AI 搜索术语表

AI Overview(前身为 Google SGE)是 Google 在搜索结果顶部显示的 AI 生成答案摘要。它由 Google Gemini 模型基于排名页面的内容生成,呈现一个带有来源引用的综合答案——用户无需再次点击即可获取信息。

AI search(AI 搜索)是一种搜索技术,人工智能模型——通常是大语言模型(LLM)——会针对问题生成自然语言答案,而不是呈现一列链接。代表性产品包括 ChatGPT Search、Google AI Overviews、Perplexity 以及 Microsoft Copilot。

AI search monitoring 是对品牌在 AI 搜索引擎与聊天机器人(包括 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Google AI Overviews)中的可见性、引用与提及情况进行系统化监测的做法,用于追踪趋势并发现优化机会。

AI visibility(AI 可见性)是指品牌或企业被 ChatGPT、Gemini、Perplexity 与 Google AI Overviews 等人工智能搜索系统在用户提出相关问题时提及、推荐或引用的能力。

Answer Engine Optimization(AEO,答案引擎优化)是一门学科,它通过对内容与数字存在进行优化,使其被 AI 驱动的答案引擎(如 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Google AI Overviews)选为答案或引用为来源——与旨在争夺点击排名的传统 SEO 不同。

AI 中的品牌可见性(brand visibility in AI)是指特定品牌被 AI 搜索模型和聊天机器人提及、描述或推荐的程度与方式。这是一项复合 KPI,涵盖引用率、情感分析与上下文质量。

CAVIS(Conversational AI Visibility Intelligence System)是由 CitationLab AS 开发的 AI 可见性系统化模拟与分析框架。CAVIS 以真实用户场景而非简单关键词为单位组织 AI 搜索模拟,并跨 AI 模型产出可量化的可见性指标。

ChatGPT SEO 是一套旨在提高 ChatGPT 在其回答中提及或推荐特定品牌、网站或来源几率的策略与技术——途径包括训练数据优化、直接联网检索(ChatGPT Search),以及影响内容被索引的方式。

通过系统化工作提升品牌在 AI 生成答案中被提及的数量与质量。

Citation rate(引用率)是指在相关的 AI 搜索请求中,特定品牌、网站或来源在 AI 模型回答中被提及或引用的比例。它是 AI 可见性的核心 KPI,计算方式为:(被提及的回答次数)/(已执行的提示总数)× 100。

E-E-A-T(Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness)是 Google 与 AI 模型用于评估内容质量与可信度的框架。强有力的 E-E-A-T 信号能够显著提高内容被纳入 AI 答案及在搜索中获得高排名的可能性。

Entity SEO 是围绕实体——具名且独立的概念,例如人物、地点、组织与专业术语——对数字存在进行优化的做法,使搜索引擎与 AI 模型能够在其知识图谱中识别并关联相关知识。

Gemini SEO 是通过对内容与数字存在进行优化,使其被 Google Gemini 模型引用——包括在 Google AI Overviews、Google Search 与 Gemini Assistant 中出现。由于 Gemini 与 Google 搜索深度集成,Gemini SEO 与传统 SEO 高度重叠。

Generative Engine Optimization(GEO,生成式引擎优化)是数字营销中的一门学科,通过对内容与数字存在进行优化,使其被生成式 AI 模型在答案中采用。GEO 与 AEO 常被作为同义词使用,但 GEO 更侧重于内容生产策略本身,而非技术层面的优化。

Knowledge graph(知识图谱)是一种结构化数据库,用于表示实体(人物、地点、概念、组织)及其相互关系。Google Knowledge Graph 与 AI 模型的内部表示均为知识图谱,影响着搜索与 AI 答案中所呈现的信息。

LLM citation(LLM 引用)是指大语言模型(Large Language Model)在向用户生成的回答中明确提及、引用或推荐某一特定来源、品牌或网站——可以是作为归属来源、推荐对象,或作为事实性陈述的一部分。

LLM training data(训练数据)是指大语言模型在训练阶段所学习的海量文本语料,涵盖网页、书籍、学术论文和数据库。能否在这些来源中被呈现,是品牌在 LLM 中无需实时搜索也能被提及的基本前提。

部署在网站根目录的标准化文本文件,向 AI 爬虫提供关于网站内容与结构的上下文信息。

Perplexity SEO 是专门针对 Perplexity AI 的网站内容与权威性优化——这一搜索产品结合实时联网检索与 LLM 综合能力来生成带来源的答案。Perplexity 会显式标注并链接至其来源,因此可以为你带来直接的点击流量。

Prompt visibility 指某个品牌、产品或来源在特定提示(与业务相关的问题或指令)下出现在 AI 模型回答中的程度。通过系统地执行具有代表性的提示并记录出现情况来衡量。

Retrieval-Augmented Generation(RAG,检索增强生成)是一种 AI 架构,模型在生成答案时不再仅依赖训练数据,而是先从外部知识库中检索相关文档,并以此作为上下文依据。

Search grounding(搜索 grounding)是一种技术,AI 模型通过实时联网检索来补充其内部训练知识,以提供更及时、更准确的回答。模型会搜索网络、抓取相关文本,并将其作为答案的事实依据(ground truth)。

网站在某一特定主题领域所具备的专业深度与内容广度,由搜索引擎和 AI 模型进行评估。

Zero-click search(零点击搜索)是指用户在搜索结果页直接通过精选摘要、AI Overviews、信息框或 AI 答案引擎获得答案、无需再次点击前往任何网站的搜索行为。在 AI 搜索时代,零点击搜索的比例正在迅速攀升。