人工智能搜索正在重塑电商品牌的曝光方式。
这周你的产品还出现在 ChatGPT 上，下周就被竞争对手的产品取代了。
对许多品牌而言，这种不确定性可能会让人感到不知所措。
如今，自然流量的可见性不再那么依赖于排名和关键词，而是更多地取决于广告主如何收集信息、他们依赖哪些平台以及哪些信号可以帮助他们突出你的品牌。
在本指南中，我将详细解释这一关键转变。
我来拆箱：
- 究竟是什么影响了人工智能答案中的可见性
- 买家旅程压缩和归因分析失效对业务的影响
- 如何在新的搜索生态系统中建立持久的相关性
电商品牌的3种AI可见性
如果你熟悉搜索引擎优化（SEO），那么获得人工智能（AI）曝光度与之类似。它始于搜索引擎系统如何决定显示哪些内容。
但多年来，电子商务 SEO 一直是一个线性方程：排名 = 可见度 = 流量（然后是转化率）。
人工智能搜索正在改变这一切。
LLM（产品列表管理系统）在一个地方汇总、比较和推荐产品。
简而言之：购物者可以在人工智能聊天中发现您的产品、查看替代品并做出购买决定。
在这种新模式下，品牌将在三种不同的发现模式下展开竞争。
类型 1：品牌提及
提及可以促进产品发现，并为您的品牌建立漏斗顶端的LLM可见性。
在这里，您的品牌会出现在人工智能生成的答案中，但通常不会提供指向您网站的链接。
提及通常来自声誉信号，例如：
- Reddit帖子
- 媒体报道
- 用户评价
- 社会讨论
简单来说，你就成为了对话的一部分。
对于新兴品牌而言，这通常是通过人工智能接触消费者的第一个触点。
类型 2：引用
引文是人工智能生成结果中的链接参考文献，就像文章中的脚注一样。
通过引用，LLM 可以将具体的信息、主张或数据点归因于您的页面。
您的品牌将成为人工智能响应的权威来源，并赢得信誉。
如何？
当人工智能工具引用你的品牌时，它就向购物者表明你是一个权威的声音。
此外，引用可以强化你的定位。人工智能工具可以将你的框架和产品叙述融入到它们的回复中，而不是其他人的。
类型 3：产品推荐
人工智能平台会根据购物者的具体需求和顾虑主动推荐产品。
这是对电商企业影响最大的层面。
您的产品可以显示价格、评分和其他详细信息。
这种展示方式有效地将发现和购买环节合二为一。
当 LLM 审核查询、比较选项并选择您的产品作为最佳匹配时，就会发生这种情况。
出现在推荐产品列表中，就能让你的品牌成为消费者决策过程的一部分。
购物者可以直接在人工智能聊天机器人或搜索工具中比较规格、价格和评论，甚至直接购买。
人工智能模型如何选择要展示的电商品牌
人工智能领域的可见性仍在快速发展。但电商企业获得关注和被边缘化的模式却十分清晰。
两大驱动力是：共识和一致性。
共识
在传统搜索模式下，电商企业可以通过链接建设和数字公关等活动来提升网站权威性。权威性高的页面往往在搜索结果中表现更佳。
在人工智能搜索中，LLM（层级权威机构）不会孤立地评估您的网站和产品页面。权威性建立在多方共识之上。
法学硕士们会问：“关于这款产品，可信来源有哪些共识？”
为了决定哪些品牌和产品值得推广，LLM 会交叉参考多个来源，例如：
- Reddit 帖子
- YouTube视频
- 行业报告
- 顾客评价
- 可信出版商
- 社区讨论
因此，即使您在产品详情页 (PDP) 上获得了好评，如果亚马逊上的顾客持续给出 1 星评价，那也可能意义不大。
如果 Reddit 用户反复推荐你的竞争对手，那么发布商的功能就会失去影响力。
换句话说：没有任何单一来源能够决定你被提及或引用的可能性。真正起作用的是多个平台上的共识模式。
例如：
当您使用 AI 搜索工具查找机械键盘时，Keychron 经常会出现。
这是因为该品牌通过各种渠道赢得了信任：
- PCMag 和 Tom’s Guide 等评测网站将 Keychron 列入顶级推荐榜单。
- Keychron 的亚马逊页面内容详尽，好评如潮，平均评分为 4.4 星。
- Reddit 上 r/MechanicalKeyboards 和 r/macbook 等子版块的多个帖子都推荐了这个品牌。
- YouTube 上的几段视频在评测机械键盘时都提到了 Keychron。
每个信任信号本身都很有价值。
但综合来看，LLM 发现，独立来源对同一品牌/产品在特定使用案例中的有效性进行了验证，呈现出一种模式。
一致性
LLM 不会像传统搜索引擎那样抓取和排名网页。
相反，在回答与产品相关的查询时，人工智能模型可能会提取：
- 您 Shopify 商店中的产品名称
- Google Merchant Center 的定价
- 亚马逊的关键规格
- 来自Reddit用户的观点
如果您的产品在亚马逊上的标题是“不锈钢”，而在沃尔玛上的标题是“拉丝金属”，LLM（产品生命周期管理）就无法判断哪个才是正确的。这种不一致可能会导致AI工具不太可能收录任何关于您产品的信息，甚至可能收录错误的信息。
这就是为什么数据卫生对于构建人工智能可视性至关重要。
你需要为每个产品在每个渠道上保持清晰、同步的身份标识。
您的产品属性在您的网站、市场和信息流中应遵循相同的模式：
- 型号
- 方面
- 材料
- 重量
- 价格
LLM 使用这些数据点将您的产品与查询进行匹配，并验证来自不同来源的说法。
您的亚马逊商品详情页、您的 Shopify 商店、您的 Google Merchant Feed——所有来源都需要用相同的数据讲述同一个故事。
因此，您的产品在所有出现的地方都应该显示相同的 SKU 名称、图片和产品描述。
最后，过时的数据信号会衰减，模型可能会降低包含过时信息的产品的优先级。
当您更改价格或更新关键规格时，所有位置都应该显示该更改。库存信息、价格和功能特性应始终保持最新状态。
主导电子商务人工智能搜索的内容类型
我们看到，在电子商务人工智能搜索中，哪些内容被引用、提及或忽略，存在着明显的模式。
了解这些模式，就能区分你是希望自己出现，还是知道如何定位你的品牌才能真正出现。
以下是目前在电子商务人工智能搜索领域表现良好的技术：
被引用次数最多的来源
我想看看在 LLM 对电子商务查询的回复中，哪些品牌被提及的频率最高——所以我进行了测试。
我选择了九个热门的电子商务细分领域，并在 ChatGPT、Claude、Perplexity 和 AI Mode 上搜索了特定类别的查询。
根据反馈，我列出了每个垂直领域中经常出现的五个热门品牌。
然后，我跳转到Semrush 的 AI 可视化工具包中的“竞争对手研究”选项卡，对每个类别中的这五个品牌进行差距分析。
“来源”选项卡显示了LLM最常引用的域名，例如“户外旅行和装备”细分领域：
这些数据揭示了LLM从哪里获取产品信息，以及在你的垂直领域中哪些平台最为重要。
这些数据告诉你：
- Reddit： Reddit 是几乎所有行业引用率最高的平台之一。如果人们没有在相关的子版块中讨论你的品牌，那就投资Reddit 营销吧。
- YouTube：它是另一个通用引用来源。创作者和用户的视频内容会被输入到人工智能答案中。这意味着，对于大多数电商垂直行业来说，在 YouTube 上建立影响力可以极大地提升品牌曝光度。
- 特定品类平台：像亚马逊这样的通用平台随处可见。但像 Petco、Barbend 和 Sephora 这样的垂直领域平台则在其垂直行业中占据重要地位。
- 维基百科：它是户外装备、健康饮品和电子产品等类别的重要信息来源。在这里，产品背景和类别知识与规格和价格等信息一样至关重要。
除了这些被引用次数最多的平台之外，以下是LLM在处理电子商务查询时最常链接的内容类型：
出版商列表文章
这些是来自知名媒体的产品汇总、购买指南和对比文章。
例如，我向 ChatGPT 询问最佳蓝牙音箱推荐。
文章引用了 TechRadar、Rtings.com 和 Stereo Guide 等媒体的报道作为回应。
出现在这些列表文章中意味着你成为了法学硕士们用来收集信息的素材来源之一。
人工智能模型之所以使用出版商的列表文章作为信息来源，是因为它们：
- 在一个地方比较多个产品
- 定期更新推荐内容，提供最新信息信号
- 请提供具体、可比较的详细信息，例如价格范围、主要规格以及优缺点列表。
- 符合高标准的编辑要求，因此可能比用户生成的内容更值得信赖。
零售商产品页面
亚马逊、沃尔玛和塔吉特等零售商是产品查询中最常被提及的来源之一。
当我向 Perplexity 询问 NutriBullet Turbo 的情况时，它引用了沃尔玛和梅西百货等零售商的产品页面。
这些产品详情页 (PDP) 提供结构化数据点，例如评级、价格和关键规格。
人工智能模型通常依赖这些产品页面，因为它们：
- 包含结构化的、机器可读的产品数据，例如规格、尺寸、材料和价格。
- 汇总成百上千条客户评论作为社会认同
- 显示实时库存和价格
实验室测试和专家评价
来自专家的深入产品测试内容是另一个重要的引用来源。
这些网站会对产品进行系统测试，并公布详细的测试结果。
法学硕士可以以此经验数据为基础制定应对措施。
例如，我请克劳德帮忙寻找最适合侧睡者的床垫。
该工具参考了 NapLab、Consumer Reports 和 Sleep Foundation 等网站的数据，提供有数据支持的建议。
人工智能模型之所以会将实验室测试或专家评审内容作为引用依据，是因为它们：
- 根据统一的标准和基准对产品进行比较
- 通过独立、系统的评估流程展现信誉
- 提供可衡量的数据来解释他们排名靠前的建议。
- 定期更新他们的建议，以提供最新、权威的数据。
Reddit 帖子和社区讨论
Reddit、Facebook 群组和 YouTube 评论中的对话经常出现在人工智能的回复中。
对于“X 值得吗？”或“人们对 Y 的真实看法是什么？”这类主观性问题，尤其如此。
我亲自测试了一下，询问 Perplexity 是否值得购买 Instant Pot Duo。
它从多个 Reddit 帖子、一个 Facebook 群组和一个 YouTube 视频中提取信息，并根据真实用户的反馈做出回应。
在多个 Reddit 帖子中被正面提及的品牌可以建立“文化认同”。
这些关于您品牌的自然讨论会直接转化为人工智能训练数据和实时搜索结果。
人工智能模型之所以会借鉴这些社区的经验，是因为它们：
- 呈现来自社区讨论的汇总情绪
- 包含不同的观点和见解，以便客观地评价产品。
- 展示产品可以解决的不同使用场景和痛点
- 根据亲身经历，重点介绍产品的优点和缺点
对比帖子
比较两种或多种产品的内容也可以帮助LLM找到合适的品牌，并在回复中提及。
当我询问 AI 模式是否有 Athletic Greens 品牌补充剂的替代品时，它列出了五个选项。
资料来源包括几篇对比文章（以及一些综述文章）。
即使你不是赢家，参与这类内容也能帮助提升你的知名度。
这可能包括品牌 A 与品牌 B 的博客文章、YouTube 视频、评论网站和社交媒体讨论。
人工智能模型之所以会参考这些资源，是因为它们：
- 通过比较两种或多种产品来回答买家的问题
- 关注决策标准，帮助人们做出明智的决策
这种转变对您的电商品牌意味着什么
现在让我们来探讨一下这种人工智能搜索设置对您的电子商务品牌会产生哪些业务影响。
精简版买家旅程
传统的电子商务销售漏斗是由多个接触点构成的。
购物者可能会：
- Google 是一个产品类别
- 在多个不同网站上阅读评论
- 查看Reddit和YouTube
- 访问品牌网站比较价格
- 几天后回来购买
每一步都是你的品牌亮相、留下印象并赢得他们信任的机会。
对于很多购买决策而言，人工智能搜索将整个购买过程简化为一次交互。
现在，同样的购物者可以借助人工智能工具询问：“哪款空气炸锅最适合小厨房？”
他们会收到一份包含购买标准、产品推荐、价格、评分等信息的回复。
当然，这种情况不会发生在每一次购买决策上。首先，这些工具还很新，要彻底改变买家的行为需要付出巨大的努力。（当然，搜索引擎优化并没有过时。）
但现在，发现、评估和考量都可以在一次响应中完成。人工智能代理负责执行研究工作。
这意味着你影响买家的机会更少。
过去，如果购物者没有在自然搜索中发现你，他们可能会通过评论网站、Reddit 帖子或重定向广告找到你。
换句话说：即使你输掉了第一个接触点，你仍然可以在三个接触点之后赢得销售。
使用人工智能搜索，你可能只有一次机会：即初始响应。
对于许多电商查询，人工智能工具会提供一份精心筛选的选项列表。如果你不在初始答案列表中，那么你就不会参与到决策过程中。
由于人工智能平台让购物者可以轻松地在聊天中直接购买商品，你往往没有第二次机会。
采取行动：利用我们的“可见且值得信赖的品牌框架”构建 AI 搜索策略，以提高您的品牌在 AI 搜索结果中获得推荐的概率。
可见性悖论
您的品牌可能频繁出现在人工智能搜索结果中，但分析数据显示流量停滞不前，且没有一项转化是由人工智能工具带来的。
原因如下：
并非所有人工智能可视化效果都一样。
您的品牌可以出现在 10 种不同的 AI 回复中，并带来 10 种完全不同的业务成果。
这一切都取决于你的形象如何展现。
以下是电商品牌实际的可见度范围：
| 可见性类型 | 例子 | 业务成果 |
|---|---|---|
| 未加上下文提及 | “受欢迎的空气炸锅品牌包括 Ninja、Cosori、Instant Pot 和 Philips。” | 价值：品牌知名度 购买可能性：低 |
| 提及属性 | “Cosori以其大容量和直观的控制而闻名。” | 价值：更强的市场地位 购买可能性：低至中等 |
| 被引用为来源 | “根据 Cosori 的规格说明，这款空气炸锅的温度范围为 170-400°F，并提供 2 年保修。” | 价值：信誉度 + 潜在流量 购买可能性：中高 |
| 受到推崇的 | “Cosori 5.8 夸脱型号包含 11 个预设程序，比油炸少用 85% 的油，可容纳 3 磅重的鸡，售价约为 120 美元。” | 价值：积极考虑和购买 购买可能性：高 |
这意味着被提及只是基本要求，而不是最终目标。
如果只注重品牌知名度而不追求差异化，只会让你泯然众人。
要想真正促进销售，你需要获得引用和产品推荐。
在人工智能搜索领域脱颖而出的品牌有：
- 被引用为可信来源
- 推荐用于特定用例
归属变得模糊不清
当消费者通过人工智能发现产品但最终在其他地方购买时，分析工具无法追踪整个购买过程。
这会造成两个问题：
- 你无法证明人工智能搜索的投资回报率：即使人工智能提及的产品确实能促进用户考虑购买，你也只能获得有限的数据，甚至完全无法获得。你既看不到用户提出的搜索词，也看不到工具的回复。
- 你无法优化无法衡量的东西：如果你不知道人们是如何通过人工智能答案找到你的，你就无法通过A/B测试来提升曝光度。反馈循环被打断了。
Semrush 的 AI SEO 工具包等工具通过展示您的品牌和竞争对手在 AI 搜索中的显示方式，正在缩小这一差距。
我使用该工具检查了运动休闲品牌 Vuori 的 AI 可见性和搜索性能。
该品牌得分为 76 分，而行业平均分为 82 分，并且经常在人工智能回复中被提及和引用。
该工具包还会指出提及或未提及您的品牌的具体提示。
这样一来，就很容易准确地发现哪些类型的查询能够提升曝光度，哪些类型的查询代表着错失的机会。
例如，以下是一些 LLM 提示，其中没有提及 Vuori，但提到了它的竞争对手。
前往“引用来源”选项卡，查找 LLM 在处理行业相关查询时最常参考的网站。
对于 Vuori 来说，这些网站包括 Reddit、Men’s Health、Forbes 等。
“寻找合作机会”选项卡会列出一些提及你的竞争对手但没有提及你的关键网站。你应该努力让你的品牌出现在这些网站上。
除了跟踪您自己的 AI 可见性之外，AI SEO 工具包还可以让您监控竞争对手在 AI 平台上的表现。
“竞争对手研究”报告会从整体人工智能可见度方面，将您与最大的竞争对手进行比较。
它还会突出显示其他品牌出现但你没有出现的话题和提示。
了解这些工具如何帮助您提升曝光度，请参阅我们的完整版 Semrush AI SEO 工具包指南。
人工智能搜索领域表现优异的品牌示例：香芹籽
如果你想看看在人工智能搜索领域取得成功究竟是什么样子，那就看看厨具品牌 Caraway 吧。
当你问人工智能“最好的烘焙用具套装”或“最好的陶瓷平底锅”时，Caraway 几乎总是名列前茅。
来自 Semrush 的 AI SEO 工具包的数据显示，香芹籽在 AI 可见性方面也超过了其最大的竞争对手。
让我们来分析一下葛缕子是如何建立起这种优势的。
出现在法学硕士的视野中
葛缕子经常出现在《家常美味》、《好管家》和《美食与美酒》等杂志上。
这些是LLM在构建有关炊具问题的答案时引用的实际来源。
例如，以下是 ChatGPT 引用的《美食与美酒》杂志文章中的一段话，其中提到了 ChatGPT 在推荐中使用的属性：
葛缕子也通过 Reddit、Quora 和厨房论坛上的自然讨论而获得关注。
零售商提供的证据，人工智能可以引用
葛缕子在亚马逊上的品牌商店和产品页面都非常简洁，也使其更容易被引用。
这些产品列表和页面为LLM（法学硕士）提供了具体信号，例如：
- 多个库存 SKU，且销售速度明显（“上个月售出 500 件以上”）
- 产品评级和销量
- 富媒体文件
这些零售商的产品详情页 (PDP) 成为验证价格、库存或产品规格的可靠来源。
强大的联盟营销能力
葛缕子也运营着一个联盟营销计划，该品牌通过以下方式让发布商能够轻松地推广其产品：
- 联盟网络：可通过 Skimlinks 和 Sovrn/Commerce 等主要联盟网络获取链接。
- 亚马逊兼容性：编辑们也可以使用亚马逊联盟链接购买 Caraway 的库存 SKU。
- 适合联盟营销的页面：产品详情页面采用简洁的 URL、统一的价格和库存信息。
- 评论者支持：该品牌提供联盟营销工具包，包括链接类型、横幅广告、文本链接和电子邮件文案。
这一切都使得Caraway能够轻松地与有影响力人士和其他出版商合作推广其产品。而当人工智能工具进行推荐时，这些出版商的信息就可以作为引用来源出现。
例如，以下 ChatGPT 对话中所有高亮显示的来源都包含 Caraway 的联盟链接：
类别叙事的一部分
许多时尚媒体和主流媒体都在其内容中提到了香芹籽。
以下是《建筑文摘》最近的一篇采访中提到的一个例子，文中将这套炊具列为厨房必备用品。
这有助于提升该品牌在厨具和厨房用品领域的权威性。
让人工智能为您的电商品牌服务
现在你知道游戏规则和谁领先了。轮到你玩了。
但还有很多事情要做。
让LLM能够阅读您的网站、优化您的结构化数据以及设置自动产品信息流仅仅是冰山一角。
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