bingdada品牌在 AI 搜索中被引用需要可验证的信任信号，而非仅仅依赖排名。Freshpet 通过识别 AI 引用背后的信任信号、填补品牌声誉与 AI 认知的差距、系统化审查市场份额三步策略，成功成为 AI 答案中频繁被提及的品牌。
在 AI 搜索日益普及的今天，品牌面临的挑战已经悄然改变。过去，SEO 的目标是让品牌在搜索结果中排名靠前；而现在，当用户向 AI 助手询问推荐时，AI 可能只会提及两三个品牌，而将其他品牌——即使它们排名第一——完全忽略。Freshpet 曾面临同样的困境，但通过一套系统化的策略，它成功成为 AI 答案中频繁被提及的品牌。
传统 SEO 追求的是排名，而 AI 搜索（如 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity 等）追求的是「信任」。排名证明的是品牌与查询的相关性，但 AI 引用需要更多：系统可以验证的品牌信任信号。这解释了为什么一个品牌可以占据第一名，而 AI 概览中却列出三个竞争对手。
Freshpet 的案例表明，被 AI 引用并非品牌规模的副产品，而是特定、可重复工作的结果。在 2026 年 8 月 20 日的网络研讨会上，Freshpet 的数字团队与 Intero Digital 的 GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）专家分享了他们的三步指南，帮助其他品牌在 AI 搜索时代脱颖而出。
AI 系统在决定引用哪些品牌时，会评估一系列可验证的信任信号。这些信号包括：品牌在权威网站上的提及频率、品牌信息的结构化程度、品牌在行业内的声誉数据、以及品牌在多个数据源中的一致性。
Freshpet 团队通过分析其品牌在 AI 答案中被提及和未被提及的场景，识别出哪些输入真正影响了 AI 的决策。这不是猜测，而是基于真实数据的分析。
一个消费者熟知并信任的品牌，仍然可能从 AI 答案中消失。这是因为品牌声誉不会自动转化为 AI 的信任。AI 系统依赖的是可抓取、可验证的数据，而不是消费者的主观认知。
Freshpet 发现，他们需要在 AI 系统能够访问的渠道中主动建立品牌的可信度，包括优化维基百科条目、行业目录、权威评测网站的提及，以及确保品牌信息在各大数据源中的一致性。
Freshpet 团队进行了一系列逐步审查，以确定 AI 答案在哪些方面削弱了他们的市场份额。这种审查可以由一个人在没有特殊工具的情况下完成，关键步骤包括：
随着国内 AI 搜索产品（如百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动豆包、月之暗面 Kimi、智谱 GLM 等）的快速发展，中国品牌同样面临类似的挑战。国内 AI 搜索在引用品牌时，更倾向于引用在权威媒体、电商平台评价、行业报告中信息一致的品牌。
与海外市场类似，国内品牌需要确保在主流平台（如百度百科、知乎、行业垂直网站）上的品牌信息完整且一致。同时，随着 DeepSeek 等国产大模型的崛起，品牌还需要关注这些模型在训练数据中的品牌提及情况。
本次研讨会的演讲嘉宾包括：Freshpet 数字营销高级总监 Steven Elwell，他带来了实际的市场结果——团队构建了什么、什么有效、什么无效；以及 Intero Digital 的副总裁 Brittni Ratliff 和 SEO 与 GEO 传播总监 Cosima Compton，她们是 Freshpet 所运行的 GEO 流程背后的团队。
传统 SEO 排名基于相关性和网页权重，而 AI 概览引用基于品牌的可验证信任信号。一个品牌可以排名第一，但如果 AI 系统无法验证其信任度，仍可能不被引用。
品牌可以在主流 AI 搜索工具（如 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、文心一言、通义千问等）中搜索与品牌相关的核心关键词，记录 AI 答案中提及的品牌，并对比自己的品牌是否被提及以及提及的上下文。
Freshpet 的案例表明，一个人可以使用免费工具完成基本的 AI 可见度审查。关键是系统地记录 AI 答案中的品牌提及情况，分析竞争对手被提及的原因，并针对性地优化品牌在权威来源中的信息一致性。
不一定。品牌声誉是消费者的主观认知，而 AI 系统依赖的是可抓取、可验证的数据。品牌需要主动在 AI 系统能够访问的渠道中建立可信度，包括权威网站、行业目录和结构化数据。
国内品牌应关注国内 AI 搜索产品（如百度文心一言、阿里通义千问、字节豆包等）的引用机制，确保品牌信息在百度百科、知乎、行业垂直网站等平台上的完整性和一致性，同时关注主流大模型训练数据中的品牌提及情况。
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