越来越多的客户在购买产品前使用 AI 来研究产品。你准备好了吗？

从这个角度来看：

去年，您可能在 Google 上搜索了“best bed sheets”，然后滚动浏览了一些链接或购物广告。

今年，你问 ChatGPT：

“I sleep hot and have sensitive skin. Can you recommend some breathable bed sheets that won’t irritate me?”

完全不同的输入。出现的规则完全不同。

AI Search 仍然关心基本面——内容、可抓取性、内部链接和高质量反向链接。但现在，您的知名度不仅仅受到网站的影响。

人工智能模型反映了全貌：

• 人们对您品牌的评价
• 提及您的位置
• 您的商品如何被审核

这不仅仅是关键字定位，更是相关性工程。

这就是人工智能搜索优化的用武之地。

在本指南中，你将了解如何：

• 让您的产品页面对 LLM 可见且易于理解
• 使用架构和产品源构建数据
• 将您的目录提交给 AI 搜索平台
• 从关键字定位转向提示和角色
• 在网络上建立 AI 友好的品牌形象
• 在概率、答案优先的世界中跟踪您的可见性

电子商务搜索的未来与排名无关。这是关于成为答案的一部分。本指南将向您展示如何作。

第 1 步：使您的 PDP 可抓取和可渲染

在您做任何事情之前，请从这里开始：机器人真的可以看到您的产品内容吗？

当人们在 2022/23 年开始认真对待人工智能工具和聊天机器人时，一些网站所有者转向阻止他们的爬虫访问他们的网站。

但是，如果您阻止爬虫，它将无法在其响应中为您的页面提供服务。

不要在Robots.txt文件中阻止 AI 爬虫

除非您主动采取措施阻止它们，否则您不需要在这里执行任何作。但是仍然值得验证您的robots.txt文件中没有这样的行：

User-agent: GPTBot
Disallow: /

不要使用 JavaScript 投放重要内容

可抓取性的另一个需要考虑的方面是您如何提供内容。

因为目前，ChatGPT 和 Perplexity 等机器人似乎无法处理 JavaScript（尽管 Google 的 Gemini 可以）。如果您的内容是动态加载的，他们可能会完全丢失它。

这包括：

• 产品描述
• 定价
• 图像
• 架构标记

如果它不在原始 HTML 中，像这样的 LLM 就看不到它。如果他们看不到它，您将不会出现在人工智能生成的产品推荐中。

为确保您不会在此处导致抓取问题，您首先需要了解您的电子商务平台如何处理 JavaScript。每个平台都是不同的：

• Shopify：通常没问题，但要注意通过 JS 注入模式或内容的第三方应用程序。
• WooCommerce：在很大程度上取决于您的主题。许多人使用插件通过 JS 加载页面的部分内容。
• 自定义堆栈：如果您使用的是 React、Vue 或类似框架，请检查产品页面是在服务器端还是在加载后呈现。

接下来，手动检查您的 PDP。您可以通过右键单击并在浏览器中选择“检查”来执行此作。

然后在 Mac 上按 Command+Shift+P，或在 Windows/Linux 上按 Control+Shift+P。

在命令菜单中，开始键入“javascript”，然后选择“禁用 JavaScript”：

重新加载页面，您将看到它在未启用 JavaScript 的情况下的外观——换句话说，像 ChatGPT 这样的 LLM 如何看待页面：

在上面的 Nike 示例中，LLM 仍会看到产品标题、描述和价格等关键信息。

但在下面的示例中

您可以在右侧看到页面代码仍在加载。但是，实际上不会向禁用 JavaScript 的用户显示任何内容。这意味着人工智能工具将无法从此页面中提取任何信息。

如果您使用的应用或组件依赖于 JavaScript 来显示关键内容，请与您的开发团队讨论服务器端渲染 （SSR） 或预渲染。目标是确保在第一个 HTML 响应中提供所有关键产品信息。

第 2 步：添加结构化架构标记

一旦您的产品页面可抓取，下一步就是让它们易于理解。

结构化数据（特别是 JSON-LD 格式的 Schema.org 标记）可帮助 ChatGPT、Perplexity 和 Google 等系统了解您的产品是什么、成本是多少、是否有库存等等。

在 SEO 领域，我们长期以来一直使用架构标记来改善我们的页面在传统搜索结果中的显示方式。

以下是使用架构标记增强的传统 Google 结果示例，显示为丰富的摘要：

但对于 LLM 的可见性，架构可以帮助 AI 工具了解有关您产品的关键细节。这使他们在为用户推荐时更容易引入您的产品。

此外，使用结构化数据是有意义的——它有助于让复杂的机器更容易理解我们的内容。无论是搜索引擎还是法学硕士，提供更多上下文通常总是一个好主意。

以下是如何使用结构化数据来提高电子商务商店的 LLM 可见性：

首先关注产品页面

虽然标记其他模板（如类别页面、博客文章或常见问题解答）很有价值，但您的产品页面才是最重要的地方。

这是 LLM 和搜索引擎将用于：

• 将您的商品与相关类别和属性相关联
• 将您的产品与长尾购买提示相匹配
• 将结构化知识输入到他们的产品和购物系统中

以下是要包括的字段：

• @type：产品
• GTIN、SKU、MPN
• 品牌
• 描述
• 优惠（价格、币种、库存状况、网址）
• 评论/评分信息（如果有）

使用您的模式来反映现实，而不仅仅是填写字段。但也要尽可能多地添加上下文。

如果您的产品是环保的、美国制造的、防汗的，请对其进行编码。标记越好，LLM 就越需要在细致入微的提示中显示您的产品。

验证您的架构并确认其可见

使用以下工具检查您的架构是否有效：

• 谷歌富媒体搜索结果测试
• Schema.org 验证器

确保架构存在于原始 HTML 中，而不是使用 JavaScript 加载。

扩展到评论、常见问题解答、作方法

商品加价稳定后，请考虑添加：

• Review 和 AggregateRating 块
• 常见问题PDP 或帮助中心的年龄标记
• 教程内容或共享购买后用例的 HowTo 架构

这些都有助于围绕您的产品构建上下文，并可以影响 LLM 如何展示或推荐它。

标记产品页面后，下一步就是在整个目录中扩展有效的结构。这就是高质量产品饲料的用武之地。

第 3 步：构建高质量的产品源

一段时间以来，结构化提要对于 Google 购物、Meta Advantage+ 和 TikTok Shop 至关重要。

现在，它们对于人工智能驱动的发现变得同样重要。尤其是当 Perplexity 和 OpenAI 等平台建立产品推荐系统时。

将您的提要视为 LLM 在回答此类问题时最终将从中提取的数据集：

Perplexity 推出了一项接受提要上传的商家计划，称为 Perplexity 商家计划。这使电子商务卖家可以更好地控制他们的产品在人工智能响应中的显示方式。

此外，OpenAI 正在悄悄测试让店主上传提要的方法，以改进他们对产品推荐的人工智能响应。

这些提要可能会推动未来跨聊天、搜索甚至语音界面的人工智能购物体验。

那么，如何以 LLM 友好的方式设置产品提要呢？

包括什么

要针对 AI 优化您的产品提要，请从基本要素开始：

• 产品名称
• 描述
• 价格
• 可用性
• 产品网址
• GTIN 或 MPN + 品牌
• 图片网址

添加基础知识后，分层高价值字段，例如：

• 类别或分类
• 颜色、材料和尺寸变体
• 运费和速度
• 评论数量和星级
• 用于广告系列或细分的自定义标签

使用客户使用的相同语言。

这意味着按照客户实际交谈和搜索的方式编写产品信息，而不是内部团队或供应商描述事物的方式。

查看您的客户评论、支持票证和搜索查询，这些已经为您的商店带来了流量。

例如，他们可能会搜索“舒适的毛衣”而不是“针织套头衫”。这可以告知您的标题和描述选择。

如何向 LLM 提交产品源

以下是如何为三个最大的 AI 界面提交产品提要。

Perplexity：

2024 年，Perplexity 推出了商家计划。这为专业用户提供了平台的购物体验。您的产品可能会出现在轮播式答案和以购物为中心的提示中，购物者无需离开 Perplexity 即可购买。

您可以了解有关该计划的更多信息并在此处注册。

OpenAI （ChatGPT）：

OpenAI 正在通过 ChatGPT 的“搜索 + 产品发现”计划试点产品发现。他们正在探索使用上传的提要来增强 ChatGP 内部未来的购买体验。

填写此兴趣表进行申请。

Google Merchant Center（AI Mode 和 Gemini）：

Google Merchant Center Feed 为购物广告、自然购物商品详情提供支持，并可能影响 Google 的 AI 系统在 AI Mode 和 AI Overviews 中解释和展示您的商品的方式。

第 4 步：监控 LLM 爬虫

一旦您采取了所有步骤以使您的电子商务商店可供 LLM 抓取，下一步就是确保他们确实访问您的内容和产品页面。

具体作方法如下：

设置机器人监控

使用服务器日志或 CDN（如 Cloudflare、Fastly 或 Akamai）来跟踪来自以下方面的请求：

• GPTBot：OpenAI 使用此用户代理来抓取可用于训练其生成式 AI 基础模型的 Web 内容。
• OAI-SearchBot：OpenAI 使用该网站在 ChatGPT 的搜索功能中链接到网站并在搜索结果中显示网站。
• PerplexityBot：在 Perplexity 访问网站时识别 AI 搜索爬虫。
• Google 使用各种 Googlebot 用户代理来抓取网络，具体取决于要抓取的内容类型（例如桌面设备、移动设备、图片）。您可以在 Google for Developers 的资源中找到常见 Googlebot 用户代理字符串及其用途的详细列表。

对于其中每个机器人，请跟踪：

• 他们正在抓取哪些页面（PDP、集合页面、站点地图、提要）
• 他们多久回来一次
• 爬网模式如何随时间演变

这有助于确认他们正在发现您的内容，并为您提供衡量进度的基线。

第 5 步：从关键字列表转向提示和角色

关键词研究仍然很重要。但您还需要考虑您的客户在寻找像您这样的产品时可能会如何提示人工智能工具。

LLM 回答问题、解释上下文并根据人们的自然说话方式提出建议。

这意味着您需要重新考虑如何优化产品发现。不仅仅是关键字，而是角色、用例和提示格式。

从你所知道的开始

您表现最佳的 SEO 和付费搜索关键字仍然是基础。他们告诉你：

• 哪些商品和分类会转化
• 用户如何在短格式搜索中描述他们的意图
• 哪些属性可以推动行动

使用这些来锚定您的提示策略——但要向外扩展。

在提示中思考，而不仅仅是查询

随着人们越来越了解人工智能工具的工作原理，越来越多的购物者不仅仅是输入“best bed sheets”。他们问：

中等长度的提示：

• “Best cooling sheets for hot sleepers”
• “Softest bed sheets under $100”
• “What kind of sheets stay on the bed all night?”

更长、上下文丰富的提示：

• “I’m a side sleeper who gets hot at night. What bed sheets will stay cool and not cling to my skin?”
• “Looking for breathable, hypoallergenic sheets that work well in humid climates”
• “I have sensitive skin and eczema. What’s a good sheet material that won’t irritate me?”

您的目标是围绕您的产品构建与此类语言和框架一致的上下文。

注意：您无法准确预测客户会问什么，他们可以通过无数种方式做到这一点。但是，考虑提示（而不仅仅是关键字）将使您处于一个能够针对 LLM 优化电子商务页面的良好位置。

将目录映射到基于提示的用例

分层思考：

• 按需要：凉爽、透气、抗皱、有机
• 按角色：热睡者、过敏症患者、奢侈品买家、大学生
• 按情况：新公寓、客房、夏季更新、婚礼登记
• 按问题：床单松动、感觉发痒、滞留热量、在洗涤中缩水

这就是您开始考虑答案和解决方案等项目的方式，而不仅仅是产品。

使用这些提示来指导内容和销售

让这个提示结构通知您：

• 产品页面文案和对比要点
• 博客文章和视频
• 社交媒体帖子
• 常见问题解答和帮助中心内容
• 类别名称和过滤器
• 产品提要描述和属性

LLM 可以从所有这些中提取数据，因此请确保您使用的是真实客户在任何地方使用的语言。

第 6 步：在网络上播种您的品牌

即使您的网站是可抓取的，您的架构是完美的，并且您的提要是超级优化的——法学硕士仍然会根据人们在其他地方对您的评价来了解您的品牌。

它们是基于海量网络规模的数据集进行训练的，因此第三方内容——如评论、Reddit提及、YouTube字幕、论坛帖子、博客文章——可能与自有渠道内容具有同等（甚至更高）的权重。

如果您想出现在人工智能答案中，您的品牌需要已经存在于更广泛的对话中。

您想在哪里展示

ChatGPT、Perplexity 和 Claude 等人工智能工具都依赖第三方评论网站和论坛来回答品牌和产品相关查询。

这些是您想要出现在这些答案中的位置：

• 评论网站：Trustpilot、亚马逊、谷歌评论、BBB、利基评论网站
• Reddit、Quora 和利基论坛：参与线程并巧妙地植入您的产品类别（不要成为垃圾邮件）
• YouTube：出现在标题、文字记录和产品比较中 - 即使您不是创作者（考虑与创作者合作）
• 附属内容：包含在综述、列表和并排比较中

出现在这些地方是成功的一半。另一个组成部分是你的表现方式。

理想情况下，您希望与竞争对手一起被提及。在正确的相关上下文中。

其中很多将完全超出您的控制范围（尤其是在 Reddit 等平台上）。但良好的营销实践可以使人们更有可能自然地以您希望的方式谈论您的品牌。

这只是很好的营销

获得LLM知名度是有效多渠道营销策略的副产品。

如果您正在运行一个强大的内容计划，建立品牌知名度并积极参与您的类别，那么您已经在播种相关性。

新的是紧迫性：LLM已经在使用这些信号来决定哪些品牌值得推荐。

第 7 步：跟踪您的 AI 搜索可见性

在传统的 SEO 中，可见性是确定性的：关键字排名 #1，获得 X% 的点击量。

这种模式正在打破。

人工智能驱动的发现工作方式不同。您的品牌可能会出现在响应的一个版本中，但不会出现在下一个版本中。

您的电子商务商店是否被包括在内取决于用户如何表达他们的提示、您拥有多少品牌知名度以及您在网络上被引用的频率。

因此，您的衡量策略需要进行调整。

跟踪什么

首先构建一个提示库——您的客户可能会问的真实问题：

• 按主题组织提示
• 按角色对他们进行分组
• 然后选择一个工具来测试可见性：例如 Semrush AI SEO Toolkit、Peec.AI 或 Profound

以下是它在 Semrush AI SEO Toolkit 中的外观：

对于每个提示，请询问：

• 您的品牌是否出现？
• 如果没有，谁会这样做？
• 这些工具引用了哪些来源？
• 这些工具使用什么样的语言？

随着时间的推移，这可以让您更清楚地了解您的品牌在不同用例中的可见度。