从隐形到不可忽视：人工智能可见性五步指南

为什么传统的搜索引擎优化已经不够了？

有一个数据应该让你警醒：目前，46% 的在线查询是通过ChatGPT、Claude 和 Perplexity 等人工智能助手进行的，而不是通过谷歌。

然而，93% 的品牌仍在专门针对传统搜索进行优化。

当您的竞争对手争先恐后地在谷歌第一页排名时，真正的战斗已经转移。用户不再在搜索栏中输入 "2025 年最佳加密钱包"。他们在问克劳德："我应该用哪个加密钱包来支付 DeFi，为什么？如果你的品牌没有参与到这场对话中，那么你就是隐形的。

这就是要认识到，人工智能支持的推荐是理想客户发现品牌的主要方式，尤其是在 Web3、B2B SaaS 和电子商务等快速发展的领域。

现在的赢家是哪些公司？他们已经破解了我们所说的人工智能可见度密码：确保您的品牌出现在人工智能生成的回复中的艺术和科学，包括 ChatGPT、Claude、Perplexity、SearchGPT 和 Google 的人工智能概览。

本指南将为您介绍有关人工智能可见性的所有知识。您将了解它是什么、为什么重要、如何工作，以及最重要的一点-如何在市场变得拥挤之前开始捕捉这一渠道。

什么是人工智能可见性？

人工智能可见度是指您的品牌被人工智能系统发现、理解和推荐的能力。

想想搜索引擎是如何工作的：针对关键字优化内容，建立反向链接，争夺排名。人工智能可见性则不同。这就是要让人工智能模型能够理解并信任您的品牌，从而产生答案，而不仅仅是链接。

当有人问 ChatGPT "适合远程团队的最佳项目管理工具是什么？"时，人工智能不会显示十个蓝色链接。它会分析其训练数据，评估当前信息，并有理有据地推荐特定工具。如果你的产品不在答案中，那么你对该用户来说就不存在。

数字说明一切：每周有超过 2 亿人使用 ChatGPT。Perplexity 处理的搜索量超过了许多传统搜索引擎。微软的必应聊天系统已集成到 Windows 中。谷歌的 Gemini 无处不在。这些已经不再是实验，而是人们查找信息的方式。

人工智能可见性与传统搜索引擎优化有本质区别。搜索引擎索引网页并匹配关键词。人工智能系统能理解上下文，综合来自多个来源的信息，并生成原创响应。它们不仅能找到您的内容，还能对其进行解释、评估，并决定是否值得一提。

下面是一个真实的场景：一位加密货币创始人在谷歌上搜索 "最佳区块链营销机构"。他们点击了十个网站，阅读案例研究，比较价格。这需要两个小时。

同一位创始人询问 ChatGPT：

"哪家营销公司专门从事加密项目并了解 Web3？"

人工智能会立即提供三个建议，并说明每个建议适合的具体原因。五分钟内做出决定。如果您的公司在人工智能生成的候选名单中，您就跳过了整个考虑漏斗。如果你不在其中，无论你的谷歌排名如何，你都不存在于创始人的世界中。

这种转变正在加速。年轻用户尤其信任人工智能推荐，因为这些推荐给他们的感觉是个性化和无偏见的。他们不会点击赞助商提供的结果，也不会滚动浏览广告。他们得到的感觉就像来自知识渊博的朋友的建议。

人工智能可见性并不是在玩弄算法。而是要真正定位您的品牌，让人工智能系统认识到您的专长，了解您的价值主张，并放心地向用户推荐您。

为什么人工智能的可见性会改变企业的游戏规则？

人工智能可见性的影响远远超出了另一种流量来源。这将从根本上改变客户发现和评估您的方式。

人工智能系统会学习模式。如果您的品牌一直作为权威出现在它们的训练数据和检索过程中，这种关联就会加强。您不仅能赢得今天的查询，还能训练未来的人工智能模型来识别您。

针对特定细分市场的优势是巨大的：

• 对于加密货币项目来说，人工智能可见性解决了一个关键问题：信任。加密货币用户疑神疑鬼（理所当然）。当人工智能助手在有关安全性、创新性或可靠性的上下文中提到您的项目时，您就在大规模建立信任。人工智能成为您的信誉层。

加密货币创始人在搜索 "合法的 DeFi 协议 "或 "经过审核的智能合约平台 "时，会看到人工智能生成的列表。在这些名单上，人工智能会解释为什么你值得信赖，这就是营销黄金。它绕过了困扰加密货币广告的怀疑论。

• 对于B2B 公司而言，人工智能可见性意味着出现在人工智能生成的买家指南中。企业决策者使用人工智能来研究供应商、比较解决方案并建立短名单。如果人工智能系统了解您的产品的独特价值，并针对特定的使用案例向您推荐，您就可以在个性化的招标书回复中获得免费的位置。

想象一下首席技术官会问"什么 CRM 可以处理复杂的 B2B 销售周期并与 Salesforce 深度集成？如果你的产品在答案中具有明显的差异化，那么你无需任何广告费用就能获得一个合格的销售线索。

• 对于电子商务品牌来说，人工智能购物助手正在重塑产品发现。用户会问"300美元以下最适合经常出差人士的降噪耳机"。人工智能会评估规格、评论和价值主张，从而推荐特定产品。

如果您的产品没有针对人工智能理解进行优化-如果人工智能无法解析您的规格、理解您的差异化或获取有关您的可靠信息-那么您在这个新的购物旅程中就会被忽视。

人工智能的可见性如何发挥作用？关键因素

人工智能可见性不是魔术。它是影响人工智能系统如何感知、评估和推荐您的品牌的特定因素的结果。掌握了这些因素，您就掌握了人工智能的存在。

人工智能能理解的内容

人工智能系统擅长处理结构化、清晰的信息。人类可以从杂乱无章的内容中推断出上下文，而人工智能则不同，它需要清晰的信息来提取准确的含义。

结构就是一切。 人工智能模型可以解析内容，寻找模式：清晰的标题、逻辑组织、概念之间的明确关系。当您的内容遵循可预测的结构-定义、列表、分步解释-人工智能就能自信地提取和利用这些内容。

想想常见问题部分。它们是人工智能可见性的黄金，因为它们直接映射了用户提问的方式。当有人向人工智能助手提问时，人工智能会搜索其知识，寻找匹配的问答对。结构合理的常见问题解答使您成为显而易见的引用来源。

权威性和专业知识非常重要。 谷歌多年来一直倡导的 E-E-A-T（经验、专业知识、权威性、可信度）原则对于人工智能来说更为重要。法律硕士接受过评估来源可信度的培训。他们会寻找各种信号：作者资历、数据源引用、解释深度、技术准确性。

在人工智能的内部评估中，通过具体和细微差别展示真正专业知识的内容排名靠前。表面的博客文章会被忽略。深入、全面的资源会被引用。人工智能可以区分营销信息和实质性信息。

新鲜度和相关性至关重要。 人工智能系统，尤其是像 Perplexity 这样可以实时访问网络的系统，会优先处理最近的信息。2020 年的陈旧内容会被取消优先级。定期更新的资源意味着相关性和可靠性。

这并不意味着每月都要重写所有内容。这意味着要确保关键内容保持最新：更新统计数据、添加最新进展、刷新示例。人工智能通知发布日期和更新时间戳。显示您正在积极维护权威资源。

数据驱动的内容表现尤为出色。具体数字、研究引文、比较分析-这些都为人工智能提供了具体的信息。像 "行业领先 "这样含糊的说法毫无意义。而 "每秒处理 50,000 笔交易，正常运行时间达 99.99%"这样的具体指标则为人工智能提供了可引用的事实。

技术优化

技术层决定了人工智能系统能否有效地访问和理解您的内容。

结构化数据和 Schema 标记是基础。 这些都提供了关于内容代表的明确信号。模式告诉人工智能："这是一个产品页面，这里是价格，这些是规格，这些是评论"。如果没有它，人工智能就必须从非结构化的 HTML 中推断出一切。

为您的内容类型-产品、文章、常见问题解答、组织、活动-实施 Schema 标记，可以大大提高人工智能的可读性。这就像在档案系统中添加标签一样。人工智能可以快速准确地提取它所需要的内容。

不同的模式类型适用于不同的目标。产品模式有助于电子商务的可见性。文章模式有助于内容发现。常见问题模式直接映射到问题解答。组织模式可建立实体身份。战略性地将它们分层。

内容应用程序接口的可访问性至关重要。 许多人工智能系统并不只是抓取静态的 HTML，它们还会寻找结构化的数据源。提供简洁、结构化内容的 API 更适合人工智能参考。如果人工智能能以编程方式访问您的产品目录、文档或知识库，您就能让它们的工作变得更轻松。

这并不需要从头开始构建复杂的应用程序接口。简单的措施就能帮上忙：确保你的 robots.txt 不会阻止人工智能爬虫，提供 XML 网站地图，使内容无需 JavaScript 渲染即可访问（人工智能爬虫通常不执行 JS）。

考虑到人工智能培训流程更倾向于可访问的、结构合理的内容。如果您的网站需要复杂的导航或身份验证才能获取关键信息，那么在训练阶段您就会被忽略。公开、可抓取、结构化的内容才是人工智能知识的来源。

语义标记可加深理解。 除了 Schema 之外，语义 HTML 也很重要。正确的标题层次（H1、H2、H3）、有意义的链接文本、图片上描述性的 alt 标签-这些都有助于人工智能理解关系和上下文。

当你语义地使用标题时，人工智能就能理解你的内容结构：这是主主题，这些是副主题，这些是辅助细节。这种结构映射了人工智能内部组织知识的方式。

声誉和提及

人工智能系统不会孤立地评估您的内容，而是会考虑您更广泛的数字声誉。

高质量的反向链接和引用可以建立人工智能的信任。 当权威网站链接到你时，就意味着你的可信度。但对于人工智能来说，上下文比传统的搜索引擎优化更重要。带有描述性锚文本和上下文的链接更能说明你的相关性。

想想人工智能是如何以不同方式处理反向链接的。谷歌的算法将链接视为选票。人工智能系统通过阅读链接的上下文来理解其中的关系。一个写着 "根据 [YourBrand] 的综合分析…… "的链接会告诉人工智能，你是一个权威的分析来源。

出现在权威资料来源中至关重要。 人工智能模型是在偏向高质量来源的数据上训练出来的：新闻出版物、学术论文、行业报告、政府网站。在这些场合被提及，会大大提高您在人工智能评估中的权威性。

这就是为什么赢得媒体对人工智能的可见性至关重要。TechCrunch 的专题报道、行业分析师报告的提及、行业出版物的报道-这些都将您嵌入到训练人工智能模型的权威内容中。

特别是对于 B2B 和加密行业而言，在特定行业的权威来源中出现就是金子。在 Gartner 报告中被引用、在 CoinDesk 文章中被提及或在行业白皮书中被介绍，都会让人工智能将你与类别领导者联系在一起。

社交信号和专业社区影响力可提高知名度。 尽管社交媒体对搜索排名的直接影响还存在争议，但对于人工智能可见性而言，社交证明的重要性却更加明显。人工智能系统越来越多地采用来自专业网络、Reddit 讨论、GitHub 活动（针对技术产品）和社区参与的信号。

为什么？ 因为人工智能正在学习评估人类的集体判断。如果你一直在相关的专业社区中被讨论，如果开发人员对你的 GitHub 仓库进行了加星，如果行业专家在 LinkedIn 上提到了你-这些模式都是相关性和质量的信号。

优化人工智能查询

了解用户如何与人工智能助手互动，就能找到不同的优化方法。

对话式查询需要不同的内容策略。 人们不会向人工智能输入关键词，而是会提出问题。完整的句子。自然语言。"了解社区建设的加密项目最佳营销机构是哪家？"而不是谷歌搜索 "加密营销机构"。

这意味着您的内容必须针对问题，而不仅仅包含关键词。以问题的形式思考用户意图。有人会向人工智能提出什么问题，从而将他们引向您？创建能直接回答这些问题的内容。

长尾会话查询是你的制胜法宝。 像 "营销机构 "这样的宽泛查询竞争非常激烈。而 "专门从事 DeFi 协议并具有 Discord 社区管理经验的营销机构 "这样的具体查询则是可以解决的。

人工智能擅长将具体、细微的查询与具体、细微的内容相匹配。您无法主宰 "CRM"，但您可以拥有 "为咨询公司提供基于项目计费和客户门户集成的 CRM"。针对这些具体、有价值的查询构建内容。

直接、全面的回答至关重要。 人工智能系统更喜欢能明确回答问题的内容，而不会让用户猎奇。如果有人询问您的定价，而您的定价页面需要点击三个模式并填写表格，人工智能就无法帮助他们。

透明制胜。清晰的解释、明确的比较、诚实的权衡-这才是人工智能可以自信引用的内容。混淆视听或需要解释的营销文案会被忽略。

想想特色片段优化，然后再进一步。不仅要回答一个问题，还要预测相关问题并一并回答。当您提供全面的信息时，人工智能就会将您视为可靠、全面的信息来源。

实用步骤：从哪里开始

人工智能可见性不是一朝一夕就能建立起来的，但您可以系统地取得有意义的进展。以下是您的路线图。

第 1 步：审核您当前的人工智能存在

重要见解：

首先通过在多个人工智能系统中测试真实的客户查询来衡量人工智能的可发现性，然后根据结果进行优化。

在优化之前，先了解自己的现状。从直接测试人工智能系统开始。向 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 提问，这些问题应该能让你的品牌浮出水面。使用目标客户实际会问的问题。

例如，如果您是一个加密项目："以太坊上有哪些安全的去中心化交易所？如果你是 B2B SaaS："针对[特定用例]，[竞争对手]的最佳替代方案"。如果您从事电子商务："[价格]以下的高质量[产品类别]"。

看看是否有人提到过你。如果有，背景是什么？信息是否准确？人工智能引用了哪些信息来源？如果没有提到您，有哪些竞争对手？这将揭示您的可见度差距。

在多个人工智能系统中进行检查-它们有不同的训练数据和检索机制。在 ChatGPT 中可见，而在 Perplexity 中不可见，说明优化需求不同。

记录一切：哪些查询会返回你的品牌，哪些不会，人工智能提供了哪些关于你的信息，存在哪些误解，谁会代替你出现。这就是你的基准。

第 2 步：内容优化

重要见解：

人工智能优化意味着构建全面、结构清晰、权威的内容，既能服务于人类读者，也能服务于机器解析-想想 "权威资源"，而不是 "关键字充斥的页面"。

将您的内容转化为人工智能友好型内容。从核心页面开始：主页、产品/服务页面、简介页面、关键资源。

创建全面的常见问题版块，解决客户的实际问题。不仅仅是两句话的回答，而是提供真正价值的实质性回复。按类别进行组织。在标题中使用清晰的问题格式。

为你的核心主题编写权威指南。如果您是一家营销机构，请为您的专业领域编写综合指南。如果您是一家 SaaS 公司，请为您所解决的问题创建深度资源。人工智能系统青睐并引用全面、权威的资源。

用清晰的层次结构来组织内容。使用能独立发挥作用的描述性标题。每个部分都应回答一个具体问题或解释一个具体概念。使您的内容不仅适合人类扫描，也适合人工智能解析。

添加上下文和定义。不要假定人工智能知道你的行业术语。首次使用专业术语时，请对其进行定义。这并不是让人工智能变得愚钝，而是为了确保准确的解释。

使用最新数据、最新示例和当前最佳实践更新现有内容。添加出版日期和 "最后更新 "时间戳。显示正在进行的维护。

第 3 步：技术准备

重要见解：

人工智能优化需要技术基础-结构化数据告诉人工智能你的内容是什么，语义 HTML 显示内容是如何组织的，可抓取性确保人工智能系统能第一时间访问这些内容。

在整个网站实施结构化数据。首先为内容类型添加 Schema.org 标记。使用 Google 的结构化数据测试工具来验证实施情况。

电子商务：添加产品、报价和评论模式。内容网站：文章、组织和常见问题模式。服务企业：服务、LocalBusiness（如适用）和 "评论 "模式。

确保人工智能系统可以抓取您的网站。检查您的 robots.txt 是否阻止了合法的人工智能爬虫。有些人工智能系统会在用户代理中识别自己的身份-不要不加区别地阻止它们。

为所有内容类型创建 XML 网站地图。不仅要将它们提交到 Google Search Console，还要确保它们能在标准位置 (/sitemap.xml) 被发现。

改进语义 HTML。检查标题结构-每页一个 H1，合理的 H2/H3 层次结构。适当使用语义标签（文章、章节、导航、旁注）。为图片添加有意义的 alt 文本，说明图片显示的内容以及相关性。

如果您有文档、应用程序接口或知识库，请将其公开（或至少可抓取）。考虑为人工智能友好资源创建一个专门的部分：全面的常见问题解答、定义、比较、技术规格。

第 4 步：建设权力

重要见解：

专注于在人工智能引用的权威来源中赢得提及-行业出版物、分析师报告、专家引言和真实的社区参与-而不是为了传统的搜索引擎优化而追逐反向链接。

制定在权威来源中获得提及的策略。这不是为了搜索引擎优化而建立链接，而是为了将您的品牌植入人工智能系统信任的权威内容中。

创建值得引用的专家内容。原创研究、行业调查、综合分析、思想领袖，这些都能推动你所在领域的发展。让别人自然而然地引用。

为行业出版物投稿。为您所在领域受人尊敬的行业出版物撰写特约文章。在新闻报道中被引述为专家。在能引起报道的行业活动中发言。

与本行业的记者和行业分析师建立联系。让自己成为专家。当他们需要引语或见解时，你就会成为他们关注的焦点，从而被纳入人工智能培训的文章中。

特别是对于 B2B 行业，争取在分析师报告和行业综述中被提及。Gartner、Forrester、G2、特定行业的研究公司-在这些权威来源中被提及，会大大提高人工智能对你的合法性的认知。

真实地参与受众聚集的专业社区。Reddit、特定行业论坛、LinkedIn 群组、GitHub（针对技术产品）。不要做垃圾邮件，要提供真正的价值。这些讨论越来越多地融入人工智能的训练和检索。

第 5 步：监测和迭代

重要见解：

像对待绩效营销一样对待人工智能可视性-建立基准指标、持续监控、衡量效果并根据数据不断优化。跟踪使您浮出水面的查询、提及您的上下文以及人工智能驱动发现的转化模式。

每月在不同的人工智能系统中运行同一组测试查询。记录哪些查询会返回您的品牌，在什么情况下返回。跟踪随时间发生的变化。这是您的主要可见度指标。

利用人工智能系统本身获取竞争情报。请它们将你与竞争对手进行比较。它们认为各自有哪些优势？这将揭示人工智能如何看待您的定位。

监控人工智能生成内容中的品牌提及。使用可跟踪您的品牌何时出现在人工智能回复中的工具。一些新兴的搜索引擎优化工具正在增加人工智能可见性跟踪功能。

收集客户的反馈，了解他们是如何发现您的。您将开始听到 "ChatGPT 推荐了您 "或 "我向 Perplexity 询问了 [使用案例]，然后找到了您"。跟踪这些转化来源。

查看分析结果，了解模式。来自 chat.openai.com 转介的流量、Perplexity 访问量或遵循人工智能推荐模式的直接流量（无需网站导航的即时深度页面访问量）表明人工智能驱动的发现。

根据效果进行迭代。如果某些内容类型被引用的频率较高，就创建更多类似的内容。如果尽管进行了优化，但特定的查询从未出现在你的搜索结果中，那就尝试不同的内容方法或术语。

与人工智能系统更新保持同步。ChatGPT、Perplexity、SearchGPT 等平台的新功能创造了新的可见性机会。及早采用新的人工智能平台功能可带来暂时的优势。

结论

人工智能可视性并不是您可以推迟应对的未来趋势，而是每天数百万人做出决策的现实。当您阅读这篇文章时，潜在客户正在向人工智能助手询问您所在类别的推荐信息。问题不在于这是否重要。而是您是否会出现在这些推荐中。

先行者的优势是巨大的，而且具有时效性。人工智能系统会随着时间的推移学习模式并建立信任。当你现在就在它们的训练数据和检索流程中建立权威时，你就在建立复合可信度。每当人工智能成功推荐您，用户发现您的价值时，您在未来查询中的地位就会得到加强。这不是流量的波动，而是声誉的累积。

但这个窗口不会无限期地打开。现在，大多数品牌甚至不知道人工智能可见性这门学科的存在。当他们的潜在客户迁移到人工智能助手时，他们仍然只关注谷歌。当市场成熟时，在竞争极小的今天行之有效的战略将需要成倍增加投资。当每个竞争对手都在争夺同样的人工智能提及率时，现在就建立自己的人工智能影响力要比迎头赶上便宜得多，也快得多。

面临的挑战是，人工智能的可视性不是您可以有效 DIY 的东西。它是多个复杂学科的交叉点：人工智能技术理解、内容策略、技术搜索引擎优化、声誉建设和持续平台监控。您需要有团队每天在不同的人工智能系统中实际测试提示，了解 Claude 与 ChatGPT 与 Perplexity 的不同之处，跟踪哪些内容结构会被引用，哪些会被忽略。

那些仍然像传统搜索引擎优化一样进行搜索引擎优化的公司已经失去了全部意义-这正是为什么 最佳人工智能搜索引擎优化公司开发出专门的人工智能可见性能力的原因。他们将深厚的人工智能技术专长与战略营销执行相结合。他们不是在理论上探讨人工智能如何发挥作用；他们正在进行系统测试，跟踪真实的人工智能推荐模式，并根据人工智能系统对品牌的实际引用情况进行优化。

对于加密项目、B2B SaaS 公司和希望在人工智能时代主导其类别的电子商务品牌而言，与 ICODA 这样的专业机构合作意味着将数月的高成本实验压缩为可提供可衡量可见度的重点战略。他们了解其中的细微差别-如何构建内容以利于 LLM 理解，如何建立权威足迹以让 AI 信任您的品牌，如何随着 AI 平台的发展进行监控和迭代。

在人工智能驱动的时代，将主导其品类的品牌正在建立之中。ICODA 正在帮助具有前瞻性思维的创始人在竞争对手还在沉睡的时候抓住这一机遇。如果您想让人工智能助手将您的项目推荐给数百万用户，那么今天就是奠定基础的时候了。

游戏规则已经改变。赢家将是那些最先意识到这一点的人。