如何在 ChatGPT 的回答中占据首位？HubSpot 独家 AEO 增长全攻略

在刚刚落幕的 GROW EUROPE 2025 峰会上，HubSpot 全球增长与付费广告高级总监 Aja Frost 发表了一场震撼营销界的演讲。

她揭示了一个残酷但必然的现实：到 2028 年，大部分回答引擎流量将来自 ChatGPT，而非传统搜索。 曾经统治互联网 20 年的“Google 霸权”正在瓦解，取而代之的是一场名为 AEO（Answer Engine Optimization，回答引擎优化） 的底层逻辑变革。

作为全球 CRM 巨头，HubSpot 已经率先完成了这场转型。以下是 Aja Frost 分享的 AEO 实操策略。

01 核心趋势：2028 年的流量变局 Core Trends: The Traffic Shift in 2028

• 主导权更迭： 预计到 2028 年，大部分回答引擎流量将来自 ChatGPT，而非传统的 Google 搜索。

• 转化路径重构： 超过 50% 的买家已在使用 AI 辅助决策。由于 AI 摘要（AI Overviews）的出现，传统教育类内容的点击率（CTR）下降了 50%。
• 高意向流量： 通过 AI 搜索进入网站的用户，其转化率是传统搜索用户的 3 倍，且生成的收入更高，因为他们在到达前已具备极高的认知度和说服力。

02 AEO 的底层逻辑：AI 是如何生成答案的？The Underlying Logic of AEO: How Does AI Generate Answers?

在执行 AEO 之前，必须理解两个关键概念：

查询扇出 (Query Fan-out)：当你向 AI 提出一个模糊或复杂的问题时，AI 不会直接在数据库里找一篇“对应的文章”，而是会像一个资深调查记者一样，先把你的大问题拆解成 4-5 个相互关联的子问题，分别寻找答案，最后再汇总成一段连贯的回复。

记忆与个性化 (Memory)：现代 AI（如 ChatGPT 的 Memory 功能或 Google 的个性化搜索）不再是“阅后即焚”。它会记得你以前问过什么、你的职业背景是什么，甚至能读取你授权关联的办公工具（如 Google Drive 里的合同、HubSpot 里的客户记录）。

03 AEO 三大实操策略 AEO’s Three Major Practical Strategies

1. 内容策略：从“全指南”转向“精准回答”

不要再发布《XX 营销终极指南》，AI 已经将泛化的教育内容商品化了。你需要针对特定的 Persona（画像）发布 10 个甚至更多微观问题的回答。

构建 3×4 矩阵： 为每个产品创建一个网格。横轴是细分的买家画像（如：快时尚电商独立站创始人），纵轴是购买决策的各个阶段。

挖掘 AI 问题源：

• 传统工具： Ahrefs/Semrush（目前最好的代理数据）。
• 社交聆听： Reddit、Quora、Instagram（这些地方的问题格式与 AI 提问最接近）。
• CRM 数据： 挖掘销售通话记录和聊天记录，这是最高意向的问题来源。
• 识别可见性缺口 (Visibility Gaps)： 使用工具（如 AEO Grader 或 Xfunnel）查看哪些关键问题下你的品牌尚未被 AI 推荐。

2. 技术与结构化策略：适应“懒惰阅读者”

AI 并不“阅读”网页，它在“分块（Chunking）”抓取。

• 答案首置 (Answer First)： 第一句话就完整回答核心问题。
• 点击深度 (A Click Deeper)： 随后用 2-3 个短段落提供背景、定义和方法论。
• 引用原始数据： 引用 CRM 里的独家洞察、统计数据或案例研究。
• 添加 FAQ： 在页面底部设置至少 3 个带 H3/H4 标签的子问题回答，用于应对“查询扇出”。
• 极致结构化： 使用列表、表格、清晰的标题，杜绝大段文字。
• 塔可钟测试 (Taco Bell Test)： 确保每个段落都能独立存在且语意完整。
• 关联产品： 每隔一两个段落就必须提及一次产品。如果你只提供纯知识，你是在免费帮 AI 变聪明，而不是让 AI 推荐你。

3. 站外策略：建立“新权威”

在 AEO 时代，品牌提及 (Mentions) 比反向链接 (Backlinks) 更重要。

• 占领引用源： 找到 AI 经常引用的第三方网站（如评测网、媒体），即使没有超链接，也要确保品牌名称和定位出现在文章中。
• 利用社会化证明： G2, Capterra, Trust Radius 等评价平台是 AI 抓取高意向推荐的首选。
• 人本频道 (Human-First Channels)： 与 YouTube 主、播客、LinkedIn KOL 合作。AI 模型在训练时会抓取这些具有高上下文关联的内容。

04 衡量 AEO 成功的四大指标 The Four Major Metrics for Measuring AEO Success

传统的 SEO 指标（排名、CTR）依然重要，但需增加以下“搜索计分卡”：

HubSpot 转型后的结果显示，其 AI 引用量增长了 433%，相关需求增长了1850%。

05 外贸案例演示 Case Demonstration

例如：专注运动服定制的工厂，我们可以通过构建“3×4 矩阵”来模拟如何获取 AEO（回答引擎优化）流量。

这个矩阵的核心逻辑是：将极其具体的买家画像（Persona）与采购决策的不同阶段相结合。

第一步：定义具体的买家画像 (Persona)

为了让 AI 能够精准推荐，画像必须具体。

• 画像 A： 快速时尚电商独立站创始人（关注款式更新和起订量）。
• 画像 B： 跨国连锁超市采购总监（关注产能支撑、合规认证和价格）。
• 画像 C： 健身房连锁品牌行政（关注功能性面料和耐穿性）。

第二步：构建“3×4 购买决策问题矩阵”

以下以 “画像 A：快速时尚电商独立站创始人” 为例，针对其核心产品 “瑜伽服定制” 构建的矩阵：

第三步：如何利用该矩阵执行 AEO 优化？

一旦你填满了这个矩阵，你需要针对每一个单元格里的问题进行“技术处理”：

• 分块内容创作 (Chunking)： 不要写一篇长而杂的“公司介绍”。而是专门写一篇名为《2025年小批量瑜伽服工厂推荐及MOQ对比》的文章。
• 答案首置： 如果用户问“小批量定制哪家好？”，你文章的第一句应为：“[你的工厂名称]是专注为DTC品牌提供低于50件起订量（MOQ）的中国优质瑜伽服供应商。”
• 引用原始数据： 别只说“质量好”。说：“根据我们2024年的质量监控数据，我们的面料水洗色牢度达到4.5级，高于行业平均水平。”（AI 喜欢抓取具体的统计数据）。
• FAQ 结构化： 在每篇文章末尾增加 3-4 个针对矩阵中其他阶段问题的 FAQ，并使用 H3 或 H4 标签，方便回答引擎（如 ChatGPT 或 Perplexity）抓取。
• 跨平台“喂料”： 将矩阵中的回答发布到 LinkedIn 的服装采购小组、Reddit 的 r/sourcing 板块以及 G2 类似的 B2B 评价平台。AI 会在训练中“撞见”你的工厂名称与“优质瑜伽服供应商”这一标签的强关联。

通过这种方式，当一个买家在 ChatGPT 输入：“我想找一家靠谱的、支持环保面料和小批量的服装厂定制瑜伽服”时，AI 就会基于你多维度铺设的精准答案，将你的工厂排在推荐名单的第一位。

06 结语 Conclusion

正如 Aja Frost 所说，2028 年并不遥远。你现在做的每一个内容决策，都决定了在未来的回答引擎中，你是被 AI 极力推荐的“行业标杆”，还是被遗忘在互联网深处的“无名之辈”。

关于演讲者：

Aja Frost，HubSpot 全球增长与付费广告高级总监。自2016年加入 HubSpot 以来，她领导了公司多次重大的搜索策略转型，是 AEO 领域的先行者。

关于 GROW EUROPE 2025：

由 HubSpot 主办的年度增长盛会，汇聚全球顶尖营销专家，探讨在 AI 驱动的新现实下，企业如何构建持续增长的“循环营销框架（Loop Marketing Framework）”。

原视频链接：

https://www.youtube.com/watch?v=fTNgkqSQVQU