Growth Unhinged 由 Profound 自豪支持

长期读者会知道，我看好 AI 搜索作为下一个大型增长渠道，它已经为这份 newsletter 带来了 15% 的新订阅者。但跟上 AI 搜索项目可能会让人感到不堪重负，因为可改进的领域几乎无穷无尽。

这就是为什么 Profound 推出了 Aim**，他们新的 AI 营销助手，在后台运行。它始终在线，监控 AI 搜索数据，并指出每周最高影响力的工作。

更棒的是：Aim 会把你接受的机会转化为项目，并把工作交给子代理，由你的团队审核并发布。 亲自试用 Aim。

认识你的 AI 营销人员

超过三分之二的软件买家已经在 ChatGPT 等 AI 引擎上进行研究。

虽然这最初是一种漏斗顶端行为，但现在已覆盖整个漏斗，包括定价和谈判。新数据显示，过去一年中，具有商业意图的 ChatGPT 查询占比从 13.9% 上升到 19.2%。AI 正日益影响哪些 B2B 产品会被购买，以及它们如何被谈判。

我一直在想：AI 如何理解定价，又是什么影响了它们的观点？ 为了寻求帮助，我与 Nikolas Laskaris 合作，他是 Profound 的研究员。Profound 是 AI 营销平台，其数据集建立在超过 15 亿次真实 AI 对话之上。（Profound 也是 Growth Unhinged 的合作伙伴。）

我们测试了 Cloud 100 中针对定价查询的 7,600 条 AI 回复。Cloud 100 是一份顶级私营云公司名单，包括 OpenAI、Anthropic 和 Stripe 等品牌。该研究追踪了六个 AI 引擎之间的差异：ChatGPT、Google AI Mode、Google AI Overviews、Google Gemini、Microsoft Copilot 和 Perplexity。AI 引擎会定期改变引用行为；这些数据收集于 2026 年 7 月 29 日至 8 月 10 日。

以下是其中最有趣发现的预览：

1. AI 正在谈论你的定价（而且并不总是正面……）
2. 公司自有的定价页面很少是 AI 回答的主要来源
3. 第一个重要因素是 AI 可读性，但只有 57% 拥有 AI 可读的定价页面
4. AI 可读性可以通过一些简单修复来改善
5. 三个外部网站影响 AI 对定价的看法
6. 获胜的公司构建的是定价答案栈，而不是定价页面

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1. AI 正在谈论你的定价（而且并不总是正面……）

根据 Profound 数据，包含成本或定价相关关键词的提示词现在占所有 LLM 查询的 1–2%。这听起来可能很小，但每天 30 亿次查询中的 1% 意味着大量买家需求！

我们给每个 AI 引擎一个简单提示：“Evaluate Company X on pricing.”

这些回复有时事实准确、切中要点，并提供了公司自有定价页面的直接链接。这是理想路径。

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Checkr 提供透明的按报告付费定价——基础层级起价为 $29.99，综合国内套餐最高为 $89.99。标准筛查不要求月订阅费，但由于外部法院和州费用，实际成本通常高出 40% 到 70%。请在 [Checkr Pricing Page] 查看完整详情。

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Calendly 使用分层、按席位订阅模式，从强大的免费层级到定制企业选项。付费层级起价为每位用户每月 $10（按年计费），适用于个人和小型团队，并可扩展到每位用户每月 $16，以获得协作路由功能。你可以直接在 [Calendly Pricing Page] 查看完整层级详情。

大多数时候，AI 回复读起来像起诉书，并引用了可疑来源。 这也不是一次性发现。Profound 数据显示，AI 在定价和账单信息上的错误比其他任何主题都多。

对于一家不便透露名称的知名软件公司，负面定价语言出现在 76 条 AI 回复中的 72 条。Google AI Mode 将其描述为“出了名地不透明、定价高昂，并且激进扩张”。这家公司自有的定价页面很少被引用为 AI 回复的主要来源。

对于一家垂直 AI 独角兽，负面定价语言出现在 76 条 AI 回复中的 67 条。由于该公司没有公开定价页面，AI 回复从第三方来源（通常是 Reddit 帖子）提取信息。AI 回复声称定价“根据平台和场景不同，大约为每位用户每月 $100 到 $2,400”——同一产品的差异高达 24 倍！

这意味着什么： 不准确的定价说法可能会吓跑潜在买家，或让他们在谈判中获得筹码。这两种情况都不理想。

2. 公司自有的定价页面很少是 AI 回答的主要来源

我以为 AI 会立即在公司网站上查找定价。毕竟，Cloud 100 中有 77% 确实拥有公开定价页面。而且这显然是最官方、最新的定价来源。

数据显示：公司自有定价页面通常是 AI 引用来源的一部分，但很少是主要来源：

• 公司自有定价页面出现在 7,675 条回复中的 3,532 条——占所有 AI 回复的 46%。
• 但公司自有定价页面只在 12% 的回复中首先出现！

没有任何一家公司的定价页面在大多数 AI 运行中被首先引用。 这仍然让我震惊。

值得指出： 每个 LLM 都有自己的怪癖。ChatGPT 回复倾向于默认使用公司自有定价页面，在 38% 的情况下首先引用这些页面。Google AI Mode、Google AI Overviews 和 Gemini 通常会埋没它们。

3. 第一个重要因素是 AI 可读性，但只有 57% 拥有 AI 可读的定价页面

有趣的是，定价页面并不需要太多信息就能被引用。

Personio 尽管在其网站上没有透明的定价，却远高于中位数。他们展示了套餐，但没有实际价格点。Pendo、Carta 和 Gong 等公司也是如此。与此同时，拥有高度透明的定价并不足以获得优先引用。

第一个重要因素是 AI 可读性。 77 个公开定价页面中有 57 个是 AI 就绪的，这意味着它们对机器人完全可读。其余的需要关注。

10 个定价页面对机器人隐藏了至少 40% 的正文内容，这意味着 AI 引擎实际上无法读取网站上的大部分内容。通常，这是由以下四个原因之一造成的：

• 客户端渲染： 仅在 JavaScript 执行后才会填充的定价表格。大多数 AI 爬虫执行有限或不执行 JavaScript，因此它们看到的是一个空壳。
• 交互元素： 标签页、手风琴、'计算你的价格'滑块。如果内容仅在点击后才存在于 DOM 中，那么对爬虫来说它就不存在。
• Robots.txt 和其他阻止： 有时是有意的，有时是继承而来且从未在生产环境中清理。无论哪种情况，爬虫都无法访问定价。
• iFrames： 定价小部件从另一个本身不可爬取的域中拉取。

快速检查： 像机器人一样测试你的定价页面。用 Curl 抓取页面或禁用 JavaScript，然后看看实际提供的是什么。

4. AI 可读性可以通过一些简单的修复来改善

当 Profound 在构建一个工具来查看 AI 是否能有效爬取不同网站页面时，他们首先在自己身上进行了测试。我想你能猜到他们发现了什么……

虽然定价页面对人类访客来说看起来正常，但它对机器人部分隐藏。关键的自助定价和产品内容无法被爬取。大约在同一时间发布的一篇关于 Profound 的外部文章独立地发现了同样的问题，证实了 AI 无法看到 Profound 的自助定价。

Profound 更新了营销网站的渲染逻辑，使缺失的内容对 AI 机器人可访问。该修复于 6 月 25 日部署。

AEO 影响几乎是立竿见影的。 该定价页面现在是 Profound 整个网站上被引用第二多的页面。部署后，引用机器人流量逐周上升了 13%，并且此后持续增长。

以下是修复方法： Profound 营销网站的定价是在 JavaScript 中客户端渲染的，因此获取原始 HTML 的 AI 爬虫从未看到价格。修复将定价移至服务器端渲染。现在价格出现在初始 HTML 响应中，并且可以被机器人摄取。

5. 三个外部网站影响 AI 对定价的看法

纵观 7,600 条回复的整个数据集，三个外部域名反复出现。

• 被引用最多的是 Vendr（占运行次数的 18.7%），一家定价数据和谈判提供商。
• 紧随其后的是 Reddit， 在 18.6% 的运行中被引用。
• G2 排名第三， 出现在 15.9% 的回复中。（这应该让人松一口气，因为 G2 上的定价信息很容易被影响，不像 Reddit 帖子。）

其含义是： 即使你试图隐藏你的定价，它也会在其他地方被讨论。

6. 获胜的公司构建的是定价答案栈，而不是定价页面

表现最好的公司是 Plaid（其定价页面在 42% 的情况下被优先引用），其次是 Fireworks AI、Fal AI 和 ElevenLabs。（表现最差的是那些定价隐藏且文档有限的企业型公司。）

这些公司之所以获胜，是因为他们构建了自己的定价答案栈，而不仅仅是一次性的定价页面。定价答案栈为 AI 引擎提供了评估定价所需的一切信息，所有这些信息都与第一方来源相互强化。

答案栈包括五个组成部分：

• 一个清晰的定价页面，包含套餐和定价信息
• 与自然语言定价问题匹配的 FAQ 和 FAQ 页面
• 解释产品价值、运营影响和边缘情况的 supporting content
• 技术计费文档
• 上述所有内容的 AI 可读基础设施

Plaid

以 Plaid 为例，AI 答案引用了多个 Plaid 拥有的内容来源，包括其计费文档（在 70% 的答案中被引用）、定价页面（在 64% 的答案中被引用）和 FAQ（在 50% 的答案中被引用）。页面计数有重叠，因为 AI 在一个回复中引用了多个 Plaid 拥有的页面。

文档是 Plaid 对 AI 来说最重要的定价页面，而不是定价页面本身。 坦白说，文档的信息密度要高得多，而 AI 代理渴望细节而非简化。在 Plaid 的案例中，文档在产品 and 端点层面定义了一次性、订阅、按请求、灵活和其他计费模式。它们涵盖了昂贵的边缘情况。而且一切都按套餐类型清晰地划分。

另一个优势：Plaid 的文档承认哪些信息不可用。这为 AI 提供了一个权威解释，说明为什么没有公开的美元金额。

Fireworks AI

Fireworks AI 遵循与 Plaid 类似的模式，尽管他们对实际数字更加透明。

我们喜欢的地方：Fireworks 通过展示当前计划中的定价变更（区分“截至 8 月 31 日”和“从 9 月 1 日起”）来保持定价可见性的最新状态。这显示出强烈的 freshness 信号。

Fireworks 的文档在其页面上显著地暴露了一个 llms.txt 文档索引，并提供了“复制页面”功能。为什么这有效：Fireworks 为 AI 提供了密集、表格化、规范化的事实，并带有明确的单位。在这些事实被引用、比较或引用之前，几乎不需要解释。

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以下是一个简化清单，可与你的团队分享：

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如何审计你的定价是否已为AI做好准备

1. 建立你的定价基线。在一周内，每天通过ChatGPT、Claude和Gemini运行以下提示一次：评估[公司名称]的定价。然后将AI回答中的引用以及总体情绪（正面、中性、负面）进行分类。

2. 为定价建立三个事实来源。这应包括定价页面（/pricing）、计费文档和FAQ。如果无法在外部获得确切定价，只需说明这一点。确保这些页面相互链接。

3. 检查机器人是否可以抓取你的定价内容。对于已经有定价页面的公司来说，这是最容易实现的一步。

4. 至少提供一个具体的切入点。这可以是免费试用、免费计划或更低成本的“起价”套餐。

5. 明确说明计费机制，而不仅仅是计划和定价。可计费事件、最低消费、承诺用量、超额费用、取消行为、区域溢价和隐藏成本尤其值得被引用。

6. 确保内容可提取。AI引擎更喜欢描述性标题、简短定义、对比表格、项目符号和自包含段落。

7. 提供面向评估的语言。像“最适合”或“可预测成本”这样的短语有助于AI引擎评估定价，而不仅仅是描述定价。

8. 在站外建立定价共识。其中一些内容你可以自己控制和编辑（G2、Capterra、YouTube）。对于其他来源（Vendr、Reddit），你很可能需要主动联系以纠正不准确之处。

9. 保持新鲜度信号。当前计划定义、带日期的公告、可见的更新日期以及计划中的价格变更，会让自有来源更安全、更值得引用。

10. 公开AI可读版本的定价。llms.txt、Markdown页面、文档索引和copy-for-LLM控件可能会改善检索和解析（尽管我们无法证明因果关系）。

客户在购买过程中越来越信任AI，因为它很有用，而且许多客户如果能避免，就不想和销售代表交谈。这一趋势很可能会持续下去，现在是时候做好准备了。这不必变成一个科学项目：即使只做几项简单修复，也能改善AI可读性。

你为人类设计了定价。它已经为AI准备好了吗？

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