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内容摘要
这篇帖子讨论了一种利用AI推荐系统进行客户获取的创新方法，而不是传统的付费广告。作者分享了一个框架，包括结构化实体识别、知识图谱集成、语义内容策略、多来源权威建设、直接AI整合以及针对AI平台的馈送优化。关键思想是，企业可以通过使用结构化数据、语义内容和定制AI助手来优化在线存在感，从而被ChatGPT、Claude和Perplexity等AI工具推荐。作者还提到通过UTM代码追踪AI推荐，并通过Google Alerts监控有机提及。
观点分析
不同观点和争论
主流意见:
- 许多用户认为这种方法很有前景，可能是搜索的未来，正如Neil Patel关于AI流量转移的讨论所指出的。
- 一些用户认为该方法实用且值得尝试，特别是对于希望减少广告支出的小型企业。
有争议的观点:
- 几位用户怀疑作者在推广一个假的参与度应用，指出其行为可疑且缺乏透明度。
- 其他人认为描述的技术与传统的SEO实践相似，并非真正创新。
争论点:
- 关于JSON提示技术是否真的有效存在争议，有人认为只是提供更多详细提示而已。
- 一些用户质疑作者的说法的真实性，认为他们可能夸大结果或进行自我宣传。
SAAS工具
| SaaS | 网址 | 类别 | 功能/备注 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | https://chat.openai.com | AI语言模型 | 基于结构化数据和提示提供企业推荐 |
| Claude | https://www.anthropic.com | AI语言模型 | 与ChatGPT类似，用于企业推荐 |
| Perplexity | https://www.perplexity.ai | AI搜索引擎 | 用于生成企业推荐 |
| OpenAI 自定义GPT | https://platform.openai.com | AI助手创建 | 允许为业务创建自定义AI助手 |
| JSON提示指南 | https://autoviralapp.com/guides/Json-Prompting/ | 内容优化 | 结构化提示技术以获得更好的AI响应 |
用户需求
难点/痛点:
- 企业花费大量资金在传统广告上但缺乏明确的回报率
- 在AI驱动的发现渠道中缺乏可见性
- 难以被像ChatGPT或Claude这样的AI工具推荐
期待解决的问题:
- 如何让企业被AI推荐系统识别
- 如何优化内容以适应基于AI的搜索而不是传统的SEO
- 如何通过多个平台建立权威性以影响AI推荐
可能的解决方案:
- 实施结构化数据（schema markup）以改善AI理解
- 通过行业目录和知识图谱建立权威性
- 创建回答特定AI问题的语义内容
- 开发定制GPT以进行直接客户互动
增长因素
有效策略:
- 利用AI推荐系统进行客户获取
- 聚焦于结构化数据和语义内容优化
- 在多个平台上建立多源权威性
- 创建品牌AI助手以直接客户互动
营销与获客:
- 使用UTM参数跟踪AI推荐
- 参与利基社区和论坛以建立可信度
- 提供免费指南和资源以吸引用户
变现与产品:
- 该方法仍处于早期阶段，未提及明确的定价模型
- 潜在的AI优化服务
- 强调通过实际应用实现产品市场匹配
用户参与度:
- 通过定制GPT和AI助手鼓励用户互动
- 围绕AI优化技术建立社区
- 提供教育内容以吸引和保留用户