你实际上在跟踪哪些AI可见性KPI？传统SEO指标已不再适用

我一直在构建AI可见性测量框架。这是完整的体系。

AI可见性KPI框架：

第一层：核心可见性指标

第二层：质量指标

第三层：业务影响代理

这是我们用的仪表盘结构：

管理层仪表盘（每月）

运营仪表盘（每周）

用到的工具：

• Am I Cited → 引用数据导出
• GSC → 搜索数据
• GA4 → 流量模式
• Looker Studio → 仪表盘

自动化：

每周邮件包含：

• 引用数量变化
• 新出现的查询
• 竞争动态
• 行动建议

B2B的AI可见性指标：

B2B专属KPI：

我们如何追踪AI来源线索：

1. “你是如何知道我们的？”表单，含AI选项
2. 销售在初步沟通中询问
3. CRM中设AI发现字段

我们的数据：

AI发现线索成交更快，金额更大。

业务论据：

这些数据比单纯的引用数量更能证明投入价值。

竞争测量至关重要：

竞争性框架：

我们的跟踪方法：

针对50个重点查询：

• 谁被引用？
• 在什么位置？
• 情感如何？

每月竞争报告：

战略洞察：

我们在产品和问题查询上占优，但对手A在行业领导力上领先。

行动：加大行业内容投入。

有效的报告节奏：

每日（自动提醒）：

• 重大引用变化
• 竞争对手动态
• 准确性问题

每周（运营复盘）：

• 引用率趋势
• 新机会
• 内容表现
• 快速可实现的成果

每月（管理层）：

• 可见性得分趋势
• 竞争位置
• 业务影响代理
• 投资建议

每季度（策略）：

• 目标进展
• 策略评估
• 预算分配
• 下季度重点

每半年（业务）：

• ROI分析
• 归因相关性
• 项目迭代
• 基准对比

要点：

日/周=战术 月/季=战略

不要让管理层被日常数据淹没。

AI回答中的情感很重要：

情感类别：

我们的跟踪方法：

每周测试20个查询：

• 记录描述方式
• 分类情感
• 跟踪趋势

影响情感的因素：

洞察：

你无法完全控制AI情感，但可以通过赢得媒体和社区口碑来影响它。

这正是我需要的。这是我更新后的KPI框架：

AI可见性测量的完整体系：

核心指标（每周跟踪）：

质量指标（每月跟踪）：

业务代理（每月跟踪）：

竞争（每月跟踪）：

报告节奏：

• 每周：运营指标、机会
• 每月：管理层仪表盘
• 每季度：战略复盘

归因方法：

相关性 > 直接归因：

• 引用率→品牌搜索（30天滞后）
• 可见性→线索质量
• 覆盖率→市场认知

感谢大家——这个讨论串让我搭建了完整的测量框架！