今天的搜索与几年前相比已经大不相同。用户不再浏览搜索结果页面（SERP）来形成自己的判断；相反，他们向AI工具寻求结论、总结和建议。这种转变改变了知名度的获取方式、信任的建立方式，以及品牌在发现过程中被评估的方式。在AI驱动的搜索中，大语言模型解释信息、决定什么是重要的，并为用户呈现一个叙事。
关键要点
- 搜索已演变；用户现在依赖AI获取结论，而非传统搜索结果页面
- 对话式AI作为新的发现层，用户期待快速答案和洞察
- 品牌必须驾驭不同LLM对其存在形式的各异解读
- Yoast AI品牌洞察帮助追踪品牌提及并识别各模型在AI可见性方面的差距
- 理解LLM品牌可见性对现代品牌战略和认知至关重要
对话式AI作为发现层的崛起
“助手引擎和更广泛的LLM正在成为我们的内容与发现该内容的人——我们潜在的新受众——之间的新守门人。” — Alex Moss
搜索不再局限于在搜索引擎中输入查询并浏览链接列表。今天的发现之旅通常始于对话，无论是聊天机器人中输入的问题、对AI助手的语音提示，还是嵌入到人们日常使用平台中的AI功能。
这一转变使对话式AI成为新的发现层，用户期待直接的答案、推荐和精选的洞察，帮助他们更快、更自信地做出决策并建立品牌认知。
发现正在无处不在发生
用户现在在各种界面中遇到AI驱动的发现：
AI聊天界面
ChatGPT等工具允许用户提出开放式问题并以对话方式跟进。这些界面解释意图并以自然的方式定制响应，使它们成为探索性搜索的首选。
答案引擎
Perplexity等平台综合多个来源的信息并经常引用它们。它们充当研究助手，为复杂查询提供简洁的总结或解释。
嵌入式AI体验
AI越来越直接嵌入到人们已经使用的搜索和发现环境中。示例包括搜索结果中的AI辅助摘要，如Google的AI概览，以及嵌入在浏览器、操作系统和应用程序中的AI功能。在这些时刻，用户甚至可能不会意识到自己正在“使用AI”，但AI已经在影响哪些信息被首先呈现以及如何被解读。
AI发现表面的广泛分布意味着用户现在期待信息的可访问性，无论他们在哪里——无论是在聊天中、应用程序中，还是嵌入在他们工作、购物和在线探索的地方。
人们在日常发现中如何使用AI
用户出于传统搜索之外的广泛目的与对话式AI进行互动。这些模型越来越多地指导决策、比较和探索，通常在用户旅程的早期阶段就介入，而非传统搜索引擎。
以下是当今人们使用LLM的一些主要方式：
产品比较
ChatGPT提供详细的品牌对比
有54%的用户不再访问多个网站并整合评论，而是直接向AI询问产品或服务的对比，例如”A品牌与B品牌相比如何？”以及”X与Y的优缺点是什么？”AI将信息综合成简洁的摘要，通常比浏览搜索结果更高效。
“最佳工具…”查询
ChatGPT针对"最佳小型企业CRM软件"的结果
你知道有47%的消费者使用AI来帮助做出购买决策吗？
AI用户经常询问排名建议或精选列表，例如”小型企业的最佳SEO工具”或”顶级内容优化软件”。这些查询是品牌发现时刻，AI可以在提供背景和理由的同时推荐品牌。
信任和验证检查
许多用户会提示AI模型来验证决策或确认看法，例如”X品牌信誉如何？”或”人们对Y服务有什么看法？”AI的回复将情感、背景和摘要融合为一个叙述，影响信任的形成。
创意生成和研究探索
根据Yext的研究，42%的用户使用AI进行早期阶段探索，例如头脑风暴主题、收集潜在搜索意图，或在缩小范围之前了解广泛类别。AI用户类型从使用AI进行创意生成的创作者，到寻求更深层次探索的探索者，不一而足。
本地发现和服务搜索
ChatGPT为"印度勒克瑙最佳芝士蛋糕店"的推荐
AI也用于本地搜索。例如，许多用户转向AI工具来研究本地产品或服务，例如寻找附近企业、比较本地选项，或了解社区口碑。在Yext最近的一项AI使用研究中，68%的消费者表示曾使用ChatGPT等工具研究本地产品或服务，尽管对AI提供本地信息的信任度仍低于传统搜索。
在这些时刻，对话式AI不仅呈现品牌；它通过在单一回复中总结优势、劣势、使用场景和比较来塑造品牌叙述。这些叙述成为用户解释相关性、信任度和契合度的方式，远远早于传统搜索中的决策过程。
并非所有LLM都以相同方式解读品牌
随着对话式AI成为发现层，一个假设常常悄悄出现：如果你的品牌在某个AI模型中表现良好，那么它一定在所有地方都表现良好。现实情况是，这很少见。大型语言模型以不同的方式解释、检索和呈现品牌信息，这意味着仅依赖单一AI平台可能无法完整了解你品牌的可见度。
要理解原因，看看一些最广泛使用的模型如何处理答案和品牌提及会有所帮助。
ChatGPT如何解读品牌
ChatGPT 常被用作通用助手。人们向它寻求解释、比较、头脑风暴和决策支持。当它提及品牌时，往往更注重语境理解而非明确的来源追溯。品牌提及经常被融入解释、推荐或总结中，有时缺乏明确的归属。
从可见度角度来看，这意味着品牌可能会以以下方式出现：
- 作为更广泛解释中的例子
- 作为“最佳工具”或比较类提示中的推荐
- 作为叙述的一部分而非引用来源
挑战在于，品牌提及可能让人感觉正确且权威，但实际上可能已经过时、不完整或不一致，具体取决于提示的表述方式。
Gemini 如何解读品牌
Gemini 与谷歌生态系统深度连接，这影响着它理解和呈现品牌信息的方式。它更倾向于依赖实体、结构化数据和权威来源，其输出往往反映传统 SEO 团队熟悉的信号。
对于品牌而言，这意味着：
- 可见度与品牌作为实体的被理解程度密切相关
- 网络上清晰、一致的信息发挥更大作用
- 提及的内容通常与既定来源更为一致
在某些情况下，Gemini 可能显得更可预测，但这种可预测性依赖于强大的基础信号和可信平台上准确的品牌表现。
Perplexity 如何解读品牌
Perplexity 将自己定位为答案引擎而非通用助手。它强调引用和来源支撑的回答，这使其在研究和比较查询中很受欢迎。当品牌出现在 Perplexity 的回答中时，它们通常与引用的文章、评论或文档直接相关。
这创造了不同的可见度动态：
- 品牌可能仅在被引用来源提及时才会出现
- 新鲜度和话题相关性更为重要
- 具有更强编辑或公关覆盖的竞争对手可能更频繁地出现
在这里，品牌存在与外部内容紧密相关，以及该内容被用作参考的频率。
这些模型的快速对比
为什么品牌需要跨多个 LLM 的洞察？
一旦你看到大型语言模型对品牌的解读差异之大，有一点就变得很清楚：仅关注一个 AI 模型会给你一个不完整的画面。AI 驱动的发现不会为你的品牌产生单一、一致的版本。它会产生多种解读，受模型、数据源以及用户与模型的交互影响。
因此，跨多个 LLM 模型追踪你的品牌至关重要，因为：
品牌可见度默认是碎片化的
在不同的 LLM 中，同一品牌可能以截然不同的方式出现：
- 在某个模型中正确呈现，信息准确且语境恰当
- 在另一个模型中完全缺失，即使对于相关查询也是如此
- 在第三个模型中部分过时或失实，取决于所使用的来源
这种碎片化发生的原因是每个模型处理和优先处理信息的方式不同。如果没有跨模型的可见度，很容易假设你的品牌已被“覆盖”，而实际上它可能只在 AI 生态系统的某个角落可见。
不同的受众使用不同的 AI 工具
AI 使用并非集中在单一平台。人们根据意图选择工具：
- 一些人使用对话式助手进行探索和构思
- 一些人依赖引用驱动的答案引擎进行研究
- 许多人在搜索或嵌入式体验中被动地接触 AI
如果您的品牌仅出现在一个环境中，实际上您只能触达受众的一个子集。这与SEO团队在传统搜索中已经认识到的问题类似，即性能因设备、位置和搜索功能而异。区别在于，在AI环境中，这些变化不那么明显，而且在没有专门洞察的情况下更难追踪。
盲点造成真正的业务风险
在LLM中有限的可见度不仅影响知名度；还会影响学习能力。长期来看，它可能导致：
- 品牌叙事不一致，因为AI工具根据用户提问的不同平台对您品牌的描述也会有所不同
- 需求流失，尤其是在比较或“最佳工具”类查询中
- 竞争对手被推荐，仅仅是因为他们在特定模型中更可见或更被了解
这些结果很少是有意的，但它们可以在用户访问您的网站之前悄然影响品牌认知和决策。
所以所有这些 point to one thing: 更广泛、多模型的视角有助于建立对品牌可见度更完整的理解。
挑战：LLM可见度难以衡量
当品牌开始关注他们如何出现在AI生成的内容中时，一个新问题变得显而易见：LLM可见度的行为与传统搜索可见度不同。信号是分散的、不透明的、不断变化的，这使得跨AI模型跟踪和理解品牌存在远比跟踪排名或流量更复杂。
以下是品牌营销人员在尝试了解他们的品牌如何被大型语言模型“看待”时可能面临的一些关键挑战。
1. 缺乏跨AI平台的可见度
不同的LLM（如ChatGPT、Gemini和Perplexity）依赖不同的数据源、检索方法和引用逻辑。因此，同一品牌可能会在一个模型中被突出提及，在另一个模型中提及不一致，或者在其他地方根本不提及。
没有统一的视角，很难回答基本问题，如您的品牌出现在哪里、哪些AI工具提及它、以及差距在哪里。这种分散很容易让人根据单个平台高估可见度。
2. 无法清晰洞察AI如何描述您的品牌
AI模型经常在解释、比较或推荐中提及品牌，但传统分析工具无法捕捉这些品牌是如何被描述的。团队无法了解语气、上下文、情感，也无法了解提及是正面、中立还是误导。
这使得很难理解AI是在强化您预期的品牌定位，还是在以您看不到的方式悄然重塑它。
3. 没有结构化的方法来衡量变化
AI生成的答案本质上是动态的。提示的小变化、模型的更新或底层数据的转变都可能影响品牌出现的方式。没有一致的纵向跟踪，几乎不可能判断可见度是在改善、下降还是在波动。
一次性检查可能提供快照，但它们不会揭示对长期战略重要的趋势或模式。
4. 基准对比竞争对手的能力有限
看到您的品牌在AI答案中被提及是一个开始，但这并不能讲述整个故事。真正的问题是周围发生了什么：哪些竞争对手出现得更频繁，他们是如何被描述的，以及当用户准备做决定时AI推荐谁。
没有比较性洞察，团队很难理解AI可见度是代表竞争优势还是错失的机会。
5. 缺失归因和来源清晰度
一些AI模型在总结或改写信息时没有明确标注来源。当品牌被提及时，并不总是能明显看出是哪些页面、文章或资产影响了回答。
这种来源可见性的缺失使得很难将AI提及与具体的内容工作、公关报道或SEO工作联系起来，让团队难以确定到底是什么在推动品牌展示。
6. 现有工具并非为AI可见性而设计
传统的SEO和数据分析平台是围绕点击量、展示量和排名设计的。它们无法捕捉AI驱动的提及、情感或可见性趋势，因为AI平台不会以结构化的方式暴露这些信号。
结果，团队在这个增长最快的发现渠道之一上缺乏可靠的报告。
综上所述，这些挑战指出了一个明显的差距：品牌需要一种新方式来理解可见性，以反映AI模型如何呈现和解读信息。这就是专门为AI驱动发现而设计的工具（例如Yoast AI品牌洞察）发挥作用的地方。
Yoast AI品牌洞察如何提供帮助？
可以说AI驱动的品牌发现是碎片化且不透明的；因此，我们引出了下一个实际问题：品牌营销团队实际上如何理解它？
传统SEO工具无法回答这个问题，这就是Yoast AI品牌洞察的用武之地。它旨在帮助用户了解品牌如何出现在AI生成的答案中，并作为Yoast SEO AI+的一部分提供。
Yoast AI品牌洞察不专注于排名或点击量，而是关注大型语言模型中的可见性和解读。
跨多个AI模型跟踪品牌提及
AI可见性中最大的差距之一是碎片化。品牌可能出现在一个AI模型中，但不出现在另一个AI模型中，没有任何明显的信号来解释原因。Yoast AI品牌洞察通过跨多个AI平台跟踪品牌提及来解决这个问题，包括ChatGPT、Gemini和Perplexity。
这让团队能够更清楚地了解品牌出现在哪里，而不是依赖基于单一模型的孤立检查或假设。
识别差距、不一致性和机会
AI生成的答案不仅提及品牌，还会构建它们。Yoast AI品牌洞察有助于揭示品牌描述中的模式，使人们更容易发现：
- 哪些地方完全缺少提及
- 哪些地方的描述感觉过时或不完整
- 哪些地方竞争对手出现得更频繁或更有利
这些洞察将AI可见性变成了团队可以实际采取行动的东西，而不是一个黑箱。
为SEO、公关和内容团队共享洞察
AI驱动的发现处于SEO、内容和品牌传播的交叉点。Yoast AI品牌洞察的优势之一是提供了多个团队可以使用的AI可见性共享视图。SEO团队可以将AI提及与网站信号联系起来，内容团队可以了解信息是如何被解读的，公关或品牌团队可以看到外部报道如何影响AI叙事。
团队不再孤立工作，而是获得了品牌在AI驱动搜索体验中表现的共同参考点。
Yoast SEO理念的自然延伸
Yoast AI品牌洞察建立在Yoast长期以来强调的原则之上：清晰度、一致性以及理解搜索系统如何解读内容。随着AI成为人们发现品牌的方式，这些相同的原则现在不仅适用于传统搜索结果，也适用于AI生成的答案。
从这个意义上说，Yoast AI品牌洞察不是为了追赶AI潮流。它是为了让团队能够更直接地了解他们的品牌是如何被呈现的，以及发现越来越多发生的渠道。
从排名到AI驱动搜索中的呈现
AI驱动的发现不再是边缘情况。它正在成为人们探索选项、验证决策和形成品牌观点的常规部分。随着大型语言模型的不断发展，品牌面临的问题不再是是否出现在AI生成的答案中，而是他们是否了解自己如何出现、在哪里出现，以及关于他们的故事是如何被讲述的。获得这一层的可见性正迅速成为现代品牌和搜索策略的基础部分。
