生成式引擎优化效果难评估、难汇报?首个AI可见度向量引擎来了!

2025-08-14 15:41:07     来源:

多少品牌仍在亲友圈抽样手动监测AI提及率?当单个平台日处理AI搜索超千万次,这样的人力原始监测的样本量何其渺小!因为缺乏科学评估体系,品牌陷入集体失声:GEO(生成式引擎优化)沦为盲目投入,优化效果难以量化,连最基本的内部汇报竟成了奢望。

生成式AI搜索:“第二页消亡”的颠覆性信息中介

AI监测缺位的背后,是搜索机制发生了根本性改变。在传统搜索引擎中,品牌即使没有被算法优先推荐,但信息仍能在次级页面(如搜索结果第二页、信息流深处)被用户看见。然而AI搜索彻底删除了这个“第二页”,它的响应是唯一性、生成式、结论化的,基于对海量信息的理解和推理,直接生成一个“答案”。

这带来一个残酷的现实:品牌面临的将不再是“排名靠后”,而是彻底的“消失”。未被AI模型有效识别并理解其价值的品牌,根本不会出现在这个唯一的答案中。用户没有翻页选项,品牌失去曝光与转化的机会。“不被AI认知”直接等同于“不被消费者看见”。

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难以监测的真相:生成式黑箱与认知逻辑的双重屏障

AI生成式应答的运作机制,让传统监测工具彻底失效。传统工具依赖抓取搜索结果页(如链接列表、关键词位置)。而现在的AI回答只会输出一段整合的答案,没有列表可追踪,没有标签可计数,甚至没有固定模板可解析。

此外,AI认知评估信息的逻辑也迥异于传统营销。在AI认知体系中,传统营销追求的“吸引眼球”(注意力)的内容很难被采纳。AI认知的关键在于“信息分辨率”,是否能够清晰、准确、结构化地呈现品牌本质、价值及与世界的关联。

这正是GEO(生成式引擎优化)诞生的核心原因,推动搜索优化从传统SEO的关键词匹配,转向聚焦概念构建与关系锚定的认知升级:

● 概念构建:清晰定义品牌的核心价值主张、关键技术优势、独特解决方案。避免模糊口号,聚焦“是什么”和“为什么独特”。

关系锚定:深刻阐述品牌与具体用户需求、应用场景、待解决痛点之间的强关联。回答“为谁解决什么问题”和“在什么情境下最优”。

基于iPowerAI iGeo可见度向量引擎的测量,一些拥有市场高认知度的品牌,并没有成为AI的首选推荐。目前,很多国际品牌已着手大量重写并替换互联网上关于自身的描述文案,以提升在AI世界的存在感。

评估品牌的AI存在感,需要全新的测量维度

AI可见度:当用户提出品类相关问题时,你的品牌被AI想起并主动提及的概率,这是品牌进入消费者视野的基本门槛。缺乏AI可见度监测的品牌,如同在黑暗森林中航行,不知自身位置,不明竞品方位。

AI推荐度:当用户需求与品牌价值高度契合时,你的品牌成为AI首选推荐的比率,这直接关系转化潜力市场份额的争夺。AI推荐本质是“决策短路器”,当用户接受“XX品牌是该品类首选”的结论时,比较环节被直接跳过。

AI情感倾向:AI在提及品牌时,语言所传达的情感基调(积极、中性、消极)以及支撑评价的具体理由(被识别的优点、缺点),这深刻影响品牌声誉用户信任

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同时,不同生成式AI搜索引擎的后台模型不同,拥有各自独特的训练数据、响应逻辑和信息源。这让品牌在不同平台上的“认知表现”(可见度、推荐度、情感倾向)呈现巨大差异。举例,基于iPowerAI iGeo 的AI可见度向量引擎分析,某美妆品牌在A平台提及率达70%,在B平台却不足20%。因此,理解不同平台的AI模型,对于制定有效的GEO优化策略至关重要。

综上所述,品牌想要精准监测品牌在AI世界中“存在感”困难重重,传统或者通用的监测工具难以捕捉AI动态生成场景的复杂性,缺乏细颗粒度、跨平台、语义化的评估能力。

iPowerAI iGeo AI可见度向量引擎,照亮品牌的AI认知坐标

iPowerAI iGeo 推出国内首个AI可见度向量引擎基于十大AI Agent集群不同生成式AI搜索引擎的大模型高频交互数据解析思维链推理及数十万次测试为品牌绘制精细颗粒度的AI认知图谱

● 跨模型语义分析:突破单一平台限制,深度解析DeepSeek、元宝等主流AI引擎的生成逻辑与内容偏好。

动态向量化建模:将抽象的“品牌提及”、“推荐倾向”等概念,转化为可量化、可比较的“认知能见度”向量

三维竞争力图谱:

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基于竞争力图谱,品牌可以快速分析自身在不同AI搜索引擎中的表现,提取关键词、情感倾向和趋势变化,更精准地预测市场动向并做出科学决策。

当用户习惯向AI询问“该买什么”而非“哪里买”时,品牌的AI可见度已成为新时期的战略生命线。iGeo AI可见度向量引擎首次实现了对国内生成式AI搜索的认知测绘,让品牌清晰看见自身在AI认知坐标中的位置,更精准地优化投放,赢得每一次影响用户决策的机会。

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