多平台！AI+SEO助跨境电商，90天营收暴增3倍！

全球数字营销领域盛会MozCon纽约站于近期成功举办，来自行业前沿的十位专家齐聚一堂，围绕人工智能搜索、品牌可见性以及新兴搜索引擎优化（SEO）策略等议题，分享了诸多极具实践价值的见解。本次大会不仅为参会者提供了深入了解行业动态的平台，也为跨境电商及全球化运营的企业带来了宝贵的启发。

一、人工智能搜索的未来：洞察与应对

Lily Ray在大会上深入剖析了AI搜索的演变路径，强调当前所谓的“新”策略，其根基仍在于既有的SEO最佳实践。她详细阐述了人工智能模型（LLMs）与传统搜索引擎之间的共生关系，以及品牌在这一新格局下提升可见性的关键。

核心洞察包括：
大型语言模型（LLMs）并非独立运行，它们的高度智能化表现依然依赖于传统搜索结果。例如，GPT-5等模型在生成内容时，需要实时获取并整合来自传统搜索引擎的数据。若缺乏来自搜索结果页面（SERPs）的内容支持，这些模型极易出现信息错误或“幻觉”现象，即生成不准确或虚构的内容。这凸显了传统SEO内容质量对于AI生态系统的基础性作用。

品牌在AI搜索中获得信任与可见性，需要积极在可信赖的第三方平台中展现。LLMs在引用信息时，倾向于采纳维基百科、Reddit、YouTube以及各类垂直专业网站的内容。因此，在这些多元化平台上建立品牌声誉并获取引用，已成为提升品牌在AI搜索中曝光度的核心策略。这要求企业将内容发布和外部引用获取视为同等重要的工作。

针对品牌声誉管理，优化品牌相关查询和声誉信号至关重要。品牌方应主动为所有可能出现的品牌相关问题创建清晰、准确的答案，并有效管理自身在线形象。这意味着不仅要关注产品或服务的关键词，更要关注用户对品牌的直接提问及其在全网的评价。

此外，AI时代需要引入新的评估指标。传统的点击率（CTR）和排名等KPI已不足以全面衡量AI搜索下的可见性和影响力。Lily Ray建议，企业应跟踪品牌印象数、LLM引用量以及在不同模型中的声量份额，以此更准确地评估AI策略的成效。

二、多平台战略：撬动有机增长新引擎

Paul Norris分享了某个家电品牌通过多平台内容策略，在90天内实现有机营收三倍增长的成功案例。这表明，在当前数字生态下，将内容触达点扩展至受众活跃的每一个平台，而不仅仅是谷歌，已成为必然趋势。

核心洞察包括：
搜索已不再是用户发现信息的唯一途径。随着谷歌向开放网络的导流日益减少，品牌为了维持可见性，必须在用户浏览、观看、搜索和购物的各个渠道，创建符合平台特性的原生内容。这意味着内容策略需要从“单一中心”向“多点触达”转变。

内容的再利用和全渠道分发效率尤为关键。Paul以一个家电品牌为例，一次拍摄产出了26段视频，这些视频被重新剪辑加工为YouTube长篇指南、社交媒体短片段、网站内嵌内容以及网红合作素材。最终，该系列内容获得了超过37万次观看，并带来了3.2倍的营收增长。这充分说明了通过内容复用提升投入产出比的潜力。

短视频内容同样需要进行搜索优化才能实现持久价值。TikTok和YouTube Shorts等平台的短视频虽然能快速引爆流量，但若缺乏适当的优化，热度消退也快。通过加入有效的标题、关键词、话题标签以及符合平台特性的交互元素，短视频也能转化为常青内容，持续带来流量和关注。

三、无限长尾：AI时代的关键词研究策略

Dr Pete Meyers指出，人工智能并未从根本上改变关键词研究的本质，而是使其变得更加紧迫。随着“长尾”关键词的不断扩展，市场营销人员亟需更有效的方法来识别、映射并捕捉这些潜在流量。

核心洞察包括：
自然语言处理技术的演进已有超过15年的历史。从早期的“蜂鸟”算法（Hummingbird）到“BERT”模型，再到如今的AI概述（AI Overviews），谷歌的搜索机制一直在从简单的关键词匹配转向深层语义理解。因此，市场营销人员手中已有的工具和经验，在AI时代依然适用，关键在于如何灵活运用。

将研究重心从单个关键词转向主题集群。如今，一个单一的查询可能触发数十个相关问题。通过将关键词组织成主题集群，并以主题级别来衡量内容表现，能够更全面地覆盖用户需求，并提升内容的相关性。

LLMs能够扩展用户查询的范围。AI生成的答案通常会整合来自多个相关搜索结果的信息。因此，品牌在进行内容规划时，应识别与核心查询相关的所有潜在子主题和意图类型（例如教程、比较、观点等），以构建更全面的内容体系，满足用户多样化的信息需求。

创建AI难以概括的内容以建立竞争优势。对于简单、事实性的查询，AI概述或知识图谱已经能够直接给出答案。因此，品牌应将重心放在创建AI难以总结的内容上，例如深入的教程、独特的观点、细致的比较分析等。这些内容更能展现专业深度和独到见解，从而脱颖而出。新媒网跨境了解到，这类内容往往能有效吸引寻求深度信息的专业用户。

四、内容工程师：自动化赋能内容与SEO

Josh Spilker提出了内容工程师是内容创作和SEO未来发展方向的观点，他认为自动化系统将定义下一波增长浪潮。

核心洞察包括：
缺乏系统化的流程将难以实现内容规模化。若内容创作、更新和衡量没有清晰的结构引导，企业难以实现内容的规模化生产。内容工程师通过建立系统化的思维模式，而非仅关注单个帖子，来解决这一难题，从而提升整体效率。

内容工程师在提升可见性和速度方面发挥关键作用。采用内容工程方法的团队，其内容制作成本可降低50%，发布速度提升一倍，同时内容更新的影响力增加了40%。这证明了通过系统优化实现效率与效果双提升的潜力。

完善的工作流程需辅以明确的检查点和人工审核。Josh强调，缺乏监管的自动化可能导致混乱。任何自动化系统都应整合品牌标准、编辑口吻和人工审核机制，以防止错误并保持内容质量。这意味着自动化是提效工具，但质量把控仍需人为干预。

低代码工具使内容工程更易于实现。借助AirOps、Zapier以及Moz API等低代码工具，营销人员无需编写代码即可构建研究管道、自动化政策更新以及规模化内容刷新。这降低了内容工程的门槛，使得更多团队能够利用自动化提升工作效率。

五、超越算法：以信任构建内容护城河

Wil Reynolds对过分追求排名和可见性的做法提出了质疑，他认为在垃圾信息泛滥和流量缩减的背景下，信任是唯一的真正屏障。

核心洞察包括：
仅仅被看到是不够的，用户必须相信并选择品牌。Wil通过案例展示，其流量最低的时期反而对应着最高的转化季度。这说明，如果内容无法赢得信任或促成行动，即使拥有高可见性也毫无意义。

AI搜索易受操纵且缺乏可信度。通过原创研究，Wil证明品牌仅需对页脚和自撰列表文章进行微小改动，即可在ChatGPT等AI工具中获得排名。这暴露了LLM可见性与权威性之间并非等同，暗示了AI搜索在权威性判断上的缺陷。

社会认同在营销成功中扮演重要角色。尽管AI可能呈现品牌内容，但用户在做出决策前，仍会咨询朋友、查看评论并浏览社交媒体。社交平台因此成为建立信任和塑造品牌形象的关键阵地。

LLMs更多反映训练数据而非内容质量。Wil的研究发现，59%的AI回复来源于训练数据而非实时网页，这使得陈旧、重复的内容可能获得不公平的优势。因此，品牌信任和声誉的重要性超越了单纯的SEO技巧。

六、多元化流量：摆脱对谷歌SERP的依赖

Misty Larkins阐述了公关（PR）如何驱动需求、品牌搜索和跨平台转化，为企业开辟了新的流量获取路径。

核心洞察包括：
谷歌SEO的安全网正在消失。日益缩减的搜索结果页面（SERPs）、不稳定的算法以及不断增加的零点击搜索，使得谷歌流量变得不可靠。有品牌即便拥有6600万次曝光，但点击率（CTR）却低于0.5%，表明单纯的曝光已难以转化为有效流量。

品牌搜索已成为最持久的护城河。在AI概述中，61%的品牌信号来源于媒体提及，而非品牌自有网站。Misty认为，品牌的可见性始于人们对品牌的讨论，而非仅仅发布自有内容。

将公关视为一个全漏斗系统。Misty将公关分为三个阶段：吸引关注（公关曝光）、捕捉兴趣（自有内容）和转化关注（转化页面）。MU Health通过此模式，活动注册量增长了400%，验证了全链路公关策略的有效性。

创造具有公关价值的内容并以出版商思维进行分发。无论是通过原创研究、专家见解还是借势新闻热点，目标都是赢得媒体曝光，并在所有渠道重新利用这些内容，从而驱动品牌搜索。

七、AI赋能：智能应对SEO流量下滑

Sam Torres展示了其代理机构如何利用AI驱动的系统，检测流量下降、诊断问题并制定成功路线图。

核心洞察包括：
利用机器学习技术识别问题。Sam分享了免费的Colab笔记本，这些笔记本利用Isolation Forest和Prophet等模型，能够精确到天、页面或查询集群级别，发现流量异常，避免了凭直觉判断的偏差。

以更细致的维度划分流量。除了按页面或关键词划分，通过模板、搜索结果类型（SERP type）、地理位置或设备等维度进行流量细分，可以揭示以往不可见的模式，例如谷歌图片流量的损失，或某个国家移动端可见性的下降。

通过测试案例和领导层易懂的预测来证明投资回报率（ROI）。Sam建议，与其抱怨“谷歌又变了”，不如利用过去的案例研究来预测收益，记录假设，并进行小规模、具有统计学意义的测试，以获得内部认可。

八、企业级网站SEO：搜索可见性倍增之道

Travis Tallent分享了Brainlabs如何帮助GitHub将其子文件夹流量提升400%的经验。这得益于一套优先考虑用户意图、规模化和执行力的系统。

核心洞察包括：
审计并非策略的全部；更应绘制用户旅程图。多数团队常陷入无休止的审计和简报中。GitHub通过搜索旅程映射和意图驱动的简报，指导了漏斗各阶段的内容创作。

以产品团队的思维而非SEO团队的思维进行优先级排序。GitHub对每个SEO项目都采用了RISE模型（Reach, Intent, Scale, Execution）进行评分。只有具有高影响力的项目才会被纳入季度路线图。

通过融入现有系统实现规模化。Brainlabs没有构建新的工作流程，而是直接接入GitHub的Azure DevOps系统，使其与内容和工程团队的现有工作方式保持一致，从而加速审批并减少摩擦。

建立常态化沟通并明确团队责任。每月例行的协调会议使SEO、内容、开发和领导团队保持一致。所有人都清楚何时、何地以及如何参与，消除了不确定性并创造了持续的动力。

九、AI时代内容成功新范式

Chima Mmeje阐明了“流量优先”的内容模式已然过时，并提出了一套基于需求、信任和亲和力的新系统。

核心洞察包括：
信任和亲和力是实现长期增长的关键杠杆。过分关注排名和搜索量，往往导致内容趋于平庸。相反，优先考虑由需求驱动的话题，这些话题能够带来直接流量、有机提及和转化。

成为信息源头，打造独特价值。通过创建前所未有的内容来脱颖而出。基于第一手经验撰写，并融入能够展现思想领导力的案例。这不仅能赢得外部链接，还能建立长期的权威性。

利用信息性内容驱动产品采纳。将信息性内容与展示如何应用建议的资产相结合，并链接回产品页面。这是一种确保内容获得点击同时促进产品采纳的有效方式。

利用网络研讨会捕捉需求。Moz的“实用营销人”系列网络研讨会产生了大量潜在客户。这些研讨会内容同时被用于内容计划和站外潜在客户开发。Chima分享了她创建网络研讨会资产并将其内容用于潜在客户开发的ChatGPT框架。

十、告别虚荣指标：转化优先的SEO策略

Bianca Anderson挑战了SEO行业对流量的过度痴迷，并引入了“重磅页面”（Heavy Hitters）框架，用于识别和保护那些能带来转化的URL，即使整体流量有所下降。

核心洞察包括：
将报告重心从流量转向产生营收的页面。创建一份结合了GA4流量和转化数据的URL级报告。即使流量较低，也要标记出所有持续带来潜在客户或营收的页面。

建立“重磅页面报告”以监控高价值URL。根据转化而非点击量来识别表现最佳的页面。每月跟踪其可见性，以便在流量或表现发生变化时迅速采取行动。

利用“表现下滑分类系统”诊断流量下降。根据根本原因（如搜索结果布局变化、内容内耗、算法波动或意图不匹配）对表现不佳的URL进行分类。利用此系统，为内容、用户体验（UX）或技术团队提供明确的行动建议。

发现并投资“褐矮星”。利用Looker Studio或GA4的筛选功能，识别那些转化率高但会话量低的页面。优先对这些页面进行内部链接优化、内容更新或付费推广，以释放其增长潜力。

停止向管理层汇报流量图表。通过按页面类型或转化率对数据进行标准化处理，并以每个URL或每千次会话的营收来呈现，将SEO重新定位为营收驱动型职能，而非仅关注虚荣指标的游戏。

新媒网跨境获悉，MozCon大会作为行业风向标，明年将再度回归。
2026年7月14日，MozCon纽约站。
2026年11月13日，MozCon伦敦站。
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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/multi-platform-ai-seo-cb-ecom-90-day-3x.html