谷歌亲自解答有关品牌的问题——为什么传统排名正在失去重要性——关于这个话题的创意图片，由人工智能专家Xpert.Digital呈现。
谷歌的人工智能会引用这些来源——而传统的十大排名往往不够用。
人工智能时代的品牌：为什么官方信息和区域内容变得越来越重要
人工智能取代点击量：为什么企业需要重新衡量其曝光度
当人们在谷歌上搜索某个品牌时，他们看到的不再仅仅是该品牌的网站和传统的搜索结果。人工智能生成的回复越来越多地概括信息、引用来源，从而塑造用户的第一印象——甚至在用户访问公司页面之前就已经开始发挥作用。一项针对美国和德国各1000个品牌搜索词的研究揭示了人工智能生成的品牌概览出现频率的差异，以及为什么仅仅依靠良好的排名已不再能保证品牌的可见度。谷歌经常引用一些甚至没有出现在自然搜索结果前十名的页面。ChatGPT也会根据搜索查询引用不同的信息来源：官方信息用于提供具体事实，而外部观点则在进行比较和推荐时更具权重。对于企业而言，这意味着他们不仅要关注自身在搜索结果中的排名，还要关注人工智能系统展示的关于其品牌的信息和信息来源。.
Google 会自行回答与品牌相关的问题，这使得传统排名成为次要因素。
即使某人在谷歌搜索结果中排名第一，他们仍然可能在人工智能的响应中不可见。.
数字可见性的游戏规则正在发生根本性的变化。如今，在谷歌上搜索特定品牌的用户不再仅仅看到官方网站、公司简介和传统的搜索结果。越来越多的情况下，人工智能自动生成的概览会介入，决定哪些信息和来源优先显示。.
对美国和德国各1000个品牌相关搜索词的分析揭示了这一发展的程度。2026年10月，在分析的美国搜索查询中，平均有82.5%的查询结果显示存在人工智能相关的概述。而在德国，这一比例显著较低，仅为40.4%。每个搜索查询都经过三次验证，德国的搜索结果在不同查询之间的波动幅度明显更大。.
人工智能正在将自身定位在品牌和用户之间。
对公司而言，这意味着即使用户明确搜索了公司名称，也无法保证能够直接联系到用户。谷歌会在搜索者访问公司网站之前（甚至可能根本不会访问）就汇总有关品牌的信息。.
在德国，在所有三次测试中，仅有29.6%的品牌搜索词出现了人工智能概览。这表明，人工智能的输出不仅取决于市场、行业和搜索量，即使是相同的搜索查询，其结果也可能有所不同。.
这降低了传统方式对单个网站排名进行监控的重要性。一家公司可能拥有极佳的自然搜索排名，却几乎不会出现在人工智能摘要中。相反，在传统搜索结果中排名靠后的页面，却可能被谷歌突出显示为信息来源。.
知名度不仅仅局限于前十名。
人工智能概览的来源通常与传统的谷歌搜索结果不符。在所调查的美国搜索查询中，谷歌引用的品牌页面中有 62.2% 并未出现在前十个自然搜索结果中。在德国，这一比例甚至更高，达到 68.5%。.
这种差异在产品页面上尤为显著。在美国的搜索查询中，92.6% 的被引用产品页面不在自然搜索结果的前十名之列。“关于我们”页面的这一比例为 84.6%。只有首页与传统搜索结果前列的重合度显著更高。.
谷歌的AI驱动响应机制显然并非仅仅评估哪个页面整体排名最高，而是着重分析哪个子页面最能佐证关于产品、服务、价格或公司的特定观点。因此，仅仅拥有一个强大的首页已经远远不够了。.
公司需要精准的产品和服务页面、易于理解的公司信息，以及针对常见问题的清晰解答。所有关于品牌的重要声明都应在合适的、公开可访问的页面上得到充分论证。.
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数字可见性的新时代
谷歌优先考虑信息来源
信息来源的呈现方式也不一致。2026年10月15日，谷歌宣布将更频繁地在AI概述和AI模式的文本中直接插入链接，并将其置于答案的更上方。此外，该公司正在测试一个专门的官方网站版块，方便用户在需要特定任务或信息时查找可靠的原始来源。.
这通常会为网站运营者创造更多机会，使其用户能够直接通过人工智能响应访问网站。然而，谷歌尚未公布任何数据，说明这种新的显示方式是否真的会导致更多用户重定向到外部页面。.
因此，关键问题不再仅仅是：“我们的网站排名如何？”企业还需要知道人工智能的回复中是否提到了他们，谷歌引用了他们的哪些页面，以及其他来源对他们的品牌有哪些评价。.
地理位置上的接近具有优势。
本地和区域资源在德语搜索查询中扮演着尤为重要的角色。总体而言，在分析的AI引用中，51.1%的域名以.de、.at或.ch结尾。如果将包含德语或国家/地区目录的国际域名也考虑在内，则有64.9%的来源呈现出明显的德语或区域特征。.
在金融和保险行业，本地国家代码顶级域名占比高达69%。因此，在这些敏感领域，德语人工智能搜索尤其依赖于区域性资源。.
因此，简单地翻译英文内容往往是不够的。企业需要包含德语术语、监管细节、价格、计量单位以及典型市场问题的相关内容。清晰的URL结构，以及德语目录或本地域名，也有助于明确地表明区域目标受众。.
ChatGPT 信任官方信息
尽管谷歌会参考众多不同的网站来处理与品牌相关的搜索查询，但ChatGPT在处理具体的事实性问题时，却表现出对官方来源的强烈偏好。一项针对2万条美国搜索查询的研究表明，在涉及价格、产品特性或公司数据的查询结果中，84.4%的答案至少包含一个官方来源的引用。.
对于“产品A还是产品B？”这类比较性问题，这一比例下降至68.3%。对于纯粹的事实性问题，63.4%的引用来自官方网站；而对于比较性问题，这一比例仅为46.4%。.
对公司而言，这意味着要明确区分：价格、技术数据、性能特征和公司信息都应在其自身网站上清晰且及时地记录。然而，对于评测和比较而言，独立的行业出版物、测试报告、比较门户网站和其他外部资源的重要性日益凸显。.
没有用户个人资料，恕不提供推荐。
ChatGPT越来越倾向于在推荐产品前先明确用户需求。在分析的购买咨询中，79.4%的咨询首先会显示表单或结构化的后续问题，这些问题通常与可用预算有关。.
这使得人工智能更贴近数字化销售对话。它不会立即提供一份热门产品清单，而是首先确定哪些产品可能符合价格范围、预期用途和个人需求。.
因此，对于制造商和零售商而言，根据具体使用场景描述其产品变得越来越重要。产品适用的目标群体、预算和应用场景等信息，对于人工智能而言，其重要性不亚于技术规格。.
排行榜其实是一种自我推销手段
其中一个特别棘手的领域是所谓的独立排名。一项针对谷歌、ChatGPT、Gemini、Claude 和 Perplexity 上超过 18,000 个软件查询的研究表明，根据不同的 AI 系统，被引用的列表中有 34% 到 47% 来自销售相应类别产品的供应商。.
在这些自我推销的榜单中，93%都提到了自己的产品。87%将自己的产品放在第一位，而只有16%明确表示内容由提供商自己负责。.
这会造成用户难以察觉的利益冲突。一份专业设计的排名列表可能看起来中立，但其主要目的却是推销公司自身的产品。当人工智能系统在缺乏充分背景信息的情况下采用此类内容时，自我推销就伪装成了独立的推荐。.
企业当然可以利用这种机制来提升自身知名度。然而，从长远来看，透明的展示方式更具可信度：任何对自家产品进行比较的企业都应该披露信息来源，采用可验证的标准，并客观地呈现竞争对手的优势和劣势。.
品牌管理成为源泉工作
SEO 并未消失，但其范围正在扩大。传统排名仍然重要，但已不足以全面反映品牌的真实曝光度。人工智能概览、ChatGPT 回复、来源引用和直接产品推荐如今也至关重要。.
因此，企业必须控制哪些关于自身的信息以机器可读的形式呈现，哪些子页面可作为证据，以及哪些外部来源影响其市场地位。这样一来，企业自身的网站就同时成为人工智能系统的数据源、知识库和参考点。.
新的关键指标不再仅仅是“排名”。现在重要的是品牌是否出现在人工智能的响应中，它在响应中是如何呈现的，以及最终由哪个来源拥有解释权。.
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