SEO资深专家Eli Schwartz：重新思考AI时代的SEO
2025-01-14 14:24:31
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如何在 AI 主导的搜索时代中找到新的增长机会？
你能带走的 5 个 take-away
1.与普遍的看法相反，AI 和大语言模型 改变了 SEO，而不是使其过时。AI 现在主导着搜索过程的开始——漏斗顶端——但 SEO 在漏斗中部搜索中仍然至关重要，用户寻求各种选择。2.要避免的常见 SEO 误区包括假设每个企业都需要 SEO、只注重构建链接、认为 Google 是个黑盒，以及过分强调小型网站的技术性 SEO。3.如果市场竞争激烈（如云服务）或搜索量极低且转换路径复杂（如 B2B SaaS），建议考虑 SEO 之外的替代增长方法，例如定向广告、思想领导力和合作伙伴关系。4.在 AI 时代，SEO 更像是一种产品，而不是一种营销工具，需要深入了解用户旅程才能有效。为了指导您的 SEO 工作，请与 PM 合作并提出诸如“我的用户需要什么”和“我应该为他们创造什么样的体验”之类的问题。5.试图将你的产品硬塞进搜索排名不会带来长期的成功。例如，大多数 SaaS 公司不应该依赖传统的 SEO，因为他们客户的决策过程更长，并且涉及多个利益相关者，并且无法通过一次搜索来解决。AI 的浪潮正在席卷 SEO 领域，带来前所未有的变革。Eli Schwartz 分享了一个有趣的经历，在 SurveyMonkey 工作期间，他曾与一位大公司的 CEO 探讨 SEO 策略。CEO 的问题直击要害：“你说的就是找关键词、放内容、建链接。除此之外，你还能做什么？我为什么要付钱给你？” 这让 Eli 陷入沉思，因为 SEO 的本质确实如此。过去如此，现在也还是如此。然而，AI 的出现打破了这种固有的模式。它迫使人们重新思考 SEO 的本质。Eli 意识到，他需要改变自己的思维方式，并与企业探讨如何看待 SEO 以及自然流量的真正价值。但是，许多人仍然固守旧有的策略，因为那些方法依然奏效。大语言模型和 AI 的普及，迫使大家再次思考：SEO 应该如何运作？如何通过搜索渠道推动业务发展？AI对 SEO 策略的影响
近年来，随着 AI 答案和大语言模型的崛起，搜索和 SEO 领域正在经历行业的变革。尤其是 OpenAI 的 ChatGPT 的出现，迫使 Google 和其他科技公司迅速应对新的竞争格局。ChatGPT 于 2022 年底推出，它能让用户直接提出问题并获得详细的答案。这种能力让许多人开始质疑传统搜索引擎的地位，甚至有人认为 Google 和 SEO 的时代即将终结。然而，这种观点并不完全成立。SEO 仍然是一个重要的领域，尤其是对于那些以搜索流量作为主要营销渠道的企业来说。尽管如此，Google 确实面临着巨大的压力，尤其是来自华尔街的关注。如果投资者认为 Google 的技术已经过时，他们可能会减少投资。这不仅会导致股价下跌，还会削弱 Google 吸引顶尖人才和继续投资创新项目的能力。为了回应这种挑战，Google 推出了被称为 SGE（搜索生成式体验）的功能。这项功能将生成式 AI 答案整合到搜索结果中，试图让用户在搜索页面上直接获得答案。然而，Google 在早期的公开演示中表现不佳，导致股价下跌，随后进行了多次调整才重新发布。SGE 的推出也带来了几个重大挑战。首先是变现问题。Google 的主要收入来源是广告，而生成式 AI 答案的展示压缩了广告空间，这对其商业模式构成威胁。其次是法律责任问题。如果 AI 答案中出现误导性甚至危险的建议，例如，有人制造了虚假的 AI 答案，告诉用户从金门大桥跳下，这可能会使 Google 面临法律诉讼。最后是抄袭争议。AI 答案通常是从网络上抓取信息生成的，可能涉及版权问题，这也是 Google 必须谨慎处理的领域。尽管如此，Google 并未放弃这一趋势，而是不断优化和扩展 SGE 的功能。目前，这项功能已经在更多国家和用户中推广，并且逐渐成为搜索体验的重要组成部分。从 SEO 的角度来看，这种变化对内容策略产生了深远的影响。AI 答案的出现将搜索结果推得更靠后，用户无需点击链接即可直接获取答案。同时，页面顶端的广告位置进一步挤压了自然搜索结果的可见性。这意味着企业的内容更难被用户发现，传统的 SEO 策略需要作出相应调整，以适应这一新的搜索生态。在AI驱动下 SEO 的演变
AI 的崛起正在改变 SEO 的规则。过去，SEO 的核心是围绕关键词优化内容，通过排名竞争获取流量。企业通常会为热门关键词创建大量内容，并通过外链等手段争夺排名。例如，在汽车行业，团队可能会针对“Cars”这样的关键词优化网站主页，希望吸引尽可能多的用户。然而，这种策略在今天已经不再奏效。原因很简单，用户的搜索行为已经发生了变化。像“Cars”这样的关键词涵义过于广泛，可能是指“迪士尼动画《汽车总动员》”，也可能是“私家车”或“卡丁车”。用户不再愿意在这些泛泛的搜索结果中耗费时间，而是希望直接得到明确的答案。而 AI 的生成式回答正好满足了这一需求。无论是 Google 的 SGE、ChatGPT，还是其他搜索引擎如 Perplexity 和 Claude，它们都能通过 AI 概述直接为用户提供答案。这种变化正在逐步取代传统 SEO 对漏斗顶端关键词的覆盖。举个例子，假如用户想去海滩度假，他们可能会提出一个非常具体的问题，比如「推荐一个距离 X 机场两小时航程、不在美国的海滩度假胜地」。传统搜索引擎也能处理这样的查询，但用户需要花费大量时间点击和筛选。而通过 AI，用户可以直接得到一段简明的答案，比如推荐去坎昆。这种答案不仅节省了时间，还能快速将用户引导至漏斗中部。这正是 SEO 策略演变的关键所在。一旦用户有了初步的方向，他们将进入中期搜索阶段。比如确定了坎昆作为目的地，他们会回到搜索引擎，寻找更具体的信息，比如「坎昆最佳酒店推荐」或「坎昆当地活动攻略」。这时，传统 SEO 的价值才真正体现。这种变化不仅优化了用户体验，也让内容创作更具针对性。过去，许多泛泛而谈的内容是由非专业人士撰写的，质量参差不齐，用户需要花费大量时间筛选。而现在，AI 提供的答案虽然也不是完全由专家生成，但它能为用户提供更多线索和方向，帮助他们更快进入下一步的探索。AI对SEO的实际影响：结构化与非结构化数据的深度解析
AI 的发展正在悄然改变 SEO 的版图，尤其是在处理结构化和非结构化数据时，影响变得更加显著。Eli Schwartz 提到，尽管目前并没有出现人们预期中的“SEO 末日浩劫”，但这种变化已经开始显现，并且逐步以影响流量的方式展开。尤其是在生成式 AI 技术和算法更新的双重作用下，SEO 的效果和流量波动正变得更加难以预测。一个重要的观察点在于用户旅程的不同阶段对 SEO 的影响。对于像 WebMD 这样专注于提供通用医学信息的网站，AI 概述正在显著削弱它们的作用。过去，用户可能需要浏览多页内容，从中筛选出有用的信息，比如头痛的原因或治疗建议。而现在，AI 可以直接生成简洁的答案，例如“你可能只是缺少休息，多喝水就好”。这种直接而准确的回答让用户不再需要点击进入多个页面进行深入阅读，从而减少了这些网站的流量。这背后是结构化数据的力量。AI 能快速提取和整合医学期刊或权威网站中的信息，将其转化为用户可以立即理解的内容。这种能力使得结构化数据的价值被进一步放大，同时也让传统 SEO 策略显得力不从心。对于 WebMD 和 Healthline 这样的内容平台，它们曾经依赖于搜索结果中的排名竞争，但现在，AI 的生成式回答直接取代了它们在用户旅程初期的作用。然而，这种影响并非普遍适用。对于电商网站，AI 的作用可能较小，因为用户需求更加个性化且复杂。比如，当用户进入购物漏斗的后期阶段时，他们可能更关心具体产品的价格、评价或库存情况，而这些信息需要依赖于非结构化数据的动态更新。AI 在这类场景中的表现还不足以完全替代传统搜索引擎的功能。此外，算法更新进一步模糊了 AI 对 SEO 的直接影响。Eli 提到，当算法调整与 AI 概述的推广同时发生时，流量的变化可能会被掩盖。比如，一个网站因算法更新流量下降，但随后恢复时，流量的增加可能只是建立在一个较低的基准上，而非真正的增长。这让 SEO 从业者更难判断 AI 带来的实际影响。重视产品为导向的 SEO 策略
SEO 的传统打法，往往聚焦于漏斗顶端的流量获取。用户在这个阶段充满好奇，想要了解某个领域的基础信息，比如寻找“最佳播客工具”。此时，长篇内容和关键词排名的胜出者，能够赢得用户的第一次点击。G2、Gartner、Capterra 等平台正是通过这样的方式吸引了大量流量。然而，随着 AI 概述和大语言模型技术的出现，这种模式正在被改写。谷歌现在可以直接在搜索结果中整理出答案，告诉用户有哪些工具适合企业，哪些适合个人，甚至哪些是免费的。用户无需点击任何链接，就能快速缩小选择范围。漏斗顶端的竞争正在减弱，而漏斗中部的重要性开始凸显。在用户明确了几个候选工具后，他们会进入深入研究阶段，开始搜索更为具体的信息，比如工具的价格、功能和使用场景。这时，SEO 的价值不再仅仅是排名，而是如何为用户提供真正有用的内容，帮助他们完成从兴趣到转化的过渡。Eli 指出，SEO 的核心应该在这个阶段，因为这里是用户决策的关键点。然而，过去很多企业并没有重视这一点，他们更关注顶端流量的获取，而忽视了漏斗中部的体验优化。更重要的是，SEO 不应被视为营销手段，而是一个产品问题。产品经理需要和营销团队一起思考：用户从搜索渠道进来时，他们需要什么样的体验？他们在寻找什么样的答案？如果企业的产品和用户需求不匹配，再多的 SEO 投入也无法带来理想的效果。很多 SaaS 公司在这方面存在误区。他们为某个用户群体设计了产品，却没有真正理解用户的搜索意图，导致营销团队在推广时难以有效触达目标用户。一个典型的例子是某健康领域的公司。他们为了提升 SEO 流量，利用 AI 写了成千上万篇普通的健康博客文章，但这些内容与用户的实际需求并不匹配。更糟糕的是，他们的核心产品——一个健康应用，体验并不好。这种情况下，无论 SEO 写了多少文章，都难以真正转化用户。如果他们能够先改进产品，再结合用户的搜索行为，优化漏斗中部的展示方式，结果可能会完全不同。因此，未来的 SEO 策略需要回归产品本身。企业需要与用户的搜索意图深度对齐，从产品设计到内容呈现都围绕用户需求展开。特别是那些不会通过社交媒体、广告或展会了解产品的用户，他们依赖搜索进行自我发现。案例研究：Zapier 和 Tinder 的 SEO 策略
10 年前，Eli 和 Zapier 的 CEO Wade Foster 一起探索了一个有趣的 SEO 实验。当时，Zapier 是一个将不同应用和服务连接起来的工具，但问题在于用户并不知道它的存在。虽然用户需要一种方法让工具协同工作，但他们不会直接搜索“Zapier”。他们只知道 Gmail 和 Salesforce 之间无法连接，于是搜索“如何让 Gmail 和 Salesforce 协同工作”。这成为了 Zapier SEO 策略的出发点。Eli 和 Wade Foster 发现了一个关键点：用户并不是在寻找 Zapier，而是在寻找解决问题的方法。所以，他们为每种可能的工具组合创建了专门的页面，比如“如何将 Gmail 和 Salesforce 连接起来”。这些页面明确展示了 Zapier 的功能和价值。这种策略迅速产生了飞轮效应——当用户意识到 Zapier 能让 Gmail 和 Salesforce 协同工作，他们不禁开始思考：Zapier 是否还能连接其他工具？比如 Gmail 和 Slack？Gmail 和 Trello？这种需求的扩展，推动了 Zapier 的快速成长。类似的以产品为导向的 SEO 策略在 Tinder 的案例中也得到了验证。Tinder 的增长主管 Udi Milo 意识到，Tinder 的流量几乎全部来自“Tinder”这个词，而在“在线约会”这样的泛关键词上并没有投入。Udi 和 Eli 一起研究用户行为，发现用户并不会通过阅读一篇关于“如何约会”的文章后突然决定下载 Tinder。相反，Tinder 解决的是孤独问题，尤其是在用户搬到新城市、想要认识新朋友时。于是，他们设计了一个本地化的 SEO 策略。如果用户搜索“迪拜在线约会”，Tinder 的页面会出现在搜索结果中。页面不仅提供了约会地点的建议，还强调了 Tinder 是解决孤独问题的方案。这种方法精准地满足了用户的需求，而不是通过泛内容吸引流量。成功的 SEO 策略并不依赖于大量的博客文章或关键词堆砌，而在于理解用户的真实需求。无论是 Zapier 的工具连接，还是 Tinder 的本地化约会解决方案，核心都是通过产品本身解决用户的问题。即使在 AI 概述和大语言模型技术快速发展的今天，这种以产品为导向的 SEO 策略依然具有不可替代的价值。无论技术如何进步，用户最终需要的还是一个能够真正解决问题的产品。SEO入门三部曲
这是许多公司容易忽略的一步。以 SurveyMonkey 为例，尽管每位员工都拥有账号，但早期几乎没有人真正使用过公司的调查工具。这导致他们对用户的需求缺乏深刻理解。SEO 的第一步是“成为用户”，尝试站在用户的角度，思考他们会搜索什么问题，以及这些问题背后的真实需求。如果你无法回答“用户在寻找什么”这个问题，那 SEO 的基础就无从谈起。SEO 的核心并不是简单地优化搜索引擎，而是吸引真正需要产品的用户。规划要创建的内容，这一步需要明确用户的需求，并根据需求决定内容的形式和规模。例如，在 Tinder 的案例中，团队发现用户的核心问题是孤独，尤其是在陌生城市中。这一洞察促使他们设计了一个全球性的、本地化的内容策略，通过程序化生成页面，而不是手动为每个城市编写内容。这种方式既高效又能精准覆盖用户需求。将 SEO 视为一项产品开发工作，而不仅仅是内容创作。SEO 需要设计资源、工程资源和产品经理的参与。SEO 页面的构建过程应该像开发一款产品一样，包含用户研究、设计和技术实现。与其单纯地围绕关键词写文章，不如将 SEO 页面设计成一个解决用户问题的产品，为用户提供实用的价值。如何判断 SEO 是否适合你的企业
SEO 作为一种常见的流量获取方式，常被认为是每家公司都应该尝试的策略。但事实并非如此，尤其是对于许多 B2B SaaS 公司而言，SEO 可能并不是一个最佳选择。SEO 的适用性需要经过深思熟虑的评估，而不是盲目跟风。首先，B2B SaaS 公司面临的一个核心问题是用户旅程的复杂性。以 Mixpanel 为例，这是一款需要在整个公司中集成的分析工具，价格不菲。用户不可能通过一次简单的搜索就决定购买，甚至无法通过信用卡直接完成订阅。这种产品的决策往往需要涉及多个利益相关者，甚至需要委员会的讨论。SEO 的作用在于吸引用户点击，但如果用户点击后无法快速转化，SEO 的价值就会大打折扣。对于这类产品，SEO 并不能有效解决用户教育和决策链条中的问题。其次，SEO 的效果依赖于用户是否意识到问题的存在。如果用户根本不知道自己有某种需求，他们也就不会主动去搜索解决方案。Eli 提到，这更多是品牌传播的挑战，而非 SEO 的任务。例如，你可以通过一段病毒视频让用户意识到问题的存在，但 SEO 无法解决“教育市场”的难题。第三，即使用户知道问题的存在，SEO 也未必是最佳的营销渠道。以 Google Cloud 为例，它的主要竞争对手是亚马逊和微软。用户在选择云服务时，通常不会通过简单的搜索结果作出决策，而是需要经过详细的比较和长期的规划。这种情况下，SEO 无法直接推动转化，反而可能浪费资源。此外，SEO 的成本往往被低估。虽然许多人认为 SEO 是“免费的”，但实际操作中，它需要大量的时间、人力和资金投入。你需要内容团队、工程师支持、设计资源，甚至可能需要聘请 SEO 代理机构，这些都要花费不菲。如果投入的资源无法快速收回成本，尤其是对于初创公司来说，这种投入可能并不划算。Eli 提到一个有趣的案例：一家为园艺师开发 SaaS 工具的公司坚持要做 SEO，每月花费 15,000 美元创建内容。但实际上，他们的客户主要来自全国各地的园艺展会。与其投入大量预算在 SEO 上，不如将资金用于展会，这样更能接触到真正感兴趣的用户，也能带来更高的转化率。SEO 的真实成本以及是否值得投资
SEO 的投资是否值得，取决于公司的实际需求和用户行为。并不是所有公司都需要投入资源进行 SEO 优化，因为它的成本不仅在于资金，还包括时间和策略上的权衡。以 Google Cloud 为例，这类公司很难通过 SEO 直接归因到具体的客户转化。即使某些客户确实通过 SEO 内容或页面发现了 Google Cloud，但如果没有其他营销环节的配合，这些客户也无法完成最终的转化。因此，对于这种类型的企业来说，优化 SEO 可能并不会带来显著收益。SEO 的价值还与用户的购买路径密切相关。以餐厅为例，大多数用户在寻找附近的餐厅时，会直接使用 Google 地图或外卖平台，而不是通过浏览餐厅网站来决定用餐地点。虽然很多餐厅都投入资金建立了网站，但这些网站的实际作用往往有限，甚至可能被忽视。用户只关心菜单、位置和营业时间，而不是网站的设计或动画效果。这说明，SEO 的投入需要与用户的实际行为相匹配，否则可能只是浪费资源。此外，SEO 的成本还包括时间上的投入。小公司可能需要几个月甚至更长时间，才能让 Google 注意到他们的内容。而像 Zapier 这样的公司，则花了数年时间才看到 SEO 的效果，因为早期根本没有足够的用户在搜索相关的解决方案。这意味着，SEO 的回报周期较长，适合那些有耐心和长期规划的企业，而不适合资源有限、需要快速增长的初创公司。对于 SEO 的转化指标，Eli 强调，企业需要明确目标，而不是仅仅关注流量或排名。很多公司误以为排名靠前就意味着 SEO 成功，但这并不一定对业务有帮助。例如，一些 SaaS 工具公司可能吸引了大量流量，但这些流量来自无法转化的用户群体。Eli 建议，这种情况下应该果断删除无效内容，专注于能够带来实际转化的页面。SEO 的真正价值在于帮助企业实现对业务有意义的目标，比如获取营销合格线索（MQL）、提高页面浏览量、推动销售转化，或者增加外链和社交分享。SEO 的投资需要结合公司的业务模式、用户行为和长期目标进行评估。如果 SEO 能够帮助企业实现明确的转化目标，那么它的价值是值得的。SEO 成功的关键指标
SEO 的成功与否，取决于你用什么指标去衡量。首先要明确公司真正关心的是什么。如果公司关注的是排名，那可能是因为他们需要在融资演示文稿中展示“我们在某个领域排名第一”。这种排名虽然不能直接带来转化，但在投资人眼中却是一个重要的虚荣指标。如果目标是营销合格线索（MQL），那么关键在于让用户填写表单或完成某种具体的转化。总之，SEO 的指标需要与公司想吸引的用户类型和业务目标紧密结合。SEO 缺乏像付费营销那样的严谨度。做付费营销时，人们会关注“花了多少钱，效率如何，带来了什么结果”。但在 SEO 中，很多人只看流量或排名，却忽略了这些指标是否对业务有实际帮助。比如，一些创业公司喜欢在投资人更新中展示“SEO 带来的流量增长”，但如果这些流量没有转化为线索或收入，那就是在浪费时间和资源。SEO 的时间投入和效果评估需要像产品开发一样设定里程碑。比如，第一个月构思策略，第二个月制定 PRD，第三个月开始开发并发布内容。如果这些里程碑被一再拖延，那么 SEO 的效果自然无法体现。反之，当里程碑按时完成时，可以通过具体的指标来判断 SEO 是否正在奏效，比如页面被索引的数量或初步的流量变化。他用 Quora 的案例说明了这一点。Quora 曾因隐藏内容而限制了搜索引擎的访问，导致 SEO 效果不佳。在 Eli 的建议下，他们开放了答案的展示，并优化了网站的导航结构，几个月内流量翻了四倍。这表明，SEO 的成功不仅在于内容的数量，更在于内容是否可被发现，以及是否能解决用户的问题。SEO 的内容应该像产品一样，能够解决用户的实际需求。与其生成大量堆砌关键词的博客文章，不如像 Zapier 或 Canva 那样，通过模板或工具直接帮助用户完成任务。所有 SEO 内容都需要融入用户的购买旅程。如果流量不能转化为对业务有意义的结果，那就毫无价值。正如他所说，“SEO 的成功，不在于流量的多少，而在于转化的质量。”AI 在 SEO 内容创作中充当什么角色？
AI 在 SEO 内容创作中扮演的角色，更多是工具而非解决方案。用 AI 写内容并不是问题的关键，真正重要的是内容是否对用户有帮助，是否实用。AI 的强项在于提高效率，但它并不能取代内容的核心价值。举个例子，如果你是一个电商网站，AI 可以很好地帮助你完成产品描述的撰写。比如，描述产品的特性、用途以及其他用户可能关心的细节。这类内容并不需要过多创意，AI 可以快速生成并满足需求。而且，这种方式并不会影响 SEO 的效果，因为用户搜索的关键词本身就是产品名称或类别，而不是那些额外的填充内容。但问题在于，有些公司试图用 AI 来生成整篇博文或大量填充内容。这种做法不仅浪费时间，还可能对 SEO 产生负面影响。像 Macy's 这样的电商网站，用户访问时更关心页面上的产品，而不是那些关于产品的冗长介绍。用 AI 写这些无用的内容，不仅对用户没有帮助，也无法提升搜索排名。此外，AI 的作用还可以扩展到某些特定领域，比如生成初步的内容框架或辅助撰写特定类型的文章。一些体育网站和财经新闻平台的做法就很有借鉴意义，这些平台会用 AI 整合比赛数据或公司财报信息，生成简明扼要的文章。这些内容虽然不是由记者撰写，但对用户来说非常实用，能快速提供所需的信息。不过，AI 内容的普及也带来了一些挑战。用户对 AI 生成的内容存在一定的排斥心理，尤其当公司公开宣布自己使用 AI 时，往往会引发争议。比如，CNET 曾因使用 AI 写作而受到批评。但如果公司不主动提及 AI 的使用，而是将其作为一种幕后工具，用户可能反而更能接受。更大的问题在于，AI 生成内容的数量正在以指数级增长，这给 Google 等搜索引擎带来了压力。Google 需要爬取和索引海量的新内容，这增加了成本，同时也让垃圾内容的比例上升。为了应对这一问题，Google 开始采取措施清理索引，确保用户能够接触到高质量的内容。AI 的发展还带来了一个潜在的风险。大语言模型主要依赖互联网上的内容进行训练，但如果训练数据中包含大量 AI 生成的内容，就可能形成一个恶性循环——模型被自己生成的劣质内容所“污染”。因此，无论是公司还是用户，在使用 AI 时都需要保持谨慎，始终关注内容的实际价值，而不是单纯追求数量。AI概述更多是关于品牌建设，而不是SEO策略
AI 概述的核心并不在于推动 SEO，而是一个品牌建设的工具。Google 在 AI 概述中加入链接，看似是为了给用户提供信息，但实际上更像是为了规避责任。比如，Google 可以通过这些链接表明，他们并没有直接提供建议，而是引用了其他网站的内容。即便 Google 提取了超出合理范围的内容，只要附上了链接，就能在法律边界内保持“公平”。从用户行为来看，AI 概述的实际效果也并不完全如预期。Eli 曾在 LinkedIn 上发起了一项调查，结果显示，大约有一半的用户会点击这些链接，而另一半则不会。这让他感到意外，因为他原本认为这些链接的点击率会更低。实际上，这种链接的存在更多是在重复搜索结果，而非真正为用户提供新的价值。对于公司来说，是否应该追求出现在 AI 概述中是一个值得思考的问题。如果你的内容被 Google 选中并出现在 AI 概述中，这表明你的 SEO 工作已经做得很好，因为这通常意味着你在搜索结果中的排名也相当靠前。然而，问题在于，这种展示方式可能并不完全对公司有利。AI 概述的总结内容会让用户直接获取核心信息，而无需访问你的页面。如果只是作为一个链接被引用，你的内容实际上是被 Google 用来服务用户，而你可能无法从中直接获益。相比之下，如果你的品牌能够在 AI 概述中被明确提到，比如在“最佳 CRM 工具”这样的总结中出现，这反而是品牌建设的成果。因为这意味着你的品牌已经在用户心中占据了一定地位，甚至成为某个领域的代名词。这种提及比简单的链接引用更有价值，能够进一步巩固品牌的影响力。程序化 SEO 的优势在于成本效益和内容的即时性。如果每篇内容的成本为 1,000 美元，那么撰写 5 亿个房产的编辑型内容是不可行的。程序化 SEO 通过自动化生成内容，大大降低了成本。例如，Zillow 通过程序化 SEO 生成房产信息页面，这些页面通过 SEO 获取流量，而不是付费流量。这不仅节省了成本，还提高了内容的即时性和准确性。TripAdvisor 通过程序化 SEO 生成酒店信息页面，这些页面在搜索结果中占据主导地位，帮助用户快速找到所需信息。总之，选择程序化 SEO 还是创作型 SEO 应该基于对用户需求的深刻理解。通过选择合适的策略，企业可以更有效地满足用户需求，提高 SEO 效果。在讨论程序化 SEO 和创作型 SEO 时，Eli 提出了一个关键点：策略的选择不在于哪种方式更“好”，而在于哪种方式更符合目标用户的实际需求。程序化 SEO 的核心在于整合多种数据源，通过自动化的方式生成页面内容。相比之下，创作型 SEO 则依赖于人工撰写的长篇内容，通常更深入、更具叙述性。以 TripAdvisor 为例，这是程序化 SEO 的典型代表。他们并没有为每家酒店撰写详细的文章，而是整合了关于酒店、城市的各种数据源，并结合用户生成内容（UGC），为每家酒店创建了一个完整的页面。这种方法让 TripAdvisor 从一开始就占据了搜索结果的顶端位置，并一直保持优势。即使公司经历了多次管理层变动，这一策略依然帮助他们在竞争中保持领先。另一个成功案例是 Zillow。Zillow 解决了房地产领域的一个长期问题：房产价值的透明度。他们整合了政府数据、房屋销售数据、社区信息、学校评分等多种数据源，生成了程序化的房产页面。这些页面完全依赖 SEO 获得流量，而非通过付费广告推广。用户通过 Google 搜索或直接访问 zillow.com，就能找到他们需要的信息。这种方式满足了用户快速获取房屋价值的需求，而无需长篇内容的描述。相比之下，创作型 SEO 更适合一些需要深入分析或叙述的场景。例如，当用户搜索“最佳 CRM 工具”时，他们可能会在搜索结果中看到 G2 或 Capterra 的程序化页面，同时也会看到 Forbes 撰写的关于 Salesforce 和 HubSpot 的长篇文章。这些编辑型内容提供了更多背景信息和深度分析，但它们的制作成本也更高。如果每篇内容需要投入数千美元，对像 TripAdvisor 或 Zillow 这样的大型平台来说，这种方式显然并不现实。因此，选择程序化 SEO 还是创作型 SEO，关键在于理解用户的需求。如果用户需要快速获取单一信息，比如房屋价值或酒店评分，那么程序化 SEO 是最佳选择。而如果用户需要更深入的见解或背景信息，创作型 SEO 则更能满足他们的需求。成功实施程序化SEO的关键
程序化 SEO 的成功并不是单纯依赖数据规模，而是建立在明确的用户使用场景和实际需求之上。早期的程序化 SEO 中，很多互联网公司会为美国的每个邮政编码生成一个独立页面，希望以此覆盖本地搜索需求。然而，这种策略并没有抓住用户的真实搜索习惯。用户不会按邮政编码来查找内容，而谷歌也早已用自己的本地产品彻底改变了这一模式。这说明，盲目追求规模并不能带来成功。更常见的错误是内容与场景的脱节。比如，一些网站试图为世界上成千上万种软件生成单独的评测页面，甚至将这些页面与不同城市的场景结合起来。这种大规模生成的内容看似覆盖全面，但如果没有用户实际使用的场景作为支撑，这些页面就缺乏价值。程序化 SEO 的关键在于内容是否能解决用户的问题，页面是否能满足用户的搜索意图。如果答案是否定的，那么这样的内容生产只是徒劳。比如 Zapier，他们的程序化内容之所以有效，是因为用户确实在寻找特定的自动化组合，而 Zapier 的页面正好提供了解决方案。然而，许多试图模仿 Zapier 的公司并没有找到用户真正的需求点，因此无法复制同样的成功。这表明，程序化 SEO 的核心并不是生成多少页面，而是这些页面是否能真正服务于用户。另外，模板类的公司也常常陷入类似的误区。虽然制作模板的初衷是为了满足用户的多样化需求，但并不是每一个模板都有实际的使用场景。就像 SurveyMonkey，他们可以制作一百个高质量的模板，但如果试图扩展到成千上万个模板，就会偏离用户需求的长尾分布。规模化的内容生产必须以真实需求为导向，否则只是在浪费资源。谷歌反垄断裁决的深度解析
谷歌的反垄断裁决不仅是一次针对市场份额的法律挑战，更揭示了搜索引擎行业中分发渠道、品牌力量和用户习惯的深刻影响。这份长达 286 页的裁决文件，详细剖析了谷歌的排名机制、广告竞价模式，以及其在移动搜索领域高达 98%的市场占有率。裁决的一个核心争议点是谷歌与苹果等合作伙伴的默认协议。谷歌通过这些协议，将自己的搜索引擎嵌入到 iOS 设备和 Chrome 浏览器中，形成了强大的分发网络。这样的合作不仅巩固了谷歌的市场地位，也让竞争对手几乎没有机会参与竞争。Neeva 作为一个由谷歌前高管创立的搜索引擎，尽管提供了更好的用户体验，但因为缺乏默认分发渠道，最终未能成功。裁决指出，这些默认协议对谷歌的成功至关重要，而其他竞争者则因无法与之匹敌而被排除在外。另一个有趣的观察是裁决对用户行为的深入分析。即使谷歌失去了与苹果的默认协议，用户仍然可能主动选择谷歌搜索。这种用户习惯源于谷歌 25 年来积累的优质数据和品牌影响力。裁决甚至提到，Bing 曾试图免费为苹果提供服务，但苹果仍然坚持使用谷歌，因为后者的产品质量和商业模式无可替代。这表明，谷歌的主导地位不仅仅来自协议本身，更与用户对其品牌的信任密不可分。此外，裁决文件还提到 DuckDuckGo 的市场份额变化。十多年前，这一隐私导向的搜索引擎占据了 1% 的市场份额，而如今，这一比例仅增长到 2% 。尽管 DuckDuckGo 筹集了大量资金并进行了广泛的品牌推广，但其市场份额的增长仍然极为有限。这一案例说明，即使是有资金支持的竞争者，也很难撼动谷歌的地位。那么，谷歌为何仍然在 AI 领域大力投入？裁决文件给出了两个可能的原因。一是为了向华尔街证明其在 AI 领域的重视和投入；二是为了防止哪怕少量用户流失到 ChatGPT 或其他大语言模型初创公司。这些用户的流失可能带来巨大的收入损失，因此谷歌愿意在 AI 领域投入巨资以保持领先。SEO 的未来：变化中的机遇
在探讨 SEO 的未来之前，先要明确一个核心观点：SEO 不会消亡。在这个信息爆炸的时代，用户始终需要主动去获取信息，并做出自己的选择。这就像智能家居助手，它们虽然方便，却剥夺了用户的选择权。你问 Google，它只给你一个答案；你问 Amazon，它也只给你一个答案。但现实世界里，人们需要的是比较和选择。Google 也认为，大语言模型仍处于早期发展阶段。即使机器学习技术不断进步，真实的用户数据仍然至关重要。Google 拥有庞大的搜索数据，这使其在理解用户意图方面具有天然优势。用户需要多个选择，即使大部分点击集中在前几个结果，Google 仍然需要提供更多选项，因为总有人会去浏览后面的结果。搜索正在改变，一些漏斗顶端的搜索可能会消失，但人们的搜索行为不会停止。更重要的是，搜索的背后是用户的行动意图，企业也从中受益。比如，酒店希望用户预订房间，鞋店希望用户购买鞋子。即使搜索量下降，有需求的人数并不会减少。但如果你是信息提供商，比如 WebMD，你的收入可能会受到影响，因为 Google 可能会直接提供你过去整合的信息，用户不再需要点击广告。那么，我们应该如何看待 SEO 呢？一个常见的误解是，认为所有公司都需要做 SEO。很多公司在拿到投资后，都会默认要做 SEO，但这其实需要重新审视。你应该从用户旅程出发，问问自己：“我真的需要做 SEO 吗？” 这就像考虑其他营销渠道一样，比如品牌营销或时代广场广告，没人会说“我刚拿到投资，就一定要在时代广场打广告”。SEO 也应该被视为一种营销手段，而不是必须要做的事情。另一个误解是，认为链接建设仅仅是获取 HTML 链接。实际上，链接建设的本质是品牌建设，是建立内容与产品之间的联系。还有人认为 Google 是一个黑盒，但 SEO 的基本原理其实很简单：建立一个 Google 能理解的网站，做好页面间的链接，编写用户想要阅读的有用内容。这些是 SEO 的基础，也是构建 SEO 策略的正确方式。不要认为只要做了这些，就能立刻排到第一，SEO 的成功需要时间和积累。如果你想开始做 SEO，应该找对的人来提供建议。聘请增长顾问可以避免很多错误，缩短学习曲线。如果你想在公司内部招聘 SEO 人才，可能因为预算有限，只能招到经验不足的人。如果你选择代理机构，他们可能会提供内容作为可交付成果，但你需要问问自己，你真的需要这些内容吗？增长顾问更注重提供策略，但策略需要时间才能看到效果。现在，很多人认为 TikTok 和 Instagram 正在取代搜索引擎。确实，Z 世代可能会在 TikTok 上搜索信息，比如“如何解决问题”或“如何切西瓜”。但不同的平台有不同的用途。TikTok 更适合漏斗顶端的发现，而 Google 更适合漏斗中端的购买决策。比如，你想去东南亚旅行，可能会在 TikTok 上看视频，但预订酒店和机票时，你还是会回到 Google。如果 TikTok 在美国被禁，YouTube 可能会成为新的流量入口。过去，SEO 只关注漏斗顶端，把排名作为 KPI，但这并不正确，因为漏斗顶端的用户没有明确的购买意图。中部漏斗的流量虽然少，但更精准，也更符合业务指标。技术 SEO 也不是万能的，它主要适用于大型网站。对于小型网站，技术 SEO 的作用可能不大。不要试图通过 SEO 审计或获取更多外链来解决所有问题。页面速度也很重要，但它不是决定性因素。传统的 SEO 预测采用自下而上的方法，通过关键词研究工具来估算流量。但这些工具的数据并不准确，它们只是在猜测。自上而下的方法更接近真相，你可以从目标市场的总人口数开始，然后逐步缩小范围，得出更合理的预测。关键词研究工具可以作为参考，但不要完全依赖它们。
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