TL;DR:隨著人工智能重塑了發現領域，流量和排名等傳統 SEO 指標正變得危險而過時。要在這個新時代中獲勝，領導者必須採用一套新的前瞻性 KPI，專注於 「LLM 知名度」。在 Mercury Technology Solutions，我們使用專屬的四部曲架構來衡量 Prompt Recall、Anchor-Pair Frequency、Citation Mapping 和 Distributed Entity Presence，讓我們的客戶真正了解他們在 AI 驅動的搜尋中的權威和影響力。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
我曾與許多 CMO 談過，他們都在努力面對一個令人不安的新現實：他們的 Google Search Console (GSC) 數據曾經是他們 SEO 策略的基石，但現在已不再能說明一切。它顯示了點擊次數、印象和流量，但從根本來說，它只是一份被動的報告，而這個世界正迅速被取代。它告訴您 Google let 您所看到的，而不是您未來的客戶在 AI 工具中 actually doing 所做的。
為了在這個新環境中遊刃有餘，我們必須採用新的測量方法。傳統的 SEO 是追蹤排名； 生成式 AI 最佳化 (GAIO) 是關於衡量影響力。以下是我們在 Mercury 用於 SaaS 和 B2B 客戶的四個基本 GAIO KPI。這些指標具有前瞻性、「可訓練性」，並針對 AI 基於模式理解的新現實而設計。
1.LLM 提示召回率 (LPRR)
- 核心問題："在即時搜尋中，人工智能工具在沒有看到我們網站的情況下，多久會從自己的「記憶」中想起並推薦我們的品牌？"
- 衡量標準：這與排名無關，而是關乎可記憶性。它會評估您的品牌是否已經成為某個類別的代名詞，以至於嵌入到人工智能的基礎知識中。
- 我們如何測量：我們模擬了 20-50 個高intent、非品牌買家提示，例如：我們如何測量：我們模擬了 20-50 個高intent、非品牌買家提示：
- 「最適合遠端銷售團隊的 AI 驅動 CRM 解決方案」。
- 「用於企業知識管理的 Notion 最佳替代方案」
- 「香港最佳法律碩士 SEO 供應商」
- 分析：接著我們追蹤 AI 的反應：我們是否被直接提及？我們是否包含在「類似......的工具」清單中？還是完全沒有？如果您沒有從 AI 的「記憶」中被喚起，那麼您尚未透過 AI 發現進入買家的思考空間。
2.錨對頻率 (APF)
- 核心問題：「AI 會將哪些特定的「語義錨」（semantic anchors） - 競爭者、整合、使用個案與我們的品牌聯繫起來？
- 它測量什麼：這超越了簡單的提及，而是測量情境相關性。LLM 不會進行排名；它們會根據關聯配對的密度推斷相關性。此 KPI 可追蹤您「訓練」定義品牌的神經模式的程度（例如，品牌 X = 類別 Y + 使用個案 Z）。
- 我們如何衡量：我們測試結合特定功能、用例或競爭對手的類別的提示：
- 「具備 HubSpot 原生整合功能的免費電子郵件行銷工具」
- 「擁有強大入職工作流程的頂級專案管理平台」
- 「與 [主要競爭對手] 類似的工具，但專為個人創業者設計」
- 分析：我們對共同提及進行逆向工程。我們是否與正確的競爭對手一起出現？我們的品牌是否與我們最重要的整合和使用案例相連結？這會告訴我們 AI 對我們在市場中的精確定位有多了解。
3.合成提示到引用圖 (SPCM)
- 核心問題：「對於我們的產業而言，哪些特定的內容格式，在哪些特定的領域上，最有可能被 AI 引用？」
- What It Measures：它提供了一個資料驅動的引文藍圖，讓您的內容策略不再需要猜測。它描繪出 AI 認為可引用的來源。
- 我們如何測量它：我們在多個 AI 平台（ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini）上運行了一大組 100 多個受控提示。這些提示包括五種關鍵查詢類型的變異：直接尋找解決方案、比較、以特徵為中心的問題、特定用例問題，以及「替代......」查詢。
- 分析：我們仔細記錄 AI 引用的每一個資料來源。我們在尋找模式：Reddit 是否優先於 G2？部落格上的 listicle 是否優於官方文件？哪一種格式、哪一種網域最常勝出？這張地圖將成為我們的指南，指引我們在何處以及如何發佈內容，以獲得最大的 AI 能見度。
4.分散式實體存在分數 (DEPS)
- 核心問題："在法律學家形成理解的第三方數位生態系統中，我們的品牌有多「存在」和權威？"
- 衡量內容：此 KPI 評估您的 分散信任度。AI 模型引用共識，而不僅僅是所有權。如果七個可靠、獨立的資源都提到您的工具是一個解決方案，那麼 AI 引用您的可能性就會大得多，即使您自己網站的內容只是一般。
- 我們如何衡量：我們尋找：
- 真實使用者在 Reddit 評論中的真實提及。
- 人們在 X (Twitter) 上討論從競爭對手轉換到您的工具的對話。
- 您的整合或用例內嵌於第三方文件、範本中。
- 分析：我們追蹤這些高品質、分散式提及的頻率，然後將其與這些相同來源被 AI 工具引用的頻率相關聯。這會給我們一個分數，代表您的品牌在自己網站以外的權威性。
結論：新時代的新測量堆疊
這四項 KPI 提供前瞻性的策略檢視，讓您了解品牌在 AI 驅動的新搜尋領域中的真正影響力。Google Search Console 中的傳統指標是被動式的，而這些 GAIO KPI 則是預測性和 「可訓練 」的。它們允許您超越對流量資料的簡單反應，開始主動塑造下一代搜尋引擎如何感知和推薦您的品牌。
這是 SEO 新的策略堆疊。它需要更複雜的方法，但正如我們與客戶所證明的，其結果比單靠傳統方法更快、更持久。
