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生成式AI的浪潮正深刻改变着全球信息发现与内容消费的方式，这对于出海品牌而言，无疑是一个需要重新审视数字营销策略的关键时刻。传统的搜索引擎优化（SEO）指标，例如关键词排名和点击率，在生成式AI日益普及的背景下，已无法全面衡量品牌的线上影响力。为了适应这一新趋势，知名营销科技公司Semrush推出了AI可见性指数（AI Visibility Index），旨在提供一个更全面的营销可见性评估框架。该指数将大型语言模型（LLM）的可见性数据与传统搜索数据相结合，为全球品牌，特别是积极布局海外市场的中国品牌，描绘了一幅更为完整的市场图景。

新媒网跨境获悉，目前，仅ChatGPT每周活跃用户就超过8亿，日均处理的提示词（prompts）更是高达25亿次。这些庞大的交互数据，在很大程度上是传统分析工具所无法捕捉的。随着谷歌的Search Generative Experience（SGE）、ChatGPT、Claude以及Perplexity等AI驱动搜索体验的兴起，品牌方现在亟需关注“LLM可见性”，即品牌在AI生成回复中被提及的频率。理解并优化这一新兴维度，正迅速成为品牌追踪和数字战略的核心组成部分。

品牌提及与信息引用的分化现象：LLM如何“识别”品牌

当谈及E-E-A-T（经验、专业知识、权威性、可信赖性）原则时，人们往往认为在搜索结果中排名靠前，就意味着品牌也会频繁被LLM提及并引用。然而，Semrush AI可见性指数的洞察揭示了更为复杂的情形：在该指数统计中，被LLM提及最多的品牌中，仅有不到25%同时也是被引用次数最多的品牌。这表明，AI处理特定品牌的方式远比想象中精妙。

以B2B SaaS领域的领军企业Zapier为例，Semrush的AI可见性指数显示，在数字技术和软件领域，Zapier是被引用次数排名第一的品牌，但在品牌提及方面却仅位列第44。

那么，LLM究竟依据什么来“识别”和选择品牌信息呢？答案在于与品牌存在相关的资产类型。Zapier维护着一个庞大的集成指南和教程库，这使其成为AI训练的强大权威来源，因为它实质上是一个事实知识库。然而，当用户在评论和讨论中提及品牌时，竞争对手的品牌往往更频繁地出现。这说明，仅仅在自家网站上发布大量内容是不够的。LLM还依赖于其识别为权威的特定平台作为信息源，这些平台构成了其知识基础。新的信息会与这些基础进行比较和理解。因此，品牌在这些权威平台上的存在，也能有效提升其LLM可见性。

这一现象的重要性不容忽视。AI回复中的一次品牌提及，其影响力可能超越传统的搜索结果，因为它以一种经过筛选、更具权威性的推荐形式呈现，而非众多选项之一。这可能意味着触达的是转化意愿更强的潜在受众。同时，数据显示，不同LLM以及不同行业对信息源的权重分配也存在差异。例如，ChatGPT倾向于将维基百科（Wikipedia）和Reddit作为主要信息来源，而谷歌的AI模式则展现出更大的多样性。

这些对行业趋势的洞察，为品牌制定未来短期的数字营销策略提供了有力的起点。紧密关注竞争对手在传统搜索结果页面（SERP）和LLM中的表现，不仅有助于品牌直接超越竞争对手，还能洞察新兴趋势和潜在的市场逆风。

优化LLM可见性：品牌行动指南

在生成式AI驱动的搜索环境中，品牌内容的发现度和可信度正面临前所未有的挑战与机遇。以下是一系列实用的操作步骤，旨在帮助品牌调整内容策略，提升在AI平台中的可见性和权威性。

1. 验证robots.txt文件对AI爬虫的开放性

GPTBot (OpenAI)、CCBot (Common Crawl) 和 Claude-We (Anthropic) 等AI驱动的爬虫，其功能类似于传统的搜索引擎机器人，但它们的主要任务是为大型语言模型提供信息。如果品牌的robots.txt文件因过于宽泛的禁止规则或继承指令而意外屏蔽了这些AI爬虫，就相当于关闭了内容被生成式AI平台索引利用的大门。这不仅影响训练数据，也限制了品牌内容在实时回复、摘要和AI驱动搜索功能中被展示的机会。定期审计robots.txt文件，测试爬虫访问权限，并根据可见性目标调整权限设置，有助于确保品牌知识在AI驱动的引擎和助手中保持可访问性，因为未来的信息发现将越来越多地通过这些平台实现。

2. 确保关键内容采用服务器端渲染（SSR）

许多AI系统，包括传统的网络爬虫，在解析严重依赖JavaScript的客户端渲染内容时，仍然存在困难。如果品牌网站上的关键文本、产品信息或结构化数据仅在脚本执行后才呈现，那么AI爬虫很可能无法完全捕获或索引这些内容。服务器端渲染（SSR）通过直接从服务器提供预渲染的HTML来解决此问题，确保在爬取时关键内容是可见的。这种方法不仅提高了ChatGPT或Perplexity等AI系统的可访问性，还改善了连接速度较慢用户的网站性能。通过对高价值页面，如产品详情页、核心服务介绍和FAQ中心，实施SSR，品牌能够建立一个一致且易于爬取的基础，从而提升在传统搜索结果和生成式AI输出中的可见性。

3. 实施语义化HTML5与标题层级结构

使用<article>、<section>、<nav>和<header>等HTML5语义元素，能够为不同内容块的角色和关系提供明确的信号。例如，将一篇博文用<article>标签包裹，可以告诉爬虫这是一篇独立的文章，而<aside>则可以标记补充上下文。标题层级（H1到H6）也以同样的方式运作：它们创建了内容的逻辑大纲。H1定义页面的核心主题，H2将其分解为关键主题，H3或H4则深入到支持性论点。AI爬虫利用这些模式来准确解析和提取信息，这直接影响品牌内容是否能在生成式回复中被引用。仅仅依赖视觉样式（粗体字、大字体）而缺乏语义标签的页面，则面临被误解或完全忽略的风险。通过持续应用语义化HTML和清晰的标题结构，品牌可以使网站更易于机器读取，提高内容的可提取性，并增加搜索引擎和AI平台将品牌信息提取到摘要、代码片段和对话答案中的可能性。

4. 分析竞争对手在AI平台中的引用情况

在ChatGPT、Claude或Perplexity等AI平台中测试品牌关注的重点话题时，实际上是在审计这些系统认为值得信赖和权威的信息来源。品牌需要密切关注哪些竞争对手、出版物或数据集在回复中被持续引用。这揭示了品牌所面临的知识图谱——AI模型用来组织答案的实体、来源和关系生态系统。如果竞争对手的博客、研究报告甚至论坛贡献出现，而品牌却未被提及，这可能意味着品牌在内容或权威性方面存在差距。这或许提示品牌需要制作更深入的资源，争取更强大的反向链接和引用，或将专业知识分发到AI系统青睐的第三方网站。随着时间的推移，这种监控能够揭示模式：哪些类型的来源（学术研究、媒体机构、小众博客、问答论坛）权重最高，以及品牌可以在何处战略性地定位自己以获得可见性。实际上，这项工作将AI输出转化为一种竞争情报形式，帮助品牌在生成式生态系统中衡量自身的存在感，并优先考虑AI模型真正奖励的内容格式和权威信号。

5. 借助AI优化工具追踪品牌表现

AI优化（AIO）工具，如AI SEO工具包，其功能超越了传统的SEO分析，能够追踪品牌在生成式平台中的表现。这些工具不仅衡量关键词排名或反向链接，还揭示了品牌在AI助手和AI驱动搜索中的存在感，显示品牌与竞争对手相比被引用的频率、哪些主题对品牌有效，以及存在哪些提示词机会。它们还能揭示AI生成输出中的提及，让品牌了解ChatGPT、Claude或Perplexity等平台是否将品牌纳入回复，以及在何种语境下被提及。

情感分析同样重要。AIO工具能够检测品牌在这些生成式答案中是被积极、消极还是中立地描述。这有助于品牌不仅了解自身可见度，还能理解在影响决策的对话中品牌是如何被构建的。

例如，如果竞争对手被引用得更频繁或被描述得更积极，这突显了品牌通过更好的内容、评论或媒体报道来增强权威信号的机会。品牌还可以看到语音份额（Share of Voice）和情感。在传统营销和SEO中，语音份额衡量品牌在总体对话或可见性中所占的百分比。在AI优化工具的世界里，其原理相同，但“对话”发生在ChatGPT、Claude、Gemini或Perplexity等生成式平台内部。

例如，如果向AI助手提出100个属于品牌类别的查询（例如，“最佳项目管理软件”或“如何降低云成本”），而品牌在其中20个答案中被引用或提及，那么品牌的语音份额就是20%。这些工具能够大规模自动化此过程：它们追踪品牌出现的频率、定位（是顶级引用还是轻微提及），以及与主要竞争对手的比较。这个指标非常强大，因为它告诉品牌在AI驱动的发现生态系统中所占据的空间，而传统排名报告无法触及这些空间。语音份额的上升意味着AI平台越来越信任并展示品牌内容，而下降则是一个早期预警，表明竞争对手正在生成式结果中抢占关注度。

在AI SEO工具包中，可以深入探究哪些因素驱动了积极或消极的情感，并找出如何以真实的方式将品牌呈现出最佳形象。简而言之，这些工具为品牌提供了新一层面的竞争情报——一层反映AI搜索现实的竞争情报。通过监控可见性、提及和情感，品牌可以衡量自身地位，识别差距，并调整策略，以在用户日益寻求答案的空间中保持可发现性和可信度。

6. 创作LLM友好的文本内容

LLM的设计目标是呈现清晰、真实和可验证的信息。当内容过度依赖流行语或模糊的承诺——例如“行业领先”、“尖端技术”、“同类最佳”——AI系统很难从中获取实质内容，被提取或引用的可能性也随之降低。相反，那些具体、可量化的数据、明确引用的统计资料、专家评论以及提供实证的案例研究，更能引起LLM的“共鸣”。例如，与其写“我们的平台提高了效率”，不如表述为“根据对500家企业客户的研究，我们的平台将平均处理时间缩短了37%”。同样，引用行业领袖的专家语录或参考信誉良好的来源，向AI表明品牌内容是值得信赖并有事实依据的。这不仅增加了品牌在AI生成回复中被引用的几率，也为那些寻求不仅仅是营销说辞的人类读者建立了可信度。最终，品牌内容中嵌入的越具体、越有证据支持的语言，LLM就越会将其视为有用的材料，用于对话答案、摘要和概述，直接提升品牌在生成式搜索中的可见性。

7. 增设常见问题（FAQs）提升AI理解度

在品牌最重要的页面，例如产品页、服务页和主题中心页，添加常见问题（FAQ）部分，可以弥合用户提问方式与AI系统提供答案方式之间的鸿沟。用户通常以自然、对话的方式输入或说出他们的查询（例如“这个多少钱？”“这个对初学者安全吗？”），而AI平台正是为了识别和响应这种问答结构而构建的。通过预测这些问题并将其嵌入到品牌内容中，可以使生成模型更容易解析、提取和引用品牌信息。FAQs还有助于捕捉那些可能不足以独立成页，但对于流量和可见性仍然有价值的长尾查询。通过清晰、简洁的答案进行优化，并在相关情况下通过结构化数据标记进行丰富，FAQs可以直接馈送给AI概览、特色片段和对话式回复。这不仅增加了品牌被引用的机会，还将品牌网站定位为用户在研究或决策模式下的可靠资源。随着时间的推移，精心制作的FAQs将强化网站作为对话权威的角色，确保搜索引擎和AI驱动平台都认可品牌内容与人们实际提问方式的一致性。

8. 积极参与垂直社群互动

积极参与Reddit、Quora和GitHub等小众在线社区，不仅能与人类受众建立信任，还能增加品牌在AI系统频繁提取信息来源中的足迹。这些平台富含问答式内容、实用解决方案和点对点洞察，正是大型语言模型索引并呈现在生成式答案中的材料。关键在于真实地参与互动。与其只是投放链接或推广性的简短言论，不如专注于彻底回答问题，分享独特的见解，或在相关情况下贡献代码片段和文档。随着时间的推移，品牌的贡献可以获得点赞、可见性和引用，从而向用户和基于该内容训练的AI模型发出权威信号。通过将专业知识嵌入到这些高信号社区中，品牌有效地在网络上播下了权威的种子。这些贡献不仅能带来引荐流量和品牌认知度，还增加了品牌洞察力在AI生成回复中被引用、转述或提及的可能性，从而将品牌的影响力扩展到自有渠道之外。

9. 收集并管理用户评论以控制情感倾向

用户评论不仅是人类的社会证明，也同样适用于AI系统。生成式模型会扫描来自谷歌、G2、Trustpilot、Yelp或行业特定目录等平台的情感信号，并且它们通常会将这些观点纳入摘要和推荐中。如果关于品牌的大部分可见评论是负面的，或者品牌根本缺乏评论，AI可能会将品牌实体解读为可信度较低，从而降低在对话搜索中被积极引用的可能性。解决方案是积极鼓励满意客户提供真实评论，并持续管理反馈。在客户旅程的正确时机促使客户评论，简化评论流程，并建设性地处理投诉，都有助于将情感导向积极方面。积极的反馈模式建立了一种用户和AI都可以信任的声誉信号，而对负面评论的深思熟虑的回应则表明了责任感。随着时间的推移，这会构建一个声誉护城河：一个可信的第三方验证体系，AI系统在生成答案时会从中汲取信息。实际上，这意味着品牌不仅受到人类受众的信任，而且也受到算法的信任，从而增加了品牌在AI驱动平台中被展示、推荐和引用的机会。

10. 建立媒体合作伙伴关系

媒体报道在传统SEO和AI驱动的信息发现中，都扮演着高价值的信任信号角色。在知名媒体机构（无论是通过新闻文章、采访、播客露面还是行业专题）中被提及，其影响力是巨大的，因为AI模型会比自发布内容更看重这些来源。当品牌被记者引用或在受尊重的媒体中被讨论时，这些引用就成为了模型生成回复所使用的权威数据池的一部分。从战略角度来看，追求媒体合作应超越传统的公关目的——在生成式AI时代，这更是一种可见性策略。投稿思想领袖文章，提供专家评论，或合作进行播客讨论，不仅能将品牌介绍给新受众，还能创建持久的引用，AI系统更可能信任和复制这些引用。通过培养这些关系，品牌构建了一个横跨不同格式（文章、文字记录、音频摘要）的引用足迹。每一次提及都会增加品牌在AI概览、对话式答案和知识图谱关联中出现的概率，从而增强品牌在最重要领域中的权威性。

11. 构建基于实体的知识内容集群

基于实体的集群是将传统的SEO主题集群概念，适配到AI优先的搜索环境中。品牌不再将每个页面视为一个独立的资产，而是围绕定义明确的实体（人物、产品、行业或概念）组织内容，这些实体直接映射到AI系统构建知识的方式。一个强大的集群通常包括一个定义实体的核心页面（pillar page），由子页面、FAQs和相关资源支持，涵盖其属性、用例以及与其他实体的连接。这种结构使AI系统更容易理解关系和上下文。例如，一个网络安全品牌围绕“零信任安全”构建集群，将包括认证方法、案例研究、监管标准和常见FAQs等子主题。通过相互链接这些资产，品牌为搜索引擎和LLM提供了一个清晰的语义地图，从而增强了品牌在该领域的专业知识。这种做法带来了双重回报：品牌更有可能在该知识空间中被识别为权威来源，并且品牌内容更具可提取性，这意味着AI平台可以轻松地将准确、结构良好的片段提取到摘要、答案和生成式搜索结果中。简而言之，基于实体的集群准确地向AI系统“传授”品牌是什么以及为何值得信赖。

在LLM可见性与SERP排名中保持领先

由AI介导的信息发现方式，代表着自谷歌出现以来搜索行为最重大的变革。因此，建立在LLM可见性追踪和优化方面的竞争力，将确保品牌在AI驱动的信息消费新格局中保持可发现性和权威性。随着这些工具和方法的不断成熟，那些早期投入理解并优化LLM可见性的品牌，将在迅速到来的AI优先世界中拥有显著的竞争优势。

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