79%的买家在购买决策中使用AI——我们如何让品牌被推荐？

你说得对——这确实是根本性的转变。数据如下：

消费者如何用AI购物：

关键洞察：

当AI影响>80%的决策时，转化率高达85.9%。 当AI影响很小（<20%）时，转化率仅32.6%。

这意味着： 如果你的品牌没出现在AI的考虑名单里，你就会在消费者知道你存在之前失去他们。

争夺客户的战场现在已经转移到AI平台内部了。

评价对AI购买推荐至关重要，原因如下：

AI分析评价关注：

• 实际使用场景（“我用这个来……”）
• 具体好处（“处理速度提升了50%”）
• 适合人群（“非常适合小团队”）
• 客观权衡（“电池一般，但……”）

66%的消费者在评价<5条时会犹豫。 AI会反映这种犹豫。

评价优化策略：

1. 提升评价数量

   • 购后邮件引导
   • 应用内评价弹窗
   • 合规激励评价

2. 鼓励具体反馈

   • 问具体使用场景
   • 让用户对比其他产品
   • 引导量化结果

3. 回复所有评价

   • 展现积极互动
   • 增补AI可用语境
   • 增强信任

4. 多平台分布评价

   • G2、Capterra、TrustPilot
   • Amazon（如适用）
   • Google商家资料

真实详尽的评价 > 大量泛泛的评价。

评价这点很有启发——我们在G2上的评价不错，其他平台却很少。

问题： 除了评价外，还有哪些内容能让AI更愿意推荐我们？

影响AI推荐的内容类型：

1. 对比页

• “[你的产品] vs [竞争对手]”
• 诚实且详细的对比
• 各自适用场景

2. 使用场景页

• “最适合[具体行业]”
• “[用户类型]如何用[产品]”
• 明确成果和好处

3. 功能深度解析

• 详细规格页
• 技术文档
• 集成指南

4. 含数据的案例

• “[客户]用[产品]达成了X”
• 量化结果
• 具体实施细节

5. FAQ内容

• “[产品]适合我吗？”
• “[产品]价格多少？”
• “[产品]和……相比如何？”

6. 选购指南

• “如何选择[品类]”
• 决策框架
• 功能对比表

这些内容能够直接回答用户向AI提出的问题。

注意：不同AI平台的推荐逻辑不同。

ChatGPT：

• 严重依赖训练数据
• 看重Wikipedia、权威来源
• 引用频率在增加（约28%的回复）

Perplexity：

• 实时网页搜索
• 直接引用来源
• 注重新鲜且详细的内容

Google AI Overviews：

• 与Google搜索排名挂钩
• 大量使用结构化数据
• 看重E-E-A-T信号

建议：

追踪你在所有平台上的可见度。有可能你在ChatGPT“隐身”，但在Perplexity很突出。

用Am I Cited监控多平台表现，发现空白点。

关键但常被忽视的一环：AI到购买的衔接。

研究显示：

• 78.2%的人在AI推荐后进入传统渠道
• 24.2%去Google
• 20.3%去Amazon
• 18.6%进品牌官网
• 70%最终完成购买

这意味着：

1. 你的网站要与AI推荐一致

   • 如果AI说“适合视频剪辑”，你的落地页也要强调这点
   • 信息不一致会增加阻力

2. 确保被搜索到

   • AI推荐后，用户常去Google搜你的品牌
   • 品牌词SEO要做到位

3. Amazon存在感重要

   • 20%直接去Amazon
   • Amazon页面要与AI信息一致

4. 每一步都要去除阻力

   • 价格透明
   • 结账便捷
   • 信任背书

AI推荐只是第一步，要把链路闭环。

我的行动总结：

立刻要做的：

1. 审核我们在ChatGPT、Perplexity、Google AI的可见度
2. 针对前三大竞争对手制作对比页
3. 在G2和TrustPilot发起评价增长活动
4. 优化产品页，突出具体使用场景

要制作的内容：

1. “[产品] vs [竞争对手]”对比页
2. “最适合[行业]”落地页
3. 有量化结果的案例
4. 全面FAQ，覆盖AI常见问题

追踪：

• 用Am I Cited监控
• 每周测试AI主流购买问题的推荐情况
• 追踪推荐排名和语境

这已成为我们市场策略的核心部分。

Answer Engine Optimization（AEO）已成为新赛道：

传统SEO： 争取关键词排名 AEO： 成为AI回答时引用的权威来源

购买类AEO关键策略：

1. 基于问题的内容

   • 模拟用户向AI提问的方式
   • “哪种[品类]最适合[用途]？”

2. 直接给出答案

   • 先给推荐结论
   • 再补充细节支持

3. 结构化、可提取格式

   • 对比用表格
   • 功能用要点
   • 规格清晰

4. 权威信号

   • 作者专业背景
   • 引用和参考
   • 第三方认证

你的内容要便于被抓取和引用，而不只是阅读。

如何衡量AI对购买决策的影响：

直接追踪：

• 监控AI对购买问题的推荐
• 追踪品牌在AI回复中的提及频率
• 对比与竞品的排名表现

间接信号：

• 品牌词搜索量（AI推荐后会提升）
• 直接流量质量（AI引流转化率更高）
• “你是如何知道我们的？”问卷

销售团队情报：

• 统计销售电话中AI被提及的情况
• 记录竞品被AI推荐的频率
• 了解潜客的AI调研行为

与营收挂钩：

• AI可见度评分与销售线索相关性
• AI认知客户的转化率
• 与被AI推荐竞品的胜率

AI可见度已成为营收领先指标。

专为AI推荐优化的结构化数据：

产品schema要素：

{
  "@type": "Product",
  "name": "Your Product",
  "description": "具体且突出使用场景",
  "brand": {...},
  "offers": {
    "price": "X",
    "priceCurrency": "USD"
  },
  "aggregateRating": {...},
  "review": [...],
  "additionalProperty": [
    {"name": "适用场景", "value": "..."},
    {"name": "理想客户", "value": "..."}
  ]
}

SaaS类SoftwareApplication schema：

• 增加applicationCategory
• 列出功能清单
• 标注集成

产品页FAQ schema：

• “适合哪些人？”
• “与同类产品对比如何？”
• “可实现什么效果？”

结构化数据让你的产品属性可被AI提取推荐。