如何让您的应用在 ChatGPT 和 LLM 搜索中被发现

在用户到达应用商店或 Google Play 之前，AI 搜索正在创造一个新的应用发现层。对于应用营销人员而言，机会不在于取代 ASO，而在于理解 LLM 如何评估应用、它们信任哪些信号，以及这将如何改变“可发现性”的含义。

在我们最近的研讨会 《如何让您的应用在 ChatGPT 和 LLM 搜索中被发现》 中，我们与来自 Reddit 和 Yodel Mobile 的专家讨论了应用营销人员现在可以采取的行动。参会者认为这些 insights 对于准备应用的 AI 可见性策略非常有用，因此我们想在这里分享。在这里查找更多信息。

虽然对 AI 驱动的应用发现的兴趣正在迅速增长，但大多数应用团队仍处于理解和采取行动的早期阶段。

从 AppTweak. 的研讨会调查中可以看出，虽然兴趣在增长，但大多数应用营销人员在 2026 年的 AI 可见性之旅仍处于早期阶段：34% 尚未开始，31% 正在研究方案，29% 正在制定策略。仅有 6% 的人表示已经实施了相关策略。

这创造了一个明确的机会。随着 AI 驱动的发现成为用户旅程中更重要的一部分，现在就开始建立理解和策略的团队将在市场成熟时占据更有利的位置。

应用发现正在向商店之外扩展

多年来，主流的应用发现路径相当直接。用户知道自己想要一个应用，前往应用商店，搜索关键词或品牌，并在那里评估结果。

这一旅程正开始碎片化。

如今，越来越多的用户首先在商店之外明确意图。他们会询问 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 或 AI 驱动的搜索体验，针对特定需求应该使用哪款应用。只有在获得一份简短清单后，他们才会打开应用商店或 Google Play 来评估屏幕截图、评论、价格和匹配度。

应用商店仍然是主要的转化环境。但它们不再总是用户决定哪些应用值得考虑的首选之地。 用户研究越来越多地从上游的 AI 引擎搜索开始，这些引擎不仅会考虑应用元数据，还会考虑网络搜索、社区和评论。 这种转变至关重要，因为它改变了“考虑”开始的环节。

虽然这种转变在 AI 搜索引擎中最为明显，但应用商店的搜索算法在解释意图和上下文方面也变得越来越出色。如需深入了解，请阅读 《AI 如何改变应用商店搜索的相关性》。

LLM 如何评估和呈现应用

基于 LLM 的发现与传统的应用商店搜索或经典 SEO 不同。它较少关注精确的关键词匹配，而更多地关注模型是否能将您的应用理解为解决用户问题的可靠方案。

在 AppTweak. 的内部 AI 时代可发现性研究中，我们将此描述为“意图优先”系统。AI 引擎解释用户试图做什么，从多个来源检索相关信息，并根据不同选项与该意图的匹配程度综合得出答案。它们不单纯依赖热度信号。相反，它们倾向于呈现描述清晰、有各方来源支持且与用户请求高度契合的应用。

LLM 从问题出发，而非关键词

当有人询问“最适合学生的记账应用”时，模型不仅是在扫描包含“记账”和“学生”字样的应用，它还在试图解释提示词背后的任务。

用户实际在寻找什么？

一个简单的开支记录器？
一个财务规划工具？
免费的东西？
对新手友好的东西？
专为大学生活设计的东西？

这就是为什么 LLM 可发现性更接近推荐逻辑而非排名逻辑。系统首先解释用户的意图，然后评估哪些应用最符合该需求。只有在那之后，LLM 才会生成推荐。

您的应用需要先被纳入考虑，才能被 LLM 推荐

研讨会讨论中一个非常有用的区分是：在 LLM 环境中，AI 可见性通常取决于您的应用最初是否被视为一个相关的选项。

在应用被推荐之前，它需要被视为该提示词的一个合理选项。这取决于您的应用在模型可以访问或检索的来源中，是否始终与相关的用例相关联。

在实际操作中，这意味着您的应用需要在多个来源中得到清晰且一致的呈现：

• 您的公司网站和自有内容
• 您的应用商店详情页（描述和可见内容）
• 社区讨论
• 评论和对比内容
• 编辑内容和媒体报道（新闻文章、“最佳应用”列表等）

这些来源充当了 LLM 在生成推荐时可以检索、对比和综合的证据。 您的应用在这些来源中与特定问题的关联越一致，就越有可能作为相关选项被呈现。

由于这些信号因模型、类别和来源而异，因此您的应用可见性并没有单一的静态视图。开始了解您的应用目前如何呈现的最实际方法，是直接在不同的提示词和平台下进行检查。

然而，许多应用营销人员尚未积极开展这项工作。

我们的研讨会调查清楚地突显了这一差距。虽然 33% 的受访者检查过一两次应用的可见性，但仅有 27% 的人表示经常这样做。与此同时，29% 的人从未检查过。

如果不积极检查您的应用在 ChatGPT 或 Perplexity 等工具中的呈现方式，就很难了解您出现在哪里、哪些竞争对手被优先推荐，以及哪些来源影响了这些结果。这就是为什么第一步是建立对应用当前呈现方式的可见性。

应用商店信号如何影响 LLM 推荐

虽然 LLM 从广泛的来源中提取信息，但您的应用商店详情页仍然发挥着关键作用——尤其是因为它提供了关于应用功能的结构化、高可信度信息。

应用商店详情页并不总是被 LLM 直接检索，但它们有助于塑造应用在全网的呈现方式，并通过训练数据或检索被理解。

根据我们的早期观察，以下是应用商店呈现的不同元素如何影响 LLM 推荐的方式。

请注意，LLM 依赖于公开可用的文本内容，而非隐藏字段或应用商店内部数据。

虽然您的应用商店详情页有助于强化对应用的理解，但它本身很少是 LLM 可见性的主要驱动因素。 LLM 推荐通常由更广泛的网络和社区信号塑造。即便如此，清晰且结构良好的应用商店详情页对于转化仍然至关重要，因为用户在安装前仍依靠它来评估和验证应用。

为什么社区讨论如此重要

研讨会的一个观点是：在线社区在应用呈现方式中发挥着超乎寻常的作用，尤其是当用户提出对比性或推荐类问题时。

这并不奇怪。当查询具有主观性或上下文相关性时，LLM 特别擅长综合讨论丰富、观点丰富的内容。诸如“最适合新手的跑步应用”或“最适合严肃关系的约会应用”之类的推荐提示词并非纯粹的事实，它们需要有理有据的判断。

这就是社区的价值所在。它们给模型提供的不仅仅是提及，还有上下文。

例如，在 Reddit 上，一个宽泛的“新手跑步”讨论会呈现 Strava、MyFitnessPal 和 Nike Run Club 等热门应用。但一个更具体的“从零开始 5 公里”社区则呈现了一组不同的应用，因为潜在的用户需求更窄、更针对新手。

区别在于应用如何与特定的用户需求相关联，而不仅仅是它们的受欢迎程度。每一次讨论都强化了应用与特定用例之间的不同关联。在宽泛的类别中，知名应用往往占据主导地位。但在更具体的语境下，不同的应用可能会脱颖而出，因为它们与该特定需求契合度更高。

教训是：细微差别很重要。与宽泛类别相关的应用并不总是与该类别内特定意图相关的应用。对于 LLM 而言，这意味着推荐是由应用与特定用例的关联清晰度塑造的，而不仅仅是其知名度。

早期信号告诉了我们什么

虽然现在还处于早期阶段，但在 LLM 如何呈现应用推荐方面，一些信号已经变得清晰。

1. 应用商店排名与 AI 可见性不是一回事

虽然强大的应用商店排名可以间接帮助 AI 可见性（因为它通常与更广泛的品牌知名度、更多评论、更多编辑提及和更多网络报道相关），但它不是 LLM 可发现性的直接指标。我们观察到，某些应用在 AI 生成的答案中出现的频率不成比例地高，且应用商店排名与 AI 可见性并不完全对应。

如果应用的定位模糊，或者更广泛的网络没有将其与特定用例强力关联，那么即使该应用在商店中排名很高，在 LLM 答案中仍可能呈现得断断续续。 相反，如果一个较小或更分众的应用与特定问题有更清晰、更有据可查的关联，它可能会频繁出现在 AI 生成的推荐中。

2. 并非所有提及都等价：深度和信任往往比数量更重要

许多营销人员本能地询问提及量是否是核心。更有用的答案是：数量有帮助，但信任能让推荐持久。

从研讨会讨论中，一个重要的观察是：历史悠久、讨论丰富的帖子往往比全新的促销内容看起来更值得信赖。这不仅是因为它们存在时间长，还因为它们展示了分层的对话、分歧、后续跟进以及随时间积累的验证。

在 AI 环境中，这很重要。一个具有深度、细微差别和真实人类权衡讨论的帖子，比浅薄的促销提及能为模型提供更多有据可查的素材。

这对于发展迅速且希望新功能反映在 AI 驱动结果中的应用构成了挑战。与其试图取代现有的对话，更有效的方法可能是参与其中——在现有讨论的背景下构建新功能，从而在已建立、受信任的叙述基础上进行构建，而不是从零开始。

这反映了我们 AI 可发现性研究中的一个更广泛原则：AI 引擎更喜欢有根据、具体且易于推理的内容，而非模糊、纯粹的促销材料。

3. 结构化、意图契合的网络内容更易于被 LLM 重用

另一个早期信号是，LLM 友好型内容格式（尤其是发布在网上的内容）往往具有高度结构化

易于 LLM 检索和综合的常见格式包括：

• 问答页面
• 对比
• 最佳列表
• 问题解决方案页面
• 清晰的优缺点
• 围绕一个明确意图编写的页面

这些格式之所以有效，是因为它们清晰地将内容映射到特定的用户意图，使 LLM 更容易提取和重用相关信息。

这并不意味着每个品牌都应该急于发布平庸的“前 10 名应用”列表文章。它的意思是，当内容围绕用户问题清晰组织并以直接、事实性的语言编写时，AI 引擎更容易检索、解释和综合。

4. 重要的来源因类别和受众而异

研讨会中最好的实践建议之一是：没有适用于每个应用类别的单一来源策略。不同的垂直领域从不同的生态系统中提取信息。不同的模型也依赖于不同的来源组合。而且，重要的界面可能会根据您的受众而有所不同。

例如：

• 年轻受众可能更倾向于直接使用社交媒体和 AI 助手
• 年长受众可能会通过浏览器中 AI 驱动的搜索体验遇到应用发现
• 电商风格的推荐模式可能更多地从 UGC 和评论生态系统中提取信息
• 某些提示词可能更青睐编辑和对比内容
• 其他提示词可能更青睐社区

应用营销人员现在可以做些什么来提高 AI 可见性

尽管目前还处于早期阶段，但率先行动以提高应用 AI 可见性的应用营销人员将获得竞争优势。以下是您现在可以做的事情。

1. 从审计 LLM 如何理解您的应用开始

在更改文案、网站或元数据之前，先看看 ChatGPT、Claude、Gemini 和其他 AI 搜索引擎已经如何呈现您的应用。

哪些提示词会引出它？
哪些提示词不会？
哪些竞争对手出现得更频繁？
引用了哪些来源？
这些来源是社区、品牌页面、评论页面、对比页面还是应用商店页面？

这是基础性的一步，因为在了解您所在类别的来源模式之前，您无法改善 AI 可见性。

2. 围绕应用解决的问题进行定位

在 LLM 搜索中，仅靠侧重功能的文案往往是不够的。思考用户如何与 ChatGPT 等工具互动；他们用自然语言描述自己想做的事情。

如果您的应用在网站、应用商店页面、社交内容和社区呈现中的描述各不相同，模型将其与特定需求关联的信号就会变弱。 如果这些来源围绕您解决的用户问题重复一致的框架，您被推荐的可能性就会增加。

3. 将社区参与视为一种可发现性投入

许多应用团队仍将社区主要视为品牌或支持渠道。在 AI 驱动的发现中，它们也正在成为推荐层的一部分。

这并不意味着要在社区中大量发布促销垃圾信息。这意味着要出现在真实讨论已经发生的地方，了解未被满足的需求，在适当的时候纠正过时的认知，并真诚地做出贡献。

关于社区参与最强有力的专家建议是：先提供帮助。 这不仅是良好的社区行为，也更有可能创造出 AI 搜索引擎随后可以重用的那种持久、值得信赖的讨论。

AI 可见性始于意图，而非排名

最重要的转变之一是停止像对待应用商店或 SEO 中的经典排名问题那样思考 LLM 可发现性。

相反，应用营销人员应该问：“针对哪些用户意图，我的应用是一个可靠的答案？”

这种框架更好地反映了 LLM 系统的工作方式。它们不只是对固定的应用索引进行排名。它们通过结合来自多个来源的信号，并根据用户的请求选择它们能够合理支持的选项来生成推荐。

在实践中，这意味着可见性较少关乎排位，而更多关乎关联。

因此，关于 AI 可见性，更有用的问题是：

• 在何处，我们的应用被清晰地理解为解决特定问题的正确方案？
• 在何处，它被提及但未与明确的用例强力绑定？
• 在何处，它在相关对话中完全缺失？

这些问题将有助于建立您的 AI 可见性策略。

结论：ASO 仍然重要，但发现旅程正在扩展

AI 搜索并非在取代 ASO。它是在扩展其周围的发现旅程。

用户仍然从商店安装。应用商店页面仍然重要。转化仍然重要。但进入考虑范围的路径正在改变。因为 AI 搜索引擎、社区和搜索体验正日益塑造哪些应用最初会被评估。

因此，应用可发现性正变得更加分布式、更加意图驱动，并且更加依赖于您的应用在各个来源中被理解的清晰程度。

对于应用营销人员而言，这意味着目标不再仅仅是“可搜索”，而是“可推荐”。

而这始于与正确的用户意图建立清晰的关联。

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