ChatGPT在搜索前自行选择品牌：如何进入列表
ChatGPT在加载页面之前，就会将品牌名称写入其搜索查询 中。我阅读了60段对话，以了解这种情况何时发生，以及什么有助于品牌被提及。这是所有致力于AI可见性 的人的关键洞察：是否推荐您的品牌的决定，早在ChatGPT触及您的网站之前就已做出。
我让ChatGPT推荐最好的AI笔记应用。七个词，没有提及任何品牌。在加载任何内容之前，它给自己写了一个这样的搜索查询：Granola、Notion AI、Otter、Fireflies、Fathom、Mem、Limitless——七个产品在一个搜索中。我没有提到任何一个，也没有任何内容来自网络搜索，所以这些名字来自模型本身。
然后它又执行了九次搜索——这就是我在前两部分中提到的“扇形”查询。一次搜索形成候选名单，然后每个品牌一次搜索，每次都直接指向公司网站。扇形搜索从来不是候选搜索——这是ChatGPT按照它已有的列表逐一进行，一次一个名字。
在前两部分中，我写道您需要经受住site:yourdomain.com的检查，因为ChatGPT会运行此类检查。但只有当您进入第一个搜索查询时，它才会运行。如果您不在候选名单中，您的网站根本不会被查看，无论它有多好。决定是在任何内容触及您的服务器之前做出的。
我花了两个月时间阅读第一和第二部分中的流量。这是第一件改变我对客户建议的事情。在继续阅读之前：所有内容都来自一个账户，因此每个百分比都是方向，而不是度量。机制是另一回事。您可以在自己的账户上两分钟内复现它，我将在最后展示如何操作。
这是如何运作的
当您提问时，ChatGPT会将其重写为搜索查询，执行它们，阅读结果，然后撰写答案。这些查询位于您的浏览器加载的响应中，位于search_queries键下。OpenAI在2026年8月初将其从search_model_queries重命名。
这不是泄漏：您的浏览器需要这个JSON来渲染页面，您可以在自己的账户上通过DevTools大约两分钟内读取它。以下是一个关于聊天软件问题的示例：我问“最好的AI支持聊天软件 ”，它添加了年份、“官方”、“价格”和三个名字。
以下内容基于对数百个此类查询的阅读。从这里开始：打开 ChatGPT，提出你的客户会问的“最佳[你的类别]”问题，然后阅读它生成的查询。这一行将显示 ChatGPT 是否知道你的品牌存在——这通常被作为 AI 可见性审计来销售。本文其余部分将讨论如何处理你发现的内容。
因果性测试
对我的笔记应用示例，一个明显的反驳是：也许 ChatGPT 先进行了搜索，看到了这些品牌，然后写了一个更聪明的第二个查询。这将使这些名字成为搜索的结果，而不是原因。
因此，我进行了一个测试：对于每个对话，我按时间顺序取了用户的第一条消息和第一个搜索查询。在那一刻，没有加载任何内容，所以没有什么可学习的。在 27 个对话中，有 21 个的第一个查询包含了用户未输入的品牌。看第 2 行和第 3 行：同一个问题，措辞略有不同——列表从三个名字增长到七个。列表根据措辞增长，而不是来自固定的表格。
然后，我运行了 12 个彼此无关的类别，以检查这不是软件的特性。13 个中有 11 个显示了相同的结果。带有扫地机器人的那一行让我印象深刻：记住 Roborock 的存在是常见的，但它记住了 Saros、Dreame X50 和 Eufy S1 Pro——在第一个查询中，没有提示，就出现了当前的型号。这些知识延伸到了产品线。
电动 SUV 的那一行行为不同。对于会计、治疗和托管，它提到了供应商并跳转到他们的定价页面。对于汽车，它提到了杂志：Car and Driver、Edmunds、Top Gear。在一个类别中，它的本能是去找制造商，在另一个类别中，是去找评论者。
我对这个结果感到高兴，并重新运行了三个类别以检查稳定性。语言学习几乎没有变化：六个名字中有五个匹配。会计从六个供应商缩减到一个针对 QuickBooks 的定向查询。网络托管完全改变了立场：放弃了所有供应商，转向了评论网站。所以“供应商与杂志”是一种可能在运行之间变化的趋势，而不是类别的固定属性。
有两件事保持不变：注入每次都发生，并且具有最明显市场领导者的类别保持了其名字。我推测，成熟的类别有稳定的候选名单，而有争议的类别会波动，但三次重复不足以断言这一点。不要根据单一回答来判断 AI 可见性。运行问题五次，因为列表在运行之间会变化。
影响品牌注入的因素
在此之前的所有查询都包含“最佳”一词，所以我尝试打破它。我以七种不同的形式运行了 24 个额外的查询，没有这个词。结果发现，“最佳”与此无关。重要的是 ChatGPT 是否必须自己提出产品。
当它完全不搜索时，这就不起作用。问它降噪是如何工作的，或者什么是向量数据库——它会根据训练数据回答，而不进行网络搜索。对于公开的抱怨也是如此：“我们在客户支持工具上花了太多钱”——同样不搜索。我的二十四个查询中有七个完全不涉及网络，所以没有可供进入的候选名单。
如果你自己提到品牌，它会接受。“Xero 还是 QuickBooks 适合小企业”立即转向 site:xero.com/uk。“我应该为小型代理机构使用 HubSpot 吗”转向 site:hubspot.com。如果让它自己决定候选者，它会求助于记忆。在我要求推荐而没有指定名称的十一个案例中，这种情况发生了十次。
第三行是我最喜欢的：我故意避免使用“扫地机器人”这个词，也没有提到任何品牌，而它在第一次搜索时就去了特定 Roborock 型号的网站。如果你销售软件，第二行应该让你担忧：关于会议记录的抱怨在页面加载之前就变成了“Granola 官方价格”。
有一个版本是针对你的竞争对手的。我所有三个关于替代品的查询都导致了新名称：“Zendesk 替代品”——Help Scout；“我可以用什么代替 QuickBooks”——Zoho Books；“类似 Duolingo 但语法更好的东西”——Kwiziq 和 Babbel。当你的客户寻找离开你竞争对手的出路时，ChatGPT 会推荐它已经知道的那些。这可能就是你，而在那一天你无法影响这一点。
如果 ChatGPT 搜索一个产品，而你没有提到任何名称，它会带来自己的。这样做：运行你的品类问题五次，并记录每次查询中出现的名称。每次运行都出现的名称是 ChatGPT 头脑中你真正的竞争集合。出现又消失的是有争议的领域，你可以在那里推动事情。如果你的品牌在五次运行中一次都没有出现，你就有答案了，而且这不是技术性的。
引用：3.1% 的机会
我将所有品牌分为两组：那些出现在 ChatGPT 编写的查询中的，以及那些仅在搜索期间加载但未被提及的。然后我检查了每组在最终回答中被提及的频率。差异大约是 33 倍。我还发现了 86 个案例，其中推荐了一个品牌，但其网站在该对话中根本没有加载。提及不需要访问。
这对我自己的行业来说很不舒服。目前作为 GEO 销售的大部分内容是提取工作，即 2.1% 的列。68.9% 的列在所有这些启动之前就已经决定了。根据这两列来分配预算。
如果你不在查询中，资金应该用于让你被撰写、评论、比较和列入列表：数字公关、品类内容、在评论网站上的展示、分析师报道、参与你的买家阅读的合集。如果你已经在查询中，这些支出基本上已经完成，剩下的就是下面的技术工作。
影响引用的三个因素
位置。 ChatGPT按域名对结果进行分组，而你在该组中的位置几乎能预测一切。低于前两名，引用就是四舍五入的误差。进入集合并不代表胜利，如果你是第九名。
蚕食。 添加页面会带来损害。当同一域名的多个页面出现在同一组中时，每页的转化率会急剧下降。两个紧密相关的页面是最佳选择。超过六个——你基本上是在与自己竞争。我凭直觉告诉客户整合已经一年了。这是我第一次在数据中看到这一点。
相关性。 相关性决定资格，但不决定选择。我评估了被引用的页面与为同一陈述提取的所有其他页面，根据其文本与所支持句子的匹配程度。被引用的页面进入了池子的前5%。但它仅在20%的情况下是唯一的最佳匹配，而且其平均重叠度显著低于可用的最佳匹配。
因此，陈述的相关性形成候选名单，而其他因素决定获胜者。进入特定陈述的前10%——你就进入了对话。这部分你可以通过文本来控制。最终选择涉及我看不到的因素。
这样做：收集买家提出的问题，找到所有回答同一问题的页面。选择最符合意图的页面，将其作为答案，其余页面则合并或重定向到它。确保真正回答问题的句子位于页面顶部，以简单的HTML文本形式呈现，并包含数字。
在真实网站上手动查找这些交叉点是最令人头疼的部分。蚕食通常通过关键词重叠来评估，但这是错误的单位，因为ChatGPT按陈述分组，而不是按关键词。这正是Keyword Insights的用途：它按搜索意图对关键词进行聚类，而不是按字符串匹配，因此争夺同一意图的页面会作为一个组可见，即使它们没有共同的关键词。这种分组与我看到ChatGPT将域名压缩为一个被引用页面时的情况完全一致。完全披露：这是我的公司，所以我知道它能处理这项任务。
实践结论
结果将AI可见性分为两种经常被混淆的游戏。如果ChatGPT没有将您的品牌与您的类别关联起来，它就不会在查询中提及您，而您被提及的概率只有2%。模式无法修复这一点，页面速度也无法。llms.txt文件的机会更小，因为您的服务器在决策之前不会接触。
似乎能建立这种关联的，是缓慢且不显眼的工作：在开放网络上，人们多年撰写、评论、比较和争论您，直到这种关联出现在训练数据中。这是数字公关和定义类别的内容，这对于那些将技术审计作为AI策略销售的人来说很不方便。
技术部分占3.1%，这是真实的：每个意图一个精准匹配的页面，开头有包含关键声明的提议，简单HTML文本中的事实和数字，没有一堆几乎相同的页面相互竞争。以下是本周可以执行的完整顺序：
检查ChatGPT是否知道您的品牌： 提出类别问题五次，看看您的品牌是否出现在搜索结果中。检查哪些页面被引用： 使用FanoutFox跟踪引用并查看查询。消除内容蚕食： 找到回答同一问题的页面并合并它们。优化内容： 确保关键声明和数字位于页面顶部。
在我的数据中，一个品牌被加载了66次，但从未被引用。这不是认知度问题。引擎不断返回并决定没有可引用的内容。步骤4就是为了捕捉这一点而存在的。
步骤1和4是我创建FanoutFox的原因，因为手动为每个回答执行这些操作很快就会变得乏味。这是一个免费的Chrome扩展；所有内容都保留在您的浏览器中，并且它读取您自己的数据。
