什么是好的 AI 可见度评分？刚发现这个指标，完全不知道我的 34 分是糟糕还是还行

可见度评分最重要的是“上下文”。我给你一个参考框架。

通用基准线（大多数 B2B 行业）：

但重点是：

你的竞争对手 52 分，你 34 分，这 18 分的差距才是关键数据。这说明他们获取的可见度远超你。

各项分数的意义：

• 28% 提及率 对中型公司来说其实不算差
• 平均位置 3.7 是主要问题——有被提及但不够突出
• 与竞争对手的差距 说明这属于竞争问题，而不是绝对失败

对高层可以这样说：“我们有可见度，但在 AI 回答中始终被主要竞争对手压制。这影响了品牌被发现的机会。”

我跟踪了 40 多个不同行业品牌的可见度评分，经验如下：

行业基准非常重要：

• SaaS/科技：平均 45，头部 70+
• 电商：平均 38，头部 65+
• 金融服务：平均 52，头部 75+
• 医疗健康：平均 48，头部 72+
• B2B 服务：平均 35，头部 60+

原因分析：

线上内容和头部品牌多的行业，平均分更高。金融服务有大量权威内容。B2B 服务内容常常较少。

你的 34 分对应情况：

如果你属于 B2B 服务，34 分略低于平均但不算糟。如果是 SaaS，则还有较大提升空间。

我的建议：

18 分的差距才是关键。要深入分析他们为何分数更高：

• 内容更全面？
• 第三方报道更多？
• 品牌实体信号更强？
• 内容更新更频繁？

Am I Cited 有竞争对手分析功能，能帮助精确定位差距，非常实用。

分享下我们可见度评分的成长经历。

起步情况： 分数 28，平均位置 4.2

6 个月后： 分数 61，平均位置 2.1

关键提升动作：

1. 内容重构（影响最大）

   • 每篇文章顶部增加清晰摘要
   • 使用 H2 标题匹配常见问题
   • 增加带 schema 的 FAQ 部分
   • 结果：提及率从 22% 跃升到 48%

2. 第三方报道推广

   • 向行业媒体投稿
   • 在权威网站发客座文章
   • 被分析报告引用
   • 结果：位置从 4.2 提升到 2.8

3. 实体优化

   • 统一品牌命名
   • 完善 schema 标记
   • 建立 Wikipedia 页面
   • 结果：位置从 2.8 提升到 2.1

分数是分阶段提升的——内容调整 4-6 周见效，第三方报道需 2-3 个月。

别期待立竿见影，但 6 个月提升 33 分完全可实现。

我每季度都向董事会汇报可见度评分，汇报方式如下：

高管摘要：

“AI 可见度评分衡量我们品牌在 AI 生成答案中的曝光度，而买家越来越依赖这些答案作决策。类似 SEO 排名，这直接影响品牌发现和被考虑的机会。”

竞争框架：

“我们得分 X，主要竞争对手得分 Y。每 100 个潜在买家向 AI 咨询本类解决方案时，对方有 Z% 概率被优先展示，我们为 W%。”

趋势重点：

高层更关心趋势。即使分数低，月度持续提升也能体现进步。

我的追踪内容：

• 总分趋势
• 各位置占比分布变化
• 与前三竞争对手的声量对比
• 与品牌搜索量的相关性

实用建议：

尽量将可见度与业务指标关联。我们发现分数提升与演示申请量增长有相关性，这样商业价值就一目了然。

Am I Cited 的数据都能导出，季度复盘非常方便。

我是传统 SEO 转 AI 可见度新手，这个分数的概念类似 Domain Authority，但指标不一样。

给 SEO 人的解释：

• DA/DR = 你域名的权威度
• AI 可见度分 = AI 提及/引用你的概率

高 DA 不一定高可见度分，反之亦然。

我的发现：

高 DA 品牌的可见度分有个底线（通常 25+）。但天花板主要看内容结构和实体优化。

我们有 DA 70+ 的客户，可见度分只有 35，因为内容不便于 AI 抽取。也有 DA 35 的客户，可见度分 55，因为专门为 AI 做了优化。

启示：

SEO 权威是基础，但要提升 AI 可见度分，还需专门针对 AI 优化。不能想当然地以为两者直接相关。

小企业视角——我们刚开始时可见度分只有 12。十二分！

对手分数 40-50，我以为我们完了。但实际经验如下：

细分领域的优势：

宽泛问题很难赢，但针对本专业的细分问题，我们现在得分 65+。

具体做法：

1. 找出 20 个理想客户常问的细分问题
2. 针对每个问题做极其详尽的内容
3. 在 3-4 个行业网站获得引用
4. 聚焦于成为细分话题的专家

现在的分数分布：

• 总分：41（从 12 提升）
• 细分问题分：67
• 宽泛问题分：24

经验总结：

别试图面面俱到。先拿下你的细分领域。对你最重要问题的可见度分比总分更关键。

我们是一家专注可见度优化的机构，评分分析框架如下：

分数组成：

大多数工具的可见度分包含：

1. 提及频率（占 30-40%）
2. 位置权重（占 30-40%）
3. 引用类型（有无链接，15-20%）
4. 平台覆盖度（10-15%）

每项分数的意义：

• 频率低 = 被发现难
• 频率高但位置低 = 权威性不足
• 位置好但无链接 = 技术/结构问题
• 某平台好但其他弱 = 针对性短板

你的 34 分：

建议分解各项分数。28% 的提及率不算差，频率不是主因，3.7 的平均位置拉低了总分。

建议：

优先提升已被提及提示词中的排名，这比争取新提及更容易。通常是内容结构/质量问题，而非根本权威不足。

补充一点：可见度分的趋势比单点快照更重要。

我们曾遇到分数两个月从 48 跌到 31 的危机。调查发现：

• 竞争对手发起大规模内容营销
• 行业媒体开始频繁引用他们
• 他们的实体信号显著增强

经验教训：

你现在的 34 分只是基线。建议每周监测，关注：

• 你的分数趋势（升/降）
• 竞争对手变化
• 具体提示词的增减可见度

我用 Am I Cited 的预警功能——某些提示分可见度大幅下降时自动提醒，也因此及时发现了对手的内容攻势。

给高层建议：

既要展示当前基线，也要承诺持续追踪。“我们会每月汇报可见度分，并对比竞争对手 X 的进展。”

我们从一开始就围绕可见度分来制定内容战略，方法如下：

目标制定：

不设空洞目标，而是以竞争对手持平 + 细分领域领先为目标。

• 追平对手： 在共同问题上与主要竞争对手分差不超 5
• 领域自有： 我们创新方向的问题分数达 70+

资源分配：

按可见度差距分配内容投入：

• 差距最大 = 优先投入
• 已领先 = 保持，无需过度
• 对手主导 = 评估是否竞争还是转向相关问题

每周追踪内容：

1. 总体分数趋势
2. 细分领域分数
3. 新发现应监测的问题
4. 竞争对手动态

技术工具：

Am I Cited 监控 + Notion 规划内容 + 自建仪表盘做高层汇报。

你的 34 分只是起点，不是评判。现在就搭建追踪体系，系统性推进提升。

这个社区太棒了。给高层的总结如下：

表述方式：

“我们的 AI 可见度分为 34，主要竞争对手为 52。这意味着当买家用 AI 咨询本行业推荐时，对手被发现的概率远高于我们。”

情境说明：

• 34 分低于平均但不至于灾难
• 18 分的竞争差距是首要问题
• 平均位置（3.7）是最大短板

行动计划：

1. 建立持续监测，跟踪分数趋势
2. 找出高价值提示词，分析我们为何输给对手
3. 重构头部内容，提升 AI 可抽取性
4. 推动第三方报道增长
5. 每月汇报分数变化

目标：

6 个月内缩小与对手差距。目标：分数 50+，平均位置 2.5。

感谢大家，这个讨论串帮我理清了汇报思路。