如何让 AI Overview 和 AI Mode 推荐你的产品（完整指南）

如何让 AI Overview 和 AI Mode 推荐你的产品 | 完整指南 August 21, 2026 · 17 min read · View source ↗ AI Advertising Reddit Google Ads 在过去一年里，我们的团队一直在做大量测试，研究如何在 AI Overview 和 AI Mode 上获得排名。 我们摸索出了几个可靠的方法，让客户的产品出现在这些推荐里， 并且我们看到它们带来了实实在在的流量和销量。 如果你还不熟悉 AI Overview 和 AI Mode： AI Overview 是出现在许多搜索结果顶部的 AI 生成的摘要。 它会给你一个快速答案，并链接到相关网站。 AI Mode 是 Google 内部一个独立的 AI 驱动搜索体验。 你提出问题，得到 AI 生成的答案，并像使用 ChatGPT 一样不断追问后续问题。 在我看来，绝大多数品牌都低估了 AI Mode 和 AI Overview 现在有多大。 我最近和一位合作伙伴聊天，他说了一个很有意思的观点。 曾几何时，ChatGPT 曾主导电商品牌大部分的 LLM 曝光和点击。 但现在…… 它正逐渐逼近与 Google 的 AI Mode 和 AI Overview 平分秋色的局面。 你看到过多少帖子或 YouTube 视频在讲如何让你的品牌进入 ChatGPT？ 再对比一下你看到过多少关于 AI Overview 和 AI Mode 的内容。 大概没多少。 然而，这两个位置正在从 ChatGPT 那里抢走 AI 驱动的流量。 说实话，如果它们在某个时刻超过 ChatGPT，我一点也不会惊讶。 让我解释一下为什么…… 为什么 Google 的 AI 正在领先 ChatGPT 1. Google 正在把 AI 放进人们每天都在使用的产品里 AI Overview 和 AI Mode 就直接坐落在 Google 搜索内部。 几十年来，数十亿人一直在使用 Google。 几乎没什么新东西需要学。 人们的搜索方式和以往一样，只是体验里内置了 AI。 要让人们通过这些 AI 体验购买…… Google 不需要吸引新用户。 它只需要让现有用户适应一种不同的搜索方式。 与此同时，ChatGPT 仍在扩大它的用户群。 在 AI 产品推荐这件事上，ChatGPT 先到一步。 但 Google 有一个 ChatGPT 根本无法复制、而且很可能永远无法复制的优势。 2. 人们越来越习惯在 Google 搜索里使用 AI 随着时间的推移，Google 大幅改进了 AI Overview 和 AI Mode。 随着它们背后的模型 Gemini 不断改进…… 答案会变得更准确、更有用、更可靠。 当体验变好，人们就用得更多。 除此之外…… Google 正在给这些位置提供多得多的曝光。 多年来，你在搜索页上第一眼看到的是一个搜索结果或一个购物轮播。 现在往往是一个 AI Overview。 在你甚至还没看到普通结果之前，它就占据了近半块屏幕。 我们还看到越来越多的搜索中，人们根本不再点击传统搜索结果。 他们阅读 AI 的回复，相信它，并且在很多情况下直接在那里完成购买。 3. Google 是产品调研的默认平台 几十年来，人们一直在 Google 上调研产品。 他们在那里比较品牌、阅读评测、决定买什么。 这个习惯很难改变。 早期，ChatGPT 有明显的优势。 你可以问又长又详细、带着充分上下文的问题，得到很棒的推荐。 在当时，这感觉像是一种寻找正确产品的全新方式。 但现在 Google 也能做到同样的事。 你无需离开 Google 搜索，就能问那些同样的问题。 所以那个优势其实已经不在了。 而且我看不到大多数人有强烈的理由去更换他们做调研的地方。 当我在调研一款产品时，Google 仍然感觉是最自然的地方。 4. Google 处于赢得 AI 电商竞赛的有利位置 ChatGPT 知道你在一段对话里分享了什么。 Google 知道你搜索过什么，更重要的是，你买过什么。 他们通过搜索和购物，积累了数十年的购物信号，背后是每天数十亿次的搜索。 当你试图预测某人可能买什么时…… 这是一个强得多的基础。 电商也不是 ChatGPT 的主要重点。 对 Google 来说，帮助人们发现并购买产品一直是其业务的核心部分。 而且因为广告对他们来说是如此庞大的一门生意…… 他们有充分的理由持续投资 AI 驱动的购物。 你从他们发布更新的速度就能看出来。 例如…… 在一些账户里，Google Search Console 现在有了一个专门的生成式 AI 板块。 我知道，这话从一个经营 Google Ads 代理的人嘴里说出来，听起来可能有点偏颇。 但我并不是想在这里抨击 ChatGPT。 它绝对是一个真实的获客渠道。 我的观点是： Google 正在成为这个领域里一个严肃的玩家，而我仍然觉得有足够多的品牌没有重视它。 在我看来…… 随着 Google 不断改进 AI Overview 和 AI Mode，人们也越来越习惯通过它们购买…… 尽早行动的品牌将获得真正的优势。 我认为这些位置会成为一个有意义的收入渠道，与传统的 Google Ads 广告活动并驾齐驱。 话虽如此…… 你怎样才能让你的产品被 AI Mode 和 AI Overview 推荐？ 首先，你需要理解：传统 SEO 的基本原理仍然是 AI 排名系统运作的支柱。 AI 模型会从权威来源中提取信息，并呈现那些在全网有强信号的品牌。 它们相信 Google 也相信的东西： 优质内容 结构化信息 可信的提及 强大的评测档案 所以如果你的品牌没有出现在 AI 答案里，归结起来就是两个核心问题。 为什么你的产品没有被 AI Overview 和 AI Mode 推荐 1. 关于你的信息根本不够多，AI 模型找不到你 这些模型通过抓取全网海量内容来构建它们对世界的理解。 当有人问"哪款 LED 面膜抗衰老效果好"时…… AI 会从一切来源中提取信息：文章、评测、论坛帖子、产品页面、Reddit 讨论。 如果你的品牌在这些来源中的足迹很薄弱，AI 要么不知道你的存在，要么没有足够的把握推荐你。 2. 现有信息难以被 AI 解析 AI 根据全网已有的内容来构建对你品牌的理解。 问题在于，很多品牌信息在网上的写法并不是为机器解读而准备的。 你自己的网站可能有信息藏在图片里、PDF 里，或者写得需要结合多个板块的上下文才能完全理解。 另外，网上很多内容根本不准确。 错误的价格、过时的规格、来自某个已不存在的产品版本的细节。 结果是品牌被误读、被低估，或者干脆被完全跳过。 这是理解 AI 聊天机器人排名如何运作的起点： 关键在于你的品牌在全网是否足够"在场"、足够准确，让一个 AI 系统有把握地把你呈现出来。 现在你理解了这一点，让我们进入那些对我们一直有效的战术策略。 如何出现在 AI Overview 和 AI Mode 上 1. 为 AI 模型优化你的现有内容 第一个着手点是确保你当前的页面能被 AI 读取。 AI 模型通过找到能清晰、直接回答某个具体问题的文本来生成回复。 如果你的内容把答案深埋在网站深处，或需要页面其他地方的上下文才能讲得通，它就会被一个直接给出答案的来源取代。 解决办法来自理解人们在 AI Mode 和 AI Overview 上针对你的产品品类都问了什么。 然后据此组织你的内容来回答这些问题。 如果人们在问"最实惠的 [产品] 是什么"，你就需要一个板块来说明你的价格以及它与竞品的对比。 如果他们在问"[产品] 戴起来舒服吗"，你就需要回答这些问题的板块。 Schema 标记是这里的另一个杠杆。 它给你的页面添加一小段额外代码（AI 可读），明确标注你的内容。 每个品牌都应该有的两类。 > FAQ schema，标注你的问答内容，这样当有人问相关问题时，AI 可以提取它。 > 产品专用 schema，标注你的产品名称、价格、库存情况和规格。 2. 构建为 AI 模型设计的新页面 接下来，你要围绕人们购买前在问的问题构建新页面。 这些页面不是为 Google 搜索结果构建的。大多数访客永远不会落在它们上面。 它们唯一的任务就是给 AI 提供一个干净、结构化的来源以供提取。 你构建什么页面取决于你的品类，以及什么因素驱动你客户的购买决策。 以补剂或护肤品牌为例。 信任和认证是重要因素，FDA 批准是很多买家会看的东西。 但 FDA 网站通常把产品归在宽泛的品类下，与几十个其他品牌并列，这让 AI 模型很难把你特定产品呈现出来。 构建一个专门页面，包含每一项相关认证细节、分类编号等…… 给 LLM 一个干净的来源来提取，而不是让它去猜。 品牌事实页和 FAQ 页面也值得构建。 很多品牌在全网有零散不一致的信息：过时的声明、旧价格、上一版本的规格。 一个品牌事实页能给 LLM 一个唯一的事实来源。 当这些模型拥有关于你的结构化信息时，它们推荐你产品的可能性会大得多。 FAQ 页面是你网站上列出关于你的产品和品牌的常见问题与答案的页面。 让答案保持中立、具体、基于真实的成分或规格，每条 3-5 句话。 用你希望 AI 复述给买家的方式来写它们。 你的主打产品 这款产品的不同之处 它拥有哪些认证 它与替代品的对比 实际规格是什么 等等 3. 构建清单式内容，把你的产品送进考虑范围 AI 不再仅仅被要求去解释产品了。 人们在让 AI 帮他们缩小选项范围，告诉他们该买什么。 这就是 listicle、合集和"最佳"页面登场的地方。 想想： "适合怕热人群的最佳凉感毯" "适合敏感肌的最佳 LED 面膜" "7 款最适合扁平足的跑鞋" "100 美元以下的最佳 [产品]" 这些页面给 AI 提供了一个覆盖一个品类内多款产品的结构化来源， 并且给你一个机会去说明你的产品处于什么位置。 重要的一点是，你不能随便拼一个单薄页面就宣称你的产品是最好的。 你需要基于买家在意的因素来比较产品： 价格 功能与规格 每款产品最适合谁 关键差异 优势与局限 如果有真实的搜索需求，你也可以使用直接的对比格式，比如"[产品] vs [竞品]"。 但更大的机会在于品类层面的内容，让你的产品与买家正在看的选项并排出现。 这类内容可以放在你自己的网站上， 也可以通过外联和客座文章把它放到相关的第三方网站上。 无论如何，你都是在给 AI 提供一段以买家提问的方式来评估产品的内容。 4. 让你的品牌出现在 AI 去验证口碑的地方 当有人就某款产品或品牌询问 AI 时，AI 会从独立的第三方来源寻找佐证。 评测、证言、第三方提及等等。 这些是 LLM 用来判断你的品牌是否值得推荐的信号。 你自己域名上一个页面说你产品在品类里最好，其分量不如同样的结论出现在一个独立网站上。 Reddit 是这里最大的来源。 当有人就某个产品品类或品牌对比询问 AI Overview 和 AI Mode 时，Reddit 常常是 Google 提取的顶级来源之一。 但你要谨慎行事。 一个一上来就直奔推广内容的新账户可能立刻被标记。 正确的做法是通过参与相关社区，逐步养多个 Reddit 账户。 参与讨论、发布你了解的话题、参与与你品牌毫无关系的帖子。 一旦一个账户有了足够的历史和 karma…… 你就可以开始带着品牌提及出现在与你产品品类相关的对话中。 除了 Reddit，你还应该让你的品牌进入： 独立评测网站（顺便说一句，这些你可以自己建） 外部域名上的对比文章 行业专属出版物 这给 LLM 提供了一个更广的可信来源池，当有人询问你的产品品类时可供提取。 5. 清理你的产品 Feed 你的产品 feed 不再只是一个 Google Ads 资产。 如果你的 feed 有过时价格、含糊标题或缺失属性，AI 要么跳过你的产品，要么用错误信息呈现它。 所以要确保 feed 里的每一个属性都准确且是最新的： 标题 描述 图片 标识符 评测 其他相关属性，如尺码、颜色等 Google 还在 Merchant Center 里加了一样很多品牌都不知道的东西， 叫做"对话式属性"（conversational attributes）。 AI Mode、Gemini、AI Overviews、Google 正在构建的智能体电商——所有这些都需要结构化数据，才能有把握地匹配、比较和推荐你的产品。 如果你的 feed 不提供这些数据，AI 就会去猜，或者跳过你。 对话式属性就是你直接喂给机器的方式。 目前上线的主要有： question_and_answer：预先回答好的买家问题，每个产品最多 30 个 document_link：Google 可以从中提取 FAQ 的 PDF 手册/规格表 related_product：标记配件、替代品、常一起购买的商品 item_group_title + variant_option：干净得多的变体分组 popularity_rank：一个基于你实际内部销售数据的 0-100 分 具体怎么做： 如果你的目录很小，补充 feed 是简单路线。 你在那里添加对话式属性，主 feed 保持不动。或者通过你的 feed 管理工具来处理。 但如果你想规模化地做，就把它构建进你的 Shopify 或店铺后端，这样今后每个产品都带上这些数据。 设置一次，它就会自动流经你的 feed。 而且如果它存在于你的后端里，Google 很有可能也会直接从你的网站抓取到它（这很可能也会提升你的自然 AI 排名）。 优先处理畅销品和你问题最多的产品。电子产品、有变体的服装和鞋类、任何有尺码或兼容性问题的产品。 从畅销品开始还有另一个好处。popularity_rank 是一个 0-100 的分数，显示一款产品相对于你目录中其他产品的销售表现，Google 用它来在 AI 界面推广你最强的产品。 当你把数据补全工作集中在畅销品上时，你不是在分散精力，而是把最丰富的数据堆在 Google 最有可能呈现的产品上。 对于 question_and_answer，使用真实的买家问题。规格、兼容性、用途、尺码。不要只是复制你的描述或卖点。 对于 related_product，使用关系类型（accessory、substitute、often_bought_with），并通过内部 ID 或 GTIN 引用。 如果你想抢占先机，今天就可以开始手动添加这些。 但更好的做法是现在就在你的店铺后端设置好，这样它能规模化运行，而无需你再碰它。 6. 在 Google 这边：测试符合 AI Mode 和 AI Overview 投放条件的广告活动 Google 在 AI Mode 内推出了产品推荐，而最有可能在该体验内投放广告的活动类型是 PMax、AI Max、Shopping。 AI Max 是其中重要的一环。 人们开始用和 AI 聊天机器人对话一样的方式去搜索。 这意味着更长、更具体、更详细的问题： "适合开放式办公室的降噪耳机" "适合怕热人群、洗后不起球的凉感床单" "150 美元以下适合扁平足马拉松训练的跑鞋" 手动构建一个覆盖人们输入每一种变体的关键词列表，几乎变得不可能。 这些搜索中很多也没有足够体量去单独定向。 这些恰恰就是 AI Max 被构建出来要捕获的那类搜索。 它不只依赖你的关键词列表，而是去看搜索背后的含义。 它还会考虑用户行为、过往搜索和浏览信号，来预测某人是否真的在找你的产品。 假设你卖宠物航空箱。 有人搜索： "坐飞机带狗需要准备点什么来装它吗？" 根据 Google 的说法，AI Max 理解这条搜索背后的意图，并识别出该用户很可能在找宠物航空箱。 这使你的广告有资格展示。 然后它会动态调整标题来适配语境，比如： "可放在飞机座位下方的狗用航空箱。" 我们已经在多个账户上运行 AI Max，并且看到了大量成功。 现在，要让所有这些广告活动发挥好，你喂给 Google 的输入需要处于良好状态。 AI Max 可以使用最终到达网址扩展（final URL expansion），如果它认为另一个页面与搜索更匹配，就会把人送到你 PDP 之外的地方。 那可能是一个品类页、对比页、合集页，或其他商业落地页。 换句话说，你的网站变成了定向的一部分。 如果那些页面没有清楚地说明它们提供什么…… Google 判断何时展示它们就会困难得多。 所以你所有的落地页都应该有强而具描述性的文案。 还要保持网站结构干净。 一个合乎逻辑的层级能让 Google 更容易： 抓取你的网站 理解页面之间的关联 把流量送到与用户意图最匹配的页面。 产品 feed 是最直接的一个。 干净的产品标题、准确的规格、高质量的图片等等。这类东西会严重影响 Google 决定在哪些位置投放你的广告。 除了 feed，转化追踪也需要准确。 受众信号也很重要。 你附加到这些广告活动上的客户名单、再营销受众和兴趣细分，能给 Google 一个确定目标人群的起点。 在我看来，现在就能搞明白如何盈利地投放这些广告活动的品牌，将获得巨大的先发优势。 以上就是如何让你的产品在 AI Mode 和 AI Overview 上获得推荐的简要指南。 当然，其中某些步骤是否适用于你的账户，很大程度上取决于你的品类需求、利润率、定价和产品类型。 所以在实施任何东西之前，先确保它符合你的实际情况。 电商格局总是奖励那些在分销变迁成为标准打法之前就早早行动的品牌。 2000 年代初的 Google Ads。2013 年的 Facebook Ads。2022 年的 TikTok Shop。 每一次，先行者都在渠道变得拥挤昂贵之前，捕获了不成比例的回报。 当下的信号正指向 LLM 聊天机器人成为下一次变迁。 如果你想尽早行动，就开始出现在这些位置上，并从它们那里捕获销量…… 我的私信是开放的。 Jackson Tags: # X # AI # Advertising # Reddit # Google Ads # Google Ads # Guide # Chatgpt 相关文章 如何用 Google Ads 抢走你竞争对手的客户 我构建了一个 AI 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