尽管大品牌有时会在营销和搜索引擎优化方面投入很多，但这根本不能保证成功，尤其是在人工智能搜索时代。ChatGPT、Perplexity或AI Overviews仅推荐某些品牌，而且它们通常不是最大的参与者。大公司可能会在这场竞争中失败，因为错误阻碍了它们在人工智能领域的存在。AISO的2026年策略中应避免什么？
1.谈论自己，而不是回答客户的需求和问题
大品牌往往认为它们想要传达的内容很重要，它们专注于沟通，而忽视了客户的需求。结果，网站充斥着自我推销的内容和品牌语言，不一定能给用户带来真正的价值。这是一个陷阱，在人工智能定位的背景下可能会付出很多代价。
为什么这在AI搜索的背景下是一个错误？
如果一个品牌因为认为自己的权威和认可度已经足够而没有创建专家内容，那就犯了一个大错误。LLM模型根据它们在网上、社交媒体以及公司网站本身上找到的内容来“了解”品牌。因此，如果缺乏实用内容、指南、常见问题解答，模型可以选择另一个发布有用内容的较小品牌。在它们眼中，引用这样的品牌会更有价值，为用户准备一个有用的答案才是所有人工智能模型的目标。
如何修复它？
从商业角度来看，这意味着什么？因此，在内容上花费很多可能不会带来转化和预期结果。人工智能不会引用不能解决用户问题的内容。因此，将自己置于潜在客户的角色中，无论品牌规模如何，都尝试回答在所提供的产品或服务的背景下可能出现的最常见的问题和疑虑。
2.缺乏结构化和社会证明数据
错放预算可能会导致最重要的要素缺乏实施，而在人工智能的定位背景下，这肯定是一个计划。即使在原创且引人入胜的产品描述上投入了很多，但没有在架构中标记价格、变体或产品可用性等元素，人工智能也可能不会引用网站。
为什么结构化数据对人工智能至关重要？
结构化数据就像人工智能的路标。机器人（例如ChataGPT）进入网站并希望获取有关产品的信息。如果在代码中向它们展示具体信息，它们将能够快速找到并使用。另一方面，如果没有找到这样的标记，它可能会离开网站。机器人旨在最大限度地减少从页面中提取信息时消耗的资源，因此如果让它们更容易被找到，将增加被引用的机会。
第二个重要方面是所谓的社会证明，即产品值得购买的信号。当用户有机会看到星标形式的评论或客户撰写的评论时，他们更有可能购买产品。产品评论和评级对于潜在客户和人工智能机器人的可信度来说都是一个非常重要的因素。重要的是，当被问及产品推荐时，LLM模型经常引用他们找到的评论，例如“用户表示该产品的优势是（…）”。
如果网站没有上述两个元素怎么办？从业务角度来看，可能会将AI工具的流量流失给较小的竞争对手，这些竞争对手将补充其结构化数据和页面反馈。
3.忽略AI搜索作为渠道（无AISO策略）
如果在策略中省略了AISO，即使是在营销活动上花费很多，也不会开始出现在ChataGPT或其他模型的响应中。
从LLM工具获得的流量具有转化率高的特点。用户经常带着对特定产品和服务的问题来到AI模型，因此他们已经有了购买意愿。如果没有作为提案出现在他们的答案中，将失去获得真正流量的机会。
如何规划AISO策略？首先，需要审核人工智能的可见性并确定需要优化的领域。接下来，实施技术修复和内容修复以使网站对AI机器人尽可能友好至关重要。
如果在这个阶段忽略了AI搜索，就好像在2012年就决定“移动SEO只是一种时尚”。这个错误可能会让品牌在新的流量渠道中缺乏份额，随着时间的推移，由此产生的积压将更难赶上。越早开始以人工智能为中心定位网站越好。
4.无内容更新流程
许多大品牌生产数百种产品，以后没有人会回来。更大的财力可以创作出很多内容，但如果跳过重新优化和刷新文章的阶段，那绝对是一个错误。
LLM模型分析用户的查询，然后在网络上查找实时信息（ChatGPT使用来自Bing的结果，因此在定位此工具时应考虑对该搜索引擎的优化）。在选择来源时，人工智能模型通常倾向于较新的内容。除了来自人工智能认为可靠的网站之外，较新的内容将更加最新，对用户理解该工具更有用。
有什么值得记住的？人工智能不会引用过时的内容。如果不实施重新优化和刷新内容的过程，大部分内容预算将被“冻结”在无法转化的内容中。不是因为内容不好，而是因为它已经过时了。
5.不适当的KPI和错误的分析
在设置KPI的阶段，阻碍AI中品牌知名度的错误也可能出现。如果企业通过关注网站在Google中选定关键字的位置或流量本身的增加来衡量活动的有效性，则很难得出有关人工智能可见性的结论。
将获得“漂亮的图表”这一事实是不够的。有必要衡量投资回报率和客户获取成本。持续监控人工智能的可见性也非常重要——验证哪些页面更有可能在人工智能工具（例如ChatGPT或AI概述）中被引用尤为重要。在此基础上，可以得出关于哪些元素有效、哪些无效的结论。
如果延迟实施AISO策略并实施适当的数据驱动优化，可能会为时已晚做出决策，而竞争对手已经确定了AI结果。
摘要：如何在人工智能搜索中提高品牌知名度
请求？这些错误绝对不是由于缺乏预算，而是由于错误的决策和设定的行动优先级造成的。大品牌应记住创建有用的内容，实施原理图等技术元素，并依靠牢记业务目标的报告。
到2026年，决定AI Search成功与否的不是组织规模和预算，而是适应新现实和实施适当优化的能力。
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