如何追踪 AI 可见度

Louise Linehan的画像

按 Louise Linehan

Ahrefs 内容营销专员

人们会使用像 ChatGPT 这样的问答引擎来做调研、构建工具——甚至,是的,用来购物。

但很多品牌并不清楚 ChatGPT 内部到底发生了什么。他们在成千上万条回答中出现,却不知道哪些查询词提到了他们、具体说了什么,或者自己与竞争对手相比处于什么位置。

你可以搭建一些基础的 vibe-coded 小工具来监控你的 ChatGPT 可见性,但只跟踪少量提示词,就像偶尔往窗外看一眼来预测天气一样。

现实情况是,AI 提示词、回答和引用会不断变化。如果你想看清真实趋势,就需要成千上万的数据点来消除波动带来的干扰。

其实很容易解决。你可以在 Ahrefs Brand Radar 数据库中,基于现有的 1350 万条提示词跟踪你在 ChatGPT 中的可见度,甚至还能设置自定义查询来监测最重要的内容。

下面是使用 Brand Radar 衡量、监控并提升你的 AI 可见性的七个步骤。

在 YouTube 上继续学习


第1部分

对标竞争对手,衡量您的 ChatGPT 可见度表现

Brand Radar 允许你将最多十个竞争对手与自己的品牌一起跟踪,从而准确了解你在 ChatGPT 回复中的表现。

只需手动输入你的竞争对手,或点击“推荐更多”获取 AI 推荐。

Ahrefs Brand Radar 概览,上方圈出了竞争对手选择器,下方是“提及”表格,用于对比所有 AI 平台和 ChatGPT 中每个被跟踪品牌的表现。

如果你希望后续跟踪竞争对手在 ChatGPT 中的页面可见性和引用情况,那么在设置时添加他们的域名或 URL 非常重要。

Ahrefs Brand Radar 中的品牌与竞争对手设置界面:包含你自己品牌及每个竞争对手的名称字段和 URL 字段,其中 SE Ranking 的 URL 字段已圈出。

为了细化分析,你还可以纳入名称变体——当竞争对手的品牌名同时也是一个常用词时,这尤其有用。

完成全部设置后,你会看到每个品牌的并排指标,包括:

  • 提及次数:各品牌在 AI 回复中出现的总次数
  • 引用:至少引用一次品牌 URL 的回复数量
  • 展示次数:基于搜索需求加权后的提及次数
  • AI 声音份额:相对于竞争对手,你占总展示次数的百分比

从这里开始,你可以在完整的 Brand Radar 数据库中进行竞争对手分析,或者按市场或细分领域缩小范围。

例如对于 Ahrefs,我们可能会把重点锁定在“反向链接”这个主题上,因为它是我们的核心主题之一,并且深度融入了我们的产品。

Ahrefs Brand Radar 概览页对比 Ahrefs 与其竞争对手,顶部“市场或细分领域”字段被圈出并设置为反向链接。AI 声音份额为 28.4%,搜索需求为 55.8K,网页可见度为 230 万次提及;下方是按 AI 平台统计提及次数的表格。

第2部分

了解你的品牌在 AI 对话中的占比

如果你在想:“在 ChatGPT 里谁的可见性更高:我,还是我最大的竞争对手?”你可以在名为“AI 声音份额”(AI SoV)的报告中找到答案,甚至还能看到它如何随时间变化。

具体查看方法如下:

1
在 Brand Radar 的 Dashboard 中输入你的品牌名称
2
输入你的竞争对手,或点击“推荐更多”获取 AI 建议
3
查看你的 AI 声音份额百分比
4
如需更深入的拆解,请进入 AI 声音份额标签页
Ahrefs Brand Radar 概览页,上方步骤有四个编号标注:品牌名称、竞争对手列表、AI 声音份额数值,以及 AI 声音份额标签页(按 AI 平台拆分声音份额)。

这能展示在最可能被真实用户看到的提示词中,你的品牌所占的声音份额。

这是因为 Brand Radar 关注的是按热度加权的可见性——不仅看你是否出现,还看你是否出现在关键位置。

你可以随时间跟踪 AI 声音份额,看看你的内容策略、PR 工作或品牌建设活动是否确实在提升你的 AI 可见性。

AI SoV 上升意味着 ChatGPT 更经常推荐你。AI SoV 下降意味着你正在失去优势。

以这个基准作为起点,然后深入了解本指南其余部分的具体策略,弄清你的 AI SoV 为何如此,以及如何改进。

补充说明

Brand Radar 中的每条提示词都源自搜索需求数据,这意味着每条提示词都会附带相应的展示次数,帮助你更清晰地了解主题热度。你也可以把这些展示次数理解为提示词的“量级”。我们用这种方式跟踪,是为了帮助你优先处理那些最可能重要的提示词。

第3部分

找出您的热门话题、提及和页面

你已经看到了哪些竞争对手正在超越你(以及你正在超越哪些对手)——现在,是时候跟踪那些在 AI 搜索中为你赢得可见性的真实内容了。

目标是弄清 ChatGPT 已经“了解”关于你品牌的哪些信息,以及它认为你在哪些方面是专家。

Brand Radar 会细分展示:你究竟因哪些话题而被推荐、哪些查询词最常提到你,以及哪些域名促成了你的品牌被提及与引用。

以下是找到你的热门主题的方法:

1
导航到 主题 标签页
2
按以下条件筛选 AI 平台:ChatGPT
3
使用筛选条件聚焦你的品牌主题:你的品牌:已提及
4
查看在 ChatGPT 中与你的品牌关联最紧密的话题列表
Ahrefs Brand Radar 中的“主题”报告,上方步骤有四个编号标注:“主题”标签页、ChatGPT 平台筛选条件、“你的品牌:已提及”筛选条件,以及最终生成的主题列表(包含各主题的 AI 回复与搜索量)。

这份报告会让你快速了解 ChatGPT 会因哪些核心主题展示你的品牌;若想了解更多细节,请前往 AI 回复 报告。

在这里,你将找到包含你品牌的具体提示词和回答。

Ahrefs Brand Radar 中的 AI 回复报告,按品牌绘制提及次数随时间变化的图表,下方表格列出每个提示词、其搜索量和回复,并标出了“回复”列。

点击“显示更多”即可查看实际回复,从而理解你的提及所处的上下文。

例如在下方,由于网站 One Little Web 的推荐,针对“哪个工具最适合竞争对手分析?”这一问题的回答中提到了 Ahrefs。

在 Ahrefs Brand Radar 中,对“哪个工具最适合竞争对手分析?”的扩展版 ChatGPT 回答,其中推荐 Ahrefs 的那一行被高亮显示,并用箭头指向旁边列出的 One Little Web 引用来源。

回答会清楚显示 ChatGPT 对你品牌的具体说法,让你能发现过时信息、不正确的说法或需要对外宣传的缺失功能。利用这些信息撰写新文章来填补信息缺口,或更新旧文章以修正任何过时内容。

最后,你还可以审查你的引用页面:这些 URL 最有可能是导致你出现在 ChatGPT 回答中被提及的原因——在我们的案例里,它们包括一篇关于“Google Search Console”的 Wiki、一篇 Tech Radar 评测以及一份 Forbes 工具清单。

Ahrefs Brand Radar 的“被引用页面”报告,按时间绘制热门页面的引用情况并在下方列出,排名靠前的包括一篇维基百科文章、一篇 TechRadar 评测和一份 Forbes 工具清单。

其中一些页面会明确提到你的品牌;另一些页面则只是作为来源在 AI 回复中与对你的品牌提及一起被引用。

把那些没有推荐你的页面作为外展目标,以增强你在 ChatGPT 中的可见性。

在这份报告中,你还可以通过添加 域名 筛选条件,查看你的网站哪些页面最常被 ChatGPT 引用。

Ahrefs Brand Radar 中的“被引用页面”表格,打开的筛选条件设为“域名为 ahrefs.com”,将列表缩小为 ChatGPT 引用的本站页面。

由于这些页面由你掌控,而且你已经知道它们是首选来源,更新并优化它们是填补 ChatGPT 对你品牌认知缺口的最快方式。

这就自然引出了下一步……


第4部分

查找竞争对手被提及而您尚未被提及的地方

跟踪你的 ChatGPT 可见性时,最可操作的一件事就是找出“竞争对手被提到而你没有被提到”的话题,然后针对这些缺口发力。

在 Brand Radar 里,你可以直接从 Dashboard 用一种快速又简单的方法做到这一点。

只要进入 ChatGPT 的“提及”柱状图,把鼠标悬停在你的品牌上,然后点击“仅其他”。

Ahrefs Brand Radar 概览中的“提及”柱状图,将鼠标悬停在 Ahrefs 的 ChatGPT 柱上以打开总提及、仅品牌提及和共享提及的拆分,并圈出了“仅其他”选项。

这会在 AI 回复 报告中立即生成一组筛选条件,向你展示那些排除你的品牌、但包含你竞争对手的提示词、回复和扇出查询。

Brand Radar 为“提及差距”构建的筛选条件,分两组圈出:提示词、回复文本和扇出查询不得包含 Ahrefs,且必须包含 Moz、SE Ranking、Similarweb、Peec AI 或 Otterly.ai 中的一个。

利用这个话题方向来创建新内容、优化现有文章,并从竞争对手那里夺回一部分市场份额。

我举个例子说明。

最近,我针对 Ahrefs 目前非常关注的一小部分漏斗底部自定义提示词做了一次差距分析。

我发现我们在 42 条 ChatGPT 回复中被提及,而竞争对手出现了 66 次。

Ahrefs Brand Radar 中的“提及次数”柱状图,圈出了 ChatGPT 那一列:竞争对手 66 次提及,Ahrefs 为 42 次,总计 82 次。

通过这个小小的提及差距,我得以准确找出我们是从哪里开始落后,以及我们需要聚焦哪些主题,才能更有机会弥补这部分可见性差距。

将同一个差距筛选条件进一步缩小到单个竞争对手:提示词和回复文本不得包含 Ahrefs,且必须包含该竞争对手。

通过分析AI 回复报告中的提示词和扇出查询,我发现我们的主题空白从专家背书(下方以黄色标注)到ROI 论证(绿色),再到平台覆盖(橙色)不等。

Ahrefs Brand Radar 中的 AI 回答表格:每个提示词中的话题缺口都被高亮显示——专家背书为黄色、ROI 为绿色,AI Mode 覆盖为橙色;旁边显示每个提示词的搜索量、回答和扇出查询。

换句话说,我们需要以清晰的形式创作更多决策阶段的内容。

例如:

  • 专家案例研究,讲述团队如何使用 Brand Radar 来推动 AI 可见度(“Hostinger 如何在 AI 中获得可见度并自动化重复性任务”)。
  • ROI 和预算评估指南(“AI 可见性跟踪的 ROI 实际是什么样的”)。

  • 以及实用的、按平台拆分的博客(“在 AI Mode 中跟踪品牌可见性:我们的方法”)。

这将帮助我们在 ChatGPT 中购买意向更强的查询词里更频繁地出现。

而且这不仅仅是“提及”缺口。你还可以跟踪竞争对手在哪些地方被引用,而你没有。

只需在 Dashboard 中点击 引用 标签页,悬停后点击“仅显示其他”。

Ahrefs Brand Radar 概览界面:“引用”标签页被圈出;在悬停 ChatGPT 条形图后展开的明细中,“仅显示其他”选项也被圈出。

在那里,你会看到 ChatGPT 的回答引用了竞争对手的域名,但没有引用你。

Ahrefs Brand Radar 中的引用差距筛选条件:被引用的域名不得为 Ahrefs,且域名范围必须是 moz.com、seranking.com、similarweb.com、peec.ai 或 otterly.ai 之一。

要全面了解你错失的可见度,请再添加一个筛选条件,这样你看到的会是既未被引用、也未被提及的对话。

Ahrefs Brand Radar 中的 AI 回复报告,圈出了“你的品牌:未提及”标签,按竞争对手随时间绘制提及趋势图,并在下方列出匹配的提示词。

然后从竞争对手的页面中汲取灵感来丰富你的内容——无论是加入原创数据和统计、改善排版与结构、缩短获得洞察的时间、优化元数据和摘要片段,还是整体扩展你在该主题上的覆盖面。

在 YouTube 上继续学习


第5部分

跟踪网页提及和 UGC 提及如何影响 ChatGPT 可见度

你的 AI 可见性并不是孤立存在的。ChatGPT 会从全网、YouTube、Reddit 以及其他平台上已表现良好的内容中获取信息。

Brand Radar 让你在一个地方跟踪品牌在所有这些渠道中的表现,从而看清更广泛的可见度如何转化为 AI 提及。

下面是分析各个渠道的方法:

跟踪你的 YouTube 视频可见度

YouTube 是全球第二大搜索引擎,也是 ChatGPT 在品牌推荐中引用频次第三高的信息来源。

根据我们对 11 个不同AI 品牌可见性因素的研究,YouTube 提及与 ChatGPT 中的品牌提及相关性也最强。

Ahrefs 针对约 7.5 万个品牌研究了与 ChatGPT 提及相关的因素,其中 YouTube 提及的相关性最强,为 0.735;其次是 YouTube 展示次数 0.721、品牌网络提及 0.656,以及品牌锚 0.511。

也就是说,当创作者制作关于你产品的视频时,ChatGPT 可能会将这些内容作为推荐的来源素材。

点击进入 视频可见度 > YouTube,查看提及你品牌的视频。

Ahrefs Brand Radar 中的 YouTube 报告:左侧导航中“视频可见性”下的入口被圈出,提及次数在两年内持续累积,并列出了在字幕稿中提到该品牌的视频清单。

你可以将这些数据与 引用页面 报告交叉对照,看看哪些提到你品牌的视频也在为 ChatGPT 的回答提供信息来源。

找出哪些话题被覆盖、哪些创作者提到了你——然后只需要制作并赞助更多同类内容即可。

查看你的网页可见度

根据我们对 75,000 个品牌的自研分析,品牌的网络提及与在 ChatGPT 中的可见度具有最强的相关性之一。

同一张相关性图表中,圈出了品牌网络提及的柱状条:0.656,位列第三,仅次于两个 YouTube 因素,仍处于图表标注为“强”的区间。

因此,同时查看你的网络提及与 AI 可见性趋势,能帮助你判断站外投入如何影响你在 ChatGPT 中的表现。

前往 网页可见性 标签页查看这些趋势,并了解全网哪些具体页面提到了你的品牌。

Ahrefs Brand Radar 概览中的网络可见度标签页(已圈出),按月展示自 2014 年以来提及每个被跟踪品牌的页面数量,并提供表格列出各品牌的网页、自然搜索流量和引用域名。

还有一种简单方法,可以发现你是否被 ChatGPT 引用的页面提及过。

只需进入 被引用页面报告,查看“提及”列即可。

Ahrefs Brand Radar 的“被引用页面”报告,圈出了“页面提及”列:绿色首字母标识该被引用页面在自身内容中提到了该品牌;没有标识的页面则显示“无”。

每当你看到绿色显示的品牌首字母缩写,就表示该 URL 对应的页面内容中提到了你的品牌名。

跟踪品牌提及等指标,有助于证明你的 PR 和品牌知名度工作在提升 ChatGPT 可见度方面有多大影响。

跟踪你的搜索需求

品牌搜索量上升往往是 ChatGPT 增长的领先指标。

例如,这里将 Canva 的 ChatGPT 可见性与品牌搜索量并排展示。

在 Ahrefs Brand Radar 中绘制的 Canva 在 ChatGPT 中的提及趋势:在 2025 年年中前后持续上升,秋季回落,并在 2026 年初回升。Canva 在过去六个月的品牌搜索量总计(位于“搜索需求”标签页):在时间窗口中段下滑,并在末尾回升。

虽然搜索量的相关性不如品牌提及那么强,但两者仍然存在明显的正相关关系。

相关性图表再次出现,这次新增了一个品牌搜索量的第五根柱(已圈出),其相关性最弱,仅为 0.352,而 YouTube 提及为 0.735。

如果你的品牌被搜索得更频繁,就更有可能出现在搜索结果中——而这种可见度也会提高它在 ChatGPT 答案中被作为依据的概率。

你可以在 Brand Radar 的 搜索需求标签页中跟踪你的品牌搜索需求趋势和查询词。

Ahrefs Brand Radar 概览中的搜索需求标签页(已圈出),按品牌绘制总搜索量图表,并提供表格展示每个品牌的搜索量及其不同搜索查询词数量。

扫描 Reddit 讨论

Reddit 讨论对 ChatGPT 来说是个宝库,因为其中包含真实用户的观点和推荐。

事实上,根据 Brand Radar 的数据,在 1350 万条提示词中,Reddit 是 ChatGPT 引用最多的域名,排名第一。

面向 ChatGPT 的 Ahrefs Brand Radar“被引用域名”报告,图表展示 reddit.com、wikipedia.org、youtube.com、facebook.com 和 alibaba.com 的引用情况,图例中圈出了 reddit.com。

当有人在 Reddit 上问“最好的 SEO 工具是什么?”并且有 15 个人推荐 Ahrefs 时,ChatGPT 会吸收这种共识。

前往 SERP 可见度 > Reddit,查看提及你品牌的 Reddit 帖子。

Ahrefs Brand Radar 中的 Reddit 报告:左侧导航中 SERP 可见性下的入口被圈出;品牌自 2015 年以来的月度提及次数在过去两年急剧攀升,下方列出了排名靠前的 Reddit 主题帖。

查看提及你品牌的高流量 subreddit,评估这些讨论的情绪,并制定计划来回应问题、引导叙事,同时避免给人过度营销的感觉。

跟踪 TikTok 提及

TikTok 看起来可能与 AI 搜索无关,但它的影响力正在不断增强。

讲解如何使用你的产品或将你与竞争对手进行对比的视频,有助于确立你的品类定位——而 ChatGPT 也会反映这一点。

前往 视频可见性 > TikTok,查看包含你品牌的 TikTok 视频。

Ahrefs Brand Radar 中的 TikTok 报告,左侧导航里“视频可见性”下的入口被圈出,展示过去两年的提及累积情况,并列出提及该品牌的 TikTok 视频。

第6部分

在 ChatGPT 中追踪你最重要的自定义提示词

Brand Radar 能让你即时洞察 ChatGPT 上数百万条提示词,但你很可能还希望按自己的节奏,并在你关注的平台上,额外监控对业务最重要的查询。

所幸,Brand Radar 的自定义提示词跟踪正好可以做到这一点。你可以跟踪客户正在提出的具体问题,无论是“最适合建筑公司的 CRM”,还是“[你的产品] 在 2026 年值得买吗?”

关键在于将相关查询归组,并分析汇总模式。这样,你就能可靠地了解品牌表现的大致趋势。

例如,你可以按意图、漏斗阶段或产品类别对自定义提示词进行聚类。

以下还有一些想法:

  • 品牌查询:用于事实核查并识别错误信息的模式。(例如:“Ahrefs 的数据准确吗?”)
  • 漏斗底部查询:用于了解在购买决策中,AI 如何推荐你的品牌。(例如:“小型代理机构最好的 SEO 工具是什么?”)
  • 漏斗中部查询:用于了解你向 AI 受众进行教育的能力。(例如:“什么是关键词难度,它是如何计算的?”)
  • 基于功能的查询:用于聚焦与你重点产品相关的讨论,并了解如何更好地定位和推广它们。(例如:“Ahrefs Content Gap 工具可以用来做什么?”)
  • 营销活动相关查询: 用于评估你的 PR 和营销工作对 ChatGPT 可见度的影响(“Ahrefs 的 AI 品牌可见度相关性研究是关于什么的?”)。

再举一个例子,我设置了一组 100+ 个与“AI 可见性工具”主题相关的 BOFU 自定义提示词,因为这正是我们目前积极提升品牌知名度的方向。

我把数百个热门的 AI 可见度关键词(在 Ahrefs Keywords Explorer 中发现)扩展成更完整的“类似提示词”的查询,以此完成了这一步。

Ahrefs Keywords Explorer:一个保存的 410 个 AI 可见性关键词列表,其中三个月增长列被圈出,屏幕上的每一行增长都超过 130%。

要监控你自定义的 ChatGPT 提示词,只需选择一个项目并设置监控频率——高优先级词每日监控,中优先级查询每周监控,品牌情绪则每月监控。

然后,你可以选择要监控的平台、位置和竞争对手。

Ahrefs Brand Radar 中“跟踪提示词”的报告设置对话框,包含项目、你的品牌、竞争对手列表和位置筛选字段,并可为 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Copilot 分别设置按平台每日、每周或每月的检查频率。

最后,跟踪你的进展。

想一想:平均而言哪些品牌被提及得最频繁,你自己的哪些页面持续被引用,以及你的可见度会如何随时间变化?

这样你就能获得可执行的洞察,而不会迷失在回复波动中。


第7部分

追踪 ChatGPT 扇出查询

当 ChatGPT 无法仅凭训练数据自信地回答问题时,它会通过一种称为检索增强生成(RAG)的过程,从 Google 等外部来源检索信息。

在这个过程中,它会生成“扇出查询”,把一个问题拆分为多个相关的子查询,以探索不同角度并给出更完整的答案。

例如,当用户搜索“最好的网站托管公司是哪家?”时,ChatGPT 会生成扇出查询,从两个角度进一步探索:近期产品评测,以及功能对比。

Ahrefs Brand Radar 提示词表格中的一行,问题为“最佳网站托管服务商是哪家?”,圈出了“扇出查询”列,并在其中高亮了两个角度:“2026 年评测”和“功能对比”。

很多 SEO 认为,围绕扇出查询构建并优化内容集群,是提升 AI 可见度的关键。

问题在于,扇出查询和提示词一样多变。

因此,如果你想识别反复出现的主题/话题/角度,并将其纳入你的主题集群,就需要汇总研究大量此类内容。

好在你可以在 Brand Radar 中跟踪数百万条 ChatGPT 扇出查询。

只需前往 AI 回复报告,并留意 扇出查询 这一列。

Ahrefs Brand Radar 的 AI 回复表格中的三行数据:每行包含提示词、搜索量、回复和被提及的品牌,并圈出“扇出查询”列,显示每个提示词对应两个子查询。

专业提示:

复刻被引用最多的内容——再用扇出优化来增强它

前往 被引用页面 报告,找到你所在品类中被引用次数最多的 URL。复制它。然后返回 AI 回复 报告,把该 URL 粘贴到筛选框中。

Ahrefs Brand Radar 中的 AI 回答报告:筛选到单个竞争对手 URL,已启用跟踪提示词和 ChatGPT 筛选标签,并匹配到 23 个提示词。

你会找到创建或更新你自己的对应内容所需的所有提示词、回复以及扇出查询——甚至还能从你挖掘到的扇出子主题中延展出多篇集群内容。这会让你更有机会被 ChatGPT 引用。


持续跟踪你在 ChatGPT 中的可见度变化

你的行动计划如下:

1
先从基准开始。在 Brand Radar 中对比你与竞争对手在所有查询上的 AI 声音份额——这将成为你衡量在 ChatGPT 中整体可见性的基线。
2
建立全面监控。为你最重要的查询(品牌搜索、漏斗底部关键词以及新产品功能)创建自定义提示词跟踪,并安排它们按天、按周或按月运行。
3
结合其他渠道的背景来跟踪。定期监控那些为 AI 可见性提供输入的渠道:YouTube 提及、Reddit 讨论、网页引用以及品牌搜索需求。
4
审查并弥补差距。每个月进行一次竞争差距分析,找出竞争对手出现但你没有覆盖的主题。研究这些回复中的扇出查询和被引用页面,然后创建或更新内容集群,同时覆盖主要提示词及其相关子主题。
5
跟踪影响。当你发布优化内容、在高权威页面获得引用、并在其他线上渠道建立存在感时,观察你的 AI SoV 趋势如何上升——无论在品类层面还是数据库层面——从而证明你的跨渠道投入正在转化为 ChatGPT 可见度。

如果你想知道自己处于什么位置,不妨从 Brand Radar 开始。

立即注册 Brand Radar
Louise Linehan的画像
指南作者:Louise Linehan

Louise 是 Ahrefs 的内容营销人员。在过去十年里,她曾在多家 SaaS 品牌担任高级内容岗位,包括 Pi Datametrics、BuzzSumo 和 Cision。在此期间,她发布了数百篇博客文章,主导了行业领先的研究,并打造了由专家主讲的网络研讨会项目。

Louise 在企业版 SEO 公司 Pi 任职期间首次系统学习了 SEO。入职数周内,她就发表了一篇关于关键词蚕食的文章,吸引了当时 SEO 领域最大咖:Rand Fishkin 的关注。此后,她写作的主题覆盖从操纵性链接建设到内容联合发布,再到搜索需求预测。业余时间里,她为两家本地企业搭建网站,进一步加深了对 SEO 的实战理解。

你可以在 Search Engine Watch、The Drum、The Telegraph 和 Spin Sucks 等行业媒体上读到 Louise 的文章。

浏览所有 AEO 指南

/01

什么是答案引擎优化(AEO)?

从这里开始。了解 AEO 是什么、它与 SEO 有何不同,以及入门的七个步骤。

/02

答案引擎的工作原理

了解提示词与答案之间的运作过程,以及你的品牌可以在哪些环节切入。

/03

如何追踪 AI 可见度

看不见,就无从优化。七种方法,帮你衡量品牌在 AI 答案中的曝光情况。

/04

如何选择要跟踪的最佳提示词

跟踪提示词集群,而非单次回复。11 个渠道,帮你找到值得持续监测的查询。

/05

如何针对答案引擎优化内容

排名让你进入候选范围,而以下方法才能获得引用——包括有效的主题、内容形式和页面优化调整。

/06

如何监测并赢得 AI 答案中的品牌提及

AI 会推荐它在其他地方看到有人讨论过的品牌。以下介绍如何监测这些提及,并赢得更多提及的方法。

/07

如何针对答案引擎优化网站

决定 AI 能否访问你的页面、读取其内容并识别你是谁的技术修复项。