人工智能搜索正在重塑电商品牌的被发现方式。

一周后，你的产品出现在ChatGPT里。下一周，他们又被竞争对手取代。

对于许多品牌来说，这种不确定性可能让人感到难以承受。

自然可见度现在更多依赖于大型语言模型如何收集信息、依赖哪些平台以及哪些信号帮助突出你的品牌。

在本指南中，我将详细解释这一关键转变。

我来详细说说：

• 真正塑造人工智能内部可见性的因素是答案
• 压缩买家旅程和失效归因的业务影响
• 如何在这个新的搜索生态系统中建立持久的相关性

电商品牌的三种AI可见度类型

如果你熟悉SEO，获得AI可见度也是类似的。这从搜索系统决定显示内容开始。

但多年来，电商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现状。

大型语言模型汇总、比较并推荐产品，全部集中在一个平台。

总之：顾客可以在AI聊天中发现你的产品，检查替代品，并做出购买决策。

在这一新架构下，品牌在三种不同的发现模式中竞争。

类型1：品牌提及

提及推动产品发现，为你的品牌建立漏斗顶端的大型语言模型可见度。

这就是你的品牌在AI生成的回答中被展示的地方，通常不会链接到你的网站。

提及通常来自声誉信号，如：

• Reddit帖子
• 媒体报道
• 用户评价
• 社交讨论

简单来说，你成为了对话的一部分。

对于新兴或新兴品牌来说，这通常是通过人工智能接触购物者的第一个接触点。

类型2：引用

引用是AI生成结果中的链接引用，就像论文中的脚注一样。

通过引用，LLM会为你的页面赋予具体信息、主张或数据点。

你的品牌成为AI回应中的真实来源，并获得信誉。

如何？

当AI工具引用你的品牌时，它向购物者传递了你是一个权威声音的信号。

此外，引用可以支持你的定位。AI工具可以将你的框架和产品叙述纳入他们的回应中。不是别人的。

类型3：产品推荐

AI平台会主动推荐符合购物者具体需求和关切的产品。

这是电商品牌最具影响力的层面。

你的产品可以显示价格、评分和其他细节。

这种可视化有效地将发现和购买合并在一个地方。

当LLM审核查询、比较选项并选择你的产品时，就会发生这种情况。

出现在推荐产品列表中，使你的品牌成为决策界面的一部分。

购物者可以在AI聊天机器人或搜索工具中直接比较规格、价格和评价，甚至直接购买。

人工智能模型如何选择哪些电商品牌要出现

人工智能可视性作为一门学科仍在快速发展。但电商品牌被关注、被边缘化的趋势明显。

推动力有两大：共识和一致性。

共识

通过传统搜索，电商品牌可以通过链接建设和数字公关等活动来建立域名权威。从权威角度看，强力页面往往在搜索结果中表现良好。

在AI搜索中，LLM不会单独评估你的网站和产品页面。权威是建立在各方共识之上。

大型语言模型会问：“可信的来源对这款产品有什么共识？”

为了决定哪些品牌和产品值得曝光，LLMs会交叉参考多个来源，例如：

• Reddit帖子
• YouTube视频
• 行业报告
• 客户评价
• 值得信赖的出版商
• 社区讨论

所以，如果你的PDP上有好评，如果亚马逊上的顾客持续给出一星评价，可能就没什么意义了。

如果Reddit用户反复推荐你的竞争对手，出版商的功能就会失去影响力。

换句话说：没有单一来源决定你被提及或引用的可能性。这是多个平台上共识的模式造成的。

例如：

Keychron 经常出现在你用 AI 搜索工具寻找机械键盘时。

这是因为品牌通过多种渠道赢得了信任：

• 像PCMag和Tom’s Guide这样的评测网站都将Keychron列为顶级推荐
• Keychron 的亚马逊页面详尽，评价积极，平均评分为 4.4 星
• Reddit上有多个Reddit帖子，比如r/MechanicalKeyboards和r/macbook，都推荐这个品牌
• 几个YouTube视频在他们的机械键盘汇总中都介绍了Keychron

每个信任信号本身都很有价值。

但综合来看，LLMs看到的是独立来源验证同一品牌/产品以符合特定用例的模式。

一致性

大型语言模型不像传统搜索引擎那样进行爬取和排名。

相反，在回答产品相关问题时，AI模型可能会提取：

• 你的Shopify商店里的商品名称
• 谷歌商户中心的价格
• 亚马逊的关键参数
• Reddit用户的意见

如果你的产品名称在亚马逊上是“不锈钢”，但在沃尔玛上是“拉丝金属”，LLM就无法判断哪个更正确。这种不一致可能使AI工具更不可能包含关于你产品的信息。或者它可能包含错误的信息。

这就是为什么数据卫生对于构建AI可见性至关重要。

你需要为每个渠道的每个产品保持干净、同步的身份。

你的产品属性应在网站、市场和信息流中遵循相同的模式：

• 型号
• 尺寸
• 材料
• 权重
• 价格

LLM利用这些数据点将你的产品与查询匹配，并验证不同来源的声明。

你的亚马逊商品列表、你的Shopify商店、你的谷歌商户推送——所有来源都需要用相同的数据讲述相同的故事。

所以，所有产品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，过时的数据会老化，模型可能会降低对过时信息产品的优先级。

当你更改价格或更新关键规格时，这些变化应在所有地方都能看到。库存供应、价格和功能应始终保持最新。

主导电商AI搜索的内容类型

我们在电商AI搜索中看到了明显的引用、提及或忽视的模式。

理解这些模式，可能决定你是希望你能出现，还是知道如何定位你的品牌，让你真正出现。

以下是目前在电商AI搜索中表现良好的方面：

热门引用来源

我想看看哪些品牌在电商查询的大型语言模型回答中被引用得最频繁——所以我测试了一下。

我挑选了九个热门电商细分市场，并在ChatGPT、Claude、Perplexity和AI模式中搜索了类别特定的查询。

根据回复，我列出了每个垂直领域出现频率最高的五个热门品牌。

随后，我跳转到Semrush的AI可视化工具包中的“竞争对手研究”标签 ，对这五个品牌在每个类别中进行了差距分析。

“来源”标签显示了大型语言模型最常引用的域名，比如“户外旅行与装备”细分领域：

这些数据揭示了大型语言模型从哪里获取产品信息，以及哪些平台在您的行业中最为重要。

这些数据告诉你：

• Reddit：Reddit几乎是所有行业的顶级引用源。如果相关子版块里没人讨论你的品牌，就投资Reddit营销。
• YouTube：它又是一个通用的引用来源。创作者和用户的视频内容会反馈到AI回答中。这意味着拥有YouTube存在感对大多数电商行业来说是巨大的曝光优势。
• 类别特定平台：像亚马逊这样的通用渠道随处可见。但小众平台（如Petco、Barbend、Sephora）在垂直领域有分量。
• 维基百科：它是户外装备、健康饮品和小工具等类别的顶级来源。这时产品背景和类别教育与规格和定价同等重要。

除了这些热门平台，以下是大型语言模型最常链接用于电子商务查询的内容类型：

出版商清单

这些内容包括来自知名媒体的产品综述、购买指南和比较帖子。

例如，我向ChatGPT询问了最佳蓝牙音箱推荐。

文章引用了TechRadar、Rtings.com 和Stereo Guide等出版商的回应。

被列入这些列表文章意味着你是大型语言模型用来汇总信息的源代码的一部分。

AI模型使用出版商列表文作为来源，因为它们：

• 在一个地方比较多款产品
• 定期更新他们的推荐，提供最新信号
• 包括具体且可比的细节，比如价格区间、关键规格和优缺点列表
• 达到高标准的编辑标准，因此可能比用户生成内容更值得信赖

零售商产品页面

亚马逊、沃尔玛和Target等零售商是商品查询中最常被引用的来源之一。

当我问 Perplexity 关于 NutriBullet Turbo 的事时，他们引用了沃尔玛和梅西百货等品牌的产品页面。

这些PDP提供了结构化的数据点，如评级、定价和关键规格。

AI模型通常依赖这些产品页面，因为它们：

• 包含结构化、机器可读的产品数据，如规格、尺寸、材料和价格
• 汇总数百甚至数千条客户评价作为社会证明
• 显示实时供应情况和价格

实验室检测与专家评审

专家的深入产品测试内容也是引用的重要来源。

这些网站系统地测试产品并发布详细结果。

LLMs随后可以利用这些实证数据作为其响应的基础。

比如，我请Claude帮你找最适合侧睡者的床垫。

该工具引用了NapLab、Consumer Reports和Sleep Foundation等网站，提供基于数据的推荐。

AI模型会考虑实验室测试或专家评审内容作为引用，因为它们：

• 将产品与一致的标准和基准进行比较
• 通过独立、系统的评估流程展现可信度
• 包含可衡量的数据以解释其顶级建议
• 定期更新他们的推荐，提供新鲜、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AI回复中。

这在主观问题中尤其如此，比如“X值得吗？”或“人们到底怎么看Y？”

我自己也通过询问 Perplexity 来测试 Instant Pot Duo 是否值得购买。

它从多个Reddit帖子、一个Facebook群组和一个YouTube视频中提取了洞察，基于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，会建立“文化证明”。

这些关于你品牌的自然讨论直接导入AI训练数据和实时搜索结果。

AI模型从这些社区中提取资源，因为它们：

• 呈现社区讨论中的综合感受
• 包含对立的观点和见解，以客观地评价产品
• 展示产品可以解决的不同用例和痛点
• 根据第一手经验突出产品的优缺点

比较帖子

比较两个或多个产品的内容也有助于大型语言模型找到合适的品牌，在回复中提及。

当我向AI模式询问补充剂品牌Athletic Greens的替代品时，它提到了五个选项。

资料包括多篇对比文章（以及一些总结）。

被纳入此类内容（即使你不是赢家）也能帮助提升你的曝光度。

这可能是品牌A与品牌B的博客文章、YouTube视频、评论网站和社交媒体讨论。

人工智能模型引用这些资源，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

这一转变对您的电商品牌意味着什么

现在让我们来看看这种AI搜索设置对你的电商品牌业务的影响。

压缩的购买历程

传统的电子商务漏斗建立在多个接触点之上。

购物者可能会：

• 谷歌一个产品类别
• 在多个不同网站上阅读评价
• 去Reddit和YouTube 看看
• 访问品牌网站比较价格
• 几天后回来买

每一步都是品牌出现、留下印象并赢得信任的机会。

对于许多购买决策来说，AI搜索将整个过程压缩成一次互动。

同样的消费者现在可以使用AI工具，问道：“小厨房用的空气炸锅最好？”

他们会收到一个包含购买标准、产品推荐、定价、评分等的单一回复。

显然，这不会适用于每一次购买决策。这些工具还很新，要彻底改变买家行为需要很大努力。（当然，SEO并没有死去。）

但现在发现、评估和考虑都可以在一个回复中完成。人工智能代理承担研究工作。

这意味着你影响买家的机会更少。

过去，如果购物者没有通过自然搜索找到你，他们可能会通过评价网站、Reddit帖子或重定向广告找到你。

换句话说：你可能失去了第一个接触点，但三次后仍然赢得销售。

而AI搜索，你可能只有一次机会：初步反应。

对于许多电子商务问题，AI工具会为你提供一份精心筛选的选项列表。如果你不在最初的答案里，你就不存在于决策过程。

由于AI平台让购物者能够直接在聊天中购买，你往往不会有第二次机会。

可见度悖论

你的品牌可能经常出现在AI搜索中。但你的分析显示流量平稳，零转化率，且这些转化都追溯到AI工具。

原因如下：

并非所有AI可见度都一样。

你的品牌可以出现在10种不同的AI响应中，并推动10种完全不同的业务结果。

这完全取决于你被如何呈现。

以下是电商品牌的可见度实际情况：

这意味着被提及只是关键，而非最终目标。

建立品牌知名度而不追求差异化，只会让你成为人群的一部分。

要推动真正的销售，你需要赢得引用和产品推荐。

在AI搜索中获胜的品牌有：

• 被引用为可信来源
• 推荐针对特定用例

归属变得模糊

当购物者通过AI找到产品但选择在别处购买时，分析工具无法追踪整个过程。

这带来了两个问题：

1. 你无法证明AI搜索的投资回报率：即使AI提及推动了考虑，你也不会得到任何或有限的数据。你看不到用户提出的提示或工具的回复。
2. 你无法优化无法衡量的东西：当你不知道别人是如何通过AI回答发现你的，你就无法通过A/B测试来提升曝光率。反馈循环被打破了。

像Semrush的AI SEO工具包这样的工具正在缩小这一差距，通过展示你的品牌和竞争对手在AI搜索中的表现。

我用这个工具检查了Vuori（一个运动休闲品牌）的AI可见度和搜索表现。

该品牌得分为76分，低于行业平均的82分，且经常被提及并在AI回复中被引用。

工具包还会识别品牌被提及或缺失的具体提示。

这使得能够准确识别哪些类型的查询在提升可见度，哪些代表错失的机会。

例如，这里有一份提示列表，这些大型语言模型没有包含Vuori，但会提到它的竞争对手。

请访问“引用来源”标签，查找大型语言模型（LLM）最常引用的行业相关查询网站。

对于Vuori来说，有Reddit、Men’s Health、Forbes等网站。

“来源机会”标签会给你一份列出列出你竞争对手但不包括你自己的关键网站列表。这些都是你应该努力让你的品牌被展示的网站。

除了追踪自身的AI可见度外，AISEO工具包还能让你监控竞争对手在AI平台上的表现。

“竞争对手研究”报告将你与最大的竞争对手在整体AI可见度方面进行比较。

它还会突出显示其他品牌被推荐但你没有的主题和提示。

在AI搜索领域获胜的品牌示例：Caraway

如果你想看看AI搜索中的胜利到底是什么样子，可以看看炊具品牌Caraway。

当你问AI“最好的烘焙器具套装”或“最好的陶瓷锅”时，Caraway几乎总能进入候选名单。

Semrush 的 AI SEO 工具包数据显示，Caraway 在 AI 可见度方面也超过了其最大竞争对手。

让我们来分析一下卡拉威是如何建立这种优势的。

出现在大型语言模型（LLM）所在之处

Caraway经常出现在《Taste of Home》、《Good Housekeeping》和《Food and Wine》等出版社。

这些是大型语言模型在构建炊具相关问题答案时引用的实际来源。

例如，以下是ChatGPT引用的《美食与美酒》文章中的一段，提到了ChatGPT在推荐时使用的属性：

Caraway也通过Reddit、Quora和厨房论坛上的自然讨论获得提及。

零售商引用的人工智能证据

Caraway干净的亚马逊品牌商店和网站产品页面也使其易于被引用。

这些产品列表和页面为大型语言模型提供了具体信号，如：

• 多个现货SKU，销售速度明显（“过去一个月内购买500+次”）
• 产品评级与产量
• 富媒体文件

这些零售商PDP成为验证价格、供应情况或产品规格的可信来源。

强大的附属机构存在感

Caraway还运营联盟项目，品牌使出版商能够顺利地通过以下方式推广其产品：

• 附属网络：链接可通过Skimlinks和Sovrn/Commerce等主要网络获取
• 亚马逊兼容性：编辑们还可以使用亚马逊联盟链接来查看Caraway的库存SKU
• 联盟安全页面：产品详情页面网址简洁，价格一致，库存充足
• 评审支持：该品牌提供联盟工具包，包括链接类型、横幅广告、文本链接和电子邮件文案

这一切让Caraway能够轻松与网红和其他出版商合作推广其产品。这些出版商随后可以在AI工具推荐时作为引用出现。

例如，下面ChatGPT对话中高亮的所有来源都包含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在内容中引用了Caraway。

这里有一个最近在《建筑文摘》采访中展示炊具套装作为必备厨房用品的例子。

这为品牌在炊具和厨房类别中增添了更多权威。