鹿泽笔记搜索引擎优化（SEO）在不断变化，但随着像ChatGPT这样的AI工具成为主流，以及Google直接将AI功能推向搜索（AI概览和AI模式），SEO的格局已经发生了根本的变化。在GoogleI/O 2025上公布的策略举措清楚地表明，Google致力于在对话式搜索方面重新获得竞争地位。谷歌优化书就谈谈SEO的演变。
生成式AI对搜索的影响
虽然过去的Google更新（如Panda和Penguin）无疑震撼了SEO社区，但当前由AI驱动的转变正在从根本上改变我们感知和处理搜索的方式。
尽管AI多年来一直是搜索算法的一部分，但在幕后运行，用户现在可以通过对话式搜索和AI驱动的概览等功能直接与AI交互，从而创建全新的交互式搜索体验。
1、排名与引用
现在不仅仅是争夺第一个结果，而是争夺AI足够信任的来源，以便在回答问题时引用。与只有排名靠前的结果才重要的传统排名不同，AI系统可能会在单个回复中引用多个来源，从而创造新的可见性机会。
2、关键词vs自然问题
用户能够提出对话问题，包括上下文、预算限制和特定用例。这并不意味着复杂查询将完全占据主导地位。用户通常会根据他们的即时需求选择最有效的搜索方法—关键字搜索对于快速、直接的信息检索仍然很有价值。
3、内容部分vs页面部分
AI不仅会查看整个网页，还会挑选出最能回答用户问题的特定段落或部分。这意味着内容的每个部分都需要编写良好且自包含相关的内容。以便各个部分可以完整地回答特定问题。结构良好的内容包含适当的HTML标记和结构化数据架构，使AI爬虫能够准确解释和检索与特定用户请求匹配的相关信息。
4、流量下降
当AI直接在搜索结果中回答问题时，用户很可能根本不点击任何网站。研究（Ahrefs最近的研究）显示，当AI概览出现时，Google搜索中的点击次数减少了。
5、数据盲点
基于LLM（大型语言模型）的搜索平台（ChatGPT、Perplexity、Claude）的日益普及带来了重大的测量挑战，因为传统工具无法在这些AI驱动的环境中跟踪内容引用、用户交互或性能指标。
SEO和GEO之间的相似性
{SEO（搜索引擎优化）和GEO（生成式引擎优化）}
1、搜索机器人和人类
搜索是Web的基本入口点，对于寻求信息和需要数据进行训练和优化的AI模型的用户来说非常重要。无论是Gemini使用Google搜索获取训练数据并为其响应奠定基础，还是ChatGPT利用Bing访问实时Web内容并提供最新答案。
2、可抓取性
内容可访问性对于需要有效发现、访问和处理内容的搜索引擎爬虫和AI都至关重要。这意味着技术SEO仍然是必不可少的，包括：
- 用于相关内容发现的内部链接
- 更新了XML站点地图以实现高效的抓取路径
- 用于内容理解的结构化数据标记
- 优化的加载速度，提高爬行器的效率
3、主题相关性
为了在搜索引擎结果和AI生成的响应中获得最佳可见性，强大的主题相关性至关重要。这两种技术都优先考虑向用户提供最相关的结果和答案。通过确保品牌与特定主题直接相关，可以显着提高在所有平台上被发现、引用和推荐的机会。
4、权威和信任
权威和信任是传统搜索优化和AI可见性的基础。长期以来，搜索引擎一直通过奖励具有深厚主题知识、可信作者身份和可靠信息来源的网站来优先考虑权威内容，而Google的算法则偏爱来自公认专家和成熟领域的内容。同样，LLM经过培训，可以识别权威内容并确定其优先级，以最大限度地减少幻觉并防止错误信息的传播。
5、用户意图
搜索引擎和生成式AI都旨在满足用户意图，尽管它们采用不同的方法来实现这一目标。在创建内容时，了解和解决特定的用户意图对于在所有平台上取得成功至关重要。
SEO策略应该如何发展
专注于使品牌成为所在领域值得信赖的权威，因为传统和AI驱动的搜索引擎在提供结果和生成响应时都会优先考虑可识别、可信的来源。
开发直接解决受众痛点和问题的内容，提供全面的解决方案，在满足真实用户意图的同时展示专业知识。
通过使用MCP（模型上下文协议）服务器，利用AI代理等新技术来简化报告、自动化研究并向AI提供事实数据以防止幻觉。
AI内容优化工具：
- 内容相关性分数计算器–通过比较它们的向量表示形式（嵌入）来衡量主题相似性。
- 有用的内容工具-根据Google的有用内容和质量评估指南评估内容
- FAQ生成器–使内容与真实用户的查询和问题保持一致
- 可读性检查器–使用易读性公式测试内容可访问性