2026 年值得关注的 16 场 GEO/AEO/AI SEO 会议 - Q1季度

• 选会清单：决定关注/报名哪几场；
• 选人清单：按会议直接抄作业关注核心嘉宾；
• 选趋势雷达：通过这些人的公开内容，追踪 AI 搜索时代 SEO 的一线变化。

• 议题是否围绕 GEO/AEO/AI SEO 的实操与测量；
• 嘉宾是否长期输出、且有可复用的方法/数据；
• 是否能帮助站长判断“入口变化、内容形态变化、商业形态变化”

• 网址：https://aeoconf.com/
• 日期：2 月 19 日
• 地点：美国 旧金山
• 票价：申请制参加（需要申请才能获得参会资格）
• 主题关键词：AEO/GEO、LLM 引用优化、测量

• 更偏 AEO/GEO 实操与测量，不是泛 AI 营销。
• 嘉宾很多都有持续更新的博客/社媒，适合顺藤摸瓜建立关注列表。
• 能帮你更早理解 AI 搜索入口/引用逻辑的变化。

• 谷歌排名第一的页面被引用次数比排名 20 以外的页面高 3.5 倍；
• 74% 的引用来自 Domain Authority 低于 80 的网站；
• 90% 的搜索触发了 2 次以上的内部跟进查询，而 95% 的跟进查询在传统工具中搜索量为零。
• 超过 90 天未更新的内容在 ChatGPT 中的引用率比新内容低 3 倍
• JavaScript 不会被 LLM 渲染，任何依赖 JS 加载的内容对 LLM 完全不可见，AI 优化必须落实在基础 HTML 层

• ChatGPT 流量转化率是谷歌的 6 倍
• Google 排名 ≠ AI 引用，谷歌搜索和 AI 搜索的 URL 重叠率仅有 2.5%–40%
• AI 引擎 69%-93% 的时间引用的是赚来的媒体（earned media），而非自家博客。 这意味着仅靠自有内容站是不够的，需要主动布局第三方提及。
• SEO 中有效的内容在 AEO 中同样有效，但 AEO 还需要额外做到跨多个来源被反复提及（而不仅仅是自己的 URL 排名第一）

• 6个 FAQ + Schema = 半数新增引用: 
  对核心产品页面底部添加约 6 条 FAQ，并内联 Schema 标记，结果两周内新增引用中有一半来自这 6 个页面，自然流量同步上涨 24%。
• AI 搜索带来的流量转化率比非品牌有机搜索高 6 倍，非品牌 AI 引用份额从 0% 增长到 42%，
• 内容新鲜度是 AI 引用的核心变量，85%-95% 是过去 10 个月内更新过的内容
• 关键词思维 → 问题集群思维: AEO 时代的内容规划单位不再是关键词，而是围绕买家旅程各阶段的问题集群

• 网址：https://smxmuenchen.de/
• 日期：3 月 10–11 日
• 地点：德国 慕尼黑
• 票价：未补充
• 主题关键词：综合 SEO/搜索营销、SERP 变化、AI 搜索趋势

• 覆盖面广、信息密度高，适合快速获取趋势信号。
• 嘉宾多为实战型顾问/机构从业者，容易挖到可复用方法论线索。
• 适合当作“趋势雷达”，用来校准对 SERP 与 AI 搜索变化的判断。

• LLM在 63% 的情况下选择第一个搜索结果；92% 的情况下依赖 Bing Search API（不是 Google），所以 GSC 对追踪 ChatGPT 代理完全无用；
• AI 系统不再孤立地评估文件然后呈现列表，而是聚合整个 web 上关于实体、产品、组织和声誉的信号，并综合成答案。

• 200个相同锚文本是内链的魔法边界：超过这个数量，Google 不再对该锚文本赋予更多权重
• Google 本质上是垃圾过滤机而不是排名机器：先过滤，再排名。
• 锚文本相关性，链接位置和周围内容上下文加权：主内容区的链接，比侧边栏或页脚的链接权重更高

1. 跨平台实验短视频内容（不只是 TikTok 或 YouTube，而是同时在 Instagram、TikTok、YouTube）；
2. 用 Opus Clips 把长视频拆解成短视频；
3. 配置 ManyChat 自动回复 Instagram/Facebook 评论来建立再营销名单；
4. 核心优先级是参与度指标（观看时长、评论、收藏、分享），因为这些是平台分发决策和 AI 信号的双重驱动因素。 

• 不到5%的网站收入与 LLM 引荐相关，超过一半仍然来自 SEO。Google 8月有约840亿次访问，ChatGPT约58亿次
• AI 爬虫被屏蔽时通常没有人注意到；爬取可行性是 AI 搜索里一切的前提！
• JavaScript 会隐藏大段站点内容让 LLM 无法读取。

• 网址：https://seo-summit.com/
• 日期：3 月 18–20 日
• 地点：法国 巴黎
• 票价：€300 起
• 主题关键词：SEO + GEO/AEO、AI 引用优化、行业趋势与数据

• 嘉宾覆盖面广，适合搭建关注列表（科普型信息源 + 深水区实战选手）。
• 更容易获取“趋势 + 方法论 + 数据点”的线索，适合做 Q1 的认知刷新。
• 能帮内容站判断：哪些 SEO 经验还能延续，哪些需要重做。

• 分析 60 万个网页：AI 生成内容不影响谷歌排名（相关性仅 0.011，趋近于零）
• 分析 190 万个 URL（来自 100 万个 AI Overviews）：AI Overviews 更倾向于引用 AI 生成内容而非人工内容
• Google AI Mode 被引用最多的域名依次是 Wikipedia、YouTube、Google 自家博客、Reddit、Google 本身
• 研究 Ahrefs 自身的 AI 搜索流量：80% 的 AI 搜索流量流向了主页、产品页和免费工具页

• AI Overviews 推出一年后，谷歌曝光量增加 49% 但点击率下降 30%；ChatGPT 的推荐流量在 2025 年 8 月比 7 月暴跌 52%。 这些数据提醒 SEO 站长不要过度追逐短期 AEO 红利，而需要建立更稳固的策略。

• Grounding Query 是 AI 在回答用户问题之前，内部生成的检索请求——这与用户实际输入的内容不同，是 AI 真正用来决定引用哪些页面的关键。

• 目前 90% 的网站在 ChatGPT 中完全看不见。要在 ChatGPT 中获得引用，外链的位置比数量更重要——需要在 ChatGPT 本身高概率引用的页面上获得外链，而不仅仅是权威网站的任意页面。

• LLM 的引用逻辑 ≠ 排名逻辑: 
  如果第三位和第八位网站合在一起能覆盖 100% 的信息，LLM 可能直接忽略覆盖 90% 的第一名，去组合第三和第八。 
• 通常需要进入前 12 名才有被 LLM 引用的资格:
   这意味着传统 SEO 仍然是 GEO 的基础——但仅仅排名好还不够，还需要内容的完整性和独特性。
• 原创性是 GEO 时代的核心差异化因素: 
  在传统 SEO 中，分析并模仿排名最好的对手内容是常规策略。但在 GEO 中，这种方法适得其反——LLM 寻找的是能补充已有信息的独特内容，而不是重复同样内容的"第 N 个版本"

• 56% 的 AI 引用来源于第三方内容（新闻、编辑出版物、评测、论坛、社交媒体），只有 44% 来自品牌自有网站。 这意味着 GEO 策略的核心不是优化自己的网站，而是扩展第三方的存在感。
• 中立的、非促销性的内容更容易被 AI 引用，而品牌宣传类内容被引用的概率更低。

• GEO 时代的引用机制：要被 LLM 引用，需要同时满足三个条件——正确的内容格式（AI-First 格式，结构化、中立、比较性）、第三方提及（LLM 从多源验证品牌权威）、外链（同时服务谷歌和 LLM）。
• LLM 需要比较多个选项才能构建可信答案，单一品牌内容被视为"广告"而被过滤。
• LLM的信任信号：网站层面的 on-site 信号、外链的权威均衡、以及第三方媒体的"媒介化"（médiatisation）

• 80% 的品牌在大多数目标查询中对 LLM 不可见
• 只有 14% 的结果在谷歌传统 Top10 和 AI 回答之间重叠
• 70% 的 AI 回答包含隐性情感倾向，即使没有明确评价
• 不到 10% 的品牌出现在 AI 优先使用的来源中

• Google vs AI 的本质差异：Google 索引你的页面，AI 综合你的声誉；Google 给你排名，AI 推荐你（或者更多时候，忽略你）

• 网址：https://prosperitymedia.com.au/sydney-seo-conference/
• 日期：3 月 20 日
• 地点：澳大利亚 悉尼
• 票价：$399 起
• 主题关键词：SEO、SERP 变化、AI Overviews/AI 搜索影响、增长策略

• 更贴近“SERP 变化 → 流量变化 → 应对动作”的落地视角。
• 适合关注 AIO 对 CTR、转化的真实影响与应对策略。
• 嘉宾多为长期输出的从业者/顾问，便于建立持续关注名单。

• AIOs 可导致流量下降 -10%，取决于引用设计和用户意图；
• 社交网络（YouTube、LinkedIn）在 AIO 引用中占有显著地位，为 SEO 提供了通过社交内容影响 AIO 的机会。
• LLM 可见度原则：不到 3 个月的内容被 LLM 引用的可能性高 3 倍；用户生成内容和社区提及（Reddit、YouTube）已成为 AI 引用的主要驱动力；品牌提及和来自第三方的引用比传统外链策略更受 LLM 重视
• AI 推荐流量自 7 月以来下降了 -42.6%

• LearningAIsearch.com——目前最完整的免费 AI 搜索优化路线图，涵盖基础、技术配置、内容优化、测量和工具等各阶段，承诺持续更新，完全免费，不接受广告或付费收录
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• AI 访客转化率比普通 organic 访客高 23 倍——Ahrefs 自身数据：0.5% 的 AI 来源访客贡献了 12.1% 的注册。
• 分析约 80 万个 GSC 属性，发现 Google 展示量在上升而点击量在下降——AI Overviews 是主因。 
• AI 流量不是移动优先的：AI 流量 76.5% 来自桌面，而传统 organic 流量超过 75% 来自手机——这意味着 AI 用户的行为模式根本不同。
• 12.8% 的 Google 搜索会显示 AI Overviews，而 2025 年 3 月有一个显著激增。
• AI Overviews 使 #1 位置点击率下降 34.5%
• ChatGPT 拥有 Google 约 12% 的搜索量，但给网站带来的流量是 Google 的 1/190——这是目前最清晰地量化"AI 搜索引用但不点击"现象的数据

• LLM 流量仍远低于 SEO 流量（每天约 250 次 vs 4,500 次）
• 96% 的 LLM 流量来自纯转化页面，而非博客文章；
• Yelp 几乎出现在所有 ChatGPT 引用中；
• 大多数 LLM 引用只列出地址和电话，用户很可能直接打电话或到店，而不是点击网站

• 选会：从会议主题里筛出 2–3 场最贴近自己阶段的（比如想做 AEO/GEO 落地就看方法论与测量框架，想看流量变化就看 SERP/AIO 影响）。
• 选人：把每场的代表性嘉宾当作“信息源名单”，持续追他们的公开输出，用来校准自己对 AI 搜索入口与引用逻辑的判断。

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