Google AI搜索来了，SEO应该怎么做

Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI experiences on Search 

https://developers.google.com/search/blog/2025/05/succeeding-in-ai-search

这篇文章来自Google Search Central Blog，主要讲述了网站所有者、发布者或创作者如何确保他们的内容在Google的AI搜索体验中表现出色。

1. 专注于对人有价值和独特的内容

• 核心原则：Google希望展示能满足人们需求的内容，要专注于提供独特且有价值的非商品化内容，让搜索引擎和读者都能从中受益。这不仅适用于AI搜索体验，也适用于传统的蓝色链接结果。
• 内容创作方向：随着用户问题变得更加深入和具体，无论是AI搜索体验还是传统搜索，都要以用户需求为导向进行内容创作。可以参考“创建有用、可靠、以人为本的内容”页面来自我评估内容创作效果。

2. 提供良好的页面体验

• 多方面考量：即使内容优质，若页面体验差，如布局混乱、导航困难或难以找到主要信息，也会让用户失望。需确保页面在各种设备上显示良好，具有较低的延迟，并能让用户轻松区分主要内容和其他内容，以满足从传统搜索或AI搜索结果进入页面的用户需求。

3. 确保Google能访问内容

• 技术要求满足：页面需符合Google Search的技术要求，包括不阻止Googlebot、页面返回HTTP 200（成功）状态码以及有可索引内容等。这些技术要求是确保Google能找到、爬取、索引页面并将其考虑用于搜索结果展示的基础，对AI格式内容同样适用。

4. 通过预览控制管理可见性

• 控制内容显示：搜索允许网站所有者控制其在列表中的显示，包括AI格式。可以使用nosnippet、data – nosnippet、max – snippet或noindex等设置来定义显示偏好。更严格的权限设置会限制内容在AI体验中的展示方式。

5. 确保结构化数据与可见内容匹配

• 结构化数据的正确使用：结构化数据有助于以机器可读的方式分享内容信息，使页面有资格获得某些搜索功能和丰富结果。但使用时需遵循指南，确保标记中的所有内容在网页上也可见，并验证结构化数据标记的正确性。

6. 超越文本实现多模态成功

• 多模态搜索支持：借助AI，用户可以进行多模态搜索，如拍照上传并提问，获得丰富的响应及深入探索的链接。为在此类搜索中成功，应在页面上为文本内容提供高质量的图片和视频支持，并确保商家中心和企业资料信息是最新的。

7. 理解访问的全部价值

• 关注整体价值：从搜索结果页面点击进入网站的流量，当来自AI Overview时，点击质量更高，用户更可能花费更多时间在网站上。这是因为AI结果可能提供更多主题上下文和相关支持链接。不要仅关注点击量，而应考虑网站上各种转化指标，如销售、注册、用户参与度提高或业务信息查询等，以全面评估来自搜索的访问价值。

8. 与用户共同进化

• 适应搜索的演变：搜索一直在演变，从传统的“十个蓝色链接”到处理视觉、视频、新闻等多种内容类型，从桌面显示到移动友好显示，再到处理语音查询和多模态查询。AI体验是搜索的又一进化，用户使用搜索的频率增加，提出更复杂的问题并对结果更满意。网站所有者应抓住AI带来的新机遇，如AI Overview和AI Mode使用户更易探索网页内容，要根据用户需求的变化不断调整和优化内容策略。

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有趣的观点

1. “用户需求高于算法”
   Google强调，其核心目标始终是帮助用户找到“独特且有价值的内容”，而非单纯迎合算法。即使AI搜索体验（如AI Overviews）变得更智能，内容仍需以解决用户真实问题为导向，而非试图“欺骗”系统。
2. “多模态搜索的崛起”
   用户未来可能通过拍照、语音或复杂问题触发搜索，而AI能整合文本、图像、视频等多维度信息给出答案。例如，用户上传一张植物照片并提问，AI会结合视觉识别和文本内容提供种植建议，并链接到相关网页。
3. “AI带来的高质量流量”
   从AI Overview点击进入网站的用户，停留时间和互动率更高，因为AI已提前筛选了相关性更高的内容。这颠覆了传统SEO“点击量至上”的逻辑，更注重用户意图匹配度。
4. “内容需‘反商品化’”
   避免生产同质化内容（如模板化新闻、聚合信息），而应提供深度、独特视角的价值。例如，一篇关于“健康饮食”的文章若仅罗列常识，不如结合用户基因检测数据提供个性化建议更具竞争力。

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清晰的步骤

1. 技术优化：确保Google可访问内容
   • 检查robots.txt是否屏蔽了Googlebot。
   • 确保页面返回HTTP 200状态码，避免重定向错误。
   • 使用Google Search Console验证索引状态。
2. 结构化数据：精准匹配可见内容
   • 若标记“价格”信息，需确保页面上同一数据可见。
   • 用Rich Results Test工具验证结构化数据是否合规。
3. 多模态内容：图文视频协同
   • 在文本教程旁嵌入操作视频（如“如何烘焙蛋糕”搭配视频演示）。
   • 为产品页添加高清图片和360°视图，适配AI视觉搜索。
4. 预览控制：精细化权限管理
   • 对敏感内容（如价格对比）添加data-nosnippet，防止AI摘要泄露机密信息。
   • 用max-snippet限制摘要长度，保护核心内容版权。

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生动的案例

1. 案例：电商网站的多模态优化
   • 问题：某家具品牌发现用户搜索“北欧风沙发尺寸”时，传统文本结果转化率低。
   • 解决方案：在商品页添加3D展示视频、AR试摆工具，并用结构化数据标记尺寸参数。
   • 结果：AI搜索结果直接展示3D模型链接，用户互动率提升40%，购买转化率增加22%。
2. 案例：本地企业的AI友好实践
   • 问题：一家餐厅在移动端页面加载缓慢，且未更新营业时间。
   • 解决方案：压缩图片、启用AMP加速页面，并通过Google Business Profile实时同步营业信息。
   • 结果：AI Overview中“附近营业餐厅”推荐率提高，到店率增长18%。
3. 反面案例：过度依赖生成式AI的内容陷阱
   • 问题：某教育网站用AI批量生成“SAT备考技巧”，内容泛泛且重复。
   • 后果：Google惩罚其排名，用户停留时间低于行业平均值的1/3。
   • 教训：AI生成内容需人工审核，补充独家数据（如内部学生案例）提升独特性。

总结

Google的AI搜索进化本质是“更贴近人类需求”，网站需从“技术合规”转向“用户体验驱动”。无论是多模态适配、反商品化内容，还是精细化流量管理，核心逻辑始终是：让用户觉得“这就是我要的答案”。