AI搜索已经在决定谁会被推荐，谁会被忽视，无论你是否意识到，这些决定正在当下发生。
观众越来越倾向于向AI直接提出决策性问题，比如雇谁或选择哪个工具，而不是在谷歌中输入简短的关键词。AI的回应是推荐它已经信任的品牌，而不是显示多个选项。
在AI搜索中，可见度不是你以后才去优化的事情，而是你现在就需要培养的东西。在这篇文章中，我将讨论在AI搜索中获得提及的七个最佳策略。
关键要点
- AI搜索工具基于信任、声誉和真实世界验证来推荐品牌，而不仅仅是关键词排名。
- 评论、品牌提及和持续不断的公开讨论会强烈影响AI的推荐。
- 漏斗中部和底部的内容比基础信息内容更容易获得AI提及。
- 每个AI平台（ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity、Gemini）依赖不同的数据源和信任信号。
那么，事不宜迟，让我们开始吧。
1 AI搜索实际上是如何运作的（为什么仅靠SEO不够）
要理解为什么传统SEO不再足够，你首先需要理解一个残酷的事实。
AI搜索工具重视的是情境和情感，而不是传统的基于链接的权威。它们不会实时抓取网页，也不会根据关键词和反向链接来排名页面。
相反，它们通过综合从数百万在线来源、网站、评论、论坛、社交媒体和商业列表中学到的知识来预测答案。
这是因为AI重视情境和情感，即观众如何讨论一个品牌，胜过简单的基于链接的权威。
结果可见度发生了重大转变。虽然传统SEO能帮助你被收录，但AI搜索奖励的是可信度、声誉和人类验证。
如果你的品牌缺乏评论、提及和正面讨论，即使你有一个完美优化的网站，在AI搜索中仍然可能无影无踪。
2 在AI搜索中获得品牌提及的核心策略
以下策略直接影响AI系统如何评估、信任和推荐品牌。
2.1 掌控你的在线声誉（这是必须的）
如果在AI搜索中出现有一件事你必须做对，那就是你的在线声誉。
AI系统非常重视评论、情感和客户互动。与传统SEO信号不同，这些不是你能够造假或在一夜之间优化的东西。它们反映访问者如何体验你的品牌，AI密切关注这一点。
事实上，Digidop研究发现，拥有经过验证的最新评论的品牌收到的AI提及增加了40%，因为AI系统在生成推荐时会优先考虑新鲜、经过人工验证的信任信号。
参考图片： https://www.digidop.com/blog/
与此同时，Yext的研究表明，86%的AI引用来自品牌已经控制的来源，如他们的网站、本地列表和评论档案。
参考图片： https://investors.yext.com/news-events/
换句话说，你管理声誉的方式直接影响AI是否有信心推荐你。
为什么评论对AI很重要
评论是在线最强大的信任信号之一。它们给了AI营销文案永远无法提供的东西：集体人类判断。
从AI的角度来看，评论提供：
- 社会认同： 广泛使用和推荐的证据
- 情感信号： 客户满意度整体趋势
- 时效性指标： 证明企业当前正在运营
- 现实验证： 营销承诺与客户成果之间的一致性
AI模型将评论视为真实体验，而非促销信息。这就是为什么一个SEO表现一般但拥有强劲、一致好评的品牌，往往会比优化得更好的竞争对手更频繁地出现在AI推荐中。
为什么时效性胜过完美
让我们看一个简单的例子：
大多数受众和AI会信任杂工A，尽管他的评分略低。
为什么？因为最近的好评表明：
- 企业正在活跃运营
- 服务质量是当前的、可验证的
- 客户体验仍然相关
另一方面，过时的评论会产生不确定性。两年内很多事情都可能改变：员工、服务质量、价格，甚至企业是否还在经营。从人类和AI的角度来看，这种不确定性就是风险。
你现在应该做什么
如果你想让AI持续提及你的品牌，你需要将评论视为一个持续的过程，而不是一次性的任务。
实际情况是这样的：
- 将评论请求纳入日常运营
- 使用二维码、购买后跟进和入职邮件来请求反馈
- 鼓励诚实的好评，而不仅仅是好评；真实性很重要
- 在所有平台上监控和管理评论，而不仅仅是Google
评论Schema提供了结构化数据，帮助AI系统明确识别客户反馈、评分和企业可信度，增加推荐该品牌时的信心。
使用Rank Math，你可以轻松添加评论Schema，帮助AI清楚地了解你是谁、你提供什么，以及你的品牌有多值得信赖。
如果你是一家本地企业，Rank Math的本地SEO功能可以通过优化你在地图和本地列表中的商家信息，进一步帮助AI在推荐附近服务或企业时经常依赖这些信息来源。
你可以通过从WordPress仪表板导航到Rank Math SEO → 标题和元数据 → 本地SEO来找到这些设置，如下所示。
2.2 像AI可以信任的品牌一样回复评论
回复客户评论直接影响AI如何评估品牌责任、响应速度和风险。
如今，回复评论不再仅仅是客户服务任务；而是声誉工程。你写的每一次回复不仅向未来的客户发出公开信号，也向决定你的品牌是否值得被推荐的AI系统发出信号。
数据使这一点不容忽视。Glance的一项研究表明，70%的不满意客户愿意在问题得到解决后回归。当回复速度快时，这一数字跃升至95%。
参考图片： https://supportman.io/articles/
此外，83%的客户表示，他们对公开回复投诉的品牌更有忠诚度。
参考图片： https://www.helpscout.com/
因此，当你回复评论时，你不仅仅是在解决个别问题，而是在规模化地建立长期信任。
AI为什么如此关注评论回复
AI模型不会止步于阅读评论。它们还会分析你如何回复它们。
当AI评估你的品牌时，它会密切关注：
- 你与客户互动时使用的语气
- 你是否承担责任还是推卸责任
- 你回复的速度和一致性
- 你的回复感觉有多专业和多有人情味
一个公开承认错误、解释问题所在并提供解决方案的品牌，向AI传达了一个极其重要的信息：低风险。它告诉模型，即使出了问题，企业也会负责任地行事，重视客户。
另一方面，被忽视的评论、防御性的回复或机械化的回复则暗示着不确定性，AI会避免推荐让人感觉不可预测的品牌。
你应该如何回复评论
如果你想让AI信任你的品牌，你的评论回复需要让人感觉是真人写的、及时的、有诚意的。
首先，在三天内回复正面评论。一条简单而用心的感谢可以建立好感并显示一致性。
对于负面评论，速度更为重要。争取在24到48小时内回复，承认问题，并明确说明你计划如何解决。
始终要具体。引用客户的体验，让他们知道你确实读了他们的反馈。说话要像一个人，而不是品牌模板。最重要的是，避免复制粘贴通用的回复。AI可以检测到模式，重复的模板化回复会削弱信任信号。
请记住，AI不仅从受众对你的评价中学习；它还从你在最重要时刻的反应中学习。
2.3 品牌提及就是新的反向链接
多年来，反向链接被视为权威的终极信号。如果足够多的网站链接到你，搜索引擎就会认为你是可信的。
AI搜索完全改变了这一点。根据Ahrefs的数据，品牌提及的影响力和可信度远超反向链接，拥有强大提及 profile 的品牌在AI生成的答案中的知名度提升了高达10倍。
参考图片： https://ahrefs.com/blog/
这一转变解释了什么拥有强大提及profile的品牌经常出现在AI生成的推荐中。
反向链接只是一张投票。它告诉AI一个页面引用了另一个页面。而品牌提及则包含了上下文。当有人在博客文章、Reddit帖子、评论或比较文章中提及你的品牌时，AI了解到的东西远比这个网站存在要多得多。
从AI的角度来看，一个在有意义的讨论中反复出现的品牌看起来是真实的、有根基的、是值得推荐的。如果你想让AI谈论你的品牌，你需要让访问者首先谈论它。
2.4 拥有整个品类，而不仅仅是关键词
如果你问任何AI工具，什么是最好的CRM？ Salesforce极有可能出现在答案中。这不是因为 Salesforce拥有最多的反向链接，也不是因为它在每个CRM相关关键词上排名第一，而是因为它几十年来一直主导着CRM对话。
Salesforce不仅仅是针对CRM关键词进行优化。他们已成为该品类的代名词。
他们通过以下方式实现了这一目标：
- 持续主导行业讨论
- 大力投资数字公关和媒体报道 -围绕其产品建立大型活动、社区和生态系统
因此，当AI想到CRM时，Salesforce已经是其思维模型的一部分。
这里的教训是：AI从对话中学习，而不是从关键词优化中学习。
如果你想让AI将你的品牌与某个品类联系起来，你的目标不应该只是为了某个词排名；而是要成为讨论该话题时不可避免被提及的对象。
通过Rank Math，你可以通过战略性内部链接构建强大的支柱页面和结构良好的主题集群，帮助AI理解你的内容如何连接，以及你的品牌真正拥有哪些主题。
您只需要在 SEO 元框中将任何想要建立链接的文章标记为支柱文章即可。具体操作方法是：编辑文章，导航到 Rank Math SEO 的常规选项卡，然后点击“此文章是支柱内容”，如下所示。
为简化此流程，您可以使用 Rank Math 的 Content AI。
我们的主题研究 AI 工具可帮助识别热门主题和相关主题，让您更轻松地选择具有强排名潜力的支柱页面。
此外，通过明确的 E-E-A-T 信号（如经验、专业知识和可信度）优化作者资料，可在内容和品牌层面建立信任和权威。
这些元素共同帮助 AI 不仅了解您排名的内容，还了解您的品牌真正以什么著称。
2.5 放弃追逐 TOFU 流量，转而 dominate MOFU 和 BOFU
长期以来，漏斗顶端（TOFU） 内容一直是 SEO 的支柱。
您撰写“什么是”文章、定义和入门指南，以吸引处于认知阶段的用户。这种方法在 AI 概览开始即时回答这些问题之前一直有效。
如今，AI 可以在不将用户引导到您网站的情况下满足信息意图。影响已经在数据中显现：
- 根据 Ahrefs 的研究，许多信息查询的点击率下降了 34.5%
- Gartner 的研究 估计，简单的“什么是”搜索将下降高达 64%
参考图片：https://www.ironpaper.com/webintel/
这是因为 AI 非常擅长总结：
- 定义
- 基础指南
- 表面层面的解释
试图竞争这些查询意味着直接与 AI 竞争，这不是可持续的策略。
您应该将注意力转移到 AI 仍然困难的地方。AI 难以处理：
- 细微的比较
- 真实的案例研究
- 行业特定的决策背景
这就是为什么您的内容策略需要超越帮助访问者“学习”，开始帮助他们“做决定”。不要追逐 TOFU 流量，而要投资于漏斗中端和底端内容，例如：
- 深入的案例研究
- 分步实施指南
- 行业特定的用例
- 清晰的问题解决方案叙事
这些是访问者正在积极评估选项的时刻，也是 AI 最有可能推荐品牌，而不仅仅是解释概念的时刻。
2.6 在不牺牲质量的情况下扩展内容
在 AI 时代，质量优于数量已经不够了。新规则是质量和数量。
AI 模型消耗大量信息来确定哪些品牌是可信的权威。如果您只发布少量高质量内容，您的品牌在庞大的数据集中仍然是一个微弱的信号。
这并不意味着您应该发布低价值内容。这意味着您需要一个更智能的扩展系统。
一个强大的内容资产可以重新利用成：
- 多篇博客文章
- 深度文章
- FAQ 部分
- 短视频
- 信息图表
- 社交媒体帖子
这种方法有两个重要作用：
- 在各平台上扩展您的引用足迹
- 通过一致的信息传递建立您的专业知识
您可以使用 Rank Math 来保持 页面质量标准，以便在发布更多内容时遵循这些标准。
确保每个部分都遵循最佳实践，包括：
- 标题
- 内部链接
- Schema
- 元数据
请参阅我们关于内容再利用的专门教程，在不影响质量的情况下扩展您的内容。
2.7 为每个 AI 平台单独优化
在 AI 时代，您能犯的最大错误之一就是将所有 AI 工具一视同仁。
事实并非如此。
每个 AI 平台从不同的来源获取信息，对信任信号的权重不同，并偏好来自特定生态系统的内容。如果您的品牌只专注于在 Google 上排名，那么您将失去大量的 AI 可见性。
根据 Semrush 的研究，引用模式因平台而异：
参考图片：https://www.semrush.com/blog/
- ChatGPT 经常引用 Wikipedia、Reddit 和 Medium 的来源
- Perplexity 严重依赖 Reddit 和 LinkedIn
- Google AI Mode 主要从 LinkedIn、YouTube 和 Reddit 获取内容
关键要点很简单：在 Google 上排名并不能保证获得 AI 推荐。
例如，假设您运营一个项目管理领域的 SaaS 工具。您在 Google 上针对“最佳项目管理软件”这个关键词排名很好，但是：
- 您的品牌没有 Wikipedia 页面
- 您很少在 Reddit 讨论中被提及
- 您的 LinkedIn 影响力很小
- 您没有在 YouTube 上发布视频内容
现在有访问者问：什么是远程团队最佳的项目管理工具？
Perplexity 会扫描 Reddit 帖子和 LinkedIn 帖子。ChatGPT 倾向于依赖 Wikipedia 风格的权威性和长篇讨论。Google AI Mode 参考 YouTube 解释视频和 LinkedIn 的思想领袖内容。
如果您的竞争对手：
- 在 Reddit 上被用户频繁讨论
- 发布关于远程工作的观点鲜明的 LinkedIn 帖子
- 有 YouTube 演示解释实际用例
AI 会自信地推荐他们，即使您的 Google 排名更好。
这就是当今 AI 可见性的运作方式。
要在各个 AI 平台上获得推荐，您需要在每个模型寻找信任信号的地方保持可见：
- 建立可信的 Wikipedia 影响力（在适当且符合政策的情况下）
- 积极参与Reddit 和 Quora 等社区平台
- 在 AI 信任的平台发布思想领袖内容，例如：
- LinkedIn（专家见解、经验）
- YouTube（解释视频、演示、案例研究）
AI 可见性不再是关于赢得一个平台。而是关于建立分布式信任，这样无论问题从哪里开始，您的品牌都已经是答案的一部分。
3 最终思考：AI 可见性是赢得的，不是优化出来的
AI 搜索正在将营销回归到基础：信任、可信度、一致性和客户验证。与传统 SEO 不同，AI 搜索不仅奖励巧妙的优化；它奖励那些访问者真正信任并谈论的品牌。
当客户充满信心地谈论您的品牌时，AI 会在其推荐中反映出这种信心。
在 AI 搜索中成功的品牌不是最喧闹的或优化程度最高的，而是最值得信赖的。
