为什么企业通过谷歌搜索触达的访客越来越少——人工智能成了最方便的替罪羊
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在 Google 上更倾向于选择 Xpert.Digital。ⓘ发布日期：2026年11月4日 / 更新日期：2026年11月4日 – 作者： Konrad Wolfenstein
为什么企业通过谷歌搜索触达的访客越来越少——人工智能成了最方便的替罪羊——关于此主题的创意图片，人工智能：Xpert.Digital
自然流量正在下降：这才是背后的真正原因
人工智能、广告、新的排名：网站为何争夺曝光度
点击次数减少，竞争加剧：搜索正在发生怎样的变化
自然搜索带来的访客减少、广告竞争加剧以及信息获取方式的更新换代：对许多网站而言，其数字影响力的基础正在发生变化。但人工智能本身并不能解释这种下滑趋势。搜索结果的变化、排名下降以及越来越多直接在自身界面提供答案的平台，都会影响用户是否还会点击网站。来自美国和法国的数据表明，自然流量和付费流量的差距正在显著扩大，这也解释了为什么出版商尤其面临压力。与此同时，聊天机器人带来的流量目前仅占网站流量的一小部分，但它们仍然能够改变人们的信息搜索方式。因此，关键问题不仅在于企业究竟损失了多少访客，更在于未来用户的注意力将在哪里产生，以及如何从中创造经济价值。.
新搜索经济：为什么自然流量正在流失，而数字曝光成本却越来越高？
人工智能是最容易被当作替罪羊的——但真正的发行之战发生在各个平台上。
网站自然访问量的下降并非单一原因造成。人工智能正在改变我们搜索信息的方式，无需用户再次访问网站即可回答问题，并将注意力转移到封闭式用户界面上。与此同时，广告占据了更多空间，搜索引擎调整了排名算法，某些商业模式面临的压力也远超其他模式。将所有损失都归咎于人工智能的人，是将显而易见的技术变革误认为是经济因素造成的全部损失。.
尽管如此，这些数据仍然揭示出一个明显的转变。在分析的网站数据中，2026年8月美国网站的自然访问量比2024年8月下降了13.2%。在法国，这一降幅高达24.4%。同期，美国网站的付费搜索访问量增长了21%，法国增长了17.3%。自然覆盖范围正在缩小，而付费覆盖范围正在扩大。对于企业而言，这种相反的趋势比“目前有多少用户在使用聊天机器人”这个孤立的问题更具经济意义。.
然而，这些数据尚无法解释导致下降的具体因素。它们最初描述的是所研究样本内部的变化。因此，可靠的分析必须区分观察结果与解释，区分覆盖范围与价值创造，以及区分短期调整与结构性转变。.
核心观点是：即使网站点击量减少，数字需求的经济价值也未必会消失，而是会以不同的方式呈现。平台可以在自身产品/服务中占据更大的用户注意力份额，广告空间的重要性日益凸显，企业必须展开更加激烈的竞争，才能被视为相关的信息来源或供应商。.
游客数量下降并不一定意味着需求下降。
用户只有在经过多阶段决策过程的最后阶段才会访问网站。他们首先需要获取信息，然后选择搜索渠道，浏览搜索结果，最后决定是否值得点击查看更多内容。这些环节中的任何改变都可能导致网站访问量下降。.
因此，流量下降并不一定意味着用户对某个主题或产品的兴趣也相应降低。用户可能仍在搜索相同的信息，但他们或许已经在搜索结果页面或聊天机器人中找到了答案。同样，即使其他网站排名更高或广告占据了更大的注意力份额，需求也可能依然旺盛。.
对企业而言，这种区别至关重要。如果实际需求下降，则可能需要重新审视产品范围、定位或目标市场。另一方面，如果需求保持不变，只是获取渠道发生变化，那么问题更有可能出在产品可见性、渠道依赖性以及客户购买决策流程的设计上。.
观察到的趋势表明，需要同时考虑其中几个过程。自然访问量正在下降，付费访问量正在上升，而人工智能系统目前产生的直接重定向流量相对较少。这并非简单的替代模式，即每次失去的谷歌点击都会以 ChatGPT 的新点击形式重新出现。.
信息消费与网站访问之间的关系正在发生变化。因此，在进行经济评估时，仅仅考虑访问量已远远不够。关键在于这些访问量之前发挥了什么作用，以及这些作用是否已被其他网站取代。.
为什么平均值会掩盖实际的市场变化
约三分之二的受访网站自然流量下降。这表明流量下滑并非仅限于少数孤立案例。同时，相当一部分流量损失集中在少数几个受影响尤为严重的网站上。.
在美国，约40%的访问量损失都归因于仅占1%的网站。在法国，这1%的网站造成的访问量损失几乎占总损失的一半。因此，访问量下降的现象虽然普遍存在，但就绝对幅度而言却高度集中。.
这两句话并不矛盾。许多小型网站可能会经历适度的损失，而少数大型网站则会流失大量访客。这与公众认知息息相关：损失惨重的网站往往主导着讨论，尽管它们的表现并不一定能代表普通公司的典型情况。.
美国和法国之间的差异不应被草率地解读为单一国家因素的影响。不同的行业份额、初始规模以及所分析网站的构成都可能影响结果。如果没有可比的详细数据，就无法最终确定法国的下滑幅度为何明显更大。.
这就引出了企业管理的一个明确要求：市场平均水平是一个预警信号，但并非合适的个体目标值。专业工业供应商、新闻门户网站和面向消费者的咨询服务机构面临的风险各不相同。它们的发展必须在可比的商业模式和用户搜索意图的背景下进行评估。.
出版商面临的特殊问题是信息与收入之间的关系。
出版商受到的冲击尤为严重。在两国，他们的自然访问量均下降了约 42%。如果排除出版商，美国的自然访问量下降了 7.8%。这表明，单一服务提供商群体就能对整体情况产生多么显著的影响。.
这种差异在经济上是合理的：对于信息驱动型产品而言，访问本身往往是实现盈利的关键前提。只有当用户访问网站时，广告、订阅或其他优惠才能生效。如果核心信息价值在网站之外传播，即使原始提供商没有获得相应的访问量，这些编辑内容仍然可以被利用。.
但这并不意味着每次访问量的减少都会造成同等的经济损失。一次快速访问，例如解答简单的常识性问题，其价值可能不如反复使用专业专家资源。然而，如果商业模式依赖于高流量，那么访问量的显著下降仍然会给财务带来压力。.
对于以交易为导向的公司而言，情况则有所不同。如果合格的产品咨询和销售保持稳定，制造商更容易应对一般咨询量下降的情况。而出版商的产品正是信息，因此他们没有同样的多元化选择。.
因此，关键的分界线不仅在于网站规模的大小，还在于信息为后续交易铺路和信息本身的使用构成经济基础这两种情况之间的区别。.
即使没有人工智能，更多的广告也会改变竞争格局。
付费搜索访问量的同步增长值得特别关注。在美国，两年内付费搜索访问量增长了21%，法国增长了17.3%。虽然这并不能直接反映广告预算或点击价格的增长幅度，但这些数据确实表明付费流量和自然流量的发展趋势有所不同。.
此外，搜索结果的显示方式也发生了变化。据观察，自6月以来，桌面端自然搜索结果平均需要滚动才能看到。广告单元的尺寸大约增加了一倍。这不仅改变了单个搜索结果的排名，也改变了初始可见屏幕区域的分布。.
即使自然搜索结果排名靠前，网站的实际曝光度也可能下降。最终，经济效益并非仅仅取决于网站排名第三还是第五。至关重要的是，它还取决于用户在搜索前看到了多少其他因素，以及他们是否最终找到了该结果。.
这使得解读传统的排名报告变得更加困难。即使内容本身没有下降，排名也可能保持稳定，但点击率却可能下降。此时，竞争不仅发生在网站之间，也发生在同一平台上不同展示形式之间。.
这给企业带来了额外的成本和适应压力。那些希望通过广告弥补自然流量损失的企业必须评估所获得的额外客户是否值得付出这些努力。付费流量的增加本身并不能保证经济上的成功。.
排名损失和人工智能的影响必须分开考察。
除了用户界面和搜索习惯的改变之外，算法的调整也是一个可能的原因。例如，谷歌在2026年1月的一次算法更新就导致一些网站的排名大幅下降。这类变化会对单个网站的流量产生显著影响。.
因此，要做出可靠的诊断，至少需要区分三个层面。网站访问量减少可能是因为它在搜索结果中的出现频率降低。即使保持相同的曝光度，点击量也可能减少。或者，潜在的搜索量下降可能是因为用户现在转向其他平台提问。.
这些发展趋势可能同时发生并相互促进。排名下降会降低曝光率。更大的广告位会进一步降低用户对剩余自然搜索结果的关注度。最后，人工智能的响应可以在用户再次点击之前满足部分信息需求。.
现有数据总量不足以对这些因素的贡献进行可靠计算。因此，提供精确百分比来表明下降幅度中有多少完全归因于人工智能是不合理的。.
实际上，这种不确定性并非不作为的理由。相反，它需要进行差异化的根本原因分析。应根据页面类型、搜索意图、设备、时间段和经济影响来分析变化。只有这样，企业才能避免被动地运用人工智能策略来应对排名问题，或者试图仅仅通过技术性的搜索引擎优化来解决搜索行为的根本性变化。.
聊天机器人对信息渠道的改变远超其访客数量所显示的程度。
目前，通过 ChatGPT 和其他聊天机器人获得的访问量仅占总访问量的约 0.5%。如此小的比例可能会让人觉得人工智能在实际需求分配中几乎不起作用。然而，这样的结论过于片面。.
直接重定向到网站只能衡量以点击结束的使用情况。如果聊天机器人已经充分回答了问题，则不会产生对原始信息来源的访问量。因此，即使回答成功，网站分析中也可能不会显示任何访问记录。.
美国桌面端数据也印证了这一差异。使用 ChatGPT 时，仅有 5.2% 的对话最终促成了网站点击。相比之下，使用 Google 时，31.1% 的搜索查询触发了点击。然而，这两个数据基于不同的使用单位：一次对话与一次搜索查询并不相同。因此，它们不应被视为完全可比的效率衡量标准。.
然而，它们指出了产品逻辑上的根本差异。传统搜索作为信息需求和外部产品之间的中介，而聊天机器人则更侧重于在其自身界面内直接满足用户的信息需求。.
对企业而言，这意味着即使人工智能生成的推荐只占很小一部分，仍然可以在决策过程中发挥重要作用。同样，一个品牌的重要性可能会下降，但这种下降并不会立即反映在之前庞大的人工智能流量的减少上。.
不常用的搜索方式可能会逐渐演变成结构性风险。
来自能够访问 ChatGPT 搜索的家庭的数据提供了更多见解。这些家庭随后在 Google、Bing 和 Yahoo 上的搜索频率平均降低了 9.4%。20 周后，降幅达到了 17%。.
在所研究的群体中，这表明用户的使用并非仅限于一次性测试。几周后使用率显著下降，这与用户习惯的逐渐改变相符。用户可能逐渐习惯于直接依赖聊天机器人来完成某些任务。.
然而，未经进一步审查，这些结果不应推广至所有互联网用户。网络接入方式、研究设计和家庭结构都可能影响观察到的趋势。此外，目前尚不清楚哪些搜索查询下降幅度最大，以及某些类型的搜索是否基本保持不变。.
从经济角度来看，这种区别至关重要。如果主要是简单的信息咨询转移到聊天机器人，那么其影响的内容与转向以购买为导向的产品研究截然不同。仅凭搜索量下降的数量并不能表明有多少与经济相关的需求受到影响。.
因此，战略上的后果并非过早地摒弃传统搜索引擎。相反，企业应该观察目标群体在哪些情况下会使用其他信息渠道，以及在哪些情况下访问企业自身网站仍然是必要或可取的。.
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结构良好的内容能取得哪些成就——以及哪些成就尚未得到证实。
更高的转化率并不能使小渠道取代其他渠道。
在分析的数据中，ChatGPT访客的转化率高于Google访客。这是一个值得关注的质量信号，但必须结合实际访问量进行评估。.
在 55 个启用转化跟踪的网站中，谷歌贡献了 964 次转化。所有 AI 聊天机器人加起来只贡献了 36 次转化。这意味着，在这个样本中，谷歌带来的转化次数几乎是所有 AI 聊天机器人总和的 27 倍。因此，尽管谷歌渠道规模相对较小且功能强大，但它仍然远不能取代传统搜索结果的绝对贡献。.
此外，报告并未明确指出所有记录的转化是否具有相同的经济价值。订阅简讯、联系请求和完成购买不能简单地等同起来。因此，要进行全面评估，还需要有关收入、利润率和转化质量的更多信息。.
转化率更高的一个可能解释是，预筛选更加彻底。与聊天机器人进行过详细对话后再访问网站的用户，可能已经拥有更明确的需求。点击购买则成为更长决策过程中的一个后续步骤。.
然而，这种解释仍然只是一种解读。单凭数据本身既不能证明用户转化率更高的原因，也不能证明这种优势是否会在更大的转化量下持续存在。因此，对企业而言，合理的结论是：应该认真对待人工智能带来的流量推荐，但不能将其与已被证实能够完全弥补搜索访问量损失的能力混为一谈。.
当品牌影响力不再完全体现在网络分析中时
基于对话的信息系统导致实际影响力与可衡量的网站互动量之间出现更大的差距。用户无需后续访问，即可在回复中提及、比较或排除某个品牌。.
这改变了网络分析的重要性。虽然它对于评估访问量和转化率仍然很重要，但它现在可能只占之前信息收集阶段的一小部分。可衡量的切入点可能晚于用户与公司的首次相关接触。.
但这并不意味着每一次提及都具有经济价值。提及可能是随意的、不恰当的，也可能是批评性的。即使是经常被引用的网站，也不一定会自动带来更多需求。在曝光度、用户感知到的权威性、选择决策和最终收益之间，存在着许多独立的步骤。.
因此，有效的评估不仅应考虑品牌是否被提及，还应考察品牌出现在哪些问题中、被赋予了哪些属性，以及其产品和服务描述是否准确。尤其是在B2B领域，关于技术能力或应用领域的错误信息可能比提及频率低更为重要。.
挑战在于如何系统地记录此类观察结果，同时避免过早地得出看似精确的关键绩效指标。单个聊天机器人的回复并不能作为可靠的市场指标。然而，在与经济相关的问题中反复出现的模式，却是值得进行战略监测的重要课题。.
结构良好的内容能取得哪些成就——以及哪些成就尚未得到证实。
一项针对德语网站的研究比较了同一域名下被引用的页面和未被引用的页面。研究发现，具有若干结构特征的页面比优化程度低的页面被引用的次数高出2.1倍。这些结构特征包括带有锚链接的目录、文章标记以及至少五个H2标题。.
仅添加目录就能使引用频率提高1.7倍。这些结果表明，结构清晰的内容在人工智能响应中可能出现频率更高。然而，这些结果并不能证明事后添加目录就能提高被引用的可能性。.
结构化页面可能内容更全面、编辑维护得更好，或者与特定问题更相关。即使在同一领域内，页面在质量、主题和时效性方面也可能存在显著差异。这些因素可以解释部分相关性。.
实践结论依然有效：内容应结构清晰，每个问题都应给出明确解答。有意义的小标题有助于区分不同的章节。适当的技术标记可以提供有关内容类型的附加信息。.
然而，这不应成为一种机械的优化公式。五个标题并不能证明质量，人为拉长的目录也无法取代实质性内容。经济效益并非源于完成一份形式化的清单，而是源于清晰可靠且与目标受众相关的信息。.
保持最新状态是对质量的承诺，而不仅仅是标题的附加条件。
在标题中包含当前年份与引用频率提高2.7倍相关。这一发现仅为初步结果，因此既不应被忽视，也不应被视为最终准则。.
对于有时效性的主题，明确年份会很有帮助。它能表明市场比较、价格概览或技术评估所针对的时间段。同时，也能让读者确信内容确实经过了相应的审核。.
仅仅更改年份而不更新任何事实信息并不能提高信息质量。相反，这反而会暗示文章缺乏准确性。从商业角度来看，这是一种短期的提升曝光度的手段，但可能会损害长期的信任度。.
使用 llms.txt 文件也未发现任何明显优势。在被引用的页面中，11.7% 来自包含该文件的域名。在所有被考察的域名中，这一比例为 14%。这些数值并未显示与引用量呈正相关。.
不同的参考点——一方面是引用的页面，另一方面是考察的领域——也限制了结果的解读。从这些数据中无法得出普遍的负面影响。唯一可靠的结论是，该研究没有提供任何令人信服的证据表明该措施具有优势。.
这对于优先分配稀缺资源至关重要。技术质量、清晰的结构和实际的时效性不应被技术上令人印象深刻但缺乏充分论证的个别措施所掩盖。.
即使在对话式系统中，广告也会追逐注意力。
人工智能生成的回复正逐渐演变为一种广告环境。针对相同的问题，10月底ChatGPT回复中包含广告的比例为39.9%，而8月底这一比例为36.1%，增长了3.8个百分点。.
每个问题的不同广告商数量也从平均 1.82 个增加到 2.14 个。大约一半包含广告的回复涉及至少两个广告商。这些数据仅适用于所分析的问题，不应直接解读为 ChatGPT 所有使用的总体广告投放率。.
在B2C话题和具有购买意向的问题中，广告投放量明显更高。而B2B问题和纯粹的信息性问题则吸引的广告较少。从商业角度来看，这不难理解：在更有可能促成具体购买决策的情况下，吸引用户注意力对广告商来说更具吸引力。.
这与传统搜索方式有着重要的相似之处。即使在对话式界面中，信息传递和商业广告也能并存。交互形式虽然改变，但争夺用户购买意向的竞争依然存在。.
因此，对于企业而言，区分内容营销和付费推广变得越来越重要。回复中的客观提及和广告是不同的沟通方式，它们的成本、可信度和影响力不应被单一的曝光度指标所掩盖。.
国际扩张会造成不同的竞争环境。
谷歌正将其人工智能广告服务扩展至另外十个国家：澳大利亚、加拿大、印度、肯尼亚、马来西亚、新西兰、尼日利亚、巴基斯坦、菲律宾和新加坡。预计巴西、墨西哥和英国将于本季度跟进。德国不在此次扩展范围内。.
在美国，广告现在也会出现在用户提出后续问题之后，并会标有“赞助”字样。这使得商业沟通更接近于持续对话。后续问题可以包含额外的要求、偏好或限制，从而创造出与最初询问不同的决策环境。.
现在判断此类广告投放的实际效果还为时尚早。同样，用户对这种建议与广告相结合的方式作何反应也尚不明朗。此次扩展初步表明，基于对话的搜索界面的商业应用正在持续发展。.
这为跨国公司创造了一个异质性环境。广告机会、可见形式和竞争强度因市场而异。因此，在一个国家行之有效的策略不能直接照搬到其他所有国家。.
预算规划也应考虑这些差异。仅凭国际影响力并不足以证明持续投资于新的广告形式是合理的。关键因素包括相应广告形式的可用性、市场的经济重要性以及所建立的人脉关系的实际质量。.
合作伙伴内容会改变对可见响应的访问权限。
除了公开的网络搜索结果外，合作伙伴提供的优质内容也发挥着重要作用。一个名为“Labrador”的内部频道专门用于发布食谱、测评和指南。该频道由十二家供应商组成，共包含 43 个域名，其中包括 Dotdash Meredith、Hearst、Condé Nast、Axel Springer、Reuters 和 AP。.
对于相关页面，我们提供了现成的摘要，这些摘要会显示在常规搜索结果之前。这使得在原始出版物和最终用户反馈之间，可以增加一个筛选和精简的步骤。.
这一中间阶段具有重要的经济意义。如果在实际响应过程之前就对内容进行选择和总结，那么其潜在的可见性不仅取决于其在开放网络上的普遍可发现性，还取决于其是否被纳入此类内容渠道以及所准备的摘要的设计。.
这并不意味着普通网站完全被排除在外。这段描述也并非表明单个发布者可以完全控制响应结果。然而，它确实表明信息处理比简单地检索最佳公开页面要复杂得多。.
对公司和出版商而言，这意味着另一种依赖关系：可见性可能取决于多次连续的选择决策。每次精简都可能突出某些方面，而忽略其他方面。因此，那些只查看原始出版物的人可能无法了解最终用户实际接收到的信息。.
排名汇总后，排名靠后的项会被去掉。
这种压缩的影响在排名中尤为明显。在“十大最佳……”之类的排名形式中，前三名的条目有70%的概率被纳入汇总；第四至第六名的比例为41%；第七至第十名的比例为23%；而从第十一名开始，这一比例仅为12%。.
这些数值指的是被纳入分析摘要的情况，并不代表公司在 ChatGPT 中被提及的总体概率。尽管如此，它们确实显示出排名上的明显相关性。.
通过对结果进行总结，可以进一步优化现有排名。最初，包含众多选项的列表会给人留下丰富的选择印象。然而，如果精简后的版本主要关注排名靠前的选项，那么用户实际可选择的范围就会显著缩小。.
对公司而言，这让我们更清楚地认识到仅仅出现在列表中的价值。在公开的比较网站上展示自己的信息固然有帮助。但是，如果某个报价排名靠后，可能不会被纳入后续的汇总分析中。.
因此，文章排名带来的经济意义不仅仅取决于原文的传播范围。在经过进一步的筛选和摘要步骤后，提及是否依然存在也至关重要。从某种意义上说，曝光度会经过多次筛选。.
然而，这并非为不惜一切代价追求高层职位开脱的理由。一份可信且符合职业操守的评估，远比在不合适或有问题的环境中谋求显赫职位更有价值。.
企业需要更精准地区分其内容的价值。
上述发展趋势表明，不应采取一概而论的策略，即尽可能多地获取自然流量。并非每一次访问都能对收入、客户忠诚度或市场地位做出同等贡献。.
出于经济管理的目的，内容应根据其功能进行区分。有些内容解答简单的知识性问题，有些内容则帮助选择供应商、解释复杂的服务或促进特定联系人的联系。这些类别内容的减少会产生各种后果。.
尤其是在B2B领域，少量高质量的联系人可能比大量泛泛的信息拜访更有价值。但这并不意味着早期的信息收集阶段就不重要；只是它们的贡献并非总能立即转化为销售。.
因此，建议结合渠道、内容和结果分析。企业应考察哪些主题的访客量正在下降，咨询量是否也随之减少，以及剩余访客的质量是否发生了变化。即使是从大量非特定访问转向少量特定访问，其经济影响也可能与单纯的流量趋势所显示的有所不同。.
反之，稳定的总咨询量不应掩盖这样一个事实：一家公司越来越依赖于付费推广才能获得曝光。在这种情况下，需求可能依然存在，但成本发生了变化，并且更加依赖平台。.
关键在于建立一个可靠的测量系统，而不是一个新的时尚指标。
应对变化的恰当方法始于精准的衡量。自然访问量、排名、广告曝光量、AI推荐和转化率回答的是不同的问题。这些指标都不应被用来代表整体业务成功。.
首先，保持一致的时间视角至关重要。短期波动和持续性变化的成因可能不同。技术变革、重大内容修订以及可识别的排名事件也应纳入解读考量。.
此外，必须区分观察到的结果和推测的原因。如果访问量在某项变更后立即下降，则需要进行调查，但这并不构成因果关系的最终证据。优化措施实施后访问量随后上升的情况也同样如此。.
在监测人工智能的可见度时，应格外谨慎。个人反应可能有所不同。因此，有效的观察需要反复提出可比较的问题，并对结果进行透明的评估。除了提及本身之外，还应考虑事实准确性、主题相关性和定位。.
目标并非提供最全面的报道，而是为了改进决策：哪些内容值得进一步投资？哪些下滑在经济上可控？哪些方面会产生额外的获客成本？哪些平台依赖性正在演变成重大的业务风险？
真正可行的方法超越了老套的标题党承诺。
现有数据既不足以支持自满情绪，也无法断言传统搜索引擎已经丧失了其经济重要性。在所研究的转化样本中，谷歌的绝对结果贡献仍然显著高于所有人工智能聊天机器人的总和。与此同时，基于对话的系统的低点击率也表明，人工智能并不一定能将其影响力完全转化为网站的新流量。.
核心的结构性变化涉及信息、注意力和获取途径的分配。用户甚至无需打开网站就能获取更多信息。平台可以将这些信息消费更牢固地限制在自身的界面内。因此，企业必须认识到，创造价值不应仅仅等同于最大化自然流量。.
这并非贬低高质量内容的价值，而是改变了其生产在经济上取得成功的条件。技术性的实质性内容、清晰的结构和可靠的时效性仍然至关重要。此外，内容还需具备在各种信息环境中准确呈现的能力，并对最终的商业成果进行客观评估。.
因此，显而易见的观点是：人工智能本身并不会威胁到自然流量。关键因素在于用户习惯的改变、重定向次数的减少、广告位的增加、算法重新分配以及多阶段内容筛选等因素的相互作用。成功的企业需要分别理解这些机制，并将它们结合起来进行管理。.
未来最稀缺的因素未必是信息的数量，而是在关键时刻获得可靠关注的途径。那些从经济角度评估这种关注途径，而不是仅仅关注访问量的人，能够更务实地评估这种变化，并更有效地应对它。.
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