AI搜索报告中哪些指标真正重要?我的利益相关者想要数据,但我不知道该追踪什么
关于创建AI搜索报告和追踪有意义指标的社区讨论。营销人员关于构建AI可见性、被引用和话语权仪表板的真实经验。
我们在客户不断询问“为什么我们没有出现在ChatGPT里?”后,开发了AI搜索准备度审查框架。
我们的审查框架:
| 类别 | 权重 | 检查区域 |
|---|---|---|
| 内容结构 | 30% | 问答格式、答案、层级 |
| 技术基础 | 25% | 结构化数据、爬虫、性能 |
| 权威信号 | 25% | E-E-A-T、引用、资质 |
| 当前可见性 | 20% | 引用、竞争、覆盖 |
近期客户审查发现:
| 问题 | 严重性 | 占比 |
|---|---|---|
| 缺失FAQ结构化数据 | 高 | 78% |
| 答案结构差 | 高 | 65% |
| E-E-A-T信号薄弱 | 高 | 58% |
| AI爬虫被拦截 | 严重 | 42% |
| 依赖JS的内容 | 中 | 35% |
| 未跟踪AI可见性 | 中 | 89% |
最常见的“为何AI看不到我们”的答案:
内容结构差+缺失结构化数据。内容其实存在,但AI无法干净提取。
问题:
分享出来,希望获得反馈并完善流程。
很棒的框架。补充下我们每个类别的详细清单:
内容结构审查(30%):
技术基础审查(25%):
权威信号审查(25%):
当前可见性审查(20%):
补充内容提取测试——这很关键且常被忽略:
AI提取测试:
我们检查:
| 测试 | 通过标准 | 常见失败 |
|---|---|---|
| 直接提问 | AI引用你的内容 | 答案埋在长段落里 |
| 答案准确性 | AI提取正确信息 | 语言复杂导致混淆 |
| 品牌提及 | 出现你的品牌名 | 只给泛泛引用 |
| 链接包含 | 有你网站链接 | 没有可操作引用 |
近期审查举例:
客户内容:2000字深度指南 AI查询:“如何[话题]?” 结果:AI引用了500字聚焦文章的竞品
洞察:
长且全面的内容不如聚焦可提取的内容。
我们现在会审查“提取密度”——每100词有多少可被引用。
技术审查深度解析——导致AI不可见的关键问题:
致命阻断(需立即修复):
| 问题 | 检测方式 | 影响 |
|---|---|---|
| AI爬虫被拦截 | 查robots.txt | 完全无AI可见性 |
| WAF拦截机器人 | 查防火墙日志 | 完全无AI可见性 |
| 关键页面noindex | 站点爬取 | 页面不可见 |
| 仅JS渲染内容 | 源码对比渲染后 | 内容无法被提取 |
高优先级(尽快修复):
| 问题 | 检测方式 | 影响 |
|---|---|---|
| 缺失FAQ结构化数据 | 结构化数据验证 | -40%被引用概率 |
| 无Article结构化数据 | 结构化数据验证 | 分类困难 |
| 页面加载慢 | PageSpeed Insights | 爬取优先级降低 |
| 移动端问题 | 移动适配测试 | 可见性降低 |
我们的技术审查流程:
我们用的工具:
E-E-A-T审查往往是最薄弱环节。需要检查如下:
经验信号:
专业信号:
权威信号:
可信信号:
E-E-A-T评分:
| 信号类别 | 分数(1-5) | 优先修复 |
|---|---|---|
| 经验 | __ | 低=高优先 |
| 专业 | __ | 低=高优先 |
| 权威 | __ | 低=中优先 |
| 可信 | __ | 低=高优先 |
E-E-A-T弱=AI系统不够信任你的内容,引用概率低。
当前可见性审查——建立基线至关重要:
需衡量内容:
| 指标 | 工具 | 重要性 |
|---|---|---|
| AI引用数 | Am I Cited | 当前可见性基线 |
| 引用情感 | 人工审查 | 你被如何表述 |
| 竞品引用数 | Am I Cited | 声音份额 |
| 平台覆盖 | 人工测试 | 出现在哪些AI |
| 查询覆盖 | 人工测试 | 哪些问题引用你 |
我们的可见性审查流程:
可见性评分表:
| 查询 | ChatGPT | Perplexity | Google AI | 优先级 |
|---|---|---|---|---|
| 查询1 | 是(2) | 否 | 是(1) | 高 |
| 查询2 | 否 | 是(3) | 否 | 高 |
| 查询3 | 是(1) | 是(1) | 是(2) | 维持 |
审查洞察:
可见性在不同平台差异巨大。你可能在ChatGPT占优,但在Perplexity完全隐身。
需全平台审查,有缺口就优化。
审查后,优先级决定ROI。
我们的优先级框架:
| 问题 | 影响 | 工作量 | 优先分 |
|---|---|---|---|
| 高影响低工作量 | 10 | 2 | 8(优先) |
| 高影响高工作量 | 10 | 8 | 2(谨慎规划) |
| 低影响低工作量 | 3 | 2 | 1(快速收获) |
| 低影响高工作量 | 3 | 8 | -5(跳过) |
优先分=影响-工作量
典型优先顺序:
30天审查后计划:
预期效果时间线:
AI准备度审查工具:
免费工具:
| 工具 | 用途 | 局限 |
|---|---|---|
| Google丰富结果测试 | 结构化数据验证 | 单页 |
| PageSpeed Insights | 性能测试 | 无AI专属 |
| 移动适配测试 | 移动端检测 | 基础 |
| 查看源码 | JS渲染检查 | 手动 |
付费工具:
| 工具 | 用途 | 最佳场景 |
|---|---|---|
| Am I Cited | AI可见性跟踪 | 引用监测 |
| Screaming Frog | 站点爬取 | 技术审查 |
| Ahrefs/SEMrush | 权威分析 | 外链审查 |
| Schema App | 结构化数据管理 | 大型站点 |
我们的审查技术栈:
自主vs机构:
| 审查规模 | 自主 | 机构 |
|---|---|---|
| <50页 | 可以 | 不必要 |
| 50-500页 | 视情况 | 推荐 |
| 500+页 | 不适合 | 必须 |
大站点人工审查无法扩展。
补充我们的审查报告模板:
管理摘要:
分类别发现:
每4类分别:
重点行动方案:
| 周 | 行动 | 预期影响 |
|---|---|---|
| 1 | [具体] | [具体] |
| 2 | [具体] | [具体] |
跟踪计划:
附录:
此格式帮助客户理解并执行改进。
真实审查结果及成效:
客户A(B2B SaaS):
审查前可见性:8次AI引用/月 发现问题:47项(12项严重) 实施周期:6周 审查后可见性:34次AI引用/月 提升:325%
客户B(电商):
审查前可见性:3次产品引用/月 发现问题:62项(18项严重) 实施周期:8周 审查后可见性:28次产品引用/月 提升:833%
客户C(专业服务):
审查前可见性:15次AI引用/月 发现问题:23项(5项严重) 实施周期:4周 审查后可见性:42次AI引用/月 提升:180%
总结规律:
问题越多,提升空间越大 关键问题(爬虫、结构化数据)修复效果最大 E-E-A-T改进见效最慢
ROI计算:
审查费用:$5-15K 实施费用:$10-30K 可见性提升:200-800% 回本周期:通常3-6个月
本讨论帮助我们完善了审查框架。最新清单如下:
AI准备度审查清单v2:
1. 技术基础(关键)
2. 内容结构(高优先)
3. 权威信号(高优先)
4. 可见性基线(必需)
评分方法:
优先级矩阵:
影响(1-10)- 工作量(1-10)= 优先分
感谢大家的详细补充,这一讨论串现在已成为完整的审查资源。
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