品牌点评 VS 引用 VS 链接 回到LLM可发现性
如何让 LLMS 在 AI 搜索中发现和验证信息？
LLMS 不会在实时爬取网页或评估每个页面以响应搜索查询。相反，它们使用训练期间学习到的模式以及随后的更新来生成响应。
当模型建立答案时，它将从以下关联中提取信息：
- 实体之间的关系。
- 值得信赖的来源中重复出现的断言。
- 时间上被反复强调的事实。
为了让您的品牌出现在 AI 生成的回答中，模型必须“相信”您真的属于该话题空间。这种信念会随着您的名称在权威来源中出现、第三方重复您的声称以及这些信号在可靠、稳定的模式下重复而加强。
理解三个信号在 AI 搜索中的作用
对于 LLMS 来说，背链、提及和引用每个都发挥了不同的作用，但一起它们帮助模型确定您的品牌不仅是 相关的 也是 可靠到被出现在 AI 生成的答案中 的。
背链
一个受尊敬的网站链接到您的内容曾经表明您是权威、相关和有用。然而，在 LLMS 驱动的环境中，背链的作用发生了变化。
模型在两种方式上引用背链：
- 在训练过程中，它们使用它们。如果许多可信赖的网站链接到同一个资源，这个页面就变得更加重要地参与了模型对某个话题的理解。
- 检索工具，如 Perplexity 或 Bing Copilot，可能在检索实时信息时使用背链来检查来源是否可靠。
因此，背链仍然有作用。它们只是不再单独承担所有权重而已。模型将其视为更大模式中的一个证据。
提及
提及是对您的品牌的任何写作或口头引用，甚至没有链接。包括 Reddit 讨论工具、LinkedIn 客户发表文章或 bloggers 列出您平台之一的文章在内。
提及告诉模型您存在并且真实用户以自然语言讨论它。如果您的品牌在讨论、评论和社区空间中不断出现，模型就更加确信与您相关联的类别是正确的。
引用
引用是正式记录解释您的品牌的类别、定位和身份。它们通常出现在有结构的参考来源，如维基百科、产品目录、商业数据库和知识面板中。
对于 LLMS 来说，引用提供了清晰度。如果两个公司共享相同的名称或竞争在重叠市场，引用的帮助模型了解哪一个与哪些属性相对应。这些对于要求模型评估、比较、推荐或决定的提问尤其重要。
AI 搜索中最关键的是哪个信号？
如果有一种信号（链接、提及或引用）决定了您的品牌是否出现在 AI 生成的答案中，那将太方便了。实际上，情况更具上下文性。不同的提问需要不同类型的证据，并且模型根据提问所暗示的内容调整。
| 查询类型 | 示例 | 可能的权重 | 原因 |
| | | | |
| 确认 | “什么是关键字.com？” | 引用和背链 | 模型需要清晰的身份和事实依据。 |
| 类别/比较 | “最佳 AI SEO 工具” | 提及和引用 | 它寻找在来源中共享模式和达成共识。 |
| 教育/如何做 | “如何测量 AI 搜索可见性” | 提及和引用 | 主题关联和实际覆盖更重要 |
| 交易行为 | “关键字.com定价” | 背链和提及 | 模型检查合法性并评估当前信息 |
特别地，信号还会相互强化：
- 强大的背链配置可以 引入您的内容。
- 引用可以 确认您是谁 并且属于哪个话题。
- 提及表明 真实用户在自由讨论和自然语言中提到了您的品牌。
当这些信号在可信来源中相互重复时，LLMS 模型就越来越确定并愿意让您的品牌出现在答案中。
在 SERPs 和 AI 引擎中的跟踪可见性
今天，您正操作 两个可见性生态系统： 传统的 SERPS 和 AI 生成的答案。
- 在搜索端，熟悉的指标仍然重要：排名、富文本片段、特征结果、背链增长和流量趋势。这一类信号揭示了搜索引擎如何解释您的内容，并且它们也会影响静默性地提取的可靠信息。
- 在 AI 端，您正在测量 回忆。模型是否提到了您的品牌？是否将其放在正确的类别中？当用户询问推荐或最佳清单时，它是否引用了它？
在生成系统上发生了变化。模型更新、检索层、强化信号以及公众讨论会影响品牌出现在响应中的方式。如果您没有关注 AI 平台如何描述您的品牌，或者它们提到了您的品牌，视觉偏差可以悄然出现。
同时监测两个生态系统可以让您更好地了解当前的可见性以及它在时间上是如何演变的。
