1、围绕用户决策场景构建内容矩阵

品牌应当梳理用户常见的提问场景，将品牌价值主张融入不同情境的问题解答中。当用户以场景为Prompt提问时，AI更易检索到品牌提供的匹配答案，从而触发品牌露出。

2、覆盖比较类和推荐类Prompt的内容

正视用户经常进行品牌比较、排行推荐的行为，品牌应提供官方视角的比较和推荐素材。微软研究院的数据显示，多品牌对比在AI查询中占比高达76%，因此提前布局比较类内容可显著提高品牌在此类对话中的出现率。

3、善用FAQ和自然语言内容

将品牌官网打造成面向AI的知识库。具体来说，收集用户最关注的问题，编写高质量的FAQ，并使用贴近自然提问的语言来表述问题和答案。实践表明，一家公司将产品文档增加FAQ标注后，用户提出“How to...”类型问题时，AI能够直接提取其中的步骤作为答案。

4、提供可被引用的权威信息

增强品牌内容的可信度和信用价值，才能让AI“愿意”在回答中提及。品牌内容如果兼具专业权威和可验证，AI更乐于在回答中引用或提及，从而增加品牌曝光频次。

5、多模态与结构化加持

为了适应新一代多模态AI的抓取，品牌应丰富内容形式并做好结构化标注。提前布局多模态和结构化内容，有助于品牌在各种形式的Prompt下都“有料可提”，从而大幅提升被AI引用的概率。

6、广泛布局第三方口碑

除了自有内容，品牌还应重视在外部权威平台上的露出，以增加AI提及机会。品牌在全网的权威露出越多，被AI“记住”并提及的可能性越大。正如业界提出的AI可见性指标所强调的，即使没有链接，被AI口头提及本身也是一种数字时代口碑。

总结来说，就是站在用户视角，用用户会提问的语言和结构来打造品牌内容。当AI搜寻答案时，品牌的内容正好契合其理解的提问意图，就更有机会在答案中出现。这不是让品牌去操纵用户怎么提问，而是优化品牌提供的信息以适配自然提问。长期来看，这种做法能显著提高品牌在各种AI驱动平台上的可见性，增强消费者无论怎么问都能听到品牌声音的概率。

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