面向 SEO、营销人员和网站主的 AI 可见度完整指南

AI 搜索中的可见度仍处于早期阶段，这意味着你并没有迟到——实际上你来得正是时候。大多数企业甚至还没有开始追踪自己的 AI 提及情况，更别提为此做优化了。这给现在就开始行动的人带来了真正的先发优势。

本指南带你了解关于建立和提升 AI 可见度需要知道的一切。

什么是 AI 可见度，以及它为何现在如此重要

AI 可见度指你的品牌有多容易被发现，以及你的内容在 ChatGPT、Claude、Google AI Overviews、Google AI Mode 和 Perplexity 等 AI 平台上被引用的频率。

例如，这里我用 Ahrefs 的 Brand Radar 分析特斯拉的 AI 可见度，并将其与竞争对手进行对标。

数据告诉我们，尽管特斯拉在过去一年中一直主导 AI 声量份额（AI Share of Voice），但它的领先优势正在缩小。最核心的变化是比亚迪自 2025 年 3 月以来的爆发式增长，它从根本上改变了竞争格局——从一家独大变成双雄争霸。与此同时，Lucid 和 Rivian 仍是边缘玩家，AI 可见度微不足道。

AI 搜索和 AI 可见度的兴起正在营销领域带来一些重要变化：

• 你的访客可能变少了，但他们的购买意愿可能更强。AI 会直接回答大多数基础问题，把那些只是随便浏览信息的“随便看看者”过滤掉了。因此，真正点击进入你网站的人已经走过了研究阶段，离做出决定更近了一步。
• AI 能提供传统搜索永远做不到的个性化推荐。它不会再给每个人展示相同的结果，而是可以针对某人的确切预算、行业或使用场景推荐解决方案。这给面向特定受众的细分工具和服务带来了新机会。但也有代价：不像搜索结果里你的品牌会和许多其他品牌并列出现，AI 可能只给出一个推荐，而不会展示它考虑过的所有备选方案。这意味着一些企业的可见度会降低。
• 归因正变得越来越棘手，因为 AI 往往会带来流量或认知，却不留下常见的数字足迹。很多时候，人们是通过 AI 提及才知道你的品牌，但这些互动并不会出现在传统的网站分析中。下面是 Buffer 增长总监 Simon Heaton 解释他们为何以及如何应对这一问题：

AI 可见度的兴起引发了关于生成式引擎优化（GEO）的讨论，甚至有人对传统 SEO 的未来产生了怀疑。如今，目标不再只是在搜索引擎上获得高排名，而是在人们提出与你的业务相关的问题时，让你的品牌被 AI 助手提及和推荐。

谁应该关注 AI 可见度

SEO 从业者，这部分主要是说给你们听的。你们所依赖的那些指标——点击率、自然展示量、排名追踪——都遗漏了这一整条发现渠道。

GEO 需要新的策略：争取被提及而不只是获得排名，通过公关和媒体报道建立权威，以及针对“被引用”而非仅仅是“被发现”来做优化。那些在传统搜索中有效的策略仍然重要，但如今已经不够了。

这也是一个先发机会。越早弄明白如何在 AI 推荐中露面的公司，将拥有巨大的竞争优势——远远早于其他人意识到这一点。

品牌经理、高管和企业主也应当理解这一转变。当你专注传统渠道时，那些率先搞懂 AI 可见度的竞争对手，可能在你意识到发生了什么之前就已经建立起优势。同样，这需要公关、内容和营销团队之间的协同。

了解 AI 驱动的搜索

本节介绍塑造 AI 可见度策略的三个基本要点：如今人们的搜索方式有何不同、哪些 AI 平台对你的业务真正重要，以及 AI 平台如何获取其信息来源。

AI 搜索如何改变客户行为

传统搜索给你一串链接，让你点击进去找答案。AI 搜索则直接、立即给出答案。

这改变了用户行为。人们开始用对话的方式提问（例如：“我的预算大概是 200 美元，想找一款最好的邮件工具。你能比较几个选项，并推荐性价比最高的那个吗？”），并且可以继续追问（“那有没有带社交媒体插件的？”）。最重要的是，他们无需点击进入网站就能得到全面的答案，这意味着总体访问量会减少，但真正点击进入的访客质量可能更高。

这似乎得到了Kevin Indig 最新研究的证实。人们把新的 AI 答案当作获取简单事实的捷径，比如快速查个定义或做个单位换算。这为他们省下了一次点击。

但对于任何重要的事情，任何涉及购买、重大决策，或像健康和金融这类高风险话题的事情，他们并不完全信任 AI。他们把 AI 摘要当作起点，然后向下滚动到传统的蓝色链接，去寻找可信赖的品牌或权威网站来获取真相。

你需要了解的主要 AI 平台

在带来流量方面，有几个 AI 搜索平台表现突出：

• ChatGPT。占主导地位的玩家，带来网站总流量的 0.21%。
• Perplexity。规模较小但增长迅速，贡献了 0.02% 的流量份额。

如今，这些工具合计贡献了几乎所有 AI 驱动的流量。

这些数字来自我们的AI 与搜索流量分析仪表盘（基于 5 万多个网站），你可以免费自行探索这些数据，并追踪趋势随时间的变化。

另一个值得关注的 AI 系统是Google 的 AI Overviews（AIO）——一个直接内置于 Google 搜索中的新 AI 功能。截至 2025 年 5 月，AIO 出现在 9.46% 的桌面端关键词中，而在美国，这个数字跃升至 16%。

根据 Ahrefs Brand Radar，它们的出现频率正在稳步上升，呈现出明显的上扬趋势。

AIO 主要出现在信息类查询中，其76% 的引用来自排名前十的页面。当它出现在搜索结果页面上时，会使点击量减少约 34.5%。

与此同时，AIO 可能增加自然搜索展示量，从而形成业内所说的大脱钩——如今，更高的可见度不再意味着更多的点击。

AI 搜索中的训练数据与实时搜索

AI 平台使用两种信息来源，有时会将两者结合：

• 训练数据：带有截止日期的基础知识——AI 在最初训练期间学到的信息，通常包括截至某个特定时间点（往往是 6 到 12 个月前）的全网内容。历史上存在感很强的老牌品牌在此占据优势，因为它们在训练数据中被充分收录，并且在涉及成熟话题的 AI 回答中更常被提及。
• 实时搜索：关于近期事件、产品和定价的最新信息。这为那些拥有有效 SEO 和 GEO 策略的新兴公司创造了公平的竞争环境。

从 GPT-5 开始的未来模型可能会更加依赖实时搜索，这将使优化变得更加重要。

如何免费手动检查你的 AI 可见度

从客户可能会问的简单问题开始。先试试那些显而易见的问题：“最好的[你的业务类型]是什么？”或“我该如何选择[你的产品类别]？”然后根据实际业务提出更具体的问题。如果你销售邮件营销软件，可以试试“适合小企业的平价邮件营销”或“邮件营销与新闻通讯的对比”。

不知道该测试什么？这里有一些思路：

• 查看你的网站排名最高的搜索词。你可以使用免费的 Google Search Console 或 AWT 来做到这一点。如果你使用 AWT，请前往 Site Explorer 工具并打开 Organic keywords（自然关键词）标签页（见下方截图）。
• 使用免费的关键词工具，比如 Ahrefs 的免费关键词生成器 或 AlsoAsked，看看人们可能会用哪些搜索词找到你的网站。
• 想想客户最常问你的问题。
• 查看 Google 针对与你业务相关的关键词给出的自动补全建议。

在不同的 AI 平台上测试。在 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 上各创建一个免费账户（Google AI Overviews 会在某些 Google 搜索中自动出现）。在每个平台上问同样的问题——你会惊讶于答案差异有多大。一个平台可能提到了你的品牌，而另一个则完全忽视你。

此外，对于同一个查询，AI 助手可能会从你的产品线中推荐不同的产品，如下面的示例所示。

把同一个问题多问几次。这听起来很奇怪，但即便是完全相同的问题，AI 也会给出不同的答案。在每个平台上把同一个提示词尝试 2 到 3 次。没错，这意味着要进行很多次对话，但你可以把它分散到几周内完成，这样能让你得到更贴近现实的画面。

例如，当我在 ChatGPT 中再次运行同一个提示词时，它给出了略微不同的回答；这一次它用了新的工具分类方式，并给出了不同的推荐。

仔细观察由 AI 引荐而来的访客行为。他们的行为可能与常规搜索流量不同。在我们最近的研究中，我们发现这些访客在我们网站上停留的时间更长，而且更有可能转化——很可能是因为他们在点击进入之前通常已经做足了功课。

用 Ahrefs 的免费 Webmaster Tools 你还能做另一件事：查看哪些类型的内容为你的网站带来访客，以及他们如何与之互动（他们停留更久吗，他们会点击进入吗）。作为参考，我最近在 ahrefs.com 上做了这项检查，查看了 3 个月的数据周期：

要获取这些数据，请在 Web Analytics 工具（AWT 的一部分）中点击 AI Search。然后，你可以将其导出，并让你常用的 AI 助手帮你进行数据分析。

如何大规模追踪 AI 可见度

手动追踪很快就会变得难以应付。你要面对多个平台、数百种查询变体，以及大量的回答波动。要做竞品分析，你需要长期一致的追踪，而这几乎无法靠手工完成。

然而，更大的局限在于“发现”与“追踪”之间的差异。当你手动测试“最佳邮件营销工具”时，你只是在检查一个你已经想到的具体查询。你在追踪你已经知道要去找的东西，而不是发现你不知道的东西。

像 Brand Radar 这样的工具可以跨数百万个提示词和各种 AI 平台自动进行监测，这意味着它们能发掘出手动方式永远找不到的机会。它们会揭示出竞争对手被提及、而你根本不知道这些对话正在发生的那些查询。

要开始使用 Brand Radar，只需输入你的品牌名称和竞争对手的名称（该工具甚至可以用 AI 来推荐相似的品牌）。

你会得到一个包含以下数据的仪表盘：

• AI 提及（AI mentions）：你的品牌出现在 AI 回答中的情况。
• 展示量（Impressions）：按搜索量加权的提及次数，用以估算触达范围。
• AI 声量份额（AI share of voice）：你的品牌相对竞争对手的触达百分比。

举个例子，设想你刚推出一款新产品，将品牌拓展到一个更大的市场，现在你想看看你的 AI 可见度与新竞争对手相比如何。Monday.com 在推出其 CRM 功能时就正是这种情况——在那之前，它主要以项目管理工具而闻名。

1. 输入你的品牌和竞争对手。
2. 前往 Topics（主题）报告。
3. 在 Filter（筛选）窗口中输入该主题。

你还可以保存报告，这样无论何时你需要，都能访问相同的数据。

如果你需要与利益相关者或客户分享最新进展，可以使用 Report Builder 将 AI 可见度数据添加到一个实时仪表盘中。它会自动保持一切更新，因此数据始终是最新的。

在这篇文章中，我们介绍了 Brand Radar 更多的使用场景，包括如何：

• 衡量 AI 将你的品牌与某个主题或产品类别关联的紧密程度。
• 找出你的哪些页面在 AI 搜索中获得最高的可见度。
• 看看对于你的主题，AI 最常引用哪些内容形式。
• 找到你所在细分领域中被引用最多的页面——并学习如何在这些页面中被提及。

另一个实用的工具是 Ahrefs 的 Site Explorer。它的众多功能之一可以让你快速查看任何网站的 AI 可见度。

AI 追踪工具并不完美

AI 搜索领域仍在发展之中，这意味着其数据和方法论存在一些你应该了解的重要局限。

• 并不存在真实的需求数据。没有任何公司能够获取 ChatGPT 或其他 AI 平台的真实搜索量数据（至少目前还没有）。
• 所有工具都使用合成提示词，因为无法获取真实的用户查询数据。在 Ahrefs，我们的提示词基于关键词数据库中的真实问题和 People Also Ask 数据，但它们仍然是“人造的”。
• AI 的回答差异很大，原因包括个性化、不同模型以及回答本身的不一致性。
• 归因仍然充满挑战。由于用户旅程复杂，追踪来自 AI 提及的直接转化几乎是不可能的。

归根结底：虽然没有哪个工具是完美的，但专门的 AI 可见度工具仍是你进行系统性追踪和大规模竞品分析的最佳选择。

AI 可见度优化的关键原则

这种针对 AI 搜索进行优化的新实践被称为生成式引擎优化（GEO）。其理念是确保你的品牌在 AI 生成的回答中可见且被准确呈现——这样即使用户不点击链接，它也能出现。

你也可能看到它被称为 LLMO 或 AEO，但目标是一样的：确保 AI 助手在其回答中包含你的品牌。

可以这样理解：传统 SEO 就像是在繁华街道上争抢最好的店面。GEO 则是确保当地的导游知道你的生意，并向游客推荐它。

好消息是，GEO 建立在传统 SEO 的基础之上——优质内容、清晰结构，以及主题权威对两者都适用。你只是把成功的定义从点击扩展到包含 AI 引用和品牌提及。

最后，你并不总是需要专门做什么才能被 AI 提及或引用。以 Ahrefs 为例——我们的内容和产品页面在 2,309 个页面中被引用了 7,470 次，而这一切完全没有为 AI 可见度做过任何刻意的优化。这很好地提醒我们：AI 并不是一个全新的营销渠道，它建立在已经存在于网络上的内容之上。

回到驱动 AI 可见度的核心原则上来。

建立第三方权威

大多数品牌提及将来自第三方网站，而不是你自己的域名。AI 平台似乎更信任外部验证，而非自我宣传。为说明这一点，以下是我们的品牌提及来源排名（不含 ahrefs.com）：

所以，把精力集中在让自己出现在以下地方：

• 权威出版物发布的行业排名和“最佳”榜单。你可以使用 Site Explorer 找到那些 AI 引用次数和域名权威较高的榜单。
• 相关行业媒体上的公关和媒体报道。
• 第三方平台上的客户评价和案例研究。

专注于高引用率的内容形式

根据我们的研究，某些内容类型被 AI 引用的频率更高：

• “最佳”和“top”榜单。这类对比形式正是 AI 做出推荐时所需要的。
• “A 与 B 对比”类内容和操作指南能帮助 AI 回答用户在选项之间做选择或解决问题时的具体问题。
• 当 AI 需要说明企业提供什么时，带有清晰、真实描述的产品和服务页面会被引用。
• 数据研究和权威调研提供了 AI 平台乐于引用的各种事实和数字。
• 定义和 FAQ 内容回答了 AI 最常被问到的那些基础问题。

还有一点很重要：与传统搜索结果相比，AI 助手往往更青睐较新的内容。一旦你创建了这些资产，务必保持更新。

完善你的主要触点

我们发现，超过 80% 的 AI 流量流向了首页、产品页面和核心工具。 很有可能，你网站上的 AI 流量分布也会类似。

让这些页面对 AI 友好：

• 在第一段就立即把价值主张讲清楚。
• 撰写 AI 能够轻松解析和引用的真实描述，避免营销套话。
• 使用结构化的排版，配合标题、要点和清晰的章节。
• 包含易于找到的联系方式和关键业务信息。

为 AI 可读性优化排版格式

AI 平台偏爱易于理解和引用的内容：

• 使用层级标题（H1、H2、H3）和要点列表来构建结构。
• 用简单直接的语言写作，段落要短。明确回答常见问题，而不是让读者自己去推断答案。
• 包含 AI 可以放心引用的具体事实和数据。
• 确保加载速度快并做好移动端优化。这对 Google 的 AI 可能比其他 AI 更重要，进而对那些借助 Google 搜索来改进结果的 AI 助手也同样重要。
• 为 FAQ 和产品信息添加 schema 标记。
• 最后，确保你没有在你的 robots.txt 文件或防火墙设置中屏蔽 AI 爬虫。

在权威性高的用户生成内容平台上发帖

AI 平台在提取引用时明显偏爱某些网站，你可以借助那些 AI 已经信任的平台。

数据突出了一些大赢家：

• YouTube 是 AI 回答中引用量第二多的域名，拥有每月 37 亿次自然访问。
• Reddit 出现在77% 的产品评测搜索中，并且在 AI 引用总量上排名第三。

结论是什么？去你的受众已经花时间的地方。如果他们在特定的 subreddit（子版块）里提问，那你就应该出现在那里。如果他们通过看 YouTube 来了解你的行业，那你的重点就应该放在那里。

以下是如何用 Ahrefs 找到相关的 Reddit 帖子：

1. 前往 Ahrefs 的 Site Explorer，输入“reddit.com”，然后打开 Organic keywords（自然关键词）报告。
2. 使用筛选条件：排名位置 1-10，关键词包含（输入与你网站相关的短语）。你也可以选择一个偏好的地区。
3. 寻找流量大的相关关键词。

至于 YouTube，以下是如何找到 Google 在 AI Overviews 中引用该平台的主题：

1. 前往 Site Explorer，并在目标中输入 youtube.com。
2. 将 SERP features（搜索结果页面功能）筛选条件设置为“当前 AI Overviews 中包含目标”。
3. 将关键词筛选条件设置为“包含 [你的主题]”。

找出你的 AI 提及缺口和引用缺口

AI 提及缺口 指的是 AI 回答中提到了竞争对手，却没有提到你。

通过分析你的 AI 提及缺口，你会发现一些行业刊物、评测网站和专家盘点，这些是公关外联的理想线索，因为它们已经表现出对你所在市场的报道兴趣。

以下是如何使用 Ahrefs 的 Brand Radar 找出你的 AI 提及缺口：

1. 输入你的品牌和竞争对手。
2. 在提及图表区域将鼠标悬停在你的品牌上，然后点击“Only others（仅其他品牌）”。
3. 前往 Cited pages（被引用页面）报告。
4. 对每个 AI 索引重复此操作。

AI 引用缺口 指的是 AI 回答中引用了竞争对手的内容，却没有引用你的。

当 AI 引用你竞争对手的研究或引述他们的专家观点时，就是在把他们塑造成你所在领域的思想领袖。久而久之，这会建立起他们的品牌权威，而你的品牌则依旧默默无闻。

使用 Brand Radar 找出引用了竞争对手却没有引用你品牌的引用，然后找出竞争对手占主导地位的高搜索量查询。针对这些具体主题创作更优质的内容，来为你自己赢得引用。

要用 Brand Radar 找出你的 AI 引用缺口：

1. 确保顶层筛选条件留空。
2. 前往被引用页面报告。
3. 将下层筛选条件设置为 AND。然后，把第一条规则设为“被引用域名不包含 [你的域名]”。新增一个 Group 并将其设置为 OR。在该 Group 内，为每个竞争对手域名分别添加规则，使用：“被引用域名包含 [竞争对手的域名]”。

结语

AI 搜索并不是一个需要加进你本已排满的策略中的完全独立的营销渠道。它是你现有的努力——内容创作、公关、SEO、品牌建设——如今产生了你以前未曾衡量的额外影响。

你已经在创作的内容可以被 AI 平台引用。你已经在争取的媒体报道可以带来 AI 提及。你已经在建立的行业关系可以带来 AI 推荐。你不需要从头开始；你需要的是扩展你对成功的定义。

所以，这不是要你惊慌失措，或抛下一切去追逐 AI 搜索。而是要认识到这是一个时机上的机会，趁进入门槛还低的时候采取行动。趁还有空间发挥作用，开始测试、学习和优化吧。

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