哪些技术SEO因素真正影响AI可见性？我们的网站在Google排名很好却没有任何AI引用
关于影响AI搜索可见性的技术SEO因素的社区讨论。哪些技术优化对AI爬虫至关重要。
2 分钟阅读
Discussion
Technical SEO
+1
SC
SEOVeteran_Chris
搜索主管，营销机构
·
2025年12月28日
我做SEO已有12年，对Google了如指掌。但AI搜索完全像是另一场游戏。
让我困惑的点：
有些客户在Google排名很好却从未出现在AI答案里。另一些在Google几乎没有排名，却总被ChatGPT提及。
我的观察：
- 关键词优化对AI似乎不那么重要
- 外链和AI可见性不像我预期的那样相关
- 内容长度的作用不同
- 某些排名因素对AI而言似乎无关紧要
我需要搞清楚：
- AI和Google到底看重哪些信号？
- 我的哪些SEO技能能迁移，哪些不行？
- 这该被视为完全不同的学科吗？
- 我需要发展哪些新技能？
12 comments
12条评论
AE
AISearchStrategist_Emma
专家
AI搜索顾问
·
2025年12月28日Chris，你已经抓住了核心矛盾。它们相关，但确实是不同的学科。
根本区别：
Google：根据相关性 + 权威信号对页面排名
AI：从多个信任的来源综合答案
信号对比：
| 信号 | Google重要性 | AI重要性 |
|---|---|---|
| 外链 | 非常高 | 低-中 |
| 关键词密度 | 中 | 低 |
| 域名权威 | 高 | 中 |
| 内容时效性 | 中 | 非常高 |
| 品牌提及 | 低 | 高 |
| 结构化数据 | 中 | 高 |
| 内容全面性 | 高 | 非常高 |
| 第三方引用 | 中 | 非常高 |
关键洞察：
Google问：“哪个页面该排第1？”
AI问：“我回答这个问题该引用哪些来源？”
这是不同的问题，答案自然也不同。
SC
SEOVeteran_Chris
OP
·
2025年12月28日
Replying to AISearchStrategist_Emma
第三方引用这个点很有意思。所以说我应该关注被提及，而不是刻意做外链？
对于AI来说，外链和品牌提及在实际操作上有什么区别？
AE
AISearchStrategist_Emma
·
2025年12月28日
Replying to SEOVeteran_Chris
外链 vs. 提及：
外链（传统SEO）：
- 技术性超链接
- 传递PageRank
- 可出现在任意上下文
- Google可直接测量
品牌提及（AI）：
- 文本中对品牌的引用
- 不需要技术连接
- 上下文很重要（正面/负面/中性）
- AI会结合上下文理解含义
例子：
带外链但文本很普通的新闻稿：有助于Google
Forbes的一篇文章写道“[品牌]是[场景]的领先解决方案”：有助于AI
策略转变：
不再是“给我一个Forbes的外链”，而是“让Forbes在文章里正面提及我们”。
提及让AI了解你；外链则让Google了解你。
CR
ContentDirector_Rachel
内容策略总监
·
2025年12月27日AI与Google内容策略的区别：
面向Google优化的内容：
- 以关键词为核心
- 为排名而结构化（H1、H2、关键词分布）
- 为了达到字数目标经常拉长内容
- 优化元描述以提高点击率
- 内部链接便于爬取
面向AI优化的内容：
- 以回答问题为核心
- 结构清晰便于提取（明确的陈述、表格、列表）
- 长度取决于全面性而非字数目标
- 语义丰富优于关键词堆砌
- 外部引用增强可信度
两者共同点：
- 以用户为中心的高质量
- 清晰且权威的表达
- 全面覆盖话题
- 内容新鲜、及时更新
实际做法：
我们现在会双重优化内容：
- 核心内容同时服务用户和AI
- 针对Google的技术SEO元素
- 为两者服务的结构化数据
- 针对不同渠道设定不同的成功指标
TM
TechnicalSEO_Mike
专家
·
2025年12月27日技术SEO的区别：
两者都重要：
- 网站速度和核心网络指标
- 移动端优化
- 可爬取性
- 网站结构
- HTTPS
AI更看重：
- 结构化数据（FAQ、HowTo、产品schema）
- 内容可访问性（不要藏在JS里）
- 清晰的HTML结构
- 发布时间及时效性信号
- 作者署名
AI不太看重：
- 内部链接结构（PageRank传递）
- URL优化
- Canonical标签（AI看不到）
- Robots.txt细节
AI新技术要素：
- AI爬虫可访问性（不要屏蔽GPTBot、Anthropic等）
- 超越Google要求的schema标记
- 元数据中的时效信号
- 适用于E-E-A-T的作者标记
AT
AgencyFounder_Tom
搜索机构创始人
·
2025年12月27日从机构角度看如何兼顾两者：
我们的服务结构：
核心SEO（仍然必不可少）：
- 技术基础
- 内容策略
- 外链建设
- 排名监控
AI可见性（新层级）：
- AI引用监控
- 品牌提及策略
- 面向AI的结构化数据
- 保持内容新鲜
- 第三方曝光
资源分配（典型客户）：
- 60% 传统SEO
- 40% AI可见性
为什么不是五五开：
Google仍占90%以上的搜索流量。但AI增长极快且转化率更高。我们会随着市场变化逐步调整比例。
DL
DataAnalyst_Linda
·
2025年12月26日AI与Google表现的数据视角：
我们对500+网址的分析：
| 指标 | 与Google排名的相关性 | 与AI引用的相关性 |
|---|---|---|
| 外链 | 0.72 | 0.21 |
| 域名权威 | 0.68 | 0.28 |
| 内容长度 | 0.41 | 0.35 |
| 内容时效性 | 0.32 | 0.67 |
| 品牌提及 | 0.25 | 0.71 |
| 结构化数据 | 0.38 | 0.54 |
| 关键词密度 | 0.45 | 0.18 |
关键洞察：
- 外链对Google的影响是AI的3倍
- 品牌提及对AI的影响是Google的3倍
- 时效性对AI的影响是Google的2倍
- 关键词密度对AI几乎没影响
这些确实是完全不同的排名因素。
CJ
ContentCreator_Jason
·
2025年12月26日写作者视角的区别：
为Google写作：
- 目标关键词出现在标题、H1、首段
- 全文分布关键词变体
- LSI关键词补充语义覆盖
- 有字数目标
- 优化元描述
为AI写作：
- 直接回答问题
- 内容要够全面
- 使用清晰、易引用的表述
- 提供具体数据
- 结构便于提取
我的写作方式：
我首先为人写作（这对AI很有帮助），再添加Google相关SEO元素。
“为人而写”这个建议一直是对的，而现在这恰好也是AI的策略。AI提取听起来人性化、权威的内容。
MS
MeasurementPro_Sarah
·
2025年12月25日测量上的区别：
Google指标：
- 目标关键词排名
- 自然流量
- 点击率
- 展现量
- 搜索转化
AI指标：
- 被引用频率
- 品牌提及率
- AI答案中的声量占比
- 提及中的情感倾向
- AI归因转化
难点：
Google Search Console可以看Google表现。 而“AI搜索控制台”尚不存在。
你需要如Am I Cited等工具追踪AI可见性。这是一套完全不同的监测体系。
我们的做法：
每周AI可见性报告+每周SEO报告。不同的看板、不同的KPI、不同的优化策略。
IK
IndustryAnalyst_Kevin
·
2025年12月25日行业视角：未来走向如何
现状：
- Google：占据48.5%网站流量
- AI：0.15%网站流量
但：
- AI流量增长速度快7倍
- AI访客转化率高4.4倍
- AI正成为许多查询的首个触点
预测：
三年后：
- Google：交易类查询仍占主导
- AI：研究与推荐类查询将主导
战略启示：
两者都需要，但侧重点不同：
- Google：流量和转化
- AI：高质量发现与推荐
技能有重叠，但侧重不同。
SC
SEOVeteran_Chris
OP
搜索主管，营销机构
·
2025年12月25日本帖让我理清了整个格局。我的新思维模型如下：
SEO到AI能迁移的部分：
- 内容质量基本功
- 用户意图理解
- 技术优化基础
- 权威建设（手段不同）
- 测量体系（指标不同）
AI独有之处：
- 提及 > 外链
- 时效 > 历史
- 全面性 > 关键词
- 第三方验证 > 站内优化
- 被引用 > 排名
我的新版方法手册：
基础层（服务两者）：
- 高质量、全面的内容
- 扎实的技术基础
- 清晰的网站结构
- 持续更新的内容
Google专项：
- 关键词定位
- 外链建设
- 排名优化
- 传统SEO要素
AI专项：
- 品牌提及建设
- 扩展结构化数据
- 第三方影响力
- 被引用监控
资源分配变化：
从100%传统SEO转为：
- 65%传统SEO
- 35% AI可见性
随着AI流量增长，未来还会继续调整。
感谢大家帮我升级了12年的方法手册。
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Frequently Asked Questions
AI搜索与传统搜索优化的主要区别是什么？
主要区别包括：AI提供答案，而搜索引擎提供链接；AI引用来源，而搜索引擎排名页面；AI更重视内容质量和时效性，品牌提及对AI来说比外链更重要，AI优先考虑语义理解而非关键词匹配。传统SEO注重排名，AI优化则专注于被引用。
传统SEO技能在AI优化中还适用吗？
许多基础技能可以迁移：内容质量、用户意图理解、技术优化和权威建设。但具体策略有很大不同。关键词密度不再重要，语义全面性更关键。外链不如品牌提及重要。新技能包括结构化数据优化和引用追踪。
我应该为AI搜索还是传统搜索优化？
都需要，但需根据受众侧重点不同。传统搜索仍然驱动大部分网站流量（48.5% vs 0.15% AI）。但AI搜索增长迅速，且AI带来的访客转化率高4.4倍。平衡的策略应同时优化二者，并认识到它们的信号和内容策略不同。