最令人惊讶的发现之一挑战了关于影响网站可见性的基本SEO假设：

虽然技术优化奠定了基础，但在AI搜索中，内容仍然为王——只是优先级有所不同。

在传统搜索中，用户直接与网站互动。在AI搜索中，AI既是连接者又是仲裁者——它拥有与用户的直接关系。这种范式转变意味着传统的SEO策略需要进行重大调整。

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最重要的技术发展之一是作为AI搜索优化的关键文件的出现：‍


开发符合AI引用偏好的内容：

自搜索营销诞生以来，AI搜索优化既是SEO专业人士面临的最大挑战，也是最大的机遇。

研究表明，流量和反向链接等传统SEO信号对AI搜索可见性的影响有限，需要一种截然不同的方法。

这一变化或许是自搜索营销诞生以来最深刻的变革，因为它从根本上改变了品牌与其潜在受众之间的关系。在这种新模式下，AI成为用户注意力的把关人，使得AI搜索优化成为任何综合数字营销策略的重要组成部分。

更令人惊讶的是，97.2%的AI引用无法用反向链接概况来解释（r² = 0.038）。我们发现的这种反向关系尤其引人注目：

不。研究表明，反向链接和域名权重等传统排名信号与AI引用频率的相关性极低。在AI引用行为中，95%无法用流量指标解释，97.2%无法用反向链接概况解释。

元描述在AI搜索中变得至关重要。

研究表明，将关键信息直接放置在元描述中可以提高被引用的可能性：

哪些技术实现对人工智能搜索最为重要？

语音搜索的兴起：对2025年SEO的意义
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我们的分析显示，95%的人工智能引用行为无法用网站流量指标来解释（r² = 0.05）。数据显示了一些显著的异常情况：

根据雅虎财经的最新数据，ChatGPT的市场份额增长了400%，而谷歌的市场份额十年来首次下降了2.15%。OpenAI报告称其每周活跃用户超过4亿，人工智能搜索已在搜索生态系统中稳固确立了自己的地位。

虽然核心原则适用于所有平台，但每个人工智能搜索引擎都表现出独特的偏好。

ChatGPT 更倾向于维基百科和权威参考资料，Perplexity 则优先考虑 Reddit 等用户生成内容 (UGC)，Google AI Overviews 似乎不局限于特定领域，而 Microsoft Copilot 则更偏爱《福布斯》和其他商业出版物。

Perplexity 更注重用户生成内容，Reddit 的引用量最高（320 万），其次是 YouTube（90.6 万）和 LinkedIn（55.3 万）。这反映了 Perplexity 基于语义和向量的搜索方法。

正如 Blyskal 在他的演讲中指出：“作为前 SEO 人员，我们是营销界的异类。人工智能搜索即将成为数字营销领域最热门的领域，在座的各位都拥有绝佳的机会。”

在过去，搜索引擎只是将用户连接到网站，从而实现直接互动。而现在的情况截然不同：

这种范式转变意味着传统的 SEO 策略需要进行重大调整。

重点不再仅仅是吸引用户或满足搜索引擎算法，而是提供人工智能系统能够自信地推荐给用户的内容。

另一个重要的内容发现：人工智能搜索引擎非常偏爱近期内容。分析表明，人工智能搜索引擎以天为单位抓取和引用内容，而不是以周或月为单位。

我们研究中最令人惊讶的发现之一挑战了关于人工智能搜索结果中可见性驱动因素的基本SEO假设。在分析传统SEO指标与人工智能引用频率之间的相关性时，我们发现大多数既定的排名信号对人工智能搜索性能的影响微乎其微。

对于利用现有索引的人工智能搜索引擎（例如使用Bing的ChatGPT），技术SEO基础知识仍然至关重要。如果你没有被底层搜索引擎索引，你就不会出现在人工智能搜索结果中。

然而，被索引仅仅是开始。

许多其他技术因素决定了您的内容是否会被人工智能搜索引擎引用。

哪些内容格式在人工智能搜索结果中表现最佳？

这份技术分析将为您解读关键发现，并提供可操作的见解，以优化您在人工智能搜索中的可见性。

研究哪些竞争对手的页面获得了人工智能引用，并分析它们的结构、格式和内容策略。调整您的内容，融入成功的元素，同时保持原创性。竞争情报工具可以帮助您识别哪些竞争对手的页面在人工智能搜索中获得关注。

研究表明，语义化的URL结构对人工智能搜索的可见性有显著影响：

谷歌人工智能概览似乎更不受领域限制，YouTube（40.6万次引用）、LinkedIn（38.4万次引用）和Gartner（34.2万次引用）位居引用榜首。

Reddit 以 30.1 万次引用排名第四。

我多久才能看到 AI 搜索优化的效果？

研究表明，以下几个新兴趋势将塑造 AI 搜索的未来：

对于希望专门针对 Perplexity 进行优化的内容创作者来说，应专注于创建语义丰富的内容，从多个角度深入探讨主题。基于向量的方法奖励那些展现对概念全面理解的内容，而不是那些可能在传统搜索引擎中表现良好的关键词优化文章。

如果流量和反向链接不能决定 AI 引用，那么什么决定了？我们的研究表明，影响 AI 引用频率的最强因素是：

基于研究结果，以下是针对 AI 搜索进行优化的综合方法：

与其使用元描述来吸引点击，不如优化它们以直接回答潜在的查询。这种“剧透”元数据中的内容有助于人工智能系统将您的页面识别为权威来源。

第一个也是最关键的发现：人工智能搜索不能与传统搜索相同。对话式人工智能界面的本质决定了其用户体验与熟悉的“十个蓝色链接”截然不同。

最关键的技术实现包括：1）创建 anfile 文件；2）确保底层搜索引擎（尤其是 Bing）对其进行索引；3）使用语义化的 URL 结构；4）使用直接答案优化元描述；以及 5）使内容无需依赖 JavaScript 即可访问。

这种与传统排名信号的脱钩既是挑战也是机遇。

愿意根据人工智能 (AI) 的消费模式调整内容策略的组织，无论其历史 SEO 表现或域名权威性如何，都能获得更高的曝光度。

AI 搜索引擎使用的排名信号与 Google 相同吗？

我可以用相同的方法优化所有 AI 搜索引擎吗？

这些数据表明，AI 搜索评估内容质量的指标超越了传统的 SEO 信号，例如反向链接和流量。

Copilot 显示，福布斯 (Forbes) 的引用量高达 210 万次，远高于其他平台。Gartner 紧随其后，引用量为 130 万次。

同样，97.2% 的 AI 引用量无法用反向链接来解释。反向链接较少的网站通常比链接更多的竞争对手获得更多的 AI 引用。

什么是？

探索其功能以及如何生成？

什么是人工智能搜索优化？

Perplexity 不断增长的市场份额使其成为人工智能搜索优化策略中越来越重要的平台，尤其对于那些面向技术娴熟、欣赏其语义信息检索方法的受众的组织而言更是如此。

ChatGPT 最青睐维基百科（130 万次引用），其次是 G2（19.6 万次）、福布斯（18.1 万次）和亚马逊（13.3 万次）。这表明它更倾向于使用具有结构化数据的成熟来源。

Profound、BrightEdge 和 Semrush 等公司正在开发专门的工具来跟踪人工智能搜索可见性。这些工具可以监控引用频率、相对于竞争对手的引用份额，并分析人工智能系统如何描述您的品牌和内容。

反向链接较少的网站通常会比链接更多的竞争对手获得更多的人工智能引用。

这一发现从根本上挑战了沿用二十年的SEO原则，即链接建设是提升搜索可见度的主要驱动力。

这一发现与Path Interactive的研究结果相符，该研究表明，人工智能系统在确定特定查询的相关性和权威性时，会对URL进行语义分析。

人工智能搜索优化（AI SEO）是指优化数字内容，以提高其在ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity和Microsoft Copilot等人工智能驱动的搜索系统中的可见性和引用频率。它结合了传统SEO的要素以及人工智能系统处理和呈现信息方式所特有的新技术。

对人工智能搜索结果中引用的1.77亿个来源的分析揭示了内容偏好的清晰模式：

人工智能搜索优化与传统SEO有何不同？

这项新的技术标准——类似于但专门针对人工智能爬虫——允许网站所有者以大型语言模型易于解析的方式构建信息。

对于人工智能搜索而言，构建结构良好的文件应被视为一项必要的技术SEO要素。

反向链接概况平均引用次数拥有1-9个反向链接的网站：2,160次引用（平均）拥有10个以上反向链接的网站：681次引用（平均）

监控人工智能系统如何响应与您的品牌、产品和行业相关的查询。与传统搜索不同，人工智能搜索的可见性变化迅速，因此定期监控至关重要。Profound的AI可见性追踪器和BrightEdge的AI洞察等工具可以自动执行此过程。

与可能需要数月才能见效的传统SEO不同，人工智能搜索优化可以在几天内提升可见性。研究表明，与传统搜索引擎相比，人工智能系统具有很强的近期偏好，并且能够更快地整合新内容。

这种弱相关性表明，人工智能搜索通过与访客受欢迎程度完全无关的指标来评估内容质量。

搜索格局正在发生根本性的变化。

人工智能搜索引擎的兴起正在改变用户查找信息的方式，也随之改变了SEO专业人士制定优化策略的方式。

一项关键的技术发现：人工智能爬虫无法与JavaScript交互。这意味着严重依赖JavaScript进行内容渲染的网站需要采用服务器端渲染或静态生成，才能被人工智能爬虫正确解析。

这种近因效应既给SEO专业人士带来了挑战，也带来了机遇。一方面，这意味着内容可能很快过时；另一方面，也意味着新内容可以迅速获得曝光——这与传统的SEO形成了鲜明对比，传统SEO的排名提升往往需要数月时间。

未被Bing收录？ → 您永远不会出现在 ChatGPT 上

正如 Profound 的研究指出，这种关系转变还体现在 AI 平台之间观察到的差异化引用模式上。用户与 AI 界面的互动会直接影响内容的可见性，而传统的 SEO 指标无法预测或衡量这种影响。

如需全面分析这些趋势，请参阅这份关于 AI 搜索未来的深度报告。

哪些工具可以帮助我跟踪 AI 搜索的表现？

比较不同平台的搜索结果，数据显示重叠部分极少：

比较列表文章在 AI 引用中占据主导地位，占所有引用的近三分之一。这直接挑战了传统的 SEO 理念，即偏爱长篇深度内容。对于 AI 搜索而言，结构良好的比较内容似乎更有价值。

| 内容类型 | 引用 |占比 % |
|-------------------------|---------------|----------|
| 列表类文章 | 57,591,022 | 32.5% |
| 博客/观点 | 17,565,744 | 9.91% |
| 商业/商店 | 8,376,007 | 4.73% |
| 主页 | 6,637,322 | 3.75% |
| 社区/论坛 | 5,950,684 | 3.36% |
| 文档/维基 | 4,835,532 | 2.73% |
| 新闻 | 3,723,397 | 2.1% |
| 视频内容 | 1,680,158 | 0.95% |
| 搜索页面 | 1,100,989 | 0.62% |

对于愿意适应的SEO专业人士来说，人工智能搜索提供了一个前所未有的机会，可以建立新的最佳实践并创造巨大的价值。通过了解人工智能的引用模式、实施技术优化并创建有利于人工智能的内容，具有前瞻性的SEO团队可以在这个快速发展的领域中占据主导地位。

追踪人工智能搜索的特定指标：

这种极少的重叠证实，仅仅针对传统搜索引擎进行优化并不能保证在人工智能搜索结果中获得可见性。

当ChatGPT比较URL时，它会选择它最有把握包含答案的URL。描述性强、包含关键词的URL别名明显优于通用或随机字符串。

在特定情况下，用户生成的内容和社交媒体可以在人工智能搜索结果中发挥重要作用。对于技术性强、快速发展的主题（例如云GPU提供商），人工智能搜索引擎表现出明显的倾向，会引用Reddit帖子和其他社区内容。

比较列表文章在人工智能引用中占据主导地位，占所有平台引用的32.5%。

其他表现优异的内容形式包括观点博客（9.91%）和全面的产品/服务描述（4.73%）。

传统SEO侧重于提升网站在搜索引擎结果页面（SERP）中的排名，而AI搜索优化则侧重于让你的内容在AI生成的答案中被引用。二者的主要区别在于排名信号的重要性不同（反向链接的重要性降低）、内容格式偏好（列表文章表现更佳）以及用户与AI之间的直接关系，而非用户与网站之间的关系。

在2025年布莱顿SEO大会上，Profound的AI搜索策略师Josh Blyskal公布了他们对ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity和Microsoft Copilot等平台上超过4100万条AI搜索结果的分析结果。

数据清晰地表明：人工智能搜索不仅正在巩固其地位，而且与传统搜索有着本质区别——这既给搜索引擎优化 (SEO) 专业人士带来了挑战，也带来了机遇。

不同的人工智能搜索引擎对域名类型表现出不同的偏好：

我们研究最重要的发现之一是用户、内容和搜索引擎之间关系的根本性转变。在传统搜索中，用户直接与网站互动。而在人工智能搜索中，人工智能既是连接者又是仲裁者——它拥有与用户的直接关系。

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