AEO与传统SEO的差异解析：优化策略对比与核心区别

数字可见性演变：AI引擎优化 (AEO) 与传统搜索引擎优化 (SEO) 的比较分析

1. 执行摘要

传统搜索引擎优化 (SEO) 历来是数字可见性的基石，主要侧重于优化网页以在自然搜索结果中获得高排名并为网站带来直接流量。这种方法历来依赖于关键词相关性、技术健全性和在线权威的建立。相比之下，AI 引擎优化 (AEO) 是一种更近期且快速发展的策略，其驱动力是人工智能 (AI) 的广泛采用、语音搜索的兴起以及对话式界面的日益普及。AEO 的核心目标是将内容定位为 AI 驱动平台、特色摘要和知识图谱中用户查询的直接、简洁答案，这通常会导致“零点击”交互，即用户无需导航到网站即可获得即时答案 。

这两种策略之间的一个根本区别在于它们的主要目标：SEO 优先考虑驱动网站点击，通常利用长篇内容提供全面信息，而 AEO 则强调即时答案交付，并偏爱结构化、易于扫描的内容片段 。至关重要的是，AEO 并非 SEO 的替代品；相反，它是一个重要的补充。传统 SEO 实践的坚实基础通常会显著增强网站的发现性和权威性，从而提高其在 AEO 框架内的表现 。当代搜索格局的特点是用户行为向对话式和直接答案查询的重大转变。这种演变要求企业采用混合的、集成的数字策略。这种方法对于维持和扩大在线可见性至关重要，确保内容能够有效地触达传统搜索引擎和新兴的 AI 驱动平台上的用户 。

2. 搜索引擎优化 (SEO) 简介

搜索引擎优化 (SEO) 被定义为一种传统方法，用于提高网站在搜索结果中的可见性。其主要目标是使企业在用户搜索相关主题时出现在搜索引擎结果页面 (SERP) 的顶端 。几十年来，SEO 一直是基础的数字营销策略，在吸引自然流量到网站方面发挥着重要作用。历史上，传统 SEO 涉及对单个网页进行细致优化以实现最大可见性，其核心技术围绕着战略性关键词研究和反向链接的培养 。

SEO 的核心原则和目标是明确的。长期以来的目标是提升网页在传统搜索引擎（如 Google 和 Bing）上的排名，从而驱动自然网站流量。这反过来又旨在为企业带来潜在客户和转化 。SEO 的一个关键组成部分涉及关键词的精确研究和战略性整合——用户输入以查找相关信息的特定术语。这确保了数字内容能够被积极寻找它的人发现。此外，用户体验 (UX) 构成了一个基本原则，显著影响 Google 等搜索引擎对网站的排名。积极的用户体验，表现为用户在网站上停留时间延长（称为“停留时间”），向搜索算法表明该页面既相关又有价值。

传统 SEO 的关键方法包括几种不同的实践。关键词研究和整合涉及为营销活动确定最合适的术语，通常强调“长尾关键词”。这些是包含三个或更多词的短语，例如“宾夕法尼亚州哈里斯堡的水管工”，这通常表示更具体的用户意图。BuzzSumo 或 Keyword Tool 等工具通常用于此过程。关键词必须自然地整合到内容中，严格避免“关键词堆砌”，这种做法可能会对搜索排名产生负面影响。

页面优化是另一个关键领域。这包括优化标题标签，这是用户在搜索结果中首先看到的元素。将最重要的关键词整合到标题标签的开头对于建立即时相关性至关重要。同样，优化元描述（出现在标题标签下方 150-160 个字符的简洁描述）可以快速预览页面内容，帮助用户在点击前评估其相关性。发布有价值的内容至关重要；创建多样化、高质量和行业相关的内容——例如博客、视频、信息图表、电子书和指南——可以吸引真正的兴趣，增加停留时间，并有助于将企业建立为该领域的权威。图像标记，通过使用“alt 标签”描述图像，为搜索引擎提供上下文，帮助正确索引，并确保在图像无法加载时用户可以访问。

虽然并非所有传统 SEO 讨论都详尽地描述了这一点，但链接建设实践（涉及从信誉良好的网站获取反向链接）是传统 SEO 的核心组成部分。这显著有助于域名的权威性和可信度。最后，技术 SEO 包括优化页面速度，因为 83% 的用户期望网站在三秒或更短时间内加载，以及设计简单、有组织的导航，并使用宽泛的类别标题以增强整体用户体验。

传统 SEO 对关键词研究和整合的关注旨在实现“相关搜索结果”。然而，AEO 对“用户意图”和“上下文理解”的强调表明搜索引擎对相关性的解释发生了重大演变。用户查询背后的深层含义和目的变得至关重要，超越了简单的关键词匹配，转向更复杂的语义理解。这意味着相关性不再仅仅是关键词密度或精确匹配，而是深入理解和满足用户的潜在目标。因此，SEO 从业者必须主动从纯粹的关键词驱动思维转变为意图驱动思维，即使在传统 SEO 实践中，也要保持和提高效率。这种演变预示了定义 AEO 的直接意图焦点，并突出了有效优化方面的持续改进。

此外，传统 SEO 实践，例如提高页面速度、确保清晰导航和发布有价值的内容，被明确描述为增强“用户体验”和增加“停留时间”。同时，值得注意的是，用户体验将是 2025 年排名的主要因素，并且对于已经实践 SEO 的网站，AEO 性能通常更优，因为它们本质上“可被搜索和答案引擎爬虫发现”并且“正在生成相关内容”。这表明了一个关键的潜在关系：传统 SEO 所奠定的细致的、以用户为中心的基础工作——例如快速加载时间、逻辑站点结构和高质量内容——无意中为 AI 爬虫和算法高效理解、处理和提取信息创造了最佳环境。这项基础工作使向 AEO 的过渡和成功变得更加顺畅。因此，传统 SEO 不仅仅是历史先驱；它是有效 AEO 的关键先决条件和持续支持系统。忽视基本的 SEO 最佳实践将严重阻碍网站在 AI 驱动的搜索格局中的表现，这强调了基础数字卫生比以往任何时候都更加重要。

3. AI 引擎优化 (AEO) 简介

AI 引擎优化 (AEO) 的根本定义是利用人工智能，特别是机器学习，来优化数字内容，以提高其在不断发展的搜索生态系统中的相关性和可见性。它的出现直接回应了 AI 采用的快速增长、语音搜索的日益普及以及 Microsoft Copilot、Siri、ChatGPT、Bard、Perplexity AI 和 Google 的 AI Overviews 等 AI 驱动工具和助手的激增。AEO 专门针对这些 AI 驱动的搜索体验量身定制，其核心目标是为用户查询提供直接、简洁且高度相关的答案，超越传统的基于链接的结果。

AEO 的核心原则和目标与传统 SEO 显著不同。与 SEO 侧重于驱动网站流量不同，AEO 的主要目标是为 AI 驱动的搜索引擎用户提供直接而精确的答案。这涉及优化内容以在特色摘要、Google AI 概述、知识图谱和语音搜索答案中突出显示。AEO 有意不旨在为每个查询都将用户引导到网站，而是提供即时、明确的答案。AEO 将理解查询背后的潜在用户意图并提供精确满足其当时特定需求的内容放在首位。AI SEO 本质上是数据驱动的，能够在几秒钟内处理数百万个数据点，以发现复杂的模式、预测新兴趋势，并以人类分析师无法达到的规模自动化耗时的优化任务。AI 工具旨在不断从新数据和用户交互中学习和适应。这确保了 AEO 策略随着搜索引擎对用户意图和内容交付的理解不断发展而保持有效和面向未来。通过持续提供快速、直接和准确的答案，AEO 有助于建立品牌的信誉和权威，即使在用户直接获得答案而无需访问网站的“零点击”场景中也是如此。

支持 AEO 的底层技术是其功能的核心。机器学习 (ML) 是 AEO 的核心，它使搜索引擎能够处理大量数据，识别复杂的模式，并预测用户正在寻找什么，即使是模糊或不完整的查询。ML 算法分析用户行为模式以优化网站结构和内容交付，通过个性化改进内容，并识别内容空白。自然语言处理 (NLP) 是另一项关键技术。搜索引擎，特别是那些由 AI 驱动的搜索引擎，严重依赖 NLP 来解释用户查询和内容。NLP 使它们能够超越简单的关键词匹配，专注于用户查询的更广泛上下文和潜在意图。它对于理解语义搜索关系和优化自然、对话式语言的内容至关重要，这对于语音搜索尤其重要。最后，预测分析工具（通常由 ML 提供支持，例如 Google Trends、HubSpot、Tableau）通过分析随时间变化的搜索数据来识别新兴趋势和用户兴趣。这种主动方法指导内容创建，确保主题与受众正在积极搜索的内容保持一致，并允许在竞争对手识别出这些变化之前进行战略调整。

AEO 明确指出它“不旨在将用户引导到网站”，而是“通过向用户提供快速直接的答案来建立信任和权威”，这是一个重要的观点。此外，“知识面板引用”被列为 AEO 的一个关键指标，AEO 的工作方式是“为 AI 模型的数据集做出贡献”，最终目标是让品牌成为 AI 建议的“下一个最有可能的词”。这些思想的进展表明，AEO 的价值远远超出了直接的网站流量或即时参与。它旨在将品牌建立为 AI 知识库中值得信赖的权威来源，从而带来一种微妙而强大的品牌认知和可信度形式，即使用户从未直接点击进入网站。这代表了数字领域品牌资产建立方式的根本转变。因此，企业必须重新定义成功指标，超越传统的网站流量，以涵盖品牌提及、直接答案可见性以及对品牌认知和最终转化的间接影响。这需要将预算分配和重点从纯粹的流量驱动型营销活动战略性地转移到那些优先考虑“答案可见性”和在 AI 生态系统中建立长期品牌权威的营销活动。

AEO 强调内容“经过优化，成为 AI 选择的最相关和最权威的答案”，并通过“专注于专业知识的内容策略”需要“精确性和深度”并使用“清晰、简洁的语言”回答“每页一个特定问题”来强化，这表明专业知识的识别和传播方式发生了深刻转变。AI 通过其理解上下文和意图以及在数据中发现模式 的高级能力，正在积极寻找和推广经过证实的专业知识和事实准确性，而不仅仅是受欢迎程度或关键词密度。它能够从肤浅或关键词堆砌的内容中辨别出真正的知识。这意味着内容创作者必须优先考虑真正的专业知识、事实准确性和写作清晰度，而不是操纵性的 SEO 策略。这种战略转变有可能拉平竞争环境，使那些可能没有传统上主导广泛 SERP 的高度权威的利基内容，通过被 AI 选为直接答案而获得显著可见性。它鼓励回归内容质量和权威信息的基本原则。

4. 主要区别：AEO 与传统 SEO

尽管搜索引擎优化 (SEO) 和 AI 引擎优化 (AEO) 都具有提高在线可见性的总体目标，但它们在基本目标、优化方法、首选内容格式、目标搜索行为和用户意图焦点方面存在显著差异。

目标和目的：

传统 SEO 的主要目标是提升网页在 Google 和 Bing 等传统搜索引擎上的排名，从而驱动自然网站流量，最终旨在为企业带来潜在客户和转化。它最适合广泛的、基于研究的查询，用户正在比较多个选项或寻求全面信息。相比之下，AEO 专注于为 AI 驱动的搜索引擎用户提供直接而精确的答案。其目标是优化内容以在特色摘要、Google AI 概述、知识图谱和语音搜索答案中出现，这些提供即时摘要，无需用户点击进入网站。AEO 最适合直接的、基于问题的查询，用户寻求快速、即时答案，旨在通过直接响应建立信任和权威。

优化方法：

传统 SEO 依赖既定技术来提高搜索排名和在线可见性。这包括战略性关键词研究和放置以与用户查询对齐，反向链接和链接建设以增强域名权威，元数据优化以吸引相关流量，以及页面加载速度快和移动友好性等一般用户体验 (UX) 增强。AEO 在结合了许多 SEO 优化策略的同时，集成了专门为 AI 引擎量身定制的独特技术。这包括为 AI 语言模型和自然语言处理优化内容，构建内容以预先呈现答案，专注于为用户提供直接价值而不仅仅是匹配关键词，通过清晰简洁的内容建立权威，以及广泛集成结构化数据（Schema Markup）以促进答案引擎的内容索引和理解。

内容格式：

传统 SEO 通常侧重于长篇内容格式，包括博客、文章和网络研讨会。这些格式允许广泛的关键词整合、详细的解释和主题的全面覆盖。相反，AEO 偏爱 AI 语言模型可以轻松总结和提取的简洁内容片段。这包括常见问题 (FAQ)、特色摘要（显示在搜索结果顶部的短摘录）、“人们也问” (PAA) 部分和 Schema Markups（结构化数据）。AEO 强调创建简短、引人注目的标题和可扫描的元素，如列表和表格。内容应清晰、简洁、结构良好，并专门优化以在 40-50 个词的范围内回答问题，以用于特色摘要。

目标搜索行为：

传统 SEO 非常适合由广泛受众进行的以关键词为中心、基于文本的搜索，这些受众寻求详细信息并打算在网站上进一步探索。然而，AEO 适应不断变化的搜索行为，从传统的基于文本的搜索转向语音搜索和更具对话性的查询。它通过提供直接和简洁的答案来迎合现代基于上下文的搜索，并受到使用移动设备、语音助手（如 Alexa、Siri 和 Google Home）或 AI 驱动的聊天机器人的用户的青睐。

用户意图焦点：

传统 SEO 旨在主要通过关键词研究和页面优化，使内容与各种用户意图（信息性、导航性、交易性、商业调查）保持一致，引导用户探索网站以获取答案。AEO 优先理解用户意图以提供即时、直接的答案，特别是对于基于问题的查询。它侧重于查询背后的精确“目的或目标”，以直接在搜索界面上提供最相关和最即时的答案。

下表提供了 AEO 和传统 SEO 在关键方面的比较分析：

一个重要的观察是，“超过 65% 的 Google 查询现在以零点击搜索结束”，并且 AEO 的基本目标不是将用户引导到网站。此外，预计“到 2026 年，由于 AI 驱动的搜索，传统搜索量将减少 25%”。虽然这表明直接网站流量下降，但重要的是要注意，像 NerdWallet 这样的公司尽管网站流量减少，但收入却有所增长，这表明用户“购物方式不同，而不是减少”。这种思想的进展突显了深刻的经济转变。如果用户无需点击即可获得答案，那么传统的基于流量的收入模式，例如依赖广告展示或网站访问的直接转化，将面临根本性挑战。然而，NerdWallet 的例子表明，品牌权威和直接答案可见性——AEO 的核心目标——仍然可以带来转化，尽管是通过间接途径，例如品牌认知度提高导致后来的直接品牌搜索，或信任影响线下购买。因此，企业必须紧急重新评估其在线营销投资回报率和归因模型。成功指标需要超越简单的网站流量，以涵盖品牌提及、直接答案可见性以及对品牌认知和最终转化的间接影响。这需要将预算分配和重点从纯粹的流量生成战略性地转移到“答案可见性”和在 AI 驱动的搜索生态系统中建立品牌权威。

另一个关键的观察是，传统 SEO 强调创建“有价值的内容”和遵守页面速度和逻辑导航等“技术因素”。相反，AEO 要求内容“精确和深入”，并主要依赖“结构化数据 (Schema Markup)”。这里的关键理解是共生关系：为了 AEO 的成功，高质量、权威和专业驱动的内容本身是不够的；它必须在技术上进行结构化，以便 AI 可以轻松解析、理解和总结。反之，在质量差或不相关的内容上完美实现的 Schema Markup 将不会产生任何结果。这两个元素密不可分，形成了最佳 AEO 性能的必要协同作用。这需要内容创建团队和技术 SEO 专家之间前所未有的协作。内容创建者必须对 AI 解析和总结的技术要求有基本的了解，而技术 SEO 必须加深对创建真正权威和以答案为中心的内容的细微差别的理解。这将需要跨职能培训、集成工作流程和统一的战略愿景，以确保内容对人类和机器都具有价值。

5. 协同作用、重叠和互补作用

尽管 SEO 和 AEO 在其主要目标上有所不同，但它们并非相互排斥；相反，它们表现出显著的协同作用、重叠和互补作用，这对于全面的在线可见性越来越重要。

对于已经建立了强大传统 SEO 实践的网站，AEO 性能明显增强。这种相关性存在的原因是，有效的 SEO 确保网站可被传统搜索引擎和 AI 答案引擎发现和抓取。此外，具有强大 SEO 基础的网站通常已经生成了相关的高质量内容，培养了权威的反向链接配置文件，并声明了必要的本地列表和社交媒体资料——所有这些因素都有助于 AI 信任和利用内容。强大的 SEO 基础至关重要，因为 Google AI 生成的概述中引用的来源有很大一部分 (46%) 直接来自前 10 名自然搜索结果，这突显了传统排名对于 AI 可见性的持久重要性。这创建了一个强大的、自我强化的反馈循环，其中每种策略都不断强化并受益于另一种策略。组织不应将 SEO 和 AEO 视为独立的、相互竞争的孤岛，而应战略性地将它们概念化为单一、集成数字可见性策略的相互关联的阶段或层。投资优化一个方面自然会放大另一个方面的有效性，从而带来数字营销工作的复合回报。

综合策略对于全面的在线可见性的必要性不容小觑。AEO 和 SEO 是互补的方法，当它们集成时，可以最大限度地提高在线可见性。企业必须结合这两种方法，才能有效地触达不断变化的搜索旅程中的受众。仅仅依靠传统 SEO 已不再足够，因为 AI 和语音搜索正在从根本上改变人们寻求和消费信息的方式。通过同时优化两者，内容可以出现在更广泛的平台中，包括传统搜索引擎、AI 驱动的搜索引擎、社交媒体搜索引擎和语音搜索助手，从而确保全面的数字存在。这种全面的观点表明，数字可见性的竞争格局不再局限于 Google SERP。品牌必须战略性地考虑它们在碎片化的数字生态系统中的存在和“可回答性”，该生态系统现在明确包括语音助手、AI 聊天机器人，甚至社交媒体搜索，以及传统的网络搜索。这意味着数字营销人员必须将其战略范围扩展到传统搜索引擎之外，发展成为全面的“数字可见性战略家”。这需要更全面的内容分发和优化策略，仔细考虑内容如何在目标受众互动的各个相关平台和界面中被消费、检索和回答。

组合方法还可以带来增强的用户体验。SEO 和 AEO 最终都旨在提高企业的在线可见性和参与度。AEO 通过提供直接和即时的答案，本质上促进了卓越的用户体验。这与传统 SEO 越来越强调用户体验作为主要排名因素完美契合，其中快速加载速度和清晰内容结构等元素至关重要。组合方法允许采用多层内容策略，为用户提供多样化的参与路径，无论他们是喜欢点击以进行详细探索还是接收即时、简洁的答案。

6. 衡量成功：指标和分析框架

在不断发展的搜索格局中衡量数字营销工作的成功和绩效，需要针对传统 SEO 和 AEO 采用不同的指标和分析框架。

传统 SEO 指标：

传统 SEO 的总体目标是直接驱动网站流量。成功主要通过关键词排名来量化，这表示网站在特定搜索词中的位置，以及自然点击，这表示从搜索结果点击到网站的用户数量。广泛认可和成熟的 SEO 绩效跟踪工具包括 Google Search Console、Ahrefs 和 Semrush 10。其他提供用户参与度和内容相关性洞察的相关指标包括停留时间（用户在网站上停留的时间）、跳出率（单页访问的百分比）和每次访问的页面浏览量。

AEO 特定指标：

AEO 的主要目标是提高答案可见性并为用户查询提供直接、即时的答案。AEO 的关键指标包括：

• 特色摘要： 跟踪在 Google 搜索结果顶部出现的这些突出答案框中的出现情况。这些可以通过 Google Search Console 的“搜索外观”下进行监控。特色摘要非常有价值，当它们出现时，估计能捕获 8.6% 的点击量。
• 零点击可见性/参与度： 这指的是用户直接在搜索结果页面上获得答案而无需点击链接访问网站的情况。这是一个显著的趋势，据报道，目前超过 65% 的 Google 查询以零点击搜索结束。
• 知识面板引用： 监控品牌在 Google 知识面板中的提及情况，知识面板提供有关实体的简洁信息。
• 语音搜索触发器： 跟踪语音助手（例如 Alexa、Siri、Google Home）何时使用内容，这通常需要专门的工具进行准确监控。
• AI 摘要提及/引用： 量化品牌内容在 Perplexity AI 和 Bing Copilot 等平台中 AI 生成的答案层中被引用、引述或浮现的频率。
• 印象激增但点击量未相应增加： 这可能表明内容成功地出现在摘要或答案框中，提供了直接答案而无需点击。

AEO 绩效跟踪的挑战和新兴解决方案：

AEO 的一个重大挑战是目前缺乏专门用于跟踪其独特指标的全面免费和付费工具。现有平台可能会将 AI 概述数据与其他搜索数据结合，而没有细粒度过滤支持，或者它们可能主要关注关键词而不是 AEO 核心的对话式问题。此外，AEO 需要针对越来越多的不同 AI 引擎及其底层模型（例如 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity AI、Meta AI、Microsoft Copilot）进行优化。每个引擎都有其独特的特性，这使得跨所有平台进行统一和一致的跟踪成为一项复杂的任务。

然而，新兴解决方案正在开始解决这些挑战。OmniSEO™ 是一个付费平台，专门跟踪各种 AI 聊天机器人、AI 引擎和 AI 驱动体验中的可见性和竞争对手可见性。Writesonic AI 流量分析工具专为 AEO 构建，旨在跟踪品牌内容在 AI 概述、Bing AI 和 Perplexity 等平台中 AI 生成的答案层中被引用、引述或浮现的频率，提供答案级别可见性的集中视图。一种免费但劳动密集型的替代方法是手动在各种答案引擎中搜索对话短语，并在电子表格中细致地记录引用和提及。对于现有分析平台中的更高级跟踪，在 Google Analytics 4 (GA4) 中为“引荐流量”和“答案引擎流量”设置自定义渠道组，利用正则表达式，可以帮助准确提取和分析 AEO 特定流量。

下表总结了 AEO 与传统 SEO 的关键指标和跟踪：

表 2：AEO 与传统 SEO 的关键指标和跟踪

“超过 65% 的 Google 查询现在以零点击搜索结束”，加上 AEO 明确的目标是不驱动网站点击，以及“印象数更高而排名没有提升”可能是 AEO 信号的事实，揭示了一个显著且日益增长的归因问题。如果用户直接在搜索界面上获得答案而不点击，那么量化该可见性的价值及其对业务目标的贡献就变得具有挑战性。传统分析本质上是针对跟踪点击和站内用户行为的。所产生的价值从直接流量转向品牌知名度、权威和间接影响，这些本质上更难量化。因此，营销团队必须开发新的、更复杂的归因模型，能够解释源自 AI 驱动答案的“暗流量”或“辅助转化”。这可能涉及创新方法，例如调查用户发现路径、分析直接品牌搜索的增加，或将 AEO 可见性与整体品牌情绪甚至线下转化相关联。它还需要内部报告框架和利益相关者教育的根本转变，以适应数字营销成功不断变化的定义。

此外，生成式引擎优化 (GEO) 的引入，其目标是内容在“生成的 AI 响应中被重用、改写或引用”而无需明确引用，将“零点击”概念推向了更深层次，从“答案提取”（AEO）转向“思想影响”。GEO 跟踪方法，例如监控“AI 响应中重复的短语”和识别“未链接的提及”，预示着未来数字营销的成功不仅在于被看到或被引用，还在于品牌的独特思想、框架或见解被嵌入到 AI 的底层知识库中，即使没有直接链接回源，也能微妙地影响其响应。这代表了一种更高层次的思想领导力和品牌影响力。这意味着最先进的数字策略将越来越侧重于成为 AI 模型的真实知识和知识产权的基础来源。这需要重新强调生产真正原创、权威和语义丰富的内容，将内容营销的边界推向知识工程和智力影响的领域，而不仅仅是直接流量生成。

7. 对企业的实际影响和战略调整

AEO 融入数字战略带来了重大的实际影响，并要求企业和内容创作者进行实质性的战略调整，这由搜索的不断演变所驱动。

人们搜索信息的基本方式正在发生深刻的转变。用户现在有多种选择来研究、发现品牌和购买产品，这超出了传统搜索引擎的范围，包括 AI 平台和助手。这需要一种全面的“无处不在的搜索优化”方法，确保内容在此多样化和碎片化的数字环境中可访问且相关。经验数据突显了这一转变：每周有超过 4 亿人使用 OpenAI 产品；Bing 的移动应用程序下载量在 AI 集成后翻了两番；45% 的千禧一代现在使用社交媒体进行搜索；预计到 2026 年，25% 的自然流量将转向 AI 聊天机器人。这种转变已经影响了传统网站，像 Stack Overflow 这样的平台在 ChatGPT 推出后访问量下降了 14-18%。然而，这并非普遍下降；一些公司，如 NerdWallet，尽管网站流量下降了 20%，但收入却有所增长（2024 年增长超过 35%），这表明用户正在以不同的方式参与和购物，而不是减少。

现在主动调整数字策略以纳入 AEO 的企业可以比后知后觉者获得显著的先发优势，将自己定位为不断发展的搜索范式中的领导者。AEO 积极促进品牌在众多在线渠道（包括社交媒体、传统搜索和 AI 驱动的界面）中的可见性增长。这种扩展的可见性直接支持整体业务增长，无论是通过增加潜在客户还是增强收入生成。AEO 的核心机制涉及为 AI 模型的基础数据集做出贡献，这在概念上类似于传统 SEO 为搜索引擎索引做贡献的方式。战略目标是让品牌内容成为 AI 在用户提出相关问题时建议的“下一个最有可能的词”或信息。这种贡献可以通过多种途径实现，包括本地列表（确保 Google Business Profile 等平台上的全面准确信息）、第三方网站（在信誉良好的外部平台上保持一致的品牌名称、一般位置、积极评价、排名和认可的强大存在）以及品牌自己的网站（提供有关业务的清晰结构化信息，包括名称、地址、客户评价以及任何奖项或认可）。

尽管 AEO 具有优势，但它也带来了一些挑战。一个主要障碍是目前缺乏专门的、全面的跟踪工具。与受益于强大免费和付费分析平台的 SEO 不同，AEO 数据通常是碎片化的，与其他搜索数据结合在一起，或者侧重于关键词而不是对话式查询，这使得准确的绩效衡量变得困难。营销团队经常在获得 AEO 计划的内部支持和预算方面遇到阻力。这主要是因为 AEO 被视为一项额外投资，而不是现有 SEO 工作的直接替代，需要重新分配或增加营销资金。此外，AEO 需要针对越来越多的不同 AI 引擎及其独特模型（例如 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity AI、Meta AI、Microsoft Copilot）进行优化。与传统 SEO 通常主要关注 Google 不同，每个 AI 引擎都有其自身的细微差别，需要特定的内容定制和理解。

“获得内部支持”是 AEO 采用的主要挑战，指出 AEO 是一项“额外投资”而不是 SEO 的替代品，建议的解决方案是“有效沟通”并提供将 AEO 的必要性与实际业务影响联系起来的数据，这突出表明 AEO 实施的最大障碍可能不是技术专业知识，而是组织惯性和领导层缺乏理解。如果关键决策者或其他部门未能充分理解不断变化的搜索格局和 AEO 的战略重要性，那么必要的资源和跨职能协作将无法分配，从而严重阻碍适应。因此，数字营销领导者必须转变为 AEO 的内部倡导者。这需要将技术细微差别和新兴趋势转化为清晰、引人注目的商业案例（例如，收入保护、品牌权威增强、竞争优势）。它需要强大的数据叙事、组织内部积极的变革管理以及对利益相关者的持续教育，以确保 AEO 战略成功所需的资源和协调。

“SEO 专业人员需要提升技能以优先考虑内容的特异性”以及“通用建议已不再足够；内容需要具有权威性并提供独特价值”的说法表明，传统的 SEO 技能集虽然提供了基础理解，但已不足以满足 AEO 的要求。营销人员现在必须在自然语言处理 (NLP)、对话设计、高级结构化数据实施以及理解各种 AI 模型的独特特性和优化要求等领域获得新能力。这代表了该行业持续加速的学习曲线。因此，组织必须积极投资于提升现有营销团队的技能，以满足 AI 驱动优化的需求。这可能包括结构化培训计划、培养持续学习的文化、战略性地招聘具有专业 AI 专长的新人才，或利用外部顾问来弥补知识差距。搜索领域技术变革的快速步伐表明，对持续专业发展的承诺不再是可选项，而是保持竞争优势的关键战略要务。

建议的实施步骤包括：

1. 设定目标和 KPI： 为 AEO 成功设定清晰、可实现且适度的目标（例如，针对一组相关问题争取 1-2 次提及）。确定可访问的指标，例如引用、提及和引荐流量。鉴于 AEO 的相对新颖性和报告限制，考虑设定较短、重点突出的初始目标（例如，三个月或季度），以获得早期洞察。
2. 制定策略： 建立一个基于深入研究的初始 AEO 策略。这包括对现有 SEO 绩效进行审计以识别优势和劣势，研究与目标受众相关的对话式问题和用户意图模式，了解目标市场对不同 AI 引擎的偏好，以及分析竞争对手在 AI 驱动搜索中的可见性（OmniSEO 等工具可以自动化此过程）。根据收集到的数据优先分配时间和资源（例如，关注 Meta AI 可见性、解决关键 SEO 问题或特定的 AEO 优化）。此外，通过为“引荐流量”和“答案引擎流量”创建自定义渠道组，并利用正则表达式准确提取 AEO 特定流量，在您的网站分析平台（例如 Google Analytics 4）中设置 AEO 跟踪。
3. 优化站内： 实施有效的站内优化以增强 AI 理解和可回答性。这包括通过允许搜索和答案引擎轻松抓取和索引您的网站来确保可发现性，创建和维护 XML 站点地图，以及构建强大的内部链接结构（例如，每个 URL 3-5 个内部反向链接）。内容质量和结构至关重要；通过使用清晰的标题、简洁的列表、短段落和相关视觉效果来改善用户体验。通过具体的说明、引人入胜的轶事或直接引用来增强内容，以增加权威性和独特价值。使用内部数据、调查或第三方研究生成原创研究或报告，以建立专业知识。生成适当的 Schema Markup（例如，Recipe、FAQ、Article schema）以提供 AI 的结构化上下文。包含自定义多媒体（图形、视频、GIF）以丰富内容。专注于创建直接回答特定用户问题的内容，而不是广泛地针对关键词。确保内容不仅信息丰富，而且高度引人入胜、易于阅读，并格式化为快速答案，将信息分解为可扫描的片段。战略性地构建内容，在部分开头提供简洁的摘要，然后是详细的解释，并利用列表、表格和项目符号点来提高摘要可见性。选择可靠的 SEO 友好型网站构建器（例如 Dorik AI Website Builder），以确保快速加载时间、移动响应能力、干净的代码和内置 SEO 功能，以促进抓取和索引。创建专门的 FAQ 页面，以结构化格式回答常见的用户问题，并使用 Schema Markup 进行优化，以增加出现在 Google“人们也问”部分的机会。
4. 优化站外： 实施有效的站外策略，为 AI 模型建立权威和可见性。这包括通过社交媒体、电子邮件营销活动或付费广告推广权威内容（例如，原创研究）。与出版商进行外展，以在相关的高权威页面（例如，“最佳餐饮场所”汇编）上获得展示位置。开发行业相关工具（例如，计算器、生成器、问题解决器），以吸引自然链接和提及。声明并彻底优化本地列表（例如，Google Business Profile、Yelp、Apple Maps），并保持一致的名称、地址、电话号码 (NAP)、服务、产品和服务区域信息。声明并优化社交媒体资料，包含必要的业务信息，并在目标受众最常使用的平台上定期发布和互动。在信誉良好的评论网站（例如，Yelp、Angi's List、G2）上创建资料，并积极邀请客户发布评论（注意：某些平台，如 Google Business Profile，禁止激励评论）。
5. 评估绩效： 定期跟踪和分析 AEO 绩效，以确定持续改进的领域。手动在各种答案引擎中搜索对话短语，并细致地记录业务是否被引用或提及。考虑投资 OmniSEO 等平台进行自动化跟踪和竞争对手分析。分配专门时间记录和评估针对既定目标的绩效指标。如果结果停滞不前，分析竞争对手的策略，以获取有关其成功方法的见解（例如，独特内容、权威提及）。在获得引用或提及时，分析所做的具体优化以及内容与其他引用来源的比较情况，以确定进一步改进的领域。

8. 新兴趋势和搜索的未来

数字搜索格局正在经历一场动态变革，由几个关键的新兴趋势驱动，这些趋势将继续塑造 SEO 和 AEO 的演变。

一个突出的趋势是语音搜索的日益普及和移动优化的持续重要性。语音搜索是一种快速增长的现象，用户越来越依赖智能设备和手机进行基于语音的查询。绝大多数 (90%) 用户现在发现语音搜索比打字更容易。这些语音搜索查询通常是对话式的、更长，并且通常以完整问题的形式出现，这要求内容针对自然语言理解进行优化。此外，很大一部分 (76%) 语音搜索侧重于本地需求，经常包含“我附近”的查询。同时，移动优化仍然是一项关键任务。Google 已经采用移动优先索引，根据网站的移动版本对其进行排名，并且移动友好性的重要性预计到 2025 年将呈指数级增长。

AI 和机器学习对搜索算法影响的日益加深是另一个变革性趋势。搜索引擎正在积极且越来越多地使用 AI 和机器学习 (ML) 来更准确地理解用户意图，并提高搜索结果的相关性和质量。AI 将继续深刻影响 SEO，通过设定新标准，超越简单的关键词识别，理解查询的整个上下文。这将大大提高搜索结果的准确性和实用性。机器学习从根本上重新定义了数字内容的创建和优化方式，使企业能够保持相关性，适应不断变化的用户需求，并在其数字策略中保持以用户为中心。

内容质量和用户体验的至关重要性也是不可否认的。在不断发展的搜索格局中，内容质量将比以往任何时候都更重要。未来的算法将超越简单的关键词堆砌，评估文章的深度、可访问性和解决问题的能力。提供真正有价值和经过充分研究的内容的网站将获得更高的排名。用户体验 (UX) 将巩固其作为主要排名因素的地位。加载速度快、内容结构清晰且易于阅读（阅读难度低）的页面将在 SEO 中呈现积极趋势。AEO 明确要求内容精确和深入，要求创作者清晰简洁地回答特定问题。

对 2025 年及以后 SEO 和 AEO 演变的预测表明发生了重大转变。预计到 2026 年，AI 驱动的搜索将显著影响传统搜索量，预计将减少 25%（Gartner）。预计到 2025 年，SEO 和 AEO 之间的协同作用将变得无缝，这突显了企业掌握这两个方面以获得竞争优势的必要性。这意味着搜索的未来将涉及策略的组合，包括语音、基于文本甚至视觉搜索。答案引擎将主要用于快速和信息性搜索，而传统搜索引擎将继续提供探索性结果，通常包含各种媒体格式。主动采用 AEO 和 SEO 最佳实践的企业将在不断发展的数字格局中拥有明显的优势。

9. 结论

分析表明，AI 引擎优化 (AEO) 和传统搜索引擎优化 (SEO) 在当代数字营销格局中代表着截然不同但又根本互补的策略。虽然传统 SEO 长期以来一直专注于通过关键词排名和全面内容来驱动网站流量，但 AEO 作为对 AI 驱动搜索兴起的关键回应而出现，优先考虑直接提供简洁答案并在 AI 模型中建立品牌权威，通常在“零点击”场景中。

用户行为向对话式查询和直接答案的转变要求企业进行战略演变。仅仅依靠传统 SEO 已不再足够；相反，集成、混合的方法势在必行。SEO 的强大基础，以可发现、高质量和技术健全的内容为特征，是有效 AEO 的先决条件，使 AI 系统能够高效地处理和利用信息。反之，成功的 AEO 通过将品牌建立为直接答案的权威来源，可以间接增强整体品牌认知和信任，从而可能有利于传统 SEO 工作。

不断变化的指标反映了这种范式转变。虽然传统 SEO 通过点击和网站参与度来衡量成功，但 AEO 要求关注特色摘要出现、零点击可见性和 AI 生成响应中的直接引用等指标。这给归因和跟踪带来了挑战，需要新的分析框架和数字营销投资回报率的重新定义。搜索的未来将越来越重视的不仅仅是流量，还有影响力——品牌思想和内容嵌入 AI 模型的能力，即使没有明确引用。

为了驾驭这个不断变化的格局，企业必须积极适应。这包括：

• 战略整合： 制定统一的数字战略，将传统 SEO 实践与 AEO 技术无缝融合，认识到它们相互强化。
• 内容转型： 将内容创建转向双重目标：为传统搜索提供全面、有价值的长篇内容，以及为 AI 提取和对话式查询优化的简洁、结构化、以答案为中心的内容。
• 技术增强： 优先实施结构化数据 (Schema Markup) 并确保强大的技术 SEO（页面速度、移动友好性），以使内容易于 AI 算法消化。
• 不断发展的衡量： 采用新的指标和分析工具来跟踪 AEO 绩效，承认零点击可见性和品牌影响力超越直接网站流量的价值。
• 内部协调和技能提升： 对内部利益相关者进行 AEO 战略重要性的教育，并投资于营销团队的持续专业发展，以获取 AI 驱动优化方面的新能力。

搜索的未来是文本、语音和 AI 驱动交互的动态相互作用。积极拥抱这种集成方法，优先考虑人类用户体验和机器可读性的企业，将获得显著的竞争优势，确保它们在快速变化的数字生态系统中的持续可见性和相关性。