谷歌69%零点击！生成式AI改写规则，跨境必抓GEO！

在全球数字经济浪潮中，生成式人工智能（Generative AI）的崛起正深刻改变着信息获取与传播的方式，也为我们中国的跨境出海企业带来了全新的机遇与挑战。当前，用户通过搜索引擎获取信息的方式发生了显著变化。数据显示，零点击搜索（即用户无需点击任何链接即可获得答案）已占据了谷歌查询量的约69%。更值得关注的是，人工智能总结回复出现在大约18%的搜索结果中，并且常常引用三个或更多的数据来源。这意味着，当人们直接从AI引擎获得完整答案，而无需点击任何链接时，品牌若想保持可见性，就必须确保自身信息出现在AI的回答中。

这正是“生成式引擎优化”（Generative Engine Optimization, 简称GEO）的核心所在：它是一门旨在让您的品牌成为AI系统最容易引用、最值得信赖的信息源的策略。对于身处中国跨境行业、积极拓展海外市场的企业而言，理解并掌握GEO的关键绩效指标（KPIs）至关重要。这些指标帮助我们衡量品牌在生成式AI环境下的表现，确保在AI驱动的数字时代中，我们的产品、服务和品牌故事能够有效地触达全球用户。

GEO关键绩效指标：与传统SEO有何不同？

GEO的关键绩效指标将关注点从传统的关键词排名和网站点击量，转移到衡量您的品牌和内容在AI生成答案中出现的频率，以及被生成式模型信任并整合到其回复中的程度。这意味着，我们不再仅仅关注排名、网站流量和点击率，而是要追踪品牌可见性、引用频率和在AI语境中的权威信号。

正如一些海外专业人士所指出的，以“答案”为核心的引擎需要全新的“答案引擎分析”（Answer Engine Analytics, 简称AEA）指标，例如品牌可见性和引用频率。对于跨境电商企业而言，这意味着我们必须追踪品牌在AI回复中的曝光度、域名影响力以及被提及和引用的频率。

GEO、AEO与SEO关键绩效指标的差异

衡量成功的标准会根据所关注的渠道而变化。GEO、AEO（答案引擎优化，Answer Engine Optimization）和SEO（搜索引擎优化，Search Engine Optimization）是相互补充的，但它们各自侧重于搜索领域不同的部分。下表详细列出了每种优化策略的关键绩效指标：

了解这些指标有助于我们更好地衡量在不同渠道的优化工作进展。接下来，我们将深入探讨GEO的核心关键绩效指标。

核心GEO关键绩效指标及其衡量方法

以下是中国跨境从业者应关注的GEO核心指标。我们将对每个指标进行阐述，并通过分析一个社交媒体管理平台在2025年11月16日至12月16日期间的表现数据为例，来说明这些指标如何计算及其重要性。

1. 品牌可见性得分（在AI答案中提及您品牌的份额）

   • 定义： 该指标衡量在选定时间段内，您的品牌在AI生成答案中被提及的频率，相对于所有答案的比例。它揭示了AI引擎是否认为您的品牌足够重要，值得纳入回复中。
   • 衡量： 通过数据分析，可以直接观察到品牌提及的实际数量和AI答案总量，从而计算出品牌被提及的百分比。这个百分比就是您的品牌可见性得分。较低的分数可能意味着您的内容与AI提示词相关性不足，或权威性不够；而较高的分数则表明AI引擎频繁使用您的品牌来回答查询。
   • 重要性： 如果品牌可见性低，您的品牌在AI对话中几乎是隐形的。提升AI可见性意味着需要创建更利于AI理解和引用的内容，建立权威性，并从可信赖的来源获得引用。

2. 品牌提及份额（总品牌提及中的份额）

   • 定义： 品牌可见性衡量的是您的品牌是否出现，而品牌提及份额则关注在AI答案中，您的品牌相对于所有其他品牌的提及频率。这类似于生成式答案引擎中的“市场份额”。
     

   • 衡量： 通过数据分析，可以轻松追踪并记录品牌提及份额。一旦确定了基准，便可采取行动提高份额，并使用此指标衡量进展。对于特定细分市场的品牌而言，即使市场份额较低也可能被接受，但追踪其随时间的变化有助于评估竞争力。

   • 重要性： 提及份额表明您的品牌在与直接和间接竞争对手争夺注意力方面的表现。如果竞争对手的提及增长速度快于您，则可能意味着您的品牌权威正在被侵蚀。

3. 主题可见性与竞争对手基准对比

   • 定义： 生成式答案引擎会将查询组织成不同的主题。主题可见性衡量您的品牌在每个主题中的存在感，而竞争对手基准对比则将您的可见性与同类品牌进行比较。此指标有助于您了解自身的优势和劣势所在。
   • 衡量： 在主题汇总分析中，选择相关时间范围（例如，1个月）。检查品牌在每个主题下的可见性，并追踪其与相关竞争对手集合的增长情况。
   • 重要性： 主题层面的可见性揭示了哪些领域推动了您的品牌影响力，以及哪些领域需要改进。它还能显示您是在与直接竞争对手竞争，还是与意想不到的参与者进行较量。如果您的品牌在有价值的主题中缺席，这便是创建目标内容或增加该领域外部引用的信号。

4. 提示词层面的可见性与查询差距分析

   • 定义： 生成式答案引擎会将用户查询分解为许多提示词。提示词层面的可见性衡量您的品牌在对特定问题的回答中出现的频率。提示词差距分析则识别您的品牌缺失或代表性不足的提示词。
   • 衡量： 对提示词的分析能列出每个独立的提示词、其可见性百分比以及品牌是否被提及。通过按主题和意图对提示词进行分组，可以发现存在的差距。如果您的品牌在某个提示词中缺席，则增加能精确回答该问题的内容可以提高可见性。
   • 重要性： 根据查询拓展原则，生成式答案引擎会将复杂问题分解为多个子查询。如果您没有针对这些子查询进行优化，您的内容将无法被检索或引用。提示词层面分析能帮助您优先确定需要回答的问题，并确保您的品牌成为AI“知识库”的一部分。

5. 域名影响力与引用份额

   • 定义： 域名影响力得分衡量您的域名在AI答案中被引用的频率，相对于所有被引用域名的比例。引用份额指标则区分了提及您品牌的答案中的引用和未提及您品牌的答案中的引用。这些指标表明您的内容是否被认为是值得信赖的信息来源。
   • 衡量： 通过引用分析，可以记录来自概述部分的数据。审视影响力趋势，确保其稳步增长。深入研究被引用最多的URL列表，可以揭示哪些具体页面推动了影响力。
   • 重要性： 高域名影响力得分意味着AI引擎信任您的网站。低分数则表明，即使您的品牌被提及，您自己的内容也很少被用作证据。提升此KPI需要发布权威资源，获取高质量的反向链接，并确保您的页面是机器可读的。

6. 情感分布与品牌感知

   • 定义： 情感分析过程将品牌提及分为积极、中立或消极。此KPI表明AI引擎如何感知您的品牌，以及它们如何在答案中定位您的品牌。
   • 衡量： 情感分析数据能直观地展现品牌提及的积极、中立和消极比例。首先，检查整体情感得分，并记录积极、中立和消极的份额。然后，可按主题查看情感分布。该图表将整体情感得分按所追踪的主题进行细分，显示您是否存在特定主题或意图相关的问题。接下来，可以与竞争对手进行比较，观察自身处于领先还是落后。图表显示了在每个主题中与竞争对手的比较，谁拥有最积极的情感，以及谁完全不在对话中。
   • 重要性： 积极的情感能增强信任，并增加被引用的可能性。如果某个主题的负面情感较高，则应检查其原因。通过查看具体的提示词和答案，可以深入了解负面情感产生的原因。一旦了解了原因，就可以针对您的品牌情感进行调整，使其更积极。这可能需要更新内容、解决客户疑虑或改进产品功能，以改变叙事。

7. AI流量与转化（可选KPI）

   • 定义： AI流量衡量来自AI引擎访问您网站的数量。您可以添加转化指标（如注册或购买）以更全面地了解流量表现。衡量此项指标，因为它能将可见性指标与可衡量的点击量相结合，这对于衡量SEO、AEO和GEO的成功至关重要。
   • 衡量： AI流量分析显示了来自每个聊天机器人的访问量以及总AI流量的份额。选择需要分析的域名后，系统将显示该域名的相关数据。记录总AI流量以及每个生成式AI引擎的份额。检查每个引擎的AI流量趋势以发现高层面的变化。深入分析从AI获取流量的URL，并分析每个URL的AI引擎流量分布。还可以深入分析驱动流量到每个URL的提示词，以规划内容路线图。例如，2025年上半年的一项数据显示，某电商平台通过ChatGPT获得了约64.1万次访问，占总推荐流量的7%。
   • 重要性： 尽管AI搜索流量目前规模较小（通常低于10%），但由于用户带着强烈的意图访问您的网站，因此其转化率往往很高。追踪转化量有助于证明GEO的投资价值并展示投资回报。

如何有效衡量生成式AI优化关键绩效指标

为了使这些关键绩效指标更具操作性，我们以某社交媒体管理平台在2025年11月16日至12月16日期间的表现数据为例，逐步说明如何进行分析。

(1) 获取品牌可见性和提及份额的基线数据
分析某个特定时间段内（例如一个月），针对指定AI引擎，该品牌的品牌可见性。例如，数据显示，该品牌在ChatGPT上的品牌可见性为24.23%，这意味着在5556个AI总答案中，有1346个答案提及了该品牌。

同时，该品牌的品牌提及份额为2.86%，即在47020个品牌总提及中，该品牌被提及了1346次。

• 解读： 高品牌可见性表明强大的存在感。低值则意味着需要更多相关内容或提升权威性。品牌提及份额则反映了您的竞争对手是否在主导对话。
• 行动： 将当前数据与之前周期进行比较，以衡量改进（设定实际目标，例如在3个月内将可见性提高5%）。

(2) 分析主题以发现优势和差距
在主题汇总分析中，按“我的可见性”列进行排序。识别您的优势主题和劣势主题。下面的表格展示了该品牌按主题划分的可见性：

值得注意的是，不同主题下的头部品牌各不相同。记录您在每个主题下的竞争格局和指标：例如，在社交媒体领域，该品牌与Instagram、Buffer等竞争；在分析领域，Google Analytics和Mixpanel是主要竞争对手。比较竞争对手的可见性趋势。是否存在某个竞争对手占据主导地位的主题？是否存在您的品牌趋势下降，但竞争对手趋势上升的主题？是否存在您的品牌在某个主题中表现最弱的情况？下图显示，该品牌的整体可见性（24%）略低于Google Analytics（25%），但领先于Buffer（21%）和Sprout Social（21%）。

• 行动： 对于有价值但可见性低的主题，规划新内容或改进现有页面。使用结构化数据（如FAQPage、HowTo）和“答案优先”的格式，使内容更适合AI处理。

(3) 进行提示词层面的差距分析
对提示词进行分析，并根据您关心的主题或关键词筛选提示词。按意图对提示词进行分组：可购买产品（交易型）、信息查询型、实用指导型、写作与创意型、技术及其他型。按类型对提示词进行分类：定义、操作方法问题、比较。检查您在每个提示词下的可见性。导出并记录这些数据，以便衡量您在每个主题内每个提示词的进展。例如，针对提示词“今年值得关注的顶级社交媒体趋势是什么？”，该品牌显示为3%的可见性，而许多其他品牌为0%。

• 行动： 创建明确回答缺失问题的内容。使用提示词作为二级标题，并提供简洁的40至60字答案，随后是详细信息。

(4) 评估域名影响力与引用情况
通过引用分析，记录您的域名影响力以及在提及品牌和未提及品牌的回复中引用的百分比。数据显示，该品牌的域名影响力为3%，这意味着在ChatGPT回复中引用的所有URL中，有3%来自该品牌的网站。

检查被引用最多的URL列表。查看您的域名是否出现在其中。例如，对于该品牌而言，第三方文章的排名最高。

追踪您的域名被引用URL的增长情况。导出被引用域名列表，进行引用分析，并从中提取洞察以提高可见性。

• 行动： 通过发布高质量资源（例如，指南、研究报告）来提高域名影响力。从权威网站获取反向链接。考虑更新或创建维基百科条目（如果适用）以改善品牌引用。

(5) 监控情感并采取纠正措施
通过情感分析，记录积极、中立和消极提及的百分比。数据显示，该品牌提及的61%是积极的，39%是中立的，0.15%是消极的。

审视按主题划分的情感分布。识别哪些主题的积极性较低。按主题划分的情感显示，“日程安排”主题的积极性最高（74%），而“社交媒体”主题则较为混杂（46%积极）。

将您在每个主题中的情感得分与竞争对手进行比较，以了解您在哪些方面领先或落后。例如，该品牌在日程安排主题上的优势明显。但在内容管理主题中，其情感得分低于竞争对手。

• 行动： 如果负面或中立情感较高，检查相关内容。是否存在产品问题或误解？更新信息、提供更好的支持文档或参与社区互动以改善品牌感知。

(6) 追踪AI流量与转化（可选）
利用AI流量分析数据，查看哪些页面正在从AI引擎获得访问。监控转化指标（注册、购买）以了解投资回报。一小部分但正在增长的流量来自生成式AI引擎。例如，2025年上半年，某电商平台通过ChatGPT获得了约64.1万次访问，占总推荐流量的7%。

进一步向下查看AI流量按URL的细分情况。检查每个AI引擎对每个URL的推荐流量份额。

导出并记录这些数据，然后追踪每个URL以及每个AI引擎的进展和份额。为了获得更多洞察，您可以点击每个URL，查看驱动流量到该页面的提示词。通过上述步骤，我们已经收集了核心指标，并以实际案例进行了分析。这些KPI构成了生成式引擎优化数据分析的基础。为了进一步深入分析，您还可以追踪AI搜索流量的互动指标和转化情况。

生成式AI优化关键绩效指标报告框架建议

以下是一个精简的框架，可帮助您监控生成式引擎优化的关键指标表现。它将品牌层面的可见性、主题覆盖、提示词洞察、引用份额、情感分布以及可选的AI流量整合到一个分析体系中。您可以使用它来衡量品牌在AI结果中的位置，发现差距，并追踪随时间的变化。

报告框架结构建议：

(1) 品牌概览

• 品牌可见性： 提及您品牌的AI答案的份额。
• 品牌提及份额： 您在AI模型中所有品牌提及中的份额。
• 域名影响力： 来自您自身域名的引用份额。
• 引用份额： 品牌提及的回复中的引用；非品牌提及的回复中的引用。
• 情感分布： 积极、中立和消极提及的百分比。
  将每个指标与之前周期进行比较，以追踪增减情况，并决定是提升权威性、改善情感还是加强站外信号。

(2) 按主题划分的可见性
列出您追踪的主题。记录每个主题的可见性百分比和主要竞争品牌。突出显示哪些主题带来了最高的可见性，哪些存在差距。利用这些洞察来优先安排内容创作和外联工作。

(3) 提示词分析
列出您的主要目标提示词。记录您在每个提示词下的可见性百分比和提及状态。标记您的品牌出现的提示词，并按意图进行分类：定义型、操作方法型或比较型。应用PROMPT（受欢迎度、相关性、所有权、提及、页面、信任）清单来优先弥补差距。

(4) 引用分析
衡量您的网站与其他域名相比被引用的频率。列出您被引用最多的页面以及在AI答案中占据主导地位的外部域名。识别创建更多权威内容或与常被引用域名合作的机会。

(5) 情感分析
按主题细分积极、中立和消极情感。将情感得分与主要竞争对手进行比较。关注积极性较低的领域，以改善品牌感知。

(6) AI流量与转化（可选）
列出总AI流量以及按聊天机器人划分的流量。记录哪些页面吸引了AI流量，以及它们的转化表现如何。利用这些信息评估业务影响并优化行动召唤。

(7) 洞察与建议
利用此部分总结您的发现并概述下一步行动。将每项建议与特定的关键绩效指标挂钩，并设定时间框架（例如，30/90/180天）。鼓励采取数据驱动的行动，以提高可见性、弥补内容差距、增强权威性并改善情感。

(8) 生成式AI优化关键绩效指标清单（附加）
维护一个您正在追踪的关键GEO和AEO指标列表：品牌可见性、品牌提及份额、主题差距、提示词差距、域名影响力得分、情感分布以及AI流量/转化。明确每个KPI的审查频率并设定目标。

• 指导： 在填写此框架时，请使用简洁明了的语言，并以真实数据为基础进行评论。定期更新此框架将有助于您追踪进展并持续关注重要的GEO关键绩效指标。

局限性与注意事项

生成式AI引擎尚处于发展初期，而生成式引擎优化（GEO）则更为年轻。目前还没有统一的标准，无论是对AI引擎本身，还是对衡量其GEO产出。行业内也缺乏统一的GEO指标标准。AI的行为可能会随着模型的更新而变化。来自海外报告的AI可见性数据是专有数据，可能无法总是反映全貌。AI引擎有时会产生“幻觉”或引用过时的数据源。在构建您的GEO策略时，应认识到这些不确定性，并采取谨慎的态度：验证AI生成的答案。定期更新您的内容。在分析对话提示词时，尊重用户隐私。

结语：衡量生成式AI时代的关键要素

生成式AI优化关键绩效指标将视角从排名位置转向成为“答案本身”。它关乎您的品牌如何成为生成式AI模型产出全面答案的基础信息源。品牌可见性、品牌提及份额、主题可见性、提示词层面的存在感、域名影响力、引用份额、情感以及AI流量等指标，为跨境从业者提供了在AI生态系统中评估品牌表现的全貌。

追踪这些关键绩效指标能确保您专注于建立信任、权威性和相关性——这些都是生成式答案引擎所奖励的信号。请记住，优化生成式AI平台并非取代搜索引擎优化，而是对其能力的延伸。您仍然需要技术健全、可抓取的页面和强大的主题权威性。通过在现有指标之上叠加生成式AI优化关键绩效指标，您可以为您的品牌在未来答案比点击更重要的世界中，做好充分的准备。

国内跨境电商从业人员应密切关注生成式AI技术的发展趋势及其在海外市场的应用，积极探索适合自身品牌的GEO策略，以便在全球数字竞争中抢占先机。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-69-zero-click-ai-rules-grab-geo.html