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原文地址：https://www.searchenginejournal.com/how-much-can-we-influence-ai-responses/564898/ 当前，我们正面临一个影响力极不稳定且极易被操纵的搜索格局。人们不断追问如何影响AI回答——却不愿承认大语言模型的输出本质上是基于概率设计的。 在今日的备忘录中，我将阐述： • 为何大语言模型的可见性会引发波动性问题• 最新研究如何证明AI回答极易被操纵• 这为何会催生谷歌早已经历过的军备竞赛 图片来源：Kevin Indig1. 影响AI回答可行但不稳定上周我发布了《AI可见性影响因素清单》，列举了提升大语言模型回答中品牌展现度的关键杠杆。该文引发广泛关注，毕竟人人都热衷能带来实际效果的策略清单。 但关于“我们究竟能在多大程度上影响结果”这一问题，目前尚无明确答案。 以下七个关键因素揭示了大语言模型的概率本质如何导致影响其回答变得困难： 抽签式输出：大语言模型（概率型）不同于搜索引擎（确定型）。在微观层面（单次提问），答案可能千差万别。答案不一致：AI回答缺乏稳定性。同一提问重复五次时，仅20%的品牌能稳定出现。模型固有偏见：基于预训练数据产生的“原生偏见”（丹·彼得罗维奇称之为“Primary Bias”），我们尚不清楚能在多大程度上影响或克服这种预训练偏见。模型持续进化：从ChatGPT 3.5到5.2版本的智能跃迁，“旧”策略是否依然有效？如何确保策略适配新模型？模型差异显著：不同模型对训练数据和网络检索源的权重分配各异。例如ChatGPT更依赖维基百科，而AI概览则更多引用Reddit。个性化程度不同：Gemini通过谷歌工作空间可能比ChatGPT获取更多个人数据，从而提供更个性化的结果。不同模型的个性化开放程度也存在差异。语境复杂度提升：用户通过长提示词传递更丰富的需求语境，导致潜在答案范围大幅收窄，进而增加影响难度。 2. 研究揭示：大语言模型可见性极易被操纵巴格等人发表于哥伦比亚大学的最新论文《E-GEO：电商领域生成引擎优化测试平台》清晰展现了我们对AI回答的影响力边界。 研究方法：研究者构建了“E-GEO测试平台”——一个包含7000多个真实产品查询（来自Reddit）与超50000条亚马逊商品信息配对的评估框架，用于测试不同文本改写策略如何提升商品在大语言模型（GPT-4o）中的可见度。该系统通过对比商品描述经AI改写前后的AI可见度变化来评估效果。 实验采用双智能体与对照组设计：• 优化器：扮演商家角色，通过重写商品描述最大化对搜索引擎的吸引力，生成被测试的“内容”。• 评判器：模拟购物助手，接收真实消费者查询（如“需要百元内耐用徒步背包”）及商品列表，评估后生成优劣排序清单。• 对照组：使用原始描述的既有商品。优化器必须战胜这些竞争者才能证明策略有效性。 研究者开发了迭代优化方法：利用GPT-4o分析前序优化结果并给出改进建议（如“延长文本篇幅并增加技术规格说明”），循环此过程直至形成优势策略。…

原文地址：https://searchengineland.com/ai-era-seo-regulated-industries-467168 从E-E-A-T到结构化数据和可访问性，受监管行业必须如何调整SEO策略以应对AI驱动的搜索。 受监管行业长期以来在自然搜索中面临着更严格的审查。这正是“你的金钱或你的生活”（YMYL）概念最初扎根的领域。 AI概述和像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）加剧了这种审查，既扩大了受众范围，也提高了后果的严重性。 对于受监管领域的SEO成功而言，准确性和可信度向来重要，但在当今AI驱动的搜索环境中，门槛已显著提高。 对于金融、医疗保健、政府和教育等恰好处于谷歌YMYL范围内的受监管行业而言，经验、专业知识、权威性和可信度（E-E-A-T） 不再是可选项。 在这个新的搜索格局中，受监管的品牌及其SEO策略不能再孤立运作。 高达72%的B2B买家报告在搜索中遇到过谷歌的AI概述，这意味着即使没有发生点击，品牌也可能被展示。 AI模型从整个网络获取信息，不受传统来源界限的限制。 社交媒体存在、数字公关、自有内容以及在Reddit和Quora等论坛上的讨论，都会影响品牌的解读和引用方式。 应对这些挑战，始于强化定义受监管行业在AI时代有效SEO的原则。 受监管垂直领域的AI与SEO三大支柱随着AI的兴起，SEO的基础并未改变。改变的是它们的重要性。在高度监管的行业，这些原则是绝对且非选择性的。 1. 始于“为信任而设计”的内容在受监管的品类中，信任不仅仅是一个排名因素，更是一项要求。它也不仅仅根据您网站上发布的信息来评估，而是根据您的品牌在整个网络上的整体呈现来评估。一个更有用的问题是：您的内容，无论出现在哪里，传达了什么关于您可信度的信息？ 您发布的每一份内容，无论是在您的网站、社交平台还是第三方网站上，都必须遵循与行业特定法规相一致的内容策略。 此外，以下SEO和AI指南应被视为基线要求： 2. 加强技术与结构清晰度技术清晰度不再仅仅是帮助搜索引擎抓取您的网站。它关乎确保LLM和AI驱动的搜索功能能够理解和引用您的内容。当AI系统展示您的内容时，它们依赖于清晰的架构和准确的字段来向用户提供合规、可信的信息。古老的格言“保持简单”仍然适用。您越容易让您的内容被理解，它就越容易被分享。 作为信任信号的结构化数据使用结构化数据使搜索引擎能够识别作者、实体及其关联关系。Schema标记起到建立信任的作用。通过明确定义作者身份、组织实体及其关系，您帮助搜索引擎验证可信度。这在合规要求明确归属责任或专业知识时尤为重要。基础Schema类型包括： 保持网站架构干净且可抓取需要解决的另一个技术方面是维护网站干净、可抓取的架构。组织良好的结构可以增强自然搜索性能，同时帮助AI模型理解不同的组成部分。例如：导航逻辑清晰；使用一致的URL；网站上有限的失效或重定向链接；适当的内部链接层级；实施datePublished（发布日期）和dateModified（修改日期）字段。…

原文地址：https://searchengineland.com/consumers-start-searches-ai-not-google-study-467159 传统搜索的挫败感正推动用户首选AI，迫使品牌需在两者间同时保持可见度与可信度。 根据SEO与PPC营销机构Eight Oh Two的一份新报告，消费者正越来越多地使用AI工具——而非谷歌——作为其首选信息来源。这背后的驱动力是对传统搜索的挫败感，以及对AI在今年将发挥更大作用的日益增长的预期。 为何这很重要。 AI并非要取代搜索，但它正在重塑搜索的起点、人们发现品牌的方式以及他们会考虑哪些选项。一种混合路径正在形成：AI提供初步答案，传统搜索则负责验证。品牌现在需要在两者间保持一致，否则当用户交叉核对时，就有丧失可信度的风险。随着更多消费者转向AI，可见度、信任度和清晰度将比以往任何时候都更重要。 AI成为起点。 该研究显示，超过三分之一（37%）的消费者表示他们开始使用AI工具而非传统搜索引擎进行搜索。用户不再愿意浏览广告和蓝色链接，他们想要一个能立即付诸行动的清晰答案。受访者一致认为AI具有以下特点： 传统搜索疲劳真实存在。 当人们追求速度、简洁并希望摆脱信息噪音时，AI胜出。消费者正转向AI，以逃避传统搜索如今的状态。他们最主要的搜索挫败感是什么？ AI答案正获得信任。 十分之六（60%）的受访者表示AI能提供比传统搜索更好、更清晰的答案，而仅有6%的人认为其表现更差。与此同时，信任问题仍然存在： 传统搜索引擎在以下方面仍是首选： AI正在重塑品牌发现。 当人们向AI寻求推荐时，他们会得到一个简短、经过筛选的列表，通常附有解释，这些解释会突出某些品牌，而将其他品牌完全排除在外。 AI现已影响购买决策。 调查显示，AI的作用已远不止于日常查询： 年轻消费者是采用的先锋，但AI使用已遍及各个类别——从日常用品到科技、旅行和金融服务。尽管如此，大多数购买行为仍然发生在大型零售商或品牌官方网站上，而非直接在AI工具内完成。 对2026年的预期：更多AI，更少搜索。 AI正成为信息的默认界面，消费者预计其作用将在今年迅速增长： 与此同时，用户希望AI在以下方面有所改进： 关于此项调查。 Eight Oh Two调查了500名积极使用AI工具的消费者，数据于去年11月收集。调查采用了选择题、评分量表题和开放式问题，以考察AI使用、搜索行为、信任、品牌发现和购买决策，为今年及未来搜索的演变提供了前瞻性视角。

链接：https://www.searchenginejournal.com/googles-mueller-weighs-in-on-seo-vs-geo-debate/564583/ 谷歌穆勒就SEO与GEO之争发表看法 谷歌搜索倡导者约翰·穆勒表示，依赖推荐流量的企业应该思考AI工具在其中扮演的角色。 穆勒是在回应一个Reddit帖子时发表上述看法的，该帖子询问SEO是否仍然足够，或者从业者是否需要开始考虑GEO。GEO是行业里一些人使用的术语，指在ChatGPT、Gemini和Perplexity等AI驱动的答案引擎中优化可见性。 “如果你经营的在线业务通过推荐流量盈利，那么考虑全貌并相应调整优先级绝对是个好主意，”穆勒写道。 穆勒的观点穆勒并未认可或否定GEO这一术语。他将问题框定在实际业务决策的层面，而非新的优化技术。 “你叫它什么并不重要，但‘AI’不会消失，思考你的网站在‘AI’可用的世界中如何体现价值是值得花时间的，”他写道。 他还反驳了将AI可见性视为普遍优先事项的做法。穆勒建议从业者先查看自己的数据。 穆勒补充道：“此外，要现实一点，查看实际的使用指标，了解你的受众（有多大比例在使用‘AI’？多大比例在使用Facebook？这对你分配时间意味着什么？）” 另请参阅：AI搜索改变一切——你的组织准备好竞争了吗？ 为何此事重要我跟踪穆勒的公开声明多年，这次的回应与他惯常的“视情况而定”的回答不同。他将GEO问题重新定义为资源分配问题，而非术语争论。 随着AI答案引擎开始带来可衡量的推荐流量，过去一年关于GEO的讨论热度上升。我报道过引用研究、流量分析以及比较谷歌排名与LLM引用的研究。但一直缺少谷歌的明确信号：这是一个独立的领域，还是仅仅是SEO的重新包装？ 穆勒的回答与谷歌在Search Central Live上的说法一致，当时加里·伊尔耶斯强调AI功能与传统搜索共享基础设施。两者的信息都是：你可能不需要一个单独的框架，但确实需要理解发现机制正在如何变化。 我觉得他更强调查看你自己的数据这一点更有用。当前数据显示，对于普通网站，ChatGPT推荐流量约占流量的0.19%。AI助手合计为大多数发布商带来的流量仍不足1%。这个数字在增长，但尚不足以成为重组整个战略的理由。 行业有追逐趋势的习惯，而这些趋势可能只适用于部分网站而非全部。穆勒正在反驳这种模式。在将资源重新分配到AI方面之前，先看看你的受众实际使用AI工具的比例是多少。 展望未来无论谷歌立场如何，GEO这个术语很可能保留下来。穆勒的阐述将决定权交还给各个企业，让它们衡量自己的受众行为。 对于从业者而言，这意味着功课就在你的分析数据中。如果AI推荐流量出现在你的流量来源中，就值得去了解。如果没有，那你就有其他优先事项需要处理。

原文地址：https://www.searchenginejournal.com/how-to-track-user-journey-in-ga4-to-make-seo-wins-more-visible/562470/?utm_campaign=202601-moztop10&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-8BqpGQzOpIvz0yvBaX5ViH_wTsggc6WA7ruwAal9640MQvEwm8BJtq4Rycu8ciJPwu2eebXMvWeNHQfa0LMEY8fCjWug&_hsmi=397213149&utm_source=202601-moztop10 在许多公司内部，SEO报告仍严重依赖关键词追踪、流量图表等主流指标，而管理层却在问另一个问题：“这实际带来了多少收入？” 多年前，我曾以为这只是沟通上的隔阂。但随着时间推移，我意识到问题根本不在于沟通，而在于衡量方式。大多数SEO数据看板只停留在展现量和流量层面，因此决策者自然看不到真正的价值。 传统指标仅能告诉我们用户如何到来，却几乎无法揭示点击之后发生的事。然而，我们需要知道用户是否找到了所需内容、是否与内容产生互动、是否完成了关键行为路径，并最终实现转化。 传统SEO报告的短板何在大多数报告止步于：展现 > 点击。 但真正创造价值的用户旅程远不止于此： 展现 > 点击 > 着陆 > 互动参与 > 微转化 > 转化/跳出 我发现，SEO的价值并未缺失，而是隐藏在第三到第六步中。当我开始从这个视角审视我们的工作，曾经看不见的机会变得清晰可见。许多最大的成效提升，恰恰来自于改善现有流量的行为。…

原文地址：https://moz.com/blog/resolve-duplicate-content 大家好，Moz的粉丝们！欢迎来到新一期的《白板星期五》。我是梅根，Moz学习团队的一员。今天我们来聊聊重复内容。 为什么要讨论重复内容呢？ 因为这确实是个常见问题，而且常常令人困惑。它到底是什么？如何判断？为什么我网站上的某些页面会被标记为彼此重复？最重要的是，如果我发现自己网站存在这个问题并想解决，该怎么做？ 什么是重复内容？首先，重复内容究竟是什么？ 简单来说，重复内容是指在互联网上多个不同位置出现的内容。但事情并非表面那么简单——即使内容不完全相同，只要过于相似，也可能被视为彼此重复。 考虑重复内容时，重要的一点是：这不仅关乎人类访问者浏览网站时对两个页面的观感，更关乎搜索引擎爬虫抓取这些页面时的识别方式。由于爬虫无法像人类那样看到渲染后的页面，它们通常依据页面源代码进行判断。如果两段代码过于相似，爬虫就可能认为这是同一页面的两个版本。 想象一下：你走进一家烘焙店，面前有两个几乎一模一样的纸杯蛋糕，且没有任何标识。你该如何选择？当搜索引擎遇到两个过于相似的页面时，面临的正是这种困境。 这种内容间的混淆可能导致排名问题——搜索引擎可能无法判断该优先展示哪个页面，甚至错误地展示不合适的页面。在Moz的工具中，我们设定了90%的重复内容阈值：任何源代码相似度达到90%及以上的页面，都会被标记为彼此重复。 如何解决重复内容问题？了解重复内容的基本概念后，我们该如何应对呢？其实有几种不同的解决方法。 重定向陈旧或过时的内容（白板特写部分展示301重定向）301重定向第一种方法是实施301重定向。这好比您有一部电影的VHS录像带，它可能已经不再适用了。因此，您需要确保为大家提供在线播放的数字版本。在您的网站上，您可以将旧版页面重定向到新的更新版本。这同样适用于解决子域名变更、协议变更（如HTTP到HTTPS）以及内容更新后不希望用户再访问旧版内容的情况。 设置规范标签（白板特写部分展示规范标签）Rel=canonical第二种方法是在页面上实施rel=canonical（规范标签）。想象您在烘焙义卖会上，有两种饼干：糖霜饼干和巧克力豆饼干。您认为自己的糖霜饼干是一流的。因此，当人们问该尝试哪一种时，您会指向糖霜饼干，尽管他们仍然可以选择品尝巧克力豆饼干。在您的网站上，这类似于销售两种不同颜色的商品。您希望访客能看到并访问这两种颜色，但您会使用规范标签来告诉爬虫哪个页面更相关、更值得被收录排名。 识别缺失规范标签的页面（可在Moz Pro网站抓取工具中操作） 对仍需保留但不想被抓取的页面使用Noindex（白板特写部分展示noindex选项）Meta noindex您还可以选择将页面标记为meta noindex。例如，您可能拥有最喜欢书籍的两个版本。您会阅读并参考第二版，因为它最新、最相关。但您仍希望在需要时能够阅读和访问第一版。Meta noindex标签告诉爬虫：它们仍然可以抓取这个重复页面，但不应将其收录到索引中。这有助于解决因分页等问题导致的重复内容问题。 为页面添加更多内容（白板特写部分展示添加内容选项）添加内容但如果您的两个页面实际上并非彼此重复呢？它们涉及不同主题，本应被视为独立的内容。那么，在这种情况下，您可以选择为每个页面添加更多内容，以减少爬虫的困惑。这能让它们彼此区分开来，就像给一个纸杯蛋糕加上糖粒和樱桃，而给另一个涂上不同颜色的糖霜。 使用Moz…

原文地址:https://www.searchenginejournal.com/ahrefs-tested-ai-misinformation-but-proved-something-else/564124/ Ahrefs测试了当向AI系统输入相互矛盾且虚构的品牌信息时，它们会如何反应。该公司为一个虚构的企业创建了网站，在网络上散布关于该企业的矛盾文章，然后观察不同AI平台在回答有关这个虚构品牌的问题时的表现。结果显示，虚假但详尽的叙述比发布在官方网站上的事实传播得更快。但这里存在一个问题：这项测试与“人工智能是否被愚弄”关系不大，更多是为了解何种内容在生成式AI平台上排名最佳。 1. 不存在官方品牌网站Ahrefs的研究将Xarumei设定为一个品牌，并将Medium.com、Reddit和Weighty Thoughts博客视为第三方网站。 但由于Xarumei并非真实品牌，没有历史记录、没有引用、没有链接、也没有知识图谱条目，因此它无法作为代表基础“事实”内容的品牌的替身进行测试。 在现实世界中，实体（如“Levi’s”或一家本地披萨店）拥有知识图谱足迹以及多年一致的引用、评论，甚至可能有社交信号。而Xarumei存在于真空中，它没有历史、没有共识、也没有外部验证。 这个问题导致了四个影响Ahrefs测试结果的后果。 后果一：无所谓谎言与真相其后果是，发布在另外三个网站上的内容，不能被表述为与Xarumei网站上的内容相对立。Xarumei网站上的内容并非基准事实，其他网站上的内容也构不成谎言，测试中的全部四个网站是等效的。 后果二：不存在真正的品牌另一个后果是，既然Xarumei存在于真空中，并且本质上与其他三个网站等效，那么就无法获得关于AI如何对待一个品牌的任何洞见，因为这里根本就没有品牌。 后果三：“怀疑态度”的评分值得商榷在第一项测试中，八个AI平台均被询问了56个问题，Claude因对Xarumei品牌可能不存在持怀疑态度而获得了100%的评分。但这一评分是因为Claude拒绝或无法访问Xarumei网站。对Xarumei品牌持100%怀疑态度的评分，可被视为一个负面而非正面的结果，因为Claude未能或拒绝抓取该网站。 后果四：Perplexity的回应或许反而是成功的Ahrefs对Perplexity在第一项测试中的表现做出了如下论断： “Perplexity在大约40%的问题上失败了，它将假品牌Xarumei与小米混淆，并坚称它生产智能手机。” 实际情况很可能是：Perplexity正确地理解了Xarumei不是一个真实品牌，因为它缺乏知识图谱信号或任何品牌常见的其他信号。它正确地检测到Xarumei并非一个品牌，因此Perplexity很可能假设用户错误地拼写了发音与Xarumei非常相似的“Xiaomi”（小米）。 鉴于Xarumei缺乏任何品牌信号，Perplexity假设用户在询问Xarumei时误拼了Xiaomi是正确的。我认为，完全有理由推翻Ahrefs关于“Perplexity在40%的问题上失败”的结论，反而应该判定Perplexity是正确的，因为它正确地假设了用户在询问一个名为Xarumei的不存在品牌时犯了错误。 2. 内容类型影响了结果Weighty Thoughts博客、Medium.com上的帖子以及Reddit AMA（问我任何事）为许多类别的信息提供了肯定、具体的答案：名称、地点、数字、时间线、解释和故事脉络。而Xarumei的“官方”网站则没有提供具体信息；它恰恰反其道而行之。 例如： 这些回答创造了一种不对称的响应模式（即缺乏对等性）： 生成式AI平台会更倾向于使用那些肯定且具体的答案，因为生成式AI的设计初衷就是提供答案。在生成答案时，生成式AI并不在“真相”和“谎言”之间进行选择。…

原文地址：https://www.dealeron.com/blog/aio-and-geo-arent-replacing-seo/ 当AI工具推荐您的经销门店时，顾客最终会访问哪些页面？ 正如我们在前文《AI搜索流量：炒作与现实》中所探讨的，AI搜索正在影响购车旅程的最初阶段。本文将进一步深入：了解当AI工具将顾客指向您的经销门店后，他们实际会访问哪些页面。 但令人意外的是：AI重点推荐的页面并非随机选择——它们植根于与强大汽车SEO相同的基本原理。 核心真相那些让您的网站在传统SEO中表现出色的基本原则，同样能让您被AI助手看见。我们发现，AI工具青睐清晰、有用的内容——因此，您原本依赖的、用于搜索排名的页面，通常也正是AI会重点推荐的页面。 如今行业充斥着各种新术语，如AIO（人工智能优化）、GEO（生成引擎优化）和LLM优化。面对这些新缩写，许多经销商都在疑惑：是否为了保持可见性，就需要一套完全不同的策略？ 好消息是：不，您无需为AI搜索制定一个全新的策略。 DealerOn的最新研究表明，提升AI搜索可见性的最佳途径，正是遵循那些驱动高性能汽车SEO的相同原则。 AIO vs. GEO vs. SEO：经销商真正需要关注什么 关键结论：AIO和GEO并非替代品——它们是您本应进行的SEO工作的延伸。 我们的观察发现 结语AI搜索正在改变顾客发现经销门店的方式，但根本原则未变：清晰、有用、及时更新的内容才是制胜关键

原文地址：https://www.practicalecommerce.com/3-seo-predictions-for-2026 我自2005年以来一直是一名专业的搜索引擎优化师。从未经历过当前网络变化的速度和规模。生成式人工智能正通过AI概览和AI模式加速并逐渐主导搜索结果页面。许多传统的优化策略已经失效。 以下是我对2026年的搜索引擎预测。 零点击发现消费者将越来越多地无需点击自然搜索结果列表，就能发现和研究产品。商业网站的流量下降已持续多年。这一趋势将在2026年加速，因为生成式AI平台将根据购物者的提示来研究和推荐产品。 例如，我向ChatGPT提出了提示“冬季最佳徒步靴”。该平台自行进行了搜索，确定了最佳选项，然后根据多个标准（如雪地性能、隔热、保暖性和价格）比较了产品。 （此处描述原图：ChatGPT购物界面显示了三种徒步靴选项，附有产品图片和指向特定功能的对比线条）对于“冬季最佳徒步靴”这个提示，ChatGPT自行进行了搜索，确定了最佳选项，然后比较了产品。 若是我自己操作，这个过程可能需要一个小时或更长时间来搜索、点击，然后逐一发现每个选项。我还需要阅读评论和产品对比。而ChatGPT用了不到一分钟，且无需额外点击。 下一代生成式AI的演进将使用户能够在聊天对话中直接购买产品，即无需离开平台。ChatGPT通过“即时结账”功能实现这一点；谷歌的版本则是“智能代理结账”。 所有这些都颠覆了商家的自然搜索可见性，他们面临着双重打击：流量减少，以及对于现有流量几乎没有（即使有也极少）可靠的归因指标。 事实上，针对大型语言模型进行优化的一个主要障碍是缺乏数据。我们依赖第三方工具，但根据我的经验，这些工具并不可靠。谷歌在搜索控制台中没有提供AI模式的可见性数据，而ChatGPT仅向合作伙伴提供分析数据。 生成式AI货币化目前，没有任何一个生成式AI平台接近盈利。预计ChatGPT、Perplexity、Claude等平台将涌现大量创收附加功能。甚至连谷歌也在其AI模式答案中测试按点击付费广告。 这可能有助于SEO。一旦它们开始销售赞助位和广告，大型语言模型平台很可能会提供效果指标，其中可能包括自然搜索可见性数据。 届时，优化策略将变得更有依据且更易于规划。 AI聊天替代搜索迄今为止，尽管消费者涌向ChatGPT和类似平台，但并未放弃传统搜索。 但趋势依然存在：越来越多的人正在使用生成式AI，特别是用于信息收集和获取操作指南。根据OpenAI 2025年9月的一份报告（PDF），仅技术帮助和写作协助的使用量呈下降趋势。 谷歌也通过在其搜索中全面集成AI模式来推动这一趋势。AI概览现在会邀请搜索者转用AI模式进行对话，而不是继续传统查询。搜索者也可以直接从谷歌主页访问AI模式。 （此处描述原图：谷歌针对“冬季最佳徒步靴”的AI概览搜索结果，显示推荐产品如Merrell Moab 3…

这些过滤策略有助于优化您的定位设置，减少低质点击的消耗，并挖掘新的关键词机会。 尽管谷歌隐藏查询数据令人沮丧，但如果您懂得如何过滤，搜索词报告仍能提供宝贵的洞察。 通过正确的方法，您可以减少无效消耗、提升广告效果，甚至发现新的营收机遇。 本文详细介绍了我所在广告代理机构为高效管理客户账户而常用的七种过滤器。大部分案例来自应用行为分析（ABA）治疗领域的账户，在该领域谷歌倾向于过度宽泛地扩展搜索词，因此强有力的过滤至关重要。 随着搜索词和否定关键词功能逐步推广至最大化效果广告系列，这些策略对于充分挖掘广告系列潜力变得愈发重要。 1. 屏蔽不相关的单关键词我们经常使用一个过滤器来调取不包含空格的搜索词，即所有单字词。大多数情况下，这些词过于宽泛，您会希望直接屏蔽。这个过滤器可以避免您手动筛选数千条记录。 通常，您不会希望针对那些商品化、意图不明且过于宽泛的关键词展示广告。在此案例中，可能是”kids”或”aba”。如果您销售相机等标准化产品，这类词可能是”nikon”或”canon”这样的品牌名。 我们不希望针对那些可能属于漏斗顶层的宽泛词展示广告，而更希望触达那些能表明用户已进入购买旅程更具体阶段的搜索词。 因此，我会将这些词作为完全匹配的否定关键词添加到广告系列层级，或将其放入整个广告系列的否定关键词列表中。 2. 确保非品牌广告系列不包含品牌词我们努力确保的另一件事是（取决于广告系列类型）：非品牌广告系列中不出现品牌搜索词。 我们会过滤掉企业名称及任何专有术语，无论其表现数据如何，因为屏蔽的原因在于其不相关性。 经验法则是使用完全匹配否定，而非词组匹配，这样当有人仅搜索品牌名时，我们就不会展示广告。 然后，品牌搜索可以放在其专属的广告系列中。 3. 筛选具有统计显著性的词如果基于表现数据决定是否屏蔽，您需要确保数据具有统计显著性。很多时候，我会结合点击次数和投资回报率进行过滤——例如，设置点击次数至少100次且投资回报率大于2。 对于流量较低的账户，您需要应用更广的日期范围以达到所需的量级。 这并非完美方案，但至少能引导您关注具有统计相关性的词（前提是您在整个时间段内并非只有零星几个转化）。 对于那些只有一个、两个甚至零转化的词，您需要做出决策。有时您可能仅仅因为希望将广告预算用于其他地方而屏蔽这些词。另一些时候，您可能拥有谷歌广告未显示的内部信息，例如您的客户正在经历定价或产品问题。有时，您需要依靠自己的判断和过往经验，寻找那些表明情况有异的模式和异常值。…