AI 时代的关键词研究新范式：如何通过 Prompt 研究提升品牌在生成式搜索引擎中的可见度

随着 ChatGPT、Perplexity 等生成式 AI 工具成为用户获取信息的入口，品牌在 AI 推荐中的可见度正成为数字营销的新战场。传统的 SEO 聚焦于关键词排名，而 AI 时代的搜索优化则需要理解 AI 系统如何形成推荐。

从关键词到 Prompt：搜索优化的范式转移

传统 SEO 围绕用户输入搜索引擎的短关键词展开，而 AI 搜索引擎（如 ChatGPT 的 browsing 功能、Perplexity）处理的是自然语言对话。用户不再输入“best CRM software”，而是会问“What is the best CRM for a small marketing agency with a budget under $500 per month?”，这种长尾、带约束条件的提问，正是 AI 系统评估选项、给出推荐的核心场景。

Semrush 的 Sergei Rogulin 指出，Prompt 研究的核心是识别并追踪那些促使 AI 系统比较选项并推荐特定品牌的问题。这并非完全取代关键词研究，而是将其作为语言输入，转化为更贴近用户真实决策场景的 Prompt。

为什么品牌在 AI 推荐中的可见度至关重要

AI 只有在评估选项时，品牌的可见度才有意义。当 AI 系统权衡备选方案、应用约束条件并指向某个解决方案时，如果品牌不在场，就不会进入用户的决策候选名单。

Rogulin 强调，大多数 Prompt 不会进入推荐阶段——它们仅生成解释、摘要或一般性指导。Prompt 研究的价值在于过滤掉这些低价值 Prompt，专注于中漏斗和底漏斗的 Prompt：比较、评估和“最佳”类问题。

构建有效的 Prompt 研究流程

Rogulin 分享了他在 Semrush 追踪自身 LLM 可见度增长时使用的四步流程：

第一步：识别目标受众和买家画像

泛化的画像（如“狗主人”）会产生泛化的 Prompt（如“什么狗粮好？”），AI 会回答知名大品牌，而非针对特定需求的产品。而详细的画像（如“60 磅以上、对主要蛋白质过敏的大型犬主人”）则会揭示更具约束性的 Prompt，AI 必须推荐能满足这些条件的具体产品。

构建画像时，应关注以下特征：

• 背景与经验水平：谁在提问，处于什么情境
• 主要风险或压力：他们想避免或解决什么
• 语言与专业度：口语化还是技术化表述
• 预算预期：平价、中端还是高端

这些画像特征可以从论坛、评论区、客服对话等开放空间获取，那里人们用自己的语言描述问题。

第二步：将产品解决方案与画像问题连接

这一步需要清晰地列出产品的核心功能，并思考它们如何解决画像用户的具体痛点。例如，一个 CRM 工具若擅长自动化营销，则应针对“如何自动化潜在客户培育”这类 Prompt 做优化。

第三步：用关键词研究作为语言输入

关键词研究仍然重要，因为它揭示了人们如何描述问题及其背后的搜索意图。这些信号帮助营销人员决定哪些 Prompt 值得追踪。但关键词不再是终点，而是被改写成自然对话式 Prompt 的语言输入。

第四步：将关键词转化为 Prompt

将关键词扩展为包含上下文、约束条件和明确比较意图的完整问句。例如，“CRM for small business”可转化为“What is the best CRM for a small business with limited technical staff and a monthly budget of $200?”

第五步：随时间追踪表现

每日对 AI 回答进行快照，记录品牌在决策导向的 Prompt 中如何被描述、比较或忽略。由于 AI 回答具有波动性和个性化特征，追踪应关注方向和模式识别，而非固定排位。

国内视角：中国 AI 搜索生态的差异与机遇

与美国市场以 ChatGPT 和 Perplexity 为主导不同，中国市场的 AI 搜索格局更加多元。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 等产品各具特色，且与国内内容生态（如微信公众号、知乎、小红书）深度绑定。

国内品牌在做 AI 可见度优化时，需要同时考虑多个平台的回答机制。例如，Kimi 以长文本处理见长，可能更倾向于推荐信息量丰富、结构清晰的品牌内容；而豆包在字节生态内的推荐可能更偏向抖音、今日头条等自有平台的内容。此外，国内 AI 产品对中文语境的理解更加细致，品牌在构建 Prompt 集时应优先覆盖本土化的表达方式。

衡量 Prompt 研究的成效

与传统 SEO 追踪点击量和排名不同，Prompt 研究的核心指标是品牌在 AI 推荐中的出现率、推荐语境（正面、中性或负面）以及推荐的一致性。Rogulin 建议，团队应定期审查 AI 回答，记录品牌被提及的 Prompt 类型、未被提及的关键场景，并据此调整内容策略。

常见问题

Prompt 研究和关键词研究可以同时进行吗？

可以。关键词研究提供语言基础和意图信号，帮助确定哪些 Prompt 值得追踪。两者互补，而非替代关系。建议在现有 SEO 流程基础上，增加 Prompt 追踪维度。

如何选择优先追踪的 Prompt？

优先选择与高价值买家画像直接相关、具有明确比较意图和约束条件的 Prompt。这些 Prompt 更可能驱动实际购买决策。

AI 回答的波动性如何应对？

不要关注单次回答，而是通过每日快照积累数据，分析品牌出现的趋势和模式。月度或季度复盘比每日波动更有意义。

小团队如何实施 Prompt 研究？

可以从 10-20 个核心 Prompt 开始，手动或使用工具追踪。关键在于保持一致性，逐步扩展 Prompt 集。

如何提升品牌在 AI 推荐中的可见度？

创建深度、结构化、可验证的内容，确保品牌信息与目标 Prompt 的约束条件高度匹配。同时，在权威平台建立品牌提及，增强 AI 系统的信任度。

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