跨境电商2025！AI驱动下SEO不死，反成AI信息燃料。

在2025年，全球数字营销和跨境电商领域正经历一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。传统搜索引擎优化（SEO）的未来一度引发广泛讨论，但在AI大模型迅速崛起并渗透到信息获取核心环节的当下，一个清晰的事实逐渐浮现：SEO不仅没有消亡，反而成为了支撑AI获取、理解并呈现全球信息的“燃料”。
Google Trends - AI SEO, GEO, etc

AI优化趋势的兴起

随着ChatGPT、谷歌Gemini、Meta的Llama、Grok、微软的Claude以及Perplexity AI等生成式AI模型的快速发展，一个核心问题摆在全球跨境从业者面前：如何优化内容，使其能够被这些AI系统有效捕获并呈现在用户面前？最初，关于生成式AI将终结SEO的论调甚嚣尘上，一些观点认为AI能独立生成答案或全面整合人类知识，从而使传统优化手段失去价值。

然而，这种看法忽略了生成式AI的本质：它们并非凭空创造知识，而是依赖海量数据进行学习和推理。其中，全球互联网上的实时文档和网站是其重要的信息来源。简而言之，搜索引擎优化（SEO）所做的工作，正是为AI提供了至关重要的“食粮”。围绕这一新趋势，“AI SEO”这一术语已在全球数字营销界获得广泛认可，而“生成式引擎优化”也逐渐崭露头角，共同描绘着未来优化策略的新版图。

谷歌Gemini的案例洞察

要理解AI如何消化和提供信息，谷歌Gemini提供了一个生动的案例。有观点认为，针对AI的专门优化可能并非必要，因为像谷歌Gemini这样的系统，其在为查询提供答案时，本就从排名靠前的网页中提取内容。谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）曾描述这一过程：AI首先检索数千个搜索结果，然后进行后续的搜索和分析，以提炼和优化信息。这正是谷歌AI模式运作的一部分。

例如，当用户向谷歌AI模式提出需要即时信息的问题，比如“2025年最新有哪些前景广阔的黑色素瘤实验性疗法？”，系统会启动一个多步骤流程：首先，进行广泛搜索以收集大量信息；随后，系统会快速筛选出最相关和最可靠的来源，以构建答案。新媒网跨境了解到，将上述查询提交给谷歌Gemini（支持谷歌AI模式结果的AI模型）时，系统会在后台迅速识别并匹配数百个与查询相关的网站。
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从宽泛到精准的查询演进

系统初始识别的宽泛查询涵盖了多种潜在疗法和医学研究方向，包括但不限于：“黑色素瘤实验性疗法”、“黑色素瘤新型疗法”、“黑色素瘤临床试验前景”、“黑色素瘤未来治疗方案”。这些查询方式与人类研究者进行关键词研究时所采用的方法异曲同工，这表明谷歌AI模式在初步阶段便已开始识别密切相关的搜索短语。

在确定这些多维度、宽泛的查询后，谷歌AI模式会利用谷歌搜索引擎对每个查询进行深入搜索，如同人类研究员一般。对于每个查询，那些在搜索结果中排名靠前的网页，正是AI分析并据此回答用户问题的核心信息来源。

在此基础上，Gemini会根据第一阶段的结果，进一步开展更精细的查询。这些精细化查询可能包括：“TIL疗法黑色素瘤临床试验”、“溶瘤病毒黑色素瘤治疗”、“BiTEs黑色素瘤”、“mRNA疫苗黑色素瘤”、“Lifileucel黑色素瘤”、“T-VEC黑色素瘤”、“Tebentafusp黑色素瘤葡萄膜”、“V940黑色素瘤临床试验”等。系统会根据研究发现进一步执行更多查询，并基于这些查询获取更多网页信息。这一被称为“扇出”（fanning out）的过程，旨在构建一个相关查询树，以全面识别其回答查询所需的所有信息源。

AI答案的权威性与可靠性

在对所检索的网页进行审查时，无论是通过搜索过程还是在获取所有相关页面之后，AI系统都会依据E-E-A-T（经验、专业、权威、可信度）标准来识别可靠和权威的信息来源。对于像黑色素瘤疗法这样的查询，谷歌很可能会将其归类为“您的金钱或您的生命”（YMYL）这一重要类别。因此，Gemini会优先采信以下机构的网站信息：声誉卓著的医疗机构（如大学、癌症中心）、政府卫生机构（如美国国立卫生研究院NIH、美国食品药品监督管理局FDA）、致力于黑色素瘤研究和倡导的组织，以及经过同行评审的科学出版物。

就目前而言，对于谷歌AI模式，跨境商家无需进行根本性的调整。持续优化网站以在谷歌搜索结果中获得良好排名，这本身就是对谷歌AI的有效优化。尽管存在一些细微差异，但为谷歌搜索引擎进行SEO，相当于自动为谷歌AI系统进行优化。

不同AI模型的数据来源差异

除了谷歌，其他AI模型如何获取网络数据？审视这些平台的数据来源，有助于理解如何针对不同AI进行优化，以及内容应在何处呈现才能被它们有效利用。值得注意的是，这里存在两个不同的概念：

首先，是大语言模型的训练数据。这些数据通常与最新的或实时的网络搜索结果有所不同，尽管两者之间存在重叠。许多主流AI模型都是基于Common Crawl数据集进行训练的，这是一个免费的网络数据源，其内容经过整理和存储，便于AI进行访问、消化和使用。

其次，是当前或“实时”的网络信息来源。这些数据并非训练数据的简单复刻，训练集可能几年前就已经生成，而实时的网络数据则包含对当下查询至关重要的信息，例如“Acme餐厅2025年最新特惠是什么？”或者“泰勒·斯威夫特演唱会门票是否已发售？”

近期一项发现揭示，部分AI模型虽然未能直接获得谷歌搜索结果的授权，但它们似乎通过SerpApi（一家专门抓取谷歌搜索结果页面的公司）实现了“曲线救国”。据报道，OpenAI和Perplexity都通过这种间接方式，有限地使用了谷歌搜索结果，主要针对新闻、体育和市场等实时事件数据。

以下是主流AI模型及其网络数据来源的概况：

谷歌Gemini / AI模式： 主要通过谷歌搜索获取数据，辅以数字化书籍、YouTube视频、Common Crawl等。这意味着，要优化内容以被Gemini收录，核心在于提升内容在谷歌搜索中的表现。
ChatGPT： 主要利用必应搜索获取实时信息，训练数据则包括Common Crawl。此外，它也通过SerpApi有限地访问谷歌搜索结果，尤其是在处理最新事件数据时。因此，同时优化谷歌和必应搜索结果，对内容被ChatGPT采纳至关重要。
Meta LLaMa： 训练数据来源于谷歌搜索，同时也包含Meta旗下公开的Facebook和Instagram帖子内容，以及Common Crawl。对于希望通过LLaMa提升品牌影响力的跨境商家，除了传统搜索优化，有效运营Meta平台上的公开内容也显得尤为重要。
微软Copilot： 主要依赖必应搜索，并结合Common Crawl数据。这进一步强调了必应搜索在AI信息源中的地位。
Perplexity： 依靠其自有的PerplexityBot进行数据抓取，并通过SerpApi访问谷歌搜索结果。这意味着，优化内容以被PerplexityBot发现是关键。
Grok： 通过Grok WebSearch进行网络搜索，同时X.com（前Twitter）上的帖子也是其重要的数据来源。对于活跃在社交媒体平台的跨境企业，X上的内容质量和可见性会直接影响其在Grok中的表现。
Claude： 主要通过Brave Search获取数据，并利用Common Crawl作为训练集。

在AI时代，SEO为何依然举足轻重

正如前述分析，许多顶级的AI聊天机器人和搜索系统都会反映那些在谷歌和必应中已获得良好排名的内容。这进一步印证了一个推论：无论是在谷歌AI模式、ChatGPT、Meta LLaMa，还是微软Copilot中提升内容的曝光度，都依然依赖于长期以来用于优化这些搜索引擎的既定SEO方法。

谷歌相关负责人也已证实这一点，并强调了近年来他们一直倡导的高层级优化策略：

聚焦为用户提供独特、有价值的内容： 内容的原创性和解决用户问题的能力是核心。
提供卓越的页面体验： 网站加载速度、移动设备友好性、视觉稳定性等技术要素至关重要。
确保谷歌爬虫能访问您的内容： 网站的技术架构和设置应确保搜索引擎可以顺利抓取和索引。
通过预览控制管理可见性： 利用nosnippet和max-snippet等标签，控制AI如何展示您的内容摘要。
确保结构化数据与可见内容匹配： 结构化数据应准确反映页面上的信息，帮助AI更好地理解内容。
超越文本，实现多模态成功： 结合图片、视频等多种媒体形式，提升内容丰富度。
理解网站访问的完整价值： 不仅关注流量，更要分析用户行为和转化路径。
与用户共同演进： 持续适应用户需求和行为变化，优化内容和体验。

特别对于YMYL（您的金钱或您的生命）相关查询，网站还需要在专业领域展现出高度的信任、权威和经验。在AI优化中，结构化数据的重要性也得到了进一步强调。谷歌在“确保您的内容在谷歌搜索AI体验中表现良好”一文中重申，结构化数据应与可见内容相匹配，这是一项长期以来的最佳实践。值得注意的是，谷歌强调了验证的重要性，明确指出应使用谷歌富媒体搜索结果测试工具和Schema标记验证器，以确保页面正确实施了标记。

潜在的复杂性和挑战

在针对AI进行优化时，仍存在一些额外的复杂性，具体取决于优化的目标。以黑色素瘤疗法查询为例，您可能需要针对多个搜索查询进行优化，而不仅仅是一个。其他AI系统，如Gemini，在组织答案时也可能“扇出”到密切相关的查询，因此优化可能需要针对多个查询，而非单一主要关键词。这给内容发布者带来了两难：过去谷歌的更新曾惩罚为追求大量关键词变体而构建的“薄页面”。虽然尚未有详尽研究，但有迹象表明，涵盖许多类似变体的广泛内容策略可能会受到AI青睐，却可能损害有机关键词排名。如果考虑此类方法，跨境企业应投入资源为每个变体制作具体、复杂、高质量的丰富内容，而非廉价的自动化或AI生成内容。

在在线声誉管理方面，搜索结果中排名靠前的负面信息可能会在AI回应中被强调甚至放大。当多个信息源重复相同的主张时，这种情况尤为明显，AI可能会在缺乏重要背景的情况下呈现这些信息。例如：一篇新闻报道称：“约翰·史密斯被简·琼斯指控行为不当，他随后以诽谤罪起诉她并胜诉。”AI可能会将其概括为：“一些消息来源表示，约翰·史密斯可能存在不当行为。”对于声誉管理而言，这意味着需要在不同领域发布多篇内容，以稀释损害性信息，这甚至可能受到总结顶级结果的AI的奖励。

新兴的空白与未知领域

尽管针对谷歌和必应的优化技术和要素已相对成熟，但针对上表中其他一些搜索引擎的优化方法尚未得到充分记录。

PerplexityBot： 目前尚无明确的优化指南。可以推测，网站若具备稳健的技术SEO基础，将有助于PerplexityBot抓取和吸收其内容。除此之外的优化方法仍是未知数。
Grok WebSearch： 目前没有已知的方法可以对Grok WebSearch进行优化。然而，如果您希望新的网站或网页被Grok收录，建议在X平台（前Twitter）上发布相关URL，这可以作为一种信号，促使Grok的爬虫抓取并索引您的内容。
Brave Search： 该搜索引擎没有公布具体的优化方法，但其声明显示，大部分内容发现是通过Brave浏览器用户检测到的网络活动。安装Brave浏览器并选择共享浏览数据，可以将网站访问活动提交给Brave进行索引。这种方式显得相对局限和过时，类似于20多年前向搜索引擎提交网站的方式。

对跨境营销者的实战启示

随着企业和网站所有者持续询问如何让自己的内容被AI呈现，以及为何某些内容未能被呈现，生成式AI提供商未来可能会提供更多指导。

尽管已被反复强调，但仍需重申，优化策略和内容营销不应纯粹依赖AI生成的内容。每一种生成式AI模型都有内在动力去避免递归创建的材料，因为这可能导致错误传播和质量下降。在营销和内容创作中使用AI时，长期的指导原则是深入关注内容质量，并在人类监督和质量控制下，适度地整合AI。否则，大量廉价地生产AI内容可能只是一种不可持续的短期策略，正如许多“黑帽SEO”策略所已经证明的那样。新媒网跨境认为，拥抱AI，但更要理解其局限，坚持高质量内容产出，才是长久之道。