摘要：本文基于ChatGPT使用报告与多平台内容分发实践，探讨如何在大语言模型(LLM)中获得优先引用。研究发现，49%的用户提问意图直接触发AI检索，而40%的执行意图往往跳过品牌展示环节。

通过追踪国内外15个平台发现：

1)国内LLM偏好CSDN等专业社区内容；

2)国外平台中Perplexity表现最佳，会主动检索中文内容；

3)原创性、互动数据(点赞/收藏)和品牌官网内容更易被引用。

建议采取"发布权威内容+多平台分发+GSC追踪"的闭环策略，重点优化问答类查询，在AI压缩的购买流程中抢占品牌曝光机会。

目录

关键要点

ChatGPT发布人们如何使用GPT

ChatGPT用户意图（对7亿周活跃用户数据的报告）

AI 搜索对买家购物流程的影响

AI 搜索效果追踪与衡量

为什么要抢占在大语言模型中被优先引用？

怎么做才能出现在大语言模型/LLM 优先被引用？

国内外LLM对话流程及链接引用分析

引用源：

回答结构：

引用网站：

引用源标题分析：

一篇符合Google的E-E-A-T文章的大语言模型收录追踪

国内大语言模型

国外大语言模型

模拟一次真实对话在国内大语言模型中的表现

总结

关于作者

---

通过从ChatGPT发布的使用报告，结合将一篇最新产生的权威内容发布到自身网站和多平台分发后，追踪在国内外大语言模型平台及搜索引擎的尝试。根据追踪的结果，获得新的见解和经验。改进内容形成闭环。找到实用的经验。完成品牌/产品/服务等在大语言模型中出现和优先被引用。

关键要点

• ChatGPT发布人们使用报告

• 为什么要抢占在大语言模型中被优先引用？

• 怎么做才能出现在大语言模型/LLM 优先被引用？

ChatGPT发布人们如何使用GPT

ChatGPT用户意图（对7亿周活跃用户数据的报告）

• 49%进行提问意图（Asking Intent）

  • 引发检索的查询：针对新信息或核心训练数据未知答案

  • 对已知答案不使用检索：直接给出答案 没有引用链接

  • SEO行动：追踪并优化Asking查询

    • 使用Google Search Console(GSC)+正则表达式（Regex） ^(what|which|who|where|when|why|how)\s.(best|top|compare|comparison|alternatives|vs|reviews?|pricing|cost|cheap|affordable|near me).

    • 或者 GSC 知识问答中查看->你的内容出现在AI概述的数据统计如何查看？

    • 在自有网站/Youtube/LinkedIn 等平台提高曝光

    • 评估现有资源，决定是集成主题还是新建页面

• 40%执行意图（Doing Intent）

  • 核心用途：写作（Writing）

  • 不总是直接展示品牌/产品/服务

  • 代表查询： 流程结束阶段/高意图查询

    • I need to set up seat-based billing... Which platforms support this

    • 

• 11% 表达意图（Expressing Intent）

  • 几乎没有品牌出现的机会

AI 搜索对买家购物流程的影响

• 购物流程的压缩

  • 整个购买流程可能在一个聊天对话框内完成

  • 从一个问题开始到购买结束只（需要30分钟）

• 转化漏斗

  • 适于：问题意识

  • 止于：解决具体问题

  • 高转化点：ChatGPT推荐解决方案/产品

• 终极目标：驱动品牌搜索

  • 核心价值：在AI回复中提高品牌覆盖率

  • 品牌搜索的转化率远高于标准查询

  • 重点关注商业查询

• 与Google的关系

  • 并非相互残杀，而是互相补充

  • 大多数ChatGPT用户也使用Google(95%)

AI 搜索效果追踪与衡量

• 需要追踪的关键指标

  • 品牌是否出现在AI中回复

  • 品牌在AI回复中的出现位置/排名

• 免费追踪机制

  • 使用 Google Search Console(GSC)+正则表达式（Regex）

  • 方式： 手动/模版化追踪品牌提及和排名

• 成功原则

  • 优秀的SEO工作对AI 搜索平台仍然有巨大影响

  • 无法追踪，就无法改进

为什么要抢占在大语言模型中被优先引用？

从上面ChatGPT报告中，我们可以见著知微的发现，

如果AI已经知道答案，就不再使用搜索，直接使用已经训练好的结果。

那么你提供的品牌/产品/服务 根本没有机会在用户与大语言模型对话中出现。客户可能就已经完成购买了。

在大语言模型出现之前 ，如下图Before所示，买家通常从问题 → 方法 → 供应商 → 决策，会在不同阶段跳进跳出，不是一步步顺序完成。在AI阶段，这个路程已经被压缩了。在一个对话过程中就可以完成80-90%的操作，如果你的品牌完全没有出现的机会，你就已经被抛弃了。

阶段	名称	买家行为 / 关注点	常见痛点 / 异议	卖方 / 营销方 可以做的事情
1	Awareness（意识 / 触发）	买家还未主动搜索解决方案，只是觉察到某个问题或机会；可能因为某个“触发事件”（trigger）使得这个问题被提升为优先议题	买家还处于“有没有这个问题？”、“是不是应该处理？”的模糊阶段；可能有“先压一压再说”的心态	在目标渠道 / 社区 /行业里提供“思想领导力／观点文章 / 原生内容 / 事件演讲 / 社交影响力”以早期触达买家，抓住触发点。
2	Demand Generation（Category Consideration / 类别考量）	买家开始了解各种“解决思路 / 方法类别”（例如：ABM、漏斗营销、外包 vs 自建）	买家还没确定“要做哪个方向 / 方法”	提供教育性内容（白皮书、框架、案例、网络研讨会等），帮助买家确立类别认知，对比不同路径的优劣。
3	Demand Generation（Solution / 方案选择）	买家在确认类别后，开始调研具体供应商 / 解决方案	买家对供应商能力、特色、差异化、信任感有疑虑	在内容中嵌入你产品的差异、特色、成功案例／客户故事。透过网站、评测平台、同行推荐等方式让你被发现并记住。
4	Demand Capture（需求捕获 / “准备下单”阶段）	部分买家主动接触你（请求 Demo / 试用 / 咨询）	表单设计不合理、价格隐藏、流程繁琐、团队协调不一致等成为购买摩擦	优化转化流程：简化表单、清晰价格、快速安排演示、销售-营销团队紧密配合。
5	Activation（推动内部联系 / 决策共识）	买家内部推动项目（审批、共识达成、论证商业价值）	内部意见不一致、关键疑问没人能解答、流程拖延	利用意图数据识别可推进的账户，做主动激活（ABM）操作；提供内部决策支持内容（商业案例、ROI 模型、参考客户）
6	Customer Success & Advocacy（客户成功与倡导）	产品 / 服务交付、实施、客户使用、满意度、推荐意愿	如果客户使用不到位、效果不明显，容易流失；客户可能不主动去推广你	主动介入客户成功管理，做满意度跟踪、教育培训、主动推介客户做推荐 / 案例 / 口碑。
7	Expansions & Upsells（扩展 / 向上销售）	在已有客户基础上，挖掘新的使用场景 / 模块 / 业务扩张	客户可能满足当前最低需求，不愿意投入新模块	通过客户访谈 / 定期回顾发现潜在需求，提供新场景／增值解决方案，用成功案例 + 数据支持推动扩张。

所以我们不得不创作符合搜索用户意图并传达相关、新鲜或独特的内容。以期引发大语言模型进行训练，这部分和SEO也是契合的。

• 能够为从前从来没有人解决过的问题提供解决方案

• 侧重于垂直细分市场并将自己打造成该领域的领导者

怎么做才能出现在大语言模型/LLM 优先被引用？

这次调研主要是从了解产品、使用关键词、关注问题、产生一篇符合Google的E-E-A-T文章包括（图片、表格、对比）以第一人称的真实经验、好的排版方式正确的使用Headline 发布到自身网站外的多平台后，进行在国内、国外大语言模型、搜索引擎 3个平台进行后续效果的追踪。

国内大语言模型：kimi(K2)、deepseek、豆包（字节）、文言一心、通义千问（阿里）、腾讯元宝、讯飞星火

国外大语言模型：gemini、chatgpt、perplexity、grok、claude

搜索引擎：baidu、google、bing、duckduckgo、brave

国内外LLM对话流程及链接引用分析

使用的对话内容关键词

国内：X86 单板机

国外：X86 SBC

	引用源	回答结构	引用网站	引用源标题分析
kimi	是	应用场景 + 总结	阿里巴巴、脉脉、知乎、网易、新浪	产品、新品发布、对比
deepseek	无	简介+产品对比+购买权衡+应用场景	腾讯news.qq.com、ithome.com IT之家、21ic.com、digikey.cn	新品
豆包（字节）	有	简介+架构特点+性能优势+常见型号+应用领域	csdn、eet-china.com	主流单板机、对比
通义千问	无	简介+主要特定和优势+常见品牌与代表型号+与ARM单板机对比+总结	国外
腾讯元宝	有	简介+热门x86单板机概览+如何选择x86单板机+x86单板机的优势与挑战+应用场景举例	公众号、pconline.com.cn	新品、入选榜单、可跑windows、中国单板计算机市场研究报告（2023年）
gemini	无	两个答案； 总结+关键特征+使用案例	训练数据
chatgpt	无	总结+核心特点+常见品牌与产品+和ARM SBC对比	维基百科、explainingcomputers、lattepanda blog	集合页、对比、具体应用测评、个人见解
perplexity	有	总结 + 流行产品+特征+选择x86 SBC的主要考虑因素 + 总结 LattePanda V1	reddit、dfrobot blog、youtube、lp forum、udoo、dfrobot topic、youtube	高度相关首页、分类页、集合页、个人使用场景
grok	有	总结+2025的不同品牌产品列表+如何选择sbc+选择x86 SBC的注意事项+去哪里购买？+附注事项	亚马逊、newegg、cnx-software、howtogeek	2025最好的sbc、分类页、集合页、个人见解
claude	无	总结+ Intel/AMD sbc 分类 + 关键优势+常见案例	训练数据

主要是从是否有引用源、回答结构、引用网站、引用源标题分析：

引用源：

Gemini 是基于训练数据，没有引用链接，你对话要求它贴出来引用链接也没有。相对其他大语言模型，Gemini可以说比较有个性，它会说已经回答过问题，拒绝再次回答。

回答结构：

简介/总结+特点+常见品牌/型号+对比+使用案例+总结+注意事项。

Chatgpt 有时候会提供2种方案。

引用网站：

国内大语言模型的引用网站，在单板机这个领域，csdn较好。

国外大语言模型：维基百科、reddit、youtube。

引用源标题分析：

大语言模型LLM喜欢新品、榜单、对比 VS、具体测评、个人见解、结合页

一篇符合Google的E-E-A-T文章的大语言模型收录追踪

针对一篇文章发布在自身网站外、csdn、知乎、与非网、LinkedIn、reddit后；

国内大语言模型

基本上当天，稍晚第二天就会被收录，在deepseek和豆包会被引用，速度很快，更倾向于自身网站（原站点）国内各语言模型分属不同生态。会首先从自身生态系统获取结果。如，比如微信更偏向于公众号。

总的来说csdn在大语言模型中被引用较好，以及写作者的正反馈给的更多，文章的浏览量，收藏，点赞以及官方的曝光流量券都要好于其他平台。

国外大语言模型

Gemini 是不提供引用来源的，内容更新较慢

Chatgpt 表现相对稳定

Perplexity 非常牛，还会搜索了中文的帖子

LLM/问题清单	LattePanda Sigma(x86 SBC/单板机)的AI边缘计算：用ollama模型批量生成SEO图片alt属性的实践 如果有产品会去官方查询	LattePanda Sigma的AI边缘计算实践还有哪些案例？	ollama + mini-cpm-v 和 qwen2.5vl seo 的应用	x86 单板机在 AI边缘计算实践还有哪些案例？/ 推荐一些x86单板机在边缘计算中的应用案例
kimi(K2)			之前问过，再次提问就会变成回答。没有引用链接	是
deepseek	是		是 更倾向于原站点	是 更倾向于原站点
豆包（字节）		是	是 更倾向于原站点	是 更倾向于原站点
文言一心			是 csdn	是 知乎/csdn
通义千问（阿里）			之前问过，再次提问就会变成回答。没有引用链接	否
腾讯元宝				否 / 偏向微信公众号
讯飞星火				是
gemini				否
chatgpt			之前问过，再次提问就会变成回答。没有引用链接	否
perplexity			是	是/专业版牛逼 搜索了中文的帖子
grok	reddit 帖子			否
claude				否
baidu	是	是	是	是
google	是	是	是	否
bing	是	否	否	否
duckduckgo	是	是	否	否
brave

模拟一次真实对话在国内大语言模型中的表现

为了节省时间，国内外大语言模型、搜索引擎 在浏览器的书签建了3个文件夹进行分类。

当你对需要某个大语言模型进行追踪时，将鼠标移到具体的文件夹，右击 打开全部（*个）书签。就会一次性打开

依次输入问题，观察回答结果 查看内容在大语言模型中是否出现和位置：

1. 我想搭建一个家庭流媒体服务器

2. 如果我想买一台单板机来实现，你有什么推荐吗？

LLM/问题清单	kimi(K2)	deepseek	豆包（字节）	文言一心	通义千问（阿里）	腾讯元宝	讯飞星火
我想搭建一个家庭流媒体服务器	硬件方案/软件方案/搭建步骤/可选增强功能/预算参考	主流媒体服务器软件选择/搭建步骤详解/实用技巧与主意事项/如何选择	明确核心需求/硬件选择/软件与硬件/资源管理/远程访问/避坑指南	确定需求与硬件准备/选择流媒体服务器软件/安装与配置服务器/客户端访问/进阶优化/常见问题解决/替代方案	你的主要目标是什么？/你有哪些设备需要播放？/你的媒体文件目前存放在哪里？/你的技术背景如何？/你打算用什么设备作为服务器？ 目前最流行的方案	硬件准备/硬件选择/媒体服务器选择/媒体库配置/网络设置/客户端连接/常见问题解答	明确需求&硬件选型/操作系统安装/核心软件部署/网络与远程访问配置/性能优化&安全防护/常见问题解决/扩张玩法
如果我想买一台单板机来实现，你有什么推荐吗？	是 LattePanda sigma 来源csdn	是 LattePanda sigma 来源csdn	是 LattePanda mu	否 喜欢10大/好用/榜单/最佳		是 LattePanda sigma 来源csdn	否 没有引用连接

总结

无论从国内还是国外大语言模型和SEO策略一样，都喜欢新鲜、独特的内容，当搜索到品牌词的时候，同样的内容发布到不同平台，更倾向于品牌所属网站的内容排在前面。文章的互动数据非常重要，像浏览量、收藏、点赞。也是衡量一篇文章的权威和专业的重要指标。

FAQ:

Q1: 为什么说 AI 搜索（AEO）压缩了买家的购物流程？

答： 在传统 SEO 时代，买家从意识到问题到做出决策需要跨越多个页面和阶段。而在 AI 时代，由于大语言模型能进行多轮对话，买家可以在同一个对话框内完成从“咨询方法”到“推荐产品”再到“品牌对比”的全过程，时间可能从数天缩短至 30 分钟。如果品牌在 AI 检索的第一轮没被引用，就可能失去后续所有曝光机会。

Q2: 如何利用 Google Search Console (GSC) 追踪 AI 搜索的流量？

答： 文中推荐使用正则表达式（Regex）过滤出带有提问意图的关键词。例如使用：^(what|which|who|where|when|why|how)\s.*(best|top|compare|reviews|cost|near me)。这能帮你识别出哪些用户是通过“Asking 查询”进入网站的，从而评估 AI 概述（AIO）对你网站的覆盖程度。

Q3: 针对 ChatGPT 的“执行意图 (Doing Intent)”，站长应该如何应对？

答： “执行意图”占用户行为的 40%，如写代码、改文章。这类意图通常不直接展示品牌。站长应在内容中嵌入解决具体问题的“操作指南”或“集成模版”（如 LattePanda 的边缘计算实践案例）。当用户问到“如何实现某功能”时，你的品牌/产品作为唯一的解决方案示例出现，才能在执行流程中抢占一席之地。

Q4: 国内外大语言模型在引用来源上有何明显差异？

答： 国内平台： 强依赖自身生态（如腾讯元宝偏向公众号，文言一心偏向知乎/百度系）。在单板机领域，CSDN 的引用率和正反馈（流量券、曝光）表现最优。 国外平台： 引用源更广，包括维基百科、Reddit、YouTube 和品牌 Blog。其中 Perplexity 表现最强，它具备跨语言搜索能力，甚至会主动检索中文的高质量帖子作为引用。

Q5: 为什么互动数据（点赞、收藏）对 AI 可见性如此重要？

答： AI 模型在挑选引用源时，不仅看关键词匹配，更看内容的权威度与置信度。浏览量、收藏量和点赞数是衡量文章专业度的重要信号（Signal）。互动率高的文章更容易被 LLM 判定为该领域的“权威共识”，从而在引用排名中靠前。

Q6: 为什么 Gemini 的回答中常常看不到引用链接？

答： 根据文中实验，Gemini 倾向于基于纯训练数据回答，且具有一定的“排他性”（有时拒绝重复回答）。对于这类“闭源引用”倾向的模型，核心策略是通过海量的高质量 E-E-A-T 内容喂养，让品牌进入其底层的训练数据集（Knowledge Graph），而非仅仅依赖实时检索。

Q7: “多平台分发”对于 AEO 的核心贡献是什么？

答： 它不仅是为了增加曝光，更是为了通过高权重平台（如 Reddit, CSDN）为原站内容做背书。实验证明，同一内容发布到多平台，AI 在搜索品牌词时更倾向于引用原站内容，但多平台的互动数据能极大地加速 AI 对原站链接的“发现”和“信任”过程。

Q8: 如何撰写一篇“LLM 友好型”的 E-E-A-T 文章？

答： 文章应包含：第一人称的真实经验、独特的实验数据（如文中提到的 LattePanda 边缘计算实践）、清晰的图片与对比表格、以及正确使用的 Headline（H1-H4）。这种结构化的深度内容极易被 AI 拆解为“回答片段”。

Q9: AI 搜索时代，品牌搜索（Brand Search）的价值变了吗？

答： 价值反而更大了。AI 搜索的终极目标是驱动高转化的品牌搜索。当 AI 在回复中推荐了你的品牌，用户转而去搜索你的品牌名时，其转化率远高于通用的行业关键词搜索。AEO 的本质是“在 AI 推荐中种草，在品牌搜索中收割”。

Q10: 针对 SBC（单板机）等外贸行业，目前最实用的 AEO 闭环策略是什么？

答： 1. 内容生产： 创作新鲜、独特的技术实操文（如 Ollama + x86 SBC 实践）。 2. 分发： 优先布局 CSDN、知乎（国内）及 Reddit、YouTube、LinkedIn（国外）。 3. 追踪： 定期在不同 LLM 中模拟用户提问（如“家庭服务器推荐”），观察品牌出现位置。 4. 改进： 根据 AI 的回答逻辑，补齐缺失的语义标签或调整内容结构，形成持续优化的闭环。

关于作者

我是一名自我探索的技术型S/A/GEO，近9年外贸独立站开发&运维经验。

全平台账号小红书、bilibili 和csdn 同号，微信公众号:Adair 代呆呆,知乎：Adair。  

欢迎有同样兴趣的朋友关注我。后续会陆续更新我的AEO探索之旅。

希望我的记录能够给你带来启发。欢迎大家多多和我留言交流~

欢迎  ❤️ 点赞   |  🔔 关注   |  ⭐️ 收藏   | 💬 评论
你的每一个反馈，对我都很重要，是我持续输出的动力～