AI 搜索的崛起,不仅改变了人们获取信息的习惯,更直接改写了搜索营销人员的工作规则。 哪怕你在传统搜索里排名靠前,AI Overviews(AI 概览)也可能在用户点击前,悄悄瓜分您的流量。当用户在 ChatGPT 等 AI 工具里提问时,优先出现的可能是竞争对手;你的品牌要么消失在答案中,要么被错误解读。 想要破局,就不能再只盯着Google排名。你需要升级目标:在搜索引擎与 AI 平台实现全域可见,让用户无论用什么方式搜索,都能第一时间看到你。 Semrush One 作为一体化解决方案,它能帮你全面衡量、高效管理、持续提升品牌在各搜索场景的可见度,真正抓住 AI 时代的流量主动权。 以下是使用它一步步评估品牌 AI 搜索表现的实操指南。 在 Semrush One 中,你可以在一个平台内同时获得两套强大的工具包:SEO Toolkit 和 AI Visibility Toolkit。两者打通后,会形成统一的数据看板与自动化报告,整合传统 SEO 表现和 AI 时代新可见度数据,让你一眼看懂全域搜索现状。 你可以从 Domain Overview 入手,快速回答一个核心问题:“我的品牌在全网搜索中的真实可见度到底怎么样?” 这个看板会一次性呈现两类关键数据: 传统 SEO 核心指标:权重(Authority Score)、自然流量(Organic Traffic)、关键词排名(Keywords Ranking)和外链(Backlink)等 全新 AI 可见度信号:AI 可见度得分、引用页面(Cited Pages)、提及次数(Mentions)、LLM 提及情况 如下图所示,点击任意蓝色数字,即可查看更详细的数据。 (Warby Parker获得20.1K次AI提及和7.1K个引用页面) AI 可见度核心指标一目了然: AI 可见度评分:相对竞争对手,你的品牌在 AI 平台中的被提及频率 被引用页面:在 AI 回答中实际引用了你网站的哪些页面 提及次数:品牌在 AI 生成回答中出现的总次数 按大模型分类提及:具体是哪些大语言模型在回答中提到你的品牌 重新运行该页面并输入竞争对手,即可直观对比你与竞争对手的AI可见度表现。 例如,把上图 Warby Parker 的数据与其竞争对手进行对比: (Zenni Optical) (Eyebuydirect) 只需点击几下,我们就能看到: Warby Parker 在 AI 可见度评分和 AI 搜索提及次数方面领先 Zenni Optical 有最高的权重和自然搜索流量 Warby Parker 在付费流量上投入最多,本月预计获得 556.2K 次付费搜索访问量 因此,你可以快速看到不同竞争对手在整个搜索版图中的表现差异。 接下来,打开 Visibility Overview 进行 AI 可见度检查。这一步的核心意义是:先建立基准线,看看您目前在各大 AI 搜索平台上到底表现如何。 要查看此报告,只需点击“Domain Overview”中的 AI Visibility 得分,或导航至左侧菜单中的“AI Visibility Toolkit”。 AI Visibility 得分会显示你在相关提示词(prompts)和话题(topics)里 AI 平台提及你品牌的频率。 该看板每月更新,并保留完整历史记录,也就是说,你能长期追踪一个关键问题:你的 AI 可见度是在变强,还是在变弱? 向下滚动到看板下方,即可查看包含您品牌当前优势和机会的表格。 你会看到五个可切换的列表: 表现良好的话题:你的品牌已经被提到的话题 话题机会:竞争对手被提到但你没有的话题,可用于制定内容策略 被引用来源:AI 在你所在领域最常引用的外部网站 来源机会:竞争对手被提到而你没有时 AI 引用的网站,可用于外链与合作 被引用页面:AI 引用你网站上的哪些页面,也就是哪些内容正在贡献可见度 每一个 “缺失的提及(Missed Mentions)”,本质都是一次流量与曝光机会的流失,也对应着潜在的业务增长空间。 从这份报告中,你将发现: 哪些话题能触发 AI 回答并主动提到你的品牌 哪些领域是竞品占据、而你完全空白的机会区 你在各大 AI 平台中的声量份额与行业位置 哪些内容缺口、结构短板正在拉低你的整体 AI 可见度 你还可以通过筛选,清晰区分你的优势项(如表现好的话题、高价值被引用页面) 和机会项(空白话题、语料来源机会),并据此制定下一步行动策略。 要在 AI 搜索中胜出,需要找出竞争对手被引用而你未被引用的地方,这就是所谓的 AI 可见度差距分析。它和传统 SEO 差距分析逻辑相似,但核心关注点是 AI 平台在你所在领域如何引用品牌。 你可以使用 Competitor Research(竞争对手研究)报告来完成分析: 首先,输入你的域名,再输入最多 4 个竞争对手域名。如果暂时不确定竞品,也可以从工具提供的智能建议列表开始。 报告中显示了每个竞争对手 AI 可见性 、提及次数和受众规模方面的表现。 与“Visibility Overview”报告一样,“Competitor Research”报告也会保存历史数据,以便您逐月了解趋势。 如下图所示,结果页的表格还可以为您提供如何提升市场份额的思路。 通过“Missing”和“Weak”选项卡,你能找出竞争对手被提及而你未被提及的话题,这些发现可以帮助你: 找到竞品在 AI 回答中占据优势的话题缺口 发现持续偏向竞争对手的提示词类型 在他人进场前建立优势,优先抢占先发机会 AI 在每个话题下,通常只会优先引用 3–5 个可信来源。一旦你的品牌不在其中,就很可能从用户的 AI 对话中消失。 所以,你的长期目标是在整个话题领域中保持持续存在,而非仅获得零星提及,这有助于建立品牌权威和 AI 可见度。 Semrush 研究数据显示:大语言模型带来的流量价值最高可达传统搜索流量的 4.4 倍。 这是因为,AI 带来的访客通常是更成熟的潜在客户,他们正处在对比方案、追问细节的阶段,并已准备好采取行动。 现在,正是扩大你在 AI 搜索结果中 “存在感” 的最佳时机。 当你完成与竞争对手的基准对比、明确自身位置后,下一步就是深入挖掘增长机会。 想在 AI 搜索中站稳脚跟,还需要了解:用户到底在向 AI 问什么? Prompt Research 能帮你做到: 挖掘你所在领域高相关且高搜索量的话题 查看某一话题下,哪些品牌被 AI 提及最多 评估话题的 AI 搜索量、优化难度与竞争强度 理解用户提示词背后的真实意图与决策动机 挖掘可提升 AI 提及率的内容机会 下图展示了与 eyeglasses(眼镜) 相关的所有话题中,被 AI 提及最多的品牌排名。通过这类数据,你可以快速判断特定细分领域的竞争格局。 提示词(Prompts) VS 关键词 你可以把提示词研究,理解为 AI 时代升级版的关键词研究。核心目标依然是深度理解受众在问什么、真正的痛点是什么,但表达方式有所不同。 简单来说,提示词比传统关键词更长、更具体、更依赖上下文,更像一段完整的 “真实对话”,而不是几个零散词语。 一个典型的 AI 提示词,可能会包含这几类信息: 一个角色(比如:小企业主) 一个具体情境(比如:刚成立的环保初创公司) 一个清晰的结果诉求(比如:推荐最好用的工具) 因为提示词通常非常具体,表达方式千差万别,如果像传统 SEO 那样逐个追踪高价值关键词,效率会极低,也很难实现规模化优化。 这也是为什么 Semrush 的数据库采用话题级指标,而不是只盯着零散的单个提示词。 注:为了提供一个切实可行且基于实际的提示词数据库,Semrush 首先从 AI 搜索点击流数据和 Google AI Overviews 关键词数据集中获取了数十亿条真实提示词。然后,将该数据集整理成有意义的话题,去除重复项并简化措辞。这样既保留了提示词的原始意图和语义,又避免了提供随机且不相关的提示词,最终得到了基于真实 AI 用户行为的话题。 首先,在 Semrush Prompt Research 工具搜索栏中输入一个话题。 你将看到一组核心指标,帮你直观判断这个话题值不值得做、机会有多大。 工具会直接呈现的核心评估指标包括: 相关话题 AI 搜索量:预估用户在各类 AI 平台上围绕该话题的提问频率,以“话题”维度衡量而非单一提示词。 话题数量:与输入关键词相关的话题集群总数。 提示词数量:Semrush 提示词数据库中,构成这些话题的单条提示词数量。 用户搜索意图:对话题下所有提示词的背后意图进行拆解,其中“任务意图(Task intent)”代表用户希望 AI 执行某项操作或生成特定内容的明确需求。 被提及品牌数:该话题下,各类大模型回答中被提及的独立品牌数量。 引用来源域名:AI 回答在相关话题中,作为参考依据被引用的网站域名。 同时,你还可以点击monitor,持续跟踪重点提示词的变化趋势。 越是高度具体、场景化的提示词,越能精准捕捉目标客户最真实、最原生的表达方式。同时,持续跟踪这些高价值提示词,有助于你量化优化效果,并监控新出现的竞争对手(后续会展开详细讲解)。 仅仅知道 AI 平台是否提及你的品牌还不够,还必须了解它们是如何提及你的品牌。 例如,Coalition Technologies 曾遇到过这样的问题:ChatGPT 在回答相关问题时,误将其户外装备产品标注为“采用过时技术(outdated technology)”,这无疑会直接影响品牌口碑和潜在客户的购买决策。 这并不是过时或老旧的技术,我们谈论的是军用剩余物资。但当时的品牌舆情明显偏向负面。我们不得不更新“About(关于我们)”页面、首页以及社交媒体资料上的信息,以引导公众认知回归事实。 Jordan Brannon Coalition Technologies 总裁 而借助 Semrush 工具,他们精准定位到了这一误解的来源,并且通过针对性优化,成功将品牌在 AI 回答中的舆情倾向,引导向更正面、更客观的方向,有效挽回了品牌形象。 AI 引用中的正面情绪,能持续强化用户信任与品牌认知;反之,负面情绪则可能在不知不觉中削弱这两者,甚至造成不可逆的影响。 因此,你可以使用 Semrush 的 Brand Performance(品牌表现) 报告,持续监控 AI 平台如何呈现你的品牌。 在这里,你会获得 4 个视图: Brand Performance(品牌表现):对标你与竞争对手在 AI 平台上的声量份额与情绪表现 Perception(品牌认知):用于理解你的品牌情绪表现为何这样,以及它如何随着时间变化 Narrative Drivers(话题驱动因素):查看哪些问题与引用来源,正在推动你所在领域的话题走向 Questions(客户真实问题):精准分析行业内人们最常问的核心话题,贴合用户需求优化品牌应对策略 AI 回答中的负面情绪,看似细微,却可能毁掉你几个月的品牌建设成果。而且,负面认知一旦形成,再想扭转就会付出成倍成本,所以越早发现、越早干预,越能在它影响公众认知之前,及时调整方向、规避损失。 更实用的是,当你启动品牌优化动作后,还能在 Perception 报告中,实时追踪正面情绪的时间变化曲线,直观看到优化效果,及时调整优化策略。 值得一提的是,这些报告数据会每周自动刷新,这意味着,一旦品牌在 AI 中的情绪表现出现下滑趋势,你能第一时间捕捉到信号、快速做出反应,同时也能长期追踪优化动作的效果,避免盲目调整。 除此之外,通过报告中“Key Business Drivers by Frequency”的图表,你还能进一步深入分析:在 AI 的认知里,你的品牌在哪些方面领先于竞争对手,又在哪些方面处于落后地位,精准找到优化的发力点。 从本质上来说,这些报告就相当于一份“AI 视角下的专属竞品分析报告”。 更重要的是,它会主动暴露一些你可能完全没意识到的品牌盲区,比如: 来自负面论坛帖子的错误描述 针对新产品更新、新功能上线的内容覆盖缺失 当你逐一排查并解决这些盲区后,就能逐步修正 AI 中的品牌叙事,改善 AI 平台对品牌的描述方式,让品牌形象更贴合预期。 在明确自己的位置和差距后,下一步就该采取行动了。 想要获得更多 AI 提及(mentions)和引用(citations),你的内容必须做到三点:直接、可信、清晰。 AI 平台更偏好能直接回答问题、信息清楚且事实明确的内容。 你可以从这几个方向入手: 先给答案:比如,提示词是“什么是关键词研究?”,回答时先写定义,而不是先陈述背景。 用简单、具体的表达,不要堆砌术语:与其写“我们的革命性解决方案采用前沿技术……”不如写“我们的工具可以找到竞争对手遗漏的高流量关键词。” 用数据、案例和例子支撑观点:AI 平台更信任有研究和数字支撑的内容。所以你可以在内容中加入相关统计数据与研究结果,或者更进一步,直接做自己的研究和原创数据。 你可以这样做: 让每一段开头与标题表述一致:比如标题是 “如何建立外链”,那这一节的第一句话就可以写“要建立外链,你需要……” 使用 AI 更容易解析的结构化格式:比如带表格的对比文章、FAQ 问答板块,这类内容表现通常特别好。 清晰提及关键实体,但避免无意义类比和废话 AI 平台引用的来源不仅是品牌官网,还包括大量外部平台。像 Reddit、YouTube、LinkedIn 等,都是 LLM 最常引用的域名来源。 这意味着什么? AI 平台并不会只爬取你的网站内容,它们会从你在互联网上的整体印象和品牌口碑中获取信息。Reddit、YouTube、LinkedIn 等平台,都是 LLM 经常引用的来源。 你可以这样做: 在 Reddit、Quora 这类论坛真实参与讨论,重点是提供有帮助的回答。 在外部平台发布客座文章目的不仅仅是做外链,更重要的是:让你的品牌在全网获得更多被提及的机会。同时,你还可以把内容二次分发到 Medium、Substack、Linkedin,让每一篇内容的价值最大化。 建立 YouTube 内容矩阵,YouTube 是 AI 搜索结果中最常被引用的域名之一,在该平台持续保持存在感,也能帮助你在受众心中建立信任。 利用你在Prompt Research(提示词研究)里的发现,把内容优先级放在这些话题上: AI 搜索量高,但竞争仍在可控范围内 你拥有独特的专业能力或数据优势 用户意图与你的业务目标高度匹配 需要记住的是:AI 平台在每个话题下通常只会引用 3-5 个来源。所以你的目标应该是:在该话题领域内被持续引用,而非仅获得零星提及。 被 AI 引用可能发生得很快,但想要长期稳定的可见度,你必须持续做到:高质量、强可信度,以及品牌信任的积累。 AI 的输出变化非常快,为了跟上这种节奏,你需要使用 Prompt Tracking(提示词追踪),持续更新你在 ChatGPT 和 Google AI Mode 中的可见度表现。 Prompt Tracking 集成在 Semrush 的 Position Tracking 工具里,所以你可以在同一个页面里,同时监控 SEO 排名和 AI 可见度表现。 提示词追踪指标: 每日可见度变化及长期趋势 当你获得或失去可见度时的提醒 一个展示竞争品牌的看板 洞察哪些内容带来了 AI 引用 可导出的报告,方便团队共享 每日追踪的意义在于:把假设变成数据驱动的优化,而且它的设置步骤非常简单。 你可以直接从 Visibility Overview、Competitor Research 或 Prompt Research 报告中,将提示词添加到追踪活动中。 或者,你也可以直接进入Prompt Tracking,然后选择 ChatGPT 或 AI Mode 来完成设置。 接下来,你需要输入要追踪的提示词。 AI 提示词往往更长、更具体,它们经常能暴露出用户的角色、痛点和结果诉求。因此,你应该追踪那些最能反映你理想客户画像的自定义提示词。 例如,与其追踪这种“关键词式”的列表,如“处方眼镜”、“女士眼镜”、“线上售卖的防蓝光眼镜”。不如追踪更真实、更具体的提示词,如 在网上哪里可以买到大牌品质的眼镜,但不用花 400 美元? 适合经常旅行的人佩戴的 UV 防护的平价处方太阳镜? 如果我没有视力保险,哪里可以买到好看又时髦的眼镜? Warby Parker 的居家试戴服务和去线下店买眼镜相比怎么样? 点击 Start Tracking 即可启动工具,当它完成数据采集后,你就会得到一个可每天更新的监控看板。你可以用这些信息来判断:到底哪些策略正在推动你在 AI 平台上的可见度提升。 使用 AI Search Site Audit,你可以检查 AI 爬虫是否能够正确访问、理解并引用你的内容。 你只需要在 Semrush 里设置 Site Audit,该工具会爬取你的网站,并给出一个 AI 搜索健康评分。 该评分包含在每次网站诊断结果里,所以你可以非常快速且频繁地评估:你的网站是否适配 AI 搜索算法。 哪些问题最容易限制 AI 可见度? 在 robots.txt 中屏蔽了 AI 爬虫 缺少 llms.txt 文件,或配置不正确 内链结构薄弱,导致 AI 系统理解混乱 结构化数据不完整或质量较差 内容格式不利于 AI 平台处理与解析 现在就修复这些问题,可确保你的内容在 AI 系统持续演进的过程中,依然保持:可索引、可理解、可引用。 通过 Semrush One,你可以在一份报告里同时查看 AI 可见度与传统 SEO 表现。 你可以把仪表盘、表格和图表组合在一起,重点呈现: AI Overviews 的增长趋势 传统 SERP 表现与 AI 提及(AI mentions)的并列对比 两个渠道分别带来的流量影响 搜索引擎和 AI 平台上的竞争对手表现 AI SEO 投入带来的 ROI 与转化 报告的输出也十分灵活,无需复杂操作:你可以直接将生成的报告导出为 PDF,或保存为在线看板,还能连接 Looker Studio 进行个性化定制,适配不同的汇报、复盘场景。 在My Reports里,你既可以从空白开始,也可以直接使用现成模板,例如: AI 品牌表现 营销报告 AI 流量报告 Google Analytics 4 以及更多模板 在报告构建器里,你可以直接把各种组件拖拽进 PDF。 你还可以添加话题、截图、文本说明、个人备注等。 一些常用的拖拽组件包括: 来自 GA4 的 AI 流量概览 AI 品牌表现 关键词排名追踪 用于截图和标题的排版工具 最后,你还可以把报告保存为在线仪表盘,让团队随时查看进展,持续进行数据复盘与汇报。 在当下的 AI 搜索时代,有一个核心趋势愈发明显:那些既能守住传统 SEO 排名优势,又能主动拿下 AI 引用和提及的品牌,会获得不可替代的先发优势。而那些选择观望、迟迟不行动的品牌,后续往往会发现,自己已经陷入难以追赶的被动局面。 借助 Semrush One,你可以: 建立当前的 AI 表现基准 找到明确的增长机会 针对 AI 平台优化内容 输出洞察报告量化投入效果 你的竞争对手已开始布局 AI 搜索优化,别让竞争对手夺走你的领先优势。 Semrush是全球知名数字营销工具,拥有包括:竞争对手流量分析,网站排名跟踪,外链分析,关键字研究,PPC广告分析,网站分析,社交媒体监控和内容规划等服务。 Cross Border Digital是Semrush在中国的重要战略合作伙伴,也是目前中国唯一的Semrush官方授权一级代理,我们已创建Semrush官方学习群,感兴趣的朋友请扫描下方二维码入群交流! 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