为何大量生产的AI文本如今却无人问津：AI泛滥迫使谷歌采取行动

关于网络可见性的新法律

人工智能导致流量下滑？如何在新的搜索时代保住你的谷歌排名？

大规模内容生产的时代正接近极限。多年来，搜索引擎优化（SEO）似乎遵循着一条不可动摇的原则：多多益善。定期发布内容的人往往能获得回报。但随着生成式人工智能的迅速崛起以及由此带来的前所未有的文本洪流，谷歌从根本上改变了游戏规则。这家搜索引擎巨头不再无限制地扩展其索引容量，而是划定了一条明确的界限。那些依赖表面数量和自动化、同质化内容的人，越来越有可能在谷歌索引中彻底消失。.

算法的关注点正发生根本性的转变，转向所谓的“非商品内容”——这类内容具有绝对的独特性、深厚的专业知识和真正的人性化特征。在全新的AI搜索格局中，成功不再取决于纯粹的技术优化，而是取决于为用户带来的实际附加值。本文将阐述谷歌全新AI机制带来的深刻变革，解释更为严格的索引标准，并从战略层面概述网站运营者和SEO经理现在必须采取哪些措施，才能避免被算法淘汰。.

由于人工智能技术的发展，谷歌提高了对内容索引的要求。

“发布排名就能获利”的时代结束了

长期以来，搜索引擎营销领域奉行一条简单的经验法则：定期发布内容的人会获得谷歌的奖励。这种逻辑影响了网站运营者、代理商和内容策略师十余年的行为。页面越多，自然搜索的入口就越多——这句信条催生了编辑日历、内容工厂和程序化SEO策略。然而，人工智能时代的到来彻底颠覆了这一等式，其影响之深远甚至令经验丰富的SEO专家都感到惊讶。.

随着功能强大的大型语言模型（LLM）的引入，无论是个人还是企业，每个网站运营者现在都拥有了一种工具，可以在几分钟内生成几年前需要人工花费数小时才能完成的文本。其结果是前所未有的海量内容涌现。2024年5月至2025年5月期间，网络上的AI爬虫流量增长了96%，仅GPTBot就占所有爬虫请求的份额从5%增长到30%。据业内人士称，每天新索引页面的总数成倍增长，以至于谷歌的爬虫基础设施正面临前所未有的压力。.

谷歌并没有通过扩大索引容量来应对这一发展，而是采取了截然相反的策略：提高了网站被收录的门槛。因此，2026年4月在多伦多举行的谷歌搜索中心直播大会上公开确认的内容并非令人意外的新消息，而是对几个季度以来数据中已显现的趋势的正式确认。“谷歌不会一直索引所有内容”的说法并非什么新鲜观点，但在人工智能时代，它却获得了颠覆性的力量，而许多网站运营者此前都低估了这种力量。.

从自动记录到有意识的质量决策

要了解这些变化的影响范围，有必要回顾一下谷歌索引的历史。在搜索引擎发展的早期，收录的基本原则很简单：只要谷歌机器人能够访问某个网址，它就很有可能被收录。当时的网络规模相对较小，内容也相对稀少，因此谷歌可以采取较为宽松的收录标准。直到2021年，谷歌估计普通网站30%到60%的页面都被收录。如今，这个比例很可能已经大幅下降，具体数字会根据网站的质量和权威性而有所不同。.

这一转变背后的机制是所谓的“抓取预算”概念，SEO专家们对此早已有所了解，但直到现在才真正展现出其全部的实际意义。谷歌的抓取预算指的是搜索引擎运营商愿意投入多少资源来抓取特定网站。它由两个部分组成：抓取速率限制，即服务器的技术容量；以及抓取需求，即谷歌对网站价值的评估。到2026年，人工智能系统将通过持续评估权威信号和用户行为来实时管理资源分配。那些提供的独特价值较低的网站将被分配更少的抓取资源——这是一种自我强化的机制。.

曾经被视为技术问题的问题，如今主要反映的是质量信号。Google Search Console 中的“已抓取 - 当前未编入索引”状态几乎从来都不意味着 Google 的爬虫遇到了技术难题。它指的是 Google 访问了该页面，评估了内容，并有意决定不将其编入索引。在多伦多的一次活动中，有人明确强调，这种情况很少代表技术渲染问题，而是一种质量判断——Google 认为该内容“不够好”，或者将其识别为现有更优质资源的重复内容。.

URL的生命周期——四个阶段，四个绊脚石

谷歌的内部内容处理框架遵循四阶段URL生命周期，这一框架在多伦多活动中得到了清晰的可视化呈现和详细讲解。对于任何旨在提升自然搜索排名的人来说，理解这些阶段并非纸上谈兵，而是实战的必要条件。.

在第一阶段“发现”中，Google 通过链接或站点地图获知某个 URL 的存在。然而，URL 有时可能难以查找，或者 Googlebot 可能需要很长时间才会尝试抓取。在第二阶段“抓取”中，Googlebot 会检索 URL 的内容并启动索引过程——前提是 robots.txt 文件中没有限制或技术错误中断该过程。第三阶段“索引”是关键的决策点：在此阶段，Google 的算法会决定是否将页面收录，是否优先选择其他 URL 作为规范版本，或者是否将该页面从索引中完全移除。第四阶段“服务”描述了 URL 作为相关搜索查询的候选页面出现的状态——尽管在此阶段，其他 URL 也可能是更好的候选页面，或者用户需求可能会发生变化。.

这四个阶段都存在各自的风险，而内容质量差会加剧这些风险。即使页面技术上完美无瑕，如果其内容缺乏足够的独立相关性，仍然无法达到索引门槛。关键在于，搜索引擎排名不能作为衡量SEO成功与否的唯一标准——因为排名的前提是页面首先已被接受为值得索引的内容。.

AI搜索的实际工作原理：扇出和三种知识来源

在多伦多举行的谷歌搜索中心现场活动也提供了难得的机会，让我们得以深入了解全新人工智能搜索体验的架构。谷歌搜索领域最具代表性的公众人物丹尼·沙利文（Danny Sullivan）运用一个三部分模型解释了人工智能概览和人工智能模式的工作原理，使内部信息处理过程清晰透明。.

第一个组成部分是通用模型知识，即人工智能系统在训练过程中通过识别海量内容中的模式而获得的通用模型知识。这种知识范围广泛，但不一定具有时效性和针对性。第二个组成部分是来自传统搜索结果的具体知识——人工智能模型利用传统网络排名中的具体内容来整合最新的、具体的信息。第三个组成部分，也是概念上最重要的组成部分，是所谓的扇出：原始用户查询在内部被分解成若干个相关的子查询，并并行执行。例如，像“适合五英里通勤（有坡）的红色电动自行车”这样的查询，会在内部生成诸如“最佳电动自行车”、“适合爬坡的电动自行车”和“红色电动自行车”之类的子查询，这些子查询同时从网络、购物、知识图谱、本地信息和其他垂直领域收集信息。.

这种扇出机制对内容策略师有着深远的影响：针对非常具体、精准的目标而撰写的内容，更有可能在多个子搜索词中被识别为相关来源。而那些泛泛而谈、涵盖主题方方面面的通用指南文章，则要与成千上万个结构相同的页面竞争——通常情况下，它们都无法在竞争中胜出。.

在本次活动中，谷歌表示，其目前每天处理数十亿个网页，同时其人工智能基础设施也显著改进了索引前的质量评估。人工智能概览出现在至少 16% 的搜索查询中。根据搜索引擎排名分析，在 2026 年 3 月的核心算法更新后，包含原始数据的网页平均获得了 22% 的曝光率提升，而人工智能改写的内容则损失了 71% 的流量。.

非商品内容：唯一仍然重要的内容。

在多伦多，没有哪个概念比“非商品化内容”更受重视。丹尼·沙利文明确指出，在人工智能驱动的搜索时代，这是最重要的差异化因素——比技术SEO优化、页面加载速度和结构化数据都更重要。在本次活动中，谷歌根据三个核心特征定义了优质的非商品化内容，这三个特征共同为内容策略提供了清晰的指导。.

首先是独特性。如果内容提供了他人不具备或难以复制的视角、信息或观点，那么它就是独特的。这并非为了追求原创性而追求原创性，而是直接源于搜索索引运行原理的操作性定义。谷歌不需要上千篇关于“十大最佳跑鞋”的文章——谷歌已经拥有无数类似的文章。真正能够丰富索引并证明其价值的，是对特定用户跑鞋在400英里后的磨损模式进行分析，解释为什么该用户的特殊步态会导致鞋底泡沫发生横向压缩。.

其次：具体性。报道具体案例、具体情况或单一房产的内容，比罗列一般规则、通用步骤或普适建议的内容更有价值。例如，一位房地产经纪人详细描述了他如何将房产定价低于标价15000欧元，并免去了下水道检查，因为他亲自检查过管道，确认是PVC材质而非混凝土材质——这种具体价值是通用的“首次购房者7个小贴士”页面无法替代的。.

第三：真实性。谷歌越来越重视区分展现经验知识的内容和仅仅重新排列现有知识的内容。第一手知识，即描述作者实际经历过的情况，不仅在内容价值上更高，而且在算法中也能被识别为一个独特的信号。例如，一位室内设计师发布了一段视频，解释他为什么拒绝为一位有三个小孩的客户安装大理石台面，并在视频中演示了用葡萄汁和姜黄进行染色测试。这种真实内容是任何语言模型都无法复制的，因为没有任何语言模型进行过类似的测试。.

准内部解决方案：Xpert.Digital 如何弥合 B2B 营销和销售中的运营差距——智能内容驱动型业务——图片：Xpert.Digital

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GEO、AEO、LLM SEO——一系列令人困惑的术语，但核心概念却只有一个。

为了应对新的搜索范式，搜索引擎优化 (SEO) 行业涌现出大量新缩写词：GEO（生成式引擎优化）、AEO（答案引擎优化）、LLM SEO、AI SEO。丹尼·沙利文在多伦多的一次大会上用一张既幽默又富有洞见的幻灯片阐述了这一发展趋势：“好的 SEO 就是好的 GEO”，然后他略带讽刺地补充道：“或者 AEO，或者 AI SEO，或者 LLM SEO，或者 LLMNOPEO。”这种玩弄字母顺序的文字游戏不仅揭示了谷歌对行业术语的宽松态度，也传递了一个战略信息：并没有什么秘密的 AI SEO 策略与真正有效的 SEO 策略截然不同。.

乍看之下，这句话令人安心，但仔细分析后，你会发现它远比表面看起来复杂。在人工智能时代，“优秀的SEO”又增添了一个新的维度，一个此前只是隐含的维度：内容的用户体验成为首要的质量标准——不再仅仅是技术优化或关键词密度。丹尼·沙利文的核心观点是：影响内容在传统搜索排名的信号，与决定其是否被人工智能概述引用的信号相同。数据也证实了这一点：在对2400篇人工智能概述引用的分析中，排名在第6至第10位的页面（展现出强大的EEAT信号）的引用次数，是排名第1位但权威信号较弱的页面的2.3倍。.

与此同时，传统SEO和AI可见性之间出现了一种有趣的张力。一项基于Ahrefs Brand Radar对15000个查询进行的研究表明，LLM引用的URL中只有12%出现在谷歌搜索结果的前10名。对于ChatGPT来说，这一重叠率甚至更低，仅为8%。只有谷歌AI概览与传统排名显示出显著的相关性，高达76%——这解释了为什么丹尼·沙利文提出的“良好的SEO和良好的地理位置”这一等式至少在谷歌生态系统中是有效的，但对于整个AI搜索领域而言，则需要更细致地考虑。.

按内容类型排名信号：网站、图片、视频、本地内容

多伦多幻灯片展示的另一个方面，也是经常被低估的一点，是不同内容类型对排名信号的区分。谷歌并非使用相同的标准评估所有内容，而是针对不同格式使用特定的相关性信号。.

对于网站，主要考虑因素包括页面文本、外部链接和段落。对于图片，分辨率、色彩和相关文字至关重要。新闻文章和社论文本的评估标准是时效性、原创性和内容多样性。本地内容的排名依据位置、业务类型、评分和营业时间。视频的评估则基于语音和从语音识别系统提取的文本。.

这一区别对内容策略师至关重要，因为它明确指出人工智能搜索绝非仅仅关注文本。谷歌的人工智能搜索结果会整合相关的图片、视频、购物信息、本地商家信息等等——所有这些都是超越传统网页链接、提升曝光度的机会。那些忽视视觉呈现、本地商家信息或产品目录的企业，将会错失人工智能通过“扇出”机制生成的搜索结果所带来的机遇。对于B2B企业和本地服务提供商而言，这意味着正确标记图片、在产品信息流中添加结构化数据以及维护良好的谷歌商家信息不再是可选项，而是跨渠道被索引的先决条件。.

网站运营者现在需要做什么

多伦多的演讲中包含一个极具洞察力的行动矩阵，该矩阵对比了传统SEO类别与AI搜索的要求。这个矩阵是确定SEO措施优先级的实用工具。.

就内容而言，关键在于优先考虑非商品化内容。这并非意味着删除现有内容，而是建立一套战略性的质量筛选机制。哪些页面提供独特的视角、具体的体验或专有数据？哪些页面本质上只是对众所周知的信息进行改写？后者并非对可持续搜索流量的投资，而是消耗抓取预算。.

就页面体验而言，基本的用户体验仍然至关重要——这是必要条件，但并非决定性因素。核心网站指标、移动优化和加载速度固然必要，但并非充分条件。对于SEO基础，建议进行差距审核：结构化数据、内部链接、站点地图质量和规范化——这些要素必须保持最新，因为它们构成了基础；如果没有这些要素，单靠内容质量是不够的。.

在购物SEO、视频SEO、本地SEO和图片SEO领域，建议探索新的机遇。谷歌通过扇出技术将更广泛的内容纳入人工智能搜索结果，这意味着零售商、本地企业和媒体制作公司在人工智能搜索领域拥有巨大的曝光潜力，而这一潜力远未得到充分发挥。最后，在基于代理的搜索领域，谷歌建议密切关注发展动态并评估新的机遇——该领域仍在快速发展。.

对于人工智能驱动的内容而言，这意味着实际操作层面的冲击：根据SE Ranking的数据，2026年3月的核心算法更新是谷歌历史上波动最大的一次，排名前三的页面变动幅度高达79.5%。在一些有据可查的案例中，那些依赖大规模人工智能内容而缺乏编辑润色的网站，其自然流量损失了50%到80%。.

人工智能应作为写作助手，而非大众市场产品的代笔人。

谷歌对于在内容创作中使用生成式人工智能的立场比业内许多非黑即白的描述要复杂得多。多伦多活动的幻灯片是这样表述的：生成式人工智能可以帮助研究某个主题并为原创内容构建框架。然而，如果使用人工智能工具生成大量页面却不为用户提供任何价值，则可能违反谷歌关于大规模滥用内容的垃圾邮件政策。.

关键的区别不在于工具，而在于意图和结果。自 2024 年 3 月更新以来，谷歌已明确扩展其垃圾邮件政策框架，将“大规模内容滥用”纳入其中——该行为被定义为大规模创建内容以操纵搜索排名，无论其中是否涉及自动化、人工操作或二者结合。2026 年 3 月更新强化了这项政策，并带来了显著的算法后果。跳出率高、停留时间短以及用户立即返回搜索页面的行为信号，可作为质量指标。.

对于内容机构或营销人员等已将人工智能工具集成到编辑流程中的公司而言，这意味着人工编辑流程必不可少。贡献真实世界的经验、验证证据、添加具体示例以及将文本与可验证的作者身份关联起来——这些精细化步骤决定了人工智能生成的文本能否被索引。谷歌在2025年12月的核心算法更新中已经强调，可验证的作者身份是作为一个整体信号进行评估的，而不是孤立地针对每篇文章进行评估，而是作为该领域的一个一致实体属性。.

揭穿迷思：揭露虚假的AI优化

多伦多会议还专门设立了一个环节，旨在澄清关于人工智能优化内容的一些常见误解。这些所谓的“辟谣”声明对从业者来说尤其有价值，因为它们可以避免不必要的时间和资源浪费。.

第一个误区是关于内容分块的。认为内容需要被分割成一个个孤立的小文本块才能被人工智能系统识别的想法是错误的。谷歌建议，内容应该以良好的可读性为目标进行结构化和写作。文本本身应该易于阅读且结构清晰——其他一切都会水到渠成。这虽然不是什么惊世骇俗的建议，但鉴于人工智能优化内容格式的趋势，这无疑是一个重要的纠正。.

第二个误区与HTML标题的使用有关。建议使用H1和H2标签时，应以方便人类读者为中心，无需考虑其结构是否符合人工智能系统的语义要求。谷歌已公开承认，网络本身并非完全符合HTML规范，因此其搜索引擎很少依赖HTML规范中隐藏的语义信息。.

关于将网站转换为 Markdown 格式是否对 LLM 或 SEO 有帮助的问题也得到了澄清——答案是否定的。创建 llms.txt 文件用于 SEO 也同样无效。这些措施在某些 SEO 社群中曾经流行，但现在已被谷歌官方认定为无效。.

基于代理的搜索：进化的下一个阶段正在到来

在多伦多活动中，面向未来的一个主题是基于代理的搜索。谷歌将其描述为搜索交互的根本性扩展：不再是生成单一结果列表的单一查询，而是出现能够独立执行多步骤复杂任务的自主人工智能代理。.

具体来说，本次发布会推出了“商家代理”功能：用户可以通过该功能直接在 Google 搜索中与品牌方沟通。符合条件的美国商家可以通过商家中心激活并配置此品牌代理。此外，还发布了“通用商务协议 (UCP)”，该协议将很快为符合条件的 Google 产品列表在 AI 模式下启用新的结账功能，该功能将应用于 Google 搜索和 Gemini 应用。.

这些发展对经济分析具有重要意义，原因有以下几点。首先，它们显著改变了在线零售商的价值链：那些未参与基于代理的搜索的零售商不仅会失去曝光度，还可能失去直接交易机会。其次，它们对产品数据提出了远超传统搜索引擎优化（SEO）的要求——数据质量、库存信息的及时更新以及结构化的产品属性正成为可操作的竞争参数。第三，谷歌的迹象表明，这一领域仍在发展之中。到2026年，美国将有近三分之一（31.3%）的人口使用生成式人工智能搜索，而基于代理的交互基础设施仍在建设中。.

衡量真正重要的访问量：成功衡量方式的范式转变

幻灯片中一个常被忽视但却具有重要经济意义的要点是关于如何衡量自然搜索流量的成功。谷歌展示的数据显示，通过AI概览点击网站的用户，比通过传统蓝色链接搜索结果访问网站的用户，更有可能在页面上停留更长时间。谷歌的解释是，AI提供的响应能够为用户提供更多关于某个主题的背景信息——这意味着，点击链接的用户本身就对该主题更感兴趣，并且已经具备一定的搜索资格。.

对于网站运营者和营销经理而言，这意味着许多网站因人工智能概览的普及而导致的绝对点击率下降——根据 Sistrix 的分析，德国的出版商每月因人工智能概览而损失约 2.65 亿次点击——不应仅仅被解读为业绩下滑。关键问题在于，剩余的访问量是否变得更有价值。数据显示，被人工智能概览引用的页面比未被引用的同类页面点击率高出 35%。转化路径虽然与以往有所不同，但转化路径依然存在。.

具体而言，谷歌建议企业不要再仅仅关注会话数和点击量，而应关注转化信号，例如销售额、注册量、停留时间或用户对公司的信息咨询量。这种指标范围的扩大，同时也隐含地呼吁企业投资于能够为用户提供真正附加值的内容——因为此类内容能够产生对传统排名和人工智能可见性都至关重要的用户信号。因此，廉价、批量生产内容的商业模式正在瓦解，这不仅是因为谷歌的索引过滤器，更是因为在那些真正具有经济意义的环节：没有创造价值，就没有转化。.

对公司和行业的经济影响

谷歌为提高索引要求而实施的结构性变革，不仅仅是技术层面的SEO更新。它标志着内容营销行业大部分业务模式的重大经济转变。近年来，那些依赖大规模内容创作作为主要SEO策略的公司，不仅面临排名下滑，还面临索引率大幅下降——这意味着他们的内容投资正在贬值。.

与此同时，新规也有利于那些拥有真实专业知识、专有经验数据和一致作者身份的公司。对于专业的B2B供应商、主题专家以及拥有深厚行业知识的垂直领域平台而言，新的索引逻辑带来了机遇：在充斥着通用人工智能内容的环境中，真正的专业知识是一种稀缺资源——而稀缺资源具有市场价值。被谷歌人工智能认可为引用来源的公司将获得信任加成，这体现在人工智能概览中2.3倍的引用率以及显著更高的受众参与度上。.

对于内容机构和营销策略师而言，运营层面的结果显而易见：质量胜于数量不再是一句空话，而是一项可计算的经济原则。每一篇未被索引的文章都是一次浪费的投资。每一篇被AI Overviews引用为非商品资源的文章都能创造不成比例的价值。战略问题不再是“我们能生产多少内容？”，而是“我们拥有哪些竞争对手和任何语言模型都无法复制的内容？”——而这正是谷歌通过其新的索引要求所要提出的问题。.

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Konrad Wolfenstein

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