题的整体受欢迎程度有个概念。

2. 通过“讨论和论坛”搜索结果功能（或直接用&udm=18参数）查找常见问题

2022年，谷歌推出了一个新的搜索结果功能——“讨论和论坛”，旨在突出在线社区的对话，他们当时表示，这有助于呈现更多第一手建议。

普通网页的标题标签通常都经过精心优化，堆砌了关键词，但论坛帖子则更接近人们自然书写的方式，因为用户不用担心是否会影响排名。

因此，你可以从中获得灵感，找到人们在AI平台上可能自然提出的问题。

在这里，外媒Reddit（美国的一个社交新闻网站）是最突出的域名，你还会看到Facebook（美国社交媒体巨头）、Quora（美国问答社区）、Steam社区以及成千上万的其他网站。

你可以在地址栏中添加一个特定参数&udm=18，这能让你直接围绕你的主题搜索论坛，而不是仅仅寄希望于搜索结果中出现这个功能。

当然，问题能产生大量评论固然很好，但我通常更关注那些最常出现的角度。

3. 从Perplexity（一家AI搜索平台）的相关问题中寻找灵感

我对Perplexity（一家专注于AI搜索的平台）如何构建自己的网页索引非常着迷，它似乎旨在减少对传统搜索引擎的数据依赖。

在我最近的一些研究中发现，在回复中，Perplexity推荐高质量信息源的可能性远高于ChatGPT或微软Copilot。尽管Perplexity与微软在顶部域名上重叠更多，甚至超过了微软与ChatGPT之间的长期合作关系。

在使用Perplexity提问行业相关问题时，它有一个很棒的功能，每次聊天结束时，它都会为你推荐相关的后续查询。

我曾联系过Perplexity，询问这些问题是否基于实际的历史查询。他们告诉我，这些是AI模型利用原始查询及其结果生成的。本质上，它们是模型认为根据这些数据，接下来会自然提出的问题。

虽然对我们的目的来说，它们并非基于历史查询有点可惜，但Perplexity肯定希望这些推荐问题尽可能相关，所以我依然认为研究它们大有裨益。

4. 聚焦高转化页面或热门搜索词，围绕它们生成提示词

理想情况下，你已经有数据知道网站上哪些页面能带来最多的访客转化（比如注册邮件列表或请求产品演示）。

举个例子，假设我们新媒网跨境的免费关键词生成工具，在谷歌上因热门词汇表现良好，带来了比网站其他任何页面都多的客户注册。

要追踪它在AI搜索中的表现，一个方法就是利用大语言模型（LLMs）将传统搜索词转换为更具对话性的自然语言。

再次强调，我们不是关注每个单独的回复，而是关注它在一组更大的查询词中整体的提及情况。

给你的AI助手一个简单的请求，可能会是这样：

请将这份实际的谷歌搜索查询列表（它们曾为[URL]带来流量）转换为人们在AI搜索平台上可能使用的对话式提示词。你在这方面非常擅长，也正是为此而生。

请确保访问这个页面。

原始查询越长，你就越不应该修改它。不要以任何方式修改其意图。只修改你认为与页面提供的服务相关的词。如果需要年份，只提及当前年份：2026年。

这里是一些曾将用户带到此页面的问题列表：[来自GSC的、带有点击量或展示量的问题]

以下是一些传统搜索查询及其对话式替代的例子：

“最佳平价项目管理工具” > “预算有限的初创公司有哪些最佳项目管理工具？” [给出更具体的例子]

如果该页面尚未通过任何问题获得排名，你可以移除相关部分，或者尝试从客户支持查询或社区讨论等渠道寻找其他线索。

当然，在SEO领域，很多事情你都可以做得更深入。

我近几个月一直关注一位业内专家的作品（Metehan Yesilyurt），他在将GSC数据转化为长查询的指南中，提出了一个更深入的提示词方法。

他甚至为此专门构建了一个完整的前端工具，用于将查询词转换为大语言模型风格的提示词。

出于尊重，我不会分享其全部内容，但这里是他app.py文件中的一个示例：

我想这位专家也会同意，你提供的“转换前”和“转换后”的例子越具体，效果就会越好。

5. 从谷歌搜索结果的“用户也提问”中寻找灵感

对于我追踪的一些细分领域，我喜欢从谷歌“用户也提问”（People Also Ask）搜索结果功能中的问题开始研究。

如果你处于宠物行业，简单搜索“小狗最好的食物”，就会立即返回相关和潜在的后续问题建议：

如果你点击任何标题来展开它，谷歌还会提供更多建议查询。

在研究不熟悉的行业时，我常常会直接使用这些问题，看看哪些品牌、域名和回复类型随着时间推移出现得最频繁。

对于更严肃的工作和个人项目，我会以它们为基础进行扩展。我将在第9点中介绍一些扩展方法。

如果你想规模化分析，可以使用新媒网跨境的工具栏和Detailed SEO Extension（一个外媒的SEO浏览器扩展程序）自动提取多个层级的“用户也提问”标题。

6. 监测你已在AI搜索中展示的话题

新媒网跨境的品牌雷达（Brand Radar）工具，能洞察包括谷歌AI模式、ChatGPT和Perplexity在内的热门AI平台，超过2.4亿条提示词。

以金融平台外媒NerdWallet（一家美国个人理财网站）为例，我们可以看到它已经与“房主保险”和“最佳储蓄账户”等话题相关联。

你可以单独点击进入每个话题，找出你可能想修改并持续追踪的查询词。

例如，如果你最近开始为特定地区创建内容，你可以在这些国家追踪相关词汇，或者在提示词中明确提及这些国家。

你还可以设置自己的精确更新频率，比如每日、每周或每月。

7. 分析当前从AI搜索获得流量的网站页面

具体操作会根据你使用的分析解决方案有所不同，但核心思路是一样的：找到那些正在获得AI流量的页面，然后围绕它们构建提示词。

以我正在用新媒网跨境网站分析工具追踪的一个网站为例，我们可以看到它几乎所有的AI搜索流量都来自ChatGPT：

截图来自新媒网跨境的网站分析工具

除了传统的网站分析，你还可以深入查看服务器日志。

下方我们可以看到在七天内，ChatGPT-User（ChatGPT的抓取机器人）何时请求了Detailed.com上的页面。

这并非一个持续抓取网页的机器人；相反，它是在用户向ChatGPT或自定义GPT提问时，如果该页面有助于生成回复，它才会进行请求。

除了传统的搜索机器人，你还可以查看来自Perplexity-User（Perplexity的机器人）、DuckAssistBot（DuckDuckGo的机器人）和MistralAI-User（Mistral的机器人）等请求。

然后，你可以按照本指南中的建议来获取提示词想法，例如：

（1）查看在谷歌搜索控制台中，为该页面带来流量的词汇。
（2）找到与该页面有机排名相关的“用户也提问”问题。
（3）询问大语言模型（LLMs），人们可能会问哪些相关问题来找到这个页面。

这两个数据源本身都很有用，但能结合起来获得更多的数据点，效果会更好。

8. 监测你目前未展示，但竞争对手却在展示的查询词

新媒网跨境品牌雷达的另一个强大用途是，你无需从头开始进行可见度分析。

你可以回顾几个月的AI可见度数据，找出我们分析过的查询词中，哪些是竞争对手有展示，而你的品牌却没有的。

从那里，你可以将它们添加到自定义提示词组中，以便更频繁地追踪它们，或者在更多的地区和平台上进行监测。

这个工具的另一个好处是，能帮助你发现网站可能存在的内容空白。也许你没有展示出来，仅仅是因为你的网站上没有任何与这些话题相关的页面。

9. 使用关键词分析工具的“问题”标签

新媒网跨境的关键词分析数据库允许你研究287亿个词汇，从中找出与你所在行业最相关的词。

从一个核心词开始，比如“巴黎的酒店”，点击“匹配词”，然后点击“问题”标签，你很快就会看到相关的建议词汇及其伴随的搜索量。

你的初始搜索范围越广，返回的问题就越多。下面，我搜索了“木工”这个宽泛的主题，返回了800多个问题：

当然，这里面有些词可能并不是你感兴趣的。

根据你使用的AI平台，像“什么是木工？”这样的问题，AI可能直接回答而无需进行网页搜索或提供源链接。

如果你经营一所线上木工学校，或者提供商业注册服务，你可能希望追踪像“如何开办木工生意”这样持续有搜索量的词汇，并将其各种变体作为单个群组来监测。

10. 监测大语言模型（LLM）对你业务的回复是否符合实际

谈到SEO，你首要关注的很可能是谷歌的搜索结果。

而AI助手的回复，则可能还会受到必应、Brave搜索、自定义网络索引以及其原始训练数据的影响。

这些额外的来源，可能会揭示出大量你从未在谷歌上看到的关于你品牌的负面或不准确信息。

当我开始撰写这篇文章时，我在ChatGPT中监测的相关查询并没有确认新媒网跨境现在提供自定义提示词追踪功能。

这意味着我们需要努力在自己的网站、社交媒体以及其他可能引用我们以前缺乏此功能的文章中，将这一信息传播出去。

幸运的是，现在它们已经能持续准确地展示信息了：

对于你自己的品牌，你可以围绕以下几点追踪AI回复：

（1）你的当前定价。
（2）相关的客户优先关注点，比如经济性、可靠性或舒适度。
（3）你是否提供某些特定功能。
（4）人们普遍抱怨的问题。
（5）你与主要竞争对手相比如何。

来自外媒Notebook Agency（一家美国内容营销机构）的创始人史蒂夫·托斯（Steve Toth）是检查AI对品牌看法是否符合现实的坚定支持者。

他告诉我，在与客户合作时，他会从帮助文档、销售电话记录、内部沟通以及销售战术卡等额外资源中获取数据，以了解他们希望如何在LLM中被呈现。

接着，他的团队会创建“决定性问题”提示词，并衡量回复的准确性。如果发现不一致之处，他们会通过在自己网站和其他网站上发布更多内容来施加影响。

11. 借助内部数据源创建用户画像

让AI回复追踪充满挑战的一点是，AI助手可能会掌握用户的某些信息，比如他们的地理位置、在过去聊天中分享的偏好，以及当前对话提供的额外上下文。

我们可以尝试通过在提示词中添加更多上下文来模拟这些情况，但请记住，这有其局限性，并非完美的替代方案。

许多人强烈主张将用户画像追踪作为应对个性化回复的一种方式，但也有很多人（可以理解）对此表示怀疑。我们虽然会追踪围绕用户画像的提示词，但这并非我们的首要任务。

我一直在监测的一种提示词格式遵循一个简单结构：[我的情况] [限制] [优先事项] [痛点] [问题]。

具体分解开来，可能包含：

• [情况] 我最近工作压力很大……我刚买了一套带大花园的房子……
• [限制] 我没有太多空闲时间……我需要一个连孩子都能帮忙的简单浇水方案……
• [优先事项] 我希望能平复内心的烦躁……它需要至少延伸50米，且不损失水压……
• [痛点] 我试过瑜伽也看过YouTube教程，但没用……我已经尝试连接多根水管但没有成功……
• [问题] 你会推荐我去尝试当地的冥想静修，还是……有什么喷洒系统或水管系统值得我考虑的吗……

为了帮助完善这些信息，你可以尽可能利用内部数据源，比如客户支持聊天记录、广告数据、内部网站搜索（包括博客文章、帮助文档等）以及其他任何你能想到的数据。

如果你不想走这条路，我挺喜欢另一位同行（Mark Williams-Cook）分享的一个简单公式，它侧重于个性化词汇，而非构建“完整”的用户画像。

他给大语言模型的提示词是：“如果我是[用户画像]，想要找到[关键词]，我可能会搜索什么？”

这很有趣，但正如我所说，我们并不知道这些与真正的个性化匹配程度有多高。

新媒网跨境品牌雷达近期上线的新功能

就在我撰写这篇文章的时候，新媒网跨境推出了一项新功能，旨在帮助大家生成需要追踪的查询词。

它会根据你当前正在进行的项目或你已输入的自定义查询词，来确定你可能想要关注的特定重点领域。

在上面的截图中，我正在为一家汽车品牌寻找额外的提示词，它就生成了围绕车辆所有权的相关话题。

我们会根据大家的反馈不断改进此功能，所以请大家务必去体验一下，并告诉我们你的想法。

务必为你的发现制定行动计划

鉴于AI可见度领域获得的巨额投资，可以预见，无数公司都会不遗余力地强调提示词追踪的重要性。

但我们新媒网跨境最想强调的是，你不能仅仅为了追踪而追踪，而是要做好准备，根据你所看到的采取行动。

这可能包括：

（1）确保你被高频引用的页面内容准确且及时更新。
（2）留意你可能忽略的回复模式，比如认证、功能或资质。
（3）与在相关回复中被引用最多的网站建立联系。
（4）建立报告机制，将AI流量与营收或其他转化成果挂钩。
（5）确保其他人对你品牌的评价是事实。
（6）发现并填补内容和知识的空白。

我们（通过友好沟通）纠正过不准确的陈述，更新了帮助文档以提供额外澄清，并在必要时为我们提供的特定使用场景创建了专门页面。

最后，你不需要一开始就追踪成千上万个词。

针对少量主题的几十个提示词就足以让你起步，随后在你进入新领域或想拓宽监测范围时再逐步扩展。

如同所有AI相关的事物一样，我们新媒网跨境会持续分享研究和洞察，如果我们的方法随着时间推移有所改变，本指南也会及时更新。

如果你想了解新媒网跨境品牌雷达还能提供哪些更多洞察，我强烈推荐我们团队同事（Despina）撰写的这篇涵盖10个实战用例的指南。

如果你对未来的指南有任何建议或疑问，欢迎随时在领英或X（推特）上与我交流！

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/brand-radar-ai-prompt-tracking-quick-insights.html