via https://getstat.com/blog/ai-search-seo-tactics

随着 AI 搜索的持续发展，本文将探讨其相关策略与传统 SEO 的差异所在，以及二者的契合点。

如今，AI 搜索已成为 SEO 领域的重要组成部分。但在未来数年，甚至可能到 2026 年底前，AI 概览、AI 模式以及 ChatGPT 的形态大概率都会发生变化。

但我们可以确定的是，无论未来的搜索形态如何，都将深度融合大量生成式 AI 增强功能。同时也能肯定，ChatGPT 这类工具会持续催生全新的使用流程，让 “搜索” 的内涵突破以往的边界。

这并非意味着传统搜索会被取代。经典的谷歌搜索是上述三款工具的核心基础 —— 没错，ChatGPT 也不例外；与此同时，谷歌搜索的流量规模尚无任何实质性下滑的迹象。

这类 AI 工具与传统搜索互为补充，二者的重合度较低。有研究表明，绝大多数 ChatGPT 用户不仅仍在使用谷歌搜索，其使用频率甚至还高于 ChatGPT。

既然 AI 搜索并非要取代传统搜索，你或许会好奇，哪些 SEO 策略能同时适用于二者，又有哪些新策略需要你着手采用。本文将先分析 AI 搜索与传统搜索的联动逻辑及相互影响，再拆解五大策略优先级的核心转变，为你的整体搜索策略提供指导。

传统搜索与 AI 搜索的联动逻辑

当下，传统 SEO 与生成式引擎优化（GEO）的界限十分模糊。

这种边界的模糊性，源于二者拥有共同的底层逻辑、融合性的功能设计，且均将品牌影响力作为效果衡量指标 —— 这三大因素自然也决定了你需要落地的具体策略。

大语言模型与事实锚定查询

当大语言模型通过事实锚定查询获取信息时，SEO 与 GEO 的底层共性便体现得淋漓尽致 —— 所谓事实锚定查询，即模型发起（通常是谷歌）网络搜索，为生成回复搜集相关信息。

尽管大语言模型的许多回复都属于 “模型外生成”，是通过引用外部素材的事实锚定查询完成的，但并非所有回复都是如此。

当大语言模型无需事实锚定，直接给出 “模型内生成” 的回复时，其依据的完全是自身的原始训练数据。用户发起查询时，这些训练数据可能已存在较长时间，且中短期内难以对其进行干预。即便如此，这类数据会让模型形成一种固有倾向：更偏向引用那些被各类渠道广泛提及的知名品牌。

而当模型发起事实锚定查询时，不难想见，所有对 SEO 有效的策略，同样能提升你的内容出现在大语言模型回复中的概率。克里斯・格林去年曾发表一篇深度文章，专门探究了 GPT-5 发起事实锚定查询的机制与触发场景。

从当下的实操层面来看，生成式引擎优化的核心，主要是影响自身在这些外部参考资料中的呈现方式。由此而言，几乎所有有效的 SEO 策略，都可被视作有效的 GEO 策略。但值得注意的是，有些策略在传统 SEO 中并非优先级选项，对 GEO 却能产生显著的正向效果，这一点我们后续会详细说明。

大语言模型与搜索的混合模型

谷歌推出的大语言模型 + 搜索混合功能 —— 即 AI 模式与 AI 概览，其覆盖范围同时贯穿 SEO 与 GEO，甚至比其他大语言模型的锚定式回复融合得更为深入。这些功能的回复内容，几乎都会明确标注网络搜索结果作为参考。

在 “搜索生成体验” 的测试阶段，我们偶尔还能看到无任何参考标注的 AI 摘要，但如今，这类无标注的 AI 摘要在实际应用的 AI 概览中，已经基本看不到了。

不出所料，在完全相同的搜索引擎结果页中，AI 概览引用的网址与自然排名前列的网址存在高度重合。我们去年曾研究过二者的关联，数据显示，AI 概览前三名的 “预览” 链接中，大部分（59%）也出现在紧随其后的自然排名前三的位置；若将对比范围扩大至自然排名前十，这一重合比例更是飙升至惊人的 88%。

AI 模式 —— 乃至目前仍在搜索实验室测试阶段的功能「网络指南」—— 势必会延续这一趋势，其对每个事实锚定查询下排名前列的少数结果，倾向性或许会更为显著。但值得注意的是，由于这类功能采用了更广泛的「查询扩散」方法，在完全相同的搜索查询结果中，其与自然排名的重合度预计会低得多。

品牌：核心影响因素

所有这些搜索体系的核心共性点 —— 无论是网络搜索、AI 混合搜索，还是无论是否开启事实锚定功能的纯大语言模型交互界面 —— 都在于品牌是一项关键影响因素。品牌在其中会产生直接和间接的双重作用，而如果开展生成式引擎优化相关布局，品牌表现也可以说是你需要关注的核心关键绩效指标。

其实早在谷歌首次推出医疗算法更新之前，品牌就已然成为影响高端 SEO 表现的核心决定因素，其重要性远超各类传统排名因子。2017 年，我曾开展过相关研究，结果显示，针对竞争型排名场景（即搜索引擎前十排名、商业核心关键词排名），品牌指标对排名位置的预测效果，要优于业内主流的基于外链的域名级评估指标 —— 莫兹域名权重（DA）。

2025 年，我采用同类 STAT 工具数据集再次开展了这项研究，此次纳入的关键词均为搜索引擎结果页顶部设有三个 AI 概览排名位的关键词；研究发现，尽管域名权重的相关性依旧未减，但品牌权重（BA）与排名之间的相关性要显著高出很多。

当然，品牌影响力与知名度也是营销漏斗顶端 SEO 的核心目标，对生成式引擎优化（GEO）而言更是如此。这便形成了一种飞轮效应：

品牌力推动 SEO 与 GEO 表现提升，而更优的 SEO 与 GEO 表现又会进一步强化品牌，如此循环往复。一如 AI 概览（AIO）出现前，SEO 从业者曾极为青睐的内容飞轮效应 —— 只可惜今时不同往日了。

（写给关注相关性分析的从业者一个小题外话：如果你好奇为何我们的相关性数值会低于其他部分排名相关性研究，原因在于本研究仅纳入了搜索引擎排名前十的结果。在我看来，那些能让排名从 40 位提升至 50 位的指标并无太多研究价值，但对数据集进行精准筛选的同时，也必然会带来相关性数值偏低的结果。）

SEO 策略与 AI 搜索的适配

既然生成式引擎优化的核心是在模型的事实锚定查询中获得曝光，那它与传统 SEO 在实操层面究竟有何差异？

好消息是，你此前深耕的所有 SEO 方法依然有效 —— 没有任何策略真正被淘汰。但尽管并无全新的策略需要掌握，SEO 的工作重心与优先级却已然发生了转变。

一、品牌提及至关重要

在传统 SEO 工作中，核心诉求是让自家网站出现在搜索引擎结果页，且尽可能获得用户点击。而在生成式引擎优化（GEO）中，甚至未来的营销漏斗顶端 SEO 也会是如此 —— 用户几乎不会在 AI 生成的回复中产生点击行为，因此工作的核心目标便转为获取品牌曝光。

换言之，我们要的是品牌被提及，而非获得带明确链接的引文。由此延伸可知，在为这些 AI 结果提供数据支撑的事实锚定搜索中，我们在一定程度上并不在意谁拿下了排名，只要对方能以具备实际价值的方式提及我们的品牌即可。

二、重视品牌在站外内容中的呈现形式

当然，在这类事实锚定搜索中，最易优化见效的还是让自家网站出现在结果中。就像 SEO 从业者多年来深耕的精选摘要优化一样，我们完全可以通过明确的内容结构设计，让内容在这类场景中更易被 AI 识别解读，精准解答特定问题。

但如果内容运营的重心仅局限于自家网站，其投资回报率很可能远低于 2022 年 —— 也就是 AI 概览出现、SEO 进入 “大脱钩时代” 之前的水平。

因此，第二类易优化的结果，也是生成式引擎优化的全新发力点，便是你在其他平台上可直接掌控的账号主页或内容，比如社交平台主页、YouTube 频道、慕迪姆平台的文章，退一步说，也包括维基百科、红迪这类社区运营平台上的品牌相关内容。

三、数字公关的重要性达到前所未有的高度

接下来，你需要新增的核心工作重点，是让品牌出现在各类权威第三方平台上。

这里主要指的是各类媒体平台，这类平台的内容你无法直接掌控，因此数字公关的作用会变得空前重要 —— 即便无法获得外链，也能通过它影响平台对品牌的相关表述。

四、为 AI 智能体优化网站体验

在生成式引擎优化中，技术 SEO 的工作重点也发生了转变。过去我见过的效果最显著的技术 SEO 工作，多应用在超大型网站上，核心围绕内部链接、页面发现与索引机制的优化展开。这类工作如今依然重要，尤其对传统 SEO 而言。

但颇具讽刺意味的是，当下许多新型 AI 爬虫的智能化程度并不高，只要你的网站设计稍有花哨，它们就难以完成基础的页面渲染与内容抓取。因此，技术 SEO 或许会重新回归为核心的基础保障工作。

我们又回到了那个搭建和优化页面时，无法依赖任何 JavaScript 功能的时代；而随着 AI 智能体开始尝试在网站上完成各类操作，这一要求会变得愈发关键。SEO 从业者此前从未操心过结账流程的可抓取性问题，但现在，结合 AI 智能体的使用场景，这一问题必须纳入考量。

五、针对性布局并追踪提示词

最后一个需要调整策略的实操方向，是关键词研究。用户在 AI 平台的搜索方式，与常规搜索引擎截然不同 —— 相比传统关键词，他们更倾向于使用超长尾的提示词。

因此，你应避免再沿用常规自然搜索的关键词追踪体系，因为这根本无法反映用户的实际搜索行为。

事实上，即便大语言模型工具自身发起的事实锚定查询，相比常规关键词数据中的内容，也会显得相当具体。正如我们此前提到的，谷歌会采用 “查询扩散” 法，将用户的超长尾查询拆解为多个相关的子搜索，再整合这些子搜索的结果，生成一份能覆盖原查询所有需求维度的回答。

通过这种方式，你可以围绕需要追踪的主题，梳理出一系列具备参考价值的相关词汇，理想情况下，这类词汇应兼顾非品牌词、品牌词与竞品品牌词三类。谷歌的「人们也在问」板块也能为你提供有效参考，助力你洞悉搜索者针对特定主题提出的各类问题类型。

规划后续行动策略

AI 搜索作为一个专业领域，目前仍处于发展初期。正如谷歌发展的早期阶段一样，我们预计未来数年间，各类 SEO 速赢策略会不断涌现又快速迭代。但有一点毋庸置疑：SEO 从业者完全有能力应对诸多能正向提升 AI 曝光度的工作领域。

如今的工作优先级权重，与我们过往的认知大相径庭，尤其是和近些年的布局相比，自有内容也不再是谷歌医疗算法更新后，SEO 领域中那毋庸置疑的核心。

你的品牌是否适合当下完成这一转型，取决于你的客户群体及其行为特征，也取决于你如何将生成式引擎优化融入自身的营销漏斗布局。但无论如何，现在正是开启追踪、收集基准数据的最佳时机 —— 这些数据将成为未来你衡量各类运营动作效果的重要依据。当然，这一过程本身也会面临诸多挑战，我们将在近期发布的后续文章中，对这些问题展开详细探讨。