谷歌专家：AI搜索无需独立框架，SEO策略仍适用

在谷歌搜索中心举办的2025年亚太区深度探讨会上，来自泰国的产品专家Cherry Prommawin与工程师Gary Illyes（美国籍）主持了一场关于人工智能如何融入搜索生态的对话。当探讨到是否需要为生成引擎优化（GEO）和答案引擎优化（AEO）建立独立框架时，两位专家给出了否定答案。

AI功能仍是搜索功能体系组成部分
Cherry Prommawin通过实例说明，无论是AI模式、AI概览、画圈搜索还是视觉搜索功能，其运行逻辑与传统搜索中的精选摘要、知识面板一脉相承。这些功能共享着相同的排序信号和数据源，始终运行在谷歌核心的索引和排名引擎之上。引入AI组件本质上只是为系统增加了新的解读维度。

Gary Illyes特别强调，所有AI驱动工具与传统搜索服务共享着统一的基础架构。这套底层系统承载着所有类型搜索结果的索引建立、内容排序和结果呈现功能。新增的AI能力只需在现有系统中集成新模型即可实现，例如画圈搜索和视觉搜索功能，本质上是在原有系统上叠加了特殊的查询理解模块。

数据抓取机制保持统一
新媒网跨境了解到，支撑AI概览和AI模式功能的爬虫系统，正是驱动谷歌机器人的同一套抓取机制。这套系统持续访问网页、追踪链接并收集最新内容。值得关注的是，Gemini模型在谷歌爬虫生态中被视为独立系统，通过专属的数据采集机器人向模型输送训练数据。

索引构建延续成熟体系
在AI搜索场景中，核心索引流程与传统搜索保持高度一致。被抓取的页面经过分析整理进入索引库后，同样会应用已有20余年历史的统计模型和BERT技术进行数据优化。这些统计模型最初为拼写纠错和反垃圾功能开发，BERT的加入则增强了系统对自然语言的理解深度。

结果呈现遵循共同逻辑
建立索引后，系统处理用户查询时仍遵循标准流程：识别停用词、提取关键词、解析查询结构。在排序阶段，系统基于多样化信号对数百个候选结果进行分级，不同内容格式（文本/图片/视频）具有差异化权重。RankRank通过机器学习动态调整排序信号，而MUM模型则以多模态、多任务方式处理复杂查询，精准匹配最佳答案。

对从业者的实践启示
鉴于AI功能与标准搜索的高度融合，单独构建GEO或AEO体系可能导致资源重复投入。新媒网跨境认为，SEO从业者完全可以将现有优化经验同时应用于AI搜索与传统搜索场景。聚焦AI功能在当前工作流中的整合路径，才能最大化利用团队专业知识。若分散精力构建独立框架，反而可能削弱核心业务的优化效果。

两位专家在总结时重申，AI本质上是搜索产品的功能延伸。SEO从业者只需延续传统搜索引擎优化的基本原则，即可持续优化技术策略。正如新媒网跨境观察到的，这为行业提供了清晰的实践方向——在技术变革中把握不变的核心逻辑。

拓展阅读方向
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