随着AI助手在用户研究和购买决策中扮演越来越重要的角色，品牌需要了解自身是否在AI生成的答案中被提及、被推荐、被准确描述和被引用，以及在存在差距时如何弥补。Verndale近日推出相关服务，帮助企业衡量AI可见性，并构建改善这一可见性所需的内容运营体系。
AI生成的答案正在改变人们访问品牌官网前的信息获取方式。对营销人员而言，可见性的内涵已经扩展：一个答案是否提及品牌、是否推荐品牌、是否准确描述品牌、是否引用了企业认可的来源，都成为衡量标准。SparkToro基于Similarweb 2026年1月至4月点击流数据的研究发现，68％的美国谷歌搜索以零点击结束。Gartner的报告也显示，45％的受访B2B买家在近期一次采购过程中使用了生成式AI，主要用于收集供应商和产品信息。
SEO仍然不可或缺，但营销人员对可见性的理解正在变得更加宽泛。排名和流量显示的是用户能否找到某个页面，而AI可见性还要追问品牌是否成为答案的一部分，以及这个答案是否正确。Verndale营销服务董事总经理Tod Szewczyk表示：“一个品牌可能在搜索排名上表现强劲，却仍然缺席那些塑造用户考虑范围的关键问题。品牌需要知道自己在哪些地方被提及、何时被推荐、哪些来源在影响答案，以及不准确的信息在哪里扎根。”
谷歌的官方指引指出，既有的SEO实践对AI Overviews和AI Mode仍然适用。答案引擎优化（AEO）和生成式引擎优化（GEO）在此基础上进一步延伸，考察品牌在AI回答中的呈现方式，以及哪些内容、权威性或来源缺口可能限制了品牌的被发现机会。
为回答这些问题，Verndale通过在主流AI助手上反复测试真实用户问题来评估AI可见性。该分析衡量品牌是否被提及、被推荐和被引用，随后识别塑造每个答案的来源，发现竞争对手出现而自身缺席的问题，并标记与已确认事实相冲突的表述。最终产出的是可操作的内容简报，而非单一的可见性评分。这种方法能够同时揭示品类领导地位和隐藏的脆弱点。
在近期为美国一所知名研究生院开展的研究中，Verndale在ChatGPT、Gemini、Google AI Overviews、Google AI Mode、Perplexity和Claude上收集了超过7200条AI回答，覆盖100多个问题。该研究将潜在研究生申请者与专业学习课程购买者分开评估，因为两类受众提出的问题不同，面对的竞争格局也各异。在关于研究生学位项目的问题中，该机构获得了16％的追踪供应商提及份额，在18所院校中占比最高。
随着生成式AI逐步渗透信息检索和采购决策环节，企业对AI可见性的测量与优化需求正在上升。Verndale此次推出的服务反映出营销技术领域的一个趋势：SEO正在向覆盖AI回答场景的综合可见性管理演进，内容供应链的构建能力将成为品牌在AI搜索时代保持竞争力的关键要素。
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