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当前，即使您的品牌在传统搜索引擎结果页（SERP）中位居前列，在AI搜索中也可能处于“隐形”状态。根据新媒网跨境获悉，Semrush企业版在2025年发布的AI可见性指数研究揭示了这一现状。不过，该研究也指出，AI可见性并非偶然，而是可以被策略性地“工程化”实现。HubSpot正是一个鲜活的案例，其通过精心设计的策略，在AI驱动的答案中，比许多大型B2B SaaS竞争对手拥有更高的曝光率。

HubSpot的实践证明，在AI可见性的两个关键阶段取得优异表现是可能的：

• 发现阶段： 品牌在评论、论坛和社区讨论中被提及的频率。
• 权威阶段： 结构化、事实性的内容，用以支持关于品牌的讨论。

在两方面都表现出色并非易事，但HubSpot做到了。因此，该品牌成为如何在这一新兴在线可见性渠道中竞争的典范。

本文将深入解析AI可见性指数的定义，并重点关注Semrush研究中与B2B SaaS品牌最相关的发现，包括HubSpot如何超越美国Salesforce和Adobe等规模更大的竞争对手。最后，我们将剖析HubSpot成功的秘诀，提炼出一个四部分组成的框架，旨在帮助企业保护品牌声誉，并在AI答案引擎中提升可见度。

第一部分：AI可见性指数解析——数字时代的全新衡量标尺

新媒网跨境了解到，AI可见性指数是Semrush衡量品牌在AI生成搜索结果中出现频率和显著程度的基准。为了构建这一指数，Semrush追踪了五大行业（商业与专业服务、数字技术与软件、消费电子、时尚与服装、金融）的2500个非品牌提示词，并捕获了ChatGPT和Google AI Mode如何呈现答案。

AI可见性指数主要衡量三个核心指标：

• 品牌提及度： 品牌名称在AI答案中出现的频率。
• 引用来源： AI答案引用了哪些网站作为参考。
• 声音份额（SOV）： 一个综合了提及频率和顺序的加权分数。例如，如果一个品牌在每次响应中都被首先提及，则其SOV为100%。

该指数还根据各行业品牌在AI生成答案中的SOV进行排名，其中ChatGPT的权重为80%，Google AI Mode为20%，以契合用户实际采用率。

这项研究的核心发现是：搜索引擎优化（SEO）的成功，并不等同于AI可见性。

研究证实，传统的Google高排名并不能保证在ChatGPT或Google AI Mode中的可见性。相反，AI模型采用一个两阶段的过程：

1. 发现（Discovery）： AI模型首先关注人们在用户生成内容（UGC）中（如评论、论坛对话和社交媒体帖子）讨论哪些品牌以及如何讨论。
2. 权威（Authority）： 其次，AI模型会通过事实性来源（如维基百科、支持文档或品牌官网内容）来验证这些细节。

换言之，AI首先会浮现那些在网络空间中已被广泛讨论的品牌。然后，它会利用结构化、事实性的内容来验证这些提及，这类内容是AI可以安全引用的。

然而，这两个阶段需要不同的可见性层级：

• 提及反映了受欢迎程度和发现。
• 引用反映了权威性和信任度。

在实践中，AI通常更青睐社区驱动的信息，而非第一方营销内容。例如，研究显示，Reddit论坛帖子和维基百科页面作为可信来源，在跨行业领域中持续超越品牌自有网站。实际上，微软官网被引用的频率远低于其产品相关的Reddit帖子。即使是美国苹果公司官网，其出现频率也低于维基百科。当苹果官网内容被引用时，AI引擎更多地引用了支持论坛帖子，而非产品页面。

此外，结构化数据、可抓取的价格页面以及第三方验证，在AI模型的决策中，比有机排名拥有更高的权重——尽管有机排名可能有助于发现，但它并不能直接驱动AI可见性。

因此，为了出现在AI答案中，品牌需要同时具备社区驱动的提及和权威、结构化的内容。

第二部分：HubSpot的AI可见性领先策略——超越传统巨头

在新媒网跨境获悉的Semrush AI可见性指数中，HubSpot在商业与专业服务垂直领域排名第三。该品牌拥有15.4%的声音份额（SOV），仅次于美国谷歌（23.22%）和美国Zoho（16.7%）。更重要的是，它领先于美国Salesforce和Adobe等产品组合更为广泛的同行。

这意味着在数百个非品牌提示词中，HubSpot频繁且较早地出现在ChatGPT和Google AI Mode的响应中。这标志着它在AI结果中同时具备可发现性和权威性。

该研究揭示了B2B SaaS领域中出现这种情况的两个动态：

• 品牌多样性高： AI响应倾向于列出多个可行的选项（通常每个查询约有五个品牌），而非仅仅一两个胜出者。这为中型市场领导者提供了获取可见性的空间，前提是它们能与AI信任的来源保持一致。
• 营销自动化同行在AI驱动的答案中呈现集群效应： 美国Zoho、HubSpot、ActiveCampaign、美国Mailchimp、美国Hootsuite和美国Klaviyo等品牌经常一同出现。这反映了它们在评论、社区讨论和可引用产品信息方面拥有共同的信任信号。

HubSpot在两大生态系统中的表现均衡。这包括ChatGPT所依赖的社区驱动界面（例如Reddit、维基百科、科技外媒）以及Google AI Mode更倾向的专业和自有页面（例如LinkedIn、谷歌自有平台、Yelp）。

Semrush的数据集显示，这两个生态系统的行为方式并不相同。事实上，ChatGPT和Google AI Mode所引用和提及的内容仅有32%的重叠。因此，品牌必须针对两者进行优化，而不能假设一个能覆盖另一个。

这对SaaS领导者而言意味着：HubSpot的优势并非仅仅在于规模。它在于通过发送一致的信号，并产生足够的社区验证，从而在两大AI模型中都被发现（通过提及）并被信任（通过引用）。

第三部分：HubSpot内容权威与平台优化实践

HubSpot的优势在于，它在AI决策的两个层面（发现和信任）以及两个不同生态系统（ChatGPT和Google AI Mode）中，巧妙地叠加了正确的信号。以下是该公司所采用的策略。

AI可见性的两阶段：发现与权威

当前和潜在用户在比较营销、销售和客户关系管理（CRM）工具时，经常讨论HubSpot。该品牌经常出现在Reddit帖子、G2和Capterra评论、列表文章和解释性内容中。在发现阶段，这些公开评论和同行讨论构成了HubSpot受欢迎程度的社会证明。这向AI模型表明，HubSpot在相关回应中被提及是可靠且安全的。

HubSpot通过结构化、与产品对齐的页面来支持这种可见性，这些页面包括价格、功能、文档、常见问题解答和事实密集的博客内容，AI模型可以引用这些页面。在权威阶段，AI模型利用这些页面来验证提及并将其作为来源引用。

这一点的重要性在于：很少有品牌能同时赢得AI可见性的两个阶段。在所有垂直领域中，100个最常被提及的品牌中，只有3到27个也是主要的引用来源。HubSpot的优势在于它刻意地优化了这两个方面。

内容权威性要求：集群、精简与历史优化

HubSpot的内容策略使得大型语言模型（LLM）和传统搜索引擎都能更容易地将其品牌和产品识别为实体。这使得HubSpot在与核心平台相关的CRM、营销、销售和服务等主题上，成为权威。

为了支持这一方法，HubSpot将其博客划分为四个独立的部分，每个部分对应一个核心主题。每个部分都有独特的核心页面（pillar pages），专注于广泛的主题及其相关的内容集群。这些核心页面和内容集群通过内部链接相互连接。这有助于AI模型语义上理解这些主题之间的关联。

为了强化其内容集群，HubSpot的内容团队不仅创作新的博客文章，其作者还将50-80%的写作时间用于更新过去表现良好的内容。这包括将第一手经验、最新数据和专家引言融入现有内容中。这确保了内容对其受众保持相关性，并在AI平台和传统搜索结果中表现更佳。

通过细致地保留更新内容时的规范URL，HubSpot确保LLM和搜索引擎仍然将其识别为值得引用的权威来源。

此外，通过精简不相关、低效和偏离主题的内容集群，HubSpot将自己定位为CRM、营销、销售和服务的可信权威。这增加了LLM认为其内容可信，并将其提及和引用为可信来源的可能性。

HubSpot赢得LLM信任的内容策略：

|策略|LLM信任的原因|
|---|---|---|
|精简的、与产品对齐的集群|清晰的主题焦点意味着更高的实体置信度|
|频繁的内容更新|时效性和稳定性降低了“幻觉”风险|
|“体验之汤”（包含亲身经验、数据和观点）|独特、可引用的角度，不像通用AI生成的填充内容|
|中立、事实前置的语气|更安全地在AI答案中引用|

平台特定优化

ChatGPT和Google AI Mode从两个不同的数字生态系统引用来源。HubSpot的AI搜索优化策略同时考虑了这两个方面。

对于ChatGPT，社区生成内容，例如Reddit和维基百科，以及行业特定来源，例如外媒《科技雷达》和《福布斯》，是商业和专业服务领域可见性的驱动力。HubSpot投资于参与Reddit等社区，确保相关维基百科条目的准确性，并通过公关确保在外媒行业出版物中获得专题报道。

对于Google AI Mode，重点则转向了LinkedIn等专业网络、Yelp等商业目录和评论网站，以及谷歌自有平台。

为了复制这种平衡，营销人员可以遵循HubSpot的两部分策略：

• ChatGPT： 参与Reddit讨论或“问我任何事”（AMA）环节，让行业从业者比较工具。创建教育性的YouTube解释或教程，AI模型可以将其作为答案引用。目标是制作看起来更像是同行交流知识，而非营销内容。
• Google AI Mode： 优先考虑实体清晰度和结构化信息。确保价格和功能页面在静态HTML中可被抓取。添加结构化资源，如常见问题解答、比较图表和集成目录，谷歌可以直接将其解析到其知识图谱中。

传统的SEO指标无法告知品牌在生成式平台中的可见度。衡量AI可见性需要一套新的指标，并针对每个模型进行单独追踪。

第四部分：社区验证与多渠道内容整合

HubSpot保持着持续的社会证明流，这包括G2和Capterra上大量、最新的评论，Reddit帖子中的从业者讨论，解释关键业务决策的社交媒体帖子，以及讨论产品权衡和经验教训的播客。

当浏览AI模型所依赖的来源时，这些信号是显而易见的。

这些证明点很重要，因为它们难以伪造。Semrush研究表明，AI模型通常会将社区驱动和第三方来源，与或先于品牌精心制作的资产一同浮现。

例如，在商业和专业服务垂直领域，美国Clutch.co在ChatGPT的引用来源中占比18%，美国Yelp则出现在21%的Google AI Mode答案中。研究还强调Reddit是ChatGPT的关键信号，而LinkedIn则是Google AI Mode的关键信号。

这意味着评论和用户生成内容（UGC）的公信力现在至关重要。这并非单一信号所能决定的。相反，它是通过多个渠道，在数量、时效性和可信度方面的综合作用，使得AI模型有信心将HubSpot与规模更大的同行并列提及。

构建多渠道内容飞轮：博客、YouTube、新闻邮件、播客

HubSpot将内容视为一个系统，而非独立的孤岛。这意味着单一的观点会出现在不同的渠道和形式中。例如，YouTube上的专家访谈可能会变成播客节目。然后，它可能会被改编成博客文章，并随后作为邮件新闻通讯中的一个部分。每个版本都相互链接。这种重复训练了人类和AI模型，将特定主题与HubSpot关联起来。

HubSpot在不同渠道间的一致性不仅扩大了覆盖范围，还强化了实体召回。对于AI而言，跨渠道更一致的信号（相同的事实、相同的语言、相同的观点）意味着更少的矛盾，以及更高的置信度，从而将HubSpot引用为可信来源。

第五部分：品牌实体与声音一致性

在AI引擎推荐您的品牌之前，它们首先必须识别它。HubSpot赢得可见性的一个原因是它在每个渠道都保持品牌身份的一致性。

实体“卫生”

HubSpot的实体“卫生”、结构化HTML以及透明定价，使得AI能够轻松地使用其自有资产验证事实。HubSpot在其官方网站、维基百科、领英、新闻资料包和媒体简介中，保持名称、产品信息、标语和个人简介的一致性。

HubSpot还在博客内容中使用了Schema标记，这有助于LLM和搜索引擎理解该品牌及其产品为关联实体。例如，文章《HubSpot如何在AI时代创造高质量内容》被标记为NewsArticle Schema，这将文章与HubSpot（作为发布者）和艾米·里格比（Amy Rigby）（作为作者）关联起来。

这种结构化数据不仅帮助LLM和搜索引擎理解文章本身，还理解是谁撰写了它以及是哪个品牌发布的。这强化了HubSpot作为一个连贯、权威的实体，拥有可识别的产品和内容背后的专家。

品牌声音

“体验之汤”（Experience Soup）是HubSpot内容SEO策略师艾芙丽丝·罗德里格斯（Ivelisse Rodriguez）创造的一个术语，它是实践者洞察、原创数据和明确观点（POV）的结合，体现在各种形式中。这些元素共同使得该品牌的产品指南、博客文章和领英更新，既具有可识别的“HubSpot风格”，又独具人性。

跨这些界面的内容一致性强化了实体识别。请记住：如果AI无法识别您的品牌，它就无法推荐您的品牌。

第六部分：持续监测与适应——AI可见性的动态维护

AI可见性并非一成不变。AI模型会更新，答案会变化，当内容过时时，竞争对手也会趁虚而入。

为确保您的品牌持续提供最可靠的答案，需要建立一个系统来监测、衡量和适应。可以一次性构建，也可以循序渐进。

追踪AI可见性

HubSpot使用其免费工具AEO Grader，衡量在ChatGPT、Perplexity和Gemini上的提及度、引用、声音份额和情感。这些指标显示HubSpot出现的频率、语境以及与竞争对手的对比情况。

检查竞争对手与情感洞察

AEO Grader的声音份额（SOV）视图揭示了竞争对手占据主导地位的类别，或者HubSpot表现不足的领域。其品牌情感分析显示AI系统如何评价HubSpot，是以积极、中立还是消极的词语。这些洞察指导了后续行动，例如在覆盖不足的领域加强内容，或在情感发生偏移时调整信息传达。

进行定期审计

HubSpot还会进行定期审计，以决定哪些页面保留、优化、回收或淘汰。这些审查能防止过时或偏离主题的内容稀释其权威性，并保持与产品对齐的信号强度。

执行例行内容审计

HubSpot进行定期审计，以决定哪些页面保留、优化、回收或淘汰。这确保了过时或偏离主题的内容不会稀释其权威性。它还确保了与产品对齐的信号对AI系统可见。该公司还精简过时内容，强化实体信号，并投资于被竞争对手超越的页面。这些结构性更新重置了AI模型获取信息的基础。

快速创作及时内容

当出现新话题时，HubSpot会迅速发布相关内容。例如，当美国DeepSeek V3在当地推出时，HubSpot的市场营销高级副总裁在三天内发布了一个YouTube解释视频。该视频详细解释了该模型的工作原理、其重要性以及对营销人员的意义。ChatGPT随后开始在答案中引用该视频——这证明，发布早期、权威的解释性内容可以转化为AI可见性。

HubSpot监测系统的每个层面都有其作用，但它们的优势在于协同工作：

• 仪表盘通过显示品牌当前表现，防止盲点。
• 竞争对手和情感检查揭示竞争对手是否正在超越，或语调是否正在变化。
• 审计通过删除或更新薄弱页面，保护权威性，防止稀释更强的信号。
• 对话扫描发现进入快速变化话题的新切入点。
• 快速响应通过及时内容捕捉这些切入点，供AI引擎引用。

提示：构建您自己的监测系统，层层推进，以赢得AI可见性。从每周检查开始，然后添加每月报告，接着是季度审计。随着流程的成熟，建立持续监测和快速响应团队。

第七部分：制胜AI可见性的四步实践指南

新媒网跨境基于HubSpot的成功经验和Semrush的研究，提炼出一个实用的操作指南。每个部分都包含一份您可以采取的步骤清单，以实现品牌的AI可见性“工程化”。

1. 掌控主题集群并精简其余内容

试图通过广泛的内容来证明权威性是一场徒劳的战斗。目标是确保您的品牌在您希望主导的3到5个领域中，是最相关且最可靠的答案。

选择3到5个与您的产品策略相符的核心主题，并深入覆盖。对于每个主题，创建一个核心页面作为中心，并辅以常见问题解答、解释性文章、比较页面和博客文章。用新数据、专家意见和清晰示例更新支持性内容。

清单：

1. 确定3到5个与您的产品战略一致的核心主题。
2. 为每个核心主题定义广泛的主题和相关的子主题，然后为每个主题构建核心页面和内容集群。
3. 全面覆盖每个集群，以便您的受众在每个子主题上都能找到完整、可靠的答案。
4. 审计内容以识别和合并薄弱页面，并归档或重定向偏离主题的内容。
5. 每季度更新表现最佳的前20%页面，加入新统计数据、主题专家引言、明确观点和原创数据。
   

2. 工程化平台特定信号

要在ChatGPT和Google AI Mode答案中获得可见性，您的品牌需要为这两个平台提供信号。为了增加在ChatGPT中获得提及的机会，请在信号生成的地方出现：AMA帖子、Reddit讨论和解释视频。对于Google AI Mode，优先考虑LinkedIn、Google商家资料以及可抓取的产品和价格页面。

保持公司信息在LinkedIn和Google上的一致性。为支持文档和公告添加Schema标记，以便Google可以将其作为事实引用。

警告：如果AI无法抓取您的内容，答案引擎就无法将其作为来源引用！

由于AI模型难以处理JavaScript等动态内容，请确保您最重要的内容（如产品功能、价格和描述）位于静态HTML中或嵌入服务器端。确保您没有阻止搜索引擎或LLM抓取您希望它们索引的内容。

清单：

1. 实施并验证Schema标记（Organization、Product、NewsArticle、FAQ等），并确认价格页面、帮助文档和新闻性内容的可抓取性。
2. 在LinkedIn、维基百科和Google商家资料中标准化品牌详情（名称、标语和标志）。
3. 每季度争取2到3个中立的曝光机会（例如，Reddit问答、维基百科更新、行业解释性文章）。
4. 维护一份实体信息表（官方名称、一句话描述、创立年份、总部、产品线、规范URL和同义链接）。
5. 每季度审查品牌详情（Schema、维基百科条目、LinkedIn个人资料、媒体资料包），以发现可能导致AI搜索中品牌身份碎片化的不一致之处（例如，标语的更改）。
   

3. 透明化发布并赢得社区验证

AI模型更信任社区对品牌的评价，而非品牌自身对自己的评价。为了适应这一点，请在G2和Capterra上培养新的评论，参与Reddit讨论，并发布关于您的产品和定价的帖子。

清单：

1. 激励在G2、Capterra、Yelp和Clutch上提供详细评论——理想情况下，提及功能、成果和实施细节。
2. 分享中立、易于比较的数据，供第三方引用，例如原创研究报告。
3. 在公共渠道（LinkedIn、YouTube、Reddit、支持论坛）上发布关于定价逻辑、产品权衡或路线图决策的透明解释。
4. 每季度播种或参与1到2次社区对话（例如，让您的CEO在LinkedIn上宣布新产品，或在Reddit上发起AMA讨论）。
5. 对每篇旗舰文章（视频、邮件、音频）遵循1比3的复用原则。在不同形式中重复使用相同的统计数据和定义，以最大化一致性。嵌入转录和摘要，以便信息易于抓取。

4. 持续监测、衡量与调整

AI可见性永不停滞。AI模型会更新，答案会变化，当内容过时时，竞争对手也会介入。

为确保您的品牌持续提供最可靠的答案，请建立一个系统来监测、衡量和适应。可以一次性构建，也可以循序渐进。

清单：

• 每周检查： 使用Semrush的AI搜索可见性检查工具、BrightEdge的AI Catalyst或Otterly.AI等工具，审查提及和引用，确保AI答案反映最新细节。
• 持续监测： 追踪LinkedIn、Reddit和行业网站的趋势话题。
• 每月回顾： 测试一组稳定的代表性提示词，比较与竞争对手的可见性和情感，并在需要时更新内容。
• 季度审计： 删除过时页面，强化实体信号，并投资于竞争对手正在推进的领域内容。
• 快速响应： 在行业突发新闻的几天内发布解释性文章。

结语

在生成式AI答案中取得优异表现，不仅影响品牌可见性，也可能影响营收结果。

当ChatGPT或Google AI Mode引用您的品牌时，买家会在他们的备选清单中看到您——这可能为销售和增长打开大门。

但如果您的品牌缺失，您将被排除在这些对话之外。即使您在传统的Google搜索结果中排名靠前，也可能面临同样境况。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/hubspot-ai-visibility-154-sov.html