如何在 2026 年赢下搜索（Google、AI 及其他所有渠道）

如何在 2026 年赢得搜索（Google、AI 及其他一切地方） 2026 年 8 月 28 日 · 18 分钟阅读 · 查看原文 ↗ Aura 我从事 SEO 工作已有 10 年。 而我认为，我们对搜索正在发生的事情的理解，完全走错了方向。 我到处看到的都是： "Google 正在衰落" "ChatGPT 正在取代搜索" "SEO 已死" "你需要一套独立的 GEO 策略" "一切都变了" 但我不认为这是正在发生的事情。 我的看法简单得多： SEO 本身并没有像人们所说的那样发生剧烈变化。 但 SEO 周围的一切都变了。 人们并没有停止搜索，他们只是开始在更多的地方搜索。 他们在 Google 上搜一下 然后问问 ChatGPT 然后查查 Reddit 然后看一个 YouTube 评测 然后看看人们在 LinkedIn 上怎么说 然后 Google 搜索你的品牌 然后购买 与此同时，另一个"受众"现在正坐在你的公司和那个买家之间。 机器。 爬虫、检索系统、搜索引擎和语言模型在不断地发现关于你公司的信息、解读这些信息，并决定你是否应该出现在答案里。 因此，2026 年有机营销的目标不再仅仅是"在 Google 上排名更高"，而是成为买家在任何地方搜索时都能找到的公司。 而这需要一套不同的有机增长打法。 下面就是我今天会如何构建它的方法： 本文目录 为什么 Google 仍然比人们想象的更重要 为什么搜索是在碎片化，而不是在消亡 大多数公司忽视的第二类受众 绘制你的整个搜索市场 你真正需要赢得胜利的 2 个地方 第三方来源如何影响 Google 和 AI 我会如何着手处理 AI 搜索可见性 我会在今天构建的 4 步有机增长体系 Google 仍然重要（非常重要） 让我们从一件不合时宜的事情说起： Google 仍然是世界上迄今为止最大的搜索机会。 这里的确切方法论很重要，因为 ChatGPT 显然做的远不止搜索。 但从方向上来看，这个要点很难被忽视。 Google 是巨大的。 所以，如果你对 AI 搜索的回应是放弃传统 SEO，把你所有的资源都投入到 ChatGPT 优化上，我认为你正在犯一个巨大的错误。 尤其是因为 Google 自己正在变成一个人工智能搜索引擎。 AI Overviews 现在出现在非常大比例的搜索中。 Google 拥有 AI Mode，并且拥有 Gemini。 这大约是各大独立 AI 搜索平台加起来总规模的 29 倍。 这就是为什么我认为"从 Google 到 AI"的框架是错误的。 实际的转变看起来更像是从传统搜索转向 AI 辅助搜索。 而 Google 恰好坐在正中间。 搜索不是在消亡，而是在碎片化 这是更大的转变。 想象一下，你正在为一家 50 人规模的 SaaS 公司寻找一款 CRM。 你可能会在 Google 上搜索："最适合 SaaS 的 CRM" 然后问 ChatGPT："你会为一家人数为 50 的 SaaS 公司推荐哪款 CRM？" 然后在 Google 上搜："HubSpot 对比 Salesforce" 然后看视频："2026 最佳 CRM 软件实操演示" 然后在 Reddit 上搜索真实的意见 然后注意到一位你信任的从业者在 LinkedIn 上发的帖子 然后查一下 G2 同一个买家，同一个潜在问题，却是 7 个完全不同的发现环境。 每一次交互都为最终的决策做出了贡献。 从历史上看，我们会把有机可见性称为"我们在 Google 上排第几？" 这种思维已经过时了。 更好的定义是"在买家搜索的任何地方，我们有多容易被发现？" 再说一次，Google 仍然是其中极其庞大的一部分。 但它现在与以下这些并列： AI Overviews ChatGPT Gemini Claude Reddit YouTube LinkedIn 评测网站 对比内容 行业出版物 社区 这就是为什么我认为" AEO "或" GEO "不应该被当作一门与 SEO 并排的、完全独立的营销学科来对待。 这是一个搜索市场，只是这个市场本身变大了。 你现在拥有 2 类受众 这可能是整篇文章中最重要的心智模型。 从历史上看，我们主要围绕一类受众进行优化：人类。他们搜索、比较、决策，并最终购买。 但现在有另一类受众参与其中：机器。它们爬取、检索、理解并推荐。 而当我谈到"机器"时，我用它来涵盖所有坐在你的品牌和买家之间的系统。Googlebot、AI 爬虫、搜索系统、检索机制、语言模型、推荐系统…… 这些系统在不断地发现关于你公司的信息，并试图回答一些基本问题： 你属于哪个类别？ 你面向谁？ 你解决什么问题？ 你有哪些功能？ 你有什么不同？ 你的主张有依据吗？ 独立来源是否认同？ 你是否应该被列为推荐项？ 因此，你的网站必须完成 2 项重要的工作。 它需要说服人类。 它还需要让机器极其容易理解。 但这些并不是相互对立的目标。 对人类有益的好内容，看起来也很像对机器有益的好内容： 清晰的答案 明确的事实 扎实的结构 真实的例子 一致的术语 证据 差异化 可访问的信息 同一个高质量的线上存在，同时服务于两类受众。 大多数公司把它们的搜索市场定义错了 传统上，SEO 研究是这样运作的： 往 Ahrefs 或 Semrush 里放几个种子关键词 导出几百或几千个关键词 也许把它们归类成主题 加上搜索量 计算机会 仍然有用，但它只捕捉了现代搜索行为的一部分。 如今，真正的搜索市场比这要大得多。 我有一阵子把这个称为"总可寻址搜索市场"（Total Addressable Search Market），但我的定义已经扩展了…… 总可寻址搜索市场 你的公司能够现实地赢得或影响的、每一个具有商业相关性的搜索或问题。 "具有商业相关性"这几个字很重要。 我并不是想生成一份尽可能大的关键词清单。我并不在乎我们能否找到 10 万个模糊相关的信息类关键词。 我关心的是那些可见性能够实质性地影响某人成为客户的搜索。 而在 2026 年，我会把这个市场划分成 3 个桶： 1. Google 比如： 高意图搜索 品类搜索 对比 替代品 问题 用例 AI Overviews 查询 2. AI 搜索 比如： 推荐 产品对比 品类问题 解决问题的提示词 关于竞品的问题 后续对话 跨平台包括： ChatGPT Gemini Claude Perplexity 3. 影响力 影响前两者可见性的第三方来源。 比如： Reddit YouTube LinkedIn 评测网站 出版物 目录站点 对比网站 社区 把这三者放在一起，你就得到了一个远比关键词表格更有用的东西。 你得到了整个搜索市场的地图。 我想让每一位 CMO 回答的问题 一旦你绘制好了这一切，你就能问出一个有趣得多的问题： 我们实际拥有多少比例的搜索市场？ 不是"这个月我们建了多少外链？"，不是"我们发布了多少篇博客？"，也不是"我们产生了多少有机流量？" 这些都是有用的指标，但它们并不是你真正在竞争的东西。 你在竞争的是整个市场的可见性。 我们最近为一家 B2B SaaS 公司做了这个分析，发现他们在 2,280 个具有商业相关性的主题中只出现了 24 个。 大约是 1% 的搜索覆盖率。 这立刻就可以采取行动。 你知道市场是存在的，知道竞品已经在占据它，你还能精确地识别出缺口在哪里。 如果你能从拥有商业相关搜索市场的 10% 提升到 20%，再到 30%，再到 40%，你就是在增加买家发现你、考虑你的机会数量。 现在，我们有了创始人和 CMO 真正应该关心的指标。 有 2 个可以赢得胜利的地方 一旦你绘制好了市场，执行就变得简单多了。 有些事情是你能控制的，有些则不能。 1. 你拥有的 网站 内容 技术 SEO 商业页面 文档 2. 你能影响的 Reddit LinkedIn YouTube 评测 出版物 目录站点 社区 传统 SEO 历来非常擅长前半部分。 优化你的网站 发布内容 获取外链 搭建落地页 修复技术问题 而所有这些仍然重要，你的网站是根基。 但仅靠网站已经无法赢得整个搜索市场。 1. 从赢得你拥有的开始 我在大多数网站上发现的第一个问题是覆盖率。 它们有： 一个首页 几个产品页 一个定价页 一个满是信息类文章的博客 但当你绘制出实际的商业市场后，就会发现巨大的缺口。 买家在搜索： 品类 对比 替代品 用例 评测 具体的问题 而公司没有任何页面真正去回应这些需求。 答案不是再发布 500 篇泛泛的博客文章，而是用正确的页面去匹配需求。 如果有人在搜索一个品类：创建一个品类页 如果他们在拿你与竞品对比：创建一个对比页 如果他们在围绕一个用例搜索：创建一个用例页 如果他们在问一个具体的问题：创建一份能正确回答它的指南或文档 每一种需求都需要正确的页面。 A. 从最接近收入的地方开始 我用一个叫" SEO 内容金字塔"的框架。 大多数公司把它建反了。 它们几乎把全部资源都花在生产认知类内容上。 比如： 定义 教育类指南 行业新闻 趋势 观点 然后几乎不碰那些最接近购买决策的搜索。 我最近分析了一个新客户的网站，它有超过 2,000 篇文章。 超过 93% 是漏斗顶端的。 他们有： 2,200+ 篇认知类文章 138 篇漏斗中段内容 只有 21 篇漏斗底部内容 这在我看来太疯狂了。 因为并不是每一次搜索都有相同的商业价值。 一个搜索"什么是邮件营销？"的人 与一个搜索以下内容的人，处于截然不同的阶段： "最佳邮件营销平台" "Klaviyo 替代品" "Klaviyo 对比 Mailchimp" 所以我把传统的内容漏斗颠倒过来。 从尽可能接近收入的地方开始，也就是金字塔的顶端。 这里有一个例子： B. 技术 SEO 仍然重要 这可能是整篇文章里最不令人兴奋的一节。 但如果 Google 和 AI 系统无法可靠地访问你正在创造的信息，那么上述一切都不起作用。 你的重要页面仍然需要： 可爬取 可索引 内部互联 正确渲染 逻辑结构化 快速 一致 我们最近审计了一个网站，发现： 网站地图里的 URL 只有大约五分之一被索引 他们在数百个页面上意外地向爬虫提供了占位用的 Lorem Ipsum 文案 它们的区域首页加载时间超过 20 秒 它们在美国被完美索引，但在其他几个市场几乎完全没有被索引 这些不是什么花哨的"AEO 技巧"，它们是无聊的技术问题。 但如果机器无法访问你的页面，它就无法给它排名。 而且它肯定也无法用它来推荐你。 基本面并没有因为 ChatGPT 的存在而消失。 如果说有什么不同，那就是它们现在支撑着更多的发现系统。 2. 你的网站无法赢得整个市场 这才是事情变得更有意思的地方。 搜索引擎和 AI 平台并不会简单地全盘接受你的说法。 想象一下，你的网站写着"我们是面向企业级 SaaS 公司最好的 CRM"。 很好。你当然会这么说。 但其他人怎么说？ G2 也这么说吗？ 客户这么说吗？ Reddit 用户推荐你吗？ 行业出版物收录你吗？ 对比文章是这样定位你的吗？ YouTube 评测支持这一点吗？ 这很重要，因为你的网站做出了声明，但更广阔的互联网验证了它。 看看 Google 对"最佳邮件营销软件"这类查询的 AI Overview，它周围的来源可能包括： Reddit YouTube 科技出版物 评测网站 第三方对比文章 问一个 AI 平台最好的平面设计软件是什么，它可能会用到： Adobe 自己的网站 TechRadar PCMag Reddit 其他独立来源 答案并不是由某一个网页产生的。 它是由一个证据生态综合而成的。 这就是为什么你需要影响的最重要页面，有时并不是你自己的。 逆向工程那些已经在影响答案的来源 这给了我们一个相当简单的策略。 对于每一个具有商业相关性的搜索或 AI 问题，问： 当前被引用了哪些页面？ 那个来源推荐了哪些品牌？ 我是否被提及？ 现在你就得到了一张来源地图。 与其说"我们需要更多外链"，你可以说"这 11 个 Reddit 帖子、3 篇对比文章、2 个 YouTube 视频以及这个 G2 品类，正在我们关心的搜索中反复出现。" ——"来自 Mentions.so 的截图" 这有用得多。 然后用 2 个维度来给这些来源排序： 商业可见性：这个来源在多大频率上出现在有价值的搜索和 AI 答案中？ 买家影响力：这个来源能在多大程度上真正影响哪些品牌会被纳入考虑？ 最好的机会两者兼备。 但重要的是： 不要创建 50 个假的 Reddit 账号，也不要花钱买进垃圾的榜单文章。 赢得你的位置。 这可能意味着： 发布原创数据 给记者一些值得引用的东西 与出版商建立关系 强化你的评测资料 创建真正有用的对比证据 为相关社区做贡献 让你的专家评论易于被引用 你不需要影响整个互联网。 只需要影响那些已经在影响你希望出现的地方的那部分互联网。 我会如何真正着手处理 AI 搜索 现在我们谈到 ChatGPT、Gemini、Claude 以及其他。 不同的 AI 系统工作方式不同，所以不要把下面的内容当作一套通用的技术架构。 但在简化的层面上，一个 AI 答案可以结合： 模型已经知道的信息 通过搜索从外部来源检索到的信息 对那部分信息的解读 一个生成的答案或推荐 这个系统正在试图构建一幅关于你公司的图景。 你的产品页在贡献 你的文档在贡献 你的评测在贡献 Reddit 在贡献 出版物在贡献 对比页在贡献 这幅图景越清晰、越一致，你的品牌就越容易被理解和评估。 我认为这就是"共识创造信心"。 如果你的网站说你专为大型企业团队打造…… G2 的评测者说你在大型企业团队方面很强…… 出版物把你描述为一个企业级解决方案…… Reddit 上的客户也这么说…… 这比仅仅在你的首页上存在这个声明要强得多的信号。 再说一次，不存在什么神奇的"AEO/GEO 按钮"。 它就是一个强有力的、有充分支撑的线上存在。 把提示词当作关键词来对待 我还认为，公司在衡量 AI 可见性方面做得很糟糕。 它们打开 ChatGPT 问 5 个提示词 看看自己的公司是否出现 然后宣布自己"在 AI 中可见" 这几乎说明不了任何问题。 你应该把提示词更像关键词那样对待。 建立一组具有商业相关性的问题组合，并持续地追踪它们。 例如： 品类："最适合 SaaS 的 CRM 是什么？" 用例："哪款 CRM 最适合一支 50 人的销售团队？" 对比："HubSpot 还是 Salesforce？" 替代品："什么是 Salesforce 更便宜的替代品？" 验证："HubSpot 真的好吗？" 这就成了你的 AI 搜索市场。 然后，衡量要超越"是否被提及"，因为被提及不等于赢得胜利。 我会追踪： 存在感：你是否被包含在内？ 位置：你出现在哪里？ 推荐：你是否被积极背书？ 准确性：描述是否正确？ 情感：你是被如何框定的？ 引用：哪些来源支撑了这个答案？ 竞争：取而代之出现的是谁？ 如果你出现在 6 个中的一个里、排最后一位，而且模型错误地描述了你的产品，我很难把这叫做一次胜利。 ——"来自 Mentions.so 的截图" 更重要的是，薄弱的可见性变成了诊断信号。 如果一个竞品总是被推荐得比你靠前，问问为什么。 它们有更强的品类页吗？ 有更多评测吗？ 有更好的对比覆盖率吗？ 有更权威的第三方提及吗？ 它们的功能文档是否写得更清楚？ 是哪些来源在支撑它们的推荐？ 现在，AI 可见性数据不再只是另一块仪表盘，它在告诉你该修什么。 我今天会构建的有机增长体系 把本文的所有内容放在一起，这个策略就变得相当简单了。 如果我明天加入一家公司，不得不从零开始构建它的有机增长体系，我会用 4 个步骤。 1. 绘制（Map） 定义整个搜索市场。 绘制： Google 关键词 商业查询 AI 提示词 竞品可见性 第三方来源 现有市场份额 在理解你真正想赢得什么之前，不要开始创作。 2. 构建（Build） 覆盖你所能控制的、具有商业价值的需求。 构建并改进： 品类页 对比页 替代品页 用例页 产品页 文档 高价值的信息类内容 修复技术基础，并优先考虑接近收入的内容。 3. 影响（Influence） 影响那些你不拥有的来源。 识别影响 Google 结果和 AI 推荐的外部页面和平台。 然后在以下渠道赢得可见性： Reddit LinkedIn YouTube 评测 出版物 目录站点 社区 对比网站 专注于那些已经在影响商业相关决策的来源。 4. 衡量（Measure） 追踪你拥有多大比例的总市场。 不仅仅是流量、排名或 ChatGPT 提及。 衡量整个搜索市场的可见性。 然后重复。 我在头 90 天会做什么 如果我要在公司内部落地这件事，我会大致把前 90 天这样划分。 第 1–30 天：绘制市场 构建： 总可寻址搜索市场 当前搜索份额基线 竞品基准 Google 机会地图 AI 提示词全集 引用与来源分析 内容缺口分析 技术审计 商业优先级排序 第三方机会地图 12 个月执行路线图 第 31–90 天：抓住最大的机会 然后进攻杠杆最高的缺口。 这可能意味着： 重建关键的赚钱页面 创建缺失的品类页 发布对比和替代品内容 改进高潜力的现有内容 解决技术约束 强化实体和品牌信号 启动第三方权威工作 围绕优先的 AI 提示词做优化 每家公司都会不同。 第 90 天：衡量什么变了 问： 我们从哪里开始？ 我们改变了什么？ 什么动了？ 竞品在哪些地方仍然更强？ 我们接下来进攻什么？ 我现在痴迷的指标 SEO 已经积累了上百个指标： 流量 排名 域名评分（Domain Rating） 外链 曝光量 AI 提及 引用份额 声量份额（Share of voice） 它们单独看都很有用。 但我开始对一个凌驾于它们之上的问题产生了兴趣： 我们在具有商业相关性的搜索市场上是如何出现的？ 我们现在正在把它变成一个叫"搜索知名度评分"（Known in Search Score，简称 KISS）的度量。 这个想法是把以下这些东西结合： Google 可见性 AI 可见性 商业覆盖率 第三方权威 合成一个视角，看一家公司实际拥有多少有意义的搜索机会。 当然，数字本身不是目标，收入才是。 但如果你的商业相关搜索可见性持续增长，你就是在为买家创造更多机会来发现你、评估你，并最终向你购买。 这才是重点。 搜索变得更大了 过去一年，我花了很多时间思考 AI 是否从根本上改变了 SEO。 我得出的是一个略有不同的结论。 SEO 并没有突然失效。 Google 仍然重要。技术、内容、链接、权威、评测和第三方提及仍然重要。 但围绕这一切的环境急剧地扩张了。 搜索现在发生在更多平台上 AI 日益成为发现旅程的一部分 第三方来源同时影响 Google 和 AI 的答案 机器现在与人类一起评估你的公司 所以我不认为获胜的策略是：SEO 在这边，AEO/GEO 在那边，Reddit 在别处，内容在另一个孤岛里。 这是一个市场、一段买家旅程、一个线上存在、一套有机增长体系。 绘制市场 构建你拥有的 影响你不拥有的 衡量你赢了多少 那些做得最好的公司，将不仅仅是排在 Google 上。 它们会变成买家在任何地方搜索时都能找到的品牌。 -- 附言：如果你想让我和我的团队为你做这件事，我们正在 Known 帮助公司赢得更多它们的搜索市场。你可以在这里预约与我们通话。 标签：# X # Aura # 指南 # ChatGPT 相关文章 如何把营销做到好到让你的竞争对手以为你在作弊 那么，你想成为一位营销之神。一个拥有在互联网上神奇变现能力的人。一个拥有让人们求着你收下他们钱的能力的人。 Aura