有谁真的理解品牌提及在 AI 搜索中的运作方式吗？不同平台结果大相径庭

你看到的这种差异其实是正常的，我来解释一下原因：

每个平台的数据源本质上都不同：

• ChatGPT：高度依赖训练数据（知识截止点）和可选网页浏览。对历史上有网络影响力的成熟品牌有明显偏向。
• Perplexity：聚焦实时网络搜索。引用当前排名靠前且符合其质量标准的内容。更动态，但也更贴近现状。
• Google AI 概览：将搜索索引权威性与 AI 综合结合。极度重视 Google 既有的信任信号。

其意义在于：

你需要为不同平台制定不同策略：

• ChatGPT：重视历史权威性（如 Wikipedia 页面、长期媒体报道）
• Perplexity：关注最新内容表现和近期提及
• Google AI：传统 SEO 信号仍然深刻影响 AI 可见性

我的建议：

不要把“AI 可见性”当成一件事看待。它其实是三到四个各自有规则的战场。

我们六个月前做过这类分析，经验如下：

品牌提及并非都一样，上下文极其重要。

一开始看到 ChatGPT 开始提及我们很高兴。后来仔细看是怎么提的：

• “X 是 [竞品] 的替代方案”——一般
• “有用户反映 X 的定价有问题”——糟糕
• “X 以易用性著称”——很好！
• “专家推荐 X 用于 [场景]”——非常棒！

我们做出的转变：

不再只统计提及频次，而是关注：

1. 提及情感（正面、中性、负面）
2. 提及位置（第一推荐还是顺带一提）
3. 提及上下文（什么查询触发了提及）

这样获得的才是可执行情报，而不是虚荣指标。

那条被反复引用的 58% 数据——即 58% 的消费者用 AI 替代了传统搜索寻找产品推荐——应该让每个品牌经理警觉。

恐怖的数学事实：

如果 58% 的潜在客户用 AI 发现解决方案，而你在这些 AI 响应中要么“隐身”、要么被负面提及，那你会在客户访问你网站前就流失一半以上的线索。

我们的应对措施：

1. 每周 AI 平台审查（哪些查询能提及我们、如何被提及、在哪里被提及）
2. 针对 AI 易引用设计内容（答案明确、结构化数据、权威来源）
3. 积极进行 AI 会抓取的平台声誉管理（Reddit、Quora、点评网站）
4. 监控竞品 AI 可见性，发现差距

基本上，这已经成了我们所谓的“AI 品牌管理”新学科。

补充一些数据：

关于 AI 中品牌提及的研究发现：

• Google AI 概览每次查询平均生成 6.02 个品牌提及
• ChatGPT 平均每次查询 2.37 个品牌提及
• 各平台间品牌提及不一致率高达 61.9%

意味着： 同一查询，不同 AI 呈现的品牌很可能完全不一样。

战略启示：

只优化一个平台，等于在其他平台用户眼中“隐身”。

所以我推荐用能全平台追踪的监测工具。你需要的是全貌，而非局部切片。

实际问题：怎么规模化追踪 AI 中的品牌提及？

手动测试适合抽查，但我不可能每周问 ChatGPT 500 个问题来了解我们的可见性。

大家都用什么工具/方法？

我想强调一个常被忽视的点：

未加链接的品牌提及对 AI 比以往更重要。

传统 SEO 时代我们痴迷于外链，但在 AI 可见性里，品牌的讨论上下文比是否有超链接更关键。

AI 系统从这些地方学习你的品牌：

• Reddit 讨论（对 Perplexity 影响巨大）
• 评价网站评论
• 论坛对话
• 新闻报道（即使不带你网站的链接）
• Wikipedia（对 ChatGPT 影响极大）

启示：

你的“赢得媒体”策略应扩展到媒体报道之外，包括社区活跃、评价生成，以及所有 AI 能学习品牌的平台。

品牌提及就是 AI 经济体的通用货币，链接只是其中一种形式。

这个讨论让我对这件事有了全新框架，整理下我的收获：

主要洞见：

1. 平台差异是常态——每个 AI 有不同数据源和偏好
2. 上下文 > 频次——被怎样提及比是否被提及更重要
3. 无链接提及同样重要——AI 会从讨论中学习，而不仅靠链接
4. 手动测试无法规模化——需要系统性追踪工具
5. 多战场作战——不同平台需不同策略

我的行动项：

1. 建立多平台监测体系（正在考虑用 Am I Cited）
2. 审查我们在各平台不仅“是否被提及”，更要看“如何被提及”
3. 针对各平台独特特性制定专属策略
4. 强化社区存在感，拓展传统公关之外的赢得媒体
5. 追踪竞品 AI 可见性，掌握相对定位

感谢大家的分享。这确实是一个我们都需要快速进阶的领域。