原文地址：https://moz.com/blog/how-to-future-proof-your-seo-strategy-with-relevance-engineering

人工智能变革正在重塑搜索生态
若说过去几年的算法更新改变了SEO行业的游戏规则，那么谷歌2025年I/O大会的公告将迫使我们彻底重写战略手册，重新锚定搜索未来的方向。

那个靠”企鹅算法恢复方案”向受罚企业和新手营销人员兜售服务的SEO时代已一去不返。曾经的搜索生态变化尚存规律可循，而如今AI概览功能（AI Overviews）已渗透海量搜索，AI模式（AI Mode）更可能将行业推向全新维度。

本文核心洞见：
• AI模式预示谷歌内容摘要与呈现方式的根本性转变。目前该功能仅在美国处于初期测试阶段，其用户采纳率变化值得密切关注
• 相关性工程（Relevance Engineering）作为语义SEO的进阶框架，其核心理念与LLM（大语言模型）的信息检索和呈现机制深度契合
• SEO或将升级为GEO（生成式引擎优化）：通过段落级优化、主题深度和品牌权威™（Brand Authority™，即用户对品牌作为可靠信源的信任度）来获取LLM流量，将成为新时代的竞争焦点

本文将为品牌提供实操指南，助您在愈演愈烈的人工智能竞争中提升能见度。

什么是AI模式？
谷歌宣布，自2025年5月起，AI模式将向全美用户开放，并计划在未来数月推向全球市场。尽管自然流量早已面临SERP功能（搜索引擎结果页特性）和赞助广告的激烈竞争，但LLM聊天界面和AI概览功能（AI Overviews）的普及，或将进一步截流用户点击。对于那些依赖孤立页面吸引用户注意力的品牌而言，其曝光量可能遭遇断崖式下跌。

谷歌搜索的AI模式彻底颠覆了传统SERP列表形式：

• 由Gemini模型驱动的AI生成概览占据核心位置
• 融合生成式回答、传统网页链接、商品列表等多元要素
• 打造全沉浸式（有时甚至令人应接不暇）的搜索体验

搜索生态的进化将引发三大剧变：

1. 搜索结果将不再是沿用数十年的”10条蓝色链接”，而转变为AI摘要
2. 搜索进入”后关键词时代”，主题深度与权威性取代单个页面的排名竞争
3. LLM驱动的查询扩展（Query Expansion）将成为AI模式的核心优势——在用户尚未输入完整问题时，就已提供前瞻性解答

变革是永恒的主题。十年前谷歌推出”企鹅”和”熊猫”算法更新时，精明的SEO从业者通过构建全局营销策略完成转型（告别博客评论外链这类灰色手段）。如今，SEO行业再次面临分水岭时刻：我们必须超越传统SEO概念，为”可发现性”而优化。如果说SEO的范畴仍局限于搜索引擎，那么生成式引擎优化（GEO）则涵盖LLM生态——但若缺乏系统方法论，这不过是新瓶装旧酒。

相关性工程（Relevance Engineering）应运而生。

相关性工程与SEO有何本质区别？
相关性工程是语义SEO的进化形态，专为基于LLM（大语言模型）的信息检索、解析与内容摘要而设计。传统SEO着眼于提升单个网页的权威性，而相关性工程具有三大抗操纵特性（至少现阶段如此）：

核心原则解析

1. 段落级优化
   LLM从全网提取并合成相关段落（而非直接索引完整网页）。内容每个章节都需精准对应特定用户意图或问题，例如：
   • 产品评测需包含性能参数、使用场景、优缺点对比
   • 教程类内容需分步骤拆解操作流程
2. 语义相似度优先
   主题深度与上下文语境比关键词匹配更重要。以搜索词”100美元内最可靠的蓝牙耳机”为例，LLM会解构多层语义：
   • 价格敏感度：自动排除索尼、Bose等高端品牌
   • 质量要求：筛选续航、耐用性等超出行业平均水平的型号
   • 技术偏好：优先呈现连接稳定性相关的用户实证反馈
3. 内容可引用性
   • 充斥广告的联盟营销博客很难被LLM选中
   • 具备学术论文式结构的权威内容更易被AI摘要引用
   • 品牌需持续产出原创研究、行业白皮书等”值得被引用的内容”

品牌权威的乘数效应
当LLM需要在同类信息中选择信源时，用户认知度高的品牌会获得天然优势。通过以下方式构建的”品牌权威™”（Brand Authority™）能显著提升AI摘要曝光率：
✓ 持续三年以上的垂直领域内容沉淀
✓ 被维基百科/行业报告引用的历史记录
✓ 定期发布具有行业影响力的基准测试数据

“这不就是SEO吗？”
本质上，相关性工程确实植根于语义SEO强调的”有价值内容+主题权威”理念，但关键差异在于：传统SEO优化对象是搜索引擎爬虫，而相关性工程需要同时为AI系统设计内容架构——就像为两位考官（算法+人类）准备不同的答题策略。

主题权威性不再是可选项，而是必选项
我可能像张坏掉的唱片般反复强调，但对LLM（大语言模型）而言，深耕主题权威性的价值远超那些死磕精确匹配关键词的”高度优化”页面。

（配图说明：Moz工具”按主题划分的关键词建议”分析界面截图）
通过Moz的”按主题划分的关键词建议”功能，我们可以系统性地识别耳机领域的多个内容维度，包括产品类型（头戴式vs入耳式）和价格区间（”平价”选项），从而构建完整的内容矩阵。

以前文提到的蓝牙耳机案例来说，全面的主题覆盖和深度解析至少能让您的内容获得”参赛资格”。建立主题权威性不仅是进入AI模式概览的入场券，更是让您的内容在层出不穷的LLM生态中获得持续引用的通行证。如果您的网站缺乏展现专业度的信号，被AI系统发现的概率将无限趋近于零。

构建主题权威性的实操指南

1. 思维转型
   停止对单个关键词的执念，转向主题集群战略
   → 例：将”最佳蓝牙耳机”扩展为”无线音频设备选购体系”
2. 语义网络构建
   通过描述性内链串联相关主题页面
   → 技巧：使用”参见我们针对[XX场景]的深度测评”等自然锚文本
3. 结构化数据赋能
   在适当时机使用实体标记和Schema结构化数据
   → 案例：产品页标注”频响范围””续航测试数据”等机器可读参数
4. 机会挖掘
   借助关键词工具可视化主题空白领域
   → 进阶方法：对比竞品内容覆盖度，定位”人无我有”的细分场景

为什么AI搜索需要全新的SEO策略？
上述所有变化都指向一个核心问题：游戏规则究竟改变了什么？

生成式引擎优化（GEO）的本质，是适应AI处理信息的方式。要理解这一点，我们需要拆解AI模式的工作流程：

1. 用户发起模糊查询
   例如”3万美元以内最佳家用车”这类宽泛搜索
2. 查询扩展（Query Fan-out）
   谷歌将原始查询拆解为8-12个语义相关的子查询
3. 构建定制化文档库
   基于对问题及所有关联子查询的理解，筛选最相关结果组成语料库
4. 信息合成与呈现
   后台LLM整合关键信息，生成结构化摘要页面

（图示说明：传统SEO结果 vs AI模式结果对比）

传统SEO的困境在于：

• 依赖长尾关键词匹配或外链权重的内容可能污染SERP
• 但AI模式下，若内容无法覆盖多维度解读，则连进入摘要语料库的资格都没有

以”3万美元以内最佳家用车”为例，优质内容需要同时涵盖：
▸ “最可靠的家庭SUV” → 自动排除两门轿车，突显三排座椅等家庭刚需
▸ “3万刀以下省油车型” → 强调每英里成本计算，过滤高油耗选项
▸ “安全评级最高的家用车” → 特别关注儿童安全座椅接口等家庭敏感特性

只有深度覆盖这些子主题的内容，才能击败那些内容单薄的”门户页面”，赢得进入AI摘要库的门票。

如何将相关性工程融入SEO战略
需要明确的是，相关性工程并非取代现有SEO策略，而是在其基础上进行智能升级。传统SEO的核心原则依然有效：

• 技术SEO仍是内容被发现的基础前提
• 垂直领域专业度始终是搜索引擎和LLM共同看重的关键指标
• 低质AI生成内容长期来看终将败给高信息密度的优质内容

相关性工程就像为您的SEO引擎加装涡轮增压系统，使其能同时从多个渠道获取收益。以下是四步升级指南：

第一步：内容审计（深度诊断现有资产）
在创作新内容前，请先系统评估现有内容库的：(1) 可延续的优势；(2) 可能阻碍LLM能见度的缺陷。

1. 主题集群可视化
   • 用思维导图梳理现有内容覆盖的主题网络
   • 标出具有商业价值的核心枢纽（如”家庭用车选购指南”中心页）
   • 若发现大量孤立的关键词页面，则需重构内容架构基础
2. 快速优化机会挖掘
   ▶ 孤立内容救援
   检查是否存在需要通过5次以上点击才能抵达的”内容孤岛”
   解决方案：建立横向（同类页面间）与纵向（目录树上下级）的内链网络▶ 单薄内容重整
   识别那些仅为低流量长尾词服务的”僵尸页面”
   处理方案：合并至主题中心页或重写为深度指南▶ 过度细分内容整合
   将解答同一问题的多个碎片页面（如”SUV油耗””SUV安全性”）
   合并为《家庭SUV选购终极指南》这类综合型内容
3. 段落可解析性检测
   使用LLM模拟工具（如Google的Natural Language API）测试：
   • 每个段落是否能被精准提取为独立问答对
   • 是否包含明确的子意图标记（如”对于预算有限的家庭”这类场景提示）

第二步：构建内容集群体系
完成内容盘点后，即可着手打造具有主题完整性的内容网络。以下是系统化组织方法：

1. 关键词聚类挖掘子主题
使用Moz等工具的”主题关键词建议”功能，可自动识别：

• 语义关联的长尾疑问（如”本地SEO如何影响品牌搜索量”）
• 未被覆盖的细分领域（如”跨境电商的本地化SEO策略”）
  ▶ 案例：Moz官网将海量教程按”品牌权威””本地SEO””竞品分析”等主题分桶管理

2. 搭建中心辐射型架构
• 中心页（枢纽）

• 定位：某个主题的终极指南（如《SEO关键词研究完全手册》）
• 特征：包含主题全景图+所有子主题入口链接
• 筛选标准：现有流量高、内容深度达5000字以上的页面

• 子内容（辐射页）

• 设计要点：
  ✓ 深度解析中心页涉及的每个子命题（如”长尾关键词挖掘工具对比”）
  ✓ 植入FAQ模块回答衍生问题（视频教程提升停留时间）
  ✓ 双向链接：既指向中心页，也关联其他子主题

3. 匹配用户决策旅程
超越关键词优化，按照AIDA模型布局内容：

中心辐射架构示例（以蓝牙耳机为例）——主页面可涵盖预算与功能决策，分支页面则提供配套产品评测

第三步：为人类和LLM双重受众写作
随着LLM内容创作的普及，我们需要双重关注：既要为人类读者提供有价值的内容，又要为LLM检索优化页面结构。以下是为人类读者和”T-1000″（好吧，我尽量少用《终结者》的梗）同时写作的实用技巧：

1. 将内容分解为易于消化的意图导向模块：

• 使用清晰的标题描述各部分内容
• 每个模块应聚焦一个明确的子意图或具体问题
• 这种结构化处理有助于LLM提取特定信息片段来匹配查询扩展中的子意图
  小技巧：采用可折叠FAQ或跳转链接的模块化结构，能同时提升用户体验和AI解析效率

2. 保持清晰简洁：

• 每个段落都应简明扼要
• 长文虽有助于建立主题权威性，但需避免将关键信息淹没在冗杂内容中

3. 添加普适性内容要素：
   ✓ 明确定义：清晰界定关键术语（如”相关性工程是指…”）
   ✓ 数据支撑：”根据X机构的研究…”（记得标注可靠来源）
   ✓ 实用案例：用具体事例阐释概念
   ✓ 列表呈现：没人愿意阅读大段文字，条目式内容更易读且容易被LLM提取

第四步：实施结构化数据与内链策略
优化内容组织并展示页面关系，能为LLM和搜索引擎提供强力信号：

1. 战略性内链建设

• 锚文本精准化：使用反映目标页面核心主题的锚文本（如”查看真无线耳机降噪原理”而非”点击这里”）
• 语义网络构建：通过内链建立内容间的逻辑关系（产品评测→购买指南→使用教程）
• 流量分配：优先为高潜力页面注入内链权重

2. 结构化数据标记
为内容添加适用的Schema标记类型：

Schema类型	适用场景	关键属性示例
Article	文章类内容	作者/发布日期/关键词
FAQPage	问答集合页面	问题表述/权威答案
HowTo	分步骤教程	所需工具/时长预估/分步说明
BreadcrumbList	展示页面层级	当前位置路径（首页>耳机>评测）
Organization	品牌介绍页面	成立时间/荣誉奖项/社交媒体链接
Product	产品页面（需特别添加）	价格/库存状态/用户评分

（实施要点：

• 产品页需包含price/availability等电商专属属性
• 教程类内容标注estimatedCost/timeRequired等实用参数
• 使用Google Rich Results Test工具验证标记有效性）

双重收益：
• 提升传统搜索的富片段展示机会
• 帮助LLM准确识别内容中的实体关系（如”JBL品牌→Tune系列耳机→2024款产品”）

相关性工程中的制胜内容形式

（配图说明：最佳内容形式信息图）
需特别注意：以下建议内容需与关键页面（产品页、首页、联系页等）共存，切忌用FAQ替代产品页。这些内容形式旨在提升流量转化率并优化LLM检索效果。

1. 长篇幅指南

• 采用模块化架构，每个章节对应特定用户意图
• 示例：《蓝牙耳机百科全书》包含：
  ✓ 技术解析模块（编解码器原理）
  ✓ 选购决策树（不同场景适配方案）
  ✓ 产品天梯图（性能指标可视化对比）

2. FAQ导向型内容

• 独立FAQ页面：
  《SEO常见问题权威解答》包含300+个精准问答对
• 嵌入式FAQ模块：
  在教程中插入”用户常问”折叠面板（提升停留时长）

3. 多媒体文字转录

• 视频白皮书化：将”Whiteboard Friday”视频转为
  《可视化SEO技术白皮书》图文版
• 播客精华萃取：提取行业圆桌讨论中的独特观点形成
  《2024搜索算法变革预测报告》

4. 交互工具配套内容

• 工具页面的可引用价值：
  ▸ 房贷计算器周边需包含”利率政策解读”
  ▸ SEO难度检测工具需说明”竞争度评估算法”
• 数据验证：提供工具背后公式的学术依据

5. 原创数据研究

• 时效性数据资产：
  《2024全球语音搜索行为普查》（每季度更新）
• 行业基准测试：
  “电商网站首屏加载速度TOP100榜单”

补充形式：
• 分步教程（How-to） • 术语词典 • 案例研究库

成功要素：

• 保持内容更新频率（至少半年刷新一次数据）
• 建立”内容可复用指数”评估体系
• 在每份内容显著位置标注品牌研究方法论

必须停止的做法
虽然我们一直关注如何让内容被LLM收录，但以下行为必须避免——除非你想堕入搜索引擎炼狱的无形漩涡：

1. 不要为每个关键词单独创建页面
   这种过时的策略可追溯到Rankbrain甚至熊猫算法时期，但谷歌和必应索引中仍存在大量针对单一关键词的薄内容页面（如门页）。这类内容将无法在AI和LLM的进化中存活。
2. 不要忽视语义关系
   将关键词研究升级为用户研究对适应AI模式和其他LLM至关重要。框架需要从特定关键词转向深度覆盖主题，要求你思考与核心主题相关的短语和问题。
3. 不要忘记技术SEO和内链建设
   内容结构固然重要，但首先让LLM发现你的内容更为关键。

将AI颠覆转化为战略优势
相关性工程并非与SEO背道而驰。与其说”这只是SEO”，不如说这是自然搜索的进化。虽然GEO（生成式引擎优化）等术语可能变得更常见，但正如Rand所说：这仍然是SEO——全域搜索优化（Search Everywhere Optimization）。

作为SEO从业者，掌握品牌内容生成工具意味着你已经夯实了以下基础：

• 用户意图分析和搜索行为
• 内容结构和标记
• 技术SEO和站内优化
• 搜索引擎演变导航

相关性工程将这些技能延伸到一个由AI模型（而非用户）消费内容来寻找最佳答案的世界。幸运的是，这并非对搜索和集客营销的彻底重构。未来成功者将是那些具有以下经验的人：

• 构建内容中心
• 为语义搜索优化页面
• 实施结构化数据

通过适应LLM来未雨绸缪，将帮助你在以下战术上做得更好：

• 以相关性和子意图为重点审核内容
• 将关键词聚类为主题和子主题
• 基于意图优化段落，而非简单的全站页面优化
• 创建更多值得被AI和人类引用的内容

相关性工程让你能够在多变的搜索环境中引领潮流。聚焦那些经久不衰的战术，同时保持盈利视角和未来眼光。