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经常有人给我发截图:某个AI回答里提到了我们公司。语气很兴奋。
我一般会回一句:再问十次看看。
AI的回答有随机性。同样的提问,换个时间、换个设备、换个对话上下文,结果可能不同。单次结果里,偶然因素占比很高。
我做过一个测试:同一个问题连续问二十次,某品牌出现的次数是七次。如果把七次里的一次单独拿出来看,会误以为它“稳定被推荐”。
用处在于发现问题。如果AI提到你,但描述错了行业,这是一个明确的信号:基础信息有问题。
如果提到了你,但把产品和竞品搞混,说明内容辨识度不够。如果提到了,但推荐理由是你便宜,说明你的定位在AI那里被简化了。
单次提及是一个探针,不是一张成绩单。用它找问题,别用它证明效果。
我的判断是:在同类问题下、多个平台、重复出现,才值得记录为趋势。三个条件缺一个,都还停留在偶发。
另外,提及出现在什么阶段的问题里也很重要。客户在认知阶段被提到,和客户在比较阶段被提到,价值完全不同。
我用的记录格式很土:一张表,五列。问题、平台、时间、是否提及、描述内容。
关键是要连续。连续三个月,每周固定问一次,才能看出变化。中间断了,前面的数据就白记了。
这个距离可能很长。客户可能在半年前就通过AI知道了你,只是一直没用上,等到有需求时才想起来。
所以归因非常困难。我一般不建议把成交归到某一次提及上,那是一种自我安慰。更靠谱的说法是:AI在这个客户的决策前期起了作用,具体多大比例说不清。
缩短的办法是把提及的内容做得更具体。如果客户只记得“有这么一家公司”,距离很长;如果记得“这家做某类工况做得不错”,距离就短得多。
模糊的提及需要客户重新研究你,具体的提及能直接进入候选。这个差别,比提及次数重要得多。
持续做这类观察,你对行业问题的分布会越来越清楚:客户都在问什么、谁的答案被反复引用、哪些问题的答案明显有偏差。
这些发现的价值,有时超过观察本身。
如果公司把“AI提到了我们”当成成果来庆祝,团队就会去截这种图。截多了,真正的问题反而被盖住。
我建议的考核方式是看趋势,不看单点。比如这个季度十组问题里的提及率比上季度高多少,描述准确率有没有改善。趋势能说明方向,单点只能说明运气。
一次提及,说到底是AI在某个瞬间读了你的内容并做了选择。它证明了你有被读到的可能,仅此而已。剩下的事,得靠持续供给和反复验证。
来源:闫宝龙GEO优化专家、企业AI搜索增长顾问,专注帮助企业通过GEO优化和AI搜索优化获得精准客户。
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