你如何研究人们在问AI什么问题？传统关键词研究似乎不适用

你说得对，传统的关键词研究并不直接适用。以下是新的研究框架：

1. 从客户语言开始

初期不要用关键词工具。去看：

• 客服工单对话
• 销售电话录音
• 客户访谈录音
• 新手培训电话

听听客户如何用自然语言描述问题，这正是他们会用来问AI的提示词。

2. 问题挖掘来源

3. 直接AI测试

列出你认为用户会问的50个提示词。 分别在ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini测试。 记录：谁被提及？引用了什么？缺了什么？

4. 监测工具

Am I Cited等工具可以追踪你在AI平台的可见性，展示哪些查询会触发你的品牌、存在哪些空白。

这就是查询研究，不是关键词研究。是完全不同的思维模式。

Reddit是做AI查询研究最好的免费工具。

为什么Reddit好用：

• 人们提问的方式就像问AI
• 包含详细背景
• 真正的问题，不是营销语言
• AI系统大量引用Reddit

如何在Reddit挖掘查询：

1. 找到你所在领域的子版块
2. 搜索推荐贴
3. 观察提问方式的模式
4. 记录人们提供的背景信息

示例搜索词：

• “what do you use for [类别]”
• “recommend [类别]”
• “alternative to [竞品]”
• “best [类别] for [使用场景]”
• “how do you [你能解决的任务]”

要提取的内容：

• 具体的问题措辞
• 用户提供的背景
• 跟进问题
• 哪些回答被点赞

我们一个下午在Reddit找到了80多种独特的查询模式，这些成了我们的AI优化目标。

销售角度：你的销售团队是查询研究的金矿。

潜在客户常问我们：

• “How does this compare to [竞争对手]?”
• “What’s the typical setup time?”
• “Does it integrate with [具体工具]?”
• “What size companies use this?”
• “What’s the pricing for [具体场景]?”

这些就是他们会问AI的提示词。

我们开始系统性记录这些：

1. 每次销售通话后，销售记录3个最常见问题
2. 每周复盘找出模式
3. 每月汇总出最常见问题
4. 提供给内容团队进行优化

发现： 70%的AI相关查询在关键词工具里根本查不到。它们很具体、有背景、以使用场景为导向，只会在真实对话中出现。

你的销售团队每天都与潜在客户交流，他们最清楚问题。去问他们。

系统化提示词测试流程：

第1步：建立初始提示词清单 从所有来源（客户语言、Reddit、销售等）汇总出50-100个提示词。

第2步：按意图分类提示词

• 认知类：“What is [类别]?”
• 考虑类：“Best [类别] for [场景]”
• 决策类：“[产品] vs [竞品]”
• 技术类：“How to [用产品完成具体任务]”

第3步：跨平台测试 每个提示词分别在：

• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Google AI Overview 测试

第4步：记录结果

第5步：找出模式

• 我们在哪些提示词表现强？
• 哪些存在空白？
• 哪些内容可以补齐空白？

第6步：优先排序 聚焦于那些你“应该出现却没出现”的高意图提示词。

这样你能得到可执行的查询清单，而不是只有搜索量的关键词。

专为AI查询研究设计的工具：

可见性追踪：

• Am I Cited - 追踪AI平台上的品牌提及
• SE Ranking AI Toolkit - AI可见性监测
• Profound - AI份额追踪

问题研究：

• AnswerThePublic - 问题可视化
• AlsoAsked - 问题关系
• Semrush “Questions”筛选 - 关键词问题

对话挖掘：

• Gong/Chorus - 销售通话分析
• Intercom/Zendesk - 客服工单分析
• Brand24 - 社交媒体提及追踪

目前的不足： 没有任何工具能像Ahrefs给出搜索量那样，给你“AI搜索量”数据，这类数据目前并未公开。

我们的做法：

1. 用传统工具发现问题
2. 用AI可见性工具追踪曝光
3. 用手动测试分析空白
4. 整合成优先级提示词清单

这比传统关键词研究更费劲，但对AI优化来说很必要。

我们如何对提示词进行分类和优先级排序：

类别1：品牌查询

• “[你的品牌] review”
• “Is [你的品牌] good?”
• “[你的品牌] pricing” 优先级：必须优化，AI里一定要占有自己的品牌。

类别2：对比查询

• “[你的品牌] vs [竞品]”
• “Alternatives to [竞品]”
• “Best [类别] tools” 优先级：高价值，高意图。

类别3：问题查询

• “How do I [你解决的问题]?”
• “Best way to [任务]”
• “What tools help with [挑战]?” 优先级：认知阶段，覆盖更广。

类别4：行业查询

• “What is [你领域的概念]?”
• “[行业] best practices”
• “[行业] trends 2026” 优先级：行业影响力机会。

我们目标是在品牌查询出现80%，对比查询50%，问题查询30%，行业查询20%。

不同类别需要不同内容类型。

查询研究是迭代的，不是一次性任务。

每月研究节奏：

第1周：新发现

• 分析最新客服工单
• 收集近期销售通话问题
• 监测Reddit/论坛
• 新提示词加入追踪

第2周：表现复盘

• 哪些提示词现在提及了我们？
• 哪些还没有？
• 有新竞争对手出现吗？
• 哪些内容被引用了？

第3周：空白优先级

• 价值最高的缺失提示词
• 哪些内容可以补齐空白？
• 哪些现有内容需优化？

第4周：行动计划

• 下月内容分配
• 优化优先级
• 新增追踪

AI搜索不断演变，查询研究不是项目，而是持续流程。

逆向分析竞争对手在AI的可见性：

1. 找出竞争对手强项 跨平台测试提示词：

• 竞争对手在哪些提示词出现而你没有？
• 他们被引用的内容是什么？
• 哪些措辞触发了他们的提及？

2. 分析被引用内容 当竞争对手被提及时：

• 被引用的是哪一页？
• 为什么内容值得被引用？
• 内容结构如何？

3. 找出他们的空白 他们在哪些查询没出现？

• 你能补这个空白吗？
• 哪些内容可以占据这些提示词？

发现示例： 竞争对手在“best [类别] for enterprise”有曝光，但在“best [类别] for startups”没有。

我们做了针对创业公司的内容，现在在创业相关提示词中占据主导，而他们主导企业市场。

了解竞争对手的查询覆盖面能发现新机会。

这彻底改变了我对研究的思考方式。新的打法：

数据来源（取代关键词工具）：

1. 客户支持对话
2. 销售通话记录
3. Reddit/论坛讨论
4. AnswerThePublic/AlsoAsked
5. 直接AI平台测试

研究流程：

1. 从各来源挖掘自然语言问题
2. 按意图分类（品牌、对比、问题、行业）
3. 跨AI平台测试
4. 记录可见性与空白
5. 按商业价值排序
6. 创建内容填补空白
7. 每月追踪与迭代

工具：

• Am I Cited用于可见性追踪
• 传统工具用于问题发现
• CRM/客服工具挖掘客户语言

核心思维转变： 不是“哪些关键词有量”，而是“人们在问什么问题，我们如何成为答案”。

感谢大家——这就是我需要的新打法。