SaaS 的 AEO 策略：將潛在客戶轉化為試用的 6 種策略

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SaaS 的 AEO 策略不會偏離良好的 SEO 策略太遠，但有些策略比其他策略更有利於人工智慧搜索，了解這些策略會有所幫助。我們都知道，人工智慧改變了品牌獲得知名度的方式，以及知名度如何不等於點擊量。但對於 SaaS 來說，買家進行發現和評估的方式發生了不成比例的變化。 在搜尋結果中排名靠前已經不夠了；產品、品牌專業知識和差異化需要由人工智慧驅動的系統準確地理解和呈現，特別是在買家的發現和考慮階段。 在本指南中，我分享了 SaaS 團隊如何針對 AEO 進行最佳化。我已經介紹了為什麼 AEO 策略對 SaaS 很重要、優先考慮哪些策略、如何追蹤成功以及使 AEO 策略更容易的工具。 目錄 為什麼 AEO 對於 SaaS 公司很重要。 SaaS 公司的 AEO 策略。 SaaS 的 AEO：追蹤成功的方法。 SaaS 行銷團隊的最佳 AEO 工具 有關 AEOf 或 SaaS 的常見問題。 為什麼 AEO 對於 SaaS 公司很重要。 人工智慧驅動的答案引擎現在在 SaaS 買家如何發現和評估軟體方面發揮核心作用。 Responsive 的研究《Inside the Buyer’s Mind》顯示，B2B 買家在 32% 的情況下使用生成式 AI 聊天機器人開始發現供應商，而透過傳統網路搜尋的比例為 33%。 當 SaaS 被孤立時，這種轉變就會更加明顯。特別是對於 SaaS 買家來說，56% 的買家現在開始對生成式 AI 工具進行供應商研究。 如果 SaaS 品牌沒有出現在人工智慧搜尋中，那麼他們就面臨錯失機會的巨大風險。 來源 與傳統的搜尋結果不同，答案引擎不僅僅對頁面進行排名。他們從網站或知識庫中總結專業知識，比較選項，並直接向搜尋者提出建議，所有這些都在人工智慧介面中進行。 結果是：如果某個品牌沒有在人工智慧驅動的搜尋結果中被引用，那麼潛在買家在形成供應商候選名單時就會錯過該品牌；公司在最早階段就退出了競爭，甚至無法參加評估或試驗。 SaaS 公司的 AEO 策略。 以下策略代表 SaaS 團隊應加倍努力實現 AEO 的領域。每一種都支援傳統的搜尋效能，但更重要的是，它們增加了在購買過程中的高意圖時刻被答案引擎浮現、引用和信任的可能性。 1. 優化可用於評估的早期可見性。 為了在學習和探索查詢期間出現，SaaS 團隊需要專注於答案引擎如何解釋產品並將其與問題、用例和結果關聯起來。 在實踐層面上，這意味著： 明確定義類別和用例，以便人工智慧工具可以將產品與正確的問題和買家需求相關聯。 發布解釋性內容，以簡單、明確的語言回答「是什麼」、「如何使用」和「何時應該使用」等問題 在核心頁面、文件和支援內容中使用一致的術語和定位 使用清晰的標題、簡短的段落和可由人工智慧系統總結的直接答案來建立提取內容（接下來將詳細介紹） 人工智慧驅動的答案引擎最適合在正式評估開始之前學習、探索和感覺檢查選項的買家。 如果一個品牌在這個階段不引人注目，它就不太可能進入買家的候選名單。 麥肯錫的研究表明，70% 的人工智慧搜尋用戶仍然會提出漏斗頂部的問題來了解類別、品牌、產品或服務。 來源 這些早期的查詢決定了人工智慧搜尋引擎如何建立市場、它們將哪些供應商與特定用例相關聯，以及隨著 SaaS 客戶生命週期的進展，哪些產品會反覆出現為「相關」。 對於 SaaS 買家來說，這很重要，因為供應商名單是很早就形成的。根據 Responsive 的研究，買家通常會從一長串潛在解決方案和大約八家供應商開始，然後將範圍縮小到三到四個以進行更深入的評估。 優化早期 AEO 可見性意味著該產品與人工智慧生成的答案中的正確問題、用例和結果明確相關。早期曝光增加了品牌進入評估階段查詢的可能性，在此階段會制定入圍名單和試驗決策。 為什麼我喜歡這種策略：考慮早期可見性並了解其在行銷管道中的作用非常重要。資訊內容過去常常為網站帶來數百或數千次點擊，但隨著人工智慧概述在 Google 中佔據主導地位，其中許多問題都可以直接在 SERP 中得到解答，通常根本不需要點擊。 從 SEO 和點擊指標的角度來看，很容易得出這樣的結論：行銷人員應該取消漏斗頂部工作的優先級，但 SaaS AEO 的情況並非如此，因為 AEO 指標講述了不同的故事。 衡量人工智慧產生的答案中的可見性、引用和包含程度則講述了一個不同的故事。早期內容成為買家如何在整個買家旅程（從評估到試用和保留客戶）中發現、識別和推廣品牌的關鍵輸入。 2. 針對評估階段的問題進行最佳化，而不僅僅是問題意識。 一旦買家理解了問題，焦點就會從教育轉向評估。在此階段，買家會比較選項並驗證是否合適。 SaaS 團隊需要以服務 AEO 搜尋的方式滿足這項需求。與資訊搜尋類似，許多評估查詢將在人工智慧中得到回答，無需點擊品牌網站。如果在這個階段沒有可見性，產品就不可能進入買家的候選名單。 要優化評估階段的問題： 不斷更新網站的定價、功能和整合等資訊。 擁有有關實施工作、定價和知識庫的索引和可爬行內容，以確保品牌出現在每種類型的相關用例或客戶查詢中。 建立有針對性的登陸頁面，清楚傳達產品的價值主張及其最適合的受眾。 重要提示：品牌未回答的評估階段問題將由其他人回答，且該內容可能無法準確反映產品的定位。例如，如果 SaaS 定價被隱藏，AEO 系統就無法解釋準確的信息，而是會從任何可用的來源獲取信息。 為什麼我喜歡這種策略：評估階段的知名度是品牌可以直接影響產品是否入圍的少數領域之一。 3. 認真對待公關、第三方驗證和可信度訊號。 在評估要顯示、比較和推薦哪些 SaaS 產品時，人工智慧驅動的答案引擎非常重視第三方來源。雖然第一方內容有助於建立相關性，但可信度通常是透過獨立驗證來推斷的。 如何做： 投資知名產業出版品的一致公關報導。 積極管理評審平台（例如 G2、Capterra、Gartner Peer Insights），提供準確的定位和最新的證據點。 安全合作夥伴提到加強產品的用例和整合。 確保第三方來源在命名、類別定義和價值主張方面的一致性。 當多個獨立來源以相似的術語描述 SaaS 產品時，人工智慧系統就會有信心總結和定位品牌。公關報告、分析師見解、評論和合作夥伴內容有助於回答引擎驗證聲明、解決歧義並評估可信度。 這對於比較、「最適合」和替代風格的問題尤其重要，在這些問題中，答案引擎不太可能單獨依賴第一方訊息傳遞。具有強大第三方影響力的 SaaS 品牌更常被引用，並且更一致地包含在人工智慧生成的評估中。 事實上，一個品牌可以在 AIO 中獲得知名度，而無需在傳統的 Google 搜尋結果中排名很高（甚至根本沒有排名）。 以下是一個搜尋字詞範例：「牙科診所的最佳客戶關係管理」。 CareStack 在 AIO 中佔據顯著位置，但在傳統結果中僅居第二頁中間。 為什麼我喜歡這種策略：當買家比較選項時，我一直認為人工智慧工具依賴第三方來源。一直都是這樣。 「最適合」類型的查詢總是（主要）保留給傳統搜尋引擎優化中的第三方可信度，這是有道理的。谷歌希望優先考慮公正的來源。 4. 具有高度針對性。 AEO 獎勵特異性。人們越來越多地使用人工智慧工具來提出詳細的、上下文豐富的問題；查詢變得越來越不通用，而更加情境化。買家現在不再尋找廣泛的類別，而是要求針對他們的行業、角色、約束或用例。 當面對高度具體的查詢時，廣泛定位的 SaaS 內容的競爭力就會降低，因為它無法提供足夠的上下文訊號。 當買家提出利基或上下文問題時，超針對性的內容（專注於特定的受眾、行業、角色或場景）更有可能出現、總結和推薦。 如何做： 建立行業或特定領域的頁面（例如，「牙科診所的 CRM」、「建築公司的 ERP」） 使內容與真實的買家語言保持一致，包括特定受眾如何描述他們的問題和工作流程。 解決上下文繁重的查詢，例如合規性要求、整合或細分市場特有的操作約束。 避免通用定位，而是明確說明產品是為誰設計的，而不是為誰設計的 加強跨頁面、文件、公關和第三方清單的定位，以便人工智慧系統看到一致的訊號。 相關性是小眾查詢在人工智慧概述中出現甚至更小的供應商的主要原因。 回到 CareStack，在先前「牙科診所最佳 CRM」的範例中，CareStack 在人工智慧驅動的答案中佔據顯著位置，儘管在傳統搜尋結果中沒有排名第一。該產品與特定受眾的明確一致性使其非常適合查詢，即使沒有頂級自然排名。 為什麼我喜歡這種策略：相關性和特異性是在人工智慧驅動的搜尋中贏得可見性的最可靠方法。對於 SaaS 團隊來說，超級定位不僅可以增加曝光度，還可以創造更清晰的定位和更強大的轉換路徑。當買家反覆看到一款被描述為專門為他們的用例或行業打造的產品時，就會減少摩擦，增加信心，並使得從發現到試用的跨越變得更有可能。 5. 建立內容，以便人工智慧可以提取、總結和引用它 結構清晰且易於解釋的內容更有可能被總結。 如何做： 對買家提出的關鍵問題使用明確的問答格式，使用基於問題的標題和後面的直接答案。 明確定義實體，包括產品是什麼、產品的用途以及它與替代品的不同之處。 保持解釋簡潔、直接，尤其是定義、功能和用例。 跨頁面使用一致的術語以避免人工智慧系統混淆 將內容分成可掃描的部分，並具有清晰的標題和邏輯層次結構 避免將關鍵訊息深埋在長文案或過度敘述的部分中 當人工智慧系統可以輕鬆準確地匯總資訊時，該品牌更有可能在發現和評估查詢期間被引用，從而提高影響入圍和試驗的時刻的可見性。 為什麼我喜歡這種策略：結構良好的內容一直都很重要。一般來說，這很重要；這對 SEO 來說當然很重要，但進一步關注為 AEO 提供清晰度也沒有什麼壞處。 額外努力提供清晰度的一個例子是透過語義三元組，這是 HubSpot 使用的策略。透過語意三元組，作者可以定義主詞、受詞和述詞之間的關係。例如，“HubSpot 的 AEO 分級器是 AEO 專家用來在人工智慧搜尋工具中審查品牌情緒的工具。” 6. 實施結構良好的模式。 架構是新增到網頁 HTML 中的結構化資料的標準化格式。它透過為資料添加結構來幫助搜尋引擎理解頁面所代表的內容。對於人工智慧系統，它可以添加或強化內容，而不會壓倒前端或讀者。 如何做： 實施與頁面意圖一致的模式類型，例如常見問題、產品、軟體應用程式、評論、組織和文章 確保架構反映可見的頁面內容，避免不符或過度標記 一致地定義實體，包括產品名稱、品牌、作者和組織 使用模式來闡明關係，例如誰創建了內容、產品的用途以及如何對其進行審查 Schema 長期以來一直支持傳統 SEO，但它在 AI 可見度中的作用正變得更加清晰——尤其是對於 Google 的 AI 概述而言。 Molly Nogami 和 Ben Tannenbaum 評估了強、弱和缺失模式實現的可見性影響。他們的發現表明，具有良好實施架構的頁面始終出現在人工智慧概述中，並且也執行傳統搜尋結果中最好的。架構實施不佳或根本沒有架構的頁面無法出現在 AI 概述中。 為什麼我喜歡這種策略：多年來我一直喜歡實施模式。有時，品牌可以在幾天內看到搜尋中架構的結果。例如，如果在 SaaS 產品上使用評論架構，則評論星星會出現在自然清單旁邊。借助模式，我為自己和客戶取得了知識面板。 SaaS 的 AEO：追蹤成功的方法。 追蹤 AEO 成功需要轉變思維方式。品牌不再獲得 SEO 提供的點擊次數和展示次數。相反，這些指標需要涵蓋人工智慧知名度、品牌提升，以及重要的收入。 AI 答案的包容性與可見性 在人工智慧驅動的發現能夠影響試驗或收入之前，品牌需要出現在買家實際看到的答案中。人工智慧生成結果的包容性和可見性是 AEO 策略是否有效的基本指標。 與傳統排名不同，人工智慧可見性與存在、定位和背景有關。在答案中被引用、總結或引用通常比頁面在有機結果中的排名更重要。 要有效地追蹤這一點： 跨 AI 概述和產生工具監控優先順序發現和評估查詢 記錄品牌、產品或頁面被引用或提及的時間，即使沒有可點擊的鏈接 追蹤 AI 如何描述產品，包括類別放置、用例和限定詞 比較跨查詢類型的可見性，例如認知、比較和「最適合」問題 尋找隨著時間的推移而保持的一致性，而不是一次性的出現 重要提示：我認為知名度本身還不夠，因為它並不總是轉化為銷售量。可見度必須與轉換率和收入一起追蹤。我接下來會講到這一點。 試用註冊受到人工智慧推薦的影響 試用註冊是發現已轉化為意圖的最明顯訊號。如果 AEO 為企業服務，它將作為最後點擊來源顯示在這裡，同時也會作為一種影響力，在買家接觸到人工智慧驅動的答案中的產品後，促使他們開始試用。 要了解 AEO 如何促進試用量，團隊可以： 透過 AI 工具監控推薦流量 識別來自 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 等來源的會話和試用開始。團隊可以使用事件在 GA4 中設定這樣的追蹤。記錄透過 AI 存取網站的使用者點擊按鈕、請求試用或提交表單等轉換。 表單提交會自動記錄在 GA4 中，但必須先啟用。若要開啟表單填寫： 造訪 GA4 > 點選「管理」（左下角的齒輪）> 資料流 > 點選您的網站。 這應該打開“網路流詳細資訊”和“增強測量”，如以下螢幕截圖所示。切換所有所需的測量以開始追蹤。 完成後，這些事件將顯示在事件報告中。 專業提示：設定完成後，團隊可以在 Google Looker Studio 中建立即時儀表板，透過僅包含 AEO 流量的篩選視圖來監控成功情況。 使用輔助轉換報告 人工智慧驅動的發現很少會立即帶來轉變。在大多數 SaaS 旅程中，買家很早就會在人工智慧產生的回應中遇到產品。然後，他們繼續在其他地方進行研究，然後透過品牌搜尋、直接流量或其他管道進行轉換。這就是為什麼人工智慧應該被視為一種輔助，而不是最後點擊的來源。 不要期望 AI 流量單獨進行轉化，而是使用多點觸控歸因和受眾分析來追蹤 AI 驅動的會話如何隨著時間的推移對轉化做出貢獻。 在 GA4 中，最簡單的方法之一是使用細分重疊報告。這使得團隊可以將透過人工智慧來源到達的用戶與最終轉換的用戶進行比較，顯示這兩組重疊的頻率。 要將其應用到實踐中： 使用來源過濾器或介質過濾器從 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 等工具擷取流量，為 AI 驅動的會話建立分段 為轉換者建立第二個細分，例如完成試用註冊或表單提交的用戶 使用細分重疊視圖來識別首先透過人工智慧到達但後來透過其他管道轉換的用戶 這種方法有助於體現 AEO 的真正貢獻。即使人工智慧不是最終接觸點，重疊分析也可以顯示人工智慧是否驅動發現正在引入合格的用戶，這些用戶隨後通常會透過更傳統的管道進行轉換。 品牌需求提升 當某個品牌出現在人工智慧生成的答案中時，潛在客戶稍後可能會透過直接搜尋該品牌、導航到該網站或在建立興趣後查找特定於產品的術語來返回。 由於人工智慧工具通常無需點擊即可回答早期問題，因此品牌需求成為影響力的衡量標準。它表明一個品牌已被認可、記住並進入購買旅程的下一階段。 有效追蹤品牌需求提升： 監控 Google Search Console 和 GA4 的品牌搜尋成長。 觀察特定於產品的查詢量，例如功能名稱、整合或「{product} 定價」搜尋。 對 SaaS 團隊來說，品牌需求提升有助於彌合人工智慧搜尋造成的歸因差距。 專業提示：理論上，任何品牌搜尋都會顯示該品牌。尋找包含品牌名稱和競爭對手的搜索，看看是否有任何內容可以激發內容，例如「之間的差異」、「替代品」或有關該品牌與競爭對手相比如何處理某些功能的內容。 受 AI 影響的用戶的試用到付費轉換率 試用卷並不能講述全部故事。在 SaaS 中，銷售額和月度或年度經常性收入最為重要。 AEO有效性的真正量化指標是受AI影響的使用者是否轉化為付費客戶。 為了有效地衡量這一點： 細分與人工智慧驅動的接觸點互動的用戶，即使人工智慧不是最終的轉換源。團隊可能需要在客戶入職期間詢問他們是否在購買過程中與人工智慧進行交互，從而在內部進行管理。 追蹤該群體的試用到付費轉換率，並將其與自然搜尋、付費媒體和出站主導的試用進行比較 分析轉換時間，而不僅僅是轉換率，以考慮更長的評估週期。 將轉換率與收入連結起來，包括交易規模和擴張潛力。 受人工智慧影響的用戶的客戶終身價值 對 SaaS 公司來說，顧客的長期價值很重要。追蹤受 AI 影響的用戶的客戶終身價值 (CLV) 有助於確定 AEO 是否吸引了更適合的客戶，而不僅僅是更多的嘗試。 為了有效地衡量這一點： 使用上面的細分客戶。 追蹤受人工智慧影響的群體與其他獲取管道的保留率和流失率。 比較擴展指標，例如昇等、附加服務或座位成長。 衡量一段時間內的收入，而不僅僅是初始合約價值。 SaaS 行銷團隊的最佳 AEO 工具 X漏斗 來源 XFunnel 是一個用於跨大型語言模型和 AI 驅動的答案引擎測量 AI 搜尋可見性和效能的平台。它追蹤品牌、產品或內容在 AI 環境中出現、引用或參考的頻率，包括 ChatGPT、Google AI Overviews/AI Mode、Gemini、Perplexity、Claude 等工具。 Xfunnel 為 AEO 專家提供有關情緒、引文背景、話語權份額和競爭定位的見解，幫助團隊了解他們的可見度和差距。 為什麼我喜歡它：XFunnel Measure 是專門為測量 AI 答案內的可見性而建造的。它可以幫助 SaaS 行銷團隊了解他們在人工智慧生成的結果中出現的位置、如何描述它們、誰看到它們以及可以提高可見度的地方。 AEO分級機 HubSpot 的 AEO Grader 評估人工智慧生成答案的可見度、情緒和一致性，以突出可能限制發現或歪曲定位的差距。 AEO Grader 著眼於人工智慧系統如何解釋一個品牌：它與什麼相關，如何描述，以及內容的結構是否足夠清晰以供提取和引用。 AEO 分級機： 評估人工智慧搜尋工具和法學碩士的品牌知名度 強調人工智慧生成的答案中的情緒和定位問題 標記訊息傳遞或實體理解中的不一致 識別提高清晰度、結構和可提取性的機會 為什麼我喜歡它：AEO Grader 快速且易於使用。人們通常認為，如果內容排名良好且網站上的消息傳遞正確，那麼這將轉化為人工智慧結果，但情況並非總是如此。 AEO 評分器使 AI 可視性變得切實可行，使 SaaS 團隊能夠更快地發現偏差，避免影響發生評估、試驗或管道。 塞姆拉什 來源 Semrush One 是一款一體化 SEO 和 AEO 平台，支援關鍵字研究、競爭分析、網站審核、SEO 排名追蹤、內容優化、AI 可見度、提示監控等。 這是一個昂貴的工具，起價為 199 美元/月。 為什麼喜歡：我已經使用Semrush很長時間了，總的來說，我認為AEO提示追蹤和AEO改進建議確實很好。我發現該工具的建議與我自己的想法一致。 谷歌分析4 GA4 是第一方事實的來源。雖然它不直接衡量人工智慧的可見性，但它顯示了人工智慧驅動的發現後網站上實際發生的情況——試用開始、表單提交、輔助轉換和收入事件。 對於 SaaS 團隊來說，GA4 最適合用來了解受 AI 影響的用戶與來自自然搜尋、付費媒體或出站的用戶相比在管道中的行為、轉換和進展。 每個企業都應該使用 GA4，而且它是免費的！ 為什麼我喜歡它：GA4 讓 AEO 立足於現實。它顯示了真實的業務成果，例如輔助試驗、品牌需求、更合格的用戶和更強的轉換路徑。 AEO 專家必須將 AEO 努力與實際業務成果連結起來。 有關 AEOf 或 SaaS 的常見問題。 AEO 與 SaaS 的 SEO 有何不同？ SEO重點放在藍色連結排名、點擊量和流量。在現代搜尋中，SEO 的目標是漏斗中底部的關鍵字。相較之下，AEO 針對的是漏斗頂部的關鍵字，將它們呈現在人工智慧管道中，在人工智慧生成的答案中進行發現、總結和引用。 我們應該建立單獨的競爭對手比較頁面嗎？ SaaS 公司應該考慮創建單獨的頁面來進行競爭對手的比較。專用的比較和替代頁面為人工智慧系統提供了清晰、可提取的評估階段查詢上下文。由於人工智慧通常會優先考慮此類查詢的第三方驗證，因此在可能的情況下積極影響第三方出版物可以增強評估階段的可見性。 我們如何在不損害網站效能的情況下允許人工智慧機器人出現？ 除非新增規則來阻止AI機器人抓取網站，否則它們將根據robots.txt檔案中設定的規則自動允許抓取。目前尚不清楚人工智慧代理對 robots.txt 的關注程度，但一些代理（例如 ChatGPT）建議他們尊重禁止指令。 我們如何將 AEO 流量連接到試驗和管道？ 將人工智慧視為輔助管道和最終點擊來源。使用 GA4 輔助轉換報告、細分重疊分析以及品牌需求和試用付費轉換率等訊號。 我們應該多久更新一次 AEO 的定價和整合？ SaaS 公司應在變更後立即更新定價和整合。新鮮、準確的定價和整合數據增加了內容在評估過程中被信任和引用的可能性。 開始使用 AEO 已經在塑造 SaaS 行業以及買家搜尋、發現、評估和入圍產品的方式。今天獲勝的團隊將其 SEO 基礎調整為人工智慧驅動的發現，加倍提高評估階段的可見性，投資於第三方可信度，建立內容以進行提取，並透過試驗、管道和收入來衡量成功。 如果有一個要點的話，那就是：AEO 僅在實施時才有效。這意味著將 XFunnel 等可見性工具與 HubSpot 的 AEO Grader 等診斷工具結合，根據 GA4 的第一方資料做出決策，並根據買家的實際搜尋和決策方式不斷調整內容、公關和定位。

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