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via https://about.ads.microsoft.com/en/blog/post/april-2026/all-in-on-ai-discovery-to-influence-in-geo-part-2 “在第一部分中，我们探讨了AI如何重塑信息发现，以及为什么影响力而非排名正在成为新的价值衡量标准。 在本次的第二部分，我们将转向执行层面：品牌应如何重新思考内容策略、架构和衡量方式，以确保AI系统能够大规模地理解、信任并推荐它们。 团队需要做出怎样的思维转变，才能从为人类创作内容，转向为机器能够解读、信任和复用的内容？ 关键的思维转变在于：认识到你不再仅仅是为了让页面排名或驱动点击而发布内容。你正在主动地塑造AI系统对你品牌和你所在品类的理解。 多年来，我们几乎只为人类读者而写作。现在，机器也成了受众的重要组成部分。Cloudflare的数据显示，自动化流量已经占据了全球网络活动的相当大份额，在某些情况下甚至可与人类流量相媲美。 从实际操作层面看，机器已经在大规模地‘阅读’你的内容。 如果它们无法清晰提取出内容的意义、关联对象以及是否可信，那么无论内容写得多么巧妙或精彩，都无关紧要。 这不是要在人类和机器之间做选择。而是要为人类写作，同时将信息结构化，以便机器能够解读、验证和复用。 那些理解AI系统如何检索信息、评估可信度并决定呈现什么内容，然后据此设计内容的团队，将在AI驱动的信息发现日益增长的趋势中占据巨大优势。 随着AI系统越来越优先考虑结构化、高密度、机器可读的内容，品牌应如何重新思考其内容架构，以避免碎片化，并确保AI能够可靠地理解和复用其信息？ 品牌需要停止盲目堆砌内容量，转而开始思考如何设计‘相关性’。 在实践中，这意味着要摒弃零散的页面，转向清晰的主题结构。品牌不应拥有大量互不关联的文章，而需要组织知识，使深度、专业度和上下文能够共存。 这也要求内容设计能够使其在被剥离原始上下文时依然有效。AI系统经常孤立地复用信息，因此清晰度比以往任何时候都重要。清晰的章节划分、最少的冗词赘句、具体的事实以及高度聚焦的解释，都能让AI更自信地提取和应用信息。 结构在这里也扮演着重要角色：一致的语言、清晰的层级关系以及定义明确的概念间联系，有助于AI理解各个想法如何组合在一起，而不是让它从碎片化的信息中猜测。微软在其文章《优化您的内容以包含在AI搜索答案中》中提供了这方面的实用指导。 同样重要的是减少‘噪音’。重复内容、重叠的页面、含糊笼统的万能内容以及过时的信息，都会削弱整个系统的效能。 其核心在于构建一个互联的知识系统，而不仅仅是扩充内容库。当结构清晰时，AI就能大规模地可靠理解和复用品牌的专业知识。而当结构碎片化时，即使是优质内容也会被稀释。 随着AI开始更多地介入客户旅程，你认为在新的以GEO为先的世界里，哪些新的指标或信号将定义品牌的成功？目前正在使用哪些工具，它们如何提供帮助？ 目前衡量体系有些失灵，因为我们仍在用基于点击和排名的指标来评估一个由AI驱动的世界。在这个世界里，内容被检索、推理，并且常常在完全不产生访问量的情况下就被呈现出来。更棘手的是，大多数AI平台尚未与品牌分享有意义的绩效数据。…

via https://about.ads.microsoft.com/en/blog/post/march-2026/all-in-on-ai-discovery-to-influence-in-geo-part-1 本月，我与AI搜索策略师让-伊夫·斯考里（Jean-Yves Scauri）进行了一次对谈。他是一位在SEO和搜索策略领域深耕15年的行业领袖。让-伊夫（业内更常称他为JY）在过去十年中，带领澳大利亚电通（Dentsu Australia）的大型项目，帮助建立并运营了该国最大的SEO团队之一，并与该地区一些最大的品牌合作。那么，让我们全情投入，听听他对品牌如何看待GEO（生成式引擎优化）、SEO（搜索引擎优化）的重要性以及AI相关所有问题的见解。 以下观点来自让-伊夫·斯考里，AI搜索策略师，前澳大利亚电通SEO负责人。 随着AI开始改变人们发现和评估信息的方式，我的关注点从排名和流量转向了AI驱动系统中可见性、信任和影响力是如何形成的。在我的代理机构角色中，我成为了事实上的AI负责人，与客户紧密合作，解读这些变化，并将其转化为实用指导，而非空泛的推测。 如今，我独立与那些雄心勃勃、快速增长的品牌合作，通过将深厚的SEO经验与现实世界的AI战略相结合，帮助它们驾驭这个全新的信息发现格局。 你认为AI助手、AI浏览器和AI代理的兴起，对品牌的“可发现性”意味着什么变化？当AI决定呈现什么内容时，影响力又将如何转移？ 可发现性正在从“搜索引擎能否找到你？”转变为“AI是否足够了解你，从而能自信地解释或推荐你？” 在传统搜索中，品牌争夺的是搜索结果页面上的位置。而在AI驱动的发现中，品牌争夺的是清晰度——关于你是谁、你代表什么、以及你在何时具有相关性的清晰信号。 这些系统不仅仅抓取页面。它们通过整合你网站上的信息以及来自整个网络（包括发布商、评论、结构化数据和其他可信的第三方来源）的信号，来构建一个关于“谁是可信的”的图景。 当AI决定呈现什么内容时，影响力就从内容或外链数量转向了证据、一致性，以及在整个生态系统中明确展现出的权威性。最终能出现的品牌，正是那些最容易被AI系统理解、核实和信任的品牌。微软在其关于AEO（答案引擎优化）和GEO的指南中，对这种从“发现”到“影响”的转变进行了更深入的探讨。 对于当今的品牌而言，具备可发现性越来越意味着： 传统的网络搜索引擎在总体流量上仍占据主导地位，但早期数据表明，用于学习和影响决策的查询中，已有相当且不断增长的一部分正在ChatGPT、Gemini和Copilot等AI助手中完成。 为什么你认为许多品牌明明拥有AI所依赖的数据信号，却仍然无法出现在AI的答案中？对于AEO/GEO的准备就绪而言，哪些差距最为重要？ 拥有信号并不等于拥有连贯的叙事。 我看到最常见的问题不是缺乏内容或技术基础，而是碎片化。品牌通常将强大的信号分散在网站、产品页面、博客、公关报道和社交渠道中，然而这些信号并没有形成一个关于“品牌是谁、因何而被信任”的清晰图景。 这种碎片化往往体现在三个方面： AI可以聚合海量信息，但当信号模糊、矛盾或稀释时，它就会遇到困难。当一个品牌没有在少数核心领域清晰强化其专业度时，系统自然会转向那些做到了这一点的信源。…

via https://moz.com/blog/brand-bias-in-llm-prompts 作为搜索营销人员，我们早已意识到需要将品牌关键词与非品牌关键词分开追踪。而在人工智能/大语言模型的世界里，尤其是当我们不仅被要求衡量链接和引用，还要衡量品牌本身的可见度时，提示中的品牌提及对输出结果的影响就变得更为重要——但讽刺的是，这一点似乎得到的关注反而更少。 我们进行了一项实验，探究提示中的品牌提及在多大程度上影响大语言模型输出中的品牌可见度。不过，还有一个更大的问题：对于自然语言提示而言，单纯区分‘品牌’与‘非品牌’是否足够？ 打破品牌/非品牌的二元对立每个搜索查询或大语言模型提示要么是品牌，要么是非品牌，对吧？逻辑上确实如此，但请考虑这样一个提示：‘谁生产最昂贵的豪华汽车？ 非品牌提示词鉴于上述主题偏差，我们引导系统生成更贴近工具周边、但范围更广的信息性问题。示例如下： 按提示词类型划分的品牌出现情况每种类型的提示词在输出结果中导致品牌出现的频率有多高？这是一个‘全有或全无’的衡量标准——只要有任何品牌出现，该输出就被计入。请注意，所有响应均通过 Gemini-3-Flash（经由 Vertex API）收集。 包含品牌的提示词中，100% 都在输出中返回了一个或多个品牌提及。非品牌提示词的比例则下降了近一半（53%），软品牌提示词则介于两者之间。再次说明，我们这个小实验所选择的主题（SEO 工具）本身就存在品牌偏差，因此我们预计整体比例都会相对较高。 虽然我认为这些数字并不令人震惊，但它们确实说明了在大语言模型输出中引入品牌提及偏差是多么容易。那么，品牌提及的总数又是怎样的呢？” 按提示词类型划分的品牌提及数量说实话，上面的结果并没有让我感到意外，但下图确实让我惊讶。以下是每种提示词类型（每组 100 个）中品牌提及的总数： 平均而言，每个品牌提示词在输出中产生了 14.5 次品牌提及；软品牌组降至每个提示词…

via https://searchengineland.com/20-practical-ways-to-use-ai-in-seo-473078 在数字营销领域工作了近二十年后，AI 改变了我的工作方式。这种变化是实质性的——它解放了时间，减少了工作中那些枯燥繁重的部分，也让一些真正困难的任务变得更快。 但这并不意味着 AI 能替你完成工作、一夜之间改变一切，或者每周帮你省出 40 个小时。在真实的 SEO 工作中——面对真实的客户和真实的截止日期——AI 只是一个让部分工作变得更轻松的工具，而不是工作本身的替代品。 以下是我实际使用 AI 的 20 种方式。有些是 SEO 专用的，有些更宽泛，但与该行业的从业者都相关。所有这些都是实用、经过检验的，我也会坦诚说明它们的局限性。 内容创作与文案撰写…

via https://searchengineland.com/technical-seo-generative-search-optimizing-ai-agents-473039 控制 AI 机器人如何访问你的网站，为内容提取构建结构化信息，并提高你在 AI 生成答案中被引用的机会。 技术性 SEO 的范畴已超越索引，扩展到内容如何被发现和使用——尤其是在 AI 系统生成答案而非列出页面的当下。 对于生成式引擎优化（GEO）而言，底层的工具和框架大体保持不变，但你的实施方式决定了你的内容是被呈现出来，还是被忽视。 这意味着要关注 AI 代理如何访问你的网站、内容如何为提取而构建，以及它在生成的回答中能被多可靠地解释和重用。 代理访问控制：管理机器人的边界 从技术角度来看，robots.txt 是你 SEO…

via https://searchengineland.com/google-explains-how-crawling-works-in-2026-473110 谷歌介绍了抓取、获取以及它处理的字节数据。 来自谷歌的 Gary Illyes 分享了关于 Googlebot、谷歌抓取生态系统、获取机制以及它如何处理字节数据的更多细节。 这篇文章名为《Googlebot 内部解密：爬取、获取与字节处理》。 Googlebot。谷歌拥有的爬虫远不止一个，它针对不同目的配备了多种爬虫。因此，把 Googlebot 当作单一爬虫来指代可能已经不够准确了。谷歌在这里记录了它的许多爬虫和用户代理。 限制。最近，谷歌谈到了它的抓取限制。现在，Gary Illyes 对此做了更深入的探讨。他说： 那么，当谷歌抓取时会发生什么？ 部分抓取：如果你的 HTML 文件大于…

via https://moz.com/blog/garbage-ai-content 我们需要聊聊垃圾 AI 内容 SEO 行业就像一部慢节奏的动作片，你根本无法把目光移开。 最近我们看到了： 在这篇文章中，我将分享我对当下主导搜索领域的趋势的看法，以及你应该关注什么，才能在 AI 搜索中赢得可见度。 附注：这篇博客是根据我与 RR Digital 的 Jon 和 Marc 录制的一期播客内容重新整理而成的。你可以听听那期播客，感受一下我毫无保留的观点，或者继续阅读下方的“普适版”。 AI…

via https://moz.com/blog/reddit-brand-strategy-whiteboard-friday 你好。我是 Victory，Contenticore 的营销顾问兼创始人。今天，我将和大家聊聊 Reddit 在 AI 搜索中的品牌策略。我会分享三种品牌参与模式，以及作为品牌，你如何在这个平台上蓬勃发展并取得成功。 弥合信任差距 我们先从信任差距说起。当下，人工智能生成的内容比以往任何时候都要多。它更简单、更快速，而且触手可及。但你的受众所寻求的，并不仅仅是更多的内容。他们在寻找，也在问这样一个问题：‘我能信任你吗？我能信任你的内容吗？’ 因此，可见性不再仅仅关乎评论或关键词。它关乎信任。而人类信任的是人类。我做过一项研究，发现 90% 的受众在实际购买某个品牌的产品之前，会先寻找该品牌的真实可靠信息。 此外，人们还在寻找来自真实人群、拥有真实生活经历的真实对话。而 Reddit 就是能找到这些真实对话的平台之一。 审视 Reddit 的…

via https://searchengineland.com/ai-search-playbook-machine-readable-content-472412 学习如何构建清晰、信息丰富的内容，使大语言模型能够在AI驱动的搜索中提取、解读并引用。 曾几何时，在20世纪90年代那个混乱而有趣的时期，网站文案写作完全围绕着完全匹配的关键词和没完没了的元标签堆砌。随着算法的成熟，SEO文案写作也随之发展。 如今，面对基于命题的检索系统，那种试图通过重复关键词来欺骗爬虫、让其理解相关性的写作方式已不再是可行的策略。 以下是一套面向生成式AI友好的文案写作指南，分解为独立、高密度的核心概念。 “ grounding budget”：质量优于数量 大语言模型寻求的不是更少的信息，而是更高的信息密度。根据DEJAN AI的研究——该研究分析了超过7000个查询——谷歌的Gemini模型在检索信息时有一个有限的预算。 这个“grounding budget”大约为每个查询1900个字词，分散在多个来源中。对于一个单独的网页，你通常能分到大约380个字词。你是在一块固定大小的蛋糕中争夺一小份，因此表述精确有助于AI的匹配过程。 将结构融入语言内部 如果Schema.org是建筑的外部脚手架，那么结构化语言就是承重的内部框架。语言本身就是我们提供给机器的结构，例如“语义三元组”（主语 → 谓语 → 宾语）。当文案写作者将结构融入语言内部时，句子就变得天生具有机器可读性。 谷歌的段落排名、AI概览，以及像ChatGPT这样的第三方大语言模型，都使用类似的检索基础设施在段落层面评估内容。为一个系统工作的句子，对所有这些系统都同样有效。 一个结构合理的句子应满足四项严格的数据标准：…

via https://ipullrank.com/omnimedia-content-audits 审计的目的不仅仅是发现问题，”iPullRank内容策略副总裁法吉尔·穆罕默德表示，“它还能发现哪些内容是有效的，这样品牌就能继续借此取得成功。” 内容策略的未来在于全媒体。你的潜在客户和顾客会通过多种方式找到你的公司，包括YouTube上的视频、评论论坛或社交媒体。你的品牌在这些渠道上的内容，是否都充分展现了自身的良好形象？ 精确了解你在转化漏斗每个阶段拥有哪些内容，以及你的内容库在哪些方面可能存在不足，可以帮助你制定出强大的内容策略。难道不是每个人都希望有人提醒他们，两年前团队成员写的那篇精彩文章，只需稍加更新，今天仍然适用吗？这几乎就像是免费的内容。 内容审计总是有益的——尤其是全媒体内容审计。让我们来探讨一下这种全面审计的好处与挑战，以及你可以带回组织的最佳实践。 为什么内容审计很重要？ “在AI搜索的时代，关注的焦点不再仅仅是你的网站，而是你的整个内容生态系统，”iPullRank首席执行官迈克·金说。 内容审计不应该感觉像是一件苦差事。它是一幅极其有用的品牌数字足迹地图。 以下是为什么对于任何认真寻求增长的品牌来说，审计是不可或缺的第一步： 1. 打破孤岛许多组织都存在左右手互不相知的问题。内容通常由多个部门创建，却鲜有跨部门沟通。通过对内容生态系统进行全面盘点，你最终能获得从社交媒体短视频到深度白皮书的360度全景视图。你无法管理你尚未衡量过的东西。 2. 处理低质量内容一旦有了内容清单，你就需要更深入地审视你的资产，并提出尖锐的问题： 内容是充实丰富还是单薄空洞？你在哪些方面过度集中了？（博客文章太多而视频内容不够？）内容是否与用户意图相匹配？分析你的内容是否真正符合潜在客户的期望和搜索意图。 3. 内容即用户体验“内容一直是，也始终是数字产品和体验，”法吉尔说，“它是你网站用户体验的一部分。” 内容审计可以识别出那些因优化不佳或缺乏互动而被浪费的优秀资产。你可能拥有一个基础扎实的“金矿”，但只是没有被充分利用。你的内容承载着怎样的用户意图？是否有内容能促使用户采取行动？如果没有，你就需要更好地理解客户的期望以及他们在你网站上寻找什么。 你能把电子书变成教学视频吗？能否在你的网站上添加一个互动工具？你能把那篇长篇博客文章转变成一页纸的可下载清单吗？审计能帮助你准确决定将营销和体验资金投向何处，以获得最高的投资回报率。 4.…