AI Overview 品牌可见性影响因素分析（基于 7.5 万个品牌的研究）

Google 正持续推进 AI 模式，搜索结果的走向可能是最终汇总成一个大型 AI Overview。

问题很快将不再是“是否要为 AI Overviews 做优化”。

想要获得哪怕一丝搜索可见性，就必须理解如何在 Google 的 AI 结果中排名。

面对这一新现实，我们分析了 7.5 万个品牌，以找出哪些搜索因素最可能影响品牌在 AI Overviews 中的提及。

一如既往，衷心感谢我们出色的数据科学家 Xibeijia Guan 为本研究汇总数据。

下面进入正题。

核心结论

本研究旨在找出哪些搜索因素与 AI Overviews 中更高的品牌可见性相关。

我们使用斯皮尔曼相关系数分析本研究的数据——正值越大，正相关性越强。

• 品牌网络提及与 AI Overview 品牌可见性的相关性最强（0.664）。
• 网络提及（0.664）与外链（0.218）相比，相关性强得多。
• 相关性排名前三的都是站外因素：品牌网络提及（0.664）、品牌锚文本（0.527）和品牌搜索量（0.392）。
• 付费类因素，如品牌广告流量（0.216）和品牌广告成本（0.215），与 AI 提及呈弱正相关。
• 网络提及最多的品牌，在 AI Overviews 中获得的提及量比紧随其后的四分位品牌最多高出10 倍。
• 26% 的品牌在 AI Overviews 中零提及。

数据呈现的是统计关系，需要强调：相关不等于因果。

本研究涉及的所有因素在斯皮尔曼量表上都呈中等至极弱的相关性，但这并不代表可以忽视它们。

这些信号与大量其他信号共同决定品牌在 AI 搜索中的可见性。

研究方法

本研究考察“域名”因素与“关键词”因素，观察它们如何与 AI Overviews 中的可见性相关联。

“域名”因素包括：

• 域名评分（DR）
• 引荐域名数量
• 外链数量
• 广告流量
• 广告成本
• URL 评分

所有“域名”因素都对应品牌的域名，数据通过 Ahrefs API 从 Ahrefs Site Explorer 提取。

“关键词”因素包括：

• 品牌网络提及（品牌名在网络上任意位置的提及）
• 品牌锚文本（品牌名出现在超链接文本中）
• 品牌搜索量（与品牌名相关的月搜索量）

所有“关键词”因素都对应域名排名第一的关键词。

我们筛选出 DR > 40 的域名，并取其月搜索量至少为 800 的最高流量关键词。

这并非完美的算法，但在筛选正规品牌方面效果相当不错。

随后，我们使用 Ahrefs Brand Radar 分析了数百万条 AI Overview 回复，以找出对这些品牌的提及。

大约 26% 的品牌零提及——我们研究了余下约 74% 的品牌。

1. 品牌的网络存在感决定一切

与 AI Overview 提及相关性最强的都是站外因素：

• 品牌网络提及（0.664）
• 品牌锚文本（0.527）
• 品牌搜索量（0.392）

这与行业观察一致：AI 可见性不只取决于网站，还取决于品牌在整个网络上的出现广度。

正如 Kevin Indig 在其近期AI 可见性研究中所发现的：

本研究的品牌搜索量相关性 0.392，印证了 Kevin 的发现，此外我们还观察到更强的信号。

品牌网络提及——无论是否带链接——与 AI Overviews 中品牌出现率的相关性最高。

正如内容营销总监 Ryan Law 在《GEO、LLMO、AEO……都只是 SEO》一文中所指出的：

另一点也值得关注：这三个因素在本研究中都属于“关键词”因素。

大语言模型（LLM）是预测型语言模型，基于庞大的网络文本语料库训练。

这合乎逻辑：决定品牌在 AI Overviews 背后 LLM 中可见性的信号，其根源在于文本与语言。

综合这些数据可以推断，AI Overviews 决定是否提及某个品牌时，依据的是该品牌在整个网络上的存在感，而不只是其自身网站。

2. AI Overview 可见性与链接指标的相关性较弱

就品牌在 AI Overviews 中的可见性而言，网络提及的影响似乎大于链接建设。

链接指标与 AI Overviews 中品牌提及之间呈中等至弱的相关性：

• 域名评分（0.326）
• 引荐域名数量（0.295）
• 外链数量（0.218）

Seer Interactive 的研究也印证了这一规律。

Seer 团队考察了 Google 和 Bing 上的关键词、外链、域名排名与 SERP 特征，以厘清它们与 ChatGPT 中品牌提及的关系。

他们在域名排名（0.25）和外链（0.10）等链接指标上同样发现较弱的相关性，并观察到在与 ChatGPT 品牌可见性的关联中，Google 关键词的关系最强。

3. 品牌流量重要，但重要性有限

品牌流量指网站从品牌关键词获得的自然流量。

它与 AI Overviews 中的品牌提及呈弱相关（0.274）。

Google 的网络排名系统已被整合进 AI Overviews，这正是它能从顶部网页结果中筛选信息的原因。

泄露的内部文档显示，Google 的网络排名系统也会参考用户交互数据，例如流量和行为信号。

由此推断网站流量在 AI Overview 可见性中举足轻重，也算合理。

但 AI Overviews 似乎更偏好基于文本的信号，例如网络提及（0.664）与锚文本（0.527），而非自然流量（0.274）这类用户行为信号。

4. 单纯投放广告不足以获得 AI Overview 可见性

付费投入与 AI 提及之间的相关性相对较弱：

• 品牌广告流量（0.216）
• 品牌广告成本（0.215）

投入付费搜索未必能提升品牌在 AI Overviews 中的可见性。

Google 确实在 AI Overviews 中投放广告，但我们最新的研究表明，这些功能目前尚未被广泛变现。正如 Patrick Stox 在其分析中所指出的：

问题在于，AI Overviews 会抑制点击——它倾向于在 SERP 上直接给出答案，使用户点击意愿降低。

带来寥寥点击的广告，对广告主并非有吸引力的选择。

这或许是 AI Overviews 中广告尚不多见的原因。

但这并未阻止 Google，其刚刚扩展了 AI Overviews 中的搜索和购物广告。

我预计，这一调整会带来付费搜索因素与 AI Overview 品牌出现率之间更强的相关性。

5. 网络提及顶尖的品牌，获得的 AI 提及最多可高出 10 倍

我们分析了品牌网络提及与 AI Overview 品牌提及的相关性，并按网络提及频率的四分位拆分。

“网络提及”排名前 25%（75-100%）的品牌平均获得 169 次 AI Overview 提及，比紧随其后的四分位（50-75%）的品牌高出 10 倍多，后者平均仅 14 次。

处于最低两个四分位的品牌在 AI Overviews 中几乎不可见——平均仅 0-3 次提及。

也就是说，品牌若处于网络提及的下游 50%，对 AI 系统而言基本是隐形的。

正如 SEO 中的循环效应，这有力地说明：可见性会带来更多可见性。

这是赢家通吃的局面。品牌若尚未在网上被讨论，很可能也不会被纳入 AI Overview 的回复。

如何跟踪品牌在搜索与 AI Overviews 中的可见性

以下说明如何跟踪品牌的搜索表现与 AI Overview 出现率，以理解两者之间的关系。

跟踪品牌在 AI Overviews 中的提及

1. 进入 Ahrefs Brand Radar
2. 点击“Google AI Overviews”标签，搜索品牌名
3. 从下拉菜单中选择“keyword OR AI Overview”
4. 这会显示 AI Overview 总占有率，以及随时间的增长或下降情况

跟踪品牌在整个网络上的提及

1. 进入 Ahrefs Brand Radar
2. 点击“Web visibility”标签，搜索品牌名
3. 选择“Total”标签
4. 监测网络提及随时间的增长或下降情况

跟踪品牌关键词与搜索量

1. 前往 Ahrefs Brand Radar
2. 点击“Search demand”标签，搜索品牌名
3. 这会显示品牌关键词
4. 选择“Total”标签，监测关键词随时间的增长或下降情况
5. 选择“Search volume”标签，跟踪关键词随时间的增长或下降情况

接下来做什么？

若要提升品牌在 AI Overviews 中的出现率，建议优先做以下几点：

1. 建立网络提及：鉴于其相关性最强（0.664），应专注于让品牌在网上被讨论。可以想想：公关、思想领导力和战略合作。
2. 鼓励相关的品牌锚文本：包含品牌名的锚文本（0.527）至关重要。不要只用“点击这里”这类链接，要确保媒体在链接你时，锚文本中包含品牌名。
3. 提升品牌搜索量：作为第三强的因素（0.392），它表明应当投入营销活动，让人们主动搜索品牌名。
4. 警惕可见性悬崖：如果处于网络提及的下游 50%，品牌对 AI 而言基本是隐形的。应优先努力跻身上游四分位，才能看到任何有意义的 AI Overview 出现率。

在 AI 搜索中打造品牌可见性，目前仍非精确的科学，何况 AI Overviews 在技术上仍处于“实验”阶段。

SEO 专家 Lily Ray 和 Mark Williams-Cook 揭示了 AI Overview 可见性有多容易被操纵 ¹²³，暴露了当前系统的缺陷。

但在那些捷径被移除之后，为争取持久的 AI 可见性所做的工作，仍与品牌建设高度相似——因为它本质上就是品牌建设。

归根结底，打造并衡量品牌知名度，才是在 AI 搜索中赢得复利式可见性的关键。