Gamma 是个用 AI 生成演示文稿的工具，做到了 1 亿美元 ARR。他们的主要获客渠道是让 ChatGPT 这类模型主动推荐它。
他们增长团队公开分享过一组数据，其中最反常的一条是：AI 在回答里引用他们第二多的信源，是他们自己的官网。
这句话的含义是，当用户问 ChatGPT “Gamma 的竞品怎么样”，AI 给出的那段看起来很中立的回答，有很大概率是照着 Gamma 自己写的内容说的。你官网上怎么描述自己和对手，某种程度上决定了 AI 怎么评价你的对手。
这篇把他们分享里的 23 条规律整理出来，配一份 5 步执行清单。
资料来源：整理自 Gamma 增长负责人的播客分享和三条从业者推文（见文末来源）。这些是从业者转述的二手信息，不是 Gamma 官方发布的数据。照做也不等于能做到 1 亿 ARR，把它当成一份观察清单来用。
先说 AEO 和 GEO 是什么关系
上一篇讲了 GEO 是什么。这里只做个桥接。
AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎优化）比 GEO 出现得还早。它最早跟 Google 的答案框、Siri、Alexa 这些语音助手绑在一起，那会儿还没有 ChatGPT，关注的人也不多。生成式 AI 起来之后，这个词被捡回来重新用。
老做 SEO 的人可以用 PAA 来理解它。Google 搜索结果页那个”大家还会问”的问题框，是 Google 帮你把用户还会问的相关问题列出来。AEO 是同一个逻辑的生成式版本：不等 Google 列问题，自己去研究用户会怎么问 AI，把答案提前准备好。问问题的地方从搜索框换成了聊天框，逻辑没变。
Google 官方对这类新缩写的表态很直白：AEO、GEO 都是 SEO 的延伸，没有单独的魔法配方。下面这 23 条规律里，真正能长期起作用的也都是基本功。
23 条 AI 引用规律
A. 内容怎么写才会被引用
1. LLM 从不引用夸奖，只引用比较。 “为什么 Gamma 很棒”这类页面从来没被引用过，“Gamma vs PowerPoint”天天被引用。Gamma 官网上挂着一整套对比页：Gamma vs PowerPoint、vs Canva、vs Google Slides、vs Beautiful.ai。
2. 官网是被引用第二多的信源。 这条前面说过了。它的另一面是：官网是唯一一个你能完全掌控的信源，投入产出比最高。
3. 标题决定是否被引用，播放量不决定。 1.8 万播放的视频和 40 万播放的视频，被引用的概率差不多。标题要写得像用户往 ChatGPT 里敲的那句话，不是像一个视频标题。
4. 内容别设付费墙。 Substack 因为设墙很少被引用。Medium、Quora 这类默认开放的内容更容易被收录。锁起来的内容 AI 读不到，等于不存在。
B. AI 到底在哪读你
5. 只有 ChatGPT 真的会读 Reddit。 Claude 和 Gemini 基本不读。
6. Reddit 帖子发出后 30 到 45 天，有机会变成 ChatGPT 的一个答案。
7. 小型 subreddit 几乎不产生引用。 存在一个规模门槛，太小众的板块发了也白发。
8. LinkedIn 的引用完全随机。 50 万赞的帖子和无名帖子被引用概率差不多，粉丝数不是关键变量。
9. Instagram 正在变成下一个信源。 已经开始出现在搜索结果里，预计 6 到 12 个月内会开始影响 LLM 的回答。
10. X 目前几乎没有被 LLM 直接引用的案例。
11. 做 B2B 的话，Claude 和 Microsoft Copilot 比 ChatGPT 更值得投入。 Copilot 随 Office 免费附送，是工作场景里被问到的高频来源。
C. AI 怎么记住你：复利和半衰期
12. ChatGPT 的记忆会累积。 先被推荐的品牌会在之后的重复问答里持续被推荐，先发优势很明显。
13. 一条引用大概 3 个月后会过期。 需要按季度重新去抢关键词和问题，不是发一次就一劳永逸。
14. 负面评论一样会被记住。 一条差评可能在 ChatGPT 的答案里卡好几个月甩不掉。好评和差评被引用的难易程度是一样的。
15. 广泛话题要 45 天左右才可能被引用，细分小众问题可能 1 天内就被引用。 冷门长尾反而更快。
D. 数据和归因上容易被误解的几点
16. ChatGPT 回答里大约 60% 内容来自实时联网抓取，40% 来自模型本身的记忆。
17. ChatGPT 带来的真实客户数，可能是分析工具统计出来的 8 倍。 建议在注册环节直接问用户”你是怎么找到我们的”，别只信点击数据。AI 对话里产生的认知，很多不会体现为一次带 referrer 的点击。
18. ChatGPT 的搜索底层用的是 Bing。
19. AI 模式正在让所有品牌的自然点击率整体下滑。 这是大环境变化，不是你的站出了问题。
E. 窗口期和风险
20. ChatGPT 现在还分不清《福布斯》和一个无名博客。 权威排序还没有被建立起来。这是无名品牌的窗口期，但它不会一直开着。
21. 已经出现仿冒 Gamma 的假网站，抢注册用户。 品牌保护要跟着提上日程。
22. 下一个方向：让产品变成 AI 可以自己用、甚至自己注册的东西。 Claude Code 已经能在一次会话里自动装 5 个工具，不用逐个问用户。
F. 产品层面的动作
23. 官方进驻 Claude App，让 Claude 能直接调用你的产品。 用户说”帮我做个演示文稿”，Claude 直接唤起 Gamma。这是正当的产品集成。
原始素材里还有一条：把优惠信息写进只有 AI Agent 会读的文件里，影响 AI 的注册决策。这是专门针对 AI Agent 的隐藏信息投放，属于争议操作，这份清单里不收录。放在这里说明一下，是因为你在别处可能会看到有人推荐它。
5 步执行清单
上面 23 条是观察，这 5 步是能直接排进日程的动作。
第一步，上别人的”最佳榜单”。 不用执着于排第一，尽量多地出现在各种榜单里。这些榜单是 LLM 学习信息的来源之一。
第二步，把官网写给 LLM 看。 把做什么、为谁做、多少钱写清楚，别用含糊的营销话术。这是唯一一个你能完全掌控的信源。
第三步，内容按区块结构化。 AI 不是从头到尾读完整个页面，而是抽取片段。一个片段如果不能独立说清楚一件事，就不会被用在回答里。写的时候检查每一段能不能单独拎出来读懂。
第四步，审计全网关于你的信息。 搜”品牌名 + 评价”、“品牌名 + 定价”、“品牌名 + 替代方案”，把 G2、Crunchbase、LinkedIn 上的资料口径统一。AI 会交叉核对，信息打架就容易被排除在答案外。
第五步，发布诚实的对比页。 产品对比、替代方案页、“最佳 X 工具”榜单，坦诚讲清楚自己的短板。Gamma 在自己官网的对比页里直接写着”精细控制不如 PowerPoint”，还把自己排在自己榜单的第 6 名，这些内容照样被引用。
从哪一步开始
如果只做一件事，做第四步。口径不一致是最容易出现、也最容易修的问题，而且不需要产出新内容。
如果要做两件事，加上第五步。一个诚实的对比页比十篇夸自己的文章更容易被引用，这是第 1 条规律的直接应用。
这套框架也是我们自己给 KefuAgents 和 KOLAgents 官网做内容时在用的。核心是给 AI 足够多、足够真实、结构清楚的证据，让它有材料引用你。
验证方法：把你品类里用户最可能问的三个问题，逐个去问 ChatGPT、Claude、Gemini，看你在不在答案里、AI 是照着谁的内容在说。三个月后再问一遍同样的问题，对比变化。第 13 条说引用有半衰期，这个复查动作本身就是打法的一部分。
来源
5 步执行清单来自 BrianEDean 的整理。23 条规律来自另外两条推文对 Gamma 增长负责人播客分享的转述。
