谷歌排名靠前？AI 不在乎——现在什么对你的曝光度最重要

### 谷歌的新 AI 搜索纯粹是混乱的：只有 9% 的结果是一致的——这对你意味着什么 ### 谷歌的 AI 革命：为什么 AI 答案与顶级搜索结果关系不大 ###

谷歌的AI未来有两面：你知道AI模式和概览之间的关键区别吗？

我们搜索信息的方式正在经历自谷歌诞生以来最大的变革。随着“AI 概览”和全新实验性 AI 模式等 AI 驱动功能的推出，谷歌正在为未来设定方向：人工智能不再仅仅充当辅助，而是主导搜索。但对这些新系统进行更深入的分析，会发现一个可能令许多人感到惊讶的现实：一个充满不可预测的波动性、与传统有机搜索存在根本差异以及令人惊讶的低一致性的世界。

想象一下：即使对于相同的搜索查询，AI 模式也会提供超过 90% 的不同来源。自然搜索排名前十，这是多年来所有 SEO 工作的目标吗？这通常与 AI 的响应几乎无关，因为重叠度只有区区 14%。即使是 AI 模式和 AI 概览这两个 AI 系统，似乎也遵循着完全不同的规则，很少能从网络上得出相同的结论。

本文深入挖掘数据，分析 Google AI 模式、AI 概览和传统搜索结果之间的机制、来源模式和根本差异。我们将阐明传统 SEO 策略为何面临瓶颈，以及一个新概念的兴起：生成式引擎优化 (GEO)。准备好进行全面评估，揭示这一结构性转变对营销人员、内容创作者以及未来在线曝光度的真正意义。

ℹ️ 本文由 Xpert.Digital（B2B/行业影响者）和 SE Ranking（基于云的一体化 SEO 软件 - SaaS）合作创建。

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• SE 排名 | AI 模式研究：波动性、来源模式以及与 AIO 和有机结果的差异

掌握复杂查询：谷歌新 AI 标签的实践——用户真正可以从 AI 模式和 AI 概览中期待什么

什么是 Google AI 模式？它与 AI 概览有何不同？

Google AI 模式是一项实验性的 AI 搜索功能，于 2025 年 5 月推出，最初在美国推出。与在自然搜索结果上方显示为 AI 摘要的 AI 概览不同，AI 模式是一个单独的标签页，提供完全由 AI 驱动的搜索体验。AI 模式利用 Google 最先进的语言模型 Gemini 2.5，支持复杂的多部分查询以及对话式后续问题。该系统采用特殊的“查询扇出”技术，将用户查询拆分为多个子主题，并同时搜索多个数据源。

AI模式的技术实现是怎样的？

AI 模式基于 Gemini 2.5 Pro 的定制版本，可访问各种 Google 数据源，包括知识图谱、实时数据、CommonCrawl 以及数十亿种产品的购物数据。该系统使用高级推理、推理和多模式功能来回答复杂的查询，并支持文本、语音和图像输入。据 Google 称，该功能已覆盖每月 15 亿用户，并将搜索参与度提高了 10%。

结果的波动性和一致性

Google AI 模式下的结果有多大的波动性？

AI 模式的波动性极高。一项对 10,000 个关键词的全面研究表明，即使是同一天的相同搜索查询，也常常会使用不同的来源。三次独立测试中，精确 URL 的平均重叠度仅为 9.2%。这意味着即使查询保持不变，AI 模式也经常会选择完全不同的页面。更剧烈的变化是：21.2% 的关键词在三次测试中完全没有重叠的 URL，而只有 0.1% 的关键词 URL 完全匹配。

为什么AI模式波动这么高？

高波动性源于多种因素。首先，“查询扇出”技术导致系统对每个查询执行数百次并行搜索，因此可能会得到不同的结果。此外，即使查询不包含任何地理信息，AI 模式也会考虑特定位置的调整。系统会尝试根据用户位置个性化答案，从而产生不同的来源。与其他 AI 系统相比，这种波动性也显而易见：对来自不同 AI 问答引擎的 80,000 条提示的分析显示，Google AI 概览的波动性最高，59.3% 的新域名在一个月内增加。

域名波动性与 URL 波动性相比如何？

虽然 URL 重叠度仅为 9.2%，但考虑到域名后，情况略有改善，达到 14.7%。这意味着，虽然 AI 模式可以引用同一网站的不同页面，但其一致性仍然较低。平均而言，AI 模式会引用来自同一域名的 5.2 个 URL，这表明系统在选择可信来源时对某些网站表现出一定的偏好。

源模式和链接结构

典型的 AI 模式响应包含多少个来源？

AI 模式的平均回复包含 12.6 个 URL 作为来源。在 9,734 个触发回复中，AI 模式共使用了 122,617 个链接来支持其答案。最常见的是每个回复包含 11-15 个链接（35.4%），其次是 6-10 个链接（30%）和 16-20 个链接（18.6%）。只有 39 个回复只包含一个链接，而没有一个回复完全没有引用。

AI 模式答案中如何呈现来源？

来源主要以三种不同的格式呈现。90.8% 的链接以块链接的形式显示在答案正文右侧的单独区域中。8.9% 的链接为文本内链接，以传统超链接的形式直接嵌入答案文本中。一个新的类别是所谓的 AIM SERP 链接，它模仿自然搜索结果，仅占所有链接的 0.3%。这些 AIM SERP 链接有两种变体：一种是长链接，最多包含 10 个链接，类似于标准搜索结果块；另一种是短链接，标题为“来自网络的快速结果”，通常包含两个链接。

AI 模式下哪些网站被引用最频繁？

从技术层面来看，谷歌本身是被引用次数最多的域名，拥有 6,971 条链接（占所有引用次数的 5.7%）。这种优势在所有数据集中都保持一致，在 5.5% 到 5.7% 之间波动。有趣的是，97.9% 的谷歌链接指向谷歌地图上的商家资料，这些资料出现在 9.2% 的回复中。在外部网站中，Indeed 以 1.8% 的引用率领先，其次是维基百科（1.6%）、Reddit（1.5%）和 YouTube（1.4%）。

AI模式和AI概览之间的差异

AI 模式和 AI 概览有多少重叠？

AI 模式和 AI 概览之间的重叠度出奇地低。在 URL 层面，平均重叠度仅为 10.7%。13.8% 的关键词在两个系统之间完全没有 URL 重叠，而没有一个关键词的 URL 完全匹配。在域名层面，重叠度略有上升，达到 16%。这些低值凸显了两个系统在源选择方面存在根本性的算法差异。

为什么 AI 模式和 AI 概览彼此如此不同？

这些差异源于各种技术和战略因素。AI 模式使用具有增强推理功能的 Gemini 2.5 Pro，而 AI 概览则基于早期版本。AI 模式的查询扇出过程比 AI 概览能够进行更深入的网络探索。此外，AI 模式似乎考虑了更广泛的来源，并且较少依赖传统的排名信号。BrightEdge 的一项研究表明，品牌出现在 90% 的 AI 模式响应中，而仅出现在 43% 的 AI 概览响应中。

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B2B 公司的数字化格局正在经历快速变革。在人工智能的驱动下，在线可见性的规则正在被改写。对于企业而言，不仅要确保在数字世界中的曝光度，还要与正确的决策者保持联系，这始终是一个挑战。传统的 SEO 策略和本地存在管理（地理营销）复杂、耗时，而且往往需要应对不断变化的算法和激烈的竞争。

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与自然搜索结果的比较

AI 模式结果与有机前 10 名有多少重叠？

AI 模式与自然排名前 10 位结果之间的重叠度极小。平均 URL 重叠度仅为 14%，相当于每个查询约有 2.5 个相同的 URL。82.1% 的分析关键词至少存在部分重叠，而 17.9% 的关键词则完全不匹配。只有三个关键词完全匹配。这意味着 AI 模式很少引用 Google 在传统搜索中排名最高的页面。

查看前 20 个有机结果时重叠情况是否有所改善？

矛盾的是，当查看排名前 20 位的自然搜索结果时，重叠情况甚至会更加严重。平均 URL 重叠率降至 12%。这表明 AI 模式很少使用自然搜索中排名第 11 至 20 位的页面，而是更倾向于传统排名结构之外的来源。域名重叠率为 18.6%，平均每个查询有 4.1 个共享域名。

这些小的重叠对于 SEO 策略意味着什么？

最小的重叠度清楚地表明，AI 模式和传统的 Google 搜索在相关性和权威性方面采用完全不同的标准。自然排名前十的页面不会自动出现在 AI 模式的响应中。AI 模式遵循其自身的规则，与传统的 SEO 信号不同。这需要超越传统 SEO 方法并专注于生成式引擎优化 (GEO) 的全新优化策略。

对可见性和用户行为的影响

AI模式如何影响用户的点击行为？

研究表明，AI 概览对点击行为的影响显著。在包含 AI 概览的搜索结果页面上，自然搜索结果的点击率仅为 8%，而传统不包含 AI 元素的 SERP 的点击率则高达 15%。只有 1% 的用户会直接点击 AI 概览中链接的源文本。26% 的用户在访问包含 AI 概览的 SERP 后会立即结束浏览会话，无需进一步互动，而传统搜索结果的这一比例仅为 16%。

哪些因素会影响人工智能生成的响应的发生？

AI 生成答案的可能性会随着查询的复杂程度而增加。对于包含 10 个以上单词的搜索，53% 的搜索结果会显示 AI 概览。“什么”、“谁”、“何时”和“为什么”等疑问词会在 60% 的搜索结果中触发 AI 摘要。较长的搜索查询更有可能生成 AI 概览，而对于仅包含两个单词的搜索，只有 8% 的搜索结果会显示 AI 摘要。

跟踪和监控人工智能可见性

有哪些工具可用于跟踪 AI 可见性？

目前，各种专门用于监控AI可见度的工具已经开发出来。SE Ranking提供了一个全面的AI搜索工具包，涵盖AI概览、ChatGPT以及即将推出的AI模式。该工具包可以显示哪些关键词会触发AI概览、您的网站是否出现，以及可见度如何随时间变化。Semrush还推出了AI SEO工具，可以在Google AI模式下分析品牌可见度。Surfer提供了一个AI追踪器，可以追踪各种AI模型中的品牌提及情况。

哪些指标对于人工智能监控至关重要？

AI 监控最重要的指标包括声量（品牌与竞争对手相比的曝光比例）、提及次数（品牌提及频率）、平均排名（AI 响应中的平均排名位置）和引用率（链接频率）。此外，地理和语言细分也很重要，因为可见度会因地区和语言而异。内容差距分析有助于识别哪些领域提及了竞争对手，而您的品牌却没有提及。

生成引擎优化（GEO）策略

什么是生成引擎优化？为什么它很重要？

生成式引擎优化 (GEO) 是一种针对 AI 驱动的搜索引擎（例如 Google AI Mode、ChatGPT 和 Perplexity）优化内容和品牌形象的实践。与专注于搜索排名的传统 SEO 不同，GEO 旨在确保品牌出现在 AI 生成的答案中，并成为对话的一部分。GEO 包括在正确的位置发布内容、收集积极的品牌提及，并确保 AI 爬虫的技术可访问性。

哪些具体的 GEO 策略能够带来成功？

成功的 GEO 策略建立在坚实的 SEO 基础之上，但远不止于此。网站必须易于抓取、易于索引、速度快且适合移动设备。EEAT（体验、专业、权威、可信）至关重要，因为 AI 系统更青睐可靠的来源。内容应该具有对话性，提供直接的答案，并专注于能够反映搜索意图的长尾关键词。结构化数据、来自可靠来源的引用以及跨平台一致的品牌信息也至关重要。

未来的前景和挑战

AI搜索将如何发展？

谷歌计划逐步将AI模式扩展到更多国家/地区，目前该模式已在180个国家/地区提供英语版本。预计集成将更加深入，包括支持自主购买和预订的代理搜索等功能。深度搜索是一项高级研究功能，可抓取数百个网站，并在几分钟内生成全面、引用充分的报告。这些进展表明，传统搜索引擎可能会逐渐被对话式AI助手所取代。

内容创作者和营销人员面临哪些挑战？

人工智能系统的高度波动性使得持续的可见性难以保证。内容策略必须从单纯的关键词定位发展到全面的主题覆盖和权威性。人工智能模式与自然搜索结果之间的重叠度有限，这意味着成功的搜索引擎优化策略并不会自动带来人工智能的可见性。品牌必须开发新的指标并持续监控，以了解并优化其在人工智能响应中的呈现效果。

行动建议

对于实践来说最重要的发现是什么？

研究清晰地表明，AI时尚代表着一种全新的范式，需要其自身的规则和策略。极高的波动性（重复测试中URL重叠率仅为9.2%）使得长期规划变得困难，但需要持续的监控。与自然搜索结果的重叠率极低（仅为14%），这意味着传统的SEO成功并不会自动带来AI的可见性。企业必须扩展其内容策略，并专注于可信度、权威性和结构化信息。

企业应该采取哪些实际措施？

公司应首先衡量其在人工智能系统中的当前可见性，并部署专门的跟踪工具。内容策略必须超越关键词优化，注重全面的主题覆盖、EEAT 原则和结构化数据。谷歌自身的服务（例如谷歌地图商家资料）也应进行优化，因为它们经常出现在人工智能模式的响应中。制定一个既考虑当前人工智能系统又兼顾未来发展的连贯的 GEO 策略，对于在不断变化的搜索格局中取得长期成功至关重要。

通过 Google AI 模式等 AI 技术实现的搜索转型代表着一场根本性的变革，需要新的策略、工具和思维模式。及早了解这些变化并采取适当行动的公司，将能够在新的 AI 驱动的搜索领域中获得决定性的竞争优势。

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