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2025-06-30 Viewed: 25 Tags: seo google 谷歌seo AI 数聚梨推荐谷歌优化

谷歌SEO：什么是AI 搜索？

搜索领域正在经历自 Google 诞生以来最重大的变革。我们目前正处于搜索领域的关键时期。生成式 AI 服务开始影响搜索目的，苹果甚至注意到由于这种转变，Safari 中的 Google 搜索量有所下降（尽管 Google 据称否认了这一点）。除此之外，SEO 领域正在经历流量下降，这归因于 Google 的 AI 概述 (AIO) 和其他不断增长的 SERP 特性。Google 似乎正在做出反应，例如，在 AI 概述中包含链接，这似乎增加了它们的每访页面数量。

虽然这可能有利于 Google，但它对网站流量构成了挑战，使其成为一个更广泛的网络问题，而不仅仅是 Google 或 SEO 的问题。这种不确定性导致了买入和资源方面的难题，使得实现目标和销售 SEO 服务比以往任何时候都更加困难。我们如何才能继续前进？

当前现实：AI 流量仍然很小

尽管有各种说法，但数据显示，与传统的自然搜索相比，大多数网站的 AI 流量仍然微乎其微。目前，它仅占大多数网站推荐流量的 1-2%。与传统搜索相比，AI 搜索的潜在收入目前也微不足道。此外，数据表明，用户并没有完全放弃 Google 而转向像 ChatGPT 或 Perplexity 这样的新 AI 平台。相反，大多数用户将它们用作补充平台。高达 98.1% 的 ChatGPT 桌面访问者也与 Google 共享，只有 1.9% 是独享的。类似地，98.2% 的 Perplexity 访问者也与 Google 共享，只有 1.8% 是独享的。

虽然 ChatGPT 流量正在增长，但与 Google 相比仍然微不足道（2025 年 4 月访问量分别为 51.4 亿次和 813.1 亿次）。Google 的年度流量略有下降（-0.89%），但 Bing 在过去一年中下降幅度更大（-21.76%）。Google 在产品、业务、用户数据和忠诚度方面拥有显著优势。他们正在积极加快发布速度，以弥补 OpenAI/ChatGPT 所拥有的“先发优势”。甚至 OpenAI 的 Sam Altman 也据称不认为 ChatGPT 会取代 Google。让我们总结一下：

LLM 流量以及 LLM 到网站的推荐流量正在增长，但与传统搜索相比仍然微不足道（1-2% 的推荐流量）。
人们并没有放弃 Google 而转向 ChatGPT 或 Perplexity，而是将它们用作补充平台。
Google 的年度流量下降仅为 -0.89%，而 Bing 的下降幅度为 -21.76%。

Google 不会让 ChatGPT 在 AI 搜索竞赛中获胜，除非利用其用户和产品数据优势，他们正在追赶 OpenAI/ChatGPT 的“先发优势”，加快发布速度，甚至 OpenAI 的 Sam Altman 也认为 ChatGPT 不会取代 Google。但我们难道不也希望有一个更具多样性的搜索环境，并且不喜欢 Google 的垄断吗？我们很难理解，我知道。

让我们想象一下，我们现在已经到了 2030 年，想象一下，展望 2030 年。一个所有搜索平台都过渡到“AI 代理优先体验”的未来。这种体验被设想为预测性、对话式、个性化和多模式的，重要的是要突出链接到来源，并从最初的 AI 概述中得到改进。到那时，Google 可能仍然占据搜索市场的大部分份额（推测为 +50%），ChatGPT（20%）、Bing（15%）、Perplexity（10%）和其他平台（5%）也拥有显著的份额。

在这个潜在的未来，年轻用户可能会继续青睐像 TikTok 这样的社交平台进行发现，并借助 AI 搜索功能。大多数用户仍然会使用像 Google 或 Perplexity 这样的搜索引擎，并借助 AI 功能个性化界面，根据查询内容进行调整。其他人可能更喜欢像 ChatGPT 或 Gemini 这样的 LLM 作为他们的主要搜索和助手平台，用于复杂的信息任务。

到 2030 年，SEO 专业人员应该拥有对 LLM 查询和性能数据的直接访问权，了解它们的影响和行为，从而为每个平台开发差异化的策略。重点将主要转移到跟踪品牌知名度、引用和各个 LLM 和搜索平台的收入。SEO 专业人员将意识到自己是有发现能力的专家，能够将企业与目标受众联系起来，无论他们使用哪个平台，庆祝不再将所有努力集中在一个平台上。让我们回到 2025 年，了解如何做好准备并充分利用新的 AI 搜索现实。

回到 2025 年：了解 AI 概述

回到现在，Google 在过去一年中推出了 AI 概述 (AIO) 并进行了测试。研究表明，即使对于在其中包含的网站而言，AIO 也可能损害点击率 (CTR) 和流量。但是，重要的是要注意，AIO 主要显示在信息查询中，在那里摘要比商业或交易查询更有效。AIO 的包含度在不同行业之间差异很大，在健康行业很高，但在电子商务行业则很低。

此外，虽然 AIO 对于商业查询出现的频率更高，但在 Kevin Indig 进行的最新研究中，他们发现 80% 的用户在搜索商业/交易关键词时，仍然点击了非 AIO 结果。因此，对于大多数企业（除非它们是通过广告或联盟营销变现的出版物），受影响最大的查询是广泛的信息和导航查询，通常不是盈利查询。品牌和导航查询更有可能继续驱动流量。

正如您所看到的，上下文起着重要作用，但对于大多数 SEO 专业人员来说，他们自己 AIO 的影响仍然不明确，因为在没有 Google 搜索控制台过滤器的情况下，评估并不直接。然而，这是可行的，也是至关重要的：

* 我在此视频中展示了如何进行 AIO 流量前后影响分析，无论您是否包含在快照中。

* 我强烈建议您也通过 Dana DiTomaso 在此描述的方式，使用 GA4 来监控 AIO 和其他 SERP 功能的流量。

* 开始使用具有此功能的排名跟踪器（例如 Advanced Web Ranking）在 SERP 中跟踪像素可见性，而不仅仅是位置。

这将使您能够决定哪些 AIO 值得追求包含，以及应该关注哪些目标：

* 这些查询与您的客户购买旅程的相关性和流行度如何？

* 这些查询对您的品牌知名度和相关受众的权威度认可有何影响？

* 对潜在销售额有何影响？收入呢？

* 对客户支持有何影响？运营成本呢？

您应该不仅将这些用于评估 AIO 的潜力，还应用于评估任何 LLM 和搜索平台。请记住，这还包括品牌知名度、权威性和信任度的建立。

优化 AI 搜索时代

那么，如果您决定针对 AIO 和其他 LLM 进行优化和调整呢？AIO 与传统的 LLM 不同，因为它旨在基于来自网络的信息，由 Gemini 2.0 提供支持，并与 Google 的排名系统和知识图谱集成。Google 的官方立场是，对于 AIO，除了通用的搜索指南之外，不需要额外的优化。当然，这并不是完全有帮助的建议。

数据显示，52% 的 AIO 引用甚至不在传统结果的前 50 名之内，并且 29% 的引用链接到更多 Google 属性。Profound 的研究还显示，Google 的传统搜索结果与 ChatGPT 答案中使用的来源之间只有 12% 的重叠。不同的 LLM 在获取信息方面显示出不同的偏好。虽然传统搜索和 LLM 优化的支柱是共享的，但与传统搜索相比，针对搜索集成 LLM 的优化有一些关键区别：

* 一些 LLM（例如 ChatGPT 和 Claude）不执行 JavaScript（与 Gemini 不同），这使得服务器端渲染 (SSR) 对于重要内容出现在其答案中至关重要。

* 与考虑页面体验的传统搜索结果不同，页面体验并非 LLM 的直接排名因素。

* 对于 LLM 而言，引用比传统搜索结果更重要。

除了技术方面的考虑之外，在 LLM 时代，增强内容的语义相关性和实体识别比以往任何时候都更加重要，尽管优化内容以适应现代搜索引擎也很重要。识别主题差距、提高主题权威性和改进内容结构和关系至关重要。建立您的品牌知名度和认可度也很重要。

在 LLM 和传统搜索之间观察到的最大变化体现在用户行为上：查询的长度、复杂性、性质、搜索主题以及交互方式。这就是为什么除了 AIO 之外，开始监控 LLM 提示及其触发的内容至关重要的原因，这现在借助 Similarweb 新的 AI 聊天机器人流量报告成为可能。

关键绩效指标 (KPI) 也发生了变化。传统的排名在 LLM 中并不相关。相反，成功应该通过来源中的品牌引用或 LLM 答案中的品牌提及和链接来衡量。建议开始跟踪您的品牌在每个目标 LLM 中的包含、链接和引用，以及监控每个平台上每个主题的相关参与者和热门提示，这借助 Waikay、Rankscale 或 Peec.ai 和 Dejan AI Rank 等工具成为可能。

这一点很重要，因为不同的模型针对相同的问题引用不同的来源，Profound 的数据显示 AIO 和 ChatGPT 来源之间存在重大差异：只有 21% 的域名和 9.9% 的 URL 重叠。每个 LLM 在获取信息时都显示出不同的偏好模式，这也有必要考虑。

例如，根据 James Allen 的研究，我们可以看到 ChatGPT 严重偏向于已建立的、权威的和真实的来源，而 UGC 很少。但是，Gemini 将权威来源（博客、新闻）与社区输入相结合。最清晰的结论是，我们现有的 SEO 技能是可以转移的，AI 搜索的兴起仅仅意味着现在有更多平台可以与我们的受众建立联系。甚至 Google 也据称同意这一点。

这种转变引发了一个有趣的问题：我们仍在做“SEO”还是其他事情？那些优化 YouTube 或 TikTok 搜索的人可以说正在进行一种形式的 SEO；针对 LLM 和 AI 搜索功能进行优化符合这种不断发展的定义，我们称其的方式将更多地与市场需求以及我们如何包装服务有关。

写在最后

开始监控、分析和适应。通过了解 AIO 等 AI 搜索功能的细微差别以及不同 LLM 的行为，SEO 专业人员可以做好准备，充分利用这个新的现实。我们正在进化为发现能力专家，准备好应对日益多样化的搜索环境。

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