如果说2024年像一部肥皂剧，那么2025年则像是无人期待的衍生剧。随着人工智能搜索功能普及，许多网站流量下滑。在逐渐适应AI概览（AIO）的同时，谷歌又推出AI模式，与ChatGPT等大型语言模型（LLM）展开竞争。而LLM也纷纷开发自有浏览器，意味着企业需在更多平台上优化搜索引擎结果页面（SERP）。面对快速变化的技术环境，如何制定优先策略、把握关键趋势，成为品牌必须思考的问题。
AI可见性策略：2026年SEO的18大核心趋势
1. 相关性工程将主导AI搜索
到2026年，AI模式将取代传统SERP成为主流搜索方式。搜索结果高度个性化，十个用户可能看到十种不同的答案。关键词排名将失效，品牌需构建全渠道内容网络，覆盖用户的“查询分支”，实现跨平台触达。
- 围绕用户画像重建关键词体系，聚焦真实意图。
- 绘制热门话题引发的关联问题图谱。
- 使用模拟LLM行为的SEO工具，识别内容可见渠道。
- 打造跨格式互联内容生态，提升多平台引用率。
- 优化内容为机器可读、语义丰富的训练数据。
- 注重内容共鸣而非关键词密度。
2. 后端优化成智能AI交互基础
后端SEO的重要性将与前端并重。AI助手需通过API、数据库和结构化数据完成预约、购物、播放等操作。未做好后端准备的品牌将在智能设备场景中被边缘化。
- 电商企业应采用代理商务协议（ACP），支持AI直接下单。
- 媒体与订阅类品牌启用MCP等协议，便于AI检索内容。
- 系统设计需提前规划AI可访问性，确保API简洁、数据组织清晰。
3. 品牌情感影响AI可见度
AI对品牌的呈现取决于信任度。社交媒体提及、评论情绪、高质量反向链接等“赢得媒体”信号，直接影响LLM对品牌的认知与推荐权重。
- 将品牌搜索量作为漏斗顶端核心指标。
- 联合权威出版商、影响者建立第三方背书。
- 使用AI可见性工具监控品牌在线表现。
- 将用户反馈转化为互动机会。
- 统一各平台信息、语气与形象，增强可信度。
4. 产品导向型内容更易获AI推荐
能具体展示解决方案的品牌将在AI搜索中胜出。B2B与B2C买家均倾向让AI推荐适配其需求的产品，内容应聚焦“如何解决特定问题”而非泛泛解释问题本身。
- 侧重漏斗底部内容，假设用户已知问题所在。
- 明确产品优势及适用客户画像，坦承不适用场景。
- 提供真实照片、截图、定制视频与客户案例。
- 从Reddit、Quora等社区获取用户真实语言与痛点。
5. 多样化内容形式提升AI引用概率
AI平台如Perplexity已从Instagram、Facebook等社交渠道抓取数据，并偏好计算器、模板、清单等实用工具类内容。多模态发布有助于稳定曝光。
- 将文字内容转化为图文、视频、音频等多种形式。
- 投资高实用性内容，如交互式工具与模板。
- 在YouTube、Reddit等AI常抓取平台分发内容。
6. SEO分化为RAG与非RAG策略
品牌需区分哪些内容用于触发LLM的检索增强生成（RAG）。只有触发网络搜索的内容才能被实时引用；否则回答由模型内部知识生成，外部无法干预。
- 利用Gemini API或开发者工具分析哪些提示会触发网页搜索。
- 重点布局可触发RAG的查询与主题，提升内容影响力。
7. 漏斗顶部转向LLM发现
AI助手已成为新的品牌认知入口。若品牌未出现在AI的回答中，将在用户产生兴趣之初就失去曝光机会。
- 撰写简明、结构化的内容，便于LLM提取。
- 在权威平台发布思想领导力文章与开放数据。
- 构建主题内容集群，强化专业领域权威。
- 定期测试AI对品类的回答，评估品牌存在感。
8. 高效内容强调清晰与易读
优质内容将以低认知负荷、高信息增益率（IGR）取胜。研究显示，AI摘要引用率高出43%，开头即提供洞见的内容更具竞争力。
- 以核心洞察开篇，避免冗长铺垫。
- 使用小节标题、独立段落，确保每句话有价值。
9. 以需求为导向的内容驱动成功
对话式AI改变搜索逻辑，品牌需直接满足用户需求，而非依赖传统点击流量。未来搜索趋向“无需跳转”，自然流量将持续下降。
- 优先创作AI难以复制的内容，如模板、研讨会、深度观点。
- 预判趋势并抢先发布，抢占权威引用来源地位。
- 结合社交媒体热点，培养用户持续关注习惯。
10. 讲故事成为内容核心竞争力
在42%营销人员使用AI生成内容的背景下，人类视角与真实故事将成为差异化关键。故事能建立情感连接，提升记忆度与传播性。
- 先讲问题情境再呈数据，增强代入感。
- 制作展现完整转型过程的案例研究。
- 在Reddit等社区分享真实故事，影响LLM训练数据。
11. AI功能在SERP中更加多元可见
搜索结果融合AI概览、购物模块、网页指南等多元形态，“大脱钩”导致自然点击减少，但AI功能仍带来可观曝光。
- 将AI曝光纳入核心SEO报告指标。
- 整合AI概览与顶部SEO策略。
- 加强数字公关，赢得第三方提及。
- 创作虽无点击但具影响力的高价值内容。
- 优化技术SEO，确保JavaScript网站可被抓取。
12. 搜索引擎降低低价值页面优先级
AI生成内容泛滥促使搜索引擎转向高价值原创内容。低质量页面将被降权，搜索引擎更关注整体概念相关性而非关键词匹配。
- 突出专家背书，用图文视频展示专业权威。
- 优化关键页面性能，保障加载速度。
- 使用语义化HTML与结构化数据（Schema），明确定义品牌、产品与概念。
13. Web Guide或将成信息查询默认形态
Google Web Guide融合传统搜索与AI逻辑，基于“扇出”机制生成多路径结果，摘要由上下文重写，元描述作用减弱。
- 绘制完整搜索路径，覆盖用户后续问题。
- 针对信息类关键词中的交易型分支创建内容。
- 构建模块化内容结构，提升段落独立可见性。
14. SEO演变为影响力优化
SEO不再只是排名，而是影响AI系统如何理解品牌。品牌声誉由外部信号拼合而成，需主动引导跨平台信息关联。
- 保持所有渠道语气、词汇、框架一致。
- 积极参与LLM训练数据生态。
- 定期审核AI系统对品牌的描述，调整策略。
- 长期积累正面内容与互动记录，塑造数据声誉。
15. SEO回归基本原则
面对流量下滑与排名不稳定，SEO应回归本质：深入理解受众、强化品牌、驱动业务成果。
- 采用全栈思维，整合UX、CRO、内容与付费媒体。
- 设定与业务成果挂钩的KPI，追踪微转化与用户行为。
- 提升团队LLM素养，理解AI可见性运作机制。
16. 更新语言比更新策略更重要
AI搜索由检索驱动，传统术语如“关键词”“排名”已过时。行业需转向“实体”“语义关系”“嵌入”等新语言体系。
- 重构报告，追踪品牌在LLM中的检索频率。
- 培训团队使用语义化术语沟通。
- 将提示词与主题实体视为新长尾关键词。
- 构建具有上下文意义的链接关系。
17. 2026年是会话信号元年
成功标准不再是点击量，而是“是否终结用户搜索”。Google的“互动到下一个查询”（ITNQ）正成为核心评估指标。
- 分析用户前后搜索行为，覆盖完整意图链。
- 开门见山给出答案，再补充细节。
- 监测用户访问后是否继续搜索，目标是结束会话。
18. SEO与品牌及全渠道营销融合
SEO不再孤立存在，而是品牌整体可见性的组成部分。分散的搜索环境要求品牌在多平台传递一致信号。
- 整合SEO、公关、社媒与付费推广，打造统一品牌声量。
- 借助影响者与联盟营销扩大垂直领域提及。
- 投资原创研究、白皮书等可引用内容，建立权威。
19. 数字公关成SEO必备要素
AI不会引用重复信息，但会青睐独特洞察与权威来源。数字公关是最有效的可扩展引用获取方式。
- 推动内部专家接受媒体采访、参与播客。
- 挖掘被忽视视角，产出原创观点。
- 聘请熟悉行业的数字公关专家拓展媒体资源。
20. AI助手驱动端到端购物体验
到2026年，产品发现、比较、购买全流程将在LLM内完成。AI助手将根据用户偏好提供个性化推荐，实现“零点击”交易。
- 为LLM优化产品描述，关联商品与教育内容。
- 针对常见对话式查询创建清晰解答内容。
- 通过SEO与数字公关提升品牌在AI依赖平台的影响力。
总结：要在2026年脱颖而出，SEO必须升级为影响力优化。品牌需全面管理其在AI系统中的认知形象，通过高质量内容、第三方背书与跨平台一致性，成为AI优先引用的对象。未来的赢家，是那些能被人工智能“看见”并信任的品牌。
