如何衡量应用的 AI 可见度并证明其影响

用户不再仅仅是在应用商店中浏览或输入关键词进行搜索。越来越多的人开始询问 ChatGPT、Gemini 或 Claude 等 AI 工具，他们应该下载哪款应用或游戏。

这创造了一个新的发现层，应用营销人员需要了解这一层并针对其进行优化。

但您无法优化您无法衡量的东西。

如果您不知道您的应用是否出现在 AI 生成的答案中、被推荐的频率如何，或者它是如何定位的，您就无法改进它。

在本指南中，我们将详细分析为什么要衡量应用的 AI 可见度、如何以结构化的方式进行衡量，以及如何将其与实际业务影响联系起来。

核心要点

什么是应用的 AI 可见度

其核心是， AI 可见度是指您的应用在 AI 生成的答案中出现的频率和表现。

在 AI 生成的答案中，您的应用主要可以通过两种方式显示：

• 提及 (Mentions)：您的应用被指名为推荐对象
• 引用 (Citations)：您的应用、网站或内容被引用为来源

提及是推动知名度的关键。 如果您的应用包含在答案中，您就进入了用户的考虑范围。如果您没有被提及，您就是不可见的。

另一方面，引用是推动流量的关键。 它们为用户提供了点击并了解更多信息的途径。但与传统的应用商店搜索不同，用户通常不会点击任何内容。他们阅读答案，提出后续问题，并在 AI 对话中形成自己的理解。一旦他们下定决心，就会打开应用商店并下载推荐的应用。

这就是我们所说的零点击环境。这意味着可见度不再仅仅是为了驱动流量。它关乎赢得提及，并确保您的应用得到正确且积极的描述。

为什么要衡量应用的 AI 可见度

AI 正在成为人们发现应用的关键方式，因此了解您的应用在何处以及如何显示至关重要。

• 发现方式正在向应用商店之外演变。 人们越来越多地向 ChatGPT 和其他 AI 工具寻求推荐，而不是浏览应用商店或搜索结果。如果您的应用没有出现在这些答案中，那么在这个不断增长的发现渠道中，您就是不可见的。
• 这不再仅仅关乎排名，而是关乎被推荐。 在 ASO 或 SEO 等传统渠道中，您竞争的是位置。排名越高，被看到的机会就越大，但即使您不在顶端，您仍然有机会被发现。AI 的运作方式则不同。AI 工具通常只推荐少数几个应用，而不是显示一长串选项。因此，问题从“我们的排名有多高？”转变为“我们是否被包含在内？” 成为答案的一部分远比排名的边际提升重要得多。
• AI 塑造认知，而不仅仅是流量。 AI 不仅仅推荐应用，它还描述应用。这些描述在用户接触您的应用之前就塑造了他们对应用的认知。
  
  这意味着 AI 不仅在驱动可见度，还在积极塑造您的应用以什么著称，以及您与竞争对手的对比情况。

先发优势：为什么现在是开始的最佳时机

AEO（回答引擎优化）或 GEO（生成式引擎优化）仍处于早期阶段。特别是对于应用营销人员而言。

在最近的一次网络研讨会中，我们询问了 200 名应用营销人员，关于优化应用在 AI 搜索中的可见度，他们目前处于什么阶段：

• 34% 尚未开始
• 31% 仍在调研
• 29% 正在制定策略
• 仅有 6% 已有相关措施

大多数团队仍在探索中。这意味着目前还没有明确的最佳实践，也没有衡量或报告表现的标准方法。

但现在就开始的团队正在逐渐建立自己对 AI 推荐如何运作、什么会影响可见度以及它如何与表现挂钩的理解。 这就是目前的领先优势：比别人更早地学习。 如果您现在就开始测试，您就能在竞争变得更加激烈之前，了解哪些方法奏效并建立内部知识储备。

如何衡量应用的 AI 可见度

为什么不应该通过手动提示词来衡量 AI 可见度

衡量 AI 可见度并不像向 ChatGPT 问几个问题并查看您的应用是否出现那么简单。用户会以多种不同的方式表达相同的意图，而措辞的细微变化可能会导致不同的答案。您在一次提示词中看到的内容只是一个快照，而不是可见度的全面视图。

为了正确衡量 AI 可见度，您需要一种结构化的方法，查看广泛的提示词集，并跟踪您的应用在这些提示词中随时间推移的出现情况。

这就是专用 AI 可见度工具发挥作用的地方。它们不是逐个检查提示词，而是定期（每天或每周）跟踪大量提示词，为您提供关于您出现的频率、定位以及演变情况的一致视图。

如何使用 AppTweak. 衡量应用的应用 AI 可见度

AppTweak. 发布了一个全新的 AI 可见度平台。它是首批专为应用和游戏构建的工具之一，旨在反映用户实际搜索和发现应用的方式。

其中的关键部分是我们如何定义提示词。AppTweak. 不跟踪随机查询，而是基于真实用户意图构建提示词。这些意图代表了某人寻找像您这样的应用的不同原因。

例如，一款健身应用可能与以下意图相关联：

• 跟踪锻炼
• 增肌
• 在家保持活力
• 改善整体健康

每个意图随后都会扩展为多个提示词变体，反映用户在与 AI 工具互动时自然表达问题的方式。

通过这种方式结构化提示词，您可以衡量您的应用在整个使用场景中的表现。这使得数据更加可靠且更易于采取行动。

您不再是问“我们是否在这个提示词中出现了？”，而是可以回答：

• 我们在哪些意图或使用场景中是可见的？
• 我们在哪里缺失了？
• 在这些意图中，我们与竞争对手相比如何？

跟踪哪些指标来衡量应用的 AI 可见度

要在 AppTweak. 中衡量您的 AI 可见度，您可以利用以下指标：

• AI 可见度评分：一个高层级的视图，显示您的应用在所有跟踪意图中的可见程度。它汇总了您被提及的频率，为您提供清晰的基准，并使跟踪长期进度变得容易。
• 意图覆盖率：这显示了您的应用出现的位置。它帮助您了解您在哪些使用场景中是可见的，以及在哪里缺失了。在实践中，这通常是最大的机会所在。
• 位置：一个汇总指标，用于了解您的应用在针对特定意图的 AI 生成答案中出现的位置。
• 情感倾向：这显示了 AI 在特定意图中对您的应用的描述有多积极。

如何衡量 AEO 或 GEO 对应用的影响

衡量 AEO（AI 引擎优化）或 GEO（生成式引擎优化）的影响与衡量 ASO 或 SEO 根本不同。

在传统渠道中，模型相对清晰。用户搜索，点击结果，然后下载或转化。您可以跟踪该路径，归因结果，并据此进行优化。

AI 改变了这一工作流程。

用户不只是点击结果。他们提出问题，获得答案，提出后续问题，并逐渐形成决策。然后他们访问应用商店并搜索特定的应用或游戏进行下载。这使得归因变得更加困难。 AI 搜索更像是一个辅助渠道，而不是最终点击渠道。

因此，您不能依赖单一指标或清晰的归因模型，而需要结合不同的信号来了解其影响。

直接信号

直接信号帮助您了解流量和下载量如何直接受到 AI 的影响。它们虽然不能提供完整的图景，但能帮助您验证 AI 可见度是否正在转化为真实的后续操作。

• AI 可见度评分：这是您跟踪应用在 AI 生成答案中可见程度的顶级指标。AppTweak. 的 AI 可见度评分汇总了您的应用在一组结构化的提示词和意图中被提及的频率。与流量指标不同，这本身不是一个结果，而是对您在 AI 中存在感的直接衡量。跟踪此评分随时间的演变，可以让您清楚地看到您的可见度是在增加还是在减少。
• 来自 AI 相关引荐来源的流量和下载量：您可能会在应用商店管理中心看到来自 ChatGPT、Claude、Gemini 等来源的引荐流量。对于许多人来说，这部分流量目前还很小，但长期跟踪和监控是有意义的。这些来源的增长可以作为一个早期指标，表明您的应用在 AI 生成的答案中出现的频率更高了。

间接信号

在大多数情况下，AI 不会作为独立的引荐来源出现在您的分析中。相反，它的影响体现在对应用需求的演变上，尤其是通过搜索。

最有效的跟踪信号包括：

• 品牌关键词表现。 如果您使用 AppTweak.，请跟踪品牌关键词（如应用名称、常见拼写错误和品牌变体）的搜索量、最大覆盖范围和表现。这有助于您了解在 ChatGPT 中发现您的应用后，是否有更多用户在主动搜索它。
• 来自应用商店搜索的流量和下载量：在 App Store Connect 和 Google Play 控制台中监控来自搜索的流量和下载量。当用户通过 AI 发现您的应用时，他们通常不会直接点击。相反，他们会记住名称并在 App Store 或 Google Play 中搜索。这种行为表现为来自搜索的下载量。
• 应用商店搜索的转化率：来自 AI 推荐的用户通常在决策过程中走得更远，这可能导致比其他渠道更高的转化率。应用商店搜索转化率的提高可能表明更多的人在 AI 生成的答案中找到了您的应用。

就其本身而言，这些指标并不能解释 AI 搜索对应用下载量的影响。但当搜索驱动的下载量随着品牌关键词需求和 AI 可见度评分同步增长时，这就成为了一个强有力的信号，表明更多用户正在通过 AI 发现您的应用。

衡量应用 AI 可见度时应避免的常见错误

以下是衡量应用和游戏 AI 可见度时应避免的最常见陷阱：

• 手动跟踪 AI 可见度：在 ChatGPT 中检查几个提示词可能会给您一个大概的印象，但并不可靠。用户会以多种不同方式表达相同的意图，细微的变体可能导致完全不同的答案。手动检查只是快照，而不是衡量系统。为了正确衡量应用的 AI 可见度，您需要像 AppTweak. 这样能在结构化的提示词和意图集中提供一致视图的工具，以便跟踪可见度的演变。
• 仅关注流量来衡量优化 AI 可见度的影响：AI 的行为不像传统的获客渠道。其很大一部分影响发生在点击之前。如果您只看流量或下载量，就会忽略 AI 如何影响知名度、考虑度和定位。
• 期望完美的归因：AI 不提供清晰的归因。它通常充当辅助渠道，在用户搜索或下载之前影响他们。试图将下载量直接归因于 AI 会导致图景不完整。相反，应关注 AI 可见度和品牌需求之间的模式。

结论

AI 正在改变用户发现应用的方式。如果您想在这个新环境中竞争，您需要洞察您的应用在 AI 生成的答案中是如何显示的，而不仅仅是它在应用商店中的排名。

通过跟踪真实用户意图下的 AI 可见度，并将其与品牌搜索和搜索驱动的下载量等信号联系起来，您可以开始了解这个新的发现层如何影响您的增长。

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