GEO 时代，我们如何科学衡量品牌 AI 能见度（或者叫品牌提及率）

GEO Visibility · 2025

GEO 时代，我们如何科学衡量品牌 AI 能见度（或者叫品牌提及率）

双轨：蓝链 vs AI 直接回答，品牌是否被提及

写在前面

康德在《纯粹理性批判》中讨论过“现象”与“物自体”。在今天的搜索领域，我们正面临类似的二分：传统的 SERP（搜索结果页）是“现象”，用户看到链接，点击，自行整合信息；AI 的直接回答（Zero-click Answer）则试图接近“物自体”，它试图直接给出本质的答案，跳过中间环节。很多营销号喜欢喊“SEO 已死”，这不仅不客观，而且非常懒惰。Google 依然掌握着全球数以亿计的流量分发权，“十条蓝链”依然是商业流量的基石。但我们必须承认一个客观事实：用户获取信息的行为正在发生分层。

Fact A

：对于导航类、简单信息类搜索，Google 依然是王。

Fact B

：对于决策类、对比类、解决方案类搜索（即价值最高的 High-Intent Queries），越来越多的用户开始转向 ChatGPT、Perplexity 或 Google AI Overviews。

在这个新的分层里，传统的 Ranking（排名）指标部分失效了。你可能在 Google 排第一，但在 ChatGPT 的推荐列表里根本不存在。今天这篇文章，不制造焦虑，只解决一个工程问题：在这个双轨制（Dual-Track）时代，我们如何量化并管理品牌在 AI 这一侧的“可见性”（Visibility）？

01 现象本质：流量的“分层”与决策前置

上篇文章在 GEO（ASO）时代，请把“被提及”变成增长策略我刚好在讨论如何把提及率作为品牌营销的目标，本次文章刚好来讲讲我们怎么科学的评估这个指标。毕竟有指标，才有依据。

首先我们需要更新一下对“搜索”的理解。

在传统模型中，用户的决策发生在你的 Landing Page 上。

在 AI 模型中，用户的决策被前置到了 AI 的回答框里。

举个 SaaS 领域的例子：

用户问：“Best project management tool for creative agencies.”

**Old World:**用户打开 Google -> 点击前三个链接（可能是 Asana, Monday, ClickUp 的博客或评测站） -> 阅读 -> 比较 -> 决策。 **New World:**用户问 AI -> AI 综合全网信息，输出一段 Summary，列出 Top 3 推荐并附带理由 -> 用户基于这个名单去搜索特定品牌或直接访问。

关键点在于：如果你的品牌没有出现在 AI 生成的那段 Summary 里，你就失去了进入用户“候选名单（Shortlist）”的资格。无论你的官网做得多好，在这个场景下，你是隐形的。

这就是为什么我们要引入一个新的北极星指标：Brand Visibility（品牌可见性）。它不是排名的替代品，它是排名的补充，是衡量品牌在“决策前置”阶段渗透率的核心数据。

02 核心框架：Brand Visibility Score (BVS) 计算详解

作为一名数据驱动的增长人，无法量化的东西就无法管理。

Brand Visibility Score (BVS) 是目前行业内相对公认的衡量标准。它反映了在特定的高意图查询集合中，你的品牌被 AI “提及”和“推荐”的概率。

计算公式： BVS = (Answers Mentioning Your Brand / Total Answered Queries) × 100%

场景模拟：假设你的产品是“在线白板工具（Online Whiteboard）”。

你整理了 50 个用户可能会问的核心问题（如 “Miro alternatives”, “Best whiteboard for remote teams”, “Free online whiteboard comparison”）。
你把这 50 个问题分别输入到 ChatGPT, Gemini, Perplexity 和 Google AI Overview。
统计结果：在 50 次回答中，有 15 次提到了你的产品名。
BVS = (15 / 50) × 100% = 30%

。

这意味着，在 30% 的高意图对话场景中，你的品牌进入了用户的视野。

进阶维度：不只是“提到” 对于追求精细化运营的团队，光看 BVS 分数太粗糙。需要拆出三个子指标：

Citation Rate（引用率）：

AI 是仅提名，还是给了脚注/来源超链接？带链接的引用 = 高质量外链 + 信任背书 + 潜在 Refer 流量。

Share of Voice（SOV，声量占比）：

在回答中的篇幅多少？是“最佳推荐”详细介绍，还是放在 “Others” 一笔带过？公式：提及你品牌的回答数 ÷ 提及你品牌或竞品的回答总数。

Sentiment（情感倾向）：

用 NLP 看评价是 Positive / Neutral / Negative。警惕“负面可见性”：BVS 高但被贴“学习曲线陡峭”“客服响应慢”会拉低转化。

BVS 公式与示例

03 实操指南：建立你的“可见性”观测台

我们要从“凭感觉做 SEO”转向“用数据做 GEO (Generative Engine Optimization)”。以下分阶段实施：

Phase 1：建立基准（The Manual Audit） —— 初期探索，低成本；工具：Excel / Google Sheets。不要一开始就买昂贵 SaaS，先建立体感。

构建 Query Set：

不仅看 Head Keywords，挖长尾问题。来源：销售 FAQ、GSC Query 报告、Reddit/Quora 热门提问。保持完整问句结构模拟对话，如 “How to evaluate [Your Category]?”

人工抽样测试：

每周五选 Top 20 高价值问题，人工跑主流 AI 引擎。记录：平台、是否提及、是否引用、竞品有哪些。 _果叔 Insight：_此阶段重点是感受 AI 回答逻辑，哪些问题回答固定，哪些随机（Hallucination）。

Phase 2：自动化监控（The Automated Stack） —— 规模化监控；工具：Semrush, AirOps, 自定义脚本。

Semrush AI SEO Toolkit：

可自动跑基准并输出与竞品的 Visibility 对比图，方便 B2B 向管理层展示。

AirOps（或其他 Workflow 平台）：

搭建流程：发 Prompt → 抓回答 → 用 GPT-4o 分析提及与情感 → 写入表格，形成自动化情报收集。

04 黑盒规律：数据告诉我们 AI 偏爱什么？

基于 Semrush 等测试数据，GEO 与传统 SEO 的显著区别：极度偏爱新鲜度、结构化。

1. Freshness is the new “Backlink”

过去 12 个月内更新页面被引用概率是未更新的 2 倍。
商业查询 60% 引用来自最近 6 个月内容。逻辑：LLM 有知识截止与幻觉，RAG 优先抓最新时间戳信息。老版本产品页会被视作可能过时。

2. Structure for Machines

列表结构的 URL 被 ChatGPT 引用概率高 17 倍。
部署 Schema 的页面被引用概率提升 13%。结论：写给人看，也要写给机器抽取。

新鲜度 + 结构化，让 AI 更愿引用

05 行动清单：给开发者的 90 天优化路线图

与其焦虑，不如拆成 Todo。

Month 1：审计与基建（Audit & Infrastructure）

建立 BVS 仪表盘：定 Top 30 核心问题，人工基准，算初始 BVS。
Schema 查漏补缺：用 Rich Results Test 检查 Product / Pricing / FAQ 页的 JSON-LD。
竞品侦查：看 AI 回答中常见竞品，研究其页面结构、对比表。

Month 2：内容重构（The Great Refresh）

内容新鲜度：挑流量最高 10 篇，更新数据/案例/年份，显式更新时间。
结构化改造：长段拆 bullets；加 Key Takeaways；加 Pros & Cons 对比表。
FAQ 埋点：把 Phase 1 的长尾问题做成 Q&A 模块喂给 AI。

Month 3：验证与复利（Verify & Compound）

BVS 复测：再跑 Top 30 看提及率/引用率变化。
归因分析：GA4/Mixpanel 检查 chatgpt.com、perplexity.ai 流量或 Direct 异动。
Sentiment 优化：若负面，发 PR/技术博客纠偏，让 AI 读取新内容修正旧权重。

90 天闭环：审计 → 重构 → 验证

结语：在变化的混乱中寻找秩序

客观地说，我们正处在一个“双轨并行”的过渡期。Ranking 没有死，它依然是存量竞争的主战场；但 Visibility 代表了增量竞争的未来。叔本华曾说：“变化是永恒的，而面对变化的态度决定了我们的自由。” 对于产品人和运营人来说，最危险的状态不是“没流量”，而是“看不懂流量从哪里来，也看不懂流量去了哪里”。通过建立 Brand Visibility 的度量体系，我们实际上是在混乱的 AI 变革中，重新建立了一套秩序。不要抛弃 SEO，而是要在 SEO 的基础之上，多装一只看向未来的眼睛。保持理性，尊重数据，然后去优化那些机器读得懂的“真实”。