越来越多人开始向AI提问、寻求推荐，一部分手游玩家的确会找大语言模型打听下一款游戏。他们不再逛应用商店，也不去谷歌搜索，而是直接问ChatGPT、Claude或其他工具。对用户来说这很方便，对开发者和发行商却未必是好事——游戏的可发现性正在被切分。SEO、生成式引擎优化（GEO）、AI推荐以及飞速的技术进步，都是需要持续跟踪的变量。但只要优化得当，至少目前仍有机会借势提升在AI结果中的曝光。
Outfit7从2025年10月开始对主流大模型做自我审计，发现《会说话的汤姆猫》当时在间接提问（比如“推荐一款虚拟宠物手游”）中的可见度“接近于零”。
为改变这一局面，公司组建了一支跨职能核心团队，成员来自市场、法务、公关、文案、内容创作和技术SEO等部门。Outfit7称，六个月内AI推荐流量增长了357%。
“一款游戏要被发现，就必须出现在用户所在的地方，无论是应用商店、社交媒体、传统搜索还是AI，”Outfit7工程高级总监Primož Bevk对PocketGamer.biz表示。“所以我认为，如果想成为玩家的选择，我们就必须跟上这种迁移。归根结底，AI只是用户与数字世界交互的界面之一，我们应该利用它带来的好处。”
“对我们来说，目标是在能够触达新潜在粉丝和玩家的地方保持存在，同时提升Outfit7企业品牌和《会说话的汤姆猫》的认知度。回答‘你是谁’通常很容易，但回答开放式的发现类问题要难得多。”
公司采取自有媒体与赢得媒体双线策略。优化网站有助于AI抓取结果，但技术通常从多个来源取数。于是Outfit7着手找出AI认为高权威的站点，再与这些媒体合作争取报道，提高被发现的可能。
尽管累计下载量已达数十亿次，《会说话的汤姆猫》一年前在间接AI搜索中几乎不出现。如今Outfit7称，在50个真实玩家发现类提示词中，该品牌的出现率已提升至90%。
由于无法直接测量从大模型到应用商店的流量，公司以自家网站流量作为代理指标。在提示词覆盖方面，团队选定了50个品牌原本未出现、但理应出现的提示词。
确定这些提示词需要研究自然搜索行为，比如定义“高意图关键词”、判断用户在搜什么。数据来自客服邮件和应用商店评论，用以还原《会说话的汤姆猫》玩家的表达方式，Outfit7据此拟定目标受众可能向AI提出的问题及其措辞。
Bevk指出，研究评论语言也有助于理解现有玩家群体。这些用户虽然已经知道《会说话的汤姆猫》品牌，但可能只玩过20多款系列游戏中的少数几款，这意味着他们也可能通过AI发现新作。
“刚开始时我们立刻撞了墙：如果无法轻松测量SEO中习以为常的关键指标，又怎么能确定执行的策略有效？”Bevk回忆道。“所以我们只能另辟蹊径，设定一些代理指标，比如测量品牌官网的AI流量，并对应用商店页面和官网采用类似的GEO策略。”
“一款游戏要想被用户发现，就必须出现在用户所在的地方，无论是应用商店、社交媒体、传统搜索还是 AI。”Primož Bevk
由于大语言模型（LLM）缺乏类似 SEO 的支持，也无法直接下载一份表格来查看人们在向 AI 提问什么，理解搜索表现正变得越来越困难。站长工具一直是 SEO 的常用手段，但 GEO 可能更像一个盲区。
Bevk 透露，自然网络搜索其实从来都不是《会说话的汤姆猫》的主要用户获取渠道，因此公司本来也没有太重视 SEO 优化。这意味着团队在 GEO 方面有“很多要补的课”。
“关于 GEO 存在大量错误信息和误解，而且没有快速见效的办法——它需要坚持。”他补充道。
有鉴于此，我们询问 Outfit7 如何能确定其近期努力正是该 IP 取得更好结果的原因，毕竟技术进步和 LLM 本身的改进也在同时发生。
“设身处地站在受众的角度思考。”Primož Bevk
“简短的回答是，我们无法确定。LLM 正以惊人的速度发展，而且 AI 领域没有类似 Google Search Console 的工具来向我们保证这些改动的有效性。”Bevk 承认。
“话虽如此，查看我们的数据并将其与开始实施 GEO 策略之前的趋势进行比较，我们可以自信地说，如果之前的趋势是缓慢上升，那么现在它明显更加积极。而且我们相信这不可能仅仅来自 LLM 本身的改进。”
《会说话的汤姆猫》之外的建议
我们询问 Bevk 对其他希望借助 AI 最大化可发现性的工作室有什么建议。他表示，公司应该专注于自己的目标、盲区，以及理解特定受众在该类游戏中寻找什么。
“设身处地站在受众的角度思考。了解他们在寻找什么。为什么你的游戏是他们想玩的？你需要找出他们在问什么问题。”他进一步解释道。
他还建议参考 Reddit 和 Google Trends，然后撰写有帮助的内容来回答网上被问到的相关问题。尤其是对较小的工作室来说，充分利用 AI 结果可能是未来的一条关键路径。
“我认为对独立开发者来说，拥有良好的 SEO 基础并将 AI 可发现性视为重要途径更为重要，尤其是当他们处于竞争不那么饱和的类型和品类中时，在那里更容易脱颖而出。”
Outfit7 自己的研究得出结论，由于 AI 格局变化太快，不存在“设置后就不用管”的模式。GEO 就像一个移动的目标，因此工作室必须准备好快速适应，即使他们相信自己今天已经掌握了优化方法。
Bevk 总结道，未来 Outfit7 将持续扩大其跟踪的提示词数量。与此同时，团队必须专注于对《会说话的汤姆猫》系列各款游戏的玩家有用且相关的内容。
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