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2025-03-13 Viewed: 142 Tags: seo google 谷歌seo 数聚梨推荐谷歌优化

谷歌外链购买：全面AI时代品牌需要做些什么？

搜索世界一直在不断演变，但适应所需工具、策略和团队的需求依然不变。话虽如此，AI时代远不止算法更新。这是一个人们发现信息和与品牌互动方式的根本转变。ChatGPT自此加入了Perplexity、谷歌Gemini（原名为Bard）、微软Copilot和Anthropic的Claude等AI聊天机器人领域。AI搜索已到来，并在各行各业掀起巨大波澜。SEO和企业都需要转型。这个迅速兴起的渠道在可见度、品牌知名度和品牌认知方面带来了新的挑战（和机遇！）。本文将介绍AI搜索平台、用户行为变化以及品牌潜在的商业影响。

哪些领先的AI驱动的搜索平台？

让我们奠定基础：这些是用户蜂拥而至的关键平台，以及它们整合搜索的独特方法。虽然ChatGPT仍然是整体流量的领导者，但它面临着竞争。

1. ChatGPT

毫无疑问，该行业最知名的名字，ChatGPT在2022年发布其GPT-3.5模型后引起了公众的关注。它引发轰动，在2个月内吸引了超过1亿用户。该平台经历了快速转型，包括定制GPT、实施更先进的模型、DALL-E AI图像生成器等等。所有用户现在都可以访问ChatGPT搜索（也称为SearchGPT），形成了一种混合模型，该模型调用外部网络资源来弥合其训练模型的时间限制差距。值得注意的是：ChatGPT搜索使用微软必应的索引来告知其回复。如果您的品牌未出现在必应结果中，则不太可能出现在ChatGPT搜索中。

2. Perplexity AI

Perplexity是一个对话搜索引擎，也称为答案引擎，它使用额外的LLM来处理结果，从而生成用户问题的对话式回复。该公司成立于2022年，同样经历了快速增长，现在与ChatGPT一起构成了37%的推荐流量。Perplexity侧重于电子商务和产品发现，推出了AI驱动的购物助手，允许用户在Perplexity平台内直接购买产品。此外，还有关于在结果中测试联盟链接的报道，企业需要关注这一发展。

3. 谷歌Gemini

Gemini是谷歌最新的聊天机器人发布，于2024年2月宣布，它是其之前的Bard聊天机器人和专注于编程的生成式AI Duet AI的结合。Gemini采用类似于ChatGPT搜索的方法，利用当前搜索结果来补充其训练模型。根据Previsible的一项研究，Gemini流量约占AI平台总流量的12%。Gemini已取代Google Assistant，并嵌入到Google生态系统中，包括Workspace应用和Android操作系统，这使得判断用户采用率变得困难。尽管如此，最近的数据表明，Gemini的应用下载量低于ChatGPT的20%。

4. 微软Copilot和必应

Copilot源于微软和OpenAI之间的持续合作，使用改进版OpenAI的GPT-4模型。因此，它们的搜索结果有很多相似之处。该模型在微软的专有搜索引擎必应中以Bing Chat的名义实施，然后重新推出。此后，Copilot的LLM推荐流量已增长至14%。与谷歌对Gemini的处理方式类似，Copilot已嵌入到微软生态系统中的AI助手，除了搜索之外，还支持各种任务。

5. Claude

Anthropic的Claude 3系列模型于2024年3月发布：Haiku、Sonnet和Opus，其中Haiku专注于速度，Sonnet是全能型模型，Opus则专注于深度推理。所有Claude 3模型都采用先训练的方法，这意味着它们在处理时事或新发展方面存在局限性。另一方面，这更加注重隐私和安全。Anthropic将此过程称为“宪法AI”，这是一种训练方法，旨在确保无害的AI系统能够在很大程度上自我调节，而无需大量的人工反馈。虽然Anthropic在市场中是小众的，但Claude 3 Opus在许多功能方面都创造了新的行业基准。

AI搜索的不同类型

如上所述，不同平台生成回复的方法存在根本差异。比较ChatGPT与Perplexity并非那么简单。每种方法都具有优势和劣势，以及可见度影响。

1. 先训练（例如Claude）

这些AI系统依赖于提供给它们的训练数据。这意味着它们倾向于提供更准确的回复，因为它们具有明确的知识集和能力。但另一方面，灵活性较低，尤其是在与新发展或时事相关的情况下。这对企业意味着什么？很可能电子商务的机会较少，因为在当前训练模型之后发布的任何内容都不会出现在答案中。其次，优化需要时间。需要投入精力开发强大的品牌内容、建立行业专业知识以及开展能够产生影响力的公关活动，以告知后续的更新。

2. 先搜索（例如Perplexity）

采用先搜索方法的平台遵循类似于传统搜索引擎的过程。它们使用AI从网络上提取答案，然后再由LLM将它们整合到单个对话式答案中，从而避免了滚动和选择结果的步骤。因此，它们可以灵活地收集信息，但通常缺乏其他平台的推理能力。考虑到这一点，先搜索平台可以说是最友好的品牌平台，因为它提供了更及时的反馈，并且需要一种由SEO信息支持的方法。首先确保内容以LLM友好方式组织，然后根据您的关键词进行提示实验，并识别常用的信息来源。然后，更新您可以影响的任何内容。

3. 混合（例如ChatGPT和Gemini）

混合模型在利用其训练数据和所谓的检索增强生成（RAG）之间转换。RAG是指LLM使用外部数据源来生成回复。首先，您需要确定哪些提示使用训练数据，哪些使用RAG。对于使用RAG的提示，请遵循先搜索的方法；对于使用训练数据的提示，请遵循先训练的方法。

AI搜索有多受欢迎？

总的来说，AI工具仍在快速增长。预计到2030年，AI工具的总用户数量将超过2.41亿，几乎是目前总量的两倍。现在，大量用户正在从传统搜索引擎转向AI搜索。研究表明，如今美国10个互联网用户中就有1个首先使用生成式AI进行在线搜索，完全绕过了传统搜索方法。这种趋势在消费者中更为明显，近60%的消费者更喜欢AI驱动的产品研究推荐。AI搜索已成为品牌的重要渠道，其重要性只会迅速增长。

AI搜索平台的主要趋势是什么？

1. 自然语言处理（NLP）的快速改进

OpenAI发布的GPT-3.5和ChatGPT在对话意识方面取得了令人难以置信的进步，仅用5天时间就吸引了超过一百万用户。此后，像Gemini和Claude这样的领先的基于LLM的平台都证明了自己能够理解对话式问题，识别用户的上下文和意图。虽然LLM的进步速度可能正在放缓——ChatGPT-5代号“Orion”面临延迟，但采用率却在不断提高。

2. 进一步个性化和预测能力

虽然AI平台一直以来都在从用户的偏好及其对话历史中学习，但这现在正在更进一步。ChatGPT用户现在可以添加关于自己的精确细节来定制回复。该平台还允许用户为任何回复指定个性特征。其结果是回复的定制非常精确。但为了准确呈现，品牌需要确保其内容针对相关人口统计数据以及可能用于告知他们的信息来源。上下文正在迅速成为新的竞争优势。预测能力也在扩展。LLM会预测后续问题，并主动显示相关内容，让品牌有机会在多个接触点与用户互动，并发展其关系。

搜索格局意味着什么？

1. 对话式交互日益增长

与生成式AI的采用相一致，偏好也正在转向对话式答案。用户越来越期望搜索平台能够遵循自然对话，并提供准确的查询解决方案。对话式AI平台创造了基于交互和对话的搜索体验，允许用户提出复杂且包含上下文的问题，并获得细致入微的答案。最重要的是，这些回复和建议值得信赖。Statista的研究表明，近三分之二的人愿意购买AI推荐的产品。这种演变正在将搜索交互从基于关键词的查询转移到自然、以意图驱动的对话。这种转变将奖励那些以问答格式组织内容、利用常见问题解答并解决潜在用户需求的品牌。

2. 搜索引擎继续集成AI功能

传统搜索引擎也在回应这些偏好。在讨论生成式AI平台时，出现两个关键名称：谷歌和微软。因此，他们的搜索引擎正在嵌入AI驱动的功能，这并不令人意外。为了迎合不断变化的用户行为，并减轻新竞争对手的影响，谷歌的AI概述和微软的Copilot直接将生成式AI整合到结果页面中，提供基于摘要的答案和建议的后续问题。它们的应用正在迅速增长，谷歌AI概述已在74%的问题解决搜索中被识别出来。

3. “零点击”旅程持续增长

另一方面：零点击旅程正在兴起。在2022年被观察到是一种增长趋势之后，生成式AI的繁荣以及类似功能的引入到搜索引擎中，加剧了这一趋势。对于谷歌而言，美国约58.5%的搜索和欧洲约59.7%的搜索都未点击。虽然来自AI搜索平台的推荐流量正在增长，但它们在很大程度上旨在消除以前所需的点击。通过生成完整的答案，用户现在只需要点击即可查看来源或直接从来源获取进一步信息。在许多情况下，学习数据是回复所需的一切，并且不会提供任何来源。

对于搜索引擎而言，早期研究发现，一些网站的有机流量可能下降了18-64%，这可能是由于AI概述造成的。AI概述也以顶级结果为代价——而且源内容甚至可能根本不使用它们。谷歌搜索生成式体验（AI概述的前身）使用的来源中，只有57%来自有机结果的第一页。为了减轻可见性风险，品牌必须优化内容以获得“摘录式”答案，强调清晰、简洁和基于数据的声明。为了保持流量，建议优化意图，因为商业搜索不太可能触发AI概述。

搜索策略需要演变

Gartner预测传统搜索流量将下降25%，这可能暗示搜索引擎时代正在消退，但对SEO而言，现实情况更像是演变。需要优先考虑AI搜索优化（也称为生成式AI优化或答案引擎优化）。针对关键词密度或反向链接数量优化的页面通常难以在AI搜索中排名。LLM优先考虑直接以清晰和深度回答用户意图的内容。

为了保持可见度，企业应研究语义SEO策略，重点关注结构化数据、基于实体的优化和全面的主题覆盖。结构化数据也正在成为AI驱动搜索的关键因素。实施此方法正在为AI平台和AI搜索功能带来可见度提升。产品、常见问题解答和如何操作等标记类型有助于LLM扫描内容，将其包含在摘要中，而不正确的实施则可能导致错误的描述或被排除在外。

这对品牌意味着什么？

1. 多渠道方法的需求

虽然SEO一直是多渠道营销的关键组成部分，但现在搜索本身也需要这种方法。搜索行为在AI驱动的搜索、搜索引擎、视觉或语音搜索和社交媒体之间出现碎片化，尤其是在Z世代中。在年轻的搜索者中，谷歌排名在Instagram和TikTok之后。

Reddit也在此成为关键参与者，因为其内容结构易于处理。像《华盛顿邮报》这样的出版物一直在尝试为其作者进行AMA（问答）格式，而Reddit已经与谷歌和ChatGPT达成了许可协议。内容优化和品牌营销将比以往任何时候都更加重要。品牌需要展望未来，为不同的平台创建内容，并在其中保持一致的叙事。

对于AI搜索而言，品牌和公关工作至关重要。只有最强大的来源才会被突出或引用，因此，通过强大的、值得信赖的内容（如新闻文章、白皮书和经过验证的社交媒体资料）证明您的品牌专业知识至关重要。

2. 品牌叙事面临挑战

AI搜索平台从模型数据和外部来源构建答案，这些答案可能不受品牌控制。因此，对于品牌（尤其是拥有多品牌组合的全球企业）而言，这种新的搜索格式带来了重大挑战。例如，当要求推荐跑鞋时，描述其产品的来源都不是来自品牌本身：这使得了解您的主要来源以及它们对您的品牌和产品的评价至关重要。

对于CMO而言，不准确的呈现是一个巨大的挑战。Frontify的最新调查显示，90%的CMO表示，在AI时代保护品牌比以往任何时候都更加重要，74%的CMO表示“虚假品牌合作”将是他们最糟糕的噩梦。品牌面临的问题是缺乏对他们在AI平台上如何呈现的了解。虽然我们知道不同模型的功能，但这些平台有意地对模型根据哪些因素进行排名和获取信息来源保持不透明。没有数据或洞察力，品牌在AI搜索中管理其品牌并做出有意义的战略决策就非常困难。

AI搜索机遇无处不在

随着AI搜索的不断发展和普及，品牌必须监控其网站排名和流量的变化，以适应变化。此外，了解和跟踪AI搜索来源和关键查询也至关重要。但是，与任何新兴技术一样，品牌在此拥有明显的先发优势。优化AI平台的企业较少，这为早期采用者在争夺可用可见度方面提供了巨大的竞争优势。由于LLM在很大程度上经过训练以解码用户意图，因此当您的品牌出现时，几乎可以肯定的是，它出现在潜在客户面前。

写在最后

AI搜索不仅仅是另一种数字趋势。它代表着用户搜索信息、与品牌互动以及最终做出决策方式的巨大转变。像ChatGPT、Perplexity、Gemini和Claude这样的平台正在改变游戏规则，塑造用户行为，并要求采用新的可见度和品牌保护方法。它们还在为高度目标化的发现和有意义的互动开辟新的渠道。

对于企业而言，提供清晰、值得信赖的内容并打造强大的品牌故事的基本工作并没有改变。但是，在不断发展的AI驱动聊天工具、社交媒体和不断演变的SERP的广阔领域中，交付和优化这些内容的方式已经发生了巨大变化。采用多渠道思维、使用语义和结构化数据改进您的SEO以及通过强大的公关和权威内容建立品牌信誉将是脱颖而出的关键。AI驱动的搜索为更大的受众和更深入的联系敞开了大门——如果品牌准备好适应、创新并引领对话。

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