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深圳SEO大会嘉宾演讲解读9: 技术SEO如何适应AI搜索新时代

哈喽,大家好,我是Neo。

今天,继续 #深圳SEO大会# 嘉宾演讲解读。

今天解读Dejan Marketing的高级技术SEO顾问的演讲: 技术SEO如何适应AI搜索新时代

关于作者

她演讲的核心观点是:SEO的未来,在于理解并影响AI模型,通过技术手段在AI的“心智”中建立品牌权威。

之前的解读看这里:

深圳SEO大会嘉宾演讲解读1:AI搜索时代,SEO已死?

深圳SEO大会嘉宾演讲解读2: AI搜索时代,你的品牌需要被"理解",而不只是被"看见"

深圳SEO大会嘉宾演讲解读3: 如何通过“HARO”推广建立您的品牌

深圳SEO大会嘉宾演讲解读4:AI时代,品牌如何赢得“机器推荐”?

深圳SEO大会嘉宾演讲解读5:2025日本SEO市场趋势与实战指南

深圳SEO大会嘉宾演讲解读6: 7种让LLM推荐你的电商品牌的方法

深圳SEO大会嘉宾演讲解读7: Baidu SEO vs. Google SEO

深圳SEO大会嘉宾演讲解读8:获取高回报链接的完整指南

AI的“冰山”:解释层(Interpretative Layer)与代理层(Agentic Layer)

现代搜索引擎已经发生了根本性的改变。它增加了两个独特的AI增强层:

过去,我们做SEO是在“解释层”争夺排名;现在,我们的新战场,是影响“代理层”的决策。

我们的新使命,不再是单纯地追求排名,而是要完成两个核心任务:诊断(Diagnosis)影响(Influence)

第一部分:诊断篇 - 你的品牌在AI眼中现状如何?

在制定策略前,我们必须先准确诊断品牌在AI环境中的现状。

隔离算法影响与技术问题

网站流量下滑,先别急着怪谷歌。我们需要确定,这到底是源于谷歌算法更新,还是我们自身的技术或内容问题。

通过建立历史流量基线并进行预测,我们可以衡量出预期流量现实流量之间的差异(PPT中称为 pDelta)。这个差值,能帮我们精准诊断流量变化的根本原因,究竟是关键词意图转变、AI结果本地化,还是内容质量低下。

理解AI的“接地气”查询

接下来,我们需要利用GSC数据,分析AI如何处理我们的相关查询。关键在于区分两种查询类型:

  • 无基础查询(Ungrounded Queries): AI仅根据其核心训练数据生成结果,就像“闭卷考试”。

  • 有基础查询(Grounded Queries): AI会利用RAG技术(检索增强生成),结合实时搜索结果和它的核心记忆来生成答案,就像“开卷考试”。

SEO的机会,就藏在“有基础查询”里。 我们的目标,就是成为AI在“开卷考试”时,最权威、最值得引用的那份“标准答案”。

审计SEO基础健康状况

技术SEO、内容质量、外链健康度、甚至PPC广告数据,这些基本功在AI时代依然至关重要。全面的审计能帮你发现问题的蛛丝马迹,为后续的“影响”策略打下坚实基础。

第二部分:影响篇 - 如何让AI模型推荐你的品牌?

诊断完成,接下来就是主动出击,塑造AI对我们品牌的认知。

衡量新KPI:“AI排名(AI Rank)”

我们需要一个新的KPI来衡量工作成果——AI排名(AI Rank)。它衡量的是你的品牌在AI模型(如Gemini, ChatGPT)中的认知频率和权威度。

具体可以通过“双向探测”方法来衡量:

  • 实体到品牌: 问AI,“与[你的核心服务]相关的十大品牌是什么?”

  • 品牌到实体: 问AI,“与[你的品牌]相关的十件事物是什么?”

通过这种方式,你可以量化出品牌在AI眼中的可见度,并将其作为核心KPI进行追踪优化。

通过“查询扇出”研究建立主题权威

AI概览更倾向于引用那些能为整个主题提供最全面、最权威答案的页面。因此,我们的策略必须从关键词研究转向主题建模

核心方法论是:查询扇出研究(Query Fan-Out Research)

即围绕一个核心主题,像扇子一样展开,去预测并覆盖一个完整的“问题星群”(constellation of related questions)。

举个B2B的例子: 你的核心产品是“工业机器人”。你需要创建一个内容集群,能全面回答以下问题:

  • 它是什么?(定义)

  • 它和协作机器人有什么区别?(比较)

  • 它如何提高生产线效率?(解决方案)

  • 如何选择供应商?(采购决策)

  • 它的编程语言有哪些?(技术细节)

你的目标,是打造一个关于核心主题的终极信息源,让AI在处理任何相关查询时,都将你的内容视为最高效、最合乎逻辑的信源。

使用“树行者分析”解构AI的决策过程

这是最高阶的玩法:深入了解AI在生成答案时的“思考路径”,特别是那些它“几乎”要给出但最终放弃的答案。

通过分析AI在生成每个词时的置信度,我们可以发现其语义上的不确定性(Semantic Uncertainty)

例如,如果AI在将你的品牌与“旅游(tours)”和“活动(activities)”关联时,对中间的那个“和(and)”字置信度很低,这暴露了一个关键洞察:AI认为你的品牌是“旅游”领域的权威,但它不确定你是否也提供“活动”。

这个发现,可以直接指导你的内容和公-关-策略,去精准地加强“品牌”与“活动”之间的关联,填补AI的这个“知识盲区”。

总结:在机器心智中,建立可衡量的权威

未来的SEO,并非在传统方法和AI之间做选择,而是将两者深度整合。

我们的最终目标,是在机器(AI)的心智中,建立起我们品牌真实、可衡量的权威。

是时候重新审视你的SEO策略了,你准备好了吗?

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