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　　用戶會正在 Google 上搜刮問題，你也能夠利用 Mike King 的 Cuporia 或 Dian 的 nout tool，他們會先用 ChatGPT 或其他 AI 東西獲得一份候選清單，第：全文援用原始數(shù)據(jù)。他們從 answer engines 正在回覆優(yōu)先問題時曾經(jīng)鏈接到的網(wǎng)坐起頭，想著若何引見這個功能、阿誰特征。供給布景、定義、方。讓我們談?wù)勅艉握诰€成立權(quán)勢巨子，按照漏斗階段進(jìn)行分類和格局化。率是保守訪客的三倍多，Aja Frost 正在中坦誠地說，第一，它們正在 answer engine 答復(fù)中很是有粘性。并且你需要同時利用所有這些方式。是從用戶問題出發(fā)。這兩類內(nèi)容的創(chuàng)做邏輯完全分歧。Answer engines 喜好 UGC（用戶生成內(nèi)容）。這就是 AEO 實(shí)正起頭取保守 SEO 分道揚(yáng)鑣的處所。將來的內(nèi)容會分為兩類：一類是種子內(nèi)容，但愈加黑箱化。AEO 不像 SEO 那樣有明白的排名目標(biāo)能夠逃求，這又回到了懶惰讀者的概念。由于你需要正在各類渠道留下反面提及，AI 間接給出謎底，很好。他們正在其范疇獲得了最高的話語權(quán)份額，這些 FAQ 也是優(yōu)化扇出查詢的好方式，你能夠通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)和案例研究來供給。記住，好比 Asana 或 HubSpot。但 AI 保舉的邏輯目前幾乎完全欠亨明。正在哪些處所沒有呈現(xiàn)。他們曾經(jīng)很是領(lǐng)會環(huán)境了，一旦識別出你品牌的可見度缺口，用 H3 或 H4 題目格局化每個問題，Google 不再把用戶送到其他網(wǎng)坐，你可能會想，這意味著你的內(nèi)容必需實(shí)正超卓，第一個叫做 query n out（查詢扇出）。更主要的是，如許他們的內(nèi)容就會正在上下文中包含你的產(chǎn)物。買家行為本身也發(fā)生了底子性改變。而當(dāng)你實(shí)正回覆了用戶的問題時，AI 怎樣可能保舉你呢？這是一個一二組合拳：這是一些好內(nèi)容來吸引你的留意，營銷權(quán)衡會從切確的數(shù)據(jù)逃蹤回歸到更恍惚但更實(shí)正在的用戶反饋。以至整個搜刮引擎營銷的邏輯——都正在由于 AI agent 驅(qū)動的謎底引擎而被從頭定義。問他們客戶正在問什么問題。關(guān)心持久價值而非短期排名。第二條：頁面該當(dāng)深切一層。我完全不曉得哪些線索值得跟進(jìn)。我們正在看 AI share of voice（AI 話語權(quán)份額），這些第一手反饋比任何闡發(fā)東西都貴重。現(xiàn)正在進(jìn)入 AEO 范疇的企業(yè)還不多，然后轉(zhuǎn)向其他人——旁不雅 YouTube 視頻、閱讀 G2 或 Capterra 上的評論、瀏覽社交上的評論。正如她提到的，好比你之前問過的所有問題、你點(diǎn)擊過的內(nèi)容、你的郵件、你的 Google Drive 文件、你毗連到 Claude 或 ChatGPT 的任何東西，把 AEO 思維融入到日常內(nèi)容創(chuàng)做中。對于小企業(yè)和草創(chuàng)公司來說，你不再是正在推銷功能，我想談?wù)?AEO 對整個營銷生態(tài)的影響。answer engine 必定更無解。其次是關(guān)于數(shù)據(jù)歸因的挑和。曉得怎樣折疊它，通過取 YouTubers、newsletter 做者、LinkedIn 思惟合做來播種以報酬核心的渠道，你要回覆至多三個子問題，這個方式讓我想到，你思慮可見度和內(nèi)容的體例也需要高度情境化。起首是關(guān)于內(nèi)容所有權(quán)的問題。HubSpot 有一個全職團(tuán)隊特地努力于這項(xiàng)工做，這是你的坐外策略？合作遠(yuǎn)沒有 SEO 那么激烈。你需要為每個產(chǎn)物建立一個 3x4 表格。正在獲得這些數(shù)據(jù)之前，這有點(diǎn)像我說我讀了一篇文章，和客戶成功及發(fā)賣團(tuán)隊交換以獲得原始看法。若是只能選擇一個切入點(diǎn)。擔(dān)憂預(yù)算不敷。用戶可能永久不會拜候你的網(wǎng)坐。但若何填充這些表格呢？若何知們現(xiàn)實(shí)正在 AI 中問什么問題？Aja 引見了三種方式，Google 稱霸二十年的時代可能實(shí)的要竣事了？當(dāng)我看到 HubSpot 全球增加取付費(fèi)告白高級總監(jiān) Aja Frost 正在 GROW EUROPE 2025 大會上分享的數(shù)據(jù)時，會說哇，添加你正在這些平臺上的存正在感，現(xiàn)實(shí)上需要團(tuán)隊正在認(rèn)知上做一個完全的調(diào)整。但正在另一篇同樣有 14 次援用的有用 AI 文章中卻沒有被提及。這意味著 AI 生成的每個答復(fù)都是高度個性化的。然后它會別離找到這些問題的謎底，我必需認(rèn)可，謎底沒有被埋藏，這是一個成本很低的原始看法。我們不正在乎阿誰提及能否有超鏈接。但正在 AI 時代，我認(rèn)為這個變化比概況上看起來更深刻。AI 正正在互聯(lián)網(wǎng)的各個角落進(jìn)修？Aja 分享的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了這一點(diǎn)：這些通過 AI 領(lǐng)會品牌的訪客，良多時候，從這個角度看，第二種方式是利用 Meltwater 或 Common Room 如許的社交傾聽東西，以報酬核心的內(nèi)容占領(lǐng)了需求的次要部門，按期審視策略結(jié)果，方針是當(dāng) AI 模子四周查看決定保舉什么時，這些是你的最高意向問題，他們正在做采辦決策時利用了哪些 AI 東西，識別你能夠影響的 AI 援用對大大都公司來說是最容易摘到的果實(shí)。從 CRM 中提取這些消息，所以若是你只能選擇一個處所起頭，但我們有一個全新的 AI 時代搜刮記分卡。從手藝投入的角度看，但取過去分歧的是，要成立快速進(jìn)修和快速迭代的能力，由于 AI 會按照個性化需求推送內(nèi)容，decision（決策）階段的問題則會問某個特定產(chǎn)物或辦事可否完成某個特定使命。曾經(jīng)發(fā)生了成千上萬的提及。就間接和發(fā)賣及客戶成功團(tuán)隊交換，殘剩部門則來自付費(fèi)渠道和以報酬核心的內(nèi)容，現(xiàn)正在呢？跨越 50% 的買家暗示他們正正在利用 AI 來做采辦決策。利用一個很是間接的框架：awareness（認(rèn)知）階段的問題看起來像若何做 X、做 Y 的最佳體例是什么如許的非品牌問題；決策時間更短，這完全改變了我對流量質(zhì)量的認(rèn)知。若是沒有這些記實(shí)，收集完所有這些數(shù)據(jù)后，我們有 AI referral demand（AI 保舉需求）。良多內(nèi)容營銷人員害怕正在內(nèi)容中提及產(chǎn)物，現(xiàn)正在他們曾經(jīng)建立了腳夠多的內(nèi)容，以前我們老是逃求流量數(shù)量，現(xiàn)正在看來，過去，這種改變對內(nèi)容團(tuán)隊的要求完全分歧了。正在 HubSpot，但若是你正在乎具有來歷，我們適才做了什么？出了什么問題？但若是你把可見度和話語權(quán)份額一路看，但 HubSpot 的方式完全反過來了，而沒有強(qiáng)化為什么阿誰概念取你的品牌相關(guān)，但要更深切地領(lǐng)會，會跟我一塊來做海外產(chǎn)物和市場運(yùn)營增加，三年前。Aja 說，而要用200 人物流公司的營銷司理 Margaret。她其他公司也能獲得如許的成果。這意味著什么？意味著品牌需要從頭思慮內(nèi)容的價值定位。間接了然。做為發(fā)賣代表，他們現(xiàn)正在是 answer engines 中可見度最高的 CRM 品牌，就是不要有大段文字墻。然后就算完事了。Aja 把這些都放正在一張幻燈片上讓它看起來快速簡單，這種思維改變看似簡單。若是你不告訴 AI 你的產(chǎn)物若何處理這個問題，由于 HubSpot 看到的是，這個東西完全免費(fèi)，這是為什么這個從題取我的產(chǎn)物能做的工作深度相關(guān)。關(guān)于若何無效優(yōu)先處剃頭賣線索的問題會分化成一系列子問題，越具體越好。可以或許成立深度毗連。需要杭州線下，感樂趣的歡送掃碼送達(dá)簡歷：你有沒有想過，靠數(shù)量取勝。從 AI 渠道來的流量雖然可能數(shù)量少一些，用戶可能正在 ChatGPT 上領(lǐng)會你的品牌，AI 手藝和 answer engines 的生態(tài)還正在快速演變中，感覺內(nèi)容不錯的伴侶可以或許幫手左下角點(diǎn)個贊，這也是為什么保守的 SEO 思維正在這里不再合用。這很難，你根基上能夠一次性處理三到四個子問題。但 answer engines 并不太正在乎反向鏈接，分享一下。正在社交上分享你的產(chǎn)物看法、參取行業(yè)會商、正在相關(guān)社區(qū)供給有價值的，有時候你只能通過品牌提及量、市場份額變化、用戶調(diào)研等間接目標(biāo)來判斷策略能否無效。不支撐近程。今天無效的策略明天可能就過時了。我發(fā)生了一些更深條理的思慮。由于這意味著你需要回覆的不只是概況問題，這種非線性的用戶路程讓保守的歸因模子完全失效。仍是 5 天后或 15 天后拜候。有幾個通用的。全職需要有過往海外AI產(chǎn)物經(jīng)驗(yàn)，一個很是簡單的回歸根本：你是若何傳聞我們的？Answer engines 從上季度起頭也成為了 HubSpot 中的一個保舉來歷。Aja Frost 正在平分享了一組讓我印象深刻的數(shù)據(jù)變化。正在每個單位格中填入該腳色正在該階段關(guān)于該產(chǎn)物會問的高意向問題。也是最主要的一條：把每個要點(diǎn)都取產(chǎn)物聯(lián)系起來。他們最清晰客戶實(shí)正關(guān)懷什么、擔(dān)憂什么、迷惑什么。若是能把這些一線的實(shí)正在問題拾掇出來，我們很是正在乎 HubSpot 產(chǎn)物是若何被描述的。最初但同樣主要的是，正在 SEO 時代，需求增加了近 2000%。特地用來被 AI 援用和保舉，Answer engines 現(xiàn)實(shí)上不是正在讀頁面，若何讓 AI 正在回覆問題時自動保舉你的產(chǎn)物？HubSpot 做為全球領(lǐng)先的 CRM 平臺，Answer engines 是懶惰的讀者。另一類是內(nèi)容，如許它才曉得該當(dāng)保舉你。這個概念對于內(nèi)容創(chuàng)做者來說很是主要，當(dāng)用戶由于 AI 保舉而發(fā)生樂趣后，我們還正在 AI visibility（AI 可見度），我們能否被保舉。但正在 AEO 時代。最初才拜候你的網(wǎng)坐。我們老是會說本人最好的話。我認(rèn)為這兩個概念了一個更深層的：正在 AI 時代，而你確實(shí)正在乎，我們可能需要接管如許一個現(xiàn)實(shí)：并非所有營銷結(jié)果都能被切確量化，我們能夠看到 HubSpot 正在一篇被援用 14 次的 Tavo Q 文章中被提及。由于它們都關(guān)于頁面的布局。Aja 和她的團(tuán)隊推出了 HubSpot 的 AEO Grader，每篇回覆一個針對特定腳色的具體問題。連結(jié)矯捷性。你只是讓它們變得更伶俐，我還想出格強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，它們會接管一個查詢！領(lǐng)會到他們?nèi)艉胃牧急救说木€索評分系統(tǒng)的。正在保守 SEO 中，正在 AI 時代，而教育性內(nèi)容僅占需求的 28%。我們需要確保頁面可以或許回覆所有這些問題。我們是正在獲得仍是得到保舉份額。就能夠起頭建立現(xiàn)實(shí)內(nèi)容了。這種擔(dān)憂是完全錯位的。當(dāng)這仍是 Google 的逛戲時，你該當(dāng)正在每個段落或每隔一個段落就有一個產(chǎn)物援用，每次寫博客文章時，但其實(shí)你能夠利用你的 CRM，你能夠利用 Xfunnel 來做這件事。因而最主要。最初但同樣主要的是，這些城市成為反面提及。而內(nèi)容需要情、個性化，Aja 給了一個反例，它們會具有龐大的來決定哪些品牌被保舉、若何被描述。但最終決定采辦的仍是人。正在我們關(guān)懷的引擎上，內(nèi)容策略需要從籠蓋環(huán)節(jié)詞轉(zhuǎn)向回覆具體問題。而他們的策略，要正在 answer engines 中做為保舉呈現(xiàn)，而是一場完全的范式改變。我們需要建立超具體的內(nèi)容來回覆每個子問題。正在一個例子中，第三，我們的話語權(quán)份額連結(jié)不變，這確實(shí)是手藝術(shù)語。這意味著各個品牌遍及被保舉的次數(shù)削減了。這種改變背后的緣由很清晰：Google 的 AI 生成摘要正正在大量截取教育性流量。而是正在回覆問題。品牌該當(dāng)若何獲取流量？更環(huán)節(jié)的是，才能被 AI 選中并保舉。整合成一個完整的答復(fù)。必需供給奇特價值，而是間接正在 ChatGPT、Claude 或 Google 的 AI Overview 中獲得謎底時，而是把他們留正在 Google 上。由于合作還沒有那么激烈。由于它能顯示你正在所有次要 answer engines 中針對每個問題的可見度。間接問用戶你是怎樣曉得我們的。雖然我們正在會商若何優(yōu)化給 AI 看的內(nèi)容，它會把這個問題拆分成一堆子問題？還開辟了內(nèi)部東西來提取子問題、可見度。無論企業(yè)規(guī)模若何，更主要的是，方針是讓 AI 可以或許輕松找到并提取它。內(nèi)容分發(fā)邏輯會變化，HubSpot 每個月正在其收集上獲得 3500 萬到 4000 萬次互動。第六條：確保每個部門都能存正在。當(dāng) ChatGPT、Claude、Perplexity 這些 answer engines 成為流量入口時，AI 利用你的網(wǎng)坐內(nèi)容回覆問題的頻次有多高？可見度是北極星目標(biāo)，最初但同樣主要的是，頂部列出你的買家腳色，對本人的選擇也有了很強(qiáng)的決心。這就引出了下一步：建立為 answer engines 布局化的內(nèi)容。這是大量的工做。consideration（考慮）階段的問題是ABC 的最佳東西、XYZ 的處理方案。練習(xí)的話需是留學(xué)布景，我感覺有需要理解 answer engines 是若何生成謎底的。按期查詢拜訪用戶是若何找到你的，Aja 強(qiáng)烈建立一個 ChatGPT 或 Claude 項(xiàng)目來完成這項(xiàng)工做，但不要，我出格認(rèn)同這第三種方式。成立用戶反饋輪回。這種方式成本低，你能夠正在買家所正在的處所和 AI 正正在查看和鍛煉的處所碰到他們。HubSpot 上頒布發(fā)表收購了 Xfunnel，Aja Frost 正在中也提到。點(diǎn)擊多個鏈接，更是一個組織協(xié)做的問題。記住人的主要性。都可能成為它保舉你的來由。AEO 需要持續(xù)的資本投入。但正在 AI 時代，還要籠蓋所有相關(guān)的子問題。現(xiàn)正在，由于 answer engines 正正在尋找快速驗(yàn)證它們找對了處所。而當(dāng)它們呈現(xiàn)時，而不只僅是成立官網(wǎng)和社交賬號。它們正在乎的是 mentions（提及）。即對于我們關(guān)懷的每個查詢，你能否看到來自起首正在 AI 答復(fù)中碰到你的人的拜候、和發(fā)賣？Aja 坦誠地說，我們?nèi)哉谒羞@些工具。他們正在 AI 中看到了關(guān)于你的什么消息。但到了 2025 年，那就從識別 AI 援用的內(nèi)容起頭，我感覺這不只是一個內(nèi)容策略，若是 answer engines 實(shí)的成為支流流量來歷，這實(shí)是一舉兩得。你現(xiàn)正在需要建立 10 篇高度聚焦的內(nèi)容，這不需要來自高貴的查詢拜訪。HubSpot 的頂部漏斗需求次要來自教育性內(nèi)容。而大大都公司沒有。正在保守 SEO 時代，這不是什么小調(diào)整，第三個思慮是關(guān)于 AI 平臺的話語權(quán)。但正在 AEO 時代，點(diǎn)擊率會間接減半。目標(biāo)是成立身牌認(rèn)知和權(quán)勢巨子性；這是大大都公司最容易摘到的低垂果實(shí)。這就成為了他們外聯(lián)團(tuán)隊的優(yōu)先事項(xiàng)。這會向 answer engines 表白你的謎底是可托且完整的。你的買家曾經(jīng)正在這些處所以問題的格局提問了，最初合成一個分析答復(fù)。由于可見度最終會影響，所以這些是領(lǐng)會人們正在 AI 中會問什么問題的最佳線索。來自紐約時報。正在被援用的來歷中獲得反面品牌提及看起來很像典范的 link building（鏈接扶植）：發(fā)布客座文章、被納入綜述文章、扣問網(wǎng)坐能否情愿更新現(xiàn)有文章以包含你。同時。Aja 引見了兩個環(huán)節(jié)概念。你需要向 answer engine 強(qiáng)化為什么你的產(chǎn)物取從題相關(guān)，若是有人問Grow 大會后去哪里好，HubSpot 自從起頭這個策略以來，這意味著我們能從 answer engines 獲得的流量，英文流利。正在 9 月和 10 月，2024 年 3 月，而且正在援用中排名更靠前，并且價值極高。Answer engines 正正在尋找可援用的全新消息，我認(rèn)為這一點(diǎn)出格主要。我有什么選擇？正在過去，需要耐心和持續(xù)投入。利用項(xiàng)目符號、超明白的題目、表格、布局化列表，AEO 其實(shí)是正在倒逼企業(yè)提拔內(nèi)容質(zhì)量，這就是為什么她實(shí)施雷同采辦后結(jié)賬查詢拜訪如許的工具。第三個目標(biāo)是 AI citations（AI 援用）。她間接拋出了一個驚人的預(yù)測：到 2028 年，然后去找到所有這些具體問題的謎底，文章中有一句話：只需你兩頭有阿誰脆脆的工具，這一點(diǎn)讓我深有感到。好比 HubSpot Academy 的課程。比及他們實(shí)正拜候供應(yīng)商網(wǎng)坐時，所以你要讓內(nèi)容盡可能容易理解，她把這些都?xì)w類為 technical tactics（手藝策略），也能搶占先機(jī)。不要用營銷司理 Margaret如許的泛泛稱號，這意味著像 G2、Capterra、TrustRadius 如許的評論平臺。對于大大都中小企業(yè)來說，放上一個 CTA。都問本人：這篇文章回覆了一個具體的問題嗎？謎底能否清晰明白？能否包含了原創(chuàng)數(shù)據(jù)或奇特看法？能否取我們的產(chǎn)物慎密相關(guān)？養(yǎng)成如許的習(xí)慣后，而不是 Google。用戶點(diǎn)擊搜刮成果會來到你的網(wǎng)坐，可見度下降了，環(huán)境發(fā)生了翻天覆地的變化。我們會建立一個線索評分指南，你正在任何處所留下的有價值的內(nèi)容，現(xiàn)正在，我被深深震動了。所以當(dāng)你建立或?qū)彶閮?nèi)容時，告白模式會變化。每個都有本人的迷你間接謎底和簡短注釋。由于它們將成為次要的需求來歷。能夠?qū)嵳苤?AI 若何描述你的產(chǎn)物。想想看，但現(xiàn)正在每小我獲得的 AI 答復(fù)都可能完全分歧。確保每個部門都能存正在。出格是那些 HubSpot 該當(dāng)可見但現(xiàn)實(shí)上不成見的網(wǎng)坐。每次她談到原始研究時，最初，當(dāng) answer engine 援用他們的內(nèi)容而不是別人的內(nèi)容時,這叫做 chunking（分塊），這很有事理。不只會成為最次要的需求來歷之一，由于用戶不會間接從 LLM（狂言語模子）跳轉(zhuǎn)到你的網(wǎng)坐。發(fā)生的收入也更高。最初一條，HubSpot 的處理方案是實(shí)施采辦后查詢拜訪。那么整個數(shù)字營銷的款式城市改變。AI Overview 呈現(xiàn)正在近 60% 的搜刮成果中，就是這么多。這實(shí)的很主要。如許 answer engines 才能進(jìn)修我們的定位。AI 城市考慮大量關(guān)于你的額外消息，回歸內(nèi)容營銷的素質(zhì)：為用戶創(chuàng)制實(shí)正的價值。你具有完整的用戶體驗(yàn)節(jié)制權(quán)。HubSpot 有一個全職團(tuán)隊特地?fù)?dān)任這項(xiàng)工做，由于用戶不再屢次拜候搜刮成果頁面？工做道理不異。營銷團(tuán)隊和發(fā)賣團(tuán)隊之間存正在消息孤島。但現(xiàn)實(shí)上我只是看了一個 TikTok 視頻。當(dāng)有人正在 ChatGPT 上問一個問題時，這讓我起頭從頭思慮一個底子問題：當(dāng)用戶不再通過搜刮引擎點(diǎn)擊進(jìn)入你的網(wǎng)坐，你需要給這些問題打標(biāo)簽，第二，你能夠通過大量出產(chǎn)中等質(zhì)量的內(nèi)容來獲得流量，品牌扶植策略也會變化，這是一個三贏的場合排場。第三步是操縱 social proof（社會證明）。針對特定的用戶腳色和場景。你的品牌能否正在 Reddit、LinkedIn、評論網(wǎng)坐上獲得反面提及？但從哪里起頭呢？HubSpot 開辟了一個很是間接的流程來確定該當(dāng)為誰創(chuàng)做內(nèi)容、環(huán)繞什么從題創(chuàng)做。曾經(jīng)正在這個新疆場上取得了顯著。若是你只是給 answer engines 供給教育性和原始看法，第五條：大量添加布局！但我認(rèn)為這恰好是機(jī)遇所正在。您的每次分享，簡練和布局化比長度更主要。你能夠往里面何工具。但若是你記得幾分鐘前提到的 query n out 概念，那你就正在乎援用。并且這些問題需要很是具體，Google 至多還會發(fā)布一些排名要素指南，AI 會把它拆分成：Westminster 地域不收 22 英鎊一杯馬提尼的酒吧、若何不尷尬地偶遇 Grow 嘉賓、Westminster 最佳深夜美食、不會讓你第二天難受的醉酒后食物等等子問題。擔(dān)憂顯得過分推銷。及時調(diào)整標(biāo)的目的。每次你問問題時，ChatGPT 調(diào)低了品牌可見度的撥盤，超越了所有合作敵手。幾天后正在 Google 上搜刮你，第一句話該當(dāng)完整回覆次要問題，你會排名、天然拜候量、點(diǎn)擊率。這意味著每個部門都需要成心義，這意味著用兩到三個短段落展開你的謎底，正在每個頁面底部，為 Google 優(yōu)化它，人們城市顯露奇異的臉色，例如：優(yōu)先處剃頭賣線索的最無效方式是利用一個基于契合度和參取度春聯(lián)系人進(jìn)行排名的線索評分系統(tǒng)。出格是具體的功能表揚(yáng)，正在深切領(lǐng)會 HubSpot 的具體策略之前，我認(rèn)為，若是你能正在 2025 年就起頭結(jié)構(gòu)，下一步是弄清晰你的品牌正在這些答復(fù)中的表示若何，Aja 提到，若是人類都很難理解 Mr. Strawmire 正在沒有上下文的環(huán)境下正在說什么。第二個概念是 memory（回憶）。然后正在表格左側(cè)列出買家路程的各個階段，以至深切到了功能層面的表格。幫幫品牌領(lǐng)會這一點(diǎn)。小企業(yè)該當(dāng)充實(shí)操縱創(chuàng)始人和團(tuán)隊的小我品牌。大大都時候，evaluation（評估）階段的問題會間接對比多個選項(xiàng)；AI 不會只回覆那一個問題。Aja 給出了一個很是簡單但無力的策略：遏制發(fā)布終極指南類型的內(nèi)容，而是正在讀 passages（段落）。他們一起頭為 Sales Hub、Marketing Hub、Service Hub 別離建立了表格，這是一個很是伶俐但也很無法的法子。它們不竭碰著你的品牌呈現(xiàn)正在權(quán)勢巨子的、高上下文的提及中。提及需要整合我們的消息傳送，要進(jìn)行Taco Bell 測試，這對于依賴 SEO 流量的品牌來說是一個龐大的沖擊。然后給你一個布局化的相關(guān)子問題分化。正在所有提四處理方案的 AI 答復(fù)中，你的內(nèi)容天然就會對 AI 敵對。由于大大都人不會間接從 LLM 跳轉(zhuǎn)到你的網(wǎng)坐，那樣就本末顛倒了。閱讀分歧的文章，我感覺這反映了一個更大的趨向：正在 AI 時代，好的，對于你過去發(fā)布的每一篇 101 指南。其時這些內(nèi)容驅(qū)動了大部門流量，因而為什么該當(dāng)保舉你。那將是最有價值的內(nèi)容素材來歷。援用提高了 433%，這個東西很是強(qiáng)大，這些恰是 AI 正在分析答復(fù)時尋找謎底的問題。這是平臺做的工作。到 2028 年 1 月時，HubSpot 的團(tuán)隊建立了一個內(nèi)部東西來提取 answer engines 將查詢拆分成的切當(dāng)子問題。能夠利用 Xfunnel 如許的東西。為什么正在講 AEO 時還要談?wù)摥h(huán)節(jié)詞研究東西？這是由于我們目前還沒有來自 answer engines 的提醒數(shù)據(jù)和搜刮量，確定了要創(chuàng)做的問題后。發(fā)賣團(tuán)隊每天都正在和客戶對話，過去我們做內(nèi)容規(guī)劃時往往是從產(chǎn)物功能出發(fā)，我的是，由于良多內(nèi)容創(chuàng)做者習(xí)慣了寫長篇大論，但質(zhì)量和率卻高得多。正在這個世界里，第一種是從 Ahrefs、Semrush、Search Console 等東西中提取環(huán)節(jié)詞數(shù)據(jù)。都是正在激勵我不竭產(chǎn)出更好的內(nèi)容。broad educational content（寬泛的教育性內(nèi)容）曾經(jīng)完全商品化了。最初？它更像是成立身牌聲譽(yù)的過程，第一條最佳實(shí)踐：把謎底放正在最前面。不要為了投合 AI 而內(nèi)容對人的價值，而不是簡單的環(huán)節(jié)詞婚配。種子內(nèi)容需要高度布局化、易于被 AI 理解和提取，就是 AEO 對內(nèi)容質(zhì)量的要求其實(shí)更高了。這些都是免費(fèi)東西，正在研究 HubSpot 的 AEO 策略后，HubSpot 的 CMO Kip Bodner 就是通過取營銷和發(fā)賣團(tuán)隊交換，即便資本無限，這告訴我們跟著時間推移，若是你只看可見度，這個流程從一個 3x4 的表格起頭。由于 AI 的答復(fù)是高度情境化的，逃蹤 AI 保舉帶來的很是堅苦，但 AI 援用也很主要，起頭發(fā)布針對買家具體問題的切確謎底！舉個例子，無論有人是當(dāng)即拜候你的網(wǎng)坐，環(huán)節(jié)詞研究是領(lǐng)會受眾關(guān)懷什么的最佳替代方案。我本人的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，你就曉得，Aja 分享的最初數(shù)據(jù)讓我印象深刻：自從正在 HubSpot 推出 AEO 策略以來，過去我們優(yōu)化內(nèi)容是為了讓所有人看到同樣的搜刮成果，這有點(diǎn)像昔時 Google 算法更新能決定一個網(wǎng)坐的，Aja 分享了 HubSpot 學(xué)到并實(shí)施的最佳實(shí)踐，你的品牌將正在 answer engines 中占領(lǐng)從導(dǎo)地位。產(chǎn)物保舉天然就水到渠成了。他們被更積極地保舉，第三種方式是挖掘聊天記實(shí)和發(fā)賣德律風(fēng)。你會很驚慌，可能無法投入劃一規(guī)模的資本。HubSpot 被提名的頻次取合作敵手比擬若何。恰是我想正在這篇文章中深切切磋的焦點(diǎn)內(nèi)容。然后構(gòu)成本人的判斷。用來完成的深度內(nèi)容。從 Quora、Reddit、YouTube、Instagram 等平臺提取問題。大部門 answer engine（謎底引擎）流量未來自 ChatGPT，好比他們出名的博客文章。或者間接正在社交上關(guān)心你，而不把這些看法取你的產(chǎn)物聯(lián)系起來，任何工具都行，AI 會從成千上萬的內(nèi)容源中挑選最精確、最相關(guān)、最有價值的消息。即便 AI 沒有讀過前后的部門。那些我們一曲習(xí)認(rèn)為常的焦點(diǎn)概念——SEO 環(huán)節(jié)詞優(yōu)化、backlinks（反向鏈接）、Google 排名，AEO 其實(shí)是一個很好的機(jī)遇，backlinks（反向鏈接）是增加網(wǎng)坐權(quán)勢巨子的最主要體例。比來還新增了五種言語支撐。但需要持久！