Big Database

你可能会很高兴地知道，数字工程师正在快速开发利用人工智能评估可见性的机制。更糟糕的是，这些工具尚未全面涵盖整个问题。它们中的大多数只专注于整个复杂难题中的某些部分。

因此，主要根据您的需求以及您可用的财务、人员和其他资源来选择正确解决方案的“最佳”工具。

查看 SEO 专家在探索 AI 环境中的可见性时正在测试的几种工具的示例：

深刻：跨人工智能平台（Perplexity、ChatGPT……）的品牌知名度，
Peec AI：快速监控、品牌识别、基准测试和历史趋势发展，
Otterly：类似于关键词分析的 手机号数据库列表 提示研究，跟踪选定的提示，
好东西：将 SEO 数据与各种 AI 模型的生成监控相结合，
Adsmurai：专注于广告，并扩展可见性和效果报告，
Rank Raven：跟踪 AI 响应中的品牌提及和声音份额，
seoClarity：人工智能驱动的搜索可见性跟踪（企业功能包）。
市面上的工具种类繁多，而且新的工具层出不穷。有些工具甚至可能具备您所需的一切功能，但此时价格这一关键因素就显得尤为重要了。

在您的“稳定”工具中添加另一个付费平台通常不会让 SEO 经理、他们的老板或客户感到满意。

您也可以借助人工智能构建自己的系统，这在理论上看起来确实是一个不错的选择。然而，要建立并维护可靠有效的可见性跟踪系统，您需要投入大量时间来开发工具、进行日常测试，并使其适应不断变化的技术。根据您的业务规模，这最终可能会比使用收益不大的付费解决方案更耗费您的预算。

一个好的选择（如果你有效地应用它）是使用这两种解决方案的组合：

用于更广泛监控的外部工具，
拥有用于更深入分析的工具。