9870万LLM受众难转化？品牌搜索破局！

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为信息获取和内容生成领域的新焦点。它们深刻改变了用户获取信息的方式，也为品牌营销带来了前所未有的机遇与挑战。对于中国出海企业而言，如何有效衡量品牌在大语言模型中的可见度及其带来的实际影响，已成为一项迫切需要探索的课题。

过去，衡量数字营销效果有赖于如谷歌搜索排名等传统指标。这些工具曾为我们提供了关于大语言模型内部运作的关键数据，例如品牌被引用的次数、被提及的频率等。这些数据在当时看来新颖且极具价值。然而，随之而来的问题也日益凸显：“投入产出比究竟如何？”“如何解读这些数据并将其融入团队的实际营销策略中？”显然，这些专业分析工具提供的数据虽然价值显著且引人入胜，但如何将它们转化为实实在在的商业价值，却需要更深层次的思考。

大语言模型追踪的本质难题

为何追踪大语言模型会比追踪传统的谷歌排名等指标更具挑战性？实际上，像谷歌排名这样的关键绩效指标（KPI）也存在类似的局限。高排名并不等同于直接的销售额。甚至，高排名也未必能带来网站流量。如果谷歌在你的排名上方直接提供了AI概览功能，那么该关键词带来的流量可能微乎其微。更重要的是，你的网站是否获得了符合业务目标的精准流量？

传统谷歌排名与大语言模型可见度之间的核心区别在于，谷歌排名与营收增长之间的关系链条相对清晰。用户搜索关键词，你的网站排名靠前，用户更有可能点击你的自然搜索结果。从那里开始，你可以追踪用户的行为：他们是迅速离开，还是放弃购物车，亦或多次访问后完成购买？无论何种情况，其间的联系是明确的：搜索引擎优化（SEO）通过将用户引入网站完成了其任务。至于这些用户是否精准，那是另一个层面的讨论。一旦用户从谷歌来到网站，我们就能追踪转化率优化（CRO）的效果，并调整策略以促成更多转化。

然而，大语言模型中的交易旅程则显得更加抽象和碎片化。如果说SEO和CRO如同兄妹般协同工作，共同勾勒出透明的数据旅程，那么大语言模型则更像一个难以捉摸的“远亲”。从根本上说，这是因为谷歌搜索是为了引导消费者进入你的生态系统（即你的网站）而构建的，而大语言模型则不以引导流量到你的网站为主要目标。它们并非为了作为用户旅程中的一个环节来输送流量。

此外，越来越多的数据表明，大语言模型在营销漏斗中往往处于最顶端。它们是用户进一步探索某个话题或产品的起点。几乎所有相关研究都指出，用户倾向于验证大语言模型提供的信息。这种固有的模式使得将大语言模型可见度数据转化为有意义的洞察，比我们习惯的SEO数据复杂得多，也更具层次性。简而言之，由于大语言模型不直接引导用户访问我们拥有并可衡量的网站生态系统，因此追踪其在转化漏斗中的作用和价值变得异常复杂。

我的品牌在大语言模型中的提及量增加了1000%，接下来该怎么做？

这意味着什么？我该如何量化它？是否存在一个简单的类似点击率（CTR）的指标，能告诉我：“如果你的品牌是大语言模型输出中首次被提及的品牌，用户访问你网站的可能性是11.5%”？答案是否定的。那么，接下来该怎么办？这正是有趣之处。

衡量方法的挑战

在深入探讨之前，我想先概述我利用大语言模型相关数据的基本方法论。问题的症结不在于衡量大语言模型可见度的方法论是复杂还是简单，而在于我们对此方法的适应程度。以更具实质性的方式追踪大语言模型可见度的问题并非新鲜事。自广告牌诞生之初，品牌营销人员就面临着类似的问题。如今的数据处理之所以让我们感到困难，是因为我们效果营销人员需要暂时走出舒适区。我们习惯于直接归因、直接数据点，不依赖于相关性数据。尽管我认为我们此前已经在使用相关性数据，但这并非此处讨论的重点。

无论如何，围绕大语言模型表现的量化方法更加整体、更具暗示性和关联性。效果营销人员过去一直在努力建立数据方程，而现在他们被要求构建一个符合特定图景或叙事的方程，而非直接的因果关系（或其表象）。这是一种全新的要求。效果营销人员现在被要求创造一个叙事和一幅图景，以展示追踪大语言模型可见度的价值。这幅图景可能比你之前做过的典型SEO或PPC报告更为复杂。然而，效果营销人员手中掌握着丰富的市场信息，而他们的更广泛团队可能尚未意识到。作为SEO从业者（及其他领域人员），一旦你对其稍加创新，你在大语言模型可见度分析中能发挥的价值是不可估量的。

衡量大语言模型可见度影响的指标与方法

由于大语言模型可见度报告中包含的指标无法建立效果营销人员所习惯的直接关系和模式，因此，发掘其对组织的价值是一个更具层次性的过程。在深入探讨之前，全面了解公司推广工作的整体生态系统至关重要。如果我们正在构建许多相关但深入的图景和叙事，就必须清楚数据故事中应包含什么、不应包含什么，以及如何最好地量化所包含的内容。

例如，如果你的品牌在大力推广电视广告活动的同时，团队也在“优化”大语言模型中的提及，那么你如何识别网站流量或谷歌品牌搜索等指标的根本原因？虽然识别因果关系并非不可能，但这只有在你充分了解品牌正在进行的其他活动，这些活动可能影响你用于量化大语言模型可见度的相同指标时才能实现。

撇开这个前提不谈，我发现大语言模型可见度追踪数据往往是探索和洞察的起点。这与传统的SEO数据不同，后者通常能更直接、更明显地看到洞察和最终验证。我举一个例子。根据专业分析工具的数据显示，中国品牌TCL的6系列电视是一款热门产品：

我追踪的项目中，有8%的查询提到了该产品线。使用传统的SEO数据时，人们倾向于就此止步（虽然在我看来，这种倾向也不完全正确）。然而，尽管ChatGPT等大语言模型似乎“乐于”提及这款产品线，但实际用户对其的搜索频率却有所下降。在2024年11月，“tcl 6 series”关键词的全球搜索量为6000次，美国月度搜索需求为3600次：

仅仅一年后，即2025年11月，这些数字显著下降：

到2025年11月，该产品全球搜索量下降了超过35%，降至每月3800次，而美国地区的月度谷歌搜索需求也降至1600次。这一趋势在TCL从谷歌获得的品牌流量中也有所体现：

如上图所示，整体指标基本趋于平稳。追溯到2024年，该品牌从谷歌获得的品牌流量保持着稳定的水平。然而，如果我们将筛选条件设置为只显示TCL 6系列电视产品的相关品牌流量，情况则有所不同：

上图显示，与该产品线相关的品牌流量自2024年4月起出现了显著下滑。此时，我们面临一个根本性的问题：是产品本身出现了问题导致兴趣下降，还是仅仅被竞争对手超越了？要量化这一点相对容易。如果我搜索“tcl 6 series电视好不好”，搜索结果看起来是积极的：

虽然并非完美无缺，但搜索结果页（SERP）显示这款电视整体来看是一个不错的选择。谷歌的AI概览功能也证实了这一点：

既然不是产品本身的问题，那么很可能就是市场/竞争对手的问题。当我们扩大视野，审视TCL在其所有电视产品在大语言模型可见度方面的表现时，可以看到它比韩国品牌三星和LG等巨头落后了至少10个百分点：

至此，我们有了一个可供深入研究的起点。下一步将是更全面地审视三星和LG的营销活动、市场感知等，以便找出TCL如何在人们普遍喜爱的产品上迎头赶上。我的观点是，使用大语言模型可见度数据远比我们多年来使用的传统SEO指标更具层次性和战略性。其中蕴含着深刻洞察，但你需要更深入地挖掘，并将其作为进一步调查的“红旗”信号。如果你能做到这一点，你就能凭借这些信息，让你的个人、团队乃至公司脱颖而出。

品牌搜索的价值

我想更深入地探讨如何利用品牌搜索来量化大语言模型可见度。我在上一节中已有所提及，但我认为品牌搜索一直都是营销洞察的宝库，而如今其价值更是超越以往！一个我非常喜欢的案例，可以突出品牌搜索数据如何量化大语言模型表现的价值，便是美国连锁鸡翅品牌Buffalo Wild Wings和Wingstop的例子。

Buffalo Wild Wings是一个老牌餐饮品牌，提供堂食体验。其在大语言模型中获得1.84万次提及，涉及3200个引用页面：

而其相对较新、仅提供外带服务的竞争对手Wingstop（近年来增长迅猛），在大语言模型中的提及量比Buffalo Wild Wings少约4000次，但引用页面数量大致相同：

问题是，为什么会这样？Wingstop在TikTok和Instagram上都比Buffalo Wild Wings多出约20万粉丝：

它似乎是一个更酷、更时尚、更具潮流的品牌。然而，它在大语言模型中的表现却落后于其老牌竞争对手。在我看来，品牌搜索数据揭示了这一现象的深层原因。这并非谁在大语言模型中更受欢迎的问题，而是谁在整个互联网（及其所涵盖的各种概念）中更广为人知的问题。

两个品牌在品牌搜索流量趋势上表现相似。下方数据显示，Buffalo Wild Wings通过品牌关键词从谷歌获得了500万访客：

Wingstop的表现也几乎一致：

然而，不同之处并非原始的品牌流量数字。这又回到了我之前所说的，要创造性地、整体地使用搜索数据来揭示深层信息并构建叙事。我们大多数人可能只会专注于通过谷歌品牌关键词来到每个品牌的访客数量。但是，如果我们要全面了解大语言模型可见度数据所传递的信息，就需要更广阔地思考这些数据。

在这种情况下，我想关注的是排名的品牌关键词数量，而非流量。就原始品牌流量而言，两家连锁餐厅每月通过其品牌名称的某种形式或变体，吸引约580万用户。然而，Buffalo Wild Wings使用了大约3.6亿个关键词才达到这一数字：

相比之下，Wingstop仅用16.9万个品牌关键词就从谷歌获得了其品牌流量。

从纯粹的效果角度来看，这是否具有显著意义？你可能会争辩说并非如此。然而，从品牌感知和认知度（这与大语言模型可见度直接相关）的角度来看，这意义重大。试想一下，如果耐克每月通过品牌搜索获得1000万访客，但只涉及一个关键词：“耐克鞋”。那将错过大量的品牌认知机会。耐克还提供运动服装、运动球衣以及各种产品。如果大语言模型只抓取到“耐克鞋”，那将是巨大的认知空白。

如果你试图将品牌搜索数据作为量化大语言模型可见度过程的一部分，你不应只看原始流量，还应量化驱动这些流量的关键词。我在这里看到的两家连锁店的情况就充分说明了这一点。

让我们只搜索与“酱料”（例如“wingstop最好吃的酱料”）相关的品牌查询。Wingstop有406个关键词，每月从搜索结果页（SERPs）带来1.04万访客：

相反，Buffalo Wild Wings的品牌酱料关键词数量为3700个，但其搜索结果页流量却高达7.05万：

从这个角度看，哪个品牌在产品认知度和多样性方面做得更好？那么，Buffalo Wild Wings在大语言模型中的月度总受众（由专业分析工具定义为“品牌在大语言模型中被提及的所有主题的总搜索量”）高于Wingstop，这是否令人惊讶呢？

Wingstop在大语言模型中的月度总受众为5680万：

这个数字令人印象深刻，但远不及Buffalo Wild Wings的9870万：

对我来说，这完全合情合理。为什么呢？因为我们利用了最初呈现给我们的各项大语言模型指标，并对其进行了量化，然后构建了一个讲述品牌和数据故事的叙事。因此，回过头来看我之前故意忽略的一个指标，并看到其中的差异，现在一切都说得通了。这就是我们衡量大语言模型可见度所需的方法。它是一个起点。数据标记出可能存在的问题或机遇，然后需要额外的数据来情境化并帮助我们更好地理解问题或机遇的本质。

直接流量是大语言模型数据的好搭档

品牌搜索流量和关键词搜索量并非唯一能帮助我们构建更完整大语言模型数据图景的指标。它们甚至只是冰山一角。有各种各样的方法可以为你的大语言模型可见度数据赋予所需的叙事。这可以是观察你与受众产生共鸣的方式，以及社交媒体上与品牌互动的人群之间的相关性，也可以是简单地连接你在谷歌分析工具（GA4）中的数据点。

在GA4中，你可以利用一个数据点来建立这种关联，那就是你的直接流量。长期以来，SEO从业者都将直接流量视为一个“黑洞”，因为任何无法正确归因的流量都归入了“直接流量”。虽然这在一定程度上是事实，但在我看来，直接流量本质上就是品牌流量。它表明了品牌知名度和用户采纳度达到了何种程度，以至于人们直接在浏览器中输入其域名，从而绕过了所有依赖算法的渠道（社交媒体、搜索引擎等）。追踪大语言模型可见度增长与直接流量之间的关系，可以成为关联AI品牌知名度与实际消费者影响的绝佳方式。

让我们回到之前TCL和韩国品牌LG的例子。同样，LG的表现趋势线与TCL截然不同：

这在一定程度上是合理的，因为LG本身就是一个更大的品牌。我们可以从两者之间的直接流量对比中看到这一点：

LG（绿线）每月通过直接流量吸引超过2000万潜在消费者。这与TCL相比是一个庞大的数字。我们还可以看到，LG正在开始从大语言模型中获得更多流量：

随着这种情况的发生，以及我们看到LG在大语言模型中获得更多势头，我将密切关注直接流量指标。如果品牌提及量和直接流量的趋势开始以相同的方向和相似的速度同步增长，这可能是一个积极信号，表明大语言模型可见度正在产生实际影响。（当然，你可能不会以这种方式看到大语言模型可见度的影响，其影响可能体现在品牌搜索增加或其他指标上。）

然而，我不应仅仅依赖一个指标。再次强调，我们正在描绘一幅数据图景。在这种情况下，我们必须确定是否有其他因素（例如付费媒体）正在增加并驱动直接流量。同时，查看其他指标，如整体需求（通过关键词搜索量）和品牌流量，都应该共同构成这幅图景。

这不只是一个指标的事

我在这里所做的，只是向你展示我如何调查并从大语言模型可见度数据中构建叙事。这种叙事至关重要，因为它能提供更深层次的洞察，并能更好地与具体目标和实际关键绩效指标挂钩。在本文所展示的案例中，我使用了搜索量数据、品牌搜索数据（以一种非常非线性的方式），以及一些直接流量数据。

但实际上，任何信息和所有数据都可以帮助你讲述大语言模型可见度的数据故事。例如，跳出率是否随着大语言模型可见度的提高而下降？这是否有助于你衡量通过大语言模型输出进行的受众定位是否优于网络上的其他渠道？

无论情况如何，核心思想是，你已经掌握了丰富的、以效果为导向的搜索和营销数据。你可以将这些专业知识带给更广泛的团队，并借此创造价值。你所拥有的洞察力远不止提及量和引用量。虽然这些指标是一个很好的开端，也是整个拼图的重要组成部分，但如何利用这些数据，并如何结合你其他效果数据体系进行补充，将为你提供展示专业知识和附加价值的机会。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/llm-98m-reach-tough-convert-brand-search-fix.html