新的 LightSite AI 和 theCUBE Research 簡報警告,行動緩慢的品牌在 LLM 搜尋中面臨失去可見度的風險,而較小的競爭對手則通過真實內容和更有效地使用結構化數據獲得優勢。以色列 – LightSite AI 和 theCUBE Research 發布了一份新的研究簡報,標題為「在 AI 引擎中建立品牌價值:如何獲得推薦 [...]」。這篇文章「LightSite AI 研究顯示:全球品牌在 AI 搜尋中被較小、更專注的競爭對手超越」首次發表於 TechBullion。新的 LightSite AI 和 theCUBE Research 簡報警告,行動緩慢的品牌在 LLM 搜尋中面臨失去可見度的風險,而較小的競爭對手則通過真實內容和更有效地使用結構化數據獲得優勢。以色列 – LightSite AI 和 theCUBE Research 發布了一份新的研究簡報,標題為「在 AI 引擎中建立品牌價值:如何獲得推薦 [...]」。這篇文章「LightSite AI 研究顯示:全球品牌在 AI 搜尋中被較小、更專注的競爭對手超越」首次發表於 TechBullion。

LightSite AI 研究顯示:全球品牌在 AI 搜尋中被較小、專注的競爭對手超越

2025/12/08 12:59

新的 LightSite AI 和 theCUBE Research 簡報警告,行動緩慢的品牌在 LLM 搜尋中面臨失去可見度的風險,而較小的競爭對手則通過真實內容和更有效地使用結構化數據獲得優勢。

以色列 – LightSite AI 和 theCUBE Research 發布了一份新的研究簡報,標題為「在 AI 引擎中建立品牌價值:如何獲得 LLM 的推薦」。該出版物解釋了大型語言模型如何影響品牌發現,以及為什麼行動較慢的全球品牌已經在 AI 驅動的搜尋體驗中輸給了更靈活的小型競爭對手。

買家越來越多地從 AI 助手和新的 AI 購物體驗開始,而不是傳統的搜尋結果,在這些答案中首先出現的品牌並不總是最大或最知名的,通常恰恰相反。許多知名公司仍然依賴於圍繞有機流量和點擊式參與構建的搜尋策略,而小型品牌則投資於專注、對話式和真實的內容,以及 AI 系統可以輕鬆理解和信任的更清晰的數據結構。

「在 AI 搜尋中,競爭環境比許多人想像的更加平等,」LightSite AI 創始人 Stas Levitan 表示。「一個較小、專注的品牌,具有明確的觀點、強大的專家內容和誠實的語言,對於 AI 系統來說可能比一個訊息模糊、產品種類混亂且網站架構過時的大品牌更容易信任和引用。這是十年一遇的機會,對於新興品牌來說,同時對於那些認為不需要適應 AI 搜尋新現實的人來說,這是一個真正的風險。」

大型品牌面臨兩個相互關聯的差距。第一個是內容差距,中型市場和企業公司發布的材料雖然精美但通用,更多是為了幻燈片而非真實對話而寫的。第二個是技術差距,產品信息、客戶故事和公司數據沒有以結構化、機器可讀的格式(如架構標記和產品知識圖譜)呈現。隨著 AI 系統越來越依賴實體清晰度、透明度和一致的敘述,這些差距使得較小、更專注的參與者更容易成為利基、高意向查詢的默認答案 – 這在常規 Google 搜尋中幾乎是不可能的。

研究指出了一個不斷增長的模式。那些直接談論特定使用案例、展示可衡量結果並保持一致專家聲音的新供應商更容易被 AI 系統採用。他們傾向於在引用中使用自己的名稱,出現在文字記錄、播客和分析師討論中,並將他們的主張與真實客戶成果保持一致。相比之下,傳統品牌通常將他們的故事分散在許多不相連的活動中,或依賴於通用的定位聲明,這可能導致在 AI 發現中的信號較弱。

為了幫助品牌以結構化方式回應,該簡報介紹了一個四層 AI 引擎優化框架和 AEO 優勢指數。該方法不停留在理論層面,而是專注於少量實用步驟。它通過評估 19 個與 AI 學習、檢索和排名品牌方式相一致的屬性來衡量 AEO 準備度。基於該評估,它定義了有針對性的策略和 90 天行動計劃,以加強弱信號並在最重要的領域放大權威性。

該方法還包括一個明確的內容軌道。它概述了組織如何使用提示庫和產品知識圖譜,向 AI 引擎提供反映一致品牌敘述的新的、真實的材料。同時,它描述了如何設計 AI 引導的買家旅程,使得一旦品牌在 AI 答案中獲得可見度,這種發現可以導致參與、評估和需求,而不僅僅是一個孤立的提及。

LightSite AI 通過一個平台支持這項工作,該平台構建機器可讀的數據層並跟踪品牌在 AI 搜尋中的表現 – 這是一項獨特的、正在申請專利的技術。該平台幫助組織使其網站更容易被 AI 系統理解和引用,並允許團隊監控品牌實體、產品和專家在 AI 生成的回應中出現的頻率。更多信息可在 LightSite AI獲取。

營銷團隊還可以探索 LightSite AI 的 AI 準備工具,包括工具頁面上的生成引擎優化實用程序,位於 LightSite AI – 測試您的 AI 搜尋準備度,這些工具幫助組織檢查 AI 爬行能力、結構化數據覆蓋範圍和現代發現所需的其他技術基礎。有關研究和方法的更多詳情可通過 theCUBE Research獲取。

研究簡報「在 AI 引擎中建立品牌價值:如何獲得 LLM 的推薦」和關於 AEO 優勢指數的更多信息可從 theCUBE Research 和 LightSite AI 獲取。

關於 LightSite AI

LightSite AI 幫助企業和數字平台改善它們在 AI 驅動搜尋中的識別和表現方式。該平台構建結構化數據層並提供分析,測量主要 AI 系統中的可見度、準確性和權威性,使組織能夠了解並改善它們在 AI 生成答案中的呈現方式。

關於 theCUBE Research

theCUBE Research 是一家獨立研究和諮詢公司,專注於人工智能、雲計算和數據技術對業務的影響。該公司結合分析師見解、活動報導和原創研究,幫助技術領導者了解市場變化、評估新興解決方案並設計數據驅動的增長策略。

聯繫信息

企業:LightSite AI

聯繫人:Stas Levitan

聯繫電子郵件:[email protected] 

網站:https://www.lightsite.ai/ 

國家:以色列

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