如何追踪您在 AI 搜索中的可见度：2026 年完整指南
了解如何在 2026 年系统地追踪您的品牌在 AI 搜索平台上的可见度——从设置您的第一个提示词监控到衡量声量份额、情感倾向和引用情况，以及 Dageno AI 如何将这些数据转化为完整的增长策略。
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AI 辅助研究支持
11 分钟阅读
更新于 Jun 09, 2026
TL;DR (本篇摘要)
- 为何至关重要： 在“AI 优先”的搜索环境下，传统的 SEO 指标（如关键词排名和点击率）已无法反映品牌影响力。如果你不监控 AI 引用（Citation），就等同于在一个快速增长的发现渠道中处于盲飞状态。
- 关键监测指标： 品牌知名度得分（Brand Visibility Score）、声量份额（Share of Voice, SoV）、引用率（Citation Rate）、平均位置（Average Position）、情感得分（Sentiment Score）以及各主流 AI 平台上的提示词覆盖率（Prompt Coverage）。
- 监测平台： ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Google AI Mode、Gemini、Claude、Grok、Microsoft Copilot 以及 Amazon Rufus。
- 正确的追踪方法： 从提示词发现（Prompt Discovery）开始，建立知名度基准，进行竞品对标，并构建持续性的监测节奏。
- 为什么 Dageno AI 是最佳工具： 区别于纯监控类工具，Dageno 实现了全链路覆盖——数据监测 → 策略制定 → 内容生成 → 结果归因——在一个统一的平台上完成，是目前最具可执行性的 AI 可见性追踪器。
为什么追踪 AI 搜索可见性已不再是“可选项”
多年来，数字营销人员的核心问题一直是：“我们的关键词在谷歌上排名第几？” 到了 2026 年，这个问题依然有意义，但已不再足够。
一个品牌可能在谷歌排名第一，但却在 AI 生成的回答中完全消失——而现在的买家在打开搜索结果之前，往往先阅读这些 AI 回答。Gartner 预测，到 2026 年，随着用户转向由 AI 驱动的回答界面，传统搜索引擎的流量将下降 25%。与此同时，AirOps 的研究发现，仅有 30% 的品牌能在连续的 AI 回答中保持一致的可见性，且只有 20% 的品牌能在五次连续的查询尝试中保持可见。
这种不稳定性是 AI 搜索可见性面临的主要挑战。与相对稳定的谷歌排名不同，AI 引用在不同会话、不同平台甚至单次查询之间都可能发生剧烈波动。一次性的抽查具有误导性，持续且系统化的监测是唯一可靠的方案。
现状紧迫：AirOps 的研究表明，现在超过 60% 的谷歌搜索包含 AI 生成的回答，这使得传统的 SEO 指标作为衡量绩效的单一指标已愈发捉襟见肘。未追踪 AI 可见性的品牌，正在将搜索发现份额拱手让给竞品。
本指南将详述如何构建严谨的 AI 可见性追踪计划，涵盖从基础设置到高级竞品情报的各个环节，并介绍如何让持续监测从“信息获取”转变为“可执行的策略行动”。
理解 AI 搜索可见性的全景
在有效追踪 AI 可见性之前，你必须了解它与传统搜索监控的本质区别。
在传统 SEO 中，“结果”是指搜索结果页面上的一个链接——要么排名，要么不排名，1 到 10 的位置提供了清晰、可比的层级。但 AI 搜索并非如此。AI 助手生成的是综合性回答，它可能引用多个来源，在不提供链接的情况下提及品牌名称，将特征和比较结果归因于特定公司，并根据用户的特定意图来展示建议。
这产生了几个独特的可见性动态：
引用 (Citations) 与提及 (Mentions) 的区别： “引用”是指 AI 系统直接链接到你的内容作为信源；“提及”则是指你的品牌被点名但没有直接链接。两者都很重要，但代表了不同的信号。AirOps 研究发现，既获得提及又获得引用的品牌，在连续 AI 回答中再次出现的概率高出 40%，这使得“引用率”成为衡量持续可见性的先行指标。
平台碎片化： 不同的 AI 平台使用不同的数据源、训练集和检索方法。ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Gemini 和 Grok 对同一问题的回答可能截然不同——它们引用的品牌不同、对竞品的定义不同，且来源池也不尽相同。一个在 ChatGPT 引用中占据统治地位的品牌，在 Perplexity 上可能几乎隐身。仅追踪单个平台会得到片面甚至具有误导性的图像。
情感与准确性： AI 系统不仅仅是提及品牌，它们更是在描述品牌。它们会分配属性、进行对比，并根据感知的优势和劣势做出推荐。一个被频繁提及但始终被负面描述的品牌，或者因为 AI 幻觉产生虚假产品声明的品牌，其面临的可见性问题已经超出了传统的存量指标（Presence Metrics）。
提示词依赖性（Prompt Dependency）： AI 搜索可见性具有高度的查询特异性。你的品牌可能在“最适合远程团队的项目管理软件”这类查询的引用中占据主导地位，却在“企业级项目管理工具”的回答中完全缺失。在提示词层面（而非仅仅在类别层面）理解你的可见性，对于进行针对性的优化至关重要。
AI 搜索可见性的六大核心指标
有效的 AI 可见性追踪需要超越传统 SEO 所借用的词汇体系。以下是 2026 年最重要的六项指标：
品牌可见性得分 (Brand Visibility Score)
品牌可见性得分是 AI 可见性的基础指标：即在所有被追踪的查询中，包含你品牌的 AI 生成回答占相关回答总数的百分比。据 AirOps 称，品牌可见性得分已成为 AI 搜索的北极星指标——这一单一数值最清晰地反映了你的品牌在买家决策前的 AI 对话中占据了多大的存在感。
品牌可见性得分为 5%，意味着你的品牌出现在每 100 条相关 AI 回答中的 5 条里。将该得分与类别内的竞争对手进行对比，可以将原始数据转化为战略指标：你是否获得了 AI 引用中应有的份额，还是竞争对手正在掌控对话？
AI 回答中的声量份额 (Share of Voice in AI Answers)
声量份额（SoV）用于对比你与竞争对手在所有被追踪查询中的引用频率。它旨在回答这个问题：“在该类别中，所有提及品牌的 AI 相关回答里，有多少比例提到了我的品牌？”
SoV 是在可见性得分之上的竞争情报层。如果竞争对手的出现频率是你的两倍，那么即便是一个看似强大的可见性得分也可能掩盖竞争劣势。随着时间推移追踪 SoV，可以揭示你的 AI 搜索排名相对于市场是在提升，而非仅仅体现在绝对数值上。
引用率 (Citation Rate)
引用率专门追踪 AI 系统将你的页面作为来源进行链接的频率，区分了“带链接的引用”与“无链接的品牌提及”。该指标之所以重要，是因为它表明你的内容是否被当作参考文献使用——这是 AI 系统评估中权威性和可信度的重要信号。
高提及率结合低引用率，暗示 AI 系统虽然识别了你的品牌，但并未将你的内容视为主要来源。这种差距通常预示着内容深度、结构或权威性存在问题，而这正是 GEO（生成式引擎优化）方案可以解决的范畴。
平均排名 (Average Position)
当 AI 系统在单次回答中提及多个品牌时，排名至关重要。在相关 AI 回答中始终排在第一位的品牌，比出现在第三或第四位的品牌拥有显著优势。平均排名用于追踪你的品牌在你所监控的提示词集（Prompt Set）的 AI 生成结果中通常出现的位置。
情感得分 (Sentiment Score)
如果 AI 对你品牌的描述是负面的、不准确的或具有破坏性的，那么可见性就毫无意义。情感得分衡量的是 AI 平台在提及品牌时对其进行何种定性（正面、中性或负面），以及将其与哪些特定属性（价格、功能、可靠性、客户服务等）关联。
情感追踪还能捕捉“AI 幻觉”：即 AI 系统对你的产品、价格或公司生成虚假陈述的情况。如果不加检测的幻觉大规模发生，可能会在团队毫不知情的情况下损害买家的品牌感知。
提示词覆盖率 (Prompt Coverage)
提示词覆盖率衡量的是你所监控的程序中，包含了多少买家在 AI 搜索中实际使用的查询词。狭窄的监控范围会产生盲点——即你在某些话题上可能正在流失引用却浑然不知。
随着 AI 搜索行为的演变和买家新问题的涌现，全面的提示词覆盖需要不断扩展你的监控查询集。
Dageno AI：在一个平台内追踪、分析并优化 AI 可见性
大多数 AI 可见性工具仅仅是监控仪表盘。它们向你展示引用情况的现状，却让你自行去解决问题。Dageno AI 的构建逻辑截然不同——它是唯一一个涵盖了从数据监控 → 策略制定 → 内容生成 → 结果归因的完整 AI 可见性工作流的平台，补全了仅有监控功能的工具所留下的闭环缺口。
以下是针对该 SEO 和 GEO（生成式引擎优化）文章内容的专业中文翻译：
以下是 Dageno 的产品功能如何匹配一套完整 AI 可见性追踪与优化体系的各个阶段：
第一阶段：监测 — AI 可见性仪表盘 (AI Visibility Dashboard)
Dageno 的核心监测层能在单一统一仪表盘中追踪各大 AI 平台（包括 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Google AI Mode、Gemini、Claude、Grok、Microsoft Copilot、Amazon Rufus 和 Llama）上的品牌引用率、声量份额 (Share of Voice)、情感倾向及竞争定位。
与那些强制要求逐个平台查看的工具不同，Dageno 的统一视图实现了跨平台的即时对比。你可以一目了然地识别哪些平台对你的引用频率最高、在各引擎上的模型占比（Share of Model）对比竞品有何差异，以及这两个指标随时间变化的趋势。
其 BotSight 爬虫检测功能为可见性监测增设了技术层——展示哪些 AI 爬虫正在访问你的页面、访问频率如何，以及你的服务器配置是允许还是封禁了这些爬虫。这些基础架构数据正是解释你 AI 可见性表现现状的关键。
第二阶段：意图发现 — 提示词缺口分析 (Prompt Gap Analysis)
Dageno 的 Intent Insights（意图洞察）功能不仅限于追踪现有的引用情况，还能识别你当前的缺失项。通过分析用户提交给 AI 平台的真实提示词（Prompts），Intent Insights 能够挖掘出目标客户真正关心的议题，而这些正是你现有内容未能充分回答的问题。
提示词缺口 (Prompt Gap) 分析能明确指出竞品获得引用而你未获得的具体查询。这使得可见性监测从被动的报告工作转变为主动的机遇图谱：明确指出为了赢取你当前流失的引文量，你需要回答哪些确切的问题。
这一层级将战略性的 AI 可见性计划与被动应对区分开来。因为你无法针对你未曾发现的提示词进行优化。
第三阶段：品牌实体管理 — 准确性与幻觉预防
可见性追踪不仅关乎频率，更关乎准确性。Dageno 的 Brand Entity Feed（品牌实体推送）允许你将结构化、经过验证的信息直接提供给 AI 知识图谱，通过定义实体关系、确立官方品牌人设，并提供权威来源，确保 AI 对品牌的描述准确且无幻觉。
Dageno 的实时幻觉报警功能会在 AI 平台生成关于你品牌的错误或误导性主张时，立即通知你的团队——并通过一键修正工作流（One-click Correction Workflows）在错误影响买家研究链路之前将其解决。
第四阶段：内容引擎 — 从缺口到内容
识别出提示词缺口只有在能将其填补时才有价值。Dageno 的 Content Engine（内容引擎）通过生成同时针对 Google 搜索排名和 AI 引用进行优化的内容，架起了可见性数据与执行之间的桥梁，消除了 SEO 与 GEO 之间的伪二选一困境。
页面级的 GEO 内容审计 (GEO Content Audit) 可针对各页面诊断限制你 AI 可见性的具体结构性及语义因素，如标题架构、Schema 实施、内容深度、实体清晰度等。每一项诊断都附带优先级排序的执行清单。
第五阶段：战略代理 — 自动化增长路线图
原始的可见性数据——即使组织得再好——也需要人工解读才能转化为战略。Dageno 的 Strategy Agent（战略代理）实现了这一转化的自动化，利用 AI 将监测数据转化为每日的机会洞察和结构化的增长路线图。
无需团队手动分析仪表盘并制定行动计划，Strategy Agent 能够直接挖掘出最具影响力的机会，推荐具体的修复方案，并实现执行工作流的自动化。这是使 GEO 优化具备规模化的关键：一个使用 Dageno Strategy Agent 的个人营销人员，能够以以往需要整个分析团队才能达到的速度执行任务。
欢迎探索 Dageno AI 的完整平台 或阅读其关于 AI 可见性优化工具 的详细指南，了解各功能如何协同工作。
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立即开始 - 免费获取！>分步指南：如何建立你的 AI 可见性追踪计划
构建一个高效的 AI 可见度追踪方案需要结构化的设置过程。以下是一个通用的分步框架，无论你使用哪个平台，该框架都适用，并可直接映射到 Dageno AI 的工作流程中。
第一步：构建你的提示词（Prompt）监测集
AI 可见度追踪的效果完全取决于你监测的提示词。范围过窄或选择不当的提示词集会造成盲点，导致你的数据产生误导。
首先，明确目标买家在购买旅程的各个阶段向 AI 助手提出的问题：
发现阶段提示词反映了买家如何初次接触你的品类：“什么是最好的 [品类] 软件？”、“我该如何解决 [问题]？”、“有哪些工具可以帮助实现 [用例]？”
考量阶段提示词反映了买家的积极评估：“[你的品牌] 与 [竞争对手] 对比”、“[你的品牌] 与 [竞争对手 B] — 哪一个在 [用例] 方面表现更好？”、“[你的品牌] 的优缺点是什么？”
决策阶段提示词反映了最后的购买研究：“[你的品牌] 定价”、“[你的品牌] 评论”、“[你的品牌] 值得买吗？”
要构建全面的提示词集，请利用多种来源：关键词研究工具（获取搜索量和意图信号）、销售通话录音（获取买家的原话）、客户支持工单（获取买家试图解决的问题）以及社交聆听（获取社区生成的疑问）。
Dageno AI 的 Intent Insights（意图洞察）功能 通过识别你的品牌应该定位但目前尚未优化的真实用户提示词，自动化了大部分发现工作。
第二步：建立基准可见度指标
在衡量改进之前，你需要一个清晰的起点。在所有主流 AI 平台上运行你完整的提示词集，并记录每个平台的基准指标：
- 品牌可见度分数（Brand Visibility Score）： 按平台和主题簇（Topic Cluster）划分。
- 声量份额（Share of Voice）： 与前 5 大竞争对手的排名对比。
- 引用率（Citation Rate）： 包含指向你内容直接链接的提及所占的百分比。
- 情感分布（Sentiment Distribution）： 正面、中立或负面提及的百分比。
- 平均排名（Average Position）： 你在被提及时的典型展示位置。
- 幻觉计数（Hallucination Count）： 在各大平台上，关于你品牌的不准确陈述有多少。
为这些基准数据标注时间戳。AI 可见度会迅速变化，拥有可靠的基准才能让你从噪音中区分出有意义的趋势。
第三步：识别你的优势和劣势平台
收集基准数据后，对比各平台的可见度指标。你几乎肯定会发现显著差异：你可能在 ChatGPT 的引用中占据主导地位，但在 Perplexity 上几乎不可见；或者在 Google AI Overviews（人工智能摘要）的信息查询中表现强劲，但在考量阶段的提示词中却缺失。
这些平台特定的模式揭示了应优先投入优化资源的地方。如果你的受众主要使用你在该平台上可见度较弱的渠道，那么该差距就是优先级最高的机会。如果你在受众高频使用的平台上已经具备优势，则通过稳定的内容质量和实体维护来保护这一地位。
第四步：进行竞争对手基准测试
仅孤立地了解自己的可见度是不够的。只有当你的 AI 搜索可见度超过（或至少匹配）竞争对手时，才能转化为竞争优势。
针对最重要的提示词簇，对比你与每个核心竞争对手的声量份额（Share of Voice）。识别竞争对手始终优于你的特定主题和平台——这些就是代表高优先级内容机会的“引用缺口”。
特别注意 AI 平台如何“描述”竞争对手以及如何描述你。如果某个竞争对手在 AI 回答中被始终描述为“最可靠的”或“行业标准”，那么这不仅仅是引用频率的问题，更是竞争劣势。Dageno 的情感分析层可以揭示这些叙事上的差异。
第五步：建立持续监测节奏
AI 可见度不是一次性的审计，而是一个持续的计划。AirOps 的研究发现，超过 70% 被 AI 引用的页面在过去 12 个月内进行过更新，这证实了内容的即时性（Freshness）直接影响引用概率。没有持续监测，你就无法知晓这种即时性优势何时在流失。
建立一个包含三个不同审查周期的监测节奏：
每周： 检查前 20 个优先级提示词的引用频率。标记可见度的任何显著下降或竞争对手的新增长。扫描是否存在新的“幻觉”表述或负面情感波动。向内容团队简要汇报出现的缺口。
每月： 对所有跟踪的 Prompt（提示词）和平台进行全面可见性审查。更新你的“Prompt 差距分析”（Prompt Gap analysis），以识别值得定位的新查询。对“声量份额”（Share of Voice）趋势进行基准测试。评估近期为 GEO（生成式引擎优化）进行优化的页面的内容表现。
每季度： 针对业务目标对 AI 可见性计划进行战略审查。评估当前的 Prompt 集合是否仍然反映了买家在 AI 搜索中的真实使用习惯。如有必要，扩展到新的平台。在报告传统的自然搜索归因（Organic Attribution）的同时，报告 AI 引用（AI citation）对转化流水线（Pipeline）的贡献。
需避免的常见 AI 可见性跟踪误区
即使是资源充足的团队，在设置 AI 可见性跟踪时也会犯一些可预见的错误。以下是最常见的几种：
跟踪的 Prompt 数量过少： 狭窄的 Prompt 集合会造成虚假的自信。如果你只监测 10-20 个查询，那么你所衡量的只是你实际 AI 搜索曝光量的一小部分。建议从覆盖所有漏斗阶段的至少 50-100 个 Prompt 开始，并持续进行扩展。
仅监测单一平台： ChatGPT 是讨论度最高的 AI 平台，但它并非唯一重要的平台。根据 GrowByData 的 2026 年 AI 可见性指南，品牌至少应跟踪各平台（如 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 和 Gemini）的引用份额（Citation share）、来源 URL 包含情况以及情感倾向。平台间的可见性差距是普遍存在且影响深远的。
忽视情感倾向（Sentiment）： 如果一个品牌的高可见性得分伴随的是负面或不准确的 AI 描述，这可能比低可见性更糟糕——这意味着更多的买家正在接触关于你品牌的负面叙述。务必在监测频率的同时监测情感倾向。
将 AI 可见性与内容策略割裂： 最有效的 AI 可见性计划不会与内容策略平行运行，而是为其提供洞察支持。通过监测识别出的每一个“Prompt 差距”都应生成一个内容简报（Content brief）。每一次可见性的提升都应追溯到推动其产生的内容变更。
跳过幻觉（Hallucination）监测： AI 平台会大规模地自信地生成关于品牌的错误信息。如果没有幻觉监测，你的团队将无法在这些错误影响成千上万次买家调研会话之前发现并纠正它们。这是 AI 搜索可见性计划中风险最高的盲区之一。
一旦开始跟踪，如何提升 AI 搜索可见性
跟踪是诊断，而提升则需要针对性的行动。以下是能够切实提升 AI 可见性指标的证据导向型策略：
回答 AI 买家提出的确切 Prompt： 围绕你的 Prompt 监测集合中特定的问题来构建内容。使用与买家真实用词相符的疑问句式 H2 和 H3 标题。AI 系统更有可能引用那些直接、清晰回答问题的页面。
建立内容的深度与特异性： 浅显的内容很难获得 AI 引用。AI 系统偏好深入挖掘主题的内容——包括综合指南、详细对比、具体用例以及有数据支持的论点。浅层内容或许能在 Google 上获得排名，但在 AI 引用竞争中往往会落败。
积极部署结构化数据（Structured Data）： Schema 标记有助于 AI 系统准确理解和归类你的内容。FAQ Schema、产品 Schema、组织 Schema 和 HowTo Schema 都能提高 AI 平台正确呈现你品牌的可能性。Dageno 的 Schema 注入功能 可以实现这一部署的规模化自动化。
从权威来源获得引用： AI 系统评估品牌权威性的标准部分与传统搜索一致：即来自可信、高权重域名的引用。通过公关策略在行业出版物和权威网站获得提及，将直接有助于提升 AI 引用的可能性。Siftly 的 2026 年研究证实，外部引用和域名权重等正向权威信号直接影响 AI 引用的概率。
保持内容新鲜度： AI 系统偏好近期更新的内容。AirOps 发现 AI 助手更偏向新鲜内容，被引用的页面平均比传统搜索结果的新鲜度高出 25.7%。 为你最高优先级的页面建立定期的内容更新计划。
及时纠正幻觉： 当监测发现关于你品牌的 AI 幻觉时，应通过品牌实体信息源（Brand Entity Feed）和结构化数据进行干预。你提供准确信息的速度越快，AI 系统更新其品牌表征的速度就越快。
将 AI 可见性数据转化为业务成果
AI 可见性策略的最终阶段（往往也是最容易被忽视的阶段）是归因分析：即建立引述数据与实际业务成果之间的连接。
AI 搜索可见性在买家访问您的网站之前，就已经对潜在客户管线（Pipeline）产生影响。当潜在客户在 ChatGPT 上调研“最佳企业级 CRM 选项”并一致看到您的品牌被引述为首选推荐时，即使他们从未点击过任何搜索结果进入您的网站，也更有可能将您纳入供应商候选名单。这种影响力是真实存在的，但通过传统的“末次点击”（last-click）归因模型却很难衡量。
要将 AI 可见性与业务成果挂钩，您需要构建一个多触点归因模型，将 AI 搜索作为与自然搜索（Organic）、付费搜索（Paid）和直接流量（Direct）并列的影响力渠道。在调研阶段，通过问卷调查了解新客户的 AI 搜索行为。同时，追踪评估来自高 AI 可见性细分市场的潜在客户与来自低可见性细分市场的客户，两者的转化率是否存在差异。
Dageno 的平台通过其 Strategy Agent 支持此类归因工作。该工具能够将可见性的提升与内容变更关联起来，并追踪优化操作的下游影响。这闭环了大多数营销团队长期留下的缺口：您可以最终将“我们针对这 15 个提示词（prompts）提升了 AI 引述率”与“这就是我们归因于该提升的管线贡献”直接联系起来。
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追踪 AI 可见性与追踪传统 SEO 有何不同？
传统 SEO 追踪主要监测关键词排名、自然流量和搜索结果页的点击率。而 AI 可见性追踪则监测品牌引述频率（Citation Frequency）、声量份额（Share of Voice）、情感倾向以及在 AI 生成答案中的位置。其根本区别在于，AI 答案不会像传统搜索那样为独立页面带来点击——您需要衡量的是品牌在答案内容本身的存在感，而不仅仅是网站流量。
我应该监测多少个提示词（prompts）？
建议从覆盖全漏斗阶段（发现、考量、决策）的至少 50-100 个提示词开始，并通过“提示词差距分析”（Prompt Gap analysis）识别新的买家提问，持续扩充。您的提示词覆盖范围越全面，得到的可见性画像就越完整。
AI 可见性指标的更新频率如何？
由于大语言模型（LLM）响应具有概率性，AI 可见性在不同的单次查询运行之间可能会出现显著波动。这就是为什么持续监测（而非定期审计）至关重要的原因。AirOps 的研究发现，仅有 30% 的品牌能在连续的回答中保持可见性的一致性，这证实了进行持续追踪而非一次性检查的必要性。
我可以在没有专用工具的情况下追踪 AI 可见性吗？
您可以手动查询 AI 平台并记录结果，但这种方法既无法扩展、不可靠，也不具备竞争力。手动抽样无法达到获得统计学意义上的可见性数据所需的查询量，也无法复制专业工具所提供的持续监测、竞品对标及趋势分析功能。
实施 AI 可见性优化后多久能看到结果？
许多团队反映，在针对特定的提示词差距实施定向内容优化后的 4 到 8 周内，就能看到可衡量的引述率提升。而在 AI 搜索中实现完整的竞争地位重塑，通常需要 3 到 6 个月的持续性、战略驱动型优化。
参考资料
Gartner – 预测：因 AI 聊天机器人和其他虚拟代理的出现，到 2026 年搜索引擎体量将下降 25%
AirOps – 如何衡量 AI 搜索可见性：2026 年分步指南
AirOps – 2026 年 AI 搜索的 7 大核心指标
AirOps – LLM 品牌引述追踪：2026 年完整指南
GrowByData – 2026年AI搜索可见性：完整指南
Siftly – 针对品牌的AI引用追踪工具（2026年指南）
About the Author
更新人
Tim
Tim is the co-founder of Dageno and a serial AI SaaS entrepreneur, focused on data-driven growth systems. He has led multiple AI SaaS products from early concept to production, with hands-on experience across product strategy, data pipelines, and AI-powered search optimization. At Dageno, Tim works on building practical GEO and AI visibility solutions that help brands understand how generative models retrieve, rank, and cite information across modern search and discovery platforms.
