TL;DR
- AI 评分 测量了语言模型对您的品牌使用的语气（积极、消极或中立）
- 跨平台跟踪 根据大型 AI 平台（如 ChatGPT、Claude、Perplexity 等）监测您的品牌 sentiment
- 使用专业工具 如 Semrush Enterprise AIO 监测品牌提及和对 AI 平台的 sentimet
- 通过实体优化、结构化数据和内容创作改善您的品牌
- 持续监测 因为 AI 训练数据和响应会迅速演变
什么是 AI 品牌情感
AI 品牌情感是对语言模型根据其训练数据（即它发现的在线内容）对品牌表现出的积极、消极或中立语气的分析。
AI 找到的关于您在线的情感是它用来反映您的品牌的语气，当它在回答问题时提到您的品牌。例如，如果它找到 Reddit 上的好评和积极评论，它可能会以积极的方式提到您的品牌。
传统的情感分析跟踪明显的提及和意见，而 AI 品牌情感测量了语言模型对品牌在其响应中的语气、上下文和位置。它深入了解 AI 系统如何合并所有这些信息，并将它们呈现给询问相关问题的用户。
不同的 LLM 可能会以不同方式提到您的品牌，即使是相同的问题。您需要监测跨大型 AI 平台，包括：
- Google AI Overviews
- ChatGPT
- Claude
- Perplexity
- Microsoft Copilot
- Gemini
为什么这对 Search、声誉和转化很重要
AI 生成的响应影响您商业的三个关键领域：
搜索可见性： AI 工具如 Google AI Overviews、Perplexity 和 ChatGPT 搜索 increasingly influence 人们如何发现品牌。您的品牌在这些系统中的情感有助于确定当且仅当您出现在 AI 生成的答案中时。
品牌声誉： AI 系统从网上合并信息，形成对您的品牌的意见。这 AI 形成的看法就分享给了数百万用户，基本上创建了独立于传统社交媒体和评分平台的一层声誉管理。
购买决策： 当潜在客户询问 AI 系统关于产品推荐或行业洞察时，AI 生成的响应中您的品牌的情感直接影响您的流程。负面或缺乏存在可能会导致合格leads 丢失，而积极的位置可以驱动大规模增长。
为什么测量您的品牌情感很重要
AI 对您的品牌的看法对您的商业有着巨大的影响。以下是为什么：
- 客户开始信任 AI 建议更多于传统广告。 Attest 研究发现，已经使用 AI 的消费者中有约 41% 的人认为他们更信任 Gen AI 搜索结果，而不是付费搜索结果。此外，在已经使用 AI 的消费者中，有 60% 认为他们的使用会在六个月内增加。所以，您希望 LLM 以积极方式呈现您的品牌。
- AI 响应超出了单一购买决策中的行业看法。 根据 Siege Media + Wynter 的研究，57.4% 内容营销人员正在使用 AI 工具写内容。您不想使用 AI 生成的见解创建的内容，在这些内容中您的品牌表现得糟糕。
- 您可以从行业趋势和定位方面获得宝贵的见解。 监测 AI 系统讨论您的行业有助于您保持跟上行业叙述、竞争动态和市场趋势。你会能够看到哪些因素 AI 模型优先考虑评估公司时，哪些行业挑战他们强调，以及市场领袖如何被定位。
- 你可以更了解你的理想客户资料和观众偏好。 监测您的品牌在 AI 方面的情感有助于您看到与不同受众段落相应的哪些方面最能让您的业务产生共鸣。例如，您可能会看到 AI 系统始终强调您的客户服务，或您公司“关于”页面中描述的其他信息。
- 你可以从实体清洁、结构化数据和内容创作优化方面受益。 给 LLM 提供它需要训练数据的来源。给这些模型提供它们喜欢的内容会让它们更愿意呈现您的品牌。
如何改善您的品牌情感
改善语言模型对您商业的看法意味着影响这些模型所依赖的数据来源。在以下五项策略中，您可以使用它们来优化 LLM 平台上您的品牌的情感。
1. 确保实体清洁
清理、结构化和一致的实体信息是您的品牌在 LLM 中的情感的基础。确保您的品牌名称、关键执行官、产品和公司信息在所有数字接触点上都是一致的。
更新 Google 知识面板、维护 Wikipedia 条目，并且保证新闻稿使用相同的术语。使用结构化数据，确保 AI 系统可以轻松提取这些信息而不会出现解释偏见。
2. 提供 LLM 训练所需的来源
确定 AI 模型经常引用的高权威来源，并确保您的品牌在这些位置上都有积极的存在。包括维护强大 LinkedIn 个人资料、贡献到行业杂志以及在可信新闻来源中获得报道。
监测哪些源 AI 系统提及您的品牌或你的行业。如果竞争者在这些高权威来源中更频繁出现，请开发内容策略以增加您在同样的平台和出版物中的存在。
3. 编写 LLM 喜欢引用的内容
创建专门为 AI 生成的见解而设计的内容。使用直接语言、引用的来源并且结构化清晰，以便 AI 系统可以轻松提取。
开发综合资源页面、行业指南和研究报告，AI 系统可以利用它们来回答与您的行业相关的问题。当 LLM 需要有关您的行业的权威信息时，您希望您的内容是首选。
然而，确保您也为人类编写内容。它应该是人类会想要阅读的。
4. 控制您的联系方式和“关于”信息
AI 系统经常将联系方式提及，当用户询问如何联系公司（尤其是那些有客户服务）时，因此维护准确专业的联系方式至关重要。
优化您的公司的“关于”页面、执行官简介和媒体包，以便 AI 系统可以轻松提取并在响应中呈现您的品牌。
5. 利用反馈循环
监测对您的品牌的 AI 提及，并找出它们如何呈现您的公司的模式。当您发现负面或不准确的信息时，请回溯到源头并解决潜在问题。AI 训练会随着时间推移改善，因此纠正原始内容将改善后续的响应。
与 AI 平台提供的反馈机制互动。如果可用，某些系统允许用户评分响应质量，这可能会影响未来训练。
开始测量您的品牌情感
LLM 品牌情感现在是声誉管理的一个关键组成部分。随着 AI 的继续影响客户发现并评估企业的方式，了解您商业在这些平台中的定位至关重要。
越早主动监控和优化您的品牌在 LLM 平台上的情感，就越有可能抓住合格leads 并建立更强大的存在。这批竞争者忽视了这个新渠道，将会失去可见性给那些理解如何影响 AI 训练并响应的竞争者。
企业需要全面的仪表板来监测跨多个 LLM 平台的 sentimet、与竞争对比和识别在规模上优化机会。 Semrush Enterprise AIO 提供了必要的竞争力和详细分析以维持您的商业在 LLM 响应中的领导地位。
准备检查 AI 平台当前如何呈现您的品牌吗？开始监测您商业的情感，并将这些见解转变为可衡量的增长。使用 Semrush Enterprise AIO 开始优化您的品牌在 LLM 平台上的情感并抓住这些机会。
