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大型语言模型（LLMs）正在以前所未有的速度重塑消费者发现品牌和获取信息的方式，无论是简单查询还是复杂问题。对于众多跨境营销人员而言，这一转变要求他们重新思考衡量可见性和影响力的新策略。然而，与传统的Google搜索引擎相比，这些生成式AI引擎目前能够提供的营销数据却少之又少，使得策略制定面临新的挑战。

本文旨在深入剖析当前可追踪的生成式引擎优化（GEO）指标，并揭示那些仍阻碍优化工作的数据盲区。新媒网跨境获悉，理解这些指标对于中国出海企业在全球市场的品牌建设与流量获取至关重要。

当前可追踪的GEO指标

尽管生成式AI的衡量格局仍在持续演进，但一些核心指标已能有效帮助我们追踪表现并指导优化方向。

1. AI提及率与引用率

这是GEO领域最基础的衡量指标。不同于传统搜索引擎优化（SEO）追求高排名，GEO的核心目标是让品牌或内容在生成式AI的回答中被引用为信息来源。

目前，市面上已有工具和分析平台能够追踪生成式引擎（例如Google的AI概览功能）何时提及了您的品牌或链接到您的内容。这一指标直接反映了您的GEO努力是否奏效，以及AI引擎是否将您的内容识别为权威可靠的来源。在高 citation rate（高引用率）的时代，它等同于传统搜索结果中的“第一位”。

需要强调的是，被提及只是“存在感得分”中的一个维度。一个全面的GEO存在感还需要考量准确性、正面情绪以及其他关键指标。

以上图为例，展示了提及率与总“存在感得分”的对比。这表明，仅仅被提及并不足够。内容还需具备准确性、积极的调性以及其他关键要素，才能构建全面的GEO影响力。

此外，分析不同链接的引用情况也至关重要。聚焦于LLMs引导流量的链接，有助于品牌方明确构建站外内容策略的起点，从而更有效地将潜在用户引流至自身平台。

2. 生成式引擎的引荐流量

尽管生成式引擎旨在提供“零点击”答案，但它们通常会链接到其信息来源。追踪这些引荐流量（referral traffic）便成为一项关键指标。它直接揭示了您的GEO策略所带来的实际价值，即有多少用户通过这些引擎访问了您的网站。

通过在您的分析平台中对流量进行细分，您可以清晰地看到哪些生成式引擎带来了最多的用户，进而将资源投入到那些能产生实际回报的内容上。对于仍在摸索LLMs对业务影响的品牌而言，将这些指标与其他入站流量来源进行对比，显得尤为有价值。

3. AI回答中的声量份额（Share of Voice）

此指标超越了单纯的引用计数，它衡量的是您的品牌在针对特定查询的AI生成回答中出现的频率和突出程度。

例如，一家酒店品牌会希望了解，当用户询问“美国芝加哥最好的酒店有哪些？”时，自身品牌出现的频率。较高的声量份额表明您的内容被AI引擎持续选为主要信息来源。在一个品牌必须成为答案一部分而非仅仅是列表中的一个链接的世界里，这无疑是成功的明确标志。

4. 内容在回答中的突出位置

生成式引擎通常会以关键点、摘要或列表的形式组织答案。您的内容在这些结构中出现的位置至关重要。您是被首先引用的来源，还是被埋藏在答案的底部？追踪内容的位置和突出程度，能够提供对GEO成功更细致的洞察，表明AI引擎对您内容权威性和相关性的感知。这对于出海品牌精准投放，提升在目标市场消费者心中的认知度与信任感，具有深远意义。

最难捉摸的指标：搜索或提示词量

在传统的SEO领域，搜索量是一个基石级指标。Google关键词规划师、Semrush和Ahrefs等工具利用庞大的查询数据库来估算特定关键词每月被搜索的次数。这些数据是关键词研究和内容策略的基础，能够帮助营销人员根据需求优先级来规划主题。

然而，这种模式并不能直接适用于生成式引擎，原因有以下几点：

（1）封闭的生态系统

ChatGPT、Google Gemini和Perplexity等生成式引擎作为“黑箱”运作。虽然Google仍为传统搜索提供关键词数据，但这些平台目前并未提供公开的API来共享查询量。用户提出的问题仍属于其专有内部数据。这意味着营销人员无法像过去那样，通过工具直接获取用户在这些AI平台上的真实搜索行为数据。

（2）对话式查询的复杂性

用户的提示词不再是简单的关键词。例如，用户可能不再仅搜索“纽约最好的披萨”，而是询问“纽约有哪些深夜营业、提供户外座位且靠近时代广场的优质披萨店？”提示词的多样性和长度使得它们无法像传统关键词那样被简单分类或计数。这种高度定制化、情境化的查询方式，使得基于预设关键词的传统分析方法失效，为GEO的策略制定带来了前所未有的挑战。

其他“缺失”的、理解GEO结果的关键指标

除了搜索/提示词量，一些最有价值的洞察目前仍遥不可及。其中，有两点对于制定GEO策略尤为关键：

1. 引用背后的“原因”

我们能够看到生成式引擎何时引用了某个内容，但我们无法得知它为何被引用。是由于某个特定的短语、一个独特的数据点，还是结构化数据和整体权威性的综合作用？由于LLMs是高度不透明的神经网络，其决策过程难以逆向工程。

缺乏这种可见性，复制成功的经验便变得异常困难。如果能够揭示引用背后的“原因”，将使优化工作变得更加精准和高效。这对于中国跨境卖家来说，意味着难以系统性地优化内容以满足海外市场AI用户的潜在偏好。

2. 多源综合信息中的归因

生成式引擎通常会将多个来源的信息整合到一个回答中。然而，几乎不可能衡量每个来源的权重或贡献度。如果您的统计数据与竞争对手的叙述一同被使用，那么谁应该获得功劳？缺乏细粒度的归因，使得难以量化GEO投入的实际价值并进行有效的投资回报率（ROI）评估，从而限制了更高级归因模型的发展。这使得营销团队在内部汇报和资源分配上面临难题。

搜索优化的下一个前沿

GEO衡量指标的现状呈现出两种截然不同的现实。我们已经拥有了坚实的、可衡量的信号基础——包括引用率、引荐流量、声量份额以及内容突出度——这些都能够确认我们的内容在生成式搜索中的可见性和影响力。这些指标为我们提供了关于当前表现的宝贵洞察，并有助于指导策略制定。

与此同时，更深层次的洞察仍然难以触及。我们无法深入生成式引擎内部，了解内容被引用的具体原因，也无法在多源信息被综合时，准确归因我们内容的具体贡献。这些数据盲区使得复制成功经验和证明投资合理性变得十分困难。

GEO的下一个篇章将属于那些能够精通当前可用指标，同时又认识到真正的价值在于解锁那些将定义未来优化方向的、更具挑战性的指标的战略家们。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/llms-geo-metrics-tracking-data-gaps.html