Alexander Senning

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Ich glaube, dass Marken gewinnen, weil Menschen sie wollen, nicht weil sie sie kennen. Begehrlichkeit entsteht nicht aus Reichweite, sondern aus Haltung, Konsequenz und dem Mut, für etwas zu stehen. In über 18 Jahren internationaler Erfahrung habe ich Marken neu aufgestellt, globale Kampagnen geführt und Teams aufgebaut, die eine Marke nicht nur sichtbar machen, sondern begehrenswert.

I believe brands win because people want them, not because people know them. Desire does not come from reach. It comes from having a point of view and the nerve to hold it. In more than 18 years across international markets I have repositioned brands, led global campaigns and built the teams that make a brand not just visible, but wanted.

我相信,品牌之所以胜出,是因为人们想要它,而不是因为人们知道它。渴望并非来自曝光,而是来自鲜明的主张、始终如一的坚持,以及为之承担的勇气。在十八年以上的国际经验中,我重塑过品牌,主导过全球营销战役,也组建过让品牌不只是被看见、而是被渴望的团队。


Alexander Senning

语言模型可见度:5 个抓手

Stark unscharfe, körnige Aufnahme dunkler Silhouetten vor heller Fläche, in senkrechte Streifen zerlegt, Sinnbild für Sichtbarkeit in Sprachmodellen

KI-generiertes BildAI-generated image人工智能生成的图片

语言模型可见度是很久以来第一个没有人有现成答案的触达问题。机制是新的,衡量是薄的,可决定已经在做了。我认为这恰恰是该形成自己判断的时候,趁代理公司还没有把它做成一个产品。

  • 语言模型引用来源,而不是给网页排名。
  • 可见度来自可核查,而不是关键词。
  • 五个抓手今天就能落地。
  • 其中很多还无法干净地衡量。

语言模型可见度为什么不一样

在传统搜索里,一个品牌争的是一个位置。在模型里,它争的是一句原本并不存在的回答里的一次提及。这听上去差别很小,其实很大。位置是可以数的,提及是一种表述。把语言模型可见度只当成一张新的排名表来读,最后量到的是一个并不存在的东西。

第二个差别在来源。模型复述的不是品牌自己说了什么,而是别人写过什么。自家网站只是众多依据中的一个,而且很少是最有分量的那个。行业媒体、论坛、经销商页面和对比文章,往往比任何一个精心维护的品牌页面更重。这一点并不舒服,因为它正好落在没人能控制的那部分传播上。

好在技术这一侧已经有了说明。谷歌在关于搜索中 AI 功能的说明里写清楚了内容需要满足什么条件,才有可能被生成式回答采纳。让人意外的是,其中新的东西并不多。可抓取、结构干净、表述明确。很多有利于语言模型可见度的做法,在此之前本来就是好活。

第三个差别在于之后发生了什么。在搜索里,可见之后跟着一次点击,点击是能数的。在生成式回答里,之后常常什么都没有,因为问题已经被答完了。品牌被提到了,对话结束了,任何一份报表里都看不到这件事。语言模型可见度因此产生了一种作用,而多数公司的数字体系里根本没有它的位置。

我处理语言模型可见度的五个抓手

下面这五个抓手是一个顺序,不是一个模型。它们来自一次尝试:把一个品牌为什么出现在回答里、或者为什么没有,说清楚。

  • 外部依据。在自家渠道之外,有没有一句关于这个品牌的说法?没有外部依据,品牌就只是一个主张。
  • 可辨识。这个品牌能不能和名字相近的区分开?容易混淆的名字,在模型里的代价比在搜索里更高。
  • 一句话表述。有没有哪里存在一句能把品牌说清楚的话?模型复述的是句子,不是口号。
  • 时效。最近一份可靠的来源有多旧?过时的描述特别顽固,因为它被引用得多。
  • 无矛盾。品牌在各处说的是不是同一件事?矛盾不会带来一次选择,只会带来一次略过。

最后一点最出乎我的意料。我原以为在来源不一致时,模型会选那个出现得最多的版本。实际更常发生的是另一件事:品牌在这条回答里根本没出现,因为另一个被描述得更清楚。语言模型可见度因此与其说是一场关于好感的竞争,不如说是一场关于可描述性的竞争。品牌在不同语言里怎么保持同一个语气,我在品牌语气里写过。

我量过什么,什么量不出来

不久前我们开始固定问一组问题,并把回答记录下来。不是当研究做,而是当观察做。大约三十个顾客真的会问的问题,措辞每次一样,用几种语言问。投入大概是每月一小时,这也是我唯一愿意为之辩护的一种语言模型可见度读法。它得出的不是排名,而是一种感觉:品牌有没有被提到,被怎么描述,以及这个描述对不对。

第三件事才是收获。我们由此发现,我们一个重要的产品品类一直被归错了类,依据是一段还挂在几个经销商页面上的旧描述。这个可以修,但过了几个月才在回答里反映出来。没有这项观察我们不会知道,因为在销售数字上看不出任何迹象。

从那以后我把语言模型可见度当成品牌维护的事,而不是搜索优化的事。这个区分不是学术性的。搜索优化问的是一段文字怎么被找到。品牌维护问的是关于这个品牌流传在外的说法还成不成立。第二个问题在技术再次变化时依然回答得了,而且它带来的工作本来就该做。

量不出来的是效果。我能说出品牌有没有出现。我说不出由此产生了多少生意,任何声称能说出的数字,我都当成暂定值。今天把语言模型可见度当成对业绩的硬贡献来卖的人,卖的是一个估算。这不是不做它的理由,但是老老实实这么讲的理由。我一般怎么挑指标,写在营销关键指标里。

语言模型可见度的边界在哪里

有两种情况我不建议投入太多。第一种是这个品类几乎没有人问。没有人问的地方,最好的描述也没有用。第二种是品牌自己还说不清楚它提供什么。模型放大已有的清晰,它不制造清晰。在这种情况下,语言模型可见度不是一个项目,而是一个结果,它只有在定位先被定下来之后才会出现。

第二个边界是时间。系统变化的速度,比一个组织通过一项措施的速度快。今天针对某一种行为去优化一套打法,等于在用一个只有几个月半衰期的东西工作。所以只为这一个渠道搭建的东西,我都认为有风险;让品牌本身更清楚的东西,我都认为稳妥。第二条路更慢,但它能活过每一代模型。反过来,把语言模型可见度当成一场战役来排期,最后是花掉了工时,什么也没有积累。

说到底,语言模型可见度不是一个新专业,而是对一件老事更严格的一次检验。模型偏向那些在自家渠道之外能被说出具体内容的品牌。这和媒体、渠道、口碑一直以来的要求是同一个,只是少了客气。做这件事,做的不是一个渠道,而是这个品牌到底能不能被描述。而这是唯一一种买不到的可见度。

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