GEO Visibility · 2025
GEO 时代，我们如何科学衡量品牌 AI 能见度（或称品牌提及率）
双轨：蓝链 vs AI 直接回答，品牌是否被提及
康德在《纯粹理性批判》中探讨过“现象”与“物自体”。今天的搜索领域也呈现类似二分：传统 SERP（搜索结果页）是用户可见的“现象”，需点击链接并自行整合信息；而 AI 的直接回答则试图逼近“物自体”，直接提供本质答案，跳过中间环节。许多营销号宣称“SEO 已死”，这种说法既不客观也不严谨。Google 仍掌握全球数十亿流量分发权，“十条蓝链”仍是商业流量基石。
- Fact A：对于导航类、简单信息类查询，Google 依然是首选渠道。
- Fact B：对于决策类、对比类、解决方案类高意图搜索（High-Intent Queries），越来越多用户转向 ChatGPT、Perplexity 或 Google AI Overviews。
在此新生态下，传统排名指标部分失效——即便你在 Google 排名第一，也可能未出现在 AI 推荐列表中。本文聚焦一个核心问题：在“双轨制”时代，如何量化并管理品牌在 AI 端的“可见性”（Visibility）？
现象本质：流量的“分层”与决策前置
此前文章讨论了将“品牌提及率”作为增长策略的重要性，本文则聚焦于如何科学评估这一指标。有数据支撑，才有优化依据。
首先需重新理解“搜索”行为。
传统模型中，用户决策发生在落地页；而在 AI 模型中，决策过程已被前置至 AI 回答框内。
以 SaaS 领域为例：
旧世界：用户在 Google 搜索“适合创意团队的最佳项目管理工具” → 点击 Asana、Monday 等评测内容 → 阅读比较 → 决策。
新世界：用户向 AI 提问 → AI 综合全网信息生成摘要，并列出 Top 3 推荐及理由 → 用户据此形成候选名单或直接访问。
关键在于：若品牌未出现在 AI 生成的答案中，便失去进入用户“候选名单”的资格。无论官网多完善，在此场景下你都是隐形的。
因此，必须引入新的核心指标：Brand Visibility（品牌可见性）。它不是对传统排名的替代，而是补充，用以衡量品牌在“决策前置”阶段的渗透能力。
核心框架：Brand Visibility Score (BVS) 计算详解
作为数据驱动的增长从业者，无法量化的指标难以管理。
Brand Visibility Score（BVS）是目前业内较公认的衡量标准，反映在特定高意图查询集合中，品牌被 AI “提及”和“推荐”的概率。
计算公式：
BVS = (提及品牌的回答数 / 总回答数) × 100%
示例场景：产品为“在线白板工具”。
- 整理 50 个核心问题，如“Miro 替代品”、“远程团队最佳白板工具”等。
- 将问题分别输入 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Google AI Overview。
- 统计发现，50 次回答中有 15 次提及你的品牌。
- BVS = (15 / 50) × 100% = 30%
这意味着，在 30% 的高意图对话中，你的品牌成功进入用户视野。
进阶维度：不止于“提及”
精细化运营需拆解以下三个子指标：
- 引用率（Citation Rate）：AI 是否附带来源链接？带链接的引用具备高质量外链价值、信任背书及潜在流量导入作用。
- 声量占比（Share of Voice, SOV）：在提及你或竞品的回答中，你的出现频率。公式：提及你品牌的回答数 ÷ 提及你或竞品的总回答数。
- 情感倾向（Sentiment）：通过 NLP 分析评价为正面、中性还是负面。警惕“负面可见性”——即使提及率高，但被标注“学习成本高”“客服响应慢”会显著影响转化。
BVS 公式与示例
实操指南：建立你的“可见性”观测台
应从“凭感觉做 SEO”转向“用数据做 GEO（生成式引擎优化）”。实施路径如下：
阶段一：建立基准（Manual Audit）
目标：低成本启动，建立认知；工具建议使用 Excel 或 Google Sheets。
- 构建 Query Set：涵盖头部关键词与长尾问题，来源包括销售 FAQ、GSC 查询报告、Reddit/Quora 热门提问。保持完整问句结构，模拟真实对话，例如“How to evaluate [Your Category]?”
- 人工抽样测试：每周选取 Top 20 高价值问题，在主流 AI 引擎中手动执行，记录平台、是否提及、是否引用、竞品情况。
阶段二：自动化监控（Automated Stack）
目标：实现规模化监测；可借助 Semrush、AirOps 或自定义脚本。
- Semrush AI SEO Toolkit：支持自动运行基准测试，并输出与竞品的品牌可见性对比图，便于向管理层汇报。
- AirOps（或其他工作流平台）：搭建自动化流程：发送 Prompt → 抓取 AI 回答 → 使用 GPT-4o 分析提及与情感倾向 → 写入数据库，形成持续情报收集机制。
黑盒规律：数据揭示 AI 偏好特征
基于 Semrush 等机构测试数据，GEO 与传统 SEO 显著差异在于：极度重视内容新鲜度与结构化程度。
1. 新鲜度即新“外链”
- 过去 12 个月内更新的页面，被 AI 引用概率是未更新页面的 2 倍。
- 商业类查询中，60% 的引用来源内容发布于近 6 个月内。
原因：LLM 存在知识截止与幻觉风险，RAG（检索增强生成）系统优先抓取带有明确时间戳的新鲜信息。老旧产品页可能被视为过时内容。
2. 为机器设计内容结构
- 采用列表结构的 URL 被 ChatGPT 引用概率高出 17 倍。
- 部署 Schema 标记的页面，被引用概率提升 13%。
结论：内容不仅要写给人看，更要便于机器识别与提取。
新鲜度 + 结构化，让 AI 更愿引用
行动清单：给开发者的 90 天优化路线图
与其焦虑，不如制定可执行计划。
第1个月：审计与基建（Audit & Infrastructure）
- 建立 BVS 仪表盘：确定 Top 30 核心问题，完成人工测试，计算初始 BVS。
- 补全 Schema 标记：使用 Rich Results Test 工具检查 Product、Pricing、FAQ 页面的 JSON-LD 实现情况。
- 竞品分析：观察 AI 回答中常见竞品，研究其页面结构与对比表格设计。
第2个月：内容重构（The Great Refresh）
- 提升内容时效性：挑选流量最高的 10 篇内容，更新数据、案例与年份，显式标注更新时间。
- 强化结构化表达：长段落拆分为要点项；添加 Key Takeaways 摘要模块；加入 Pros & Cons 对比表。
- 埋设 FAQ 内容：将前期收集的长尾问题转化为 Q&A 模块，嵌入官网，主动“喂养”AI。
第3个月：验证与复利（Verify & Compound）
- 复测 BVS：重新运行 Top 30 问题集，评估提及率与引用率变化。
- 归因分析：通过 GA4 或 Mixpanel 查看来自 chatgpt.com、perplexity.ai 的流量趋势或 Direct 流量波动。
- 情感优化：若存在负面评价，发布 PR 文章或技术博客进行澄清，引导 AI 获取最新权威信息，修正权重。
90 天闭环：审计 → 重构 → 验证
结语：在变化的混乱中寻找秩序
当前正处于“双轨并行”的过渡期。传统排名未消失，仍是存量竞争主战场；而品牌可见性则代表增量机会的未来方向。叔本华曾言：“变化是永恒的，面对变化的态度决定自由。” 对产品与运营而言，最危险的状态并非“没有流量”，而是“无法理解流量来源与去向”。
通过构建 Brand Visibility 度量体系，我们能在 AI 变革的不确定性中重建秩序。不必抛弃 SEO，而应在原有基础上，增加一只面向未来的“眼睛”——关注机器如何解读并传播你的品牌。保持理性，尊重数据，优化那些机器能读懂的“真实”。