有没有人在追踪自己品牌在AI回复中的可见度？刚开始追踪，数据让人大开眼界

位置非常重要。不要让任何人告诉你其他的。

我已经为客户追踪品牌可见性18个月了。以下是数据显示的：

位置效应是真实的：

• 首次提及：约45%的用户会进一步调查该品牌
• 第二次提及：约25%会调查
• 第三次或更后：约10%会调查

想想你自己的行为。当ChatGPT列出五个品牌时，你实际会查找几个？通常只是前一两个。

我实际如何衡量可见性：

我使用Am I Cited，因为它给你一个同时考虑频率和位置的可见性得分。仅仅知道"我们被提及了"是不够的——你需要知道你被提及的位置。

仪表板显示随时间变化的位置分布。一个客户发现他们在80%的相关提示词中被提及，但几乎从未排在第一。这个洞察彻底改变了他们的策略。

处理这个确切问题6个月了。以下是真正改变我们位置的东西：

改变我们可见性的因素：

1. 品牌关系映射 - 我们使用监控工具查看哪些品牌经常与我们一起被提及。发现AI将我们归类为预算品牌，而我们实际上是高端品牌。这是一个重大的认知问题。

2. 内容重组 - 我们的产品页面全是功能和规格。我们将它们重写为"为什么这能解决X问题"，带有清晰的利益陈述。AI开始更有利地总结我们。

3. 第三方验证 - 在几篇行业综述文章中被推荐，这些文章明确将我们定位为高端选择。几周内，AI回复开始反映这种定位。

我最关注的指标： 位置趋势随时间变化。我们从平均位置3.2提升到1.8，用了四个月。

不过品牌共现数据是关键洞察。如果AI认为你属于一个与你意图不同的类别，你的可见性将始终受到影响。

这里是传统SEO人士，还在努力理解这个。

帮助我的思维转变：

在Google，你优化是为了成为答案。在AI，你优化是为了被引用为答案的一部分。

可见性不仅仅是出现——它关于：

• 如何被描述（正面vs中性vs"小心这个品牌"）
• 在哪里出现（第一推荐vs事后补充）
• 什么上下文触发你的提及（你是在高端问题中被引用？预算问题？特定用例？）

我开始把它想成"品牌在AI脑中的定位"。AI已经根据它学到的一切对你的品牌形成了看法。你的工作是理解这种认知并塑造它。

追踪这些的工具让你能透视AI对你品牌的认知。没有这些数据，你是在盲目飞行。

竞争对手比较功能是让我相信需要适当可见性追踪的原因。

这是上个月的一个真实场景：

我们注意到一个竞争对手突然跳到几个提示词的位置1，而我们曾经是第一。深入调查后发现他们：

• 发布了一份全面的比较指南
• 被几个行业博客转载
• 指南专门解决了AI经常被问到的问题

在3周内，AI回复转向了有利于他们。

这教会了我什么：

可见性不是静态的。你的竞争对手也在积极努力。你需要持续监控以尽早发现这些变化。

Am I Cited的竞争分析显示随时间变化的声量份额。当竞争对手的份额突然增加时，这是一个调查他们做了什么的信号。

小品牌视角——这个帖子让人害怕但也让人感到被认可。

我们是一个2年历史的品牌，与20年历史的老牌企业竞争。对于传统SEO，我们基本上是不可见的。但对于AI回复，我们找到了一些突破口。

小品牌可以赢的地方：

• 大品牌不关心的利基查询（我们在非常具体的用例中首先出现）
• 最近的产品创新（AI会捕捉"新上市"内容）
• Reddit讨论（我们的创始人真正活跃在相关的subreddit中，这似乎有帮助）

我追踪的内容：

按提示词类别的可见性趋势。我们永远不会赢得"最佳[产品类别]"，但我们在"最佳[产品]用于[特定用例]“方面正在取得进展。

显示可见性随时间变化的日历视图帮助我看到我们的内容努力是否有回报。这是一个比我预期更长的游戏，但我们正在取得进展。

企业规模的不同视角。

我们追踪数百个提示词的可见性，涵盖数十条产品线。在这个规模下，聚合指标最重要：

我们的高管仪表板显示什么：

• 总体可见性得分（每周趋势）
• 位置分布（首次提及%，第二次%等）
• 竞争对手声量份额
• 可见性显著下降时的警报

改变我们策略的洞察：

我们发现我们的传统产品可见性很高，但新产品发布几乎为零。传统媒体报道没有转化为AI可见性。

现在每次产品发布都包含"AI可见性优化"作为一个具体的工作流程。我们从第一天就将发布内容结构化为AI友好的。

ROI衡量方面对我们也很重要——能够展示可见性改善与业务指标相关有助于向领导层证明投资的合理性。

经营一家专注于此的机构，这是我们使用的框架：

品牌可见性的四大支柱：

1. 频率 - 你被提及的频率？（基准指标）
2. 位置 - 你出现在哪里？（质量指标）
3. 上下文 - 你是如何被描述的？（情感指标）
4. 竞争 - 你与竞争对手相比如何？（相对指标）

我们使用的工具：

Am I Cited处理所有四个支柱。可见性得分算法重视位置权重，这与实际用户行为数据一致。

我们看到的常见错误：

客户庆祝"我们被提及了！“而不检查位置。在四个竞争对手之后第五个被提及不是胜利——它实际上可能比根本没被提及更糟糕，因为它暗示了劣势。

位置分布分析是我们向客户展示的第一份报告。通常这是他们意识到有真正问题需要解决的时刻。

这个帖子非常有价值。谢谢大家。

我的收获：

1. 位置和存在一样重要——需要同时追踪
2. 可见性得分比简单的提及数量是更好的指标
3. 品牌关系/共现揭示了AI如何对我们分类
4. 这需要持续监控，而不是一次性审计
5. 竞争对手正在积极努力——不能忽视

我的下一步：

• 设置适当的可见性追踪（根据推荐打算试试Am I Cited）
• 获取我们位置分布的基准数据
• 识别我们应该赢但没有赢的提示词
• 与领导层开始关于AI可见性作为战略优先事项的对话

对"对越来越多的客户群不可见"的担忧是非常真实的。很高兴现在有了一些方向。