发布日期：2025年2月21日 / 更新日期：2025年2月21日 – 作者：Konrad Wolfenstein
Google 搜索中的 AI 模式和 Google Ads 中的高级套餐：人工智能将在 2025 年改变游戏规则 – 图片来源：Xpert.Digital
聚焦转型：谷歌对数字格局的愿景
Google 搜索和 Google 广告的变革
2025年将给数字格局带来深刻变革，尤其是在我们搜索信息的方式以及企业在线触达目标受众的方式方面。作为搜索引擎和在线广告领域无可争议的领导者，谷歌正通过两项突破性创新引领这场变革：谷歌搜索的AI模式和谷歌广告的高级套餐。这些发展不仅有望提升用户体验，还将从根本上重新定义搜索引擎优化（SEO）和数字营销的游戏规则。.
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谷歌搜索中人工智能模式的兴起：信息收集方式的范式转变
谷歌搜索的传统方式已经主导市场数十年，其核心在于输入关键词，然后呈现包含这些关键词的网页列表。虽然这种方式具有革命性意义，从根本上改变了人们获取信息的方式，但在面对更复杂、更具探索性的问题时，它就显得力不从心了。用户如果想要获得更深入的见解、进行比较分析，或者想要探索新的主题，往往需要构建多个搜索查询，浏览大量的网页，并费力地将信息拼凑起来。.
这就是人工智能模式的用武之地。谷歌已经在内部对这种新的搜索模式进行密集测试，预计将于2025年初向公众开放。人工智能模式代表着搜索交互方式的根本性转变，它允许用户用自然语言提出开放式、探索性和复杂的问题。用户不再局限于精确的关键词，而是可以用完整的句子和详细的查询来表达他们的信息需求，就像与专家对话一样。.
AI模式的核心是Gemini 2.0，它是谷歌最先进、最强大的AI模型。Gemini 2.0能够理解人类语言的细微差别，把握问题的上下文，并识别复杂的关系。与仅仅依赖关键词匹配的传统算法不同，Gemini 2.0会分析用户提问背后的意图，并提供精准契合用户需求的答案。.
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人工智能模式的应用领域：咨询、比较和情境交互
人工智能模式在用户寻求建议和指导、进行复杂比较或需要深入了解某个主题时，尤其能充分发挥其潜力。以下是一些非常适合人工智能模式的问题类型示例：
计算与规划
无需费力地研究每种食材的成分和份量，人工智能模式就能处理复杂的计算和规划。例如，“建造一堵5米长、1.8米高的花园围墙需要多少块砖？”这样的问题，人工智能模式可以立即给出精确的答案。它还能帮助规划旅行：“请帮我规划一次10月份去罗马的三天城市短途旅行，预算1500欧元，包含机票和市中心的住宿。”
比较与分析
人工智能模式能够对各种产品、服务或选项进行详细的比较和分析。例如，用户可以问：“比较电动汽车和混合动力汽车在环保性、成本和续航里程方面的优缺点。”或者：“哪张信用卡最适合经常出国旅行的学生？”人工智能模式会分析相关数据，考虑各种标准，并给出全面的比较分析。.
开始培养新的爱好和活动
任何想要培养新爱好或尝试新活动的人，常常会面临海量信息，需要指导。人工智能模式可以充当私人助理的角色。诸如“我需要什么才能开始风筝冲浪？”或“开始登山需要哪些装备？”之类的问题，人工智能模式都能给出全面的解答，包括装备、课程和资源方面的推荐。.
旅行规划和当地推荐
规划行程可能既耗时又复杂。人工智能模式通过提供目的地、住宿、餐厅和活动的个性化推荐，显著简化了这一过程。例如，用户可以询问：“在柏林克罗伊茨贝格区寻找提供户外座位和预订服务的最佳素食餐厅。”或者：“佛罗伦萨有哪些特别适合艺术爱好者的景点？如何避开排长队？”人工智能模式会考虑用户的偏好、当地信息和最新评价，从而生成量身定制的旅行建议。.
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通过后续问题进行情境互动：与搜索引擎的对话
AI模式的一个关键特性是能够通过后续问题进行上下文互动。用户无需重新创建搜索查询，即可细化、具体化或扩展初始查询。AI模式会保留先前问题的上下文，并根据之前的对话内容来解读后续问题。.
假设用户首先提出以下问题：
“黑森林里最好的徒步路线有哪些？”人工智能模式会提供一系列徒步路线供用户选择。用户随后可以提出后续问题，例如：“哪些路线适合带孩子的家庭？”人工智能模式会理解后续问题与之前的查询相关，并根据亲子友好度筛选黑森林的徒步路线。这种对话式交互方式使用户能够以更自然、更高效的方式获取信息，因为用户可以逐步优化搜索查询，并在不丢失上下文的情况下获得更深入的信息。.
后续功能的技术基础：情境理解和转换器模型
AI模式的上下文交互能力基于先进的上下文重构技术，用于处理后续问题。系统会分析每个后续问题，识别其是否与之前的上下文相关，并在内部重新措辞，以明确包含缺失的信息。然后，系统会将重新措辞的问题作为独立请求进行回答，同时考虑先前交互的上下文。.
其技术基础是Transformer模型，这是一种特殊的神经网络架构，已被证明在自然语言处理领域尤为有效。Gemini 2.0的AI模式正是基于Transformer架构，并结合语言规则、历史数据和机器学习模型实现的。该系统会针对每个查询及其上下文生成多个重构候选词，并基于各种信号对这些候选词进行评估，从而提供最相关、最精确的答案。.
Google Ads 高级套餐：利用 AI 优化预算，实现广告效果最大化
在谷歌搜索转型的同时，谷歌也在在线广告领域推出创新功能。通过“高级计划”，谷歌广告中的“覆盖范围规划器”工具新增了人工智能驱动的功能，旨在帮助广告主更有效地分配广告预算，并最大限度地提升广告效果。.
传统上，在 Google Ads 中策划在线广告活动需要高度专业的知识和大量的人工操作。广告主必须结合不同的广告类型（例如搜索广告、展示广告、视频广告）、定位选项、出价策略和预算才能实现营销目标。这个过程可能耗时、复杂且容易出错，尤其对于资源有限或没有专门营销团队的公司而言更是如此。.
利用人工智能技术提供最佳预算分配和广告类型组合建议
高级方案旨在通过提供人工智能驱动的广告类型和预算分配优化组合建议，简化和优化这一规划流程。基于广告主设定的转化目标（例如网站访问量、潜在客户、销售额），高级方案会分析历史数据、竞争情报和当前市场趋势，从而生成个性化推荐。.
该工具考虑了多种因素，例如：
- 目标群体：目标群体的人口统计特征、兴趣和行为。.
- 竞争环境：竞争对手的活动、竞标格局、市场份额。.
- 预算：可用的广告预算以及在不同渠道之间所需的预算分配。.
- 转化目标：明确的营销目标和预期的营销活动结果。.
- 广告类型：不同广告类型在目标受众和转化目标方面的潜力和覆盖范围。.
基于此分析，高级方案会推荐广告类型和预算分配的最佳组合，旨在在可用预算内最大限度地实现既定的转化目标。广告主由此可以获得可靠的广告系列规划依据，并能更有效地在不同渠道间分配预算。.
高级方案的优势：提高效率并改善营销活动效果
高级套餐的推出为广告商带来了诸多优势：
提高效率
人工智能提供的建议减少了人工研究和分析工作，显著加快并简化了规划流程。营销团队因此能够专注于战略任务和营销活动的创意设计。.
提升了竞选活动的效果
通过优化预算分配和广告类型组合，广告主可以提升广告系列效果，实现更高的转化率。人工智能驱动的建议基于数据洞察，能够最大限度地降低决策失误的风险。.
获取先进专业知识
即使是没有专门营销团队或预算有限的公司也能从高级方案中获益，因为他们可以获得更专业的营销活动策划服务。人工智能驱动的建议使用户无需掌握大量的专业知识即可制定和实施复杂的营销活动策略。.
灵活性和适应性
高级方案灵活且适应不断变化的市场环境和业务目标。广告主可以随时调整转化目标和预算，并获取最新的建议。.
对搜索引擎优化 (SEO) 的影响：用户意图、优质内容和 EEAT 是关注的重点
谷歌搜索引入人工智能模式以及谷歌广告通过高级套餐的进一步发展，对搜索引擎优化 (SEO) 产生了深远的影响。SEO 策略必须适应这些变化才能在未来保持成功。其中一些最重要的影响包括：
关注用户意图
借助人工智能驱动的搜索引擎优化（SEO），用户意图在SEO工作中变得更加核心。纯粹的关键词优化不再重要，而针对用户需求和疑问进行优化则变得至关重要。SEO专家必须深入挖掘搜索查询背后的用户意图，并创建能够全面、精准地满足这些意图的内容。这需要对目标受众、他们的疑问、问题和信息需求进行更深入的分析。.
优质内容是排名第一的排名因素。
谷歌的算法越来越重视高质量、相关性强且内容全面、能为用户提供真正价值的内容。肤浅、堆砌关键词或无关的内容在人工智能的影响下排名靠前的机会将更加渺茫。搜索引擎优化策略必须专注于创建专家级内容，提供详尽的信息、深入的分析、实用的技巧和独到的见解。内容质量将成为争夺搜索引擎排名的关键因素。.
EEAT原则的重要性日益凸显。
在人工智能模式下，EEAT 原则（经验、专业性、权威性和可信度）对于排名至关重要。谷歌非常重视向用户呈现可信可靠的信息，尤其是在复杂敏感的话题上。SEO 策略必须通过突出作者和公司的专业性、引用可靠来源、提供透明的信息以及确保良好的用户体验来强化网站的 EEAT 信号。建立权威性和信任度是 SEO 成功的长期持续过程。.
技术优化仍然至关重要
即使在人工智能模式下，网站的技术优化仍然是影响排名的关键因素。核心网页指标，尤其是“交互到下一帧”（INP）指标（用于衡量网站对用户交互的响应速度），对于提升用户体验和排名仍然至关重要。搜索引擎优化专家必须确保网站加载速度快、移动友好、导航直观，并展现最佳的技术性能。坚实的技术基础是人工智能驱动的搜索环境中取得成功的先决条件。.
适应和创新，迎接数字营销的未来
谷歌搜索引入人工智能模式，谷歌广告推出高级套餐，标志着数字营销领域的一个重要转折点。谷歌此举彰显了其致力于通过人工智能集成不断提升搜索体验的决心，同时也为广告主提供更先进的工具。对于搜索引擎优化专家、营销人员和企业而言，适应这些变化、相应地优化策略并充分利用这些创新带来的机遇至关重要。数字营销的未来将取决于能否理解、整合并有效利用人工智能技术。那些勇于迎接挑战并开发创新方法的企业，将在人工智能驱动的数字环境中蓬勃发展。.
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Konrad Wolfenstein
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