和其他生成AI工具的爆炸性兴起 Chatgpt 从根本上改变了我们在线搜索信息的方式。
这些工具为访问知识和内容提供了一种更快，更简化的方法，通常优于我们几十年来我们认识和依靠的传统搜索引擎。
大型语言模型 （LLM）并非没有缺陷。但是，他们通过对话搜索支持快速学习和解决问题的能力产生了重大影响。
他们还为新用例打开了大门 - 例如编码帮助，语言学习，辅导，甚至提供陪伴感。
这些功能共同重塑了多少人在搜索，学习和查找信息。
对于许多用户而言，LLM越来越多地比传统搜索引擎更有效的起点，尤其是当任务要求清晰，上下文或对话体验时。
一项 Kevin Matthe Caramancion博士最近的 研究证实了这一转变。用户通常更喜欢LLM而不是传统搜索引擎需要的任务：
搜索引擎仍然受到直接，基于事实的查询的青睐。
搜索行为的这种变化引发了媒体炒作的一波和整个数字营销行业的紧迫感。
LLMS最终可以取代Google的想法 - 或杀死传统搜索，并且完全可以替代 SEO ，这激发了媒体疯狂和投机性的淘金热，尤其是在寻求AI搜索可见性或有机会利用这些新趋势的机会的人中。
新的AI搜索工具和初创企业每天都在出现，这是由于传统SEO现已过时的时尚叙述所推动的，并且只有新颖的，闪亮的方法（例如 Geo （生成引擎优化）或AEO）或AEO（答案引擎优化）可以节省一天。
对于企业主，营销人员和SEO专业人员来说，学习为AI搜索优化的AI搜索非常重要。
但是，这项提供的新服务以某种方式意味着SEO不再重要的叙述是我在SEO行业15岁以上的几年中见过的一些最不准确和不负责任的框架。
对AI搜索的优化至关重要。它需要新的和不断发展的技能，跟踪和报告以及更新的知识，但所有这些都不意味着SEO已经死了。
首先，重要的是要质疑其中一些重大主张的来源。
具有讽刺意味的是，许多月大的，不露面的实体都在兜售宏伟的AI搜索解决方案似乎是AI生成的。
他们使用AI徽标和AI-AUTOMATY营销活动来提供巨大的承诺，但是几乎没有证据证明“公司”实际上具有在AI答案中获得可见性的真正经验。
数以百计的自称“地理专家”突然实现了，每个人都自称拥有在不到几年不到几年的营销领域中解锁可见性的秘密钥匙。
他们声称是通过强化培训，模型更新以及新功能和集成来优化每天不断发展和改善技术的专家。
鉴于AI周围更广泛，广泛的炒作，这种趋势并不奇怪。
这种炒作积极鼓励创建旨在取代传统业务，取代团队并自动化工作流程的AI解决方案。
这些销售推销可以使渴望跳上AI潮流的公司，而无需完全抓住所出售的东西的含义或风险。
从我的LinkedIn Pulse文章中，“ AI搜索的兴起并不意味着'SEO已死' ”
不可否认，在炒作和紧迫性的循环中，我们比真正的物质更多。
许多人正在利用恐惧，不确定性和怀疑，这些恐惧随着AI的兴起而席卷了营销界。
这种警报的消息传递在执行层面特别有效。
领导团队正确地试图了解AI搜索将如何影响其品牌以及其内容适合这种新景观的位置。
这为现有的SEO团队提出了更基本和存在的问题。
如果用户开始赞成LLM的直接答案，而不是浏览搜索结果，那么这对传统搜索引擎优化意味着什么？
现实比您相信的警报消息传递更加细微。
是的，人工智能搜索在我们的行业中造成了巨大的转变。是的，对答案引擎（AEO）进行优化需要一组新的工具，技能和注意事项。
但是，这都不意味着SEO已经死了 - 或者SEO依赖数十年来的方法突然无关紧要。
情况恰恰相反：SEO团队以正确的方式接近他们的工作，这是鼓励内容和品牌出现在AI搜索结果中的主要优势。
与在搜索引擎中获得可见性的经验相比，很少有专业人士更有资格帮助客户进入AI搜索的未来。
随着我们更多地了解AI搜索的工作原理以及LLM的检索和合成信息的更多信息，很明显，许多相同的策略生成了AI搜索可见性是常见的SEO方法，只是现在戴着闪亮的新“ AI”帽子。
如果任何人都独特地技能熟练，并在每天进行每日变化方面进行了调查，那么毫无疑问，SEO专业人士。
以下是我认为建议的一些最常见的策略作为AI搜索可见性的魔术子弹，以及为什么它们实际上只是已更新的AI搜索的标准SEO方法：
当然，存在许多新的工具和方法，可以直接收集和/或模拟 新查询风扇输出过程，尤其是Google的AI模式。 LLMS使用的
这些工具中的一些 甚至在ChatGpt搜索过程中直接从Google Chrome Dev Tools中汲取关键字，这提供了令人难以置信的见解。
确实，查询粉丝使用新技术来基于意图，个性化，本地化等产生相关问题， 在本文中详细解释的。 这是Mike King
但是从根本上讲，SEO多年来一直在进行这种查询研究。
过程，工具，技术考虑因素和方法论都会发展（就像SEO中的所有内容一样）。
尽管如此，数十年来，研究，概念化和优化对粉丝出口查询的基本方法一直是SEO工作的核心。
AI搜索的一个重要方面是LLM可以从图像，视频和音频中处理和了解信息，而不仅仅是文本，这意味着AI搜索是“多模式”。
但是，用巴里·施瓦茨（Barry Schwartz）的话来说，这无疑是“并不新的”。
多年来，将内容重新利用为不同的格式，并通过不同的发现方式获得可见性和意识一直是SEO方法。
罗斯·西蒙兹（Ross Simmonds）在Mozcon 2019上介绍了这个精确主题，随后是 一个出色的白板星期五情节 。
罗斯·西蒙兹（Ross Simmonds）2019年白板上的“ 内容发行剧本 ”
SEO一直在推动我们迈向：
考虑一下我们如何长期优化了用于Google Image Search和Google镜头的图像，或者YouTube视频如何始终出现在标准搜索结果中。
Google 在2019年开始索引播客内容 ，将播客变成有机发现的宝贵来源。
许多人可能会争辩说，这项工作比SEO更属于“社交媒体”领域。
事实是，SEO和社会团队应该一直一起工作。
我们机构的社交媒体团队使用社交听力工具来帮助我们的SEO部门：
我们的SEO团队还为我们的社会团队提供了见解：
我们俩都 使用Buzzsumo和Sparktoro等工具来了解我们的观众在哪里花费大部分时间，并且内容最能与之共鸣。
突然，“ 品牌提及 ”和“实体权威”是AI搜索的流行语，因为LLMS优先于可靠，提到的良好参考来源的信息。
这听起来很像 - 数字公关 。
查看AI搜索中几乎所有品牌的最广泛引用的域和页面，这揭示了数字公关在获得AI可见性方面的重要性。
例如，深刻的以下屏幕截图显示了该品牌“ Canva”的七个大型语言模型中最常引用的域。
对于像Canva这样的公司，确保在受信任的第三方评论网站和目录上提及积极品牌显然至关重要。
成立以来，这个真理的一个版本一直是SEO的基础 然而，至少自Pagerank 。
链接，提及，共同提示和整体品牌知觉一直是健康SEO表现的桌子赌注。
一些SEO团队比其他团队更专注于数字公关和链接构建，而有些则直接与外部PR团队或代理商合作。
几十年来，在值得信赖的第三方网站上获得链接，提及和可见性一直是SEO对话的核心部分。
这也是著名的（有时甚至有时令人震惊的）子类别的“ 关闭页面 ” SEO的子类别。
这几乎是可笑的。
我见过的一些“新”建议对LLM友好的内容？
听起来很熟悉吗？
好吧，是的。这是SEO提供的相同建议的更新版本，用于几十年来有效的 页面优化 。
或聊天机器人响应中表现最佳的内容 在AI概述 通常是已经优化的内容：
很 的最新评论 SEO专家 Dawn Anderson 合适：
辛迪·克鲁姆（Cindy Krum） 在2019年在莫兹康（Mozcon）上介绍了“ fraggles ”，这是她结合“碎片”和“句柄”而创造的。
她的理论早于AI搜索了多年，他解释了Google如何已经索引和利用页面中内容的“片段”或“块”，并使用“句柄”直接链接到这些特定部分。
将长页分解为较小的，可索引的单元（段落，有人？）的想法更好地以特色片段等格式为用户提供意图，这在许多方面都是AI模型现在如何合成答案的基础。
LLMS“通过”或提取精确答案的想法并不是完全开创性的或生成AI独有的。
这是一个扩展的，进化的，更复杂的内容细分版，Google的检索已经在几年前追求。
Google甚至在“ 由Google Search Technology，第2部分供电的抹布 ”中证实了这一点。它解释了现代检索增强的生成（RAG）系统（例如顶点AI搜索）如何使用最初开发的用于Google搜索的技术 - 特别是将文档分解为较小的，可索引的段（段落）并根据相关性重新排列它们。
此过程涉及深度重新排列和智能内容提取，可确保LLM仅获得最相关，最简洁的段落，密切反映Google搜索历史上如何提取的特色片段和索引段落，以提供精确的用户意图。
注意：这些都不是要抹黑或减少像Mike King，Dan Petrovic，Andrea Volpini，Dan Hinkley，Dan Hinkley，Ryan Jones，Kevin Indig，Gianluca Fiorelli等技术SEO的令人难以置信的作品。
他们为探索诸如通道索引，块，NLP，查询粉丝，知识图和其他核心AI概念之类的主题的努力是无价的。
通过专利分析，现实世界测试以及AI系统如何解释和合成信息的详细细分，他们的深度潜水是继续推动整个行业前进的重要贡献。
AI搜索的一个重要方面是，大型语言模型似乎在以下方面发现了大量的参考信息：
AI搜索不仅仅是从一个来源绘制的。
LLMS从网络上汲取信息，包括：
诸如Clickup的连接搜索或Microsoft的Azure AI搜索之类的工具就是很好的示例。
他们访问Google Drive，Dropbox和Internal Company Docs等应用程序，以找到回答用户查询所需的内容，无论其措辞如何或保存何处。
线程和博客文章）方面也变得更好。 AI驱动的系统在处理混乱，混合类型的数据（例如PDF报告， Reddit 由于自然语言处理的进步，
LLM驱动的工具更像是智能聚合器，从平台上提取答案，而不是依靠任何单个站点或搜索引擎。
尽管这种发展对SEO和AI搜索专业人员产生了一些新的影响，但它与我们已经为帮助客户出现在听众可能发现的所有地方所做的工作并不太相似。
例如：
在Reddit和其他利基论坛上的监视和赚取提及，链接以及积极的声誉一直是SEO的核心组成部分，至少已有15年了。 （在Reddit和其他论坛上赢得链接实际上是我在2010年在专业工作第一年进行SEO的重要组成部分。）
不要忘记：
大型语言模型（尤其是 Google的AI模式 ）大量引用并参考从Google Maps和其他业务目录中获取的本地业务信息。
尽管AI搜索和向Google AI模式转移的转变可能会使本地SEO比以往任何时候都重要，但其许多核心策略数十年来一直至关重要，例如：
目录提交，有人吗？它可能感觉像古老的SEO历史，但不知何故，它仍然同样重要。
许多以AI为中心的指导建议使用清晰且健壮的 结构化数据 来帮助LLM更好地了解您的内容。
尽管陪审团仍在LLM上积极使用结构化数据来理解内容的程度上，但对于其未来的重要性有很大的论据，例如 本文 的 Schema App的Mark Van Berkel 。
也就是说，结合清晰，健壮的结构化数据绝不是SEO专业人员的新建议。
多年来，使用它 - 尤其是在有助于产生丰富结果并提高点击率的方式的方式中一直是SEO过程的重要组成部分。
尽管如此，关于LLM和AI可见性真正重要的结构化数据仍在进行中。
结构化数据专家 乔诺·奥尔德森（Jono Alderson） 说：
贾诺·范·德里尔（Jarno Van Driel ）也是一位结构化的数据专家，他解释说：
而权衡 Google本身已经为出现在AI搜索中的新指南 。
尽管本文提到了AI搜索的一些新功能和内部工作，但其技术和内容指南几乎与Google共享多年的SEO最佳实践相呼应。
无论技术界面如何，固体信息体系结构和有价值的内容的基础几乎保持不变。
我不认为我是唯一阅读该文章并认为其指导看起来和觉得与Google多年来所说的相同的SEO专业人士。
现在，您可能想知道像AEO这样的新服务是否值得投资。答案是肯定的。
主要原因是AI搜索要求在新的AI驱动平台上跟踪可见性，印象，感知和竞争性的语音份额，而不仅仅是传统搜索引擎。
AEO对于理解至关重要：
这就是为什么与AEO提供商一起工作的原因更为重要，他们可以同时在多个LLMS上提供这些见解和报告，包括Chatgpt，Google AI概述和AI模式以及困惑。
AEO服务还应提供有关如何使用这些见解来提高相关AI搜索平台可见性的详细，可行的建议。
诸如深刻，PEEC AI，Otterly，Waikay和Ziptie之类的新工具可以支持此过程，以及Semrush和Ahrefs等主要SEO平台内的更新和不断发展的功能。
AEO要求SEO专业人员继续学习新技能，例如：
尽管围绕AI搜索进行了所有炒作，但每项新研究都表明，它尚未在Google的主导地位中产生有意义的凹痕。
，每天处理令人惊讶的140亿次搜索 Google根据Sparktoro的Rand Fishkin 。这是Chatgpt上估计的每日“类似搜索”提示的373倍。
即使Chatgpt的所有 每日10亿封信 都与搜索有关，其市场份额仍然低于1％，而Google持有超过93.57％的股份。
根据Datos的数据，Google的搜索量实际上在2024年增长了21％以上。
尽管一些用户可能会转向诸如chatgpt之类的大型语言模型来启动查询，但很明显，谷歌尚未被放弃，至少还没有被放弃。
中回应了这一观点 格伦·加贝（Glenn Gabe）最近的分析 ，该分析发现，截至2025年6月，AI搜索的流量不到大多数网站的1％，其中许多人的数字看到低于0.5％。
Gabe警告不要过分强调AI搜索，却以传统的Google SEO为代价。
忽略核心搜索质量会导致Google广泛的核心更新产生负面影响。
例如，尝试获得AI搜索可见性的许多低质量内容可能会导致网站与未来的核心更新有关的可见度下降。
而且，由于Google的AI模式和AI概述从Google自己的搜索索引中汲取（请参阅Gabe文章中的下图），因此核心更新会影响网站在所有搜索功能（包括AI搜索平台）上的可见性。
Glenn Gabe文章的图像：“ AI搜索目前不到到大多数网站的流量不到1％，Google仍然占主导地位，并观察忽略Google搜索的长期风险”
依赖搜索结果的不仅仅是Google的AI产品。
和Claude）中如何 搜索结果在其他大型语言模型（如ChatGpt，困惑 为搜索搜索查询生成答案。
AI搜索以现有SEO性能为基础的最有影响力的方式之一是通过检索增强的一代。
RAG使语言模型能够合并实时，外部信息，而不是仅依靠预先训练的数据，这些数据可能会很快变得过时。
当LLM识别当前的Web内容可以改善响应时，它可以作为“检索器”，从Google或Bing搜索结果等来源中获取相关信息。
长期以来，很明显，Google将自己的搜索结果用于抹布。
但是，越来越多的猜测是，Chatgpt现在可能正在做同样的事情，而不仅仅是Bing的结果（Openai 先前在其文档中已经证实 ）。
亚历克西斯·瑞尔科 （Alexis Rylko ） 最近的文章 猜测，OpenAI可能已经悄悄地转而从借助Bing的结果转而强烈利用Google自己的搜索结果。
亚历克西斯（Alexis）的一些发现反映了 我四个月前的我自己的发现 - 特别是，chatgpt引用了包括Google独特的URL ?srsltid 范围。
同样，我的同事 约翰尼·赫格（Johnny Herge） 最近发现了 Chatgpt的例子，引用了Google Maps URL在其针对当地企业的建议中。
AI搜索和传统SEO的这种融合也许是SEO在AI时代至关重要的作用的最引人注目的论点。
如果LLM从现有搜索结果中积极检索和合成信息，尤其是Google的搜索结果 （大多数SEO都集中于20多年的搜索引擎），那么在传统的Google搜索中以显着排名的内容成为了依赖于其的LLM的事实上的源材料。
这也加剧了我的信念，即 新型垃圾技术都是危险的。 许多旨在获得AI搜索可见性的
策略 诸如使用白色背景上的白色文本添加及时信息的 可能会暂时提升，但实际上是回收有20岁的SEO垃圾邮件策略。
仅仅因为当今的AI搜索中有某种工作并不意味着随着LLM的发展并发布改进的模型，它将继续进行。
重要的是要注意AI如何影响搜索以及用户如何越来越多地使用它。
也就是说，在SEO中工作了十多年的任何人都会认识到当前的“ AI启示录”的叙述是SEO的一些回报，与SEO即将来临的厄运的无数宣言相呼应。
（剧透警报：SEO没有注定；现在比以往任何时候都活着。）
以下是技术发展的其他一些例子，这些示例对它们多年来搜索的存在威胁引起了重大炒作。
2010年代初期，诸如Google+（2011年推出）和Facebook的主导地位的平台的兴起所推动了整个行业对“社会信号”的痴迷。
许多人认为，社交参与很快就会使SEO无关紧要。
尽管大肆宣传，但Google+最终未能获得大量的吸引力。
尽管社交媒体对于品牌发展仍然至关重要，但其对有机搜索使用情况的直接影响始终被证明很少，从未完全取代传统的SEO。
移动优先的索引创造了一个惊慌失措的疯狂，以适应Google的转变，以优先考虑网站的移动版本进行排名，并警告说“被遗忘”或“隐形”，即使不立即合规。
嗡嗡声始于2018年正式推出之前的几年。
SEO团队发展了他们的服务，以确保客户网站符合移动优先的索引，并在日益移动的世界中保持可见性。
它最终比预期的要逐渐得多，因为许多主要品牌花了数年的时间才遵守新准则，但同时而没有失去很多知名度。
回想起来，移动领先的索引代表了所需的进化，它巩固了最佳实践，而不是创造出突然的生命或死亡等级因素。
真正的影响比最初预期的要细微和渐进得多。
SEO时代以广泛的看法为标志，即语音搜索设备（如Amazon Echo（2014）和Google Home（2016）（2016年））将很快完全取代键入搜索。
许多人预测，关键字研究将变得过时，并且内容策略将完全转移以适合对话人AI。
然而，语音搜索最终有点愚蠢，甚至不断发展成为SEO社区中反复出现的内部笑话。
几乎没有证据表明消费者实际上用语音代替了打字的搜索，因为打字的查询继续成倍增长。
尽管流行的统计数据声称，到2020年，所有搜索中有50％将通过语音进行，但该预测仍然没有通过。
对技术性能指标的强烈关注，尤其是在2020 - 2021年核心Web Vitals的引入，有时排除了内容质量和用户体验，这引起了人们对算法惩罚的巨大恐惧。
核心网络生命值虽然很重要，但后来被认为有些夸张，尤其是当它们被称为“ 决胜局 ”信号，而不是令人震惊的排名因素，许多人担心会将不合格网站排名。
在很大程度上由Tiktok推广的简短视频的声明将使传统的基于文本的搜索 与Google引起恐慌 ，并使许多人暗示Tiktok对Google的搜索业务构成了存在的威胁。
但是，Google不仅以自己的短形式视频产品YouTube短裤做出了回应。蒂克托克（Tiktok）的崛起也没有显着破坏Google在搜索中的主导地位。
再过一年，另一项声明SEO已死。但事实揭示了另一个故事。
很明显，AI搜索是一种强大而不断发展的力量，不应被忽略。
LLM的兴起需要新技能，新指标，至少是继续学习和实验的渴望。
像AEO这样的服务对于理解这些新的AI平台中的品牌知名度和感知至关重要。
是的，对于企业而言，在这些新兴平台优化的最前沿不仅建议，而且是必不可少的。
但是，传统SEO灭亡的叙述不仅为时过早。这是不准确的。
正如我们所探索的那样，AI搜索的机制 - 从从现有搜索结果中汲取的检索生成到其依赖已建立的信号，例如清晰的内容优化， EEAT ，结构化数据和跨平台授权 - 强调了传统SEO方法的持久相关性。
同样，在AI概述中表现最好或从Chatgpt收到引用的内容通常是在传统的Google搜索中出色的高质量，优化的内容。
这不是生存威胁。这是一个进化。
而且，如果任何专业都具有独特的技能，并且在每天发展方面都有经验，那么它无疑是SEO专业人员。
几十年来，我们一直适应 算法更新 ，新的搜索功能，转移用户行为，不断发展的垃圾邮件和内容策略，以及稳定的所谓“ SEO杀手”流 - 实际上没有一个成功。
Google趋势 - 自2004年以来在美国搜索“ SEO”的需求
SEO学会了为移动，语音，视频，图像，本地搜索和应用商店优化，掌握了无数平台以外的网站。
AI搜索只是SEO专业人员征服的下一个领域，就像以前的许多搜索迭代一样。
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