实体搜索引擎优化：如何在人工智能搜索中建立数字品牌知名度

过去20年，SEO的全部意义就在于优化网站上的页面。

现在它的范围已经远远超出了那一步。

人工智能搜索的视野远不止于你的网站。它会搜索到你的品牌出现在的任何地方——评论、Reddit 帖子、YouTube 视频、新闻报道和产品列表中。

你的网站仍然是你的大本营。

但现在，你的品牌曝光度取决于人工智能系统在网络上理解和连接你的品牌的清晰度。

这就是实体SEO的用武之地。

这就是你如何建立数字品牌知名度的方法——这是每个企业现在都应该优化的目标。

你即将了解这意味着什么，为什么它很重要，以及如何去做。

AI搜索中的实体是什么？

实体是人工智能理解的基础。

实体是指搜索引擎和人工智能模型可以识别、分类并与其他事物关联的任何“事物”。

人工智能系统生成答案时，并非仅仅从网页中提取关键词，而是提取实体——品牌、产品、人物和主题的结构化表示——并将它们组合起来构建意义。

我们以电子邮件营销公司 Omnisend 为例。

从人工智能模型的角度来看，Omnisend 不仅仅是一个电子邮件营销网站，它还是一个相互连接的实体网络：

• 品牌本身：Omnisend
• 产品：Omnisend 电子邮件和短信营销平台
• 人物：Rytis Lauris（联合创始人）
• 功能：自动化工作流程、Shopify 集成、短信营销活动
• 使用案例：“欢迎系列”、“购物车遗弃恢复”

以下是大型语言模型（LLM）中实体的（假设）外观：

这些记录成为人工智能回答的基础。

LLM 的功能远不止在页面上查找关键词。它们还会检索实体，将它们放置在向量空间中，并选择最能回答问题的实体。

向量空间详解：这是一种人工智能模型用来理解概念之间关系的数学方法。想象一下一个三维地图，相似的事物聚集在一起。例如，“苹果”这家公司靠近“iPhone”和“蒂姆·库克”。同时，“苹果”这种水果靠近“香蕉”和“果园”。

例如，你可以问谷歌：“对于我的 Shopify 商店来说，最好的电子邮件营销工具是什么？”

你会看到 Klaviyo、Omnisend、Brevo、Mailchimp、Privy 和 MailerLite 等品牌实体被提及。这很合理，因为在人工智能的理解中，这些实体密切相关。

注意：提及的品牌并未链接到网站。这只是构建答案，然后链接到谷歌搜索结果页面 (SERP) 上的品牌名称。

为什么实体比网站更重要

人工智能模型在提供答案时会不断地映射实体之间的关系。

当有人输入“Shopify最佳邮件营销工具”时，LLM（邮件营销专家）会将搜索词拆分，把这一个问题转化为多个相关的搜索词。

想象一下人工智能同时进行大量谷歌搜索的情景。

该系统同时探索“哪些工具可以与 Shopify 集成？”、“哪些工具可以处理弃购购物车？”以及“电子商务商店实际使用哪些工具？”

即使你没有针对原始查询进行优化，你的品牌也可能通过这些途径中的任何一种出现。

传统SEO非常依赖关键词密度和页面权威性。

但人工智能采用的是密集检索，它会在整个网络中寻找语义含义，而不仅仅是页面上的单词匹配。

密集检索详解：人工智能系统关注的是语义，而不仅仅是精确的关键词。即使使用了不同的词语，它们也能找到相关的内容。

一条 Reddit 评论清楚地解释了“我们从 Klaviyo 切换到 Omnisend，因为 Shopify 集成确实有效”，这条评论（假设该模型优先考虑真实讨论）比一个充斥着“最佳 Shopify 电子邮件营销”关键词的页面更有说服力。

人工智能理解实体（Klaviyo、Omnisend、Shopify）与上下文（切换、集成质量）之间的关系。

公关人员一直争取这一刻：没有链接的提及仍然有效。

长期以来，我们一直痴迷于将反向链接视为搜索引擎优化的通行货币。

但人工智能系统能够识别品牌何时与相关话题一起被提及，并将这些视为关联信号。

因此，当 Patagonia 出现在气候文章中但没有超链接时，当 Notion 出现在 Reddit 的生产力讨论中时，当你的品牌在播客文字稿中被提及时——所有这些都增强了你在人工智能理解中的存在感。

下面这个真实例子让我彻底明白了这一点：

微软 OneNote 经常在人工智能推荐的“笔记工具”中名列前茅。

在 ChatGPT 中：

困惑中：

在谷歌人工智能概览中：

但 Evernote 在 Google 搜索“笔记工具”时占据了排名第一的位置。

为什么？

OneNote 与微软生态系统的深度集成意味着它在生产力讨论、企业软件对比和 Office 教程中经常被提及。这在人工智能训练数据中形成了密集的实体关系。

相比之下，Evernote 则专注于 SEO，并获得了强大的反向链接，在传统搜索排名中占据主导地位。

实体如何获得认可

那么，谷歌（以及其他人工智能系统）究竟是如何知道 Omnisend 是一个电子邮件营销平台，而不是一个冥想应用程序之类的东西呢？

答案在于结构化数据、人类对话和模式识别的交汇点……而且是大规模的。

实体数据库和产品目录

谷歌维护着他们所谓的知识图谱和购物图谱。

其他人工智能系统也有类似的实体数据库，只是名称不同。

思路是一样的：建立庞大的数据库，记录每个产品、公司和个人及其属性和关系。

当耐克发布 Pegasus 41 时，它不仅仅是耐克官网上的一个新产品页面。它还成为了谷歌购物图谱中的一个实体，与“跑鞋”、“耐克”、“马拉松训练”以及数百个其他节点相连。

在任何人优化任何关键词之前，系统就已经知道这是一双鞋。

人类对话作为训练数据

人工智能系统从非正式提及中学到的东西与从结构化标记中学到的东西一样多。

当户外装备实验室的评测随意提到将 Patagonia 的 Torrentshell 3L 与昂贵的 Arc'teryx Beta SL 进行对比测试时，这种关系就被记录下来了。

当播客嘉宾说“我从 Asana 转到 Notion 进行任务和项目管理”时，这种竞争关系就为培训数据增添了价值。

Reddit 和 Quora 在实体识别方面展现出了意想不到的强大实力。（谷歌明确表示，他们在排名系统中优先考虑“真实的讨论论坛”。）

人们选择 Obsidian 而不是 Notion 来进行知识管理的原因，一条评论的重要性可能超乎你的想象。

这些平台实现了网站难以做到的事情：让真实的人在真实的背景下分享真实的决策。

多模态识别

人工智能系统从音频和视频中提取实体。它们通过转录将语音转换为文本来实现这一点。

文字记录中的每一次提及、屏幕上的每一个产品、以及访谈片段中的每一次比较都会被处理。

一段10分钟的YouTube项目管理工具评测视频，被转化为结构化数据，对ClickUp、Notion和Asana进行了比较。它包括功能对比和使用案例分析。

新的SEO力量动态

你不能像操纵 PageRank 那样操纵实体识别。

你无法人为制造真实的Reddit讨论，也无法通过伪造内容获得播客的自然提及。这套系统奖励的是真实参与真实对话的行为，而不是经过优化的锚文本。

想想这意味着什么：

你们工程团队在会议上提到产品架构的演讲？那就是实体构建。

您的客户在 YouTube 上展示其工作流程的视频教程？实体构建。

在 Hacker News 上，有人为你的数据隐私保护方法辩护的那篇激烈讨论帖？实体构建。

我们花了很长时间优化机器人，而现在机器人却被优化成能够识别真实的人类对话。（真是讽刺。）

优化品牌在实体（不仅仅是网站）中的5种方法

以 Omnisend 为例，以下是评估和优化 AI 搜索结果中实体存在性的五种方法。

1. 评估您的实体基础

首先，你需要对当前实体关系有一个基本的了解。

对于 Omnisend 而言，这意味着要绘制出人工智能系统目前如何根据竞争对手的情况对它们进行分类的图谱。

首先验证关键页面上的架构标记。

使用Schema Markup Validator测试 Omnisend 的主页显示，他们使用了 Organization 和 VideoObject 架构。

组织架构相对简单。

Omnisends 的竞争对手 Klaviyo 使用组织架构作为多个软件产品的容器。

Klaviyo 的方法既保持了品牌权威性，又明确了具体的软件类别和功能。这使得他们在用户查询电子邮件营销、短信营销和营销自动化相关问题时，能够建立更牢固的品牌关联性。

接下来，检查您的实体是否存在于 Wikidata 和 Crunchbase 等主要知识库中。

在 Wikidata 上，Omnisend 的记录是正常的。

其中包含一些基本信息，例如 Omnisend 的功能、所属行业、成立日期、网址和社交媒体个人资料。

但Klaviyo再次全面覆盖了这些方面。他们拥有针对行业、实体类型、URL、产品/服务甚至合作伙伴关系的多个属性。

Omnisend 显然有机会在其 Wikidata 中添加更多详细信息。

2. 测试查询分解

人工智能系统会将查询分解为实体和关系。然后，它们可能会尝试多次检索。

例如，在谷歌浏览器中，我提示了 ChatGPT：

“2025年最适合电子商务的电子邮件营销工具是什么？我的首要考虑因素是送达率。”

在聊天 URL 中，复制 /c/ 目录后面的字母数字序列。对我来说，它是 68d4e99e-4818-8332-adbd-efab286f4007。

右键单击页面，然后单击“检查”。

选择“网络”选项卡，将字母数字序列粘贴到筛选字段中，然后重新加载页面。

在“查找”部分，搜索“search_model_queries”。然后，点击搜索结果。

第一个分解后的查询是：

1. “2025 年电子邮件送达率测试 电子商务 ESP Klaviyo Omnisend Drip 2024 2025”
2. “EmailToolTester 2024 年送达率测试结果 Klaviyo Omnisend”
3. “Klaviyo 2024 年电子商务交付能力基准”

第二组是：

1. “2025年送达率基准报告收件箱放置有效性危机”
2. “2025 年邮件列表服务商 (ESP) 收件箱排名基准测试种子测试”

每个分解后的查询都代表一条不同的竞争路径。

Omnisend 可能会在交付能力讨论中出现，但不会参与一般的工具比较。

Mailchimp 可能在广泛搜索领域占据主导地位，而竞争对手则在特定领域拥有优势。

这就解释了为什么你会出现在一些你从未优化过的搜索结果中。语义理解并非通过关键词匹配，而是通过意想不到的实体关系来提升你的曝光度。

您可以自行验证。在不同的聊天窗口中运行提取出的查询语句，并注意哪些品牌出现在哪些位置。

但或许不应该围绕利用这种技术来制定策略。

该方法依赖于未公开的功能，OpenAI 可能会在不另行通知的情况下更改这些功能。

重要发现：简单的查询会产生简单的结果。当我输入“最佳电商邮件营销工具”时，它只触发了一次内部搜索，而且搜索内容基本相同。没有进行任何分解。

3. 绘制竞争实体关系图

传统的SEO竞争分析会问：“谁在我们的关键词上排名靠前？”

实体分析提出的问题是：“人工智能系统何时将我们归为一组？”

我用 Omnisend 进行了测试，以了解它们何时会与不同的竞争对手同时出现。

我使用 Google AI 模式运行了 15 种不同的电子邮件营销查询，以查看哪些品牌总是同时出现。

注：我已注销账号，使用设置为旧金山的 VPN，并在隐私浏览模式下进行了测试，以尽量减少个性化偏差。

我最初使用一些简单的关键词，例如“最佳电商邮件营销”和“弃购挽回工具”。然后，我尝试了不同的角度，例如“Shopify商店的邮件自动化”。

以下是我发现的情况：

Omnisend 在总共 15 次查询中出现了 12 次——实体出现率比我预期的要高。

但提及的内容会因语境而发生巨大变化。

在电子商务讨论中，Klaviyo 占据主导地位，成为顶级工具。

在电子邮件营销领域，Mailchimp 已成为主要的参考标准。

提及顺序揭示了一些重要信息。在所有 5 个电商相关搜索词中，Klaviyo 都位列第一，且相关搜索词对其市场定位的评价也更为积极。

Omnisend 通常排名第二或第三。这表明他们参与了讨论，但并非处于领先地位。

有趣的是：

Klaviyo 在以送达率为中心的查询中完全消失了，而 Omnisend 则保持了一定的存在感。

这表明实体关系具有很强的上下文依赖性。

成为电子商务电子邮件领域的领导者并不意味着就能参与到关于邮件送达率的讨论中。

4. 针对内容中的实体进行优化

实体识别在上下文信息丰富的段落中效果最佳。这有助于人工智能系统更轻松地提取和理解信息。

例如“我们的自动化功能可帮助电子商务企业通过定向营销活动增加收入”这样的通用描述。

人工智能系统可能难以识别你指的是哪款产品、它的自动化功能，或者它与其他产品的比较情况。

相比之下：“ Omnisend 的短信自动化功能与 Shopify 的购物车遗弃数据集成，可在购物车遗弃后 2 小时内触发个性化恢复消息，无需手动设置工作流程。”

此版本在单个可提取段落中建立了多个实体关系（Omnisend → 短信自动化 → Shopify 集成 → 购物车遗弃恢复）。

逻辑学习模型倾向于使用训练数据来回答问题。但当它们从网络获取信息时，强大的实体关联性会起到很大的帮助。

你降低了机器人和人类读者的阅读阻力。

作为一项测试，您可以将最重要的网页中的关键段落通过 Google 的自然语言 API进行分析，看看哪些实体能够被识别。视频脚本也可以进行同样的测试。

内容中实体密度越高，被引用的频率往往越高，而需要额外上下文的内容则不然。

5. 构建战略性共同引用

实体权威性是通过在可信来源中与相关实体持续提及而建立的。这使得重点从链接建设转移到建立关系，从而自然而然地产生比较。

对 Omnisend 而言，这意味着积极参与真实的对话。它关注的是真诚的比较，而非刻意的提及，从而巩固特定的人际关系。

在 Reddit 上，一篇比较“Klaviyo 与 Omnisend 在 Shopify 商店中的应用”的帖子，其影响力与出现在通用的“电子邮件营销工具”内容中的影响不同。

具体的背景（Shopify 集成）加强了这两个品牌与电子商务电子邮件营销的联系。

最有价值的共同引用发生在：

• Reddit 上关于比较特定用例工具的讨论
• YouTube 评论展示了多个平台
• 行业综述，按专业领域对工具进行分组
• 关于营销技术栈的播客讨论

这个Reddit帖子展示了策略性共引的实际应用。原帖构建了密集的实体关系（Klaviyo → Omnisend → 定价 → Shopify商店）。而评论则补充了更多背景信息（定价问题 → 业务扩展 → “相当不错”的用户体验）。

讨论的内容远不止于优化内容。它关乎真正的决策，能够加强两个品牌与电商邮件营销之间的关联性。

这种方法强调真正的用户参与。您的类别将由真实用户进行讨论和评估，并由他们做出实际决策。这比在主要面向搜索引擎的内容中人为添加提及要好得多。

推进实体SEO

如果你已经在各种渠道建立了一个强大的品牌，你就打下了基础。

高质量的SEO仍然至关重要。

在行业讨论中获得真实提及、与客户进行真实交流以及多渠道分销也很重要。

首先从你的核心产品线入手。做好组织工作，追踪其在人工智能响应中的出现情况，然后再扩展到其他实体。

想要了解更多关于如何在人工智能驱动的搜索领域取得成功的信息，请查看我们完整的AI搜索策略指南。