一年前，客户不会问这些问题。但现在，越来越多的品牌客户开始追问他们的服务商（Agency）：“我们的品牌出现在 ChatGPT 的回答里了吗？""Google AI Overviews 有没有拉低我们的自然流量？""你们的营销策略在 AI 搜索时代还管用吗？”
对服务商公司来说，这是一个巨大的挑战——当搜索引擎的形态每周都在变，你怎么持续交付结果、证明自己的价值？
本文整理了四家真实的数字营销服务商如何用 Semrush 的工具组合来做 AI 可见性追踪、向客户证明 ROI、并把 AI 搜索变成真实的增长渠道。他们的共同点很明确：没有单独建立一套”AI 优化服务线”，而是把他们已经擅长的 SEO 能力延伸到了 AI 搜索这个新层级上。
⚠️ 请注意：本文中所有”GEO”均指 Generative Engine Optimization（生成式引擎优化），与地理科学领域的 Geographic GEO 完全无关。行业中 AI 搜索优化有多个叫法——AEO（答案引擎优化）、GEO、AISO——目前还没有统一的术语共识，本文统一使用 GEO 指代。
一、Earned Media Australia：构建”AI 转化漏斗”，从可见性追踪到实际转化
这家澳大利亚服务商服务的客户包括全球 SaaS 公司、大学、保健品品牌和电商卖家。他们的核心思路是：不只汇报”你的品牌在 AI 里被提到了”，而是把 AI 可见性拆成三个层级、构建一条可追踪的漏斗。
漏斗顶层：高层的可见性指标
展示 AI 可见性、提及次数和引用次数，让客户理解自己的品牌是否在 AI 的”候选推荐名单”中、有没有被 AI 引用为信息来源的潜力。
漏斗中层：可视化证据
针对每个客户追踪一组目标提示词（prompts），截取 AI 答案中品牌被推荐的实际截图。“当客户看到自己的品牌真的出现在 ChatGPT 或 Perplexity 的回答里时，AI 可见性就不再是一个抽象指标——而是营销成果的直观呈现。”
漏斗底层：实际的点击和转化
用 Semrush My Reports 工具连接 Google Analytics 的数据，拉出 ChatGPT、Perplexity 等 AI 平台的引荐流量和转化数据。这一步是用真实数据把 AI 可见性和业务结果连接起来。
他们的 SEO 和 GEO 负责人 David Schneider 把这个模型叫”AI 漏斗”：你在 AI 里是可见的，然后你拿到了实际的点击和访问。从数据到可视化证据再到转化——三层递进，客户理解起来没有知识门槛。
二、Sure Oak：用自己当”小白鼠”，先跑通再卖服务
Sure Oak 的做法非常务实：在向客户推销 GEO 服务之前，先把自己的 GEO 做起来，用自己做概念验证。
他们先针对”winning SaaS SEO”等关键词做 AI 搜索优化，成功跻身 Google AI Overviews 的引用来源。结果：
- AI Overviews 中的出现率提升了 286%
- ChatGPT 引荐访问量提升了 41%
- 40% 的新客户线索直接来自他们的 AI 可见性
从 2025 年开始，随着他们在 AI 搜索里出现得越来越多，客户线索也随之增长。
他们的 AI 优化策略围绕四个 SEO 基本功展开：
- 围绕主题集群写高质量内容，完整回答用户的问题
- 给文章加上目录和关键要点总结，方便 AI 提取
- 尽可能实施结构化数据（Schema）
- 确保 HTML 标签规范和标题层级结构清晰
向客户报告时，他们用两个核心数据源：
- Semrush Position Tracking： 追踪客户的提示词在 Google AI Overviews 里的出现次数和百分比
- AI Visibility Toolkit 的 Brand Performance： 深入查看 AI 声量份额、品牌情感、竞品对比
他们的一个网络安全客户在同时做传统 SEO 和 AI 可见性优化后：自然流量增长 39%、AI 引荐流量暴增 1,118%、转化同比增长 137%。
三、Activate Digital Media：用 AI 可见性数据反推内容策略
大多数 SEO 的思路是”先做好传统搜索排名，再优化 AI 可见性”。Jonathan Banks 把这个顺序翻了过来。
他的团队用 Semrush AI Visibility Toolkit 的 Brand Performance 报告，先看哪些话题下竞争对手在 ChatGPT 和 Google AI Overviews 里被引用了、但自己的客户没有被引用。这些”内容空白”直接变成内容策略的待办清单。
真实案例： 他们的客户 Dryer Vent Wizard（烘干机通风管清洁连锁）通过 AI Visibility Toolkit 发现：用户经常在 AI 里搜”烘干机错误代码 E3 怎么解决”，而竞品在这个 Prompt 下有引用、Dryer Vent Wizard 却没有。
团队创建了一份关于烘干机错误代码的综合性指南，然后在 100+ 个加盟商城市的落地页上做了本地化适配。结果是客户的自然流量翻倍，10% 的新加盟线索直接来自 AI 搜索。
Jonathan 帮助客户适应 AI 搜索时代的三个关键认知转变：
- 权威度胜过发布频率——一篇深度内容比十篇浅文章更值钱
- 少而精的内容常常胜过大量 SEO 薄页面
- AI 系统奖励一致性、结构、深度和被引用的次数——不奖励”黑帽技巧”
四、Coalition Technologies：修复 AI 的品牌情感偏见
这可能是四家里最特别的案例。Coalition Technologies 在用 AI Visibility Toolkit 审查客户在 AI 回答中的呈现方式时，发现了一个严重问题：客户 Army Surplus World（卖军规级睡袋、夹克等户外装备的电商）被 ChatGPT 在回答中描述为销售”过时技术”的产品。
实际上他们卖的装备虽然是军规级标准，但是全新、高质、非常耐用——而 AI 却给出了完全负面的品牌描述。
修复策略不是做 SEO，而是做内容一致性：
- 刷新了客户端官网首页、关于我们页面和社交媒体主页上的品牌信息文案
- 使用更清晰、更直接的措辞来扭转 AI 的认知
- 不只是改自己的官网——因为 AI 把品牌视为一个”实体”，会从第三方网站、社交平台、媒体报道等多个来源交叉验证
他们的核心发现：AI 把品牌当做一个”实体”来看，不只是爬你的官网。如果第三方平台对品牌的描述不准确或已经过时，AI 的回答就会受这些过时信息影响。所以要修复 AI 的品牌认知，需要的是多渠道、多平台的信息一致性管理，而不是传统 SEO 的改标题、加关键词。
五、四家服务商的工具组合对照
| 服务商 | 核心场景 | 关键工具 |
|---|---|---|
| Earned Media Australia | 构建 AI 转化漏斗、向客户证明 ROI | Position Tracking + My Reports + GA |
| Sure Oak | 先把自己做成案例、再为客户复制 | Position Tracking + Brand Performance + Organic Rankings |
| Activate Digital Media | 用 AI 可见性数据反推内容策略 | AI Visibility Toolkit + Brand Performance |
| Coalition Technologies | 修复 AI 对品牌的错误情感描述 | AI Visibility Toolkit + Brand Performance |
写在最后
这四家服务商的经历对出海品牌和独立站卖家有一个共同的启示：GEO 不是一门新学科，而是你已有的 SEO 能力在 AI 搜索这个新分发渠道上的延伸。
SEO 时代，服务商帮客户追踪关键词排名和自然流量。AI 搜索时代，服务商还要帮客户追踪品牌在 AI 回答中的可见性、提及频率和情感倾向——但底层的分析方法、数据驱动决策的思维方式、内容策略的逻辑结构，并没有本质变化。
说白了：好 SEO 本来就是好 GEO。目前还在争议这两个概念该不该分家的人，错过的是把已有能力变现为新服务的机会。
推荐继续看：