Google揭秘AI深搜捷径。35%靠它，跨境SEO必看！

Google近期发布了一项关于自主智能体（Agentic AI）深度研究的重磅报告，揭示了其在训练此类AI时面临的挑战及解决方案，同时也为内容创作者和搜索引擎优化（SEO）专家提供了宝贵的洞察。这项研究的核心是一款名为SAGE（Steerable Agentic Data Generation for Deep Search with Execution Feedback）的系统，旨在为AI代理生成高质量、复杂度更高的问题-答案对，以提升其在复杂查询场景下的推理能力。
Google’s SAGE Agentic AI Research: What It Means For SEO

这项由Google研究人员撰写的报告，于2026年1月26日对外公布。它的发表背景在于，现有用于训练AI问答系统的公开数据集，如Musique、HotpotQA和Natural Questions (NQ)，往往只要求AI代理通过有限的推理步骤（通常不超过四步）就能找到答案。例如，Musique数据集平均每个问题需要2.7次搜索，HotpotQA平均2.1次，而NQ更是只需1.3次。这导致了一个训练上的空白：AI代理缺乏应对需要多步推理和大量搜索才能解决的“深度研究”任务的能力。

新媒网跨境了解到，为了弥补这一差距，Google的研发团队构建了SAGE系统。SAGE是一个巧妙的“双代理”系统，其中一个AI负责生成复杂的问题，而另一个“搜索代理”AI则尝试解决这些问题，并根据解决过程的难易程度向第一个AI提供反馈。第一个AI的目标是生成需要多步推理和多次搜索才能解决的、具有挑战性的问题。第二个AI则评估问题的可回答性，并计算解决该问题所需的最少搜索步骤。

SAGE系统的关键在于其反馈机制。如果第二个AI能轻易解决问题，或者完全无法解决，其执行轨迹（即它找到的特定步骤和文档）会被反馈给第一个AI。这种反馈机制让第一个AI能够识别出四种可能导致第二个AI通过更少步骤解决问题的“捷径”。正是这些“捷径”，为我们理解如何在深度研究任务中提升内容排名提供了线索。

AI深度研究中的“捷径”现象

SAGE研究的核心目的之一，便是要创造出足够复杂的问题，迫使AI代理进行多步推理。但在实际测试中，研究人员发现存在四种情况，使得AI代理无需进行额外的深度研究就能找到答案。这些现象不仅是AI训练中的“失败”案例，也为内容优化指明了方向。

信息共存（Information Co-location）： 这是最常见的“捷径”，占比高达35%。当解决一个问题所需的两个或更多信息片段恰好位于同一个文档中时，AI代理便可以一次性获取所有必要信息，从而避免多次搜索。这意味着，如果一个页面足够全面，能够包含解决复杂问题的所有关键要素，AI代理就能在该页面上完成任务，无需跳转到其他站点。
多查询合并（Multi-query Collapse）： 这种情况占21%。当一个巧妙的搜索查询能够从不同的文档中检索到足够的信息，一次性解决问题的多个部分时，便会发生“多查询合并”。原本需要多步骤处理的过程，被一个高效的查询操作“折叠”成一步。
表面复杂性（Superficial Complexity）： 占比13%。有些问题对人类来说看似冗长复杂，但对于AI代理所使用的搜索引擎而言，它可以直接定位到答案，无需进行中间步骤的推理。这意味着，问题的表面结构复杂不代表AI需要深度探究。
过度具体化问题（Overly Specific Questions）： 31%的“失败”案例属于此类。当问题包含过多细节时，答案在第一次搜索中就变得显而易见，从而消除了任何“深度”探究的必要性。例如，一个过于具体的日期或名称，可能直接指向唯一的答案。

研究人员发现，某些问题看起来很难，但实际上相对容易，原因就是所需信息在某个文档中“共存”。如果一个AI代理能在一个页面上找到所有答案，将一个原本需要四步推理的问题简化为一步，这虽然在训练AI推理能力上被视为“失败”，但在实际应用中，AI代理会充分利用这种效率，在一个全面的页面上找到所有信息。

对跨境SEO策略的启示

尽管这些发现主要围绕AI训练展开，但新媒网跨境认为，它们为我们理解何种内容能够满足AI深度研究的需求，进而优化内容策略，提供了重要参考。虽然这并非直接的“AI搜索排名”策略，但它们揭示了在哪些场景下，AI代理能在一个页面上找到全部或大部分答案。

“信息共存”是跨境SEO的制胜之道： 研究明确指出，当解决问题所需的多个信息片段出现在同一文档中时，能减少搜索步骤。对于跨境商家而言，这意味着将分散的事实和数据整合到一个页面上，可以有效阻止AI代理跳转到竞争对手的网站去寻找剩余信息。构建高度聚合、内容全面的核心页面，能够显著提升该页面在AI驱动搜索环境中的价值。
触发“多查询合并”的可能： 作者们识别出一种现象，即通过一个单一的查询就能从不同文档中检索到信息。对于内容生产者来说，如果能将内容结构化，使其能够一次性回答多个子问题，便能让AI代理更快地在你的页面上找到完整的解决方案，从而有效地“缩短”AI原本需要进行的漫长推理链。这要求我们在内容规划时，不仅要考虑单一关键词的覆盖，更要考虑用户可能提出的相关问题集合，并进行一体化解答。
成为AI的“捷径”： 这项研究的生成器之所以“失败”，是因为它意外地创建了通往答案的“捷径”。作为SEO专家，你的目标就是成为那个“捷径”——提供具体的、一目了然的数据点，比如计算结果、特定日期或名称等，让AI代理无需进一步探索就能得出最终答案。这意味着内容中的关键信息应直观、易于提取，且数据精确无误。

经典搜索排名依旧是核心

对于SEO专业人士和内容发布者而言，这些“捷径”的发现进一步强调了创建综合性文档的价值，因为它将消除AI代理跳转到其他地方的必要性。但这并不意味着简单地把所有信息堆砌到一个页面上就是最佳实践。如果从用户体验角度出发，将相关信息通过链接引导至其他页面可能更为合理。

更为重要的是，这项研究中，AI代理在执行每次查询时，都是从排名靠前的前三位网页中提取信息。这并非意味着在实际的代理AI搜索环境中，AI代理只会查看前三名，但至少在实验中，前三名具有决定性的作用。

因此，在规划未来的SEO策略时，需要关注以下几点：

重视排名前三的重要性： 致力于将关键页面优化到搜索结果的前三位，可能在AI代理进行深度研究时获得优先抓取和引用。
持续优化经典搜索： AI代理依然是基于经典搜索引擎进行信息检索的，因此针对传统搜索引擎的优化工作，如关键词策略、内容质量、页面结构、用户体验等，仍然是基础。
以用户为中心，而非盲目迎合AI： 虽然要考虑AI的行为，但最终目标是服务用户。如果为了AI而牺牲用户体验，长期来看并不可取。
综合性与主题相关性并重： 在内容上力求全面，同时要确保信息高度相关，维持页面主题的聚焦性。
构建内部链接体系： 通过合理的内部链接，帮助相关的深度内容页面提升在经典搜索中的排名，争取进入前三，以备AI代理的抓取。

这项研究为我们描绘了AI驱动搜索的一个侧面，其对内容策略的影响深远。未来，能够同时满足用户需求和AI代理信息提取效率的综合性、高质量内容，将在跨境电商领域占据更为重要的地位。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-ai-deep-search-35-shortcuts-for-seo.html