今天,许多搜索在ChatGPT,Perflexity,或Google AI Overviews内部结束. 用户阅读答案,做出决定,然后继续前进,而从未访问过网站. 如果你的品牌没有命名,
但关键词排名、搜索量和流量数据并不能显示您的品牌是否出现在AI生成的答案中, 因此,品牌可以在分析中影响决策而没有任何明显的信号.
一个能见度分数能捕捉到那个缺失的层. 它跟踪你品牌在AI生成的回复中被频繁提及, 以及传统的搜索表面,
你会学到什么
- 可见度分数在AI搜索中意味着什么
*AI搜索能见度如何与传统的SEO能见度和关键词排名不同
如何正确解释什么是能见度分数?
一个能见度分数显示你的品牌在相关AI生成的答案中,在提示,话题,和AI模型中出现的频率.
在AI SEO的背景下,AI的知名度评分衡量一个品牌,网站,或产品在AI生成的跨大语言模型的响应中有多引人注目. 它结合了一个实体在这些答复中被提及的平均位置或突出程度,以表明AI答复中的总体暴露情况。
例如,Surfer's的知名度评级为98,对于内容优化话题.
可见度分数是总分,而提及率和平均位置是单数。
衡量能见度分数也是在零点击环境下衡量品牌曝光的更广泛趋势的一部分。 分数帮助团队跟踪,比较,并按基准衡量其在不同提示,话题,以及AI模型中的存在随时间推移.
这包括由ChatGPT,Perplexity,Google AI Overviews,双子座,克劳德和微软副驾驶等平台生成的响应.
这与传统的SEO如何定义能见度有着根本的不同.
小型和小型企业的传统知名度侧重于:
- 目标关键词的关键词排序
- 搜索引擎结果中的位置
- 点击率和有机流量
AI的能见度得分完全集中在其它方面:
*你的品牌是否出现在AI回复中
* 您的网站或域名作为源被引用的频率,驱动可见度
* AI模型如何看待您在某一主题上的权威
这创造了许多团队目前为追踪而挣扎的东西:无形的影响。
用户可能首先通过ChatGPT或另一个LLM中的答案来发现你的品牌. 后来,他们用名字搜索你的品牌,直接访问你的网站,或者通过另一个频道转换.
在分析中,这次访问显示为品牌搜索或直接流量,而不是AI驱动的发现.
Google Analytics将这次旅程归结为AI的答案,
简言之,搜索引擎的能见度告诉你页面的位置. AI搜索能见度告诉你,你的品牌是否在今天用户消费的答案中被真正看到和提及.
如何计算能见度分数?
一个能见度分数的计算是通过测量您品牌在相关AI生成的答案中出现频率,与为一组定义的查询分析的答案总数相比.
最简单的逻辑是这样的:
AI在提到你的品牌时回答,
目标不是跟踪排名或点击,而是了解用户在询问与你的类别、产品或专业知识有关的问题时,
与传统的SEO不同,AI搜索并不能提供稳定的关键词排名或可靠的搜索量数据. 用户短语提问方式不同,会跟踪对话,甚至会得到略微不同的答复,即使是同样的即时.
由于这种变异性,可见度不能单靠单个关键词跟踪来衡量.
相反,能见度分数依赖于代表性的查询集:
*数以百计的高意问题 与你的观众和案件有关
* 按主题或意图分类的查询,不作为孤立的关键词处理
* 查询反复跨越主要的AI平台和不同的AI模式
虽然大赦国际的反应可能会改变,但当成果随着时间推移而汇总时,模式就会变得明确。 在每一AI响应中,系统跟踪一小组显示真实可见度的关键度量:
- 答案中是否提到你的品牌
- 是否引用一个页面或域作为来源
- 您的品牌在同一个查询集中与竞争对手相比, 出现的次数有多频繁
当持续收集这些数据时,就有可能计算出语音份额,品牌可见度的斑点差距,并查看AI搜索中哪些竞争者主导特定话题.
这种汇总步骤很重要,因为AI的反应是概率性的.
个别答案各有不同,但重复采样能平滑出噪声,并产生能见度的稳定估计. 因此,能见度分数按设计是方向的. 他们本意是显示趋势、相对表现和竞争地位,
Surfer AI Tracker等工具在规模上应用了这种取样方法.
通过对AI平台的一致查询集进行监控,Surfer可以跟踪能见度如何随时间而变化,这能促使你的品牌浮出水面,以及竞争对手的得失.
这里的重点是测量存在,而不是预测流量.
这种区分很重要。 AI驱动的发现往往不会在分析中干净露面,
在实践中,这使得能见度得分成为主要指标,反映了AI模型在流量或转换出现变化之前如何看待你的品牌.
什么是一个良好的搜索能见度得分?
没有一个数字可以定义一个好的能见度分数(至少还没有).
与传统的SIO能见度分数不同,AI能见度度度量度仍在出现. 在经典的SIO中,40%的能见度分数可能根据特定关键词排名,搜索量和搜索引擎结果具有相当确定的含义.
但是,在AI搜索中,这种通用基准并不存在. 一个良好的AI能见度分数是相对的,因为它取决于:
*您正在跟踪的AI平台和AI模型
* 您正在跟踪的关键词组或主题
* 你的对手对同样的提示有多明显
例如,30%的大赦国际相关答复中出现的情况本身可能并不令人印象深刻。 但如果你最亲近的竞争者只出现在10%的相同答案中, 那么在这种背景下,你的品牌知名度就很大了。
这里的可见度是指相对存在,而不是整个搜索中绝对的主导地位.
也有必要认识到, 一个品牌可能会出现在70-80%的AI回答中,而另一集的回答则出现在5-10%中。
因此追踪正确的提示比追逐一个总分更重要。 高能见度分数与无关的询问相关,
影响“良好”外观的另一个因素是集中。
Statista的研究表明,相对较小的一组域占据了AI引用的不成比例的比例.
在许多类别中,将近三分之一的引用来自相同的有限来源——往往是维基百科、Reddit等大型权威网站或健康线等主要出版商。
在这样的环境下竞争意味着你不仅试图显眼,而且试图突破信任来源的非常严格的旋转。
AI的知名度与传统排名之间也有脱节.
ChatGPT引用的URL中,只有12%,Perplexity,和Copilot在Google前10排名,而80%的LLM引用在Google前100排名中没有排名.
这意味着一个品牌可以有适度的搜索引擎能见度,在AI生成的答案中仍然表现良好,或者在搜索中排名良好,而AI模型却很少提及.
因此,判断你的能见度分数是否“好”最有用的方法是审视各种趋势和时间比较:
- 相对于竞争者,你的声音份额是否在增加?
- 不同AI模型中是否更频繁地提到你?
*你是否认为你的AI能见度提高,
可见度分数作为主要指标特别有价值.
它们往往在交通、转换或收入出现变化之前移动。 早期开始追踪的团队可以建立基线,找出差距,随着AI引用模式的加深而更快的适应.
简言之,好的能见度分数不应该成为固定的目标。 以显示你的品牌如何持续可见,
6 个策略,通过 AI 搜索来提升你的可见度
提高你的能见度分数,就是在生成答案时,让你的内容更容易被AI系统提取,理解和再利用.
这些策略有助于提高我内容的能见度,
每种战术都是实用的,可重复的,用我自己的内容尝试和测试的,直接与品牌如何被引用,提及,如何优化大型语言模型.
1. 优化AI提取性的内容结构
大语言模型扫描页面,以获取清晰,结构完善的答案块,它们可以提升和再利用. 如果您的内容难以解析或组织松散,
这基本上是一个基础性的SEO最佳做法,但它在AI搜索中的影响要大得多,因为结构直接影响到你的内容能否出现在AI生成的答案中.
从明确的等级开始:
- 1个H1,表示页中的主要承诺
- H2将专题分为主要思想或问题
- H3以重点解释、比较或实例支持每个想法
情况如下:
在这个结构中,要刻意使用内容块。 将信息分解到自成一体的段落,其中每个块:
- 回答一个具体问题
- 没有周围环境,可以独自站立
- 明确绑在一条标题上,以解释块覆盖的内容。
AI模型倾向于提取完整,连贯的块,而不是从一个页面的不同部分缝合句子. 根据NVIDIA的研究,页面层块为AI检索系统提供了最高平均精度.
这意味着,充裕的内容使得AI系统更容易准确和连贯地重用你的答案.
每一块应采用首先回答的办法:
- 带头作出简短的直接反应(大约30-50字)
- 以上下文、辅助数据或实例扩展
这种格式对于AI的可提取性和人可读性都非常有效.
基于问题的标题也有助于强化块。 将标题变为真正的问题,用户会问,而不是通用标签,使每个内容块与人们的短语如何在AI搜索工具中提示一致.
现在也经常引用列表和比较式的网页,特别是“最佳工具”内容。
但只有在平衡可信的情况下, AI平台倾向于倾向于以下来源:
- 承认限制
- 提供公平的比较
- 包括实际定价和权衡
过度宣传或片面的列表不太可能获得一致的提及。
2. 保持内容新鲜并定期更新
多项研究表明,最近的内容主导了大赦国际的引用。
过去2至3个月中更新的网页在AI的答案中出现得更频繁,而过时的内容经常被跳过,即使它在传统的搜索结果中仍然排在前列。 这种模式在Google AI Overviews and Perfusionity中最为强烈,其中的Recency是清晰的过滤信号.
ChatGPT的表现有点不同. 数据显示,ChatGPT大约29%的引用来自2022年或更早发表的内容. 这并不一定意味着ChatGPT更喜欢过时的信息。
许多较旧的引用可能来自来源 ChatGPT已经信任,如维基百科或长期成立的出版商. 研究并未明确区分内容年龄和来源偏好。
对大多数品牌拥有的网站来说,这种区分很重要。
品牌与维基百科或主要参考网站一样, 因此,新鲜度成为AI答案中内容是否被重用的一个更强烈的信号.
外卖并非经常出版。 更好的做法是采用最低可行的更新方法,在不改写一切的情况下显示相关性。
实际上,有效的内容更新通常包括:
- 增加2-3个新的统计或数据点
- 包括最近的案例研究或实际实例。
- 在页面上明确更新最后修改的日期
- 根据当前问题增加一个新的FAQ部分
- 更新标题,以包括诸如“2025年3月更新”之类的内容。
AI系统不需要整页修改。 更新几个关键块往往足以改进AI回复中内容的再利用。
更新时间安排也很重要。 一个简单的拇指规则很有效:
- 每季度审查AI、SaaS等快速移动领域或营销领域的重要内容
- 每年为变化较慢的工业优化两次
在人工智能搜索中,新鲜度与新颖性无关。 这直接影响到AI系统是否选择浮出水面。
3. 在第三方来源建立品牌知名度
对于AI的知名度来说,其他人对于你的品牌所说的话比你在自己的网站上所说的话更重要.
LLMs 生成答案时不依赖单一来源 。 它们比较许多领域的信息,对在可信赖的第三方网站中一致出现的品牌给予更多的重视。
对LLM跟踪的研究表明,模型强烈倾向于多源强化而不是单源引用.
一个品牌页面的排名是很少见的。 在不同领域反复提及要重得多。
这就是为什么第三方引用和品牌提及在你的品牌是否出现在AI生成的答案中扮演如此重要的角色. LLMs把它们当作确认信号.
越多地提到你的品牌,
我们的AI引用报告还发现,LLMs引用的来源类型通常一致:
*维基百科
* 有真实用户讨论的 Reddit 线索
* 审查网站
* “最佳”和比较指南
* 工业出版物和新闻
如果你的品牌不在这些地方,
这就是LLM播种的目的。 与其直接影响AI,不如专注于在AI系统已经信任和引用的文章和页面中提及自己的品牌.
以下是一个例子:
搜索引擎Land是SEO最权威的出版物之一,发表于8 Must-Have SEO Tools every Marketer Should use in 2025。” 在本篇文章中,Surfer与其他主要的SEO工具一起被提及.
因为Search Engine Land是LLMs已经依赖的源头,所以单提及不只是可以到达读者. 当用户询问AI平台诸如:
- “最佳最低限度标准工具”
- “优化内容的最低限度标准工具”
- “替代物”
AI系统经常从相同的可信比较文章中抽取. 一次安插可引起数十个相关查询变化的可见度,无需逐个排列。
以下是您如何执行LLM种子或第三部分品牌,
- 使用跟踪工具,识别本类LLMS已经引用的页面和域
- 着重审查或指导,积极比较你这样的产品
- 接触具有实际价值的作者——原始数据、专家见解或具体使用案例
- 明确提及加强实体协会(品牌名称、类别和使用案例)
如果做得好,一则第三方有力提及,就能超过数十篇自发发表的博客文章。 AI系统学习规律. 反复提及各种可信任的来源,创造了这些模式。
如果你的品牌只存在于你自己的网站上,AI没有什么理由浮出水面.
4. 创建有数据和统计数据的可引用内容
包含具体数据点的内容在AI生成的答案中更经常出现.
我们内部对人工智能搜索行为的分析显示,与仅依靠一般解释的内容相比,在LLM回复中,有明确事实、统计数据和可计量数据的页面更可能引用30-40%。
这种模式贯穿于各主要AI平台,无论产业如何.
这是因为LLMS在可以引用或引用具体内容时效果最好. 让AI模型重新使用数字、发现或研究比从头产生抽象解释更容易、更安全。
因此,在AI的答复中,对人类感到“反感”的内容往往表现得更好。
可供引用的内容有几个明确的特点:
- ** 数据出现较早:** 把事实、统计和研究放在最上面 不要藏在中段。 它们应及早出现在各节中,清楚说明,而且易于提取。
- 每个段落单独列出:** 写成自成一体的块(大约60-100字),
- ** 独立语言:** 避免提及“如上所述”或“本节后期”。 大赦国际经常孤立地拉动内容。
- ** 明确提及可靠来源:** 提及或链接到可信来源,如哈佛商业评论,皮尤研究,政府数据,或著名行业研究.
例如,Salesforce的这个博客在 AI Interest Jobs?__上, 覆盖了许多真实的数据来源, 你也会注意到博客的每个部分如何自己提供一些价值,
这些参考文献表明,AI模型可以确定什么是表面,并减少不确定性。 随着时间的推移,可信度会提高。
原创研究效果更好.
运行调查,汇编内部数据,或创建专有框架,给AI系统提供了一些独特的参考.
当数据不存在时, 您的内容将成为默认的来源 。
因此,最初的研究、基准和结构化的框架经常在大赦国际的答复中反复出现,甚至在发表几个月之后,就像我们发表的这份大赦国际引文报告一样。
5. 执行结构化数据和计划标记
Schema不是直接的AI优化策略. 但它有助于您在Google中的内容表面,许多AI平台仍然依赖于传统的搜索引擎,作为它们如何检索和验证信息的一部分.
Schema,或结构化数据,告诉搜索引擎你的内容意味着什么,而不仅仅是它所说的. 它通过明确界定问题、答案、文章、产品和组织等内容,消除了歧义。
实施这一举措的最有效办法是双重设置:
- 在页面上为用户添加可见的FAQ(AI系统倾向于引用的).
- 对搜索引擎的相同问题应用FAQ的标记(使相同的内容更容易发现、分类和再利用)。
Schema与语义HTML配对时效果最好. 使用有意义的标记如