在中国跨境电商领域，搜索引擎优化（SEO）的重要性不言而喻。但在ChatGPT等人工智能（AI）技术日新月异的今天，传统的SEO策略正面临着颠覆性的变革。新媒网跨境认为，未来的SEO不仅仅是关于关键词、链接或内容，更在于AI如何深度融入你的策略、运营和思维模式中。

2025年，想在SEO领域取得成功，你不需要成为一位提示工程师或机器学习专家，但你需要做到以下几点：

1. 以系统化的思维模式取代过去的任务导向。
2. 创造能够适应AI驱动平台的内容，而不仅仅是针对谷歌搜索结果页面（SERP）。
3. 优化内容结构，使其既能被人类理解，也能被机器有效抓取。
4. 追踪内容在排名以及各种AI工具、摘要和聊天回复中的表现。

新媒网跨境了解到，AI赋能和AI原生之间的区别不在于你使用了多少工具，而在于你是否从根本上让AI重新定义了你的SEO策略。

两种SEO，两种思维模式

目前，我们正在见证两种截然不同的SEO从业者形象：

AI赋能型SEO从业者

这是大多数SEO从业者目前所处的状态。AI赋能型SEO是指那些使用像ChatGPT或Claude这样的大型语言模型（LLM）来简化日常任务的人，例如：

1. 生成Meta描述。
2. 起草快速内容概要。
3. 加速关键词聚类。
4. 大规模翻译或本地化内容。
5. 从海量CSV文件中提取洞察，摆脱手动操作。

这些从业者已经将AI视为强大的生产力增强工具，这本身就是一个不小的成就。

AI赋能型思维模式务实、适应性强且充满好奇心。然而，它仍然主要依赖于传统的SEO策略。AI被用来优化工作流程，而不是重新设计它。

这就像给手动挡汽车增加了一个巡航控制系统。是的，它更快、更高效，但你仍然坐在驾驶座上，做出所有的决定。核心机制并没有真正改变。

AI原生型SEO从业者

现在，让我们来看看AI原生型SEO专家。他们不仅仅是使用AI，而是与AI共同构建。他们创建提示堆栈和可重用的模板，用于关键词研究、主题映射和内容评分。

他们使用GPT代理或LangChain流程，以自动生成数千个长尾关键词着陆页，包括质量保证（QA）和内部链接。

他们的仪表盘不是静态的，而是动态的，由经过训练的大型语言模型驱动，可以根据业务关键绩效指标（KPI）提供洞察。

他们的策略旨在通过AI的自动参与来测试、学习和改进。

AI原生型SEO以系统而非任务的思维模式进行思考。他们较少关注“如何利用AI加速这项任务？”，而更多地关注“如何构建一个AI优先的管道，从而不再需要手动执行这项任务？”

从AI赋能到AI原生，这一飞跃不仅仅是技术上的，更是一种思维方式的转变。

理解转变：AI赋能型 vs. AI原生型 SEO

让我们从明确的定义开始：

这对你2025年的职业生涯意味着什么

2025年的搜索与一年前相比已经截然不同。

新媒网跨境预测，在未来两年内，AI原生型思维对于高级SEO职位将至关重要。这并不是因为AI赋能型专业人士没有价值，他们当然有价值。而是因为AI原生型策略所提供的竞争优势正变得越来越重要，不容忽视。

如果你的策略仍然依赖于每周的检查清单和过时的内容管理系统（CMS）的限制，那么你已经落后了。

如果你正在组建团队，你应该争取将两种类型的专家混合搭配。AI赋能型团队成员提供稳定性、经过验证的流程和快速的生产力提升，而AI原生型团队成员则贡献创新、突破性思维和面向未来的准备。

作为该领域的个人从业者，考虑一下你想把自己定位在哪里。你是专注于在现有框架内优化内容的人，还是渴望成为构建新框架的人？

成为AI原生型意味着你已经为这样一个世界做好了准备：在这个世界里，规模、迭代和洞察力不会受到人类速度的限制。

快速自测：你属于哪一类？

让我们做一个快速诊断。诚实地回答：

如果你对4个或更多问题回答“是”，那么恭喜你！你的运营方式像一位AI原生型SEO。如果你更多地处于1-3的范围内，那么你很可能是一位AI赋能型SEO。（这没什么不对！这是一个垫脚石。）但标准正在提高。

顶级品牌如何针对AI和LLM进行优化

耐克（Nike）开始分析哪些术语触发了AI Overviews，并在内部训练LLM来：

1. 了解哪些内容会被拉入谷歌的摘要中。
2. 重新格式化页面，使其包含专为AI可读性设计的要点、统计数据和常见问题解答（FAQ）。
3. 将AI生成的摘要重新用于产品描述和影响者营销活动。
   

结果：根据Semrush AI Overview的数据，从2024年9月到2025年5月，美国地区的AI Overview流量增加了500%。

如何进化你的SEO技能

这无关保守秘密，而是关于扩展你的影响范围——成长。以下是一些切实可行的方法，可以转向AI原生型SEO。

构建提示系统，而不仅仅是一次性请求

与其简单地向ChatGPT询问“10个博客创意”，不如开发一个提示结构或框架，其中包含来自以下方面的洞察：

1. 关键词研究。
2. 目标受众角色。
3. 销售漏斗阶段。

以意图驱动自动化

不要仅仅将AI限制在文案撰写方面。

使用像Make、Zapier和Python这样的平台与GPT一起自动化内部链接、生成模式标记，甚至对标题标签进行批量A/B测试。

采用模块化SEO思维

将SEO功能分解为可重用的AI模块：

1. 主题建模。
2. FAQ生成。
3. 实体丰富。
4. 页面优化。

这种思维模式简化了跨垂直领域、语言和产品的扩展。

熟悉API和代理

你不必成为一名开发者，但了解如何连接GPT调用或使用像LangChain或OpenPipe这样的工具可以给你带来巨大的优势。

AI SEO小组的崛起

传统的SEO团队通常是孤立的：策略师将任务交给内容写手，内容写手再交给开发者，开发者在发布后会与分析师联系。这种方法无法跟上AI原生环境所需的速度和规模。

AI SEO小组是小型的、跨职能的团队——通常由2-3人组成——他们作为一个敏捷的单位运作。他们不仅使用AI来加快速度，而且还重新思考整个过程：从规划和生产到测试和优化。

每个小组由互补的角色组成：

1. 一位AI SEO策略师，负责设定方向并定义SERP和LLM的成功。
2. 一位AI内容策略师，负责构建模块化的内容系统，而不是孤立的资产。
3. 一位数据自动化专家，负责连接工具、确保质量并保持系统学习。

他们共同完成了一个10人团队的工作——以更高的速度、更低的成本和更强的适应性。

AI SEO策略师：有远见的思考者

这个团队中的人不只是管理关键词或排名。

他们专注于通过每一次算法的转变来建立优势。

他们会问：“AI将在六个月后如何改变搜索体验？我们现在需要做些什么？”

他们以愿景为先导，确定优先事项，并帮助团队保持领先地位。当其他人追求更新时，他们会为更新做好准备。

他们做什么：

1. 设计为搜索的未来而构建的SEO策略，而不仅仅是为搜索的过去。
2. 定义包括AI平台而不仅仅是SERP的成功指标。
3. 推荐提供长期价值而不仅仅是快速获胜的工具和工作流程。
4. 直接与领导层合作，以确保AI SEO与更广泛的业务目标保持一致。
5. 较少关注“提高排名”，而更多关注“构建学习和扩展的系统”。

AI内容策略师：系统架构师

这不是你通常的内容策略师或规划师。他们：

较少关注创建单独的内容，而更多关注构建智能内容系统。

1. 掌握品牌标识、声音、受众和搜索意图。
2. 利用这些知识来指导工具，以增强和扩展内容规划和创建。
3. 确保每一条内容都能改善整个系统。

他们做什么：

1. 开发模板和指南，以训练AI反映品牌声音。
2. 创建主题地图，以在竞争对手之前识别内容差距。
3. 设计包含来自用户和搜索性能的反馈循环的工作流程。
4. 开发系统来确定和指导内容发布的位置、优化方式以及发展方式。
5. 弥合营销人员和技术人员之间的策略执行差距。

数据自动化专家：幕后操作员

如果没有这个人，所有其他流程的运行速度都会变慢，甚至可能会失败。

他们负责确保AI驱动的SEO机器平稳运行的基础设施。

这个角色对于问题解决、连接和跨所有流程的质量保证至关重要。

他们的工作确保正确的数据在正确的时间在正确的工具之间流动。他们还确保自动化结果不会为了速度而牺牲质量。

他们做什么：

1. 设置和管理像Make或Zapier这样的自动化工具，以消除手动任务。
2. 构建系统来验证AI生成内容的准确性、一致性和搜索相关性。
3. 连接不同的工具和平台，以促进无缝的工作流程。
4. 设计仪表盘，以监控和跟踪排名和点击量，以及AI生成的结果。
5. 通过在流程的每个方面构建保障措施来及早发现问题。
   

他们共同完成了传统10人团队的工作——更快、更便宜，并且持续学习。具有前瞻性思维的公司现在正在建立AI SEO小组。由2-3人组成的小团队，在AI原生系统的驱动下，处理10个人的工作。

这样一个小组可以：

1. 利用AI和位置数据生成1000个新的地理页面。
2. 实施基于语义聚类的程序化内部链接。
3. 使用AI QA代理识别内容差距，该代理每天与竞争对手进行比较。

这就是AI原生型在实践中的样子。

成为AI原生型的5步路线图

以下是SEO专业人士和团队可以以结构化、可扩展的方式进行转变的方法：

1. 审核你的AI使用情况

• 你在哪里使用AI？（例如，元数据生成、主题想法）
• 差距在哪里？（例如，简报创建、内容QA、内部链接）

使用此审核作为起点来识别机会。

2. 使用6Ws + H框架构建提示库

提示工程现在是一项至关重要的技能。使用6Ws + H来构建提示：

在Google Sheets或Notion中存储这些提示并进行模板化。根据需要重复使用和修改。

3. 自动化重复的SEO工作流程

从小型任务开始，然后快速扩展。自动化：

1. 关键词聚类（使用嵌入+ ChatGPT）。
2. 内容简报生成（通过Zapier、GPT或Jasper集成）。
3. 模式标记创建（AI驱动的模板）。
4. 失效链接识别和重定向映射（通过Screaming Frog + GPT分析）。

4. 将AI集成到QA和治理中

AI可以验证和生成。使用它来：

1. 检测旧内容中的过时信息。
2. 标记缺失的H1、标题、失效的模式。
3. 推荐可访问性改进。
4. 针对精选摘要、People Also Ask和AI Overviews进行优化。

5. 针对LLM搜索和AI平台进行优化

这是最新的SEO挑战：

1. 使用清晰、直接、基于事实的内容。
2. 合并结构化数据（FAQ、HowTo、产品）。
3. 发布展示专家资质和明确作者身份的内容。
4. 使用像Semrush、Authoritas、AlsoAsked或自定义脚本这样的工具监控和跟踪AI Overview部分中的外观。

未来属于AI原生型

过去的SEO是关于关键词、内容和链接。今天的SEO是关于上下文、连贯性和与AI的协作。

为了在这个领域具有竞争力：

你需要不仅仅是工具。你需要一种新的思维方式、新的系统和一个新的战略指南针。

所以再次问问自己：你仍然是AI赋能型吗？或者你准备好成为AI原生型了吗？

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