Tìm kiếm AI đang thay đổi cách mọi người tìm thấy thông tin trực tuyến. Đến giữa năm 2025, các công cụ tìm kiếm chạy bằng AI 2 tỷ truy vấn hàng ngày. Bây giờ mọi người hỏi Chatgpt, Perplexity và Bing Chat cho các đề xuất thay vì chỉ tìm kiếm Google.
Điều này tạo ra một vấn đề cho các doanh nghiệp. Trang web của bạn có thể xếp hạng tốt trên Google, nhưng thương hiệu của bạn có thể vô hình trong câu trả lời của AI. SEO truyền thống không đảm bảo khả năng hiển thị AI.
Sinh ra của một ngành công nghiệp mới
Các công ty như Pormound, Athenahq và PEEC AI đã xây dựng các công cụ để theo dõi các đề cập thương hiệu trong các phản hồi của AI. Trường này được gọi là tối ưu hóa động cơ trả lời (AEO) hoặc tối ưu hóa động cơ tổng thể (Geo).
Hoạt động tài trợ cho thấy nhu cầu: đã huy động được 20 triệu đô la trong Series A, Athenahq được hỗ trợ bởi Y Combinator với các kỹ sư cũ của Google/DeepMind và Peec AI đã nhận được tài trợ hạt giống từ Antler.
Những công cụ này làm gì:
- Giám sát các đề cập thương hiệu trên các công cụ tìm kiếm AI chính
- Theo dõi tình cảm của đề cập
- Hiển thị nguồn tham chiếu mô hình AI nào
- Tiết lộ câu hỏi của người dùng thông qua phân tích cuộc trò chuyện
- Giám sát cách thức nội dung chỉ số của AI Crawlers
Các công cụ doanh nghiệp như sâu sắc Cung cấp theo dõi thời gian thực trên Chatgpt, Perplexity, Google SGE và Bing Copilot. Chúng bao gồm phân tích tình cảm, theo dõi trích dẫn và phân tích đại lý.
Các công cụ giữa thị trường như PEEC AI Cung cấp bảng điều khiển tự phục vụ với phân tích xu hướng, điểm chuẩn cạnh tranh và theo dõi mức nhanh chóng để xác định các truy vấn nào đề cập đến thương hiệu của bạn.
Cách các công cụ theo dõi tìm kiếm AI thực sự hoạt động
Sau khi thử nghiệm nhiều nền tảng giám sát AI, chúng tôi đã tìm thấy Họ dựa vào dữ liệu tổng hợp, không phải là tương tác của người dùng thực. Đây là quá trình:
- Các công cụ chạy lời nhắc tự động qua API AI đều đặn
- Họ đặt câu hỏi như “Công cụ quản lý dự án tốt nhất là gì?”, Bao gồm các từ khóa mục tiêu của bạn
- Các mô hình AI trả về câu trả lời, mà công cụ phân tích cho các đề cập thương hiệu
- Kết quả được biên dịch vào bảng điều khiển hiển thị “AI Visibilit.y” của bạn
Như Andreessen Horowitz lưu ý, những nền tảng này “làm việc bằng cách chạy các truy vấn tổng hợp ở quy mô“Và sắp xếp đầu ra vào bảng điều khiển cho các nhóm tiếp thị.
Một số công cụ tùy chỉnh lời nhắc để phù hợp với người mua khác nhau (CFO so với câu hỏi của nhà phát triển) và bao gồm các từ khóa SEO để kiểm tra nội dung.
Các vấn đề dữ liệu tổng hợp
Cách tiếp cận này có những hạn chế đáng kể:
Khoảng cách bảo hiểm
Các công cụ theo dõi một bộ lời nhắc cố định có thể hàng chục hoặc hàng trăm. Người dùng thực sự hỏi vô số biến thể. Công cụ của bạn có thể kiểm tra “Bộ xử lý thanh toán B2B tốt nhất“Nhưng cô”Công cụ thanh toán quốc tế rẻ nhất cho các công ty khởi nghiệp” hoặc “Làm cách nào để tự động gửi hóa đơn từ sọc đến QuickBooks?“
Những truy vấn dài, có ý định cao này thường chuyển đổi các công cụ tổng hợp tốt hơn, nhưng hoàn toàn bỏ lỡ chúng. Bạn nhận được khả năng hiển thị không đầy đủ vào sự hiện diện AI thực tế của bạn.
Câu trả lời không xác định
Các mô hình AI đưa ra câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi. Không giống như kết quả của Google tương đối nhất quán, TATGPT có thể đề xuất phần mềm của bạn ngay hôm nay nhưng đưa ra các đề xuất khác nhau vào ngày mai.
Phản hồi AI khác nhau dựa trên:
- Những thay đổi nhỏ trong phrasing
- Bối cảnh cuộc trò chuyện trước đây
- Vị trí người dùng hoặc phiên
- Lấy mẫu mô hình ngẫu nhiên
Người dùng cũng tham gia vào các cuộc trò chuyện, cung cấp bối cảnh ảnh hưởng đến câu trả lời. Truy vấn API một shot không thể sao chép điều này.
Tích cực sai và số liệu sai lệch
Chúng tôi đã quan sát các trường hợp trong đó các công cụ báo cáo các thương hiệu “xếp hạng #1” cho các truy vấn, nhưng thử nghiệm thủ công cho thấy Phản hồi AI hoàn toàn khác nhau. Ngược lại, các thương hiệu cho thấy số không đề cập trong các bộ nhắc nhở giới hạn trong khi xuất hiện thường xuyên trong các câu hỏi khác.
Một “điểm hiển thị AI” của một khách hàng đã tăng vọt vì một sự nhanh chóng đã vô tình kích hoạt một sự thật đã biết về thương hiệu của họ, tạo ra sự thống trị sai lầm mà người dùng thực sự sẽ không nhìn thấy.
Điểm mấu chốt: Coi các số liệu tổng hợp là tín hiệu định hướng cho các xu hướng vĩ mô, không chính xác KPI. Sử dụng chúng để theo dõi cấp cao, không phải là quyết định hạt.
3 LLM SEO METRICS Chúng tôi thấy có giá trị
Thay vì theo đuổi tổng hợp “điểm hiển thị AI”, tập trung vào Số liệu có thể đo lường được gắn liền với người dùng thực và tác động kinh doanh:
1. Vector khả năng chỉ mục AI (phạm vi bảo hiểm chỉ số)
Điều này đo lường số lượng hệ thống AI AI của bạn thực sự có thể tìm thấy và sử dụng. Mặc dù các mô hình AI không có các chỉ mục công khai như Google, nhưng chúng dựa vào các nguồn dữ liệu bao gồm:
- Ảnh chụp nhanh trên web (cho các mô hình với các điểm giới thiệu kiến thức)
- Máy thu thập thông tin thời gian thực
- Tích hợp công cụ tìm kiếm
Cách theo dõi nó:
- Sử dụng Agi nguyên tử hoặc Phân tích trình thu thập thông tin AI của Cloudflare để xem người dùng nào và AI Bots truy cập các trang của bạn
- Kiểm tra xem các trang quan trọng (trang sản phẩm, cơ sở kiến thức) hiển thị lưu lượng bot AI
- Đảm bảo nội dung được lập chỉ mục bởi Bing và Google (Điều kiện tiên quyết cho nhiều câu trả lời AI)
- Kiểm tra bằng cách hỏi trực tiếp các mô hình AI: “Bạn biết gì về (công ty của tôi)?”
Cải thiện khả năng lấy chỉ mục của bạn:
- Thêm nội dung văn bản HTML thích hợp cho trình thu thập dữ liệu AI
- Kiểm tra robot.txt không chặn các trang quan trọng
- Gửi SITEMAPS (Bing hỗ trợ IndexNow để lập chỉ mục nhanh hơn)
- Nhận các trang web chính quyền cao để liên kết với nội dung của bạn
2. Phân tích hành vi từ các phiên LLM
Theo dõi những gì người dùng làm sau khi nhấp vào liên kết trong câu trả lời do AI tạo. Điều này cho thấy tác động kinh doanh thực sự từ khả năng hiển thị của AI.
Những gì bạn có thể đo lường:
- Giao thông lưu lượng từ các nguồn AI (Chatgpt hiển thị dưới dạng chat.openai.com Người giới thiệu)
- Tỷ lệ tham gia và chuyển đổi trang
- Trang nào người dùng AI hạ cánh trên hầu hết
Dữ liệu gần đây cho thấy 63% của các trang web đã nhận được ít nhất một khách truy cập AI Chatbot. Trong khi lưu lượng truy cập AI trung bình Chỉ 0,17% của các chuyến thăm hàng tháng hiện tại, nó Phát triển nhanh và cao hơn trong một số ngành công nghiệp.
Thiết lập theo dõi:
- Connecte Google Analytics 4 đến Agi Agi cho các báo cáo tự động
- So sánh hành vi của khách truy cập AI với khách truy cập tìm kiếm hữu cơ
- Phân tích các trang đích để các truy vấn thành công của công cụ đảo ngược
Kỹ sư đảo ngược từ các trang đích đến hầu hết các câu hỏi LLM có thể xảy ra: Nếu trang giá của bạn được giới thiệu Chatgpt, người dùng có thể đã hỏi “Chi phí (sản phẩm của bạn) bao nhiêu?” Sau đó, bạn có thể tối ưu hóa nội dung xung quanh các câu hỏi về giá.
3. Hoạt động của AI Crawler
Giám sát AI Bots thu thập lượng nội dung của bạn và tần suất. Điều này dự đoán khả năng hiển thị AI trong tương lai trước khi nó xảy ra.
Công cụ sử dụng:
- Tính năng kiểm toán AI của Cloudflare cho thấy Crawling bởi Openai, Anthropic, Google Bard Crawler, v.v.
- Nhật ký máy chủ có thể tiết lộ các mẫu hoạt động bot
- Theo dõi tần số và độ truy cập của bò
Tìm kiếm cái gì:
- Hoạt động của trình thu thập cao trên một số nội dung nhất định cho thấy việc sử dụng tiềm năng trong câu trả lời AI
- V bản truy cập trình thu thập thông tin không có trên radar AI
- Tăng tần số thu thập dữ liệu theo thời gian cho thấy sự quan tâm của AI ngày càng tăng đối với trang web của bạn
Các loại trình thu thập dữ liệu AI:
- Trình thu thập dữ liệu tìm kiếm (như OAI-SEACHBOT) Tìm nội dung cho các truy vấn người dùng có trích dẫn
- Data Scrapers thu thập nội dung để đào tạo mô hình mà không cần phân bổ
Hoạt động của trình thu thập dữ liệu nặng thường đi trước nội dung xuất hiện trong câu trả lời của AI theo tuần hoặc vài tháng.
Phần kết luận
Các công cụ giám sát tìm kiếm AI cung cấp những hiểu biết sớm hữu ích, nhưng Đừng dựa vào chúng cho các quyết định chiến lược lớn. Dữ liệu tổng hợp của họ có Quá nhiều hạn chế.
Tập trung vào các số liệu khách quan: Đảm bảo nội dung của bạn có thể truy cập được vào các hệ thống AI, theo dõi lưu lượng thực tế từ các giới thiệu AI và giám sát hoạt động của trình thu thập thông tin cho các tín hiệu sớm.
Các nguyên tắc cơ bản của SEO tốt vẫn áp dụngTạo nội dung chất lượng cao, có liên quan. Cấu trúc CNTT cho tiêu thụ AI với câu trả lời rõ ràng, đánh dấu lược đồ và thông tin thực tế mà các mô hình có thể dễ dàng sử dụng.
Với hơn một tỷ tìm kiếm AI xảy ra hàng ngày, các thương hiệu theo dõi sự hiện diện AI của họ bây giờ sẽ có lợi thế khi kênh này phát triển. Đầu tư để hiểu tìm kiếm AI như các công ty đầu tư vào Google SEO một thập kỷ trước.
Sử dụng các công cụ giám sát để thông báo cho chiến lược của bạn, nhưng luôn xác minh bằng dữ liệu thực từ nhật ký phân tích và máy chủ của bạn. Mục tiêu là để đảm bảo rằng khi ai đó hỏi AI về các vấn đề mà sản phẩm của bạn giải quyết, thương hiệu của bạn sẽ xuất hiện trong câu trả lời và những cuộc hội thoại đó đưa người dùng đến trang web của bạn.
Nếu bạn muốn thương hiệu của mình nổi bật trong kết quả tìm kiếm AI và tiếp tục theo dõi hiệu quả, Hãy lên lịch tư vấn 30 phút Để giúp bạn tối ưu hóa chiến lược hiển thị AI của bạn.
Nguồn: omnius.so
