AI Visibility：首个专为移动应用打造的 AI 搜索平台
作者 Georgia Shepherd
AppTweak 高级产品营销经理
— 2 分钟阅读
应用发现正在发生变化。人们越来越多地通过 AI 搜索 寻找新的应用和产品。
当有人要求 ChatGPT 寻找某个应用时，他们会得到针对其需求的直接答案，然后才会前往应用商店。下载决策在他们看到搜索结果之前就已经形成了。
对于大多数应用团队来说，这是一个巨大的盲点。大多数人并不了解 他们的应用在 AI 搜索中是如何被提及的，哪些竞争对手赢得了 AI Visibility，或者 AI 真正理解的应用功能是什么。
直到今天，移动市场还没有可靠的方法来衡量这一点。
核心要点
- AI 搜索正在将应用发现从应用商店转向对话式回答，用户在访问商店之前就会收到建议。
- AppTweak. 的 AI Visibility 是首个专门利用应用级数据而非网络信号来衡量应用在 AI 工具中推荐情况的平台。
- AppTweak. 的 AI Visibility 方法论结合了 10,000+ 个提示词、数千个意图以及源自真实应用商店数据的 200+ 个应用子类别。
- 应用的 AI Visibility 优化需要应用商店元数据、网页内容和外部信号之间保持一致的定位。
新一代应用情报，现已在 AppTweak. 中上线
AppTweak. 的 AI Visibility 是首个专为移动应用生态系统构建的 AI 搜索平台。
它能帮助您了解您的应用在 AI 搜索中如何以及在何处出现，以及与竞争对手相比表现如何——由 10 多年的真实应用商店数据和市场情报提供支持：
- 10,000+ 个提示词，围绕人们在 ChatGPT 中搜索应用的实际方式精心策划
- 1,000+ 个意图，涵盖数百个应用子类别中的全方位用户目标
- 关键指标，用于衡量、比较并随着时间的推移提升您应用的 AI Visibility
让我们以 Calm 为例，看看这在实践中是什么样子的。
AI Visibility 评分
AI Visibility 评分是一个基准分数（0–100），显示与 AppTweak. 中的所有其他应用相比，您的应用被推荐的频率和显著程度。
基于每周运行的数千个提示词，这是一个稳定的信号，您可以长期跟踪，以衡量您的努力在 AI 搜索中取得了怎样的成效。
Calm 的 AI Visibility 评分目前为 89，使其在 AI 驱动的发现中属于可见度较高的应用。
意图表现
意图 是用户转向 AI 寻找应用的具体原因。它不是关键词或主题，而是一个 目标。
“养成规律的冥想习惯”、“更快入睡并放松”。这些代表了用户在寻找冥想应用时的常见需求，并驱动了不同的推荐。
Calm 在“减轻压力和焦虑以保持冷静”这一意图上表现出色。当用户通过提问（提示词）表达该意图时，ChatGPT 经常以正面方式提及 Calm。
专家提示
谁与您的应用一起被提及可能会让您感到惊讶。AI Visibility 可以显示在您拥有的意图上被推荐的挑战者，以及那些您从未考虑过要针对的挑战者。
位置图
通过位置图，您可以跨关键意图交叉查看 竞争对手在 AI 搜索中的表现：谁在何处领先、压力在哪里，以及您的下一个机会在哪里。
它将意图可见度映射到情感，因此您不仅可以了解应用在何处被推荐，还可以了解它们被 AI 定位和感知的方式。
AppTweak. 的 AI Visibility 有何不同？
目前大多数跟踪 AI Visibility 的团队都依赖于 为网站而非应用构建 的工具。这些平台通常从您的域名开始，识别您的品牌在整个网络中被提及的位置，并衡量其在 AI 生成的回答中出现的频率。
这种方法对于网络发现效果良好，但应用发现需要特定层级的情报。
AppTweak. 的 AI Visibility 全程围绕 用户如何发现移动应用而构建. 每一个意图、每一个提示词和每一个指标都是针对移动应用生态系统而设计的。
对比：基于 Web 的 AI 搜索平台 vs. 应用的 AI Visibility
| 基于 Web 的 AI Visibility | AppTweak. 应用 AI Visibility | |
|---|---|---|
| 起点 | 您的品牌或域名 | 您的应用市场（AppDNA，200+ 个子类别） |
| 提示词方法论 | 您创建自己的提示词，或平台在读取您的网站后生成提示词 | 基于 10 多年应用商店情报构建的非品牌提示词。每个提示词都映射到特定的用户意图——即驱动人们搜索应用的目标 |
| 跟踪内容 | 域名引用、品牌提及 | 按名称推荐的实际应用，并与真实应用 ID 匹配 |
| 竞争视角 | 品牌——您的顶级 Web 竞争对手 | 在 AI 搜索中与您的应用一起被提及的真实应用 |
提升应用的 AI Visibility：从哪里开始
当我们与应用团队就这一话题进行合作时，每次都会出现一个问题。我该如何提高我的应用在 AI 搜索中的可见度？
Reddit、Yodel Mobile 和 AppTweak. —— 如何让您的应用在 ChatGPT 中被发现
我们仍处于早期阶段，但我们所知道的是，衡量是第一位的。您无法改进您看不见的东西。
今天，AI 驱动的发现处于 ASO 和 SEO 的交汇点（有些人称之为应用的生成式引擎优化，即 GEO）。
以下是我们建议您开始的地方：
- 应用商店元数据。 标题、描述和更新说明现在是 AI 的基础数据，而不仅仅是转化工具。在您的应用商店元数据中，请确保描述了 真实的用户目标。花时间通过更新说明解释应用的变化（“修复错误”是浪费信号）。
- 网络存在感。 确保您有一个 清晰的网页，描述您的应用做什么、面向谁以及解决什么问题。回答“我该如何……”和“这个应用能……”的常见问题解答（FAQ）能为 AI Visibility 增加真正的价值。
- 外部权威。 评论、媒体提及和“X 的最佳应用”文章是 AI 引擎检索到的顶级内容格式；它们塑造了 AI 对您应用的理解和信任。鼓励描述性的 评论。例如，一条写着“这个应用帮我在 10 分钟内入睡”的评论比“喜欢这个应用”的作用大得多。
AI 引擎会在它们能找到的每一个层面上评估您的应用。它们在寻找一件事：一致性。
对自己描述清晰且连贯的应用会获得推荐。如果您的团队在孤立地进行优化，您的 AI Visibility 就会体现出这一点。
衡量您的应用在 AI 搜索中的可见度
我们已经看到 AI 引流流量出现在许多应用的管理中心分析中。虽然量级较小但很稳定——而且 转化率通常很高。来自 AI 推荐的用户已经知道他们想要什么。
问题不在于 AI 驱动的应用发现是否正在发生。而在于您是否拥有衡量并提高其可见度的工具。
通过 AI Visibility，您现在可以获得关于您的应用在 ChatGPT 中如何以及在何处被推荐的 可靠且针对特定应用的情报 关于您的应用在 ChatGPT 中被推荐的方式和位置。
如果您想了解您的应用在 AI 搜索中的表现，我们很乐意为您展示。
应用的 AI Visibility 现已作为 AppTweak. ASO情报的附加组件提供。
常见问题解答
什么是应用的 AI Visibility？
AI Visibility 衡量应用在 AI 生成的回答中被推荐的频率和显著程度。 它反映了当用户向 ChatGPT 等工具寻求解决方案时，您的应用是否会出现。
AI Visibility 取决于 AI 系统对以下内容的理解程度：
- 您的应用做什么
- 它解决了哪些用户需求
- 它与竞争对手相比如何
与应用商店排名不同，AI Visibility 在用户到达应用商店之前就捕捉到了发现过程。 它引入了一个新的获取层级，推荐发生在应用商店搜索之前，并在下载前塑造用户的决策。
像 AppTweak. 的 AI Visibility 这样的平台使团队能够跨用户意图和竞争对手衡量并跟踪这种可见度。
为什么 AI 搜索正在成为应用的关键发现渠道？
AI 搜索正在成为关键的发现渠道，因为用户现在会寻求解决方案并接收直接的应用推荐，而不是浏览商店搜索结果。
这种转变反映了行为上更广泛的变化：
- 发现始于提问，而非应用商店搜索
- AI 工具返回精选推荐而非列表
- 用户通常在访问应用商店之前就做出了决定
早期数据已经显示 ChatGPT 等 AI 工具作为引流来源出现在应用分析中，虽然量级较低，但用户意图更高。
随着这种行为的增长，在 AI 生成的回答中的可见度成为应用获取的关键因素。AppTweak. 的 AI Visibility 帮助团队理解并量化这一转变。
AI Visibility 与 ASO 有何不同？
AI Visibility 侧重于在 AI 回答中获得推荐，而 ASO 侧重于在应用商店内进行排名和转化。
关键区别：
- ASO 针对应用商店内的关键词和转化
- AI Visibility 针对进入商店前的用户意图和推荐
然而，两者都依赖类似的信号：
- 应用商店元数据
- 用户评论和评分
- 外部内容和权威
AI Visibility 通过增加一个 在用户到达应用商店之前影响他们的新发现层级 来扩展 ASO，那些被清晰理解并符合用户需求的应用更有可能获得推荐。
应用 AI 搜索中的意图是什么？
意图是驱动 AI 搜索中应用发现的具体用户目标。 它们代表了用户想要实现的目标，而不是他们输入的关键词。
示例：
- “更快入睡”
- “自动跟踪支出”
- “找一个严肃的交友应用”
AppTweak. 的 AI Visibility 从真实的应用商店数据中推导意图，确保它们反映了整个类别中真实的用户需求。
跟踪意图表现有助于团队：
- 识别他们在 AI 搜索中主导了哪些 需求
- 发现竞争对手获胜的 差距
- 使 信息传递 与真实用户目标保持一致
AppTweak. 如何衡量 AI Visibility？
AppTweak. 使用由意图、提示词和应用级匹配组成的结构化系统来衡量 AI Visibility。
该过程包括：
- 使用 AppDNA（200+ 个子类别）映射应用市场
- 基于真实应用商店数据定义相关意图
- 为每个意图生成多个提示词
- 在 AI 搜索中定期运行提示词
- 使用应用 ID 将回答与真实应用进行匹配
该方法产生稳定的指标，例如：
- AI Visibility 评分
- 情感评分
- 竞争定位
它确保了反映真实发现动态而非一次性查询的公正结果。
哪些工具可以衡量应用的 AI Visibility？
只有专为移动生态系统构建的专业工具才能准确衡量应用的 AI Visibility，因为大多数现有平台都是为网站设计的。
基于 Web 的 AI Visibility 工具：
- 跟踪域名引用和品牌提及
- 侧重于网站内容和 SEO 信号
- 不显示 AI 回答中实际推荐了哪些应用
针对特定应用的工具（如 AppTweak.）：
- 跟踪按名称推荐的真实应用，并与应用商店 ID 匹配
- 使用非品牌提示词，反映用户实际搜索应用的方式
- 映射 同一应用市场内竞争对手的可见度
AppTweak. 的方法建立在：
- AppDNA，对 200+ 个应用子类别进行细粒度分类以构建市场结构
- 意图映射，源自真实应用商店数据，反映用户下载应用的原因
- 10 多年的应用商店数据和市场情报，捕捉应用如何竞争
这种结合能够提供更 可靠的 AI 驱动应用发现视图，帮助团队以通用 Web 工具无法做到的方式衡量可见度并识别差距。
谁应该管理 AI Visibility（SEO vs ASO）？
AI Visibility 应由 SEO 和 ASO 团队协作管理，因为它影响从网络发现到应用商店转化的整个漏斗中的用户获取。
AI 搜索跨越了整个应用获取漏斗：
- 网页内容和品牌存在感影响 AI 对您应用的理解
- AI 生成的回答决定了推荐哪些应用
- 应用商店页面驱动最终转化和下载量
典型角色：
- SEO 团队： 管理网络存在感、内容和外部可见度信号
- ASO 团队： 管理应用商店元数据、定位和转化优化
团队通常应如何协作：
- SEO 和 ASO 团队 共同分析 AI Visibility 数据，以了解应用在不同用户意图下是如何被推荐的
- SEO 团队 优化网页内容、落地页和外部权威，以影响 AI 的理解
- ASO 团队 使应用商店元数据、素材和信息传递与相同的用户意图和定位保持一致
- 两个团队 共同为获取策略做出贡献，包括营销活动、内容和定位决策
AI Visibility 要求在所有层面上保持一致的信息传递。随着 AI 驱动的发现不断演变，SEO 和 ASO 之间的区别将继续模糊，使得共同所有权变得至关重要。
应用团队如何提高 AI Visibility？
提高 AI Visibility 需要围绕清晰的用户需求和一致的定位来调整所有内容信号。
优化的关键领域：
- 应用商店元数据： 描述用户成果，而不仅仅是功能
- 网络存在感： 创建回答用户问题的页面和常见问题解答
- 外部权威： 生成详细的评论和第三方内容
AI 系统会优先考虑那些在元数据、网页内容和外部来源中始终传达相同价值主张的应用。
像 AppTweak. 的 AI Visibility 这样的工具可以帮助团队了解他们的应用在 AI 搜索中的可见位置，并将这些 insights 直接连接到 ASO 和获取策略。
更多产品更新, 人工智能 (AI)相关文章
