当HubSpot开始自己的AEO实践时，他们面临一个核心问题：如何知道客户在AI里问什么？答案不是猜，而是系统性地设计提示词。
HubSpot最终追踪了数百个提示词，跨越CRM、Marketing Hub、Sales Hub等8个产品线，以及“认知-考虑-评估-决策”四个购买阶段。结果是：1850%的AI线索增长，3倍的转化率。
这一切的起点，是一套精心设计的提示词体系。
AEO提示词是指用户在答案引擎中可能提出的、与你的产品或服务相关的问题。例如：“新加坡中小企业用什么CRM比较好？”就是一个提示词。
HubSpot将AEO提示词定义为“人们在搜索品牌或产品时可能会向答案引擎提出的问题”。它们不是关键词，而是完整的、体现用户真实意图的问句。
提示词的三个核心特征：
1、问题形式：不是“CRM价格”，而是“HubSpot CRM在新加坡多少钱？”
2、反映真实意图：用户真的会这样问，而不是你“希望”他们这样问
3、与业务直接相关：你能回答这个问题，并且这个问题最终可能与你的产品或服务产生关联
没有提示词，就没有测量；没有测量，就没有优化。
AEO的核心指标是品牌可见度、声量份额、引用次数，这些都是基于提示词计算出来的。你设计了什么提示词，就测量什么内容。
HubSpot的AEO测量架构包含：
顶层品牌框架：追踪HubSpot整体品牌提及
8个产品级框架：CRM、Marketing Hub、Sales Hub、Service Hub、Content Hub、Commerce Hub、Data Hub、Breeze
功能级视图：如Marketing Hub下的“邮件自动化”
在这个体系中，每个产品团队都能追踪自己的提示词、运行实验、优化表现。
设计错误示例：
假设你是一家新加坡的CRM实施服务商。你只设计了“什么是CRM？”这一个提示词。你会发现：品牌可见度可能还不错，因为AI经常在定义类问题中引用HubSpot官网。但你完全看不到“在新加坡实施HubSpot要多少钱？”这类高意向问题的表现。你的AEO策略会告诉你“品牌被看到了”，但不会告诉你“为什么没有咨询”。
这就是提示词设计不完整的代价。
原则一：覆盖完整购买旅程
这是提示词设计中最重要的原则。用户在不同阶段问不同的问题，你的提示词应该覆盖所有阶段。
HubSpot定义的四个购买旅程阶段：
认知阶段：广泛、非品牌导向、基于问题-“什么是营销自动化？”
考虑阶段：非品牌，用户比较现有方案-“HubSpot和Salesforce有什么区别？”
评估阶段：品牌比较，明确提及公司名-“HubSpot适合制造业吗？”
决策阶段：高意向，聚焦特定产品或功能-“HubSpot Marketing Hub实施周期多久？”
常见错误： 只设计认知阶段的提示词。结果是你的AEO数据告诉你“品牌被看到了”，但客户已经在决策阶段问了竞品的问题，而你完全没有出现在答案里。
原则二：基于真实数据，而非凭空想象
不要坐在会议室里猜“用户会问什么”。以下是四个实用的数据来源：
1、销售和客服记录：你的销售团队和客服每天被问什么问题？这些是最真实的提示词来源。
2、网站搜索栏：用户在你们自己网站上搜什么？
3、HubSpot AEO的AI生成功能：在HubSpot中，你可以基于CRM数据（行业、竞品、客户细分）自动生成8-15个相关提示词。
4、竞品和行业分析：竞争对手在AI里出现时，回答的是什么问题？
原则三：每个主题集群需要20-30个提示词
测量稳定性的需要：AI答案会波动，基于少量提示词的判断不可靠。追踪5个提示词就像在田里取5个土壤样本，取完就说“收成很好”，样本不足以反映整体情况。
覆盖完整意图的需要：一个主题下有定义类、比较类、评估类、决策类等多种意图。
发现真实差距的需要：只在强势提示词上测量，会错过真正的问题所在。
在AI品牌可见度追踪中，将20-30个提示词分组测量，远比监控个别提示词更有意义。
以下是以一家新加坡CRM实施服务商为例的完整实操流程。
步骤1：确定主题集群
主题集群是你必须要设计的一组相关问题。选择3-5个核心集群。
示例：
集群2：中小企业CRM选型
集群3：微信与CRM集成
步骤2：为每个集群生成20-30个提示词
不是一次性写出所有提示词，而是从一个核心问题开始，然后在HubSpot AEO工具中使用“使用AI生成”功能扩展。HubSpot会自动添加8-15个相关提示词。
步骤3：在HubSpot AEO中设置追踪
在HubSpot中设置提示词的路径：
导航至：内容 > 搜索策略 > AEO标签页
确认品牌信息：品牌名称、域名、品牌名称变体
审阅系统生成的建议提示词，勾选需要追踪的
点击“更多操作” → “添加更多建议提示词”以生成更多
或点击“手动添加提示词”输入自定义提示词
注意：设置完成后，AEO会每日自动运行这些提示词，更新品牌可见度数据。因为AI答案会随时间变化，建议在评估趋势前查看多日或多周的表现。
步骤4：分配购买旅程阶段
在HubSpot AEO中，每个提示词会被自动分配一个购买旅程阶段（认知/考虑/评估/决策）。你需要检查这个分配是否准确。
如果某个阶段完全没有提示词，说明你的提示词设计有盲区。
步骤5：基于数据迭代优化
AEO不是一次性设置。你应该：
定期查看AEO仪表盘：检查哪些提示词上品牌可见度高，哪些低
分析竞争对手：竞争对手在哪些提示词上出现，而你没有？
更新提示词：删除不相关的，添加新的
优化内容：针对低可见度的高价值提示词，创建或优化内容
在HubSpot AEO中，你可以在“提示”选项卡中查看核心指标：总提示数、平均可见度、总回应数、总引用数。
HubSpot AEO的一个关键差异化功能：与其他AEO工具不同，HubSpot的提示词建议直接基于你的CRM数据——行业、竞品、目标客户画像等。这意味着你不需要从零开始猜用户会问什么；系统会根据你的业务上下文，生成相关性更高的提示词。
HubSpot还会根据你的提示词数据，给出具体的内容建议，告诉你哪些页面需要优化、创建什么新内容，并解释背后的原因。并且，建议可以直接在HubSpot内容工具中执行，无需切换平台。
提示词是AEO的起点：没有提示词，就没有测量；没有测量，就没有优化。提示词质量直接决定了AEO策略的成败。
覆盖完整购买旅程：从认知到决策的每个阶段都需要有代表性的提示词。只追踪认知阶段的问题，看不到真正的转化机会。
每个主题集群需要20-30个提示词：少量提示词无法提供稳定的测量基础。样本量不足会导致结论偏差。
基于真实数据设计提示词：不要坐在会议室里猜。利用销售记录、客服工单、网站搜索数据，以及HubSpot AEO的AI生成功能。
持续迭代：定期更新提示词，删除不再相关的，添加新的。AEO不是一次性设置。
Q1：我需要追踪多少个提示词？
取决于你的订阅方案和产品复杂度。对于大多数中小企业，从20-30个高质量提示词开始，覆盖2-3个核心主题集群是合理的起点。关键不是数量，而是质量——每个提示词都应该反映真实的用户意图。
Q2：提示词多久需要更新一次？
建议每月review一次。AI搜索和用户行为在快速变化，三个月前的提示词可能已经不再准确。当你推出新产品或进入新市场时，也需要添加新的提示词。
Q3：我可以在不同引擎上追踪相同的提示词吗？
可以。HubSpot AEO支持在ChatGPT、Gemini和Perplexity三个引擎上追踪相同的提示词。需要注意的是，不同引擎对同一提示词可能生成不同的答案、引用不同的来源。使用筛选器按引擎比较结果，可以发现差异。
Q4：如何判断一个提示词是否“好”？
好的提示词应该同时满足三个条件：用户真的会这样问、与你的业务相关、AI有可能引用你的内容来回答。如果AI从不回答这个问题，或者回答时从不引用任何品牌，那这个提示词追踪价值有限。
Q5：HubSpot是如何选择提示词的？
HubSpot将AEO提示词与购买旅程阶段对齐，从“认知-考虑-评估-决策”四个阶段各选择一批有代表性的问题。他们还使用产品级容器（如CRM、Marketing Hub）和功能级视图（如“邮件自动化”）来细化追踪粒度。这种方法确保了数据的全面性和可操作性。
如果你不确定客户在AI里会问什么问题，或者想系统性地提升品牌的AI可见度，NetFarmer作为HubSpot铂金合作伙伴，可以帮你设计提示词体系、优化AEO内容、并搭建从AI搜索到CRM的完整获客链路。