有人能解释一下 AI 搜索引擎到底是怎么工作的吗？它们和 Google 看起来完全不一样

让我来梳理一下根本区别：

传统搜索（Google） vs AI 搜索：

AI 搜索的三大核心组件：

1. 大型语言模型（LLM） “大脑”，基于海量文本数据训练。理解语言模式并能生成连贯回答，但有知识截止日期。

2. 检索增强生成（RAG） 解决知识截止问题。实时从网络检索最新信息，再交由 LLM 处理。

3. 嵌入模型 将文本转换成捕捉语义的数值向量。实现语义搜索——即使没有关键词完全匹配也能找到相关内容。

用户查询时的流程：

1. 你的查询被转换为向量
2. 系统搜索语义上相似的内容
3. 检索到的内容传递给 LLM
4. LLM 利用检索上下文生成答案
5. 引用链接回原始来源

补充不同平台的具体机制：

不同 AI 搜索平台的运行方式：

ChatGPT：

• 市场份额 81%，每天 20 亿次查询
• 通过 ChatGPT-User 爬虫实时抓取网页
• 训练数据与 RAG 混合模式
• 偏好权威来源（如 Wikipedia、主流媒体）

Perplexity：

• 更侧重实时网络检索
• 回答中明确展示引用来源
• 引用多样化来源（Reddit、YouTube、行业网站等）
• 透明优先

Google AI Overviews：

• 18% 的 Google 搜索会显示 AI 概览
• 利用 Google 现有索引 + Gemini
• 与传统搜索结果融合
• 88% 触发 AI 概览的查询为信息类

Google AI 模式：

• 独立体验，围绕 AI 重新设计
• 每月活跃用户 1 亿
• 偏好品牌/OEM 网站（引用中占 15.2%）

核心洞察： 每个平台的引用来源偏好不同，想要全平台优化需理解这些差异。

我来解释一下语义搜索，因为这是理解 AI 搜索的核心：

传统关键词搜索： 查询：“价廉物美的智能手机” 匹配：包含这些关键词的页面

语义搜索： 查询：“价廉物美的智能手机” 理解：用户想要具有优质摄像头的实惠手机 匹配：“高性价比拍照手机”相关内容（无需关键词完全匹配）

技术实现方式：

向量嵌入： 文本被转换为高维数值数组。语义相似的内容 = 向量相似。

“国王”和“女王”向量相近 “国王”和“冰箱”向量差异巨大

余弦相似度： 系统计算查询向量与内容向量之间的“距离”。越近 = 越相关。

优化意义：

• 关键词不再最重要，语义覆盖更关键
• 话题权威比关键词密度更有效
• 相关概念增强相关性
• 自然语言胜过关键词堆砌

实际建议： 围绕主题自然表达，全面覆盖相关概念。AI 会让你出现在你未专门针对的查询上。

非常有帮助，特别是语义搜索的解释让我明白了为什么我们注重关键词的内容反而没出现，而那些综合性强的指南却被收录了。

问题： 你提到 RAG 实时检索内容。那是不是说我们的内容必须很新才能被检索到？还是旧内容也会用到？

关于内容时效性的问题很好：

RAG 与内容新鲜度：

RAG 可以检索新旧内容，但存在倾向性：

时效性信号很重要：

• 约 50% 的引用来自过去 11 个月的内容
• 仅约 4% 来自最近一周发布的内容
• 时事话题更偏好新内容
• 常青话题则平衡时效与权威

理想状态： 权威内容且定期更新。“常青+新鲜”优于纯新或陈旧内容。

不同平台：

• Perplexity：更实时，偏好新内容
• ChatGPT：平衡训练数据和实时检索
• Google AI：用现有索引的时效信号

优化建议：

1. 建立全面权威的基础内容
2. 定期用新数据点更新
3. 用 dateModified schema 标记更新
4. 增加新章节而不是单纯重新发布

“最后更新时间”信号越来越重要。AI 能识别内容实际被修改的时间，而非只是重新发布。

我来更深入讲讲 RAG，因为它是 AI 搜索的核心：

RAG 流程分步详解：

1. 查询处理 - 分析你的问题意图和核心概念

2. 查询扩展 - 系统生成多个相关子查询以提升检索效果

3. 向量搜索 - 查询转为向量，与索引内容匹配

4. 文档检索 - 检索匹配度最高的信息片段

5. 段落抽取 - 提取最相关片段（不是整个文档）

6. 上下文组装 - 将检索片段组织好供 LLM 使用

7. 答案生成 - LLM 基于检索上下文生成答案

8. 引用附加 - 标注所有对答案有贡献的来源

为什么“分块”很重要： 内容通常被切分为 200-500 字一块。如果关键信息跨块分布，可能无法一起被检索到。

基于 RAG 的优化建议：

• 每个小节尽量自成体系
• 重要信息写在开头
• 用清晰的标题作为分块边界
• 避免把重点埋在段落中间

理解 RAG 后就知道结构对 AI 搜索有多重要了。

从品牌角度看，AI 搜索的不同之处在于：

可见性范式的转变：

传统搜索：

• 争夺首页 10 个位置
• 排名 = 可见性

AI 搜索：

• 内容要么被引用，要么没有
• 可以有多个来源被引用
• 引用只针对特定查询，不是全局
• 答案里出现品牌名 = 可见性

关键数据：

• AI 搜索流量转化率 14.2%，Google 仅 2.8%
• 40% 被 AI 引用的来源在 Google 排名不进前十
• 品牌提及与 AI 概览的相关性为 0.664（高于外链的 0.218）

意味着什么：

• 传统排名不能保证 AI 可见性
• 品牌权威比域名权威更重要
• 被提及比被排名更有价值
• AI 搜索流量单次价值更高

机会： 在传统搜索排名不高的网站，也能获得 AI 引用。竞争规则变了——要做最优答案，而不是最“优化”的页面。

转化率差距太大了——14.2% vs 2.8%。而外链与 AI 可见性相关性低，说明我们传统的外链投资未必有效。

我们怎么追踪 AI 搜索表现？ Google 有 Search Console。AI 搜索呢？

很遗憾，目前 AI 搜索还没有类似 Search Console 的平台。但可以这样做：

监控方法：

1. 专用工具 - Am I Cited 可以跟踪品牌/网址在 AI 平台的提及。展示哪些查询引用了你、和竞争对手对比、趋势分析等。

2. 人工测试 - 定期在各平台测试目标查询，记录哪些答案引用了你，哪些没有。

3. 日志分析 - 跟踪 AI 爬虫访问并结合引用出现频次。

4. 推荐流量 - 在分析工具中监控来自 AI 平台的推荐流量（但归因仍有难度）。

关键监控指标：

• 被引用频率（你被引用的次数）
• 引用份额（你与竞争对手的比例）
• 查询覆盖面（哪些话题引用了你）
• 平台分布（ChatGPT、Perplexity、Gemini 等）

Am I Cited 能看到：

• 哪些查询引用你，哪些没有
• 你没被引用时出现了哪些竞争对手
• 引用趋势变化
• 哪些内容带来最多引用

没有监控，就等于盲目优化。反馈回路非常关键。

展望一下 AI 搜索的未来发展：

增长趋势：

• AI 搜索流量同比增长 357%
• ChatGPT：每周活跃用户 7 亿（同比增长 4 倍）
• Google AI 模式：每月活跃用户 1 亿
• 预测：2028 年 AI 搜索流量将超过传统搜索

新兴能力：

• ChatGPT Agent 模式：用户可直接托管任务（订票、购物等）
• ChatGPT 即时结账：可在对话中直接购买产品
• 语音、多模态搜索快速增长
• 实时集成成为标配

战略意义：

• AI 不只是另一个搜索渠道，正在变成商业平台
• 在 AI 中被引用不只是可见性，还能带来直接交易
• AI 往往“完成”用户旅程，影响力远超传统搜索

结论： 理解 AI 搜索已不是可选项。它正快速成为消费者发现与决策的主渠道。

精彩的讨论，以下是我的总结：

AI 搜索的工作方式：

• LLM（大脑）+ RAG（实时检索）+ 语义搜索（基于语义的匹配）
• 生成带引用的综合答案
• 与 Google 的链接排名模式完全不同

与传统 SEO 的关键区别：

• 语义相关性 > 关键词匹配
• 品牌提及 > AI 可见性的外链
• 内容结构对 RAG 检索很重要
• 多个来源可被引用（不只前十）

更高的价值：

• 转化率 14.2% vs Google 2.8%
• AI 搜索增长迅猛（同比增长 357%）
• 正在成为商业平台，而不仅仅是搜索

监控：

• 目前没有 Search Console 等同工具
• Am I Cited 等工具可追踪引用
• 需要主动监控，不是只盯排名

这彻底改变了我们的策略，是时候调整资源配置了。