揭穿AI SEO迷思：给营销人员的无废话指南

营销人员每天都在大胆地发表关于人工智能SEO的声明。

问题是什么？

大多数说法充其量也只是半对。

• “SEO已经死了。”
• “长篇内容毫无意义。”
• “AI SEO就是好的SEO。”

事实如下：

谈到人工智能，答案很少那么简单。

你是在ChatGPT还是谷歌的AI概览中出现？

你想让AI推荐你的品牌还是引用你的内容？

模型是从训练数据中拉取数据还是实时网页结果？

每个问题都有不同的处理方式。

试图概括只会让人困惑。

所以，我们跳过炒作，具体点。

本指南将检验当今SEO中最大的人工智能误区，揭示哪些是真实的，哪些是虚假的，哪些复杂，以及这些对你的营销策略的真正意义。

1. 真或假：SEO已死

假。

SEO依然没有死。

只是比以前更难了。

AI概览正在偷走点击量。

内容量爆炸式增长。

而且搜索行为已经分散。

但这并不意味着SEO已经死了。

实际情况

全球SEO市场仍以每年16.7%的速度增长。

据Exploding Topics报道，谷歌搜索本身也在不断扩展。

而且，到目前为止，看起来AI工具是在增加搜索功能，而不是取代它。

Semrush 对 2600 亿次点击的研究发现，用户开始使用 ChatGPT 后，谷歌的使用量保持稳定甚至上升。

当你思考人们实际如何使用人工智能工具时，这种模式是合理的。

如果你向ChatGPT询问“最好的电子邮件营销工具”，你会得到一个稳固的起始清单。

但人们往往仍会在之后回到谷歌比较价格、阅读评论或查看他人评价。

这里有个问题：

仅仅坚持传统SEO并不安全。

Semrush数据预测，如果当前趋势持续，AI搜索将在2028年前取代传统搜索。

但即使在人工智能普及之前，人们就已经在谷歌之外搜索。

早在2022年，谷歌数据显示，大约40%的年轻用户更喜欢TikTok和Instagram进行本地搜索。

如今，搜索之旅跨越了数十个表面：Google、YouTube、TikTok、Reddit、Amazon、LinkedIn——现在还有AI工具。

SEO依然推动发现。这只是更大曝光度拼图中的一块。

未来不是搜索引擎优化。

这就是“无处不在搜索”优化——无论受众在寻找答案的地方都能显示出来。

2. 真假：AI SEO就是好的SEO。

真。而且也是假的。

SEO的基本原则依然重要。

但“仅仅做好SEO”并不能让你在AI回答中获得曝光。这又是AI的另一个神话。

实际情况

传统的SEO因素（元数据、结构化HTML、模式标记、新鲜度）仍然帮助AI系统找到你的页面。

但AI答案引擎更相信别人对你的评价，而不是你自己网站上的内容。

人工智能分析公司AirOps发现，85%的品牌提及来自第三方域名，而非拥有的页面。

但这并不意味着现场SEO不再重要。

它是人工智能可见性的基础。

AI引擎更可能引用技术上干净、最新的页面。他们关注：

• 元数据（标题标签、元描述、规范标签）
• 新鲜度信号（更新日期、最后修改标签）
• 语义HTML（清晰标题层级结构，正确使用<p>和<section>）
• 模式标记

这意味着你的排名基础依然重要，但已经不够了。

人工智能的可见性来自于以下因素的结合：

• 现场清晰度：技术优化、易于解析的内容
• 场外信誉：通过提及、引用和专家认可建立的品牌关联

3. 真假：所有AISEO的工作原理相同

假。

营销人员谈论“出现在AI答案中”，就像这只是一款游戏。

其实不是。

谷歌在搜索领域占据主导地位，以至于传统SEO几乎是统一的——一个平台，一个算法，一个分析仪表盘。

但没有单一的AI可见度，也没有单一的作手册来获得它。

实际情况

每个AI平台的行为都略有不同。

他们从独特的数据管道中提取数据，对异地信号权重不同，并以自己的方式向来源致敬。

例如，谷歌的人工智能工具仍然呼应其排名系统。

Originality.AI 发现许多谷歌AI概览来自排名前十的页面。

其他平台则完全不同。

近90%的ChatGPT引用来自谷歌排名21及以下的页面。

但对于品牌提及（指的是你公司相关的答案），排名对ChatGPT的影响似乎更大。

在谷歌首页排名的品牌在ChatGPT回答中出现的频率更高。Seer Interactive发现高排名与品牌提及之间的相关性为0.65。

换句话说，如果HubSpot在“CRM软件”排名第一，ChatGPT在用户询问最佳CRM时更可能点名它。

4. 真假：如果你被AI引用，也会被提及

大多是假的。

提及次数和引用次数并不相同——而且两者不能保证另一项。

• 提及=你的品牌出现在答案中
• 引用次数 = 当你的内容被信任为来源时

你需要两者都能长期保持可见度。

实际情况

如果非要选，被提及在短期内更重要。

当有人向ChatGPT询问“小企业最佳CRM”时，你希望你的品牌即使没有链接也能显示出来。

但当你既被看见又被信任时，长期的可见度会逐渐增加。

AirOps发现，既被提及又被引用的品牌，在重复AI搜索中出现的频率高出40%。

这比你想象的要难。

根据Semrush的AI可见度指数，无论被提及还是被引用的，不到十分之一的品牌出现在AI答案中。

大多数人只有一个：要么被提及却没有链接，要么被引用却没有具体名称。

比如，如果我查“哪款人力资源软件最适合小企业？”我从 ChatGPT 那里得到了以下回复：

在所有回复中，只有Rippling被提及为良好软件选择并被引用为来源。

被持续提及和引用意味着打出更长、更聪明的游戏。

要赢得两者，你需要塑造人工智能系统如何谈论你的品牌。

通过外部权威——公关、评论、可信合作伙伴关系——赢得提及，通过可信且值得引用的内容获得引用。

5. 真假：人工智能引擎不关心E-E-A-T（电子与技术）

情况很复杂。

AI引擎倾向于引用看起来可信的页面：明确来源、可见的引用和可信的域名。

换句话说，他们看重的与谷歌的质量控制人员相同：经验、专业知识、权威性和可信度（E-E-A-T）。

通过针对大型语言模型（LLM）优化的内容，跳过传统的E-E-A-T，有可能获得短期收益。

但从长远来看，信任信号依然重要。

实际情况

谷歌的人工智能系统在选择引用时明确参考内容质量和可信度。

他们关于“有用、可靠、以人为本的内容”的指导直接与E-E-A-T相关。

这意味着E-E-A-T信号仍然会影响AI概览中显示的内容。

在谷歌之外，这一模式依然成立。

不同模式各异，但大多数更倾向于更高质量、更具可信度的领域。

例如，公关平台Muck Rack在2025年的一项研究发现，49%的AI引用来自可信赖的新闻媒体。

这不是正式的E-E-A-T评分，但它指向同一方向：引擎奖励可信度。

不过也有例外。

这可能是因为查询扇出过程的缘故。

当AI引擎使用查询扇出时，它们会将一个问题拆分成多个问题。

如果一个短页面或定义直接回答了一个子问题，它可能会被拉入AI回答的那个特定部分。

不过，这些都是情境性的胜利，不能取代权威。

这里还有更多细节：

Muck Rack的研究发现，当问题变得主观——比如寻求建议或逐步指导时——AI模型更多地从企业博客中提取，而非权威新闻来源。

SurferSEO还发现AI概览经常引用YouTube、Reddit和Quora等社区资源。

但无论是大型语言模型查看官方新闻网站、企业博客还是社区资源，他们始终偏好可信内容。

可信度有多种形式。但人工智能系统从人们最信任的来源汲取信息，无论是机构还是体验。

清晰和组织性使你更容易被引用，但可信度会让你保持在这一位置。

此外，E-E-A-T不仅友好于人，也友好于人工智能。

6. 真假：内容的近期性对AI可见度更为重要

大体上是真的。

保持内容的更新一直是SEO的最佳实践。

这对大多数公共平台上的AI可见性也很重要。

但新鲜度与可见度之间的关系并非放之四海而皆准。

实际情况

Seer Interactive发现，近65%的AI机器人访问来自过去12个月内发布的内容。

我自己用ChatGPT查过。

最早的资料是2023年。

（它没有找到Airtable和RevvGrowth条目的日期，因为它们“在标题中未显示”。）

最后，我问为什么它选择这些资料来源来回答这个问题。

它返回了：

但新近性的重要性存在差异。

Seer Interactive发现，在金融、人力资源和税务等领域，新鲜度最为重要，因为过时的数据会迅速失去可信度。

在旅行领域，窗口更宽。

常青指南（“周末城市最佳度假地”）依然在运营，但定期更新有助于保持可见度。

比如在能源领域，相关性往往比近期更重要。教育性、常青页面（“绿色与可再生能源”）在发布多年后依然吸引AI的点击。

即使是发展缓慢的细分领域的教学内容，发布后也能持续表现。

Seer发现AI机器人仍在访问10到15年前编写的甲板教程——这证明了高质量的常青内容依然能站稳脚跟。

7. 真假：现在创作长篇内容毫无意义

假。

许多营销人员犯了一个简单的错误：

他们听到“人工智能偏好简短回答”，并得出结论是“人工智能偏好简短内容”。

人工智能更可能使用或引用结构化、易于理解的内容。

但这不是关于长度的问题。这就是结构的问题。

实际情况

AI系统不会跳过长篇。

他们跳过了凌乱的部分。

标题清晰的内容有助于模型扫描、解读并提取正确的片段。

没有任何理由说你的内容必须短。

例：问ChatGPT“学习SEO的最佳资源”，你经常会看到提到Backlinko。

这些指南内容深刻，而非简短。

它们被引用是因为它们以人类和模型都能遵循的完整答案。

长文内容也会增加你被提及的几率。

AI可见性是一种概率游戏。

你的内容越是吸引人类讨论，就越有可能出现在AI回答问题的同时。

人类不会对浅显内容大肆赞叹。

人们分享并引用那些教会他们新东西的部分：框架、研究、比较、故事。

为了人工智能而删减这些内容，只会剥夺让你品牌值得信赖的背景。

8. 真假：你现在应该跳过豆腐内容

假。

这是内容营销中最根深蒂固的人工智能误区之一。

“如果AI能回答所有问题，为什么还要费心用漏斗顶端（豆腐）？”

但豆腐内容依然重要。只是有了新工作。

过去，你可以发布一本像《什么是SEO？》这样的大型指南，然后看到它排名不断攀升。

那些广泛的教育性帖子带来了流量，因为人们必须点击才能学习。

现在，AI概览和大型语言模型直接在结果页回答这些问题。

但这并不意味着漏斗顶端内容已经死去。

这只是说明它工作方式不同。

实际情况

豆腐的内容已经不再是过去的流量引擎。

但它仍然支撑着你的营销生态系统依赖的两样东西：认知度和权威。

ToFu提升品牌认知度

ToFu内容能帮助新受众发现您的品牌，即使他们未点击链接。

当用户搜索"发送营销邮件的最佳时间是什么？"时，若在精选摘要或简短概述中看到您的品牌名称，这依然是品牌曝光。

它就像一个数字广告牌。

人们可能不会立刻访问你的网站，但下次看到你时会开始认出你的名字。

你的品牌越能持续出现在关键行业话题中，未来买家就越觉得熟悉。

这种意识在比较供应商或决定信任谁时会派上用场。

ToFu赢得可信度

谷歌和AI系统都青睐深度报道。

它们寻找能全面阐释主题的品牌——而非仅宣传自身产品的品牌。

搜索引擎土地对8000条AI引用数据的分析表明，AI系统反复引用深度可信来源，而非浅层文章。

若您的网站仅有"为何选择[您的产品]"这类漏斗底层页面，算法会认为您的视野狭隘。

但当您同时发布基础性说明和教育内容时，便彰显出品牌对全局视野的把握。

这对提升AI可见度同样至关重要。

9. 真假：你应该发布10倍的AI内容

假。

理论上，更多内容理应带来更高曝光度。

但现实情况并非如此。

团队因AI简化了内容生产而承受更快发布的速度压力。

然而产出量不等于覆盖量。

多数规模化AI内容在获得权威性之前，便已在搜索结果中消亡。

实际情况

人工智能增长机构Graphite发现，2024年底AI生成的文章已超过人类撰写的文章。

但自那以后增长停滞不前。

也许是因为营销人员学到了一个简单的事实：

正如Graphite的研究所示，这些帖子很少出现在谷歌搜索结果或AI引用中。

AI内容可能更快更便宜，但却没有被广泛关注。

批量发布可以带来短暂的流量提升。

更多的索引页面意味着更多的展示——暂时如此。

但这种增长很少能持续。

谷歌2024年3月的核心和垃圾信息更新加强了对大规模内容的打击。

人工智能平台似乎也采取了相同的做法。它们奖励的是原创的见解和权威，而非单纯的产出。

10. 真假：高质量内容是出现在大型语言模型中所需的全部

事情没那么简单。

许多营销人员认为，只要他们创作优质内容，像ChatGPT、Perplexity或Gemini这样的AI工具就会自动呈现这些内容。

但“很棒”还不够。

高质量内容是必备条件。它首先是让你的页面被看到、爬取并获得信任的关键。

但AI搜索中的可见度取决于更大的因素：你的品牌在网络上的引用和认知度有多持续。

实际情况

LLMs通过两个数据源生成响应：

• 训练数据：模型几个月（或几年前）训练时使用的静态数据集
• 在线直播：实时爬取和检索索引页面，比如Google AI Overviews或Perplexity

每个系统奖励不同的可见度，每个系统对“质量”的态度也各有不同。

培训数据系统奖励品牌关联。

当模型依赖其训练数据时，它会调用已经学会的模式。

这包括哪些品牌始终与哪些话题相关。

如果你的品牌名称和主题在数千个可信的页面中同时出现，这种关联就会成为品牌长期记忆的一部分。

例如，Canva 与“简单设计”紧密相关。所以，如果你问ChatGPT“最简单的设计程序是什么？”它很可能会回答Canva。

这就是品牌构建“语义所有权”的方式。

随着时间推移，这些联想成为模型的默认，是一道难以被竞争对手取代的坚固护城河。

质量依然很重要。

它决定了人们是否阅读、分享和引用你的作品——这些人类行为产生了人工智能后来学习的信号。

与此同时，网络索引系统则奖励结构性和权威性。

当人工智能系统依赖实时网络数据时，过程更像是搜索。

模型实时检索页面，解析结构，并提取简明、事实的片段。

在这种环境下，“质量”意味着清晰、结构和可信度。

例如，如果有人问一个人工智能工具“适合小型企业的最佳CRM软件”，模型会从看起来很有搜索结果的页面中提取。

在这种情况下，可能是带有清晰标题、对比表和可信来源的列表帖子。

一个没有结构、没有引用的杂乱博客是不合格的。

如何提升您的SEO策略以提升AI可见度

你见过那些传说。你明白现实。

现在，告诉你实际该怎么做。

好消息是？你不需要彻底摧毁整个SEO策略。

你现在做的大部分方法依然有效。

你只需要扩展你关注的范围和衡量的范围。

开始测量你看不见的部分

你的分析数据在隐瞒你。

当有人通过ChatGPT发现你的品牌并三天后访问你时，它会显示为直接流量或品牌搜索。对开启这段旅程的AI提及完全没有归因。

所以你需要：

追踪间接信号。

• 品牌搜索上升，而自然点击下降？这可能是LLM的发现。
• 尽管谷歌点击减少，直接流量依然保持稳定？同样的道理。
• 销售电话里潜在客户说“通过人工智能找到你”？你会被开罚单。

使用专门的AI追踪工具。

选项包括 Peek.ai 和 ZipTie.Dev。如果想要更全面的功能，Semrush Enterprise AIO 是一个不错的选择，尤其是当你需要全漏斗可视化和高级报表时。

在被忽视的空间中建立权威

在那些AI系统已经开始挖掘答案的长尾领域建立权威。

选一个狭窄的话题，完全掌控它。

不是“邮件营销”——而是“每月发送10万+条消息的SaaS公司邮件投递能力”。

要了解受众在大型语言模型中使用的提示类型，可以使用Semrush AI可视化工具包。

它从庞大的数据库中提取真实提示，并按搜索意图进行组织。

发布多种角度：初学者指南、高级策略、案例研究和常见错误。

当人工智能系统寻找该特定话题的专业知识时，你希望你的品牌主导对话。

在竞争对手已经存在的地方被引用
大型语言模型从专家集群中提取资源：这些权威群体经常同时出现。

以下是加入这个圈子的方法：

• 有策略地发表客座文章：针对那些已经在AI回答中引用竞争对手的网站
• 参与专家总结：即使没有反向链接，这些提及也会为大型语言模型提供学习的关联网络
• 积极参与社区：一篇深思熟虑的Reddit评论或详细的LinkedIn帖子可以带来引用的分量

创作值得引用的内容

要有条理，而不是简短。

使用清晰的标题，直接回答子问题。

把每个部分分块，让它能独立成章。

保持E-E-A-T信号。经验、专业知识、权威性和可信度依然重要，尤其是谷歌的AI工具。

但要配合明确范围的内容，让AI系统轻松读取和重复利用。

保持新鲜感。定期更新统计数据、示例和截图。

让团队协作起来

在AI回答中被引用是一项团队运动。

基金会由三个团队协同工作开始：

• 开发者让你的网站在技术上无障碍——干净的可爬取性、结构化数据的规范、新的元数据
• SEO结构化内容，使AI能够提取——清晰的标题层级结构、可扫描的段落、战略性的模式标记
• 内容团队创造值得提取的信息——真正的专业知识、原创洞察、定期更新

让你的社区建立你的权威

当客户在Reddit帖子或LinkedIn评论中分享你的洞察时，他们正在创建AI系统发现并重视的引用路径。

创建框架和原创研究，让人们愿意引用。

出现在你的观众聚集的地方。

在论坛和社区中贡献真正的专业知识。

每一个深思熟虑的回答都将你的品牌与核心话题联系起来。

不要放弃有效的方法。

自然搜索依然是主要的流量驱动力——根据SE Ranking，2025年10月美国约占访问量的44%。

因此，保持你最佳的页面SEO实践习惯是个好主意。

持续优化网站结构。解决技术问题。从可信的域名建立反向链接。

把大型语言模型优化看作是一种扩展策略，而不是替代品。

关注影响力，而不仅仅是流量

传统的SEO测量侧重于点击和转化。

LLM的可见性衡量侧重于影响力的创造。

跟踪对长期影响重要的指标：

• 不同大型语言模型模型中的可见性评分变化
• 品牌搜索增长（AI发现的下游效应）
• AI解答领域的市场份额变化与竞争对手

当你看到可见度提升时，将其与谷歌搜索控制台（GSC）中的品牌搜索激增相关联，以估算真实的业务影响。

AI SEO：信任数据胜过炒作

大型语言模型发展迅速。塑造可见度的规则也是如此。

这就是为什么关于人工智能的神话站不住脚。

事实更为复杂。

所以不要追逐每一个新的“AI SEO技巧”。

关注那些你已经信任的营销人员。

然后根据实际推动品牌发展的因素进行测试、跟踪和调整。