SaaS 的 AEO 策略：将潜在客户转化为试用的 6 种策略

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SaaS 的 AEO 策略不会偏离良好的 SEO 策略太远，但有些策略比其他策略更有利于人工智能搜索，了解这些策略会有所帮助。我们都知道，人工智能已经改变了品牌获得知名度的方式，以及知名度如何不等于点击量。但对于 SaaS 来说，买家进行发现和评估的方式发生了不成比例的变化。 在搜索结果中排名靠前已经不够了；产品、品牌专业知识和差异化需要由人工智能驱动的系统准确地理解和呈现，特别是在买家的发现和考虑阶段。 在本指南中，我分享了 SaaS 团队如何针对 AEO 进行优化。我已经介绍了为什么 AEO 策略对 SaaS 很重要、优先考虑哪些策略、如何跟踪成功以及使 AEO 策略更容易的工具。 目录 为什么 AEO 对于 SaaS 公司很重要。 SaaS 公司的 AEO 策略。 SaaS 的 AEO：跟踪成功的方法。 SaaS 营销团队的最佳 AEO 工具 有关 AEOf 或 SaaS 的常见问题。 为什么 AEO 对于 SaaS 公司很重要。 人工智能驱动的答案引擎现在在 SaaS 买家如何发现和评估软件方面发挥着核心作用。 Responsive 的研究《Inside the Buyer’s Mind》显示，B2B 买家在 32% 的情况下使用生成式 AI 聊天机器人开始发现供应商，而通过传统网络搜索的比例为 33%。 当 SaaS 被孤立时，这种转变就会更加明显。特别是对于 SaaS 买家来说，56% 的买家现在开始对生成式 AI 工具进行供应商研究。 如果 SaaS 品牌没有出现在人工智能搜索中，那么他们就面临着错失机会的巨大风险。 来源 与传统的搜索结果不同，答案引擎不仅仅对页面进行排名。他们从网站或知识库中总结专业知识，比较选项，并直接向搜索者提出建议，所有这些都在人工智能界面中进行。 结果是：如果某个品牌没有在人工智能驱动的搜索结果中被引用，那么潜在买家在形成供应商候选名单时就会错过该品牌；公司在最早阶段就退出了竞争，甚至无法参加评估或试验。 SaaS 公司的 AEO 策略。 以下策略代表 SaaS 团队应加倍努力实现 AEO 的领域。每一种都支持传统的搜索性能，但更重要的是，它们增加了在购买过程中的高意图时刻被答案引擎浮现、引用和信任的可能性。 1. 优化可用于评估的早期可见性。 为了在学习和探索查询期间出现，SaaS 团队需要关注答案引擎如何解释产品并将其与问题、用例和结果关联起来。 在实践层面上，这意味着： 明确定义类别和用例，以便人工智能工具可以将产品与正确的问题和买家需求相关联。 发布解释性内容，以简单、明确的语言回答“是什么”、“如何使用”和“何时应该使用”等问题 在核心页面、文档和支持内容中使用一致的术语和定位 使用清晰的标题、简短的段落和可由人工智能系统总结的直接答案来构建提取内容（接下来将详细介绍） 人工智能驱动的答案引擎最适合在正式评估开始之前学习、探索和感觉检查选项的买家。 如果一个品牌在这个阶段不引人注目，它就不太可能进入买家的候选名单。 麦肯锡的研究表明，70% 的人工智能搜索用户仍然会提出漏斗顶部的问题来了解类别、品牌、产品或服务。 来源 这些早期的查询决定了人工智能搜索引擎如何构建市场、它们将哪些供应商与特定用例相关联，以及随着 SaaS 客户生命周期的进展，哪些产品会反复出现为“相关”。 对于 SaaS 买家来说，这很重要，因为供应商名单是很早就形成的。根据 Responsive 的研究，买家通常会从一长串潜在解决方案和大约八家供应商开始，然后将范围缩小到三到四个以进行更深入的评估。 优化早期 AEO 可见性意味着该产品与人工智能生成的答案中的正确问题、用例和结果明确相关。早期曝光增加了品牌进入评估阶段查询的可能性，在此阶段会制定入围名单和试验决策。 为什么我喜欢这种策略：考虑早期可见性并了解其在营销渠道中的作用非常重要。信息内容过去常常为网站带来数百或数千次点击，但随着人工智能概述在 Google 中占据主导地位，其中许多问题都可以直接在 SERP 中得到解答，通常根本不需要点击。 从 SEO 和点击指标的角度来看，很容易得出这样的结论：营销人员应该取消漏斗顶部工作的优先级，但 SaaS AEO 的情况并非如此，因为 AEO 指标讲述了不同的故事。 衡量人工智能生成的答案中的可见性、引用和包含程度则讲述了一个不同的故事。早期内容成为买家如何在整个买家旅程（从评估到试用和保留客户）中发现、识别和推广品牌的关键输入。 2. 针对评估阶段的问题进行优化，而不仅仅是问题意识。 一旦买家理解了问题，焦点就会从教育转向评估。在此阶段，买家会比较选项并验证是否合适。 SaaS 团队需要以服务于 AEO 搜索的方式满足这一需求。与信息搜索类似，许多评估查询将在人工智能中得到回答，无需点击品牌网站。如果在这个阶段没有可见性，产品就不可能进入买家的候选名单。 要优化评估阶段的问题： 不断更新网站的定价、功能和集成等信息。 拥有有关实施工作、定价和知识库的索引和可爬行内容，以确保品牌出现在每种类型的相关用例或客户查询中。 创建有针对性的登陆页面，清楚地传达产品的价值主张及其最适合的受众。 重要提示：品牌未回答的评估阶段问题将由其他人回答，并且该内容可能无法准确反映产品的定位。例如，如果 SaaS 定价被隐藏，AEO 系统就无法解释准确的信息，而是会从任何可用的来源获取信息。 为什么我喜欢这种策略：评估阶段的知名度是品牌可以直接影响产品是否入围的少数几个领域之一。 3. 认真对待公关、第三方验证和可信度信号。 在评估要显示、比较和推荐哪些 SaaS 产品时，人工智能驱动的答案引擎非常重视第三方来源。虽然第一方内容有助于建立相关性，但可信度通常是通过独立验证来推断的。 如何做： 投资于知名行业出版物的一致公关报道。 积极管理评审平台（例如 G2、Capterra、Gartner Peer Insights），提供准确的定位和最新的证据点。 安全合作伙伴提到加强产品的用例和集成。 确保第三方来源在命名、类别定义和价值主张方面的一致性。 当多个独立来源以相似的术语描述 SaaS 产品时，人工智能系统就会有信心总结和定位品牌。公关报道、分析师见解、评论和合作伙伴内容有助于回答引擎验证声明、解决歧义并评估可信度。 这对于比较、“最适合”和替代风格的问题尤其重要，在这些问题中，答案引擎不太可能单独依赖第一方消息传递。具有强大第三方影响力的 SaaS 品牌更常被引用，并且更一致地包含在人工智能生成的评估中。 事实上，一个品牌可以在 AIO 中获得知名度，而无需在传统的 Google 搜索结果中排名很高（甚至根本没有排名）。 以下是一个搜索词示例：“牙科诊所的最佳客户关系管理”。 CareStack 在 AIO 中占据显着位置，但在传统结果中仅居第二页中间。 为什么我喜欢这种策略：当买家比较选项时，我一直认为人工智能工具依赖于第三方来源。一直都是这样。 “最适合”类型的查询总是（主要）保留给传统搜索引擎优化中的第三方可信度，这是有道理的。谷歌希望优先考虑公正的来源。 4. 具有高度针对性。 AEO 奖励特异性。人们越来越多地使用人工智能工具来提出详细的、上下文丰富的问题​​；查询变得越来越不通用，而更加情境化。买家现在不再寻找宽泛的类别，而是要求针对他们的行业、角色、约束或用例。 当面对高度具体的查询时，广泛定位的 SaaS 内容的竞争力就会降低，因为它无法提供足够的上下文信号。 当买家提出利基或上下文问题时，超针对性的内容（专注于特定的受众、行业、角色或场景）更有可能出现、总结和推荐。 如何做： 创建行业或特定领域的页面（例如，“牙科诊所的 CRM”、“建筑公司的 ERP”） 使内容与真实的买家语言保持一致，包括特定受众如何描述他们的问题和工作流程。 解决上下文繁重的查询，例如合规性要求、集成或细分市场特有的操作约束。 避免通用定位，而是明确说明产品是为谁设计的，而不是为谁设计的 加强跨页面、文档、公关和第三方列表的定位，以便人工智能系统看到一致的信号。 相关性是小众查询在人工智能概述中出现甚至更小的供应商的主要原因。 回到 CareStack，在之前的“牙科诊所最佳 CRM”示例中，CareStack 在人工智能驱动的答案中占据显着位置，尽管在传统搜索结果中没有排名第一。该产品与特定受众的明确一致性使其非常适合查询，即使没有顶级有机排名。 为什么我喜欢这种策略：相关性和特异性是在人工智能驱动的搜索中赢得可见性的最可靠方法。对于 SaaS 团队来说，超级定位不仅可以增加曝光度，还可以创建更清晰的定位和更强大的转化路径。当买家反复看到一款被描述为专门为他们的用例或行业打造的产品时，就会减少摩擦，增加信心，并使得从发现到试用的跨越变得更有可能。 5. 构建内容，以便人工智能可以提取、总结和引用它 结构清晰且易于解释的内容更有可能被总结。 如何做： 对买家提出的关键问题使用明确的问答格式，使用基于问题的标题和后面的直接答案。 明确定义实体，包括产品是什么、产品的用途以及它与替代品的不同之处。 保持解释简洁、直接，尤其是定义、功能和用例。 跨页面使用一致的术语以避免人工智能系统混淆 将内容分成可扫描的部分，并具有清晰的标题和逻辑层次结构 避免将关键信息深埋在长文案或过度叙述的部分中 当人工智能系统可以轻松准确地汇总信息时，该品牌更有可能在发现和评估查询期间被引用，从而提高影响入围和试验的时刻的可见性。 为什么我喜欢这种策略：结构良好的内容一直很重要。一般来说，这很重要；这对于 SEO 来说当然很重要，但进一步关注为 AEO 提供清晰度也没有什么坏处。 额外努力提供清晰度的一个例子是通过语义三元组，这是 HubSpot 使用的一种策略。通过语义三元组，作者可以定义主语、宾语和谓语之间的关系。例如，“HubSpot 的 AEO 分级器是 AEO 专家用来在人工智能搜索工具中审查品牌情绪的工具。” 6. 实施结构良好的模式。 架构是添加到网页 HTML 中的结构化数据的标准化格式。它通过向数据添加结构来帮助搜索引擎理解页面所代表的内容。对于人工智能系统，它可以添加或强化内容，而不会压倒前端或读者。 如何做： 实施与页面意图一致的模式类型，例如常见问题解答、产品、软件应用程序、评论、组织和文章 确保架构反映可见的页面内容，避免不匹配或过度标记 一致地定义实体，包括产品名称、品牌、作者和组织 使用模式来阐明关系，例如谁创建了内容、产品的用途以及如何对其进行审查 Schema 长期以来一直支持传统 SEO，但它在 AI 可见性中的作用正变得更加清晰——尤其是对于 Google 的 AI 概述而言。 Molly Nogami 和 Ben Tannenbaum 评估了强、弱和缺失模式实现的可见性影响。他们的发现表明，具有良好实施架构的页面始终出现在人工智能概述中，并且也执行传统搜索结果中最好的。架构实施不佳或根本没有架构的页面无法出现在 AI 概述中。 为什么我喜欢这种策略：多年来我一直喜欢实施模式。有时，品牌可以在几天内看到搜索中架构的结果。例如，如果在 SaaS 产品上使用评论架构，则评论星星会出现在有机列表旁边。借助模式，我为自己和客户获取了知识面板。 SaaS 的 AEO：跟踪成功的方法。 追踪 AEO 成功需要转变思维方式。品牌不再获得 SEO 提供的点击次数和展示次数。相反，这些指标需要涵盖人工智能知名度、品牌提升，以及重要的收入。 AI 答案的包容性和可见性 在人工智能驱动的发现能够影响试验或收入之前，品牌需要出现在买家实际看到的答案中。人工智能生成结果的包容性和可见性是 AEO 策略是否有效的基本指标。 与传统排名不同，人工智能可见性与存在、定位和背景有关。在答案中被引用、总结或引用通常比页面在有机结果中的排名更重要。 要有效地跟踪这一点： 跨 AI 概述和生成工具监控优先级发现和评估查询 记录品牌、产品或页面被引用或提及的时间，即使没有可点击的链接 跟踪 AI 如何描述产品，包括类别放置、用例和限定词 比较跨查询类型的可见性，例如认知、比较和“最适合”问题 寻找随着时间的推移而保持的一致性，而不是一次性的出现 重要提示：我认为知名度本身还不够，因为它并不总是转化为销量。可见度必须与转化率和收入一起跟踪。我接下来会讲到这一点。 试用注册受到人工智能推荐的影响 试用注册是发现已转化为意图的最明显信号。如果 AEO 为企业服务，它将作为最后点击来源显示在这里，同时也会作为一种影响力，在买家接触到人工智能驱动的答案中的产品后，促使他们开始试用。 要了解 AEO 如何促进试用量，团队可以： 通过 AI 工具监控推荐流量 识别来自 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 等来源的会话和试用开始。团队可以使用事件在 GA4 中设置这样的跟踪。记录通过 AI 访问该网站的用户点击按钮、请求试用或提交表单等转化。 表单提交会自动记录在 GA4 中，但必须先启用。要打开表单填写： 访问 GA4 > 单击“管理”（左下角的齿轮）> 数据流 > 单击您的网站。 这应该打开“网络流详细信息”和“增强测量”，如以下屏幕截图所示。切换所有所需的测量以开始跟踪。 完成后，这些事件将显示在事件报告中。 专业提示：设置完成后，团队可以在 Google Looker Studio 中创建实时仪表板，通过仅包含 AEO 流量的过滤视图来监控成功情况。 使用辅助转化报告 人工智能驱动的发现很少会立即带来转变。在大多数 SaaS 旅程中，买家很早就会在人工智能生成的响应中遇到产品。然后，他们继续在其他地方进行研究，然后才通过品牌搜索、直接流量或其他渠道进行转化。这就是为什么人工智能应该被视为一种辅助，而不是最后点击的来源。 不要期望 AI 流量单独进行转化，而是使用多点触控归因和受众分析来跟踪 AI 驱动的会话如何随着时间的推移对转化做出贡献。 在 GA4 中，最简单的方法之一是使用细分重叠报告。这使得团队可以将通过人工智能来源到达的用户与最终​​转化的用户进行比较，显示这两个组重叠的频率。 要将其应用到实践中： 使用源过滤器或介质过滤器从 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 等工具捕获流量，为 AI 驱动的会话创建分段 为转化者创建第二个细分，例如完成试用注册或表单提交的用户 使用细分重叠视图来识别首先通过人工智能到达但后来通过其他渠道转化的用户 这种方法有助于体现 AEO 的真正贡献。即使人工智能不是最终接触点，重叠分析也可以显示人工智能是否驱动发现正在引入合格的用户，这些用户随后通常会通过更传统的渠道进行转化。 品牌需求提升 当某个品牌出现在人工智能生成的答案中时，潜在客户稍后可能会通过直接搜索该品牌、导航到该网站或在建立兴趣后查找特定于产品的术语来返回。 由于人工智能工具通常无需点击即可回答早期问题，因此品牌需求成为影响力的衡量标准。它表明一个品牌已被认可、记住并进入购买旅程的下一阶段。 有效跟踪品牌需求提升： 监控 Google Search Console 和 GA4 中的品牌搜索增长情况。 观察特定于产品的查询量，例如功能名称、集成或“{product} 定价”搜索。 对于 SaaS 团队来说，品牌需求提升有助于弥合人工智能搜索造成的归因差距。 专业提示：理论上，任何品牌搜索都会显示该品牌。寻找包含品牌名称和竞争对手的搜索，看看是否有任何内容可以激发内容，例如“之间的差异”、“替代品”或有关该品牌与竞争对手相比如何处理某些功能的内容。 受 AI 影响的用户的试用到付费转化率 试用卷并不能讲述全部故事。在 SaaS 中，销售额和月度或年度经常性收入最为重要。 AEO有效性的真正量化指标是受AI影响的用户是否转化为付费客户。 为了有效地衡量这一点： 细分与人工智能驱动的接触点交互的用户，即使人工智能不是最终的转化源。团队可能需要在客户入职期间询问他们是否在购买过程中与人工智能进行交互，从而在内部进行管理。 跟踪该群体的试用到付费转化率，并将其与自然搜索、付费媒体和出站主导的试用进行比较 分析转化时间，而不仅仅是转化率，以考虑更长的评估周期。 将转化率与收入联系起来，包括交易规模和扩张潜力。 受人工智能影响的用户的客户终身价值 对于 SaaS 公司来说，客户的长期价值很重要。跟踪受 AI 影响的用户的客户终身价值 (CLV) 有助于确定 AEO 是否吸引了更适合的客户，而不仅仅是更多的尝试。 为了有效地衡量这一点： 使用上面的细分客户。 跟踪受人工智能影响的群体与其他获取渠道的保留率和流失率。 比较扩展指标，例如升级、附加服务或座位增长。 衡量一段时间内的收入，而不仅仅是初始合同价值。 SaaS 营销团队的最佳 AEO 工具 X漏斗 来源 XFunnel 是一个用于跨大型语言模型和 AI 驱动的答案引擎测量 AI 搜索可见性和性能的平台。它跟踪品牌、产品或内容在 AI 环境中出现、引用或参考的频率，包括 ChatGPT、Google AI Overviews/AI Mode、Gemini、Perplexity、Claude 等工具。 Xfunnel 为 AEO 专家提供有关情绪、引文背景、话语权份额和竞争定位的见解，帮助团队了解他们的可见度和差距。 为什么我喜欢它：XFunnel Measure 是专门为测量 AI 答案内的可见性而构建的。它可以帮助 SaaS 营销团队了解他们在人工智能生成的结果中出现的位置、如何描述它们、谁看到它们以及可以提高可见性的地方。 AEO分级机 HubSpot 的 AEO Grader 评估人工智能生成答案的可见性、情绪和一致性，以突出可能限制发现或歪曲定位的差距。 AEO Grader 着眼于人工智能系统如何解释一个品牌：它与什么相关，如何描述，以及内容的结构是否足够清晰以供提取和引用。 AEO 分级机： 评估人工智能搜索工具和法学硕士的品牌知名度 强调人工智能生成的答案中的情绪和定位问题 标记消息传递或实体理解中的不一致 识别提高清晰度、结构和可提取性的机会 为什么我喜欢它：AEO Grader 快速且易于使用。人们通常认为，如果内容排名良好并且网站上的消息传递正确，那么这将转化为人工智能结果，但情况并非总是如此。 AEO 评分器使 AI 可视性变得切实可行，使 SaaS 团队能够更快地发现偏差，避免影响发生评估、试验或管道。 塞姆拉什 来源 Semrush One 是一款一体化 SEO 和 AEO 平台，支持关键词研究、竞争分析、网站审核、SEO 排名跟踪、内容优化、AI 可见性、提示监控等。 这是一个昂贵的工具，起价为 199 美元/月。 为什么喜欢：我已经使用Semrush很长时间了，总的来说，我认为AEO提示跟踪和AEO改进建议确实很好。我发现该工具的建议与我自己的想法一致。 谷歌分析4 GA4 是第一方事实的来源。虽然它不直接衡量人工智能的可见性，但它显示了人工智能驱动的发现后网站上实际发生的情况——试用开始、表单提交、辅助转化和收入事件。 对于 SaaS 团队来说，GA4 最适合用来了解受 AI 影响的用户与来自自然搜索、付费媒体或出站的用户相比在渠道中的行为、转化和进展。 每个企业都应该使用 GA4，而且它是免费的！ 为什么我喜欢它：GA4 让 AEO 立足于现实。它显示了真实的业务成果，例如辅助试验、品牌需求、更合格的用户和更强的转化路径。 AEO 专家必须将 AEO 努力与实际业务成果联系起来。 有关 AEOf 或 SaaS 的常见问题。 AEO 与 SaaS 的 SEO 有何不同？ SEO重点关注蓝色链接排名、点击量和流量。在现代搜索中，SEO 的目标是漏斗中底部的关键词。相比之下，AEO 针对的是漏斗顶部的关键词，将它们呈现在人工智能渠道中，在人工智能生成的答案中进行发现、总结和引用。 我们应该创建单独的竞争对手比较页面吗？ SaaS 公司应该考虑创建单独的页面来进行竞争对手的比较。专用的比较和替代页面为人工智能系统提供了清晰、可提取的评估阶段查询上下文。由于人工智能通常会优先考虑此类查询的第三方验证，因此在可能的情况下积极影响第三方出版物可以增强评估阶段的可见性。 我们如何在不损害网站性能的情况下允许人工智能机器人出现？ 除非添加规则来阻止AI机器人抓取网站，否则它们将根据robots.txt文件中设置的规则自动允许抓取。目前尚不清楚人工智能代理对 robots.txt 的关注程度，但一些代理（例如 ChatGPT）建议他们尊重禁止指令。 我们如何将 AEO 流量连接到试验和管道？ 将人工智能视为辅助渠道和最终点击来源。使用 GA4 辅助转化报告、细分重叠分析以及品牌需求和试用付费转化率等信号。 我们应该多久更新一次 AEO 的定价和集成？ SaaS 公司应在发生变化后立即更新定价和集成。新鲜、准确的定价和集成数据增加了内容在评估过程中被信任和引用的可能性。 开始使用 AEO 已经在塑造 SaaS 行业以及买家搜索、发现、评估和入围产品的方式。今天获胜的团队将其 SEO 基础调整为人工智能驱动的发现，加倍提高评估阶段的可见性，投资于第三方可信度，构建内容以进行提取，并通过试验、管道和收入来衡量成功。 如果有一个要点的话，那就是：AEO 仅在实施时才有效。这意味着将 XFunnel 等可见性工具与 HubSpot 的 AEO Grader 等诊断工具相结合，根据 GA4 的第一方数据做出决策，并根据买家的实际搜索和决策方式不断调整内容、公关和定位。

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