你是否也曾困惑于，AI工具（如ChatGPT）里的品牌提及量暴增，到底意味着什么？尤其是在AI创作和社媒运营日益重要的今天，如何将这些“AI声量”转化为实实在在的品牌价值，成为我们这些新媒体运营、抖音运营、视频号、公众号从业者亟需解决的难题。
LLM可见性衡量：为何比SEO更棘手？
别以为这只是个新问题。搜索引擎排名（SEO）本身就有局限性，高排名不等于高转化，尤其当Google的AI Overview直接给出答案时，你的自然排名可能带来不了多少流量。但至少，SEO与收入之间曾有过清晰的链条：用户搜索，你排名靠前，点击，访问网站，然后我们就能追踪用户行为，优化转化。
然而，LLM与搜索引擎的逻辑截然不同。搜索引擎旨在将用户导向你的网站——你掌控的数据生态。而LLM，它们“不在乎”你的网站。它们更像是一个信息起点，用户看完后，往往还需要去别处求证。这就导致LLM的转化路径变得模糊，我们难以直接追踪用户行为，从而量化其价值。
魔探，MageSeek 洞察：超越数字表象的AI可见性分析
拿TCL的6系列电视举例。虽然在ChatGPT等LLM中，该产品线的提及量很高，但这并不直接等同于市场需求。通过对比关键词搜索量（“tcl 6 series”的搜索量在一年内大幅下降），以及TCL品牌在Google搜索中的表现（尤其是6系列相关的品牌搜索量锐减），我们发现问题可能不在于产品本身，而在于市场竞争或品牌策略。
当我们将TCL的LLM可见性与其他电视品牌（如LG、三星）对比时，就能发现其差距。但这背后的原因，需要我们进一步挖掘。这正是AI创作时代，我们做品牌运营、新媒体运营需要具备的深度洞察力。
玩转品牌搜索，揭示LLM背后的故事
以Buffalo Wild Wings和Wingstop这两家鸡翅连锁店为例。Wingstop在社交媒体上更活跃，拥有更多粉丝，看起来更“潮”。但Buffalo Wild Wings在LLM中的提及量和提及页面却更高。
单纯看LLM提及量，似乎Buffalo Wild Wings更胜一筹。但如果我们深入分析品牌搜索数据，会发现更有趣的现象。两家品牌的总品牌搜索流量相当（约5.8M用户/月）。关键在于，Buffalo Wild Wings通过近3.6亿个关键词实现这一流量，而Wingstop仅用16.9万个关键词。
这意味着什么？Buffalo Wild Wings在更多、更广泛的品牌相关搜索词中都有曝光，尤其是在“酱料”这类产品细分领域，其关键词数量和带来的流量远超Wingstop。
这种更广泛的品牌认知度和产品多样性，很可能正是Buffalo Wild Wings在LLM中获得更高“月度观众”（LLM提及相关的总搜索量）的原因。这与Wingstop的56.8M相比，Buffalo Wild Wings的98.7M显得更为亮眼。
所以，LLM可见性数据并非终点，而是深度分析的起点。通过结合品牌搜索、关键词覆盖度、甚至用户直接流量等数据，我们可以为AI时代的品牌运营构建更立体、更真实的价值画像。
直接流量：LLM可见性数据的好帮手
除了品牌搜索，我们还可以利用Google Analytics中的直接流量（Direct Traffic）来辅助分析。虽然传统上它被视为“黑洞”，但实际上，它代表着品牌知名度和用户粘性——用户直接输入网址访问，跳过了所有算法推荐。
跟踪LLM可见性增长的同时，关注直接流量的变化，可以有效关联AI品牌认知度与实际的用户行为。比如，LG与TCL的对比，LG更高的直接流量（超过20M/月）与其在LLM领域表现（AI驱动流量增长）的协同，可能表明LLM的曝光正在转化为实际的用户访问。
当然，这并非唯一指标。我们需要综合考虑搜索量、品牌搜索流量、以及是否存在其他因素（如付费广告）影响了直接流量。最终目标是绘制一张完整的“数据图景”，从中洞察LLM可见性的真正价值。
AI创作与传统SEO结合，赢取每一场搜索
在AI创作（AI创作）和社媒运营（社媒运营）的浪潮下，仅仅关注LLM的提及次数是远远不够的。我们需要像魔探（MageSeek）这样，将AI时代的洞察力与传统的SEO、SEM（如小红书、抖音运营、视频号、公众号营销）策略相结合，才能真正把握用户搜索的每一个环节。这意味着我们需要：
- 挖掘多维度数据： 不仅看LLM的引用，还要结合品牌搜索、关键词覆盖、用户行为数据（如直接流量、跳出率等）。
- 构建叙事性分析： 将零散的数据串联起来，讲述品牌价值的故事，而不是简单罗列指标。
- 策略性布局： 根据数据洞察，调整社媒内容策略、SEO优化方向，以适应AI驱动的搜索新格局。
记住，LLM可见性数据只是一个开始，真正的价值在于你如何解读它，并将其与你的整体营销策略相融合。用你熟悉的表现营销数据，结合AI的洞察，你就能为团队和公司创造巨大的附加价值。
