在生成式人工智能搜索结果中衡量品牌影响力的最佳人工智能搜索可见性平台

引言

生成式人工智能正在改变人们发现品牌的方式。若您希望建立更具影响力的AI存在感，就必须了解超越传统排名的关键要素。

AI体验绝非花瓶。2025年3月，谷歌搜索中18%的结果呈现了AI摘要，这意味着答案内的可见度正重塑品牌发现路径——顶尖的AI搜索可见性平台能清晰展示品牌在这一新格局中的定位。

您需要衡量品牌在谷歌AI概览、ChatGPT、Perplexity及微软Copilot等平台生成的AI答案中出现的频率与正面程度。随着谷歌全面推广AI概览功能，这些摘要正驱动着链接点击量、真实流量及品牌曝光度向AI答案渠道转移。

生成式AI搜索中的"品牌可见性"新定义

传统SEO中的可见性指排名位置与流量获取，而在AI搜索中，它意味着品牌以提及、引用或推荐选项的形式出现在答案中的呈现方式。

由于AI摘要直接给出答案，而被引用的来源点击率仅约1%，首要目标是确保品牌名称和描述准确无误。

请跨搜索引擎追踪提及与 引用情况（而非仅关注蓝色链接），确保品牌在回答中存在、准确且获得正面呈现。

核心评估体系：真正有效的10项关键指标

将这些指标作为与利益相关者的共同语言。确保其简单、可重复且跨引擎可比。

1) 人工智能品牌可见度（ABV）

在指定提示集范围内，品牌出现在AI答案中的频率。

• 公式：品牌曝光量 = 品牌出现次数 ÷ 针对您提示词的AI回答总数。

• 统计提及与引用次数。按平台追踪数据，精准定位领先或落后领域。

• 重要性：多方研究一致认为，曝光度应在答案层面衡量，而非仅依据搜索结果排名

2) AI声量份额（AI SOV）

相较于竞争对手，品牌在AI回答中的相对存在感。

• 公式：AI市场份额 = 品牌提及量 ÷ 同一问题下所有竞争对手提及量

• 用于评估品类排名基准，并按周/月追踪增长。

3) 引用频率

您的域名在答案中被链接或作为来源提及的频率。

• 按搜索引擎及页面类型（首页、产品页、博客）进行追踪。

• 高频引用在生成式系统中体现权威性。

4) 引用曝光评分（CES）

不同引用价值各异。根据引用在答案中的位置及出现次数创建加权评分。

• 示例权重：首次引用=1.0，中间引用=0.6，尾注=0.3。

• 跨提示词累加权重值以比较内容资产。

5) 答案中的突出度

品牌是否出现在首段、要点推荐或脚注中？此项与引用位置不同。

• 评分规则：首段提及=2分，正文提及=1分，仅脚注=0.5分。

• 配合CES使用，优先处理摘要中排名上升的内容。

6) 语境与情感准确性

品牌描述是否准确？语气是积极还是中立？ 将答案标记为积极、中立或消极，追踪错误陈述以便通过内容和实体优化修正。评估质量信号与E-E-A-T的指导原则在此同样适用。

7) 查询覆盖率

品牌涉及多少种独特意图：定义、对比、"最佳"榜单、教程、本地查询及售后帮助。 更广泛的意图覆盖意味着客户接触品牌的更多途径。

8) 平台覆盖率

覆盖Google AI概览、ChatGPT、Perplexity 及Copilot/Gemini等平台。Google指出AI概览已触达数亿用户，故需纳入每次审核。

9) 互动代理指标

AI 回答未必直接带来点击，但可通过后续提问、来源验证点击、品牌搜索提升及曝光后直接流量峰值进行监测。将这些视为 AI提升品牌影响力的方向性信号。

在含AI摘要的页面上，传统链接点击率降至8%，而无摘要页面为15%。这正是我们需在答案层面衡量**AI品牌可见度**和**AI市场份额**的原因。

10) 时效性与更新频率

模型偏好最新准确信息。需追踪AI答案引用的是您最新页面还是旧页面，并为高价值主题制定内容更新计划。

可直接复制的简易评分框架

采用100分制便于用通俗语言汇报进展：

• 可见度（30分）：ABV趋势（15分），AI市场份额趋势（15分）。

• 权威性（30分）：引用频率（15），CES（15）。

• 质量（20分）：突出度（10），情感/准确性（10）。

• 覆盖范围（20分）：查询覆盖率（10），平台覆盖率（10）。

每月更新评分，每周进行抽查。保持提示集稳定性，确保趋势线具有参考价值。

如何构建提示集

创建50条提示的测试集，模拟客户旅程：

1. 类别定义：“什么是[类别]？”

2. 对比类：“[品牌] vs [品牌]”及“最适合[使用场景]的[产品]”

3. 待完成任务：“如何用[类别]完成[任务]”

4. 本地化意图："附近最佳[服务]"或"[城市]"变体

5. 品牌查询：“[品牌]适合[使用场景]吗？”

采用自然语言编写提示词，并包含对话变体。 记录精确的提示词、引擎、可见性结果、引用情况、突出度、情感倾向及后续测试备注。

生成式体验（如AI概述）专为复杂问题及后续追问设计，请纳入多部分提示语并对比引擎处理效果。

推荐追踪工具

可先通过电子表格建立常规流程，但专业工具能加速追踪与基准测试。

• Wix AI可见性概览：集中追踪品牌提及、引用、竞品对比及AI流量数据；适用于Wix建站用户。其13款工具清单还推荐了Peec AI、Otterly.AI、Profound及Semrush AI工具包等扩展方案。

• Superlines：提供围绕AI品牌可见度、AI市场份额及引用频率的仪表盘，其测量框架与生成式搜索技术相匹配。

• 社区与实践者指南：汇编ChatGPT、Perplexity、Gemini及Copilot等工具的操作手册与应用策略。可用于平台对比及构建专属提示词库。

若暂不考虑购置软件，可通过提示词排程 表与日志模板实现同等功能。待明确驱动您所属领域成效的核心指标后，即可扩展至自动化流程。

将AI可见度与品牌健康度及需求挂钩

生成式搜索虽属新兴领域，但品牌基本法则依然适用。在AI可见度评分基础上叠加品牌认知指标，可清晰展现商业价值：

• 通过定期消费者调研获取未提示认知度与提示认知度数据。

• 跨渠道声量份额与曝光份额。

• 品牌搜索量及引荐来源的流量贡献。

这种组合能清晰呈现成效：我们提升了平均品牌价值（ABV）和AI市场份额（AI SOV），并在后续追踪中观察到直接品牌搜索量和无提示品牌回忆度的显著提升。

卓越测量揭示的洞见（及行动指南）

1) 被提及但未被引用

行动方案：发布或更新值得引用的页面。在顶部添加清晰的、可直接解答的摘要，用参考文献强化论点，并设置常见问题解答区。许多AI可见性指南强调，结构合理、内容真实的页面更易被引用。

2) 被引用但排名靠后

行动方案：通过优化实体清晰度和 结构化数据（机构、常见问题、产品、评价）提升品牌 显着度与CES值。确保Wikidata、领英、Crunchbase及官网信息一致性，有助于模型准确解读品牌。

3) 在某引擎表现优异却在另一引擎失利

行动方案：拓展覆盖范围。Perplexity倾向呈现研究型内容，而AI概览则融合快速摘要与链接。针对不同平台定制内容，持续测试多步骤提示词。

4) 缺席"最佳"与"顶级"类查询

行动方案：推出匹配用户向AI索取推荐习惯的对比页面和 购买指南。包含简明结论和透明的评判标准。此类内容在针对LLM驱动发现功能的优化建议中反复出现。

30天AI可见性落地计划

第一周：基准线

• 精选50个提示词与4个引擎。

• 运行测试并记录ABV、AI SOV、引用量、曝光度及 情感倾向。

• 构建首个100分制AI可见度评分体系。

第二周：堵漏补缺

• 识别被提及但未被引用的页面。

• 添加答案框、常见问题结构化数据及缺失来源。

• 刷新所有超过12个月且针对关键提示词的页面。

第三周：扩大覆盖范围

• 针对5个高意向性提示词添加对比分析与最佳推荐内容。

• 在Wikidata、GMB、LinkedIn、Crunchbase等平台申领并统一实体数据。

第4周：追踪与报告

• 重新运行提示词集。

• 按搜索引擎展示ABV、AI SOV 和CES的动态变化。

• 结合可获取的品牌认知度变化数据，建立与销售漏斗的关联。

需规避的常见误区

• 过度依赖传统SEO指标。点击量和点击率仍具价值，但未能充分衡量AI回答中的品牌曝光。需追踪回答层级的可见度和引用量以弥补差距。

• 仅测量单一引擎数据。您的受众可能同时使用谷歌、ChatGPT、Perplexity和Copilot等平台。需覆盖所有引擎进行测量。

• 忽视结构化内容与实体识别。大型语言模型能更精准解析清晰标题、定义性内容及结构化数据，从而提升召回率与引用率。

• 内容陈旧化。动态回答更倾向引用新鲜准确的页面。

AI摘要后会话终止率达26%，而无摘要时仅为16%，因此仅关注点击率会低估品牌在答案中的实际曝光量。

动态仪表盘：向管理层展示什么

保持仪表盘精简一致：

• AI可见度评分（满分100分）及简明说明。

• 按引擎划分的ABV和AI SOV指标。

• 十大被引用页面（含CES评分与更新日期）。

• 本月新增实体修正项。

• 品牌健康度叠加分析：未提示品牌回忆率、品牌搜索量及AI引用来源的引荐点击量。

此视图直击领导层关切的核心：品牌 是否有效触达用户，以及是否推动市场变化。

最终结论：

在生成式搜索中胜出的品牌，是那些不仅关注搜索结果页面（SERP），更注重答案本身表现的品牌。将AI品牌可见度、AI声量份额和 引用频率置于报告核心，然后根据数据揭示的问题进行优化：为答案优化内容结构，强化实体定义，更新高频引用页面，并扩展提示词覆盖范围。

谷歌正扩展AI概览功能，用户已开始点击其中链接。这意味着持续追踪并优化品牌存在感的团队将获得切实收益。建立评分卡、运行提示词、持续迭代——这正是今年在所属领域赢得并保持最佳AI搜索可见度的制胜之道。