6种使用Letaido自动化AEO（GEO）的方法

引言：AI搜索时代，AEO/GEO成为新战场

随着AI助手的普及，用户不再仅仅依赖Google搜索，而是转向ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity或Copilot等工具获取答案。这些AI助手会直接引用品牌、列出来源，然后给出答案。如果你的品牌被提及，你就赢了；如果未被提及，你甚至不知道这场对话发生过。这种针对AI助手进行优化的策略，被称为AEO（Answer Engine Optimization）或GEO（Generative Engine Optimization）。 然而，AEO面临一个严峻挑战：AI助手的答案频繁变化——每周甚至每天都会更新，且因模型、国家、措辞而异。同一个问题在不同时间可能推荐不同品牌。一个你从未听过的竞争对手可能突然被AI引用，而你一个月后才发现。更糟的是，AI引用的Reddit帖子中可能包含你产品的错误定价，而你却毫无察觉。 因此，你需要一个工具来定期监控这些变化，并在值得关注时及时通知你。这正是Letaido的用武之地。

什么是Letaido？

Letaido是Ahrefs推出的一款营销代理工具——一个能够自主执行营销任务的AI助手，而不仅仅是回答问题。它拥有对Ahrefs完整数据集的直接访问权限，包括：

• 无限制的Ahrefs端点访问：所有用于构建Ahrefs的端点均可使用，包括API或MCP无法访问的端点。

• 强大的技术栈：Postgres用于状态管理，Flask用于UI，OpenRouter代理支持300+模型，网页抓取支持全页解析、PDF、OCR和定时任务。

• 原生连接器：支持Slack、HubSpot、GitHub、Notion、Linear、Mailchimp、Resend、SendGrid、Stripe、Gong、WordPress、Airtable、Apify，甚至Semrush。

• 专家技能库：Ahrefs团队贡献了预构建的营销技能和应用，编码了实际工作流程。

6种使用Letaido自动化AEO的方法

1. 发现值得赢取的提示词

与传统SEO的关键词研究类似，AEO需要找出用户在AI助手中输入的问题和提示词，并确定哪些值得优化。但提示词无法直接测量流量，不过可以通过搜索需求估算。 操作步骤：

• 向Letaido提供几个种子主题。
• 它使用Brand Radar挖掘你领域内的真实提示词和问题。
• 提取每个提示词背后的搜索需求，作为其被询问频率的代理指标。
• 由于AI助手用户基数小于Google，Letaido会根据各助手用户规模对搜索需求进行加权（例如ChatGPT约为Google用户的30%）。
• 最终输出按搜索需求和商业意图排序的提示词地图。 启动提示词：

构建一个AEO提示词发现工具。输入：几个种子主题。
(1) 使用Ahrefs Brand Radar挖掘该领域内用户常问的真实问题，并提取搜索需求；
(2) 交叉验证Keywords Explorer中的流量和意图；
(3) 根据搜索需求（作为提示词需求的代理）× 商业意图对每个提示词评分；
(4) 将提示词按主题聚类。
输出可导出的提示词排名表，包含每个提示词的流量、意图和主题。

2. 衡量在所有主要AI平台上的声量份额

企业通常只关心“我们在ChatGPT中出现了吗？”，但不同平台的表现可能截然不同。即使你在ChatGPT中表现良好，也不意味着在Google AI Overviews或AI Mode中同样如此。 操作步骤：

• 让Letaido测量你在各AI平台（如ChatGPT、Google AI Overviews、AI Mode、Gemini等）的真实声量份额。
• 它通过Brand Radar运行你的优先提示词，统计答案中提及或推荐你与竞争对手的次数。
• 按提示词分解，显示你赢得的提示词和输掉的提示词。
• 输出一个记分板：每个平台的声量份额、你缺席的提示词、以及抢占你份额的竞争对手。 启动提示词：

构建一个AI声量份额追踪器。针对我的优先提示词和指定竞争对手列表，使用Ahrefs Brand Radar测量我在ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、Grok和Google AI Overviews/AI Mode中的声量份额。按平台和提示词分解：我在哪里被提及、被推荐、缺席，以及哪个竞争对手胜出。记录每周总计以追踪趋势，并仅显示相对于指定竞争对手的份额。

3. 找出引用竞争对手而非你的来源

当AI助手推荐竞争对手而非你时，通常是因为它信任了特定来源。这些来源并非秘密，它们会直接显示在引用中。 操作步骤：

• 让Letaido反向工程这些来源。
• 针对你关心的提示词，它使用Brand Radar提取具体域名。
• 分析这些域名为何被AI信任（如权威性、相关性、时效性）。
• 对比你的内容在这些域名中的表现，找出差距。 启动提示词：

针对我的优先提示词，使用Brand Radar提取AI助手引用的域名。分析每个域名的权威性、相关性和时效性，并对比我的内容在这些域名中的覆盖情况。输出一份报告，显示哪些域名引用了竞争对手而非我，以及如何改进我的内容策略。

4. 监控AI答案中的品牌提及和情感

AI答案中不仅包含品牌推荐，还可能包含负面评论或错误信息。例如，你的产品定价被错误地引用，或者竞争对手的负面新闻被AI提及。 操作步骤：

• 让Letaido持续监控AI答案中的品牌提及。
• 分析提及的情感（正面、负面、中性）。
• 当出现负面或错误信息时，自动触发警报。 启动提示词：

构建一个品牌监控工具。针对我的品牌名称和主要产品，使用Brand Radar监控ChatGPT、Perplexity和Gemini中的提及。分析情感（正面、负面、中性），并当出现负面或错误信息时，通过Slack发送警报。

5. 自动化AEO内容更新

AI助手倾向于引用最新、最权威的内容。如果你的内容过时，AI可能转向其他来源。 操作步骤：

• 让Letaido定期检查你的AEO优化内容。
• 对比AI答案中的最新信息，识别内容差距。
• 自动生成更新建议或直接更新内容。 启动提示词：

构建一个内容更新工具。针对我指定的AEO优化内容，每周使用Brand Radar检查AI答案中的最新信息。识别内容差距（如过时数据、缺失关键词），并生成更新建议。如果差距显著，自动更新内容并通知我。

6. 跨平台AEO策略优化

不同AI平台有不同的算法和偏好。例如，ChatGPT可能更偏向Reddit和维基百科，而Google AI Overviews则更依赖权威新闻网站。 操作步骤：

• 让Letaido分析各平台的来源偏好。
• 针对每个平台制定差异化策略。
• 优化内容以匹配各平台的信任信号。 启动提示词：

构建一个跨平台策略优化工具。针对我的优先提示词，使用Brand Radar分析ChatGPT、Perplexity、Gemini和Google AI Overviews的引用来源偏好。输出每个平台最常引用的域名类型（如Reddit、新闻、博客），并建议针对性的内容策略。

结论：AEO/GEO的未来属于自动化

AI搜索正在重塑数字营销的格局。AEO/GEO不再是一个可选项，而是SEO和营销团队的必备职责。然而，手动监控所有AI平台的答案变化几乎不可能。通过Letaido这样的自动化工具，你可以： - 系统性地发现值得优化的提示词。

• 实时追踪品牌声量份额。
• 反向工程竞争对手的引用来源。
• 监控品牌情感并快速响应。
• 持续更新内容以保持AI信任。
• 针对不同平台制定精准策略。 现在就开始使用Letaido，让你的品牌在AI搜索时代脱颖而出。 --- ---

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