两家销售相同产品的公司
去年，两个 DeFi 协议在几周内相继推出。特征相似。类似的 tokenomics。几乎相同的目标受众。
六个月后，其中一家每月从从未接触过加密货币的 Web2 投资者那里获得了 34 万美元的 TVL。另一家呢？仍在苦苦挣扎，眼睁睁地看着竞争对手在拥有客观上更好的技术的情况下拔得头筹。
区别不在于他们的产品。不是他们的广告支出。甚至也不是他们的谷歌排名-他们都轻松地排在目标关键词的第一页。
不同之处在于：当潜在用户向 ChatGPT 询问 "适合初学者的最佳 DeFi 平台有哪些？"时，其中一个协议会出现在答案中。而另一种协议则不存在。
这不是假设。在 ICODA，我们在整个 2024 年和 2025 年跟踪了数十个加密货币和金融科技客户的这种确切模式。令人震惊的是：这些隐形协议根本不知道他们正在亏损。他们的分析显示流量健康。他们的排名看起来很靠前。他们的传统搜索引擎优化完全按照设计进行。
但在表面之下，意图驱动的可见性正在发生转变，而他们并没有参与到对话中。他们只是看不到那些从未到来的客户-那些从人工智能中得到答案、无需点击的客户。
要知道，大多数 B2B 公司现在都处于同样的境地。
好消息是什么？我们已经将这些来之不易的见解转化为 2026 年经过实战检验的框架。这不是理论。它建立在真实项目的真实数据基础上，而真实项目正在经历这一转变。
仪表盘上看不到的问题
人工智能搜索优化不是为了追逐新趋势。而是要了解您的买家实际寻找解决方案的方式发生了根本性转变，以及为什么您当前的指标可能隐藏着一个不断扩大的盲点。
| 📊 公制 | 🖥️ 仪表板显示的内容 | 🔎 实际发生的情况 |
|---|---|---|
| 流量来源 | 谷歌、直接、社交、推荐 | 人工智能搜索流量经常被错误归因或隐形 |
| 跳出率 | 看起来正常 | 从未到达的用户不计算在内 |
| 转换路径 | 追踪多点触控旅程 | 人工智能将旅程压缩为一次对话 |
| 失去的机会 | 显示为 "0″ | 买家无需访问您的网站即可形成入围名单 |
| 竞争对手分析 | 您的排名与他们的排名 | 无法了解人工智能推荐的对象 |
实际情况是这样的：根据 Adobe Express 的调查，77% 的美国人现在使用 ChatGPT 作为搜索引擎。更令人吃惊的是，有 24% 的人在使用谷歌之前使用 ChatGPT。2025 年，G2 对 1,100 多名 B2B 决策者进行了调查，发现 29% 的人现在更经常通过 LLM 开始供应商研究，而不是传统搜索。
他们不是随意的浏览者。他们是有预算权的买家，正在做出六位数的决定。
问题出在哪里？你的分析系统看不到它们。
当有人问 Perplexity "什么是最好的供应链企业区块链解决方案？"而得到的答案却没有提及您的品牌时，这并不是跳票。这不是你失去的印象。这是一个根本没有进入您的漏斗的潜在客户。
我们称之为 "暗漏斗 "问题。传统的归因模型假定了一个可发现的路径：某人搜索、点击、登陆您的网站，之后可能转化。但人工智能搜索将整个过程压缩为一次对话。用户得到他们的答案，形成他们的候选名单，然后继续前进-有时甚至不需要访问任何一个网站。
这种压缩正在加速。6sense 2025 年买家体验报告》发现，B2B 购买周期在短短一年内从 11.3 个月降至 10.1 个月-整整缩短了六周。由于人工智能完成了过去需要多次实地考察和演示请求的腿部工作，因此买家能更快地做出决定。
衡量标准会说谎，因为它们只能衡量它们能看到的东西。
考虑一下我们为 Web3 支付客户审核 AI 可见性时发生的情况。他们的 23 个目标关键词在谷歌排名前五。坚实的域名权威。有机流量逐月增长。
但是，当我们使用 50 个相关查询在 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 上测试他们的品牌时，他们恰好出现在三个回复中。而他们的主要竞争对手-在这些关键字中的大多数关键字在谷歌的排名都比较靠后-却出现在 31 条回复中。
谷歌看不见的竞争对手赢得了最重要的客户：那些没有点击搜索结果就转化了的客户。
这并不是一个边缘案例。Semrush 的研究证实，被 ChatGPT 引用的页面通常排在传统有机排名的第 21 位或更靠后的位置，这表明驱动人工智能引用的因素与驱动谷歌排名的因素存在重大差异。您可能在赢得一场游戏的同时，却完全输掉了另一场游戏。
为什么加密货币和 B2B 技术的冲击不同？
如果您正在营销加密项目、DeFi 协议或 B2B SaaS 产品，那么人工智能搜索的转变不仅与您相关，而且关系重大。您所在的行业面临着独特的压力，这使得人工智能的可见性变得尤为重要。
您的买家已经在那里了。
Z 世代和千禧一代决策者目前占 B2B 买家的 71%，高于 2022 年的 64%。根据 TrustRadius 的研究，Z 世代买家广泛使用人工智能的比例几乎是整体平均水平的两倍-15% 对 8% 。购买 10 万美元以上产品的企业买家对人工智能的采用率更高。
这些不是未来的客户。他们是您当前的市场。根据 Luxid 的分析，现在多达 90% 的 B2B 买家在与销售接触之前都会使用 ChatGPT 等工具来研究供应商。
广告限制使有机发现变得至关重要。
加密货币和金融科技公司面临着传统 SaaS 所没有的广告限制。谷歌、Meta 和大多数主要平台都限制或禁止加密货币广告。当您的付费渠道受到限制时，有机发现就成了您的主要增长杠杆。
人工智能搜索代表了一种无限制的付费渠道，在这种渠道中，您的品牌可以作为一种推荐出现，而不是纯粹基于权威性和相关性的广告。当 ChatGPT 告诉用户 "Uniswap 是最受欢迎的去中心化交易所 "时，其权重是展示广告无法比拟的。
成为榜样 "的机会仍然开放。
目前，人工智能模型正在形成默认关联。当用户询问 DEX 时，Uniswap 会被提及。当用户询问加密钱包时，MetaMask 就会出现。这些都不是随机选择，而是通过持续、权威的内容训练模型将这些品牌识别为品类领导者的结果。
2025 年第二季度的一项分析显示，TON DeFi 的知名度存在很大差距：ChatGPT在87%的DeFi相关回复中排除了TON平台，而Gemini的SGE在50个相关查询中只有一次提到TON项目。问题不在于产品质量，而在于未能适应以太坊和 Solana 项目已经采用的人工智能优先可发现性标准。
这很重要，因为人工智能模型会发展出随着时间推移而不断强化的引用模式。现在就将自己打造成默认推荐的品牌，以后要想取代它们将难上加难。先行者不仅能赢得先发优势，还能建立复合权威，形成持久的竞争护城河。
采购周期已经压缩。
谷歌在 2025 年对 2063 名 B2B 买家进行的调查发现，目前有近四分之三的买家在 12 周或更短的时间内完成了他们的采购之旅。6sense 买家体验报告》显示，平均周期从 2024 年的 11.3 个月降至 2025 年的 10.1 个月。
由于人工智能加快了研究速度，买家的行动更加迅速。他们在与供应商对话时已经了解了相关信息，而且往往心中已经有了首选。6sense 发现，在选择阶段结束时排名第一的供应商在 80% 的情况下会胜出，而这种选择通常发生在与卖家联系之前。
如果你不在人工智能生成的答案中，你就不会入围。如果你不在候选名单上，你的胜算就会急剧下降。
真正有效的方法
人工智能搜索优化需要一种与传统搜索引擎优化根本不同的方法。在 ICODA，我们根据在数十家加密货币和 B2B 技术客户中的工作经验制定了一个框架。以下是实际的细分：
步骤 1️⃣：审核您实际出现的位置（而不是您的排名）
传统的排名跟踪会告诉你在谷歌上的显示位置。它对人工智能的可见性一无所知。
首先在主要的人工智能平台-ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Claude 上系统地测试您的品牌，使用您的买家实际提出的问题。而不是您的目标关键词。而不是您的目标关键词。
与其说是 "企业区块链平台"，不如说是 "中型物流公司的最佳区块链解决方案是什么？与其测试 "DeFi 收益农业"，不如测试 "如何在没有太大风险的情况下用加密货币赚取被动收入？
记录哪些查询会出现您的品牌，哪些会出现竞争对手，哪些会返回不点名的通用回复。这一基线揭示了您在人工智能搜索中的实际竞争地位-这通常与您的谷歌排名完全不同。
步骤 2️⃣：为人工智能消费重构内容
法学硕士不会为了吸引点击而浏览标题。他们分析内容，寻找清晰、权威的答案，并将其摘录和引用。
以直接回答为引导。 每个部分的第一句话都应直接回答该部分的承诺。人工智能系统会提取这些答案。如果你的开头将答案隐藏在上下文和注意事项之下，那么你是在为人类的耐心而优化，而不是为机器的提取而优化。
使用明确的问答形式。 常见问题解答部分、"如何做 "结构和直接的问答对向人工智能系统发出信号，告诉它在哪里可以找到可引用的回答。当我们将客户的 DeFi 教育内容从叙述性文章调整为问答格式时，他们的 Perplexity 引用频率在六周内增加了 200% 以上。
提供实体清晰度。 人工智能系统需要确切了解你是什么、你在做什么以及你为什么具有权威性。像 "创新区块链解决方案 "这样笼统的描述会让模型无从下手。而像 "为基于以太坊的 DeFi 应用程序处理 4000 TPS 的第 2 层扩展解决方案 "这样的具体描述，则能为它们提供可引用的事实。
步骤 3️⃣：建立权威信号人工智能系统信任
反向链接对于传统的搜索引擎优化仍然很重要。但人工智能系统对权威性的评估方式不同-它们寻找的是可信来源的一致提及，而不仅仅是链接价值。
赢得媒体对您的品牌的报道。 当知名出版物讨论您的产品类别并将您纳入话题时，人工智能模型就会将您的品牌与该类别联系起来。在 CoinDesk 上被提及很重要。在加密货币新闻网站的 "十大 "榜单中被提及也很重要。即使是用户点名推荐你的论坛讨论，也会对信号产生影响。
优先考虑第三方验证。 来自 arXiv 的关于生成引擎优化的研究发现，人工智能搜索表现出系统性的偏向，即偏向于 "赚来的媒体"-第三方权威来源-而非品牌自有内容。你自己的博客宣称自己是最好的，远不如行业分析师、评论员和用户说得重要。
保持品牌命名的一致性。 如果你在某些地方被称为 "X 协议"，在另一些地方被称为 "ProtocolX"，而在其他地方被称为 "The X Protocol"，人工智能模型可能会将其视为不同的实体。一致性有助于人工智能模型对您的权威性进行连贯的描述。
步骤 4️⃣：针对平台差异进行优化
ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Claude 的操作方式并不相同。对一种策略有效的策略，在另一种策略上可能表现不佳。
| 平台 | 主要优势 | 优化重点 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 最大的用户群，对话式查询 | 教育内容全面，实体定义明确 |
| 困惑 | 引文透明，注重研究的用户 | 事实丰富的内容、统计数据、引经据典的陈述 |
| 双子座 | 谷歌集成、购物/比较查询 | 产品规格，可比较的格式 |
| 克劳德 | 技术准确，回答细致入微 | 详细的技术文档、专家级内容 |
Perplexity 会明确显示其来源，因此引文就绪的内容至关重要。ChatGPT 会奖励能全面回答后续问题的内容。Gemini 与 Google 的知识图谱集成，使结构化数据和模式标记更具影响力。
前后对比实例
我们的一个 Web3 钱包客户在所有人工智能平台上都看不到他们的内容，尽管他们在谷歌上的排名很好。他们的内容在技术上是准确的，但用的却是营销术语："革命性的自我保管解决方案，改变数字资产管理的未来"。
我们对其核心页面进行了调整，以具体、可引用的声明作为引导："一个非托管钱包，支持 12 个 EVM 链，内置跨链桥接和硬件钱包集成"。
在八周内，他们的 10 个目标查询类别中有 7 个出现在了 ChatGPT 的回复中，从零起步。无需更改谷歌排名。同样的产品，不同的内容架构。
真实的数字-优化后的品牌看到了什么
人工智能搜索优化的商业案例并非空穴来风。以下是数据显示：
转换率完全改变了计算方法。
Seer Interactive 跟踪了客户网站的人工智能流量，发现 ChatGPT 的转化率为 15.9%，而 Google Organic 的转化率仅为 1.76%。这不是微不足道的进步，而是 9 倍的差距。他们的分析揭示了原因：当用户从人工智能响应中点击进入时，他们已经完成了对话本身的比较阶段。
Semrush 的研究发现，从转化率来看，人工智能搜索访客的价值是传统有机访客的 4.4 倍。Writesonic 记录了他们的 ChatGPT 流量的转化率是谷歌有机流量的 2.08 倍，尽管转化率要低得多。Superprompt 对 350 多家企业的 1200 万次网站访问进行了分析，发现人工智能流量的转化率为 14.2%，而谷歌的转化率为 2.8%，两者相差 5 倍。
这些数字与我们在加密货币和金融科技客户中观察到的情况一致。人工智能流量有本质区别-用户在到达时已经比较了各种选项，了解了价值主张，并做出了初步决定。他们不是在浏览。他们是在购买。人工智能本质上是在他们到达您的网站之前对他们进行资格预审。
数量增长的速度比大多数人意识到的要快。
根据 SE Ranking 对近 64,000 个网站的分析，人工智能流量从 2024 年占全球互联网流量的 0.02% 增长到 2025 年的 0.15%，增长了 7 倍。仅 ChatGPT 一家就占据了人工智能转介流量的近 78%，其次是 Perplexity，占 15%。
到 2025 年 5 月，Perplexity 处理了 7.8 亿次查询，而 2024 年中期为 2.3 亿次，在不到一年的时间里增长了两倍多。ChatGPT 在 2025 年 2 月达到每周 4 亿用户，据说在 3 月翻了一番。
窗口
以下是大多数品牌在时机选择上的失误：人工智能模型不是持续更新的。它们是按周期训练的。现在建立权威的内容会被纳入持续数月或数年的模型知识中。
今天被引用的品牌昨天就已经训练出了具有权威性的模特。希望明天被引用的品牌现在就需要树立这种权威。
人工智能引用的先发优势是真实而持久的。一旦 ChatGPT 学会将 Uniswap 推荐为默认的 DEX 范例，要取代这种关联就不仅需要与他们的权威相匹配，还需要超越他们的权威，从而推翻既定的模式。
竞争差距每月都在扩大。根据 10Fold 的研究，只有 11% 的 B2B 公司声称其大部分内容已为人工智能发现做好准备。这意味着 89% 的公司仍在奋起直追，而先行者则在不断扩大自己的优势。
问题不在于人工智能搜索对您的业务是否重要。数据已经清楚地说明了这一点。问题在于，当您的买家提出下一个问题时，您是否会出现在他们的视野中，或者当竞争对手捕捉到您从不知道的需求时，您是否会消失在他们的视野中。
您的买家已经在人工智能中进行搜索。唯一的问题是，他们能否找到你。
常见问题（FAQ）
针对 B2B 的人工智能搜索优化是指在买家使用 ChatGPT、Perplexity 和 Google AI Overviews 对供应商进行研究时，对您的内容和品牌进行结构化处理，使其出现在人工智能生成的回复中。与以排名为目标的传统搜索引擎优化不同，人工智能搜索优化侧重于在 B2B 买家旅程中赢得引用和推荐。
传统的搜索引擎优化优化的是搜索结果页面的点击率，而人工智能搜索引擎优化优化的是在人工智能生成的答案中被引用为可信来源。人工智能系统优先考虑直接回答用户问题的权威、结构清晰的内容，而不仅仅是关键词密度或反向链接数量。
人工智能搜索流量的转化率要高出 4-9 倍，因为用户到达时已经进行了预审-他们已经在人工智能对话中比较了各种选择并形成了偏好。当他们点击进入您的网站时，他们已经准备好购买，而不是浏览。
通过向 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 询问您的 B2B 买家在供应商研究过程中实际提出的问题来测试您的品牌知名度，然后记录您是否被提及、推荐或缺席。ICODA等机构提供人工智能知名度审计，系统跟踪所有主要人工智能平台的引用频率，找出与竞争对手的差距。
生成式引擎优化（GEO）是优化内容以便在人工智能驱动的搜索引擎中引用的战略过程。GEO 专注于实体清晰度、答案优先的内容结构，以及建立大型语言模型在生成推荐时信任的权威信号。
大多数品牌都能在 8-12 周内看到人工智能引用频率的明显改善，并在 3-6 个月内产生复合效应。效果取决于内容重组、权威性建设以及人工智能平台将新的训练数据纳入其模型的速度。
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