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地址：https://ipullrank.com/ai-search-manual/introduction 过去十年间，我们都感受到了营销领域发生的根本性转变。但AI搜索的加速涌现，正迫使营销领导者及其团队重新评估受众如何发现并选择他们的品牌。 那些正在塑造搜索下一个篇章的策略和手册已经在推行中。你现在需要做什么才能让你的品牌为未来做好最佳定位？谁又能帮助你确立明确的先发优势？ 从10个蓝色链接到零点击结果 在谷歌早期，搜索结果页面很简单： 但随着时间的推移，用户期望和技术都发生了变化。谷歌研究院的Andrei Broder和Preston McAfee发表的一篇重要论文《网络搜索中的德尔菲成本与收益》告诉我们，搜索存在几种非货币成本，包括： 因此，谷歌“组织世界信息”的使命从“查找”转向了“提供”，以降低用户的这些成本。 谷歌开始在SERP（搜索结果页）中添加新元素，为用户节省一次点击： 这些功能逐渐将SERP转变为一个答案表面，而不仅仅是通往网络的门户。 用户行为也随之改变。到2019年，SparkToro的一项研究显示，超过50%的谷歌搜索产生了零次点击。 多年来，新的模型使搜索引擎能够开始理解搜索意图： 然后，最大的转变来临了：AI生成的答案。这些引擎不再向你展示可以去哪里，而是直接给你答案。有时附带引用来源，有时没有。 对于品牌而言，这意味着搜索已经改变。如今，你要努力成为答案的一部分 生成式界面的崛起与合成优先的发现 搜索并非一直如此主动。这种转变的发生，是因为新技术使得机器能够为我们承担更多的工作。 基础搜索引擎（1990年代–2000年代）： 更智能的算法（2010年代）： 生成式AI的飞跃（2020年代）：…

via https://moz.com/blog/ai-research-workflow-moz-pro 不用我说你也知道，AI搜索已经无处不在。它仿佛融入了我们所做的一切。它通过AI模式和AI概览出现在谷歌搜索结果中；它被整合进了社交媒体应用；它出现在我们的领英信息流、博客文章和团队会议中。全世界的人们都在日常生活中使用像ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude等AI智能体。 我不知道你怎么想，但有时候这种现状让我忍不住想说‘我明白了！AI会一直存在！’——就像你在读完这段介绍后，可能也会在心里想‘我懂了！AI真是无处不在’一样。 所以……我想说的是什么呢？现实是，搜索已经发生了变化，并且会继续变化，就像它一直以来那样。不可否认，最近它的变化速度有时让人感觉快得令人眼花缭乱。你可能经常被老板、客户、团队或利益相关者问这样的问题：‘我们打算怎么应对？’‘在这个搜索演变的新阶段，我们要如何竞争？’或者‘我们该不该投资GEO（生成式引擎优化）？’因为用户不再仅仅通过谷歌搜索来提问了。搜索的旅程往往从大语言模型开始，然后引发更多的搜索。 如果你没有出现在AI生成的回答中，你可能会错失可见度。 你在AI搜索结果中出现了吗？借助Moz Pro中的AI可见度功能，你可以追踪品牌在主流AI模型中的提及情况。 好消息是，如果你已经为内容创作打下了坚实的基础——这个基础植根于SEO最佳实践，并具备富有创意、数据驱动的视角——那么你已经走在正确的方向上了。正如行业专家Lily Ray所说： ‘从根本上讲，如果你一直在投资SEO、品牌建设和内容营销，那么你已经在做GEO了。如果你还没有开始，现在正是时候，因为这对AI搜索确实很重要。’ 更棒的消息是，你现在可以通过Moz Pro的新功能，在同一个工具中完成你的GEO和SEO任务。我们最近推出了一套AI研究工具包，可以帮助你切实地提升AI搜索可见度。我整理了一个五步工作流程，从研究到优化，全部在你已经熟悉的工具套件内完成。 五步AI研究工作流程介绍 首先，我们会研究与您业务相关的重要提示词。接着，追踪您在AI生成回答中的出现情况。然后，利用竞品信息和自然搜索数据，识别出具有高影响力的内容创作与更新机会。随后，我会向您展示如何长期监控进展。最后，您可以根据需要审视与调整，从而在营销与搜索领域的变化中保持敏捷与竞争力。 第一步：研究 我们工作流程的第一步是研究，这大概并不令人意外，但该从何处入手呢？我最好的建议是——从你已经知道的开始！ AI搜索从一个提示词（prompt）开始。AI提示词是输入到AI工具中的一组具体指令或问题，用于引导其逻辑，告诉它你想了解、创建或做什么。这是用户与大语言模型之间的一场对话。当用户与大语言模型互动时，他们通常采用对话式的方式。但人们到底是如何以对话的方式谈论你的品牌、行业和细分领域的呢？这时，“提示词建议”工具就派上了用场。 在“提示词建议”工具中，你可以输入与品牌相关的任何词条或主题，系统会返回一份建议的提示词列表，这些提示词是人们在ChatGPT、Gemini等大语言模型中可能用来发现和了解你品牌的。这让你能够研究你的品牌在AI生成的回答中是如何呈现的。 要开始使用，只需输入你的主题或词条，然后点击“分析”。该工具不仅会提供一份你可能希望进一步研究和跟踪的提示词列表，还会给出与该主题集群相关的自然搜索指标概览。…

原文 https://signal.zyppy.com/p/winning-google 你的谷歌流量是在上升还是在下降？ 企业主几乎每周都会联系我们，寻求‘流量恢复’的帮助。通常，他们希望借助技术 SEO 修复或速胜策略，在几个月内扭转流量颓势。 然而现实是，真正拖垮他们的往往是商业模式、用户体验或内容生产本身。 谷歌现在只是想把那些流量导向另一种类型的网站。 数据也支持这一观点。虽然谷歌确实摧毁了某些类别的发布商，但其他研究表明，整体流量的下降可能并不剧烈，而且每一个流量下滑的网站背后，往往都有一个赢家。 这些赢家网站的做法与其他网站有何不同？更重要的是，我们能否从他们身上学到一些策略，来保护和增长自己的流量？ 为了回答这个问题，我分析了 400 多个流量涨跌的网站，重新审视了 Lily Ray 对谷歌十二月更新所做的精彩分析中涵盖的许多站点。 你可以在下方查看包含最新流量统计的完整列表。 这些网站中有一些在过去一年里变化非常大，既有知名品牌，也有较小的参与者。我们分析了它们过去 12 个月的流量趋势，然后按商业模式、内容类型、创作者画像以及其他可定义的特征进行了分类。…

via https://moz.com/blog/travel-marketing-digital-pr-whiteboard-friday 大家好，欢迎收看本期《白板星期五》。我是 Chloe Osunsami，Aira 公司的数字公关主管。今天我要和大家聊聊，如何在 2026 年的旅游营销中脱颖而出，并确保你们也能面向未来、未雨绸缪。 旅游格局的变化白板上放大了一个局部，展示搜索格局的演变。随着人工智能搜索的普及，旅游格局发生了快速变化。全球 84% 的人在计划未来旅行时会使用 AI——从选择目的地、住宿、查看活动，到甚至生成完整的个性化行程。因此，如果旅游品牌想在未来的竞争中占据一席之地，就必须出现在这些场景中。而这也正是数字公关重新成为焦点的原因。 这不仅仅是关于外链。尽管一些研究表明，传统搜索表现与 AI 中的可见度相关，但更重要的是品牌提及。其他研究表明，品牌提及是与 AI 可见度关联最强的因素之一，而这正是数字公关可以发挥作用的地方。 由于这些变化，我们在 Aira 进行了一项全新的研究，探讨数字公关的现状、当前行之有效的策略，以及如何为不断变化的格局做好准备，确保你的品牌获得媒体报道。…

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…