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原文地址：https://www.womenintechseo.com/knowledge/generative-information-retrieval-seo-misinformation 长期以来，SEO行业一直背负着制造谣言或对搜索引擎运作机制进行主观解读的名声，其部分原因在于我们这个领域恰好处在市场营销与计算机科学的尴尬交汇点。与付费搜索或纯粹的计算机科学及工程学不同，大量SEO知识具有主观性，建立在程度不一的非完美实验和有根据的推测之上，争论者之间的经验和视角也相去甚远。 我们这个行业缺乏确定的答案，再加上主要由利益相关者驱动的、寻求能“扭转局面”的简单杠杆的渴望，加剧了这种状况。 毕竟，“看情况”是我们行业的标志性口号，细微差别和不确定性在此占据主导。 毫不意外的是，随着大型语言模型及其作为生成工具在搜索环境中的应用日益广泛，错误信息的传播潜力被进一步放大。这为更多SEO谣言的涌入打开了闸门，使它们得以加入那些长期循环争论的话题行列，例如“子域名与子文件夹之争”、“301与302重定向之辨”以及“点击量是否影响排名”等。 我们正处于一个激动人心的技术搜索交汇点，但变革的速度也造成了暂时的知识真空。来自信息检索、自然语言处理、机器学习和计算机科学等领域的新概念正不断涌入我们的领域。 因此，我们面临着一条“错误信息高速公路”，它因围绕生成式AI和生成式信息检索的新谣言，以及其他所有谣言和周期性讨论而不断膨胀。对领域外术语的曲解和滥用，让我们在本就最具挑战性的时期，面临着更大的困惑。 SEO神话的根源虽然SEO神话滋生繁衍的原因有很多，但对专利的误读和夸大宣传无疑是其中重要的因素。 搜索专利法非常复杂，因为解读它不仅需要法律知识，还需要对搜索和信息检索有深刻的理解——这是一种罕见且独特的能力组合，备受爱戴的已故专家比尔·斯劳斯基将其掌握得淋漓尽致。凭借其数十年的搜索经验以及早前作为律师的职业生涯和正式资质，比尔为我们提供了几乎明确无误且广泛的专利解读。 人们普遍认为“专利就意味着投入生产”，这更加剧了混淆，因为在大多数情况下，专利从未投入实际应用。申请专利的原因多种多样，其中包括战略资产防御。这些“防御性专利”的注册是为了阻止竞争对手实施替代解决方案，或在竞争激烈的行业中用作法律筹码。此外，不仅专利本身需要正确解读，其附带的参考文献部分也常常引用了大量学术论文。 当脱离上下文时，搜索、信息检索和自然语言处理研究人员发表的学术论文就极易被误解。这些论文不仅语言晦涩难懂、枯燥乏味，且穿插着数学公式；它们还会参考和引用大量其他学术论文，为了完全理解每篇论文试图建立在前人研究基础上的来龙去脉，这些被引用的文献也必须阅读。 我怀疑，一丝谄媚式的回声室效应和盲从心理也在AI SEO相关错误信息的传播中扮演了角色。随着GEO、AEO等概念的兴起，相应地也有越来越多的人试图最大化利用这一新机遇，并重新将自己定位为引领潮流的先锋。 我们都很清楚，SEO正在发展（机遇也在增加），但其中一些缺乏严谨性的信息分享方式，却搅浑了水，并有风险在我们进入AI时代搜索的下一阶段时，进一步将SEO行业的声音推向“江湖郎中”的既定印象。 我们都在尽可能快地学习行业的新变化，但这海量涌现的新发展，也可能带来一种倾向，即当我们被问及许多问题而不知道答案时，我们不愿意承认。 于是，我们抓住学术论文中断章取义的原话、无法复现的实验（公平地说，大多数研究都无法复现）、随机抽取的用于执行单一任务或策略的Colab脚本以及其他SEO神话，来概率性地填补知识空白——这颇有些类似于我们都抱怨其输出内容荒谬的大语言模型的那种幻觉特性。 那么，让我们来看看一些造成不确定性的、跨领域或新术语解读的例子吧。 分块、”信息增益”与LLMs.txt：SEO领域的解读 最近涌现的SEO术语试图寻找新的”调控杠杆”，但它们很可能犯下了范畴错误，混淆了生成式AI、生成式信息检索和经典信息检索系统的内部工程原理，与搜索引擎对外进行内容排名和呈现的方式。其中两个可能的例子便是”分块”和”信息增益”。 分块…

原文地址：https://searchengineland.com/ai-search-audit-findings-470888 对10个行业的审计数据显示，访问失败、证据薄弱和实用性低下使得一些网站容易被AI系统绕过。 20年来，网络运行着一个简单的交易：发布满足用户需求的内容，在搜索中获得排名，赚取流量，然后通过产品、服务、联盟推荐或广告将这些流量变现。 零点击答案和AI搜索正在改写这种关系。现在的新问题是，AI是否会把你列为来源——以及这种可见度是否能转化为收入。 为了了解谁会被包含在内，谁会被绕过，我对10个行业进行了超过200次AI可见度审计。 结果模式是一致的：大多数网站易于解析，但难以证明其值得引用。而那些最依赖发现流量的行业，往往正是那些让自己最难被访问的行业。 审计是如何进行的 我使用相同的评估标准进行了201次审计，并捕获了一个整体的AI可见度得分，以及四个子得分： 该数据集包括对以下10个行业的201次审计： 需要注意的是，存在页面类型偏差——样本中主页占比较大（131个主页，13篇文章，其余为混合页面）。这很重要，因为主页往往营销内容多，证据内容少。 我还跟踪了访问失败的情况，因为”错误”结果也是故事的一部分。201次审计中有38次（18.9%）返回错误，意味着AI智能体可能被阻止或无法可靠地访问内容。 另有八次审计在技术上已处理，但由于缺少子得分而得分为0，这与部分提取或应用式渲染导致可访问内容很少的情况一致。 当我总结得分分布时，我专注于成功处理的审计（163个网站），所以”无法访问”不会与”低质量”混为一谈。我按行业将错误率视为一个独立的信号，因为它表明了AI系统是否可以将某个网站可靠地用作来源。 （广告文案略） 各行业在AI可见度中的位置 下表显示了数据集中各行业在审计中的表现。 排名 行业 错误率 中位数总分…

原文地址：https://searchengineland.com/chunk-content-470751 清晰的结构有助于读者扫描内容，也能帮助AI系统识别答案。以下是关于如何将想法组织成清晰、独立成块的部分。 文章或博客帖子中的内容结构似乎不该有什么争议。但显然，谷歌并不希望你仅仅为了取悦大语言模型而创建小块内容。这种被称为”分块”的技术，有助于让你的内容被AI模型注意到，同时也反映了读者实际参与在线内容的方式。 分块可能会让内容在AI搜索中更易被检索或引用，但归根结底，它改善了内容的流畅性，让人们更容易理解概念。我们来谈谈分块是如何工作的，以及何时使用它。 什么是分块？ 分块是将文本组织成不同的、独立的意义单元的做法。当内容被分块时，信息被分段，这样每个段落都聚焦于一个单一的想法，并包含读者简单快速理解该想法基础所需的一切。 人们应该能够阅读一个单独的段落就掌握概念，而无需在周围的文字中寻找上下文。 分块对AI还是对人类更有帮助？ 谷歌最近的批评表明，分块的做法过度优化了内容，特别是为了让内容出现在AI答案中。这种认为人们专门为AI写作的观点，其假设是对AI好的东西在某种程度上对人类读者就是不好的。 但实际上，分块有助于向读者和搜索检索系统传达想法。当内容被分块时，它并没有降低信息密度或人为地割裂想法。它组织信息的方式匹配了人们实际在线阅读内容的方式，使文章更易于浏览。 分块也帮助了AI系统，因为它们在段落层面而非页面层面运作。例如，当一个系统需要找出”如何衡量关键词蚕食”的答案时，一个完全匹配的标题，后面跟着一个聚焦的段落，就能创建一个清晰的匹配。 相比之下，当同一个问题的答案被埋在一个涵盖其他三个主题的密集段落中时，信息就被稀释了。AI可能会看到相关的关键词，但如果文本在不同想法之间游移不定，它对该段落是否明确回答了查询的信心就会降低。 清晰的结构产生清晰的含义。 分块既帮助读者浏览内容，也帮助AI系统准确识别你的内容说了什么。 深入阅读：分块、引用、澄清、构建：面向AI搜索的内容框架 （广告文案略） 何时对内容进行分块 当你从头开始写作时，从一开始就将分块融入到你的流程中。 然而，可能不值得你花时间仅仅为了分块而编辑现有内容。你可能会发现有些文章即使没有明确计划，也自然遵循了分块原则。其他的可能已经过时或结构不佳，需要更实质性的重写。 如果你想对现有内容进行分块，请优先考虑以下类型的文章：…

via https://searchengineland.com/how-to-use-ai-for-seo-without-losing-your-brand-voice-470789 AI擅长规模化执行和数据密集型的SEO任务。但若没有清晰的品牌声音，自动化会让内容听起来千篇一律。 在SEO和内容营销领域，有一个日益严重但鲜少被充分讨论的问题：所有内容开始变得雷同。相同的措辞和结构，相同的平淡语调，相同的安全语言，相同的机械节奏。 网络正充斥着优化完美却无人真正爱读的内容。这才是真正的风险。不是AI会取代SEO人员，不是谷歌会惩罚AI内容，也不是自动化会摧毁搜索。 真正的危险在于，品牌以效率为名，失去了自己的声音、个性和身份。 AI应该让你的SEO变得更好，而不是更平淡。更快，而不是更扁平。可规模化，而不是失去灵魂。 以下是如何在不把你的品牌变成米色墙纸——且不失去其值得排名的根本——的前提下使用AI的方法。 当AI支持战略时，它表现最佳 AI不能取代营销计划、定位模式或清晰的品牌方向。它支持它们。就像Google Analytics、Semrush和Screaming Frog这类工具帮助你了解正在发生的事情一样，AI帮助你更高效地工作并支持思考。 如果你的SEO战略仅仅是”我们用AI”，那你就没有战略。你只是有了一个软件订阅。如果不清楚你的受众是谁、他们关心什么、他们试图解决什么问题、他们如何说话、他们对什么语气有反应、以及你的品牌代表什么，AI只会规模化生产泛泛的内容。 （广告文案略） AI能真正增加SEO价值的地方 AI确实擅长SEO的某些部分，特别是那些依赖规模化、结构和数据处理的领域。这些包括： 这才是AI的用武之地。它处理重复性的手动工作，加快研究速度，减少基本的人为错误，并帮助团队在规模化运作中保持一致性。这些都不具威胁性，纯粹是实用性的。 如果使用得当，AI能消除SEO工作中的摩擦，为团队腾出更多空间专注于战略和决策。当人们期望AI执行它不适合做的SEO工作，将其视为捷径而非支持系统时，问题就开始了。这样使用，产出物必然达不到预期。 深入阅读：如何针对你的品牌声音训练内部大语言模型 AI在哪里会失效…

via https://ahrefs.com/blog/reddit-keyword-research/ 在谷歌上搜索几乎任何产品或建议类问题，搜索结果中都会出现Reddit的讨论帖。谷歌如今非常重视Reddit，将其排在靠前位置，而像ChatGPT和Perplexity这类AI工具也频繁将其作为信息来源进行引用。 （事实上，如果你在谷歌搜索“reddit关键词研究”，会发现排名前10的结果中有6个是Reddit上的实际帖子。） 这使得Reddit独特且重要。在这里，你品牌的声誉是由真实用户的对话塑造的。 它也是关键词创意的金矿：Reddit向你展示了真实人们使用的确切语言、提出的问题和面临的痛点。用对方法，你可以找出哪些Reddit讨论已经排在谷歌前列，并从中反向挖掘出关键词机会。 下面我将分享4个我从Reddit提取关键词创意的方法——从快速手动浏览，到使用Site Explorer分析整个子版块能为哪些关键词排名的技巧。 是什么让Reddit在关键词研究中如此独特关键词工具能提供具体的搜索数据：搜索量、难度、点击成本、搜索意图。但Reddit提供的是人文背景。 以“关键词研究工具”这个关键词为例——每月搜索量4900，信息型意图。这很有用。但浏览Reddit的讨论串，你会看到全貌：人们抱怨他们当前使用的工具，寻求免费替代品，试图说服老板批准购买。 这种细微差别能让你的内容更出色。Reddit增添了真实用户使用的视角、困惑和精确语言——正是这些能把一个关键词变成一个内容选题。 看这个例子：在/r/SEO子版块中，一个标题为“大家是怎么做关键词研究的？”的帖子获得了42个点赞，并针对我们的目标关键词排名第一。整个讨论串里，从业者们分享着他们实际的工作流程、最喜欢的工具，以及对现有选项的不满。 这对内容策划来说简直是宝藏。 你会了解到人们表述问题的方式是“我老板想让我做SEO，但我完全不知从何入手”，而不是“SEO新手入门指南”。你能看到哪些解决方案真正引起共鸣（那些获赞的），哪些无人问津（那些被忽略或点踩的）。你能发现讨论中自然浮现的反对意见和痛点。 更有用的是：Reddit上的高互动率是一个验证信号。如果一个话题获得42个赞、1.5万个赞，或产生200条评论，那就证明了它的关注度。这不是对人们可能搜索什么的估计，而是他们实际关心什么的证据。 方法1：使用Google指令查找已经获得排名的Reddit讨论 首先，在谷歌中搜索 site:reddit.com [你的关键词]，找到已经在你的目标话题下获得排名的Reddit讨论（和子版块）： 以下是可用的搜索指令： 例如，搜索 site:reddit.com…

via https://moz.com/blog/top-seo-tips-2026-whiteboard-friday 2026年你应该优先关注哪些SEO策略？奇玛·姆梅杰分享了在2026年保持SEO领先地位的六大技巧，包括如何针对代理型AI进行优化、构建实体集群以及追踪大语言模型指标以保持领先优势。 白板内容的数字化版本，概述了2026年SEO的六大技巧。点击上方白板图片可打开高清版本！ 嗨，我是奇玛。想必大家都认识我，所以自我介绍就到这里。 关于人工智能搜索、通用商务协议、商业智能体等等等等，大家已经听得太多了。但要分辨哪些可信，确实让人困惑。我在这里就是为了给大家带来真相。 这就是2026年你需要关注的重点，没有任何混淆视听的内容。我们开始吧。 嗨，我是奇玛。想必大家都认识我，所以自我介绍就到这里。 关于人工智能搜索、通用商务协议、商业智能体等等等等，大家已经听得太多了。但要分辨哪些可信，确实让人困惑。我在这里就是为了给大家带来真相。 这就是2026年你需要关注的重点，没有任何混淆视听的内容。我们开始吧。 1. 构建覆盖完整查询扇出的实体集群数字白板中 outlining “构建实体集群” 部分的放大图。第一，构建能够覆盖完整查询扇出的实体集群。链接仍然重要，但我们正逐渐向基于语言的模型演进。 这意味着，实体和语义关系比基于链接的关系更重要。所以，我们需要开始优先为实体进行优化，而非其他任何东西。这就是为什么你需要开始更多地考虑主题集群，而非关键词集群。 如果我说实话，这有点像SEO 101的基础课。但我的重点是，SEO仍然非常重要，我们正在回归基础。 主题聚类，就是你选择一个实体，为每个实体下的集群映射不同的用户意图，你主要关注的是认知类内容、比较类内容、评估类内容和决策类内容。 为目标受众旅程的每个阶段提供恰当的内容使用关键词探索工具…

原文地址：https://moz.com/blog/ai-mode-features-and-ranking-whiteboard-friday 通过STAT深度分析谷歌AI模式的早期数据。这项针对4万个关键词的研究揭示，AI模式与传统自然搜索排名的重叠率仅有12%，并深入探讨了其冗长且文本密集的特性如何重塑当前搜索格局。 数据集今天我将与大家分享一些不同的数据点，这些数据基于STAT中追踪的4万个关键词，这些关键词同时在AI模式和常规自然搜索中进行了对比分析。 具体来说，这是桌面端和智能手机端的1万个MozCast关键词，分别来自两个郊区位置，一个在美国，一个在英国。所以合计起来，总共是4万个关键词。 大规模追踪你的搜索表现无论你是在管理多个网站还是数百万个页面 AI模式与自然搜索结果的重叠情况首先，我想谈谈AI模式与自然搜索结果的重叠情况，我认为这相当有趣。 我将在下方链接一些资源。但AI模式的工作方式是进行这种所谓的”扇出式”查询，这是谷歌的说法，然后基本上会搜索一些相关的搜索词，并将这些结果整合回来。 白板上放大的部分展示了AI模式与自然搜索结果之间重叠情况的统计数据。这里比较的是AI模式中引用的前10个网址，与同等谷歌搜索中排名前十的常规自然搜索结果。顺便说一下，我不认为人们会在AI模式中输入与常规谷歌搜索完全相同的查询。我这样做只是为了进行比较。我建议，在你自己的追踪中，使用稍有不同的查询。 但作为一个参考点，在AI概览中，我们看到AI概览中精选的网址与下方直接显示的前十个自然搜索结果之间有88%的重叠率。 所以这个重叠率相当高，非常接近。但在AI模式中，这个比率就低得多。我们看到，常规自然搜索中排名前十的网址与AI模式排名中引用的前十网址之间，仅有12%的重叠率。这个比率非常低，但这也在我们预料之中。这正体现了AI模式的工作方式，即扩展到更广泛的查询和主题集，而不仅仅是针对你输入的确切词条进行搜索。 如果我们把这个范围扩大到网站级别，数据显然会稍微高一些。所以，当我们比较网站的重叠率，而不仅仅是具体网址的重叠率时，数值会略有上升，但并没有大幅提高。这很可能意味着，由于搜索词条已经大不相同，我们看到的是完全不同的网站在进行排名。 我想分享的另一个数据点是，在常规自然搜索中，AI模式所引用网址的平均排名大约是4.5。这里比较的同样是前十名。显然，如果纯粹随机，我预期平均排名会是5.5左右。 这表明AI模式倾向于挑选排名略高的网址，但它们并不一定出现在前十名中。它从更广泛的查询集合中选取排名稍高的网址，而不是例如仅仅从一个查询中提取完整的前十名。 所以，这可能更具”惩罚性”。如果你为那些”扇出”查询所做的优化排在搜索结果的后半部分，那么这种情况带来的影响，比你在传统搜索中排在后半部分要严重得多。 SERP特征与AI模式接下来我想谈谈SERP特征的概念。显然，我们都熟悉常规自然搜索中的SERP特征。如果我跟你提到像图片、本地包、视频结果、精选摘要、当然还有AI概览本身这些元素，你肯定对这些SERP特征非常了解。 但你可以把AI模式看作一个几乎是纯粹由SERP特征构成的页面。它包含了许多相似甚至完全相同的特征，我们也在对这些特征进行分析。 那么，我们来谈谈AI模式与标准SERP之间的一些对应元素，并比较它们在相同搜索词下的出现频率。首先，段落文本，它是AI模式结果中迄今为止最常见的结果类型、特征类型或内容块。AI模式生成的结果通常相当详尽。我想，它在自然搜索中的对应物大概就是AI概览了，同样是那种由AI生成的散文式文本块。 然而，在常规的自然搜索结果中，这些MozCast关键词里只有大约四分之一是带有一定商业性质的，也只有这大约四分之一的关键词页面出现了AI概览。但在AI模式中，99.5%的结果都包含一个段落文本。而且通常来说，实际上，虽然我这里没有在屏幕上显示，但在更深层的数据中你会发现，这段文本往往也是第一个出现的结果。 与自然搜索结果相对应的另一种元素是卡片。这是我们自己的叫法，并非谷歌的官方术语。据我们所知，谷歌并没有为AI模式中这些不同的内容块类型指定正式名称。所以我们暂且称它为”卡片”。在AI模式中，卡片是最像常规自然搜索结果的东西，我将在下方附上一些图片示例。 但在AI模式的结果中，大约有62%到63%会展示一张卡片。所以，有一部分结果在呈现方式上更鼓励点击，它们看起来更像传统的自然搜索结果，而不是单纯的引用。显然，这与100%的常规SERP都包含自然搜索结果形成了对比。…

原文地址：https://moz.com/blog/ai-mode-citations 谷歌的AI模式正在引入新的搜索结果组合方式。虽然传统排名仍然重要，但它已不再是获得自然可见度的唯一途径。 本报告分析了近4万个搜索查询，揭示了AI模式引用中最大的受益者，以及其与传统搜索引擎结果页面（SERP）的重叠频率。 主要发现88%的AI模式引用并未出现在完全匹配查询的自然搜索结果页面中YouTube是AI模式中第二常被引用的外部来源10%的引用来自前四大外部来源96%的回复包含至少一个引用，多数回复引用了10个或更多不同的网址。研究方法为了理解AI模式如何生成结果和选择引用，我们分析了一个结构化的数据集，该数据集包含了美国及英国地区近4万个桌面端和移动端的查询。 每个AI模式查询最多返回38条结果，包含类型（段落、列表等）、特征（引用、答案等）、位置和布局结构的数据。 我们还提取了这些关键词对应的传统搜索结果页面（SERP），用以衡量其与AI模式引用的重叠情况。 88%的AI模式引用并未出现在完全匹配查询的自然搜索结果页面中AI模式引用与同一查询的谷歌前10名结果之间的重叠度并不高——考虑到其“扇出”式的方法论，这也正如我们的预期。 在这项研究中，我们考察了两种类型的重叠： 严格网址匹配：完全相同的页面同时出现在AI模式引用和谷歌SERP中网站级匹配：相同的域名出现，即使指向的是不同的页面 在谷歌排名前十的自然搜索结果中，只有十分之一的网址与AI模式引用的网址完全匹配。即便放宽到网站级别进行比较，也只有五分之一的引用来自于该查询排名前十的网站。当重叠发生时，其往往集中在排名靠前的位置，但即便如此，也远非必然。 正如汤姆·卡珀所解释的那样： “AI模式正在将范围扩展到更广泛的查询和主题，而不仅仅是你输入的那个确切的查询……它会进行这种‘扇出’式的查询，然后汇总结果。” 简单来说，AI模式会在后台运行多个相关的搜索（例如，不同变体、子主题、邻近意图）。然后，它会汇总来自这些相关查询的引用，而不仅仅是原始查询排名靠前的结果。 这对AI SEO策略的启示低重叠率反映了AI模式的设计初衷虽然严格的网址匹配重叠率只有12%，但这并非缺陷。相反，它证明了AI模式正在： 从更广泛的知识库中汲取信息倾向于采纳跨相关主题的权威来源呈现能提供完整上下文的资源在自然搜索中排名前十确实有所帮助，但需要覆盖广泛的关键词才能保证获得引用在这个数据集中，更高的谷歌排名明显增加了被AI模式引用的几率，但即便是排名第一的结果，也只有部分时间会被引用。 对于大多数查询而言，虽然AI模式与自然搜索结果之间存在一些共同的来源，但引用列表总体上比传统搜索结果页面（SERP）更为广泛，因为AI模式使用了更宽泛的查询集合。 10%的引用来自前四大网站大多数AI模式的回答都从一小部分高度可信的网站中提取内容，这可能是由于这些网站在“扇出”查询的少数几个自然搜索结果中占据了突出位置。 在下表中，我们分析了： 出现在回答中的占比：一个域名在AI模式回答中至少出现一次的频率占总引用的比例：该域名在所有回答的总引用量中所占的份额…

原文地址：https://ahrefs.com/blog/chatgpt-visibility-tracking/ 人们使用ChatGPT进行研究、构建工具，甚至——没错——进行购买。 但许多品牌对ChatGPT内发生的事情一无所知。它们出现在成千上万的回复中，却不知道哪些查询提到了它们，说了些什么，也不知道自己与竞争对手相比如何。 你可以构建一些基础的随性编码工具来监控你的ChatGPT可见度，但追踪少量提示词就像偶尔看看窗外就想预测天气一样不靠谱。 现实是，AI提示词、回复和引文在不断变化。如果你想看到真实的趋势，需要数千个数据点才能穿透这种波动性。 现在有一个简单的解决方法。你可以在Ahrefs品牌雷达数据库中，通过1350万个现有提示词来追踪你的ChatGPT可见度，甚至可以设置自己的自定义查询来监控最重要的事项。 以下是使用品牌雷达测量、监控和提升你的AI可见度的七个步骤。 1. 将你的ChatGPT可见度与竞争对手进行对标 品牌雷达允许你最多追踪十个竞争对手，与你自己的品牌一同对比，从而精确了解你在ChatGPT回复中的表现。 只需手动输入你的竞争对手，或者点击”建议更多”以获取AI的推荐。 Ahrefs品牌雷达仪表板截图，显示竞争对手对比表格，包含AI工具的指标，如提及量、引文和平台可见度数据。如果你想在后续追踪竞争对手的页面在ChatGPT中的可见度和引文情况，务必在设置阶段就添加他们的域名或URL。 Ahrefs品牌雷达的编辑实体对话框，显示名称变体字段（包含”SE Ranking”）和URL字段（包含”seranking.com“）以及域名范围下拉菜单。为了细化分析，你还可以包含名称变体——当竞争对手的品牌名称恰好也是一个常用词时，这一点尤其有用。 设置完成后，你将看到每个品牌并排的指标对比，包括： 基于此，你可以在整个品牌雷达数据库中进行竞争对手分析，或者按市场或细分领域缩小关注范围。 例如，对于Ahrefs，我们可能会重点关注”外链构建”这个主题，因为它是我们的核心主题之一，并且深度嵌入在我们的产品中。 Ahrefs品牌雷达概览仪表板，比较Ahrefs与竞争对手，显示AI声量占比（28.4%）、搜索需求（55.8K）和网络可见度（230万次提及）等指标。表格显示了各平台的提及次数。e 2. 了解你在对话中出现的百分比…

原文地址：https://searchengineland.com/ai-search-kpis-inclusion-469338 AI用户平均每条回复会考虑3.7个商家，其中60%的用户无需点击即可做出决定。这对你的AI可见性策略意味着什么。 我们需要谈谈关键绩效指标和AI搜索。 我观察到许多SEO专业人士在领英和会议上谈论”在ChatGPT上排名第一”，仿佛这就等同于在谷歌上排名第一： 在谷歌上成为第一个结果通常是张”黄金门票”。从第2名升到第1名，往往能带来100%到300%的流量和转化率增长。 但这几乎肯定不适用于AI回复——即使它们不是一直在变化。 我们团队的研究显示，AI用户在决定联系谁之前，平均会考虑3.7个商家。在ChatGPT的推荐列表中成为第一个结果，并不像在谷歌搜索中那样是张”黄金门票”。 既然如此，AI搜索的重点实际上应该放在”被纳入考虑集”上——不一定是”在该集中被首先提及”——以及精心塑造AI对我们的描述上。 AI平台上的用户行为与谷歌搜索不同 在过去的几个月里，我的团队花了100多个小时观察人们使用ChatGPT和谷歌的AI模式来寻找服务。 在最初几十次观察中，有一点变得清晰起来：AI平台上的用户行为与谷歌搜索不同，这种差异远不止于使用”自然语言”进行对话与执行关键词搜索。顺便说一句，这一点常被夸大。在我们观察的会话中，大约75%仍然包含”关键词搜索”。 一个关键区别在于：用户在AI回复中考虑的商家数量比在自然搜索中更多。这很合理——在一个聊天窗口里比较多个选项，远比点击三到五个搜索结果并访问每个网站要容易得多。 深入了解：从搜索到委托：适应AI优先的搜索行为 AI用户不会停留在第一个结果 无论是在谷歌AI模式还是ChatGPT中，用户平均会从结果中考虑3.7个商家。 这对排名第一的结果以及排名第四的结果都有重要影响。当用户在75%的会话中也会考虑排名第2到第8的商家时，出现在第一位的价值急剧下降，而出现在较后位置的价值则上升了。 推动转化的关键因素并非你在列表中的位置。 为什么在LLM中排名较低的商家最终能进入考虑集？ 首先，这些并非”排名”。它们是一个推荐列表，鉴于AI的概率性本质，这个列表很可能会被重新排序，从列表格式重新格式化为表格，或者完全改变。 撇开这点不谈，AI聊天使得扫描和考虑比谷歌搜索更多的选项变得容易得多。…