via https://moz.com/blog/what-is-prompt-tracking
提示词追踪很快就会变得昂贵。你想监控AI在所有地方的可见性，但新增提示词会推高成本并让数据变得混乱。
你不需要更多预算。你需要的是策略：精简臃肿的列表，并找出支持品牌目标的提示词。
在本文中，我将展示如何制定一套提示词追踪策略，在不烧钱的情况下衡量可见性。
什么是提示词追踪？
提示词追踪是监控品牌在一组已保存提示词的AI回答中如何出现的过程。
你不是追踪Google排名，而是追踪提及、情感倾向，以及模型在相关主题中多久会展示你的品牌。
监控你在AI搜索中的可见性，对于为生成式引擎优化成功建立KPI至关重要。
如果做得好，提示词追踪能显示你在发现阶段有多可见，尤其是非品牌查询——用户在不点名具体品牌的情况下询问比较或推荐。
为什么你应该提高提示词追踪效率
人们很容易想追踪每个关键词的每个提示词。要抵制这种冲动。让提示词配置变得杂乱会迅速推高成本并耗尽资源，因为：
- 使用不符合工具规范的提示词可能会带来误报和误导性结果
- 追踪太多提示词会让分析变得笨重且重复
- 选择与业务目标不一致的提示词会降低ROI
如何低成本进行提示词追踪
界定你的受众
在花钱进行提示词追踪之前，利用你已有的数据看看受众更喜欢哪些LLM。
Wix的研究显示，LLM的偏好会因性别、年龄和国家而异。例如，千禧一代更可能用AI购物，而女性使用ChatGPT的可能性远高于使用Grok。
这意味着，如果你把精力集中在一个受众不使用的渠道上，你从提示词追踪中获得的价值可能不如预期。
那么，如何识别受众更可能使用的AI工具？
从GA4开始识别AI流量，然后利用数据确定优先追踪哪些LLM：
- 检查GA4以确认用户偏好哪些平台
- 按地区筛选
- 查看哪些内容获得AI流量
- 识别主题趋势
要在GA4中做到这一点，请转到报告 → 获取 → 流量获取。
根据Brie Anderson的说法，Google使用预定义的渠道分组，因此AI搜索流量可能归入AI工具、未分配和推荐。
你可以通过将主要维度切换为会话来源/媒介来获得更细的粒度。
然后，寻找LLM引荐来源，并筛选报告以分离出AI流量。不要只查看ChatGPT和Gemini等热门LLM，否则你可能会错过自己不知道的新引荐来源。
看看是否存在明显的平台偏好。如果有，可能值得在这里分配更多提示词追踪工作。
接下来，在GA4中按地区筛选，以发现不同市场中平台使用和查询语言的差异。这很重要，因为LLM使用情况因国家而异。例如，英国用户比美国用户更可能每天使用AI。即使语言相同，地区语言也可能影响人们的搜索方式。
现在深入查看内容。查看哪些落地页已经获得AI流量，并寻找这些URL中的主题模式。如果你注意到某个特定主题能带来AI流量，考虑倾斜创建更多类似页面，并优化提示词以反映这种兴趣。
一旦你知道AI访客落在什么内容上，你就可以建立一个反映市场需求的精简提示词列表。在Moz AI Visibility工具中设置提示词追踪时，使用GA4数据选择模型。
操作方法如下：
转到Moz Pro，在左侧菜单中选择AI Visibility，输入你的品牌名称（例如Toyota），然后点击Check Visibility。
你将能够选择在Moz AI Visibility中追踪ChatGPT或Gemini模型，并比较两个模型的表现。
在这里，你可以为品牌添加最多5个相关词，以及最多3个竞争对手及其相关词（可选）。接下来，添加用于生成提示词的主题列表，并点击Generate Prompts。但在这样做之前，请确保准备好你的品牌主题。
认识AI Explorer
以AI看你的方式看自己。
可见性。引用。情感倾向。
一个仪表盘，覆盖每个AI回答。
准备你的品牌主题
在构建提示词列表之前，重要的是理解工具认为你的品牌是关于什么的，以及它把什么视为品牌词。
转到Moz Domain Overview，输入你的URL，查看域名搜索主题。
该主题是工具对你网站的假设；把它当作基线。
接下来，向下滚动到Domain Keyword Topics，并使用该列表扩展品牌查询。
例如，Toyota的品牌词包括Highlander和Tacoma等车型名称，而Kia的品牌词更偏向更宽泛的品牌查询，如Kia lease deal和Kia electric car。
在最终确定品牌列表之前，检查地区差异。例如，在美国，Toyota的品牌兴趣更偏向车型（Toyota Corolla），而在英国，更偏向品牌（Toyota vehicle manuals）。
这些差异可能看起来很小，但如果你是一家本地企业，它们会带来天壤之别。这就是为什么你应该使用Domain Keyword Topics来确认品牌词、验证主题主题，并识别你遗漏的任何地区关键词。
一旦你有了品牌词列表，在Moz中设置AI Visibility提示词追踪时，将其作为替代品牌关键词输入。
基于实体信号识别竞争对手
你假设的竞争对手可能并不匹配Google与你品牌关联的对象，因此在设置提示词追踪基准之前要验证它们。
在Google上搜索你的品牌，并查看“People Also Search For”面板。那里列出的品牌反映了知识图谱中与你最接近的实体竞争对手。
如果你服务于本地企业，请通过Google Business Profiles使用相同方法。滚动到资料底部，查看“People Also Search For”部分，看看Google与你品牌关联的竞争对手。
一旦找到这些竞争对手，更新你在Moz AI Visibility中的项目设置，让追踪反映实体关系，而不是内部假设。
例如，我最初假设Nissan、Kia和Hyundai是Toyota最接近的竞争对手，但根据“People Also Search For”分析，我把竞争对手改成了Nissan、Honda和Mazda。
该列表不会与ChatGPT或Gemini完全匹配，但它能让你更好地了解Google和你的受众与你品牌关联的竞争对手。
确认你的提示词追踪工具在衡量什么
你需要了解工具的参数、工作原理、追踪哪些模型以及更新频率。一旦理解这些限制，你就可以修剪提示词，以获得更有价值的输出。
以Moz AI Visibility工具为例。首先看模型。在这个视图中，模型是ChatGPT和Gemini，所以这是你需要做的第一个决定。
接下来看持续时间。这里由于最近才设置，显示30天。Moz最多追踪180天，因此数据可见性取决于追踪时长。
不要期望立即获得数据。如果你周二添加提示词，而工具周一刷新数据，那么你要到下次更新才会有新信息。对大多数企业来说，这样的时间安排应该没问题，但对于全新的、时效性强的查询，可能值得手动测试，同时等待数据填充。
最后，确认工具在追踪什么。在这个例子中，该工具的主要指标是品牌提及。
它显示Toyota出现在38%的LLM生成回答中，同时还包含回答长度中的平均位置及其在分析品牌中的排名等因素。
一旦你理解了模型、刷新频率和可见性指标，你就可以选择符合这些限制的提示词，并避免把正常更新行为误读为表现数据。
追踪能带来业务收入的提示词
使用Moz AI Visibility
做主题研究
你的主题研究应来自常见问题。利用企业内部主题研究和用户查询的主要来源。从客户已经在使用的语言开始，因为它产生的提示词比你在电子表格中编造的任何内容都好。
从内部团队中提取主题想法：
- 销售电话
- CRM
- GBP问题
- 产品评论
- 受众反馈
- Reddit等论坛
Lashay Lewis有一份有用的指南，可用于寻找高意图BOFU关键词来优化你的列表。
接下来，添加来自Google Business Profile的问题，并从产品评论中提取措辞，让你的提示词匹配人们在现实生活中描述问题的方式。
一旦捕捉到这些语言，就用关键词数据扩展它。登录你的Moz Pro账户，导航到Keyword Research > Ranking Keywords。输入你的品牌URL，生成你排名关键词的列表，并将列表导出为CSV。
使用ChatGPT等AI工具对查询进行聚类，并识别非品牌提示词变体。以下是我如何做的示例。
Moz AI Visibility工具允许你输入四个主题来生成用于追踪品牌提及的提示词。我使用了ChatGPT强调的一些非品牌主题，包括汽车可靠性和燃油效率汽车。
避免产生误报的提示词
将提示词分为三类：品牌型、比较型和非品牌型。
品牌型提示词会触发你的品牌名称并抬高可见性，但这并不能告诉你自己是否被自然推荐。
例如，如果我问“Do Toyotas have good resale value for families?”，自然回答会提到Toyota，因为问题就是关于Toyota的。如果我在衡量提及，那么每一个以我的品牌名开始并围绕它的提问都是浪费的提示词。
我完全可以简单地增加包含品牌名的问题数量，从而提高提及。品牌型提示词确实有价值，尤其是在情感倾向方面，但值得审查你的提示词，确保它们没有告诉你不需要的信息。
关于品牌型提示词的考虑也应适用于竞争对手。例如，如果我们使用提示词“Do Mazdas have good resale value for families?”，我们极不可能看到竞争品牌被提及。
比较型提示词有时会触发你的品牌，但它们仍会因问题措辞方式而使结果产生偏差。因此，像“how does the comfort of Hyundai cars compare to for road trips?”这样的问题可能会提到其他车型，或详细讨论Hyundai。
如果你在追踪提及，真正的机会在于非品牌提示词。非品牌提示词很有价值，因为模型正是在这里向潜在买家推荐解决方案。
像“What hybrid cars are better for long-distance driving?”这样的问题是开放场，因为它肯定会触发一串品牌名称。而且这是一项有价值的衡量，因为你是否被包含在列表中是可以争取和管理的。
关注会触发品牌列表和推荐的提示词，例如：
- 最佳选项
- 比较
- 我应该选择什么
积极修剪提示词
首先移除品牌型提示词，因为在你追踪提及时，它们可能导致误报。
接下来，移除跑题、没有商业意图或不太可能触发品牌提及的提示词。如果某个提示词从不产生品牌列表或推荐，它就不会帮助你衡量可见性，也不值得预算。
删掉任何不符合你市场的内容。如果你在错误地区追踪提示词、使用错误拼写或措辞，你的数据就会变得不可靠，因为你衡量的是受众并不具有的行为。
此外，如果你的工具只每周更新，避免与快速变化的实时主题相关的提示词。答案变化太快，你的报告不会反映用户当天看到的内容，数据也会变得难以信任。
让提示词与用户需求和常见比较模式保持关联，尤其是高意图短语。更小的提示词集能给你更清晰的基准和可执行的信号。
下一步：测试、迭代和增长
这个领域是动态的，所以要预期变化。你需要测试、尝试，并看看会发生什么。
先从按组测试主题开始。围绕高意图主题聚类提示词，监控结果，处理薄弱环节，反复 rinse and repeat。当你把提示词追踪当作CRO而不是关键词研究时，它效果更好。带着目标和你想测试的假设去做。
同时，按类型测试提示词。如果“最佳”列表不起作用，就追踪这些。如果你认为评论是缺口，就追踪评论型提示词。你会更好地掌握模型在做什么，以及你应该在哪里采取行动。
最后，持续让提示词与客户查询保持一致。利用你从邮件、支持、客户反馈和论坛中已有的内容，写出人们会使用的提示词。然后创建和更新内容，以提升表现不佳主题的可见性，并在接下来的刷新周期中监控增长。