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原文地址：https://www.mariehaynes.com/what-if-user-satisfaction-is-the-most-important-factor-in-seo/ 让我看看能否说服你！ 我在视频中分享了许多内容，并在下方文章中总结了我的观点。此外，这是我上周内就此话题撰写的第二篇博客文章。关于用户数据及谷歌如何运用这些数据，更多详细信息可查阅我之前的博客文章。 排名机制包含三大组成部分从谷歌反垄断案庭审中我们了解到，谷歌的排名流程主要涉及三大组成部分： 1.传统系统用于初始排名2.人工智能系统（如RankBrain、DeepRank和RankEmbed BERT）对前20-30个文档进行重新排序3.这些系统依据质量评估员的评分进行优化调整，而在我看来更重要的是基于实时用户测试结果进行调整谷歌反垄断案庭审详细讨论了谷歌如何凭借海量用户数据获得巨大优势。在上诉中，谷歌表示不愿遵从法官要求其向竞争对手移交用户数据的裁决。他们列举了两种利用用户数据的途径：一是通过名为”粘合剂”的系统，该系统整合了Navboost来分析用户的点击与互动行为；二是在RankEmbed模型中运用用户数据。 RankEmbed模型非常精妙。它将用户的搜索查询映射至向量空间，与该查询可能相关的内容会被定位在邻近区域。该模型的优化依据两个方面： 2) 真实环境下的实时实验：小部分真实搜索用户会看到来自旧算法与新训练算法的对比结果。他们的点击与互动行为有助于优化系统。 这些系统的终极目标，是持续提升搜索结果排名以满足搜索者的需求。 关于实时测试的进一步思考——用户告诉谷歌的是“有帮助的页面类型”，而非具体页面我意识到，谷歌的实时用户测试不仅是为了收集特定页面的数据，更重要的是训练系统识别规律模式。谷歌未必通过追踪每一次用户互动来为某个具体网址排名，而是在利用这些数据教会他们的人工智能识别什么才是“有帮助的”内容。系统通过学习识别那些能满足用户意图的内容类型，进而预测你的网站是否符合这种成功模式。 他们将持续改进预测哪些内容可能更有帮助的流程。这显然远远超越了简单的向量搜索。谷歌正在不断探索理解用户意图及如何满足意图的新方法。 这对SEO意味着什么如果你的网站能在搜索结果前几页中占据一席之地，说明你已经成功说服传统排名系统让你进入排名竞争。 进入前列后，众多人工智能系统便开始运作，预测哪些顶部结果真正最适合搜索者。随着谷歌开始在Gemini和AI模式中运用“个人化智能”，这一点变得尤为重要——我的搜索结果将根据谷歌系统认为对我有帮助的内容进行量身定制。 一旦开始理解人工智能系统如何进行搜索（主要依赖向量搜索），很容易让人想要尝试逆向工程这些系统。如果你通过深入理解向量搜索的偏好（包括使用余弦相似度等方法）进行优化，本质上是在努力让人工智能系统青睐你。但我想提醒：切忌在这方面钻得太深。 考虑到这些系统正持续优化，以不断提供最令搜索者满意的结果，单纯让人工智能青睐远不及真正成为最有帮助的结果来得重要。 我认为，除非你的内容确实属于用户最终觉得比其他选择更有帮助的类型，否则针对向量搜索进行优化可能弊大于利。因为若不如此，你很可能会在无意中“训练”人工智能系统不再偏爱你 我的建议 我的建议是：宽松地进行向量搜索优化。我指的是不要过度纠结于关键词和余弦相似度，而应致力于理解你的受众想要什么，并确保你的页面能满足他们的具体需求。 那么，利用对谷歌“查询扩展”的了解是否有帮助呢？在某种程度上是的，因为了解用户围绕某个查询通常会有什么问题是有益的。但是，我认为我之前的担忧在这里同样适用。如果你在试图满足查询扩展的人工智能系统看来表现优异，但用户往往不认同，或者与竞争对手相比，你缺乏其他与“有帮助性”相关的特质，你反而可能“训练”谷歌的系统减少对你的偏爱。 善用标题——不是给人工智能系统看，而是帮助你的读者理解他们寻找的内容就在你的页面上。…

原文地址：https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/ 问题所在： 过去几年里，企业为追踪其品牌和产品在人工智能中的可见度投入了巨额资金。据估计，每年在这类新型搜索分析上的花费已超过1亿美元。然而，我发现完全没有研究能证明，当要求AI工具列出品牌/产品推荐时，其推荐结果是否具备足够的一致性，从而能产出有效的可见度指标。关于AI准确性的研究有很多（事实上，我们这项工作就以卡内基梅隆大学的《评估LLM一致性：用户基线vs代理指标》为模型），但在回答ChatGPT、Claude或Google AI等工具生成的推荐列表是否足够一致、从而值得有效追踪这个问题上…… 一片空白。 如果你向ChatGPT请求品牌推荐列表100次，会得到多少种不同的答案？什么鬼？！ 任何认真的高管，怎么可能在没有得到这个基本问题（以及由此衍生的几十个重要后续问题）答案的情况下，就心甘情愿地花费数千甚至数百万美元购买AI追踪服务？ 解决方案： 每当我看到又有品牌将本就不断缩减的营销预算砸在“追踪AI排名”上时，与其每次都怒火中烧，我决定亲自（在他人帮助下）开展这项研究。帕特里克·奥唐奈是我的一位老朋友（我们经常一起玩《龙与地下城》），去年他加入了西雅图的AI追踪领域初创公司Gumshoe.ai。利益冲突？嗯，也许吧。但鉴于我本身就是一个坚定的怀疑论者，早已认定AI追踪是场骗局，而帕特里克冷静沉稳，能获取数百万个AI响应数据点，并且愿意运用他的数学专业背景和编程技能，这使他成为了绝佳的研究伙伴。而且我保证（你也会看到），在研究过程中我毫不留情地质询了所有环节。 我们实验的假设是： AI工具生成的推荐列表随机性太高，而用户的提示词又千差万别，以至于试图追踪某个品牌/产品在特定主题领域或用户意图下的排名或可见度是毫无意义的（钱太多的品牌还不如直接付钱给ChatGPT等公司，买它们即将推出的广告产品中的曝光数据）。 第一步： 找一群人反复运行相同的AI提示词，并记录结果。 我们的选择是： 我们选取了美国最受欢迎的三款AI工具：ChatGPT、Claude，以及谷歌搜索的“AI概览”（如果未显示AI概览，则使用“AI模式”）。600名志愿者通过这三款工具，总共执行了2,961次测试，针对12组不同的提示词。他们将AI工具的回复复制并粘贴到调查表中，随后由帕特里克（以及我的新任幕僚长克里斯蒂·莫里森）将这些回复整理、规范化为有序的产品/品牌结果列表。 那么，这些品牌列表的差异性究竟有多大呢？ 上图所示提示语——“预算在300美元以内，适合业余家庭厨师使用的顶级厨师刀品牌和型号有哪些？”——是我们为面向消费者的产品类别选定的十二个提示语之一。我们试图涵盖多个行业领域以及各种推荐品牌/产品数量预期不同的场景。 下方，我将十二组提示语（每组重复测试60-100次）所产生的、极其丰富的品牌/产品列表组合进行了可视化呈现： 图中绿色（ChatGPT）、橙色（Claude）和蓝色（Google AI）柱状图分别展示了AI针对提示语所推荐的独特品牌、产品及实体的数量。虽然数据分布看似散乱，但实际上这与AI语料库中围绕该主题的文档常提及的实体数量密切相关（例如，洛杉矶的沃尔沃经销商不足十家，而近期出版的科幻小说却有成千上万）。同时，粉色散点状标记（绘制在次坐标轴上）显示了AI工具给出的平均回答数量（这是另一个使排名/可见度问题复杂化的因素）。 如果你向某个AI工具进行一百次品牌/产品推荐请求，几乎每次回答都会在以下三个方面呈现独特性： 那么，这些AI工具在呈现列表时的不一致性究竟有多高？下图揭示了一个极具说服力的事实 从数学角度量化来看： 如果你向ChatGPT或Google AI提出100次相同请求，任意两次得到完全相同品牌列表的概率低于1%。Claude在百次请求中给出两次相同列表的概率略高一些，但以相同顺序呈现的概率甚至更低。 实际上，在推荐排序顺序方面，AI工具的回答随机性极高——你大概需要尝试一千次，才可能看到两次顺序完全相同的列表。而且我们甚至没有收集AI如何描述每个品牌，或推荐背后情感倾向（正面/负面）的数据。 核心结论是： AI无法提供一致的品牌或产品推荐列表。如果你对某次回答不满意，或者你的品牌没有出现在期望的位置，多问几次就好了。…

原文：https://seranking.com/blog/review-platforms-in-ai-overviews/ 要在AI回答中作为推荐被提及，你显然需要一个内容丰富、信息清晰且结构良好的网站。但仅有你自己的网站是不够的。大型语言模型在构建回答时，还会参考外部信息来源。而在这些来源中，评论平台常常扮演重要角色。 如今，G2从Gartner手中收购了Capterra、Software Advice和GetApp，这使局面变得更加有趣。此举让G2在决定哪些产品出现在AI答案中具有更大的影响力。 为了确切了解评论平台在AI摘要中的可见度，我们分析了30,000个商业关键词（即用于评估产品/服务的关键词），并追踪了23个主要评论平台在AI答案中的出现情况。 以下是我们的详细发现。 核心要点 评论平台在AI摘要中的整体表现你可能会认为，每当谷歌的AI回答关于产品的问题时，会严重依赖像Gartner Peer Insights、G2和Capterra这样知名的评论网站。毕竟，这些是我们多年来在购买前查看用户体验、评分和专家见解所依赖的网站。 但现实情况有些不同。 我们分析了22,729个AI摘要查询，原本预期评论平台会在大多数情况下出现。然而，实际上只有34.5%的AI摘要引用了至少一个评论平台。 换句话说：大约每三个AI摘要中就有一个会从评论网站提取信息。这个比例虽然可观，但也意味着有三分之二的AI摘要完全依赖于其他类型的来源。 这表明谷歌的AI相当有选择性。它并非简单地堆叠那些”显而易见”的来源，而是会寻找可信度、权威性和结构化信息——有时，大型评论平台并非其首选。 现在，让我们超越”是否出现”这一层面，深入考察评论平台在出现时的实际贡献。 平均每个AI摘要包含9.29个总链接，而评论平台平均每个回答仅贡献0.73个链接。这只是很小一部分，对吧？但关键点在于：当评论平台确实出现时，它常常会多次被引用。 在那些包含评论网站的AI摘要中，平均每个回答会出现2.28个评论平台链接。这个数字统计了所有链接，即使多个链接指向同一个评论网站。 （内容标注：关于AI摘要中出现多少个评论平台链接的说明/图示） 因此，AI摘要可能会链接到G2来总结用户评分，然后链接到Capterra进行功能比较，最后链接到TrustRadius了解优缺点。或者，它也可能从同一个平台获取所有这些信息。具体采用哪种方式，取决于可用来源的质量、完整性和结构等因素。 接下来有趣的部分来了。如果我们不再统计总链接数，转而观察不同的（唯一的）评论平台，模式就会发生变化。…

原文地址：https://thegray.company/blog/writing-seo-tickets 在SEO产品管理中，没有什么比撰写出色的SEO工单更能赢得产品与工程团队的信任了。 这是因为工单的质量，对于工作规划和完成的效率——更不用说最终成果的成功——有着天壤之别。它们不仅仅是记录任务，更是连接SEO策略与技术执行的桥梁。 综上所述，SEO产品经理与开发人员有效协作的能力，很大程度上取决于撰写、提交和管理工单的能力。 那么，让我们深入探讨如何做好这件事，包括你可以根据所在组织的标准系统和格式进行调整的SEO工单示例。 为什么撰写优秀的工单如此重要？就像拼图盒子一样，工程工单标准化了请求的打包方式，使开发人员能够更轻松地评估难度、理解需求、明确目标并比较项目。 提交一份写得糟糕的SEO工单，就像问别人是否想玩拼图，然后只给他们一些碎片，却没有盒子上的参考图。他们会有很多疑问，完成时间会大大延长，而且很可能，他们会选择去玩另一副拼图。 一份结构良好、清晰全面的SEO工单，就像是给开发人员一个完整的拼图盒子。它能提升效率、传达更大的目标、分享所有碎片——全都包装在一个大家都能理解的形式里。这让开发人员能够运用他们的工具和才能，正确地将碎片拼合起来，形成预期中的大局。 （一张微笑海豹表情包特写，配文：“当开发人员打开一份写得很好的SEO工单时。”） 优秀的工单通过消除来回沟通以获取完整背景的需求，简化了开发周期。前期清晰明了可以为每个人在后期节省大量的时间和精力。 常见的SEO工单类型不同类型的工作有不同的最终目标，无论是创建新内容、修复问题，还是进行研究。 以下三大类别分别代表了不同类型的工单。根据组织不同，每个类别中可能包含多种工单类型。 作为SEO产品经理，你的部分职责是理解你提交的工单类型。从SEO角度看某件事可能感觉是“坏了”，但从开发人员的角度来看，它可能是一项新功能。 例如，如果某些内容仅通过JavaScript提供，并且这影响了自然搜索表现，这在SEO看来可能像一个bug。但对开发人员来说，以更SEO友好的方式提供该内容是一项新功能。现有功能并没有“坏掉”。 通常，每个组织都会为新增工作、修复现有工作和研究使用不同的工单类型。然而，名称可能有所不同：在某个企业称为“故事”的，在另一个企业可能叫“功能请求”——或者“缺陷”可能被称为“bug”工单。 优秀SEO工单的组成部分有哪些？SEO工单通常为每种工单类型使用标准化的框架。这确保了请求的传达清晰、完整且一致。 每个工单都包含相同的关键组成部分，因为它们对于设定背景和促进高效工作至关重要。 在我们逐一分析这些组成部分时，我们将跟随一个示例故事工单，以便你能看到它们是如何结合在一起的。 撰写SEO工单的最佳实践在构思工单及其各个组成部分时，作为SEO产品经理，你需要考虑以下几点： 在开发生命周期中管理工单开发生命周期在不同的企业中可能看起来略有不同。…

via https://not-a-robot.com/blog/3-furbies-in-a-trenchcoat/ 好吧，我猜在座的各位至少都被客户或利益相关者问过一个关于ChatGPT的问题。 有吗？希望没有涉及预算的那种（真是谢谢他们了）。 无论你的经历是惊悚还是搞笑，现在或许是时候揭开那个热门流行语的真面目了。 ChatGPT是一个大型语言模型。LLM是一种学习算法，能够利用非常庞大的文本数据集来识别、总结、翻译、预测和生成语言。 还记得菲比精灵吗？这些与魔鬼交易的小玩意儿，用一个玩具设计师的灵魂换来了一个固定词汇库、听取关键词的能力，甚至还能学习几个新词。它们会用这些关键词和一种可翻译的混合语言“菲比语”来回应。 [趣闻：我的那只菲比精灵听了太多关于它被附身的玩笑，后来竟然开始说“谋杀”了。真是完美的童年玩具。] ChatGPT基本上是1998年黑色星期五抢购战利品的一个超大、超大号版本。 菲比精灵懂60个参数（”爱”、”朋友”、”快乐”、”杀”等），而ChatGPT懂1750亿个。 但是，如果ChatGPT注定要从谷歌那里争夺市场份额，那基本上就等于让SEO们去优化……给巨型菲比精灵看的东西。 “生成式AI” 利用这个新扩展的词汇库来复制模式。它并不具备创造力，但擅长重新排列组合文字。 JinaAI对这个运作机制做了很棒的简洁描述： 当你输入一个查询时： 正因如此，我才建议你们去看他们那份关于大型语言模型优化的指南。 LLMO是新生事物。本文创造了这个术语，并对其机制和共有概念进行了粗略的勾勒。

via https://searchengineland.com/optimize-ai-search-llm-visibility-tactics-468106 一场由SEO界最值得信赖的声音参与的圆桌会议，解释了LLM如何真正浮现品牌、为何捷径会失败，以及当前有效的方法是什么。当前SEO最大的挑战之一并非AI本身，而是围绕它不负责任地传播的错误信息。 SEO并未消亡——而是在进化。这意味着我们有责任理解这个行业如何变化，并谨慎选择听取谁的意见。 我并非轻易感到震惊的人，但过去一年我看到的一些关于AEO（或GEO）的讨论，着实让人瞠目结舌——即使对打过肉毒杆菌的人来说也是如此。 我仍记得一位演讲者告诉满屋的营销人员，他“为任何仍在从事SEO工作的人感到遗憾”，随后却立即将过时的策略推荐为获取LLM可见性的“秘方”。这真是……令人痛苦。 值得庆幸的是，懂行的人终于出面了。本周，四位业内最受信赖的声音——莉莉·雷、凯文·因迪格、史蒂夫·托特和罗斯·哈金斯——齐聚一堂，举行了一场关于搜索未来的圆桌讨论。这无疑是我参加过最有用的AEO会议。每个人都分享了他们个人用来实现LLM可见性的具体策略。 以下是他们的核心观点。 1. 软文广告有效LLM目前尚不区分付费广告内容和自然社论内容。这意味着在信誉良好的发布商上投放位置恰当的软文，可以帮助品牌出现在AI搜索结果中，其效果类似于赢得的媒体报道。与传统公关一样，发布商的信誉度仍然至关重要。 2. 内容联合发布可以扩大可见性付费的内容联合发布可以增加覆盖面，但质量比数量更重要。专注于信誉良好、相关性高的发布渠道，并谨慎使用此策略。 3. 为每个受众和用例创建专属页面随着AI搜索变得更加个性化，那些为每个受众群体、行业和应用场景创建定义清晰页面的品牌将处于更有利的位置。这种结构有助于LLM理解相关性，并且无论有没有AI，它都是一种强大的SEO实践。 4. 主页清晰度你的主页应该清晰地传达你服务谁以及你做什么。LLM解析主页内容远比解析导航菜单容易得多，因此依赖导航菜单来解释你的服务是一种错失的机会。 5. 优化网站页脚不要忽视你的页脚。放置在此处的品牌和服务信号正被LLM捕捉。威尔·雷诺兹分享了一个很好的案例研究，展示了页脚内容如何直接影响AI可见性。 6. 不要优先考虑 llm.txt尽管有各种猜测，但没有任何主流LLM确认使用 llm.txt 文件，谷歌也已明确表示不使用。你的时间和精力最好用在其他地方。…

via https://www.searchenginejournal.com/why-your-seo-isnt-working-and-its-not-the-teams-fault/551729/ 多年来，我曾受邀审计众多企业的搜索项目，并将它们转变为世界级的解决方案。 一次又一次地，我发现那些SEO团队聪明、能干，并且按章执行，但结果却未能实现。 排名波动不定。自然流量增长停滞。管理层变得沮丧。最终，有人提出了那个不可避免的问题：“是我们的SEO团队表现不佳吗？” 大多数时候，答案是否定的。失败的不是团队，而是他们所处的系统。 本文探讨了即使是在最成熟的企业内部，SEO也会失败的结构性、组织性和领导层面的原因。 剧透预警： 这与关键词研究或失效链接关系不大，而与制约真正绩效的无形壁垒息息相关。 本文延续了我《AI时代SEO的新角色》一文中的主题，在那篇文章中，我探讨了SEO如何演变成一门更广泛的组织学科，其根基在于系统思维、结构化内容和战略协同。 误诊问题：将SEO视为孤立的职能 在大多数公司，SEO仍被视为埋藏在营销部门内的一个战术性职能。它很少被整合到上游的产品规划、开发流程或数字治理中。 因此，当自然流量和表现滞后时，领导层关注的是SEO团队的工作流程、代理合作伙伴或绩效仪表盘，而不是围绕他们的系统。 这就像在赛车多年未升级时，却去指责维修站的工作人员。 SEO无法取得成效的5个结构性原因 而在当今的AI时代，又多了一层新的复杂性：平台本身可能在与你为敌。 生成式引擎和搜索助手不仅是在导流，更是在改写信息发现的方式。 如果你的内容没有为AI的消费和引用来进行结构化，那么即使你的SEO团队付出最大的努力，也不会产生效果。 可见性不仅仅通过优化来赢得，更是由那些受过训练来合成、总结、有时甚至完全绕过归因的系统来授予的。 以下是我在表现不佳的组织内部最常见的问题： 1.…

原文地址：https://moz.com/blog/behavioral-data-for-search-whiteboard-friday 大家好，我是茱莉亚·帕诺佐，一名从神经科学家转行的营销人。今天，我想谈谈对搜索至关重要的行为数据。为什么是行为数据？因为搜索已经发生了巨变。 这种变化不仅体现在我们所熟知的搜索形式上——过去12个月中，AI概览、自然产品轮播等功能的引入，影响了信息类和交易类查询；用户的搜索行为本身也发生了变化。 AI概览、自然产品轮播等影响搜索的功能的引入。 用户已经开始进行更具对话性的搜索，他们的搜索旅程现在横跨不同的渠道，包括社交媒体和大语言模型。据Gartner.com估计，到2026年，传统搜索引擎的流量将下降25%，搜索营销的市场份额将被AI聊天机器人和其他虚拟助手抢占。 搜索不再是线性的旅程。搜索旅程不再线性，涵盖了SEO、SXO、CRO和UX。 如今，SEO的评估标准是基于不再线性、由用户驱动的旅程。SEO从业者过去一直羞于谈论用户行为，并将其推给UX团队，因为它不是官方的排名信号。然而，近期来自谷歌文档泄露事件的数据以及马克-威廉姆斯·库克的研究都突显了用户信号在排名中的作用，以及准确把握用户意图对网站整体评估的重要性。 因此，我们必须认识到，现在优化搜索已不仅仅是让用户点击你的网站，而是涵盖了整个用户旅程。这就是现在常被提及的SXO，即SEO、UX和CRO（转化率优化）的交集。所有这些学科的共通点在于，用户是我们优化努力的最终受益者。 所以，我们所熟知的SEO或许已死，但搜索的未来在于分析和预测用户行为，并据此进行优化。 理解和掌握注意力与连接这两个维度至关重要。当我们谈论用户时，我们谈论的是随时随地都在做决策、且常常带有偏见的人类。熟悉这些偏见对于每个从事营销工作的人来说都很重要。但要理解和影响用户行为，归根结底在于理解和掌握两个主要维度： 当然，前提是你所提供的内容与他们的搜索相关。 正因如此，我们需要纳入传统SEO指标之外的其他研究。我们需要考虑的新数据涵盖整个搜索体验和多个触点，其中就包括行为数据。 医生类比 医生类比框架 在我看来，通过审视行为数据来指导搜索策略，就像医生检查病人时需要做的： 分析症状 症状是最容易着手的部分，因为它们相对容易被发现，并且从业务角度来看通常令人非常头疼。因此，它们是利益相关者最关心、最会向你提及的问题。 这些症状可能包括：流量下降/网站点击量低、展示次数减少、平均订单价值或转化率降低。这些通常只是内部潜在问题的外在表现，因此你需要进行更深入的挖掘。 诊断根本原因 在分析根本原因时，我们可以使用几种诊断工具，它们对应着我们能获取的三个不同层次的数据：基础行为数据、进阶层数据和预测性数据。让我们逐一探讨。…

原文地址：https://moz.com/blog/browser-wars-ai-search 2025年搜索引擎变动如此之多，行业动态令人应接不暇。 马克-威廉姆斯·库克一直密切追踪这些变化。在这场问答中，他回答了关于点击率下降、新的生成式引擎优化策略，以及对2026年成功至关重要的搜索技能等热点问题。 AI可见度与谷歌搜索1. 谷歌声称AI概览能带来“更高质量”的点击。这只是公关话术，还是你在数据中看到了其他证据？谷歌说搜索量增加了，从2024年到2025年查询量增加了约20%，但自然搜索总点击量“相对稳定”。这意味着每次搜索带来的点击减少了，尤其是在那些AI概览直接解答问题的信息类查询上。 谷歌的说法是平均点击质量提高了，而非所有点击都变好了。现实情况是，我们总体上获得的点击减少了，但那些能“突围而出”的点击可能更有价值。这是一种巧妙的说法：“你获得的流量没有增加，但你得到的流量质量更高了。”所以，在表述方式上，肯定有一些公关话术的成分。 2. Chrome数据在多大程度上支持了谷歌的垄断和盈利？ 嗯，反垄断审判并未发现其影响大到足以迫使他们放弃它。我认为Chrome数据在付费点击广告中的作用可能比在搜索引擎优化中更大，主要在于分析用户行为。 引起我注意的是，司法部的审判与“内容仓库”泄露事件的时间点相吻合。其中提到了Chrome传递URL流行度评分。然而，谷歌坚称他们不在排名中使用Chrome数据，我倾向于相信他们没有撒谎，但他们的措辞非常谨慎。 尽管如此，如果Chrome数据被用来决定哪些URL应该被抓取、索引，甚至根据流行度重新排名，我也不会感到惊讶。不过，我认为它不像搜索结果页面使用数据那样强大，比如谁点击了什么、停留了多久、是否跳出或重新查询。 展望未来，浏览器将变得重要得多。大语言模型搜索平台通常依赖后台的网页搜索，这在很大程度上取决于搜索结果页面使用数据。如果搜索转向大语言模型，我们就失去了这些数据。 这就是为什么我认为我们看到像Perplexity和ChatGPT这样的公司正在构建浏览器，以此追踪用户认为有用的内容，并将智能体化AI体验直接带入浏览器。 所以，是的，浏览器大战肯定要来了！ 3. 关于大语言模型在多语言查询排名方面，你有什么见解？这是一个基于语言而非基于容器（如网站）所提供文档和重要上下文模型所固有的根本问题。 多年来，我们在“相关搜索”等功能上也看到过类似问题，因为这些建议也是由语言模型驱动的。例如，如果你在英国搜索，你会得到像沃尔玛这样以美国为中心的、对当地用户完全无关的结果。 如果AI系统使用检索增强生成技术，标准的优化方法仍然适用。但对于基础模型的行为，除非用户明确设置其地区或上下文，否则你几乎无法控制它。 老实说，这感觉是平台的问题，而不是发布者的问题。在AI搜索提供商构建出更好的上下文感知能力之前，我们能做的有限。 SEO与内容策略4.…

原文地址：https://moz.com/blog/investing-in-seo-is-geo 2025年是SEO动荡的一年。AI搜索势头渐起，自然流量持续下滑，搜索结果页始终处于不断变化之中。若你对所有这些变化感到不知所措，请明白你并不孤单。 在本场在线问答中，莉莉·雷分享了提升AI搜索可见度、重新定义成功指标以及聚焦那些将在2026年驱动成效的SEO策略等实用方法。 内容创作1. 当AI摘要和AI模式能回答大多数查询时，出版商应如何重新思考内容策略？这取决于你的商业模式。如果你的业务依赖页面浏览量和联盟链接带来的流量以产生收入，那么这将很具挑战性，因为AI模式和AI摘要的设计初衷是保持用户参与度，而非点击跳转到其他网站。 这类出版商需要进行业务多元化，并更专注于社交媒体、电子邮件或付费营销等渠道。 更广泛地说，我们多年来一直追逐漏斗顶端的流量，并发布了大量针对漏斗顶端的内容。现在我们需要转向创作既能吸引用户又能促成转化的内容。即便这意味着产量减少，因为在这种新格局下，”少即是多”。 2. 是否存在可以使用AI生成网站内容的安全场景，还是内容创作永远应以人力为主导？从技术上讲，是的，谷歌曾表示并不在意内容是否由AI撰写。但在实践中，许多受算法更新冲击的网站往往严重依赖自动化内容。因此，虽然在有限情况下可能”安全”，但这并不意味着没有风险。 （来源：谷歌搜索中心博客） 如果你使用AI辅助内容创作，加入专业知识、原创见解和编辑审校可以提高质量。但如果不顾质量或用户体验而大规模生产纯AI生成的内容，情况就会变得模糊不清。 就我个人而言，我倾向于谨慎行事。我们更偏爱人工撰写内容，仅将AI作为工具而非替代品。 3. 品牌应如何应对用户生成论坛的排名超过自身官网？这是一个巨大的挑战，尤其是随着Reddit和Quora在谷歌搜索结果中的可见度增加。在某些情况下，关于你品牌的Reddit主题帖可能会比你的官网排名更高，并且常包含负面评论。 但品牌可以采取以下措施： 成效指标报告4. 当谷歌不断改变规则时，我们如何重建有意义的性能基准？首先要记住的是，这对所有人的影响是均等的。这是一次报告层面的变更，并不一定意味着你的网站在搜索中的呈现方式发生了改变。谷歌试图限制大语言模型和AI爬虫的过度抓取，这解释了此次更新。 但即使在此之前，排名20位以后的价值也已很小，更多是方向性参考而非可操作依据。 现在，我们需要聚焦于头部排名和更广泛的业务指标，包括： 5.…