AI 搜索时代品牌权威到底如何建立？传统 SEO 策略似乎不适用

你已经发现了关键变化。AI 权威关注实体识别，而不是页面权威。

传统 SEO 权威：

• 指向你域名的外链
• 域名评分/权威分数
• 来自链接的信任信号

AI 品牌权威：

• 你的品牌在网络上被提及的频率
• 品牌出现的语境
• 哪些权威来源在讨论你
• 关于品牌信息的一致性

关键区别：

链接表示“这个页面值得信任”。 提及则表示“这个品牌存在，并与该主题相关”。

AI 系统通过“提及”来构建对实体的理解，而不是依赖链接。如果你的品牌在 500 篇权威文章中被提及，但只有 50 个外链，AI 对你的了解会比有 500 个外链但只有 50 次提及的品牌更深。

什么能建立 AI 品牌权威：

1. 实体识别

   • Wikipedia 页面
   • Wikidata 条目
   • Google Knowledge Panel
   • 网站上的 schema 标注

2. 权威性提及

   • 媒体报道中提到你
   • 行业报告把你列入其中
   • 专家内容中讨论你

3. 主题关联

   • 与特定话题持续关联
   • 当这些话题出现时就被提及
   • “谈到 X，大家会提到 [品牌]”

AI 品牌权威的公关策略：

传统公关目标：

• 获得曝光
• 获取外链助力 SEO
• 提升销售信誉

AI 时代公关新增目标：

• 在权威来源中获得品牌提及
• 各类报道中品牌描述保持一致
• 在媒体中明确品类定位

公关优化重点：

1. 品牌提及一致性 每一篇报道都应统一提及品牌名称，拼写和格式始终如一。

2. 品类关联 报道应明确说明你的品类： “[品牌]，一家 [品类] 公司，宣布……” 而不是简单“[品牌] 宣布……”

3. 关键信息纳入 让报道涵盖关键信息：

• 成立日期
• 总部
• 业务内容
• 核心差异化

AI 会从多来源的这些事实中建立对实体的理解。

4. 优先权威训练来源 重点争取 AI 可能训练的数据源报道：

• 主流新闻媒体（如 NYT、WSJ 等）
• 行业媒体
• Wikipedia 引用的来源

在 NYT 的一次提及，对 AI 权威的提升远超来自低质量博客的外链。

用于实体权威的 schema 标注：

Organization Schema 很关键：

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Your Brand Name",
  "alternateName": "Brand Abbreviation",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "founders": [{"@type": "Person", "name": "Founder Name"}],
  "address": {
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX",
    "addressCountry": "US"
  },
  "sameAs": [
    "https://wikipedia.org/wiki/Your_Brand",
    "https://wikidata.org/wiki/Q123456",
    "https://linkedin.com/company/yourbrand"
  ]
}

为什么重要：

Schema 明确告诉 AI：“我们是一个实体，这是经过验证的信息。”

sameAs 属性将你的网站与其他权威来源连接起来，建立 AI 可验证的实体网络。

其他有助于权威的 schema 属性：

• hasCredential - 认证与奖项
• award - 行业荣誉
• memberOf - 行业协会
• review - 汇总评价数据

品牌权威的内容策略：

旧方法（外链）： 在任何愿意刊发的站点客座发文，获取外链。

新方法（提及 + 关联）：

1. 专家定位 让领导层在行业内容中被引用：

• HARO 采访
• 行业媒体
• 专家观点合集

每次以“[姓名]，[品牌] CEO”身份被引用，都强化品牌关联。

2. 研究与报告 发布原创研究，争取被引用：

• 行业报告
• 调研数据
• 趋势分析

其他内容引用你的研究，无需你主动请求，也能获得品牌提及。

3. 主题聚焦 不要什么都做。要成为某一细分的权威。

“[某细分领域] 专家” > “我们做市场营销相关的事”

AI 会将品牌与主题关联。聚焦越窄，关联越强。

4. 思想领导力 对行业话题持续输出观点：

• 会议演讲
• 播客露出
• LinkedIn 领导力输出

让品牌在多元语境下被提及。

AI 品牌权威相关数据：

对同品类 100 个品牌的分析：

核心洞察：

实体信号（Wikipedia、Wikidata、Knowledge Panel）和提及，与 AI 引用的相关性远高于传统 SEO 信号（外链、域名评分）。

表现好的品牌：

• 拥有 Wikipedia 页面
• 一年内被 100+ 篇文章提及
• 各平台实体信息一致
• 主题聚焦明确

表现差的品牌：

• 外链数据很好但被提及极少
• 没有实体存在（无 Wikipedia、Wikidata）
• 定位模糊（“我们帮助企业成长”）

初创品牌权威建立建议：

如果还不够 Wikipedia 知名度：

1. 先做 Wikidata 任何公司都能建条目，门槛低。 为 AI 系统树立实体存在感。

2. 积累知名度 Wikipedia 要求“来自可靠来源的重大报道”。 追踪媒体提及，累计 3-5 篇可靠来源的深度报道后，可能就够格申请。

3. 行业认可 上榜单、获奖、被分析师提及。 这些可作为可引用的权威来源，助力后续申请。

4. 创始人个人品牌建设 如果创始人有个人知名度，可以在其 Wikipedia 页面中提及公司。 个人品牌能带动公司品牌。

5. 专注自有实体完善 完善以下内容：

• Organization schema
• Google Business Profile
• LinkedIn 企业主页
• NAP（名称、地址、电话）一致性

时间表：

• 1-3 个月：Wikidata、schema、资料优化
• 4-6 个月：公关争取媒体报道
• 6-12 个月：为 Wikipedia 知名度做准备
• 持续：维护并更新实体信息

本帖让我有了全新思路，关键要点：

从外链到实体识别的转变：

• AI 更在意提及，而不仅仅是链接
• 实体存在（Wikipedia、Wikidata）是基础
• 信息跨来源一致性很重要

我们的行动计划：

短期（第1周）：

• 创建 Wikidata 条目
• 优化 Organization schema
• 审核各平台实体信息一致性

近期开启（第1-2月）：

• 公关聚焦品牌提及（不只关注外链）
• 确保报道中有品类定位
• 通过引用/评论实现专家定位

中期（第3-6月）：

• 发布原创研究争取被引用
• 积累 Wikipedia 申请资格
• 在细分领域建立主题权威

重点跟踪指标：

• 品牌被提及量（不只是外链）
• 实体存在（Wikipedia、Knowledge Panel）
• AI 引用频率（Am I Cited）
• 主题关联强度

核心洞察：

我们之前过度关注外链，其实应当优先实体识别。AI 权威来自于在权威场景中被持续提及和认可。

感谢大家的新方法论分享！