什么是 AI Mentions（AI 提及）？

在 ChatGPT、Google AI 概览（AI Overviews）以及 Google AI 模式中，如果 AI 生成的回答中提到某个品牌，这就被称为 AI Mentions（AI 提及）。这类提及可能是正面、中性或负面的，有时会带链接（即 AI Citation），有时则只是名字出现  。

✅ AI Mentions 与 AI Citations 的区别：

项目	含义
AI Mentions	AI 回答中提到品牌，不一定带链接
AI Citations	AI 回答中引用具体来源，有链接指向原内容

为什么 AI 提及对品牌如此重要？

1. 品牌影响力提升 —— 当用户使用 AI 工具搜索相关问题时，如果品牌被提及，意味着品牌被认知与信任。
2. 促进用户转化 —— Semrush 数据显示，来自 AI 搜索的访问者转化率比传统搜索高 4.4 倍  。
3. 品牌“缺席”也会影响 —— AI 没提到你的品牌，用户可能根本不会知道你存在，非常不利。反之，提到竞争对手，会被引导至其产品。 

据统计，在不同 LLM（如 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）生成的回答中，有 26%–39% 的回答中出现品牌提及  。

📊 数据速览：AI 提及现状

• Google AI 概览 已出现在约 13.14% 的搜索结果中（截至 2025 年 3 月） 。
• 不同 LLM 的品牌提及率：
• ChatGPT Search：约 39%
• Google AI Overview：约 37%
• Gemini （Google）：约 31%
• Perplexity：约 30% 

如何提升品牌在 AI 回答中的出现率？

1. 成为知识和事实的源头 (Become the Source of Truth)

这是最根本的一步。LLM在回答问题时，会优先引用那些被广泛认可的、权威的信息源。

• 创建“定义性内容” (Definitive Content)： 撰写关于你所在行业核心概念的深度文章、白皮书、研究报告和终极指南。例如，如果你是一个CRM品牌，你应该拥有全网最权威的关于“什么是CRM？”、“如何选择CRM？”、“客户关系管理最佳实践”等主题的内容。
• 发布原创数据和研究： 定期发布行业报告、调查数据或原创性研究。这些独家信息极易被其他媒体、学者和博主引用，从而为你建立起强大的权威性。LLM在抓取这些引用时，会不断强化你的品牌与该领域的关联。
• 利用维基百科（Wikipedia）： 拥有一个内容详实、来源可靠的维基百科页面是极强的权威信号。虽然创建和维护维基百科页面有严格的规定，但如果你的品牌确实具有足够的知名度和公共价值，这是一个非常值得投入的方向。

2. 建立强大的品牌信号 (Build Strong Brand Signals)

LLM通过多种信号来识别一个实体是否为一个“重要品牌”。

• 提升品牌搜索量： 当大量用户搜索“你的品牌名”或“你的品牌名 + 评测/对比/教程”时，这本身就是一个强烈的信号，表明你的品牌在该领域具有很高的知名度和关注度。
• 获取权威媒体报道（PR）： 在知名新闻网站、行业顶级媒体、权威刊物上获得正面报道。LLM的算法会给这些高权重网站极高的信任度，来自这些网站的提及（即使没有链接）也能显著提升你的品牌权重。
• 优化知识图谱（Knowledge Graph）： 确保你的品牌在Google的知识图谱中有完整、准确的信息（通过Google Business Profile等工具）。这有助于AI将你的品牌识别为一个明确的“实体”（Entity），而不是一堆零散的关键词。

3. 主导用户真实意图和长尾问题 (Dominate User Intent & Long-Tail Questions)

用户不会问AI“A公司的产品”，他们会问“我是一个有20个员工的电商团队，需要一个能整合Shopify和邮件营销的CRM，有什么推荐？”

• 创建针对具体问题的解决方案内容： 深入研究你的目标用户会向AI提出的具体问题，并创建直接回答这些问题的内容。你的文章标题可以直接就是“最适合电商团队的5款CRM对比”或“如何用[你的品牌]解决[某个具体痛点]”。
• UGC（用户生成内容）和第三方评测： 积极鼓励用户在公开平台（如Reddit、知乎、专业论坛、G2、Capterra等）上分享使用体验、撰写评测。LLM在生成推荐时，会大量参考这些来自真实用户的、非官方的讨论和评价。一个在多个平台被频繁正面提及的品牌，被AI推荐的概率会大大增加。

4. 善用结构化数据 (Leverage Structured Data)

结构化数据（Schema Markup）是写给机器看的“语言”，它可以帮助AI更精准地理解你网页上的内容。

• 产品与评测Schema： 为你的产品页面添加Product和Review Schema，清晰地告诉AI这是什么产品、价格多少、评分多高、有多少人评价。
• FAQ与How-to Schema： 为你的问答页面和教程页面添加FAQPage和HowTo Schema。当用户向AI提类似问题时，AI可以更方便地从你的网站提取答案，并很可能在答案中提及你的品牌作为解决方案的提供者。
• Organization Schema： 确保你的官网有完善的Organization Schema，清晰地标注你的公司名称、Logo、官网地址、社交媒体链接等，巩固品牌实体的识别度。 

注意事项与误区

• 避免垃圾信息战术： 不要试图用低质量、重复性的内容去“轰炸”互联网。LLM和搜索引擎一样，越来越擅长识别内容质量，低劣的内容反而会损害你的品牌声誉。
• 这是一个长期过程： 有机战略需要时间和持续的努力，不可能一蹴而就。AI模型的知识更新也有周期，你今天发布的内容可能需要数月才能被完全“吸收”。
• 质量和真实性是关键： 最终，所有策略都指向同一个核心——成为一个真正优秀、值得信赖的品牌。虚假的评测和夸大的宣传或许能骗过一时，但很快会被海量的真实用户反馈所稀释和纠正。

让LLM提及你的品牌，是一场关乎权威、信任和关联度的长期竞赛。其核心打法与现代SEO和内容营销的精髓一脉相承，但对内容的权威性、结构化和用户真实口碑提出了前所未有的高要求。

与其思考如何“操控”AI，不如回归商业本质：创造卓越的产品，提供有价值的内容，赢得真实的用户口碑，并用技术手段让这一切能被机器清晰地理解。 当你在互联网上成为某个问题的最佳答案时，AI自然会找到你，并把你呈现给全世界的用户。