破解密码：如何在 Claude AI 的回答中建立品牌影响力

对于数字营销人员来说，过去二十年的核心目标只有一个：在 Google 上获得排名。但随着我们步入 AI 时代，战场已经发生了转移。现在的问题不再仅仅是*“我的排名在哪里？”，而是“AI 认为我是谁？”*

在众多大语言模型 (LLM) 巨头中，Anthropic 的 Claude（特别是 Claude 3.5 Sonnet 和 Opus 模型）已成为专业人士、开发人员和研究人员的首选。与通常偏向创意表达的 ChatGPT 不同，Claude 因其强大的推理能力、代码编写水平以及——对品牌而言至关重要的——细腻的表达而备受推崇。

但挑战也随之而来：Claude 目前没有直接的广告平台。 你无法竞价关键词，也无法购买“赞助”回答。

那么，如何让你的品牌出现在 Claude 的回答中呢？答案就在于一门新兴的学科：生成引擎优化 (Generative Engine Optimization, GEO)。

从 SEO 到 GEO 的转变

要了解如何影响 Claude，你必须首先理解它与搜索引擎的区别。Google 检索的是链接；而 Claude 检索的是概念，并基于概率和训练数据合成答案。

当用户询问 Claude：“哪款 CRM 最适合小型企业代理机构？”时，该模型并不只是寻找反向链接最多的页面。它会在其庞大的训练语料库中，寻找在语义上与“可靠性”、“企业级”和“代理机构工作流”等概念关联最强的实体。

这要求营销策略从 搜索引擎优化 (SEO) 转向 生成引擎优化 (GEO)。

1. “宪法”因素

Anthropic 基于“宪法式 AI (Constitutional AI)”原则构建 Claude——专注于有用、无害和诚实。与其他为了讨好用户而可能产生幻觉的模型不同，Claude 被调校得非常谨慎。

可执行的见解： Claude 会降低营销噱头的权重。若想出现在它的回答中，你的品牌内容必须是事实性的、高信息浓度的且客观的。如果你的网站充斥着无法证实的最高级词汇（例如“我们是地球上排名第一的平台”），那么与内容读起来像白皮书的竞争对手相比，Claude 引用你作为权威来源的统计概率会更低。

渗透“上下文窗口”的策略

既然无法付费进入，你必须通过实力赢得进入训练数据和检索路径（RAG - 检索增强生成）的机会。

2. 数字公关与权威共现

LLM 通过关联进行学习。如果你的品牌名称频繁出现在成熟的行业术语和其他高信任度领域的权威人物旁边，Claude 就会学会将你与该行业联系起来。

例如，如果你是一家金融科技初创公司，出现在 TechCrunch 的文章或 Gartner 关于“未来支付解决方案”的报告中，其对 GEO 的价值远高于出现在 50 个低质量博客上。

策略：

• 播客转录文本： Claude 会摄取大量的文本数据。赞助或参加垂直领域的高权威播客（其转录文本在线发布）是一种高效的策略。
• 对比分析与“最佳”榜单： LLM 经常从聚合网站（如 G2、Capterra、Reddit 帖子）合成答案。确保你在这些平台上的存在感已针对特定的功能关键词进行了优化，而不仅仅是通用的赞美之词。

3. 针对“信息密度”进行优化

最近关于 GEO 的研究表明，LLM 更青睐“信息密度高”的内容。它们更喜欢看起来像数据而非散文的结构。

为了增加 Claude 引用你的技术文档或博客的可能性：

• 使用结构化数据： 大量使用表格、要点列表和清晰的标题。
• 引用来源： 具有讽刺意味的是，引用其他权威机构反而会提高模型眼中你自身的权威分。
• 回答“为什么”和“如何”： 不要只陈述事实，要解释背后的逻辑。Claude 3.5 Sonnet 擅长推理，因此它会倾向于模仿这种逻辑链的内容。

品牌提及与情绪的作用

在传统的 SEO 世界中，没有链接的提及是无用的。但在 GEO 世界中，品牌提及就是货币。

如果 Reddit 和 Stack Overflow 上的成千上万个用户在“解决 X 问题”的语境下讨论你的 SaaS 工具，Claude 就会捕捉到这种模式。它不需要反向链接，它需要的是语义连接。

4. “Reddit”效应

包括 Claude 在内的大多数主流 LLM 都针对 Reddit 数据进行了深度训练，因为它代表了真实的人类对话。

操作建议：

• 监控 Reddit 上关于你品牌的评价情绪。
• 进行真实的互动，不要发垃圾信息。如果你的品牌在讨论特定问题的帖子里持续被“真实人类”推荐，Claude 就会开始在私聊界面中将你的品牌作为解决方案输出。

为什么你不能忽视“无广告”平台

你可能会问：“既然我无法直接追踪投资回报率 (ROI)，为什么还要大费周章地针对 Claude 进行优化？”

答案是用户意图。在 Claude 上提问的用户通常是高意向的决策者——开发人员、高管和研究人员——他们寻找的是综合性的答案，而不是一堆蓝色链接。如果你缺席了这场对话，对于科技界最有价值的受众群体来说，你就是隐形的。

然而，仅仅依靠 LLM 中的自然可见度是一场持久战。这就是混合策略变得至关重要的原因。

混合方法：在用户活跃的地方捕捉受众

在你通过长线布局训练 Claude 识别你品牌的同时，你需要捕捉当下存在的市场需求。在 Claude 上提问的用户，同样也是在浏览 LinkedIn、阅读行业新闻和搜索 Google 的用户。

这正是 Nex.ad 填补空白的地方。

自动化“圈地运动”

我们正处于一个过渡期。用户使用 AI 进行研究，但他们仍然活跃在传统的广告平台上。为了在 2026 年实现有效的营销，你需要对用户进行全方位覆盖。

Nex.ad 允许你在确实接受广告的平台上部署高性能的自主广告系列，包括 Google、Meta、LinkedIn 以及新兴的程序化渠道。

通过使用 Nex.ad 的 AI 来优化你的广告支出和创意定向：

1. 建立品牌回想度： 当用户在 LinkedIn 上看到你的广告，然后去 Claude 询问行业解决方案时，那种“心理显著性”会让他们更有可能专门针对你的品牌向 Claude 提问。
2. 捕捉溢出流量： 用户经常会通过 Google 搜索来验证 Claude 的回答。Nex.ad 确保当他们进行验证搜索时，你的付费展示位正严阵以待。
3. 提升效率： 当你花费人力为 Claude 制定高级 GEO 内容策略时，Nex.ad 的自主代理会处理付费渠道上出价管理和 A/B 测试等日常繁琐工作。

结论：答案就是“相关性”

让你的品牌出现在 Claude 的回答中，并不是为了戏弄算法，而是为了成为那个不容置疑的答案。这需要构建深度的、权威的内容以及真实的社区共识。

在建立这种自然权威的同时，不要让你的收入听天由命。利用 Nex.ad 主导付费领域，确保无论你的客户是在咨询 AI 还是搜索网页，你的品牌都是他们看到的第一选择。

准备好自动化你的广告表现了吗？即刻开启你的 Nex.ad 旅程。