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由Emmanuel Gbenga @EmmanuelGbenga_0en4jjmg 呈现
2024年5月，谷歌推出了一项重大更新，搅动了SEO和内容营销领域的平静 waters：AI概览（AIO）。仿佛这还不够颠覆，在今年5月的Google I/O大会上，他们宣布为所有美国用户推出更全面的AI驱动搜索体验。于是，AI模式应运而生。
一如既往，唱衰者们又开始念叨熟悉的”SEO已死”论调。虽然我理解他们的担忧——尤其是考虑到初始AIO推出后点击率（CTR）下降了34.5%——但恐慌并非最佳应对方案。这一复杂更新标志着传统SEO手册已过期，是时候重新规划策略了。
本文旨在探索这个新时代的应对之道。你将了解AI模式的工作原理、它如何改变搜索，以及最重要的——你必须采取哪些不同措施以保持相关性。
什么是谷歌AI模式？
名为”带状态对话的搜索”的谷歌专利揭示了该系统的工作原理。它将搜索从静态的输入-输出体验转变为更具对话性、记忆性和个性化的体验。理解这一系统至关重要，因为它决定了你的内容是被看到、引用还是完全被忽略。
图1.0展示了谷歌AI模式如何生成AI介导的搜索体验流程图。
图1.0 来源：带状态对话的搜索专利
当用户激活AI模式时，搜索引擎遵循多步骤流程：接收查询、从索引中检索相关文档、生成综合响应。以下是文档选择的幕后工作原理：
谷歌搜索引擎查询其倒排索引和文档语料库，基于三个关键信号选择结果：
- 查询相关信号（语义相似度）
- 文档相关信号（文档质量）
- 用户相关信号（用户行为模式、过往点击和位置）
接下来，系统识别与原始查询和语义相关概念匹配的文档。语义匹配的工作方式如下：如果你搜索”AI在教育中的应用”，系统不仅查找精确关键词匹配，还会识别语义相关内容，如”AI对学校的影响”、”机器学习课堂应用”或”教育技术优势”。
这之所以成为可能，是因为谷歌将所有内容转换为称为向量嵌入的数学表示，捕捉含义而非仅仅匹配特定词语。
系统还会考虑你的搜索上下文、近期搜索记录、该主题的常见后续查询，以及AI预测你接下来可能需要的信息。这意味着两个搜索”AI在教育中的应用”的人可能会基于各自的搜索历程看到不同结果。
虽然这改善了用户搜索体验，但给内容创作者带来了挑战：AI模式将多个来源的信息合成单一响应，通常归因有限。系统选择性地引用来源，用户无需点击原始网站即可获得答案。这预示着零点击搜索时代的到来，用户可直接在搜索结果中获取答案，而非访问源网站。这种搜索行为的变化对网站流量产生重大影响。
这还只是冰山一角。AI模式还包括：
基于记忆的个性化
与传统搜索将每个用户查询视为独立事件不同，AI模式创建上下文结果。每个综合结果都基于：
- 你当前的搜索内容
- 系统对查询意图的解读
- 你的搜索历史、位置和行为模式
这种基于记忆的方法使谷歌能够提供更匹配感知搜索意图的上下文结果。区别如下：
在传统搜索中，搜索”最佳远程工作”后再搜索”创意人士最佳远程工作”会产生两组完全独立的结果，每次搜索都是从头开始。
使用AI模式时，如果你搜索”创意人士最佳远程工作”，一周后输入”我需要的工具”，谷歌可能推断你指的是”远程创意工作所需工具”，将你的搜索连接成持续对话。
这导致同一地点的两个用户可能提出相似问题却收到完全不同的答案。对SEO从业者而言，这意味着排名现在具有上下文相关性且更难预测。你无法追踪内容对不同用户的展示方式，必须考虑内容如何融入更长的搜索对话，而非仅仅针对单个查询。
此外，这种个性化可能为用户创造回声室效应。搜索不再是多样化内容的分发点，而成为强化既有偏好的渠道。这也使创作者更难触达新受众。
概率排名
在AI模式下，正如John Iwuozor恰当描述的那样，SEO意味着你正在”与无敌搜索竞争”。查询结果不再是以字面搜索优化的常规蓝色链接，而是概率性的——系统在后台运行多个你从未实际输入的相关搜索，以生成汇总响应。
这通过查询扇出技术实现，系统将原始查询分解为多个子相关查询，然后综合多条路径的信息形成单一全面响应。
要确保你的内容出现在AI生成的响应中，SEO不再只是优化特定关键词。然而，AI模式中的引用更难预测，因为系统评估的是你的内容如何适应用户更广泛的搜索上下文和信息需求，而非仅仅匹配特定查询词。
内容现在可能出现在你从未直接针对的查询的AI响应中，而如果与AI对用户意图的解读不一致，即使是完美优化的页面也可能被忽略。
多模态能力
AI模式超越纯文本搜索结果，通过综合多种内容格式（包括博客、视频、图片、播客和互动内容）的信息生成全面响应。系统从多样化来源（包括谷歌商家资料、知识图谱、购物图谱和谷歌地图）提取数据，以创建更丰富完整的答案。
例如，搜索”家庭装修成本”可能结合博客文章、YouTube视频、本地承包商列表和近期购物价格的数据。提供多种格式回答特定查询的内容将持续优于仅以纯文本呈现的内容。
旨在让你留在AI模式
谷歌AI模式不仅仅是另一个搜索功能，它旨在成为人们搜索的主要方式。我看到Lily Ray的LinkedIn帖子捕捉了我的想法：AI模式的设计方式是让用户留在谷歌生态系统内，而非点击进入外部网站。
此外，这项创新是谷歌实现”让谷歌为你完成搜索”目标的一部分，将AI模式定位为搜索体验的未来核心。
我如何得知这一点？迹象清晰地指向这个方向。首先，我们必须注意界面如何鼓励用户留在AI模式而非切换回传统搜索标签。Lily Ray记录的内容也解释了这一点：那些让用户留在谷歌属性内的”点状链接”和”裸链接”，嵌入的谷歌商家资料页面而非直接网站链接，以及AI模式难以生成外部可点击链接的问题。这些并非错误，而是旨在留住用户的功能。
谷歌还试图减少Andrei Broder和Preston McAfee所描述的”德尔菲成本”（Delphic costs）。简单来说，谷歌正努力减少用户浏览外部网站查找信息时的体力和认知负担。通过直接提供答案，谷歌使搜索体验对用户而言更快、更高效。AI模式就是答案。考虑到他们在AI概览方面的成功，他们不会退缩。搜索副总裁兼负责人Liz Reid也将其描述为”搜索的未来”。
现在真正的问题是：我们如何适应这个正迅速成为默认的智能代理系统？
生成式信息检索
在谷歌AI模式中，严重依赖关键词匹配和频率（TF-IDF/BM25）的词汇搜索方法正被更复杂的方法取代。这个新系统建立在语义搜索基础上，专注于理解搜索者的意图而非仅仅匹配字面词语。
这种转变由生成式信息检索（IR）推动。与依赖表层关键词匹配的稀疏检索技术不同，生成式IR建立在密集检索基础上，将查询和文档都表示为向量（嵌入）。这使谷歌在生成答案时能够匹配含义而非仅仅词语。
这对内容创作者的影响重大。在传统搜索中，你的网页排名并获得流量。在AI模式中，你的内容可能为答案做出贡献而不会为你的网站带来直接流量。谷歌从多个来源提取信息，进行组合，并将其呈现为单一权威响应。这也创造了从”检索和排名”到”理解和生成”的转变。可见性变得更不可预测，成功不仅取决于关键词相关性，还取决于你的内容如何适应AI对用户意图和上下文的解读。
段落级粒度
基于生成式IR，谷歌AI模式以段落级粒度运行。这意味着谷歌不再将你的网页视为一个整体，而是将其分解为更小的单元进行解析、理解和选择哪些部分与用户查询匹配。
这从传统的文档级相关性转向段落级相关性，即使是你内容的一小部分也可能被检索、引用或总结在AI响应中。
这对内容创作者意味着什么？即使你的整页在经典搜索中排名不高，一个优化良好的段落也可能出现在AI模式的答案中。一个高质量、精准满足用户意图的段落可能胜过整个广泛相关但不够具体的页面。零点击可见性变得更加普遍，就像谷歌AI概览提供源链接，但用户很少点击阅读完整内容一样。
本质上，你的SEO策略现在不仅需要优化页面，还需要优化单个段落，因为这是模型看到、理解并提供给用户的内容。
如何为谷歌AI模式构建内容策略
首先，对于依赖点击获取可见性的内容导向型品牌而言，这无疑令人不知所措。然而，面对这些变化，第一步是利益相关者和团队重新评估成功指标。长期以来，我们依赖流量作为关键成功指标，但在零点击消费的世界中，内部重新定义内容成功指标变得至关重要。
此外，我们不应将这些传统指标视为内容的唯一目的。毕竟，我们的内容旨在吸引和引导客户完成他们的旅程，因此高质量内容仍然非常必要，只是衡量方式不同。
也就是说，以下是如何构建SEO和内容策略以在谷歌AI模式时代保持相关性：
多模态系统的多模态策略
谷歌AI模式的主要亮点之一是它从各种数据源和内容格式检索信息。它可以从博客中提取见解，合成相关音频片段，从视频中提取精彩片段，或使用服务于查询意图的图片。
这种多样化的信息检索能力让人想起Marshall McLuhan的著名见解：”媒介即信息”。在这个新世界中，格式与内容本身同样相关。内容团队需要开始朝这个方向思考。
如何实施多模态策略：
- 在所有渠道创建多格式内容
- 将视频和音频内容重新利用为博客文章（反之亦然）
- 为所有图片编写描述性、意图丰富的替代文本
- 在跨平台分发时使用详细的社交媒体标题清晰描述你的内容
当你的内容以多种格式存在时，你实质上为AI系统提供了多个发现、理解和推荐你的专业知识的入口点。
开发内容升级以吸引和留住访客
在AI驱动的搜索世界中，给用户一个点击并留在你的网站上的理由比以往任何时候都更重要。一种实用方法是通过内容升级。这些是与特定博客文章、着陆页或思想领导力文章相关的可下载资源。
这些升级作为激励措施，为访客提供即时价值以换取他们的点击和参与。例如：清单、模板、素材库、测验、音频指南和互动工具等。
例如，如果你正在为初创企业撰写思想领导力文章，你可以提供可下载的决策矩阵来帮助他们采取行动。这之所以有效，是因为虽然AI可以生成一般建议，但很难复制专家精心设计的个性化实用工具。
回报？这些升级兼作潜在客户磁铁，以增长你的电子邮件列表并通过买家旅程培育订阅者。这个电子邮件列表还创建了一个独立于搜索的新内容分发渠道。
简而言之：给人们一个在首次点击后继续连接的理由，即使在零点击世界中你也能保持可见。
如何在AI模式中传递价值信号：
- 在内容的开头段落中提及升级内容
- 在整个内容中使用清晰的行动号召。例如：”在本文末尾下载初创企业决策矩阵。”
- 在元描述和标题标签中引用你的升级内容
- 在分享内容时在社交媒体帖子中提及独家资源
- 创建引人注目的预览片段，暗示额外价值
用针对性的漏斗底部（BoFu）内容解决商业意图
通常，当人们使用AI进行商业搜索时，他们处于决策阶段。虽然内容营销据称”不是为了销售”，但过于谨慎可能会损害你的内容对底线的贡献。这并不意味着每篇文章都应该过于销售化或促销化，但确实意味着要战略性地赢得商业意图查询。
关键是用针对性的BoFu内容解决商业意图查询。方法如下：
- 创建全面的比较内容，解决与竞争对手的每个差异化角度。超越典型的”X的最佳工具”，全面比较：”[竞争对手]的替代品”、”X与Y对比[特定用例]”、”[工具]适用于[行业/规模]”
- 在比较内容中始终强化你的品牌USP——不要只列出功能，突出使你独特有价值的地方
- 如果你的产品具有地理优势或限制，融入特定位置的好处
- 建立展示真实结果的综合案例研究中心。人们需要证据，AI系统在提出建议时会综合推荐和成功案例
- 创建解决竞争迁移的内容。例如：”从[竞争对手]切换到[你的产品]的迁移指南”
- 在每个比较内容中包含清晰的差异化摘要。这使人类和AI都能轻松理解每个选项的独特之处
例如，Ahrefs和SEMrush是直接竞争对手，但它们有明显区别。explodingtopics.com的这篇文章目前在SERPs上排名第二，并特别因为简洁地突出关键差异而被AI概览收录。
虽然相关性不等于因果关系，但模式很明显：AI系统青睐清晰阐明竞争优势的内容。
全面覆盖搜索意图
根据谷歌的Liz Reid的说法，人们正在提出越来越复杂和冗长的问题。这意味着谷歌的系统必须通过将每个复杂查询分解为语义段来分析，然后再生成答案。
例如，搜索行为的转变可能如下所示：
- 传统搜索：”电子邮件营销技巧”
- AI模式搜索：”一家销售手工珠宝的电子商务商店如何提高其每周通讯的电子邮件打开率，当大多数订阅者是25-45岁主要在移动设备上购物的女性时？”
第二个查询显示用户现在期望搜索引擎理解上下文、特异性和细微问题。这种复杂查询迫使谷歌AI”扇出”并提供同时解决多个方面的详细答案：行业特性、人口统计定位、平台优化和营销策略。
要有效竞争这些复杂查询，你的内容必须包括：
- 特定上下文——针对特定行业、企业规模或特定用例
- 预算考虑——包括价格范围和成本效益分析
- 技术要求——涵盖集成、兼容性问题和设置需求
- 受众人口统计——指定建议最适合的人群
- 地理因素——相关时包括特定位置的考虑
- 具体示例和类比，以进一步描绘场景并实现LLM集成
如何覆盖谷歌查询扇出的搜索意图：
- 绘制问题层次结构。对于每个主要主题，列出5-10个受众会问的相关问题。系统地解决这些问题，确保用户意图的每个方面都得到覆盖
- 创建全面的主题集群。构建内容以解决整个主题支柱，而不仅仅是单个关键词。涵盖主要主题、相关子主题以及用户可能探索的连接主题
- 构建相互关联的内容片段。创建引用并链接到集群内相关主题的内容
- 使用上下文修饰符。不要提供通用建议，而是指定”针对小型企业”、”预算有限”或”在Y行业中”
- 创建决策框架。通过清晰的标准和评估方法帮助读者导航复杂选择
- 使用语义关键词变体。在整个内容中包含自然语言变体和同义词
- 包含上下文过渡。使用”此外”、”另一个考虑因素”和”与此相关”等短语帮助AI系统理解不同部分之间的连接
要保持可见性，你的内容必须预先并全面覆盖用户意图的每个角度。
创建有价值的内容
创建有价值的内容超越了互联网上大量存在的泛泛而谈。它关乎生成真正帮助受众解决问题、做出明智决策或实现特定目标的内容。当你创造价值时，你与受众建立深厚联系并建立信任和权威。你还向AI系统发出信号，你的内容值得成为用户查询的主要来源。
以下是如何使你的内容有价值：
提供具体的操作信息
太多文章停留在表面级建议，如”了解你的受众”或”做研究”。在当今的内容环境中，这还不够。相反，你应该：
- 用具体细节解释实际步骤（例如：”使用以下3个具体问题采访5位现有客户：你试图解决什么问题？你考虑过哪些替代方案？是什么让你选择我们的解决方案？”）
- 使用5W+H框架（谁、什么、何时、何地、为什么、如何）系统地分解信息，确保全面覆盖
- 提供立即可应用的资源，如清单、模板或读者可立即实施的分步示例
添加独特视角和原创研究
通过整合以下内容使你的内容与众不同：
- 来自你直接经验或行业趋势观察的第一手见解，其他人可能会错过
- 通过小型调查、民意调查或实验收集的原始数据，提供对常见挑战的新视角
- 挑战传统思维并提供替代解决方案的反向观点或专家评论
- 来自你的工作的案例研究或对行业中成功（或失败）策略的详细分析
结语
显然，搜索正在演变，在营销策略中忽视这一转变不仅会减缓业务增长，还会让你陷入用旧方法期待新结果的循环。这不是我们等待的遥远未来——它已经到来。这是现实。
要保持相关性，专注于：
• 创建同时服务智能代理搜索和人类需求的内容
• 提供真正与客户建立联系的有价值内容
再会！
