AI给的答案不是一定是“答案”，也许是被投喂过的。比如用DeepSeek搜索“压力气体流量传感器……”：

给出的答案看似“正确答案”，点进去都是品牌产品页面或者商铺展示。

如果AI引用的“答案”就是你的竞品吗，慌不慌？你的竞品正在用AISEO“绑架”客户的AI搜索答案，你跟不跟？

因此我们需要好好考虑，如何将自身品牌的品牌词、业务词怎么能够尽可能关联到AI大模型的推荐答案中去。

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首先，我们需要知道，业务词的推荐体现，可以分为三种：

  • 第一种：让推荐回答直接体现你的品牌词、业务词。
  • 第二种：让推荐回答上、下或侧边，推荐出相关企业的页面，进行跳转。
  • 第三种：卡位业务关键词智能体。

接下来我们一一剖析：

第一种：搜索引擎AI推荐答案，包含你的企业品牌词、业务词（难度较高）

实现的方法：

1）考虑抓取页面的逻辑

百度AI搜：提高网站自身权重，但更重要的是，做好高权重渠道内容，如：知乎、百家号、搜狐号、网易号、行业垂直媒体。

DeepSeek：抓取频次较高的媒体有搜狐、头条，36Kr、CSDN等行业媒体，百度系相对靠后，比较注重大站和企业品牌站点。

Kimi、豆包、讯飞星火等联网抓取结果：入口比较多是高权重网站、媒体类网站、知乎、品牌官网等。

2）考虑页面和产品、品牌的强关联度

比如渠道、网站关键词与问答之间的关联，尽可能本身出词就靠搜索引擎排名的首位置、次位，或关键词包围，比如搜索”B2B线索如何孵化“（这是MarketUP的业务词），会出现MarketUP百家号内容页面（排名较前）、MarketUP知乎号内容页面（排名较前），几乎首页出现的词，被MarketUP的内容包围，其关联度增强，即可能在AI智能推荐答案里，出现”MarketUP“字样。

第二种：大模型内推荐的答案上、下、侧方关联企业方页面（难度一般）

实现的方法：

例如百度AI推荐回答：

文心一言大模型能抓取百度系产品中的内容（如：百度百家号），和百度搜索权重比较高的网站内容（如知乎网易搜狐自媒体），我们除了优化自身官网的核心业务词，让其排名靠前外，还需要针对这些媒体矩阵打造长尾词内容，迎合不同大模型的抓取偏好。

第三种：智能体卡位搜索引擎（难度较低）

这是最容易实现，但却经常被B2B企业忽略的方式。

智能体现在的注册要求相对较低，可批量注册智能体。市场部的同仁们，可以根据你企业的核心业务、品牌词，构建智能体名称，且目前智能体可以出现在首页排名较高的位置。微信搜一搜也集成了腾讯元宝智能体的内容，抢占先机，当平台搜索规则发现倾斜时，效果立竿见影。

例如：

西门子工业自动化，我们可以基于核心业务词“工业自动化”、“工业自动化控制系统”等进行百度智能体申请，并尽可能在智能体搭建好转化路径。

另一方面，AISEO和传统SEO一样，仍然是一个长期的工作，企业构建起应对AI搜索的内容体系，还需要把握以下2个方面：

1、动态知识库维护机制

建立每周更新的AI词库管理系统，包含：

  • 核心业务词库（50-100个）
  • 长尾场景词库（500+）
  • 竞品关联词库（50+）
  • 突发热点舆情词库（实时监测行业热点）

2、语义关键词思维

需摒弃传统SEO的“关键词堆砌”思维，转向“语义网络词库构建”模式。

企业应建立业务词与场景、技术、痛点的多维语义联结，例如“工业自动化”需关联“数字孪生应用”“能耗优化算法”等二级技术词。

在AI认知网络中，当用户搜索提及“数字化转型”时，系统自动将企业品牌与“智能制造”“工业互联网”等概念形成强关联，实现“思维条件反射式”的品牌植入。这需要持续的内容灌溉、智能交互优化与技术迭代，最终在AI的认知层面我们可以建立不可替代的语义内容上的“霸权”。

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