你如何发现哪些提示会（或不会）在AI中触发你的品牌？分享我的发现流程

这是每个开始追踪AI可见性的人都会面临的核心挑战，你并不孤单。

对我来说的突破在于：谷歌搜索是提示发现的金矿：

1. People Also Ask (PAA) ——这些就是用户真实提问。当你在谷歌搜索某个内容时，那些可展开的问题框？每一个都是潜在的AI提示。用户向AI助手提问时就是用这些问题。

2. 相关搜索 ——在谷歌搜索结果底部。这些展示了用户围绕你的主关键词进一步探索的路径。

3. 自动补全建议 ——在谷歌开始输入，就会出现联想建议。这些都是高频查询模式。

**手动版：**在谷歌上搜索你的主要主题，把所有PAA问题和相关搜索截图，转化为提示。

**自动版：**Am I Cited会自动完成这些。当你监控任何包含谷歌搜索的提示时，它会抓取所有PAA问题和相关搜索，然后作为新提示建议呈现。点一下就能加入监控。

发现是成倍增长的——你监控的提示越多，发现的建议就越多。

分享一下我的系统方法。我称之为“提示扩展框架”：

第一层：已知关键词 从你的品牌、产品名称和主要品类词开始。这是基础。

第二层：用户意图变体 对每个第一层术语，探索：

• “最佳[品类]”
• “如何选择[品类]”
• “[品类] vs [品类]”
• “[用途]的[品类]”
• “[品牌]适合[用途]吗”

第三层：相关问题 这就是谷歌PAA大显身手的时候。你找到的每一个PAA问题都会引出更多问题。是用户意图的兔子洞。

第四层：长尾发现 结合使用场景+功能+情境。例如：“适合预算有限远程团队的最佳项目管理工具”——虽然具体，但AI就是会被问到这些。

**关键见解：**你不是只在追踪你的品牌，而是在追踪每一个你的品牌应该出现的问题。这其实比大多数人想象的范围大得多。

从数据的视角来说，我总结了提示模式：

高价值提示的特征：

• 在多个PAA框中出现的问题（高搜索量）
• 竞争对手被提及而你没有的提示（机会空白）
• 具有商业意图的问题（“最佳”、“推荐”、“我应该用吗”）

低价值提示，可降低优先级：

• 非常泛泛的问题（太宽泛，无法获得具体品牌提及）
• 高度技术类的问题（除非你做的是这个细分领域）
• 已被百科类答案主导的问题

我用Am I Cited的建议出现频率功能来排序优先级。如果某个建议在我监控的提示中出现10次以上，那对我的受众肯定很重要。

**小技巧：**不要把所有建议都加进来，要有策略。高质量覆盖胜过数量。

作为电商网站运营者，提示发现彻底改变了我们的策略。

我的具体例子： 我们卖人体工学办公家具。最初追踪的是“最佳人体工学椅”之类的提示。很常规。

通过PAA发现，我们找到了诸如：

• “程序员推荐什么椅子”
• “站坐交替办公桌的人体工学搭配”
• “解决游戏引起背痛的椅子”

这些都是金矿。不一样的用户群体，我们之前根本没主动覆盖。

批量添加功能太关键了——一次会话就找到了15个相关建议，全部加上同一个标签和日程。如果手动，加起来会非常耗时。

现在我们跨不同用户群体追踪了120多个提示。AI可见性覆盖从大约仅30%相关查询提升到了接近80%。

讨论很精彩。我来补充一下为什么这种发现方法有效：

AI系统是基于搜索模式训练的

谷歌People Also Ask和相关搜索中的问题，反映了：

• 真实用户行为
• 自然语言表达
• 常见查询结构

用户向AI助手提问时，通常也用类似的表达。PAA问题本质上就是未来人们会问ChatGPT、Perplexity等AI的问题预览。

良性循环：

1. 用谷歌搜索集成监控提示
2. 从PAA/相关搜索发现新提示
3. 添加相关的到监控列表
4. 新提示又会发现更多建议
5. 你的覆盖面持续扩展

我见过有品牌用这种方法6个月内从20个提示扩展到300+。关键是要持续——每周查看建议并添加相关项。

**注意：**不要因为某些建议看起来不太相关就忽略。有时候最好的机会就在你没考虑到的相关话题里。

我们是小型创业公司，给预算有限的人一个“极简版”：

手动PAA挖掘（免费但费时）：

1. 列出你最重要的20个关键词
2. 在无痕模式下谷歌搜索每一个
3. 点开所有PAA问题（展开后会有更多）
4. 用表格记录所有问题
5. 对PAA问题本身再次搜索（会有更多PAA出现）
6. 每周重复

一个月后你就会有100+条提示思路。

什么时候需要升级工具？ 当手动流程每周花费超过2-3小时时，自动化工具就物超所值了。我就是发现自己每月花半天在提示发现上，才换成了Am I Cited。

自动建议功能现在每月大概能为我节省10小时，还能发现我自己漏掉的内容。

我们为不同行业的客户管理AI可见性。关于提示发现，我们的经验是：

按行业——有效做法：

电商： 产品对比提示，“最佳X用于Y”模式，“X vs Y vs Z”对比。PAA在这里极有价值。

B2B SaaS： 问题-解决方案提示、功能对比、集成相关问题。相关搜索经常揭示竞争定位。

本地服务： 地域性变体，“附近”模式（对AI的相关性稍低），评价/口碑类问题。

金融/法律： 合规性问题，“X在Y合法吗”，流程说明。价值高但竞争激烈。

我们的流程：

1. 用谷歌搜索集成设置初始提示
2. 运行2周以收集建议
3. 每周与客户一起复查建议
4. 批量添加相关项（初期通常每周10-20条）
5. 持续循环——发现永无止境

那些持续参与建议评估的客户，表现总是优于“设好就不管”的客户。

从产品视角补充一下。我加入公司时，他们只追踪了15个提示。就为一个有50+功能、几十种用例的产品而言。

发现流程带来了：

• 用户真实会问的200+个独特问题
• 40+个竞争对手对比查询，我们当时完全没有曝光
• 我们从未考虑过的功能相关问题（比如“X有Y集成功能吗”）

**最让我惊讶的是：**长尾提示往往有更多可见性机会。泛泛的“最佳CRM”——竞争激烈。“适合房地产团队并带有自动跟进功能的最佳CRM”——我们其实能赢得曝光。

**我的建议：**不要只盯着品牌词。最大机会在于那些你应该出现但目前没有出现的品类和用例问题中。

建议发现功能简直就是为AI可见性做关键词研究。非常有价值。

这个讨论太有帮助了。我得到的主要启示：

立即行动：

1. 给我监控的提示开启谷歌搜索集成功能（之前只做了AI平台）
2. 检查PAA/相关搜索建议，这些建议很可能已经在积累了
3. 设立每周流程，定期复查并添加相关建议

战略转变：

• 从只关注品牌词转向品类和用例问题
• 认识到发现是持续进行的，不是一锤子买卖
• 利用出现数据来优先决定要添加哪些建议

**最大体会：**我过去只局限于自己能想到的提示。真正的机会在于用户实际会问的提示——这远比市场人员想的更广且不同。

感谢大家。一个月后我会带着扩展追踪的反馈来分享。