如果你的电商竞争对手在谷歌上的排名没有超过你，但人工智能系统仍然更频繁地推荐他们，该怎么办？
真正的竞争不再是首页排名，而是谁出现在 ChatGPT 回答、Gemini 总结和 AI 购物推荐中。
这是这家电商企业的盲点。搜索表现看起来很稳定，转化率也不错。但人工智能驱动的发现功能呢？却完全隐形。
运用 Zicy该品牌不再猜测人工智能系统如何看待他们，而是开始衡量、比较和纠正人工智能系统的看法。
结果快照（通过 Zicy 测量）
人工智能可见性和品牌影响力
- 品牌提及覆盖范围： 82.86%
- 网站引用覆盖范围： 37.14%
- 平均人工智能排名： 2.79 跨跟踪提示。
- 声音份额： 8.86%在所追踪的竞争对手中，这一比例最高。
竞争性人工智能性能
- 排名 市场份额排名第一 与5家直接电商竞争对手对抗。
- 在品牌提及率、引用次数和整体人工智能推荐可见度方面均优于竞争对手。
提示级别可见性
- 在各领域拥有强大的影响力 商业和评价性提示。
- 多重提示达成 5/5 品牌提及覆盖率人工智能排名前三。
我们采取的措施（策略分析）
- 人工智能竞争基准测试
- 从提及次数、引用次数、排名和市场份额等方面对比该品牌与竞争对手。
- 找出竞争对手在搜索排名不高的情况下如何取得成功的领域。
- 提示级AEO分析
- 追踪人工智能系统中使用的真实买家风格提示。
- 绘制出哪些提示会触发品牌提及，哪些不会。
- 利用差距来确定优化的优先顺序。
- 品牌实体强化
- 加强品牌与产品之间的关联，以便人工智能系统能够自信地引用该网站。
- 减少了导致人工智能经常引用“中立”竞争对手信息的歧义。
- 持续可见性监测
- 监测人工智能排名和提及次数随时间的变化。
- 使用实际行动（而非假设）来验证优化效果。
为什么现在追踪这些信息很重要？
- 人工智能系统不会像搜索引擎那样对品牌进行“排名”，它们只会提出建议。
- 能见度下降往往要等到为时已晚才会表现为交通流量减少。
- 不跟踪：
- 你不知道 这表明你正在输。
- 你不知道 竞争对手的人工智能更喜欢哪一款？
- 你不知道 为什么。
- 带跟踪功能：
- 优化不再是被动的，而是有针对性的。
- 竞争差距变得可以衡量，不再是轶事。
本案例研究揭示的转变
这个品牌并没有对整个网站进行彻底改造，他们只是清晰地回答了一个问题： “人工智能如何看待我们与其他人相比？”
一旦这一点被发现，改进就势在必行。
随着电子商务发现方式从搜索结果转向人工智能答案，及早衡量人工智能可见性的品牌不仅会更有竞争力，而且还会更频繁地被推荐。
通过使用 Zicy 等工具跟踪 AI 可见性，品牌可以随着发现模型的变化用证据取代假设。
如需更多 AEO/GEO 案例研究，请访问
https://www.zicy.com/case-studies
