谷歌AI时代，56%用户信AI！跨境商家重塑品牌流量攻略。

当下，搜索行为正经历深刻变革，但许多传统的搜索引擎优化（SEO）策略却未能与时俱进。一项最新研究揭示了在人工智能（AI）搜索时代，真正能有效提升品牌可见性的策略与实践。

当前，AI搜索并未宣告SEO的终结，而是为其增添了新的维度。品牌现在需要同时赢得两场胜利：一是传统的搜索排名，二是AI摘要中的引用。

如今，当我们通过谷歌搜索任何内容时，有很大可能在有机搜索结果之前，甚至广告之前，看到一个AI综述（AI Overview）。这份摘要不仅框定了查询的核心，精炼了信息来源，更在早期阶段塑造了用户对品牌的初步认知。

据专业数据分析平台Ahrefs的数据显示，目前AI综述已出现在大约21%的关键词搜索中，其中99.9%由信息查询意图触发。

搜索排名依旧重要，但AI摘要正日益成为决定品牌能否在早期获得关注的关键因素。新媒网跨境获悉，当前普遍观察到的现象是：品牌可见性下降并非因为其从搜索结果第三位跌至第七位，而是因为其内容根本未被AI答案引用。

本文所引述的研究，由外媒Search Influence和在线与职业教育协会UPCEA共同完成，深入探讨了用户如何使用AI辅助搜索，以及各组织机构如何适应这一变化。

研究要点揭示了以下核心洞察：

• AI引用正成为信任信号： 获得AI系统的引用，将显著影响品牌的公信力和早期考量，甚至在用户直接比较不同来源之前就已形成。
• AI可见性具有累积效应： AI系统会从网站、YouTube、领英（LinkedIn）以及第三方发布平台等多渠道抓取信息，以整合生成答案。因此，仅关注自有网站的URL已不足以应对。
• 权威性不再是唯一保障： 即使是行业内声誉卓著的品牌，当其内容未能与用户的提问方式有效匹配时，也可能被AI搜索边缘化。
• 多数机构认知到AI搜索的重要性，但缺乏具体计划： 问题的症结不在于对AI搜索的认知不足，而在于缺乏明确的负责人、优先级的设定以及可重复的执行流程。
• 内容结构影响引用几率： 那些为信息检索、比较和决策而优化的页面，其在AI答案中被引用的表现，通常优于叙述性或品牌主导型的内容。

深入剖析搜索方程的两端

要全面理解当前的变化，我们需要从两个角度审视这个复杂的搜索方程——即用户当下的搜索行为模式，以及组织机构对此作出的（或未作出的）响应。

一项名为《2025年高等教育中的AI搜索：潜在学习者如何搜索》的调查，于去年三月对760名潜在的成年学习者进行了问卷访问。该调查主要聚焦以下方面：

1. 在线信息发现的渠道。
2. AI工具与传统搜索的结合使用情况。
3. 在早期研究阶段，用户信任哪些信息来源。

尽管这项研究以职业与继续教育领域为主要对象，但其揭示的用户行为模式与跨行业观察到的趋势高度一致：即更多地依赖AI辅助探索、更早地形成观点，以及信任信号的转移。

与此同时，去年十月对30家UPCEA成员机构进行的快速民意调查，则从另一端审视了组织机构的应对情况，主要关注：

1. AI搜索策略的采纳程度。
2. 阻碍策略落地的主要因素。
3. 对AI生成结果中品牌可见性的追踪方式。

综合来看，这两份数据集共同揭示了一个日益扩大的鸿沟：即用户搜索行为的演变速度，远超组织机构的适应调整步伐。

那么，这些数据究竟传递了哪些核心信息呢？

值得关注的搜索行为模式

研究结果突出了数种搜索行为，这些行为持续影响着用户在当下如何发现和评估各种选择。

AI工具与AI摘要在早期阶段影响信任

数据明确指出，AI驱动的搜索已从边缘走向主流：

• 50%的潜在学生至少每周使用AI工具。
• 79%的用户会在看到谷歌AI综述时进行阅读。
• 三分之一的用户信任AI工具作为项目研究的信息来源。
• 56%的用户更倾向于信任被AI引用的品牌。

信任的形成时间正变得越来越早，通常在用户尚未直接比较不同信息来源之前便已建立。如果品牌方此前因认为“人们不信任AI”而迟迟未制定AI搜索策略，那么这些数据则表明情况恰恰相反。AI引用正日益成为一种公信力信号——在深入研究开始前，构建信任的捷径。

搜索行为日益多元化

搜索行为不再局限于单一平台或遵循线性路径：

• 84%的潜在学生在研究过程中使用传统搜索引擎。
• 61%使用YouTube。
• 50%使用AI工具。

这些行为并非相互独立或按顺序发生。用户会在不同平台之间切换，同时携带上下文信息。他们在AI摘要中看到的内容，会影响其对搜索结果的解读。一个YouTube视频甚至可以在用户访问网站之前，就已建立起对品牌的信任。

这正是许多策略失衡之处。团队通常一次只优化一个渠道——通常是其网站——并将其他渠道视为可选项。

然而，AI搜索引擎会从品牌存在的所有渠道中提取信息，包括：

• 品牌自有网站。
• YouTube频道。
• 领英内容。
• 第三方和发布商网站。

因此，品牌的AI可信度是累积形成的，它根植于品牌在任何地方的呈现，而不仅仅是那些拥有URL的平台。

搜索引擎与品牌自有网站仍具重要性

AI搜索的兴起并不意味着传统搜索的终结，而是提高了其门槛。

尽管AI摘要重塑了早期信任的建立方式，但在评估选项时，人们仍然高度依赖第一方来源和自然搜索结果：

• 63%的用户在研究过程中依赖品牌自有网站。
• 77%的用户认为大学官网比其他来源更值得信任。
• 82%的用户更倾向于考虑出现在搜索结果首页的选项。

AI引擎优先抓取那些传统搜索引擎已能有效爬取、理解和信任的内容。如果核心内容缺乏清晰的结构、可访问性，并且不具备在传统搜索中排名的资格，那么其被AI生成答案引用的可能性将大大降低。

组织机构的准备程度滞后

大多数组织机构都认识到AI搜索正在重塑信息发现的格局，然而，将这种认知转化为协同行动的机构却寥寥无几。

AI搜索策略采纳程度参差不齐

多数机构目前处于探索与承诺之间的某个阶段：

• 60%的机构处于AI搜索的早期探索阶段。
• 30%的机构已制定了正式的AI搜索策略。
• 10%的机构尚未开始，或认为AI搜索的影响有限。

绝大多数团队都已意识到有重要变革正在发生，但AI搜索的归属、流程和优先级设定等问题仍未得到解决。

阻碍进展的因素

当被问及是什么阻碍了其进展时，各机构普遍提及执行层面的限制：

• 70%的机构报告带宽有限或优先级冲突。
• 37%的机构表示缺乏内部专业知识或培训。
• 27%的机构提及投资回报率（ROI）不明确、领导层支持不足或对AI搜索运作方式存在不确定性。

对于许多组织机构而言，AI搜索已进入其规划讨论，但尚未获得持续的运营关注。

团队优先关注的领域

当团队采取行动时，其优先事项主要集中在两个方面：

• 59%的机构关注AI生成信息对其产品或服务描述的准确性。
• 48%的机构关注提高可见性和竞争定位。

这两个目标之间存在关联。清晰、结构化的信息有助于AI系统更好地呈现品牌。可见性往往伴随着信息清晰度而来。如果信息缺乏清晰度，AI便会利用第三方来源和竞争对手的内容来填补空白。

AI可见性追踪方式不一致

AI可见性的追踪方式差异很大：

• 57%的机构了解其在AI生成答案中的出现情况。
• 27%的机构偶尔发现其品牌被提及，但并未积极监控。
• 13%的机构不确定其是否出现在AI生成的回应中。

在那些确实追踪AI可见性的团队中：

• 64%的机构使用专用工具或正式的追踪方法。
• 29%的机构依赖非正式检查或未进行持续追踪。

这种情况造成了一个常见的盲区。团队能凭经验感受到AI搜索的影响，但缺乏对品牌在何处、如何以及为何出现于AI搜索中的持续可见性。

高等教育领域为何具有参考价值

大学机构通常具备搜索引擎奖励的一切要素：

• 极高的域名权威性。
• 深厚且长期的内容储备。
• 强大的品牌认知度。

然而，在AI生成答案中，这些优势却往往未能直接转化为可见性。

当AI系统生成答案时，它们会引用那些已与用户提问方式相匹配的内容。这通常意味着：

• 比较类内容。
• “最佳工具”、“最佳项目”或“最佳选择”列表。
• 关于品牌的第三方解释性文章。

这些内容形式往往由聚合器和出版商主导，而非机构本身。

AI搜索的目标并非寻找最大的品牌，而是寻找最优质的答案。高等教育领域的案例表明，当品牌仅仅依赖权威性时会发生什么，也揭示了为何各行各业都需要重新思考其内容发布策略。

应对策略解析

面对AI搜索带来的新格局，品牌方可以从以下几个方面着手调整策略：

1. 在追求AI可见性之前，务必夯实基础。

当前最普遍的问题是：“我们如何才能在AI搜索结果中占据一席之地？”

在许多情况下，新媒网跨境认为，最直接的答案是首先修复现有问题。AI系统依赖于与传统搜索相同的信号：可抓取性、内容结构和清晰度。如果网站页面存在被屏蔽、组织混乱或被技术债务拖累的问题，那么它们在任何地方都难以清晰呈现。

一些团队在积极投入AI话题讨论的同时，其核心页面却仍在努力解决以下问题：

1. 索引问题。
2. 页面结构臃肿或不清晰。
3. 内容侧重叙事而非检索友好。

因此，首先应从稳固传统的SEO基础做起。AI系统只能处理那些结构健全的内容。

2. 优化内容以适应检索，而非仅仅阅读。

AI搜索引擎偏好那些能够被清晰提取和无需过多解释即可重复使用的内容。内容的任务已从“讲述一个完整的故事”转变为“提供清晰、可提取的答案”。

许多品牌页面从技术上讲包含了正确的信息，但这些信息往往深埋于长篇散文或需要特定语境才能理解的品牌宣传语中。

在AI答案中表现出色的内容通常具备以下特点：

1. 开篇直接给出答案，而非铺垫。
2. 使用与搜索意图相对应的标题。
3. 将不同观点划分为独立的章节。
4. 避免迫使读者（或机器）进行推断。

这并非意味着要缩短内容篇幅，而是要使其更精炼。当用户意图明确时，AI就能精准地抓取所需内容并引用品牌。

3. 在内容形式上进行竞争，而非仅仅依赖权威性。

如果AI持续引用比较、列表和解释性内容——且事实的确如此——那么品牌可能需要自行制作这些形式的内容。AI系统会从那些已反映用户评估选项方式的内容中提取信息。当品牌网站上不存在这些页面时，AI便会转而引用聚合器和出版商的内容。

为了保持竞争力，品牌需要发布：

1. 反映真实决策标准的比较页面。
2. 针对特定使用场景的“最适合X”类型内容。
3. 帮助消费者做出选择的独立解释性内容。

简而言之：发布AI实际想要引用的内容。

4. 优先关注第三方平台。

品牌的网站不应承担所有工作。AI答案通常会综合引用多种来源，例如：

1. YouTube视频。
2. 领英帖子。
3. Instagram内容。
4. 相关Reddit帖子。
5. 在第三方平台上发布的品牌内容。

在某些情况下，被第三方平台引用甚至比网站排名更重要。新媒网跨境了解到，我们已观察到AI综述中，品牌的YouTube视频与其网页和第三方来源共同被引用，共同塑造了最终答案。这种混合来源的呈现方式正日益成为常态。

如果品牌的内容策略仅仅优先考虑网站内部发布，那么其获得AI可见性的机会将被大大限制。

当前局势分析

AI搜索的发展速度，已超越了大多数现有SEO策略的响应能力。信息发现正在提前发生，信任的建立时间也更早，而可见性则在排名发挥作用之前便已决定。

当前的关键问题并非AI搜索对品牌所在行业是否重要。而是品牌能否被AI引用，抑或被忽视，甚至由他人代为总结。那些能及时调整策略的品牌，将在新一轮的流量竞争中占据有利位置。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-ai-56-percent-trust-ai-for-cb-traffic.html