Google SGE 现已更名为 AI Overviews，并出现在 13%+ 的搜索中——还有其他人看到流量下降吗？

一直在深入分析数据，以下是实际情况。

AI Overview 触发模式：

有效的方法：

1. 会话式跟进 —— SGE 会建议后续问题，如果你的内容能解答，就有多次被引用机会。

2. 全面的支柱页面 —— 深度覆盖主题的内容被引用频率更高。

3. 结构化数据 —— schema 标记有助于 Google 理解你的内容。

4. 首段优化 —— 先给答案，再详细阐述。

真正“获胜”的网站，是那些成为 AI Overviews 信息来源的，而不仅仅是 SEO 优化页面。

电商视角——我们看到的是不同的模式。

产品搜索中的现象：

产品相关查询的 AI Overviews 包括：

• 产品对比
• 评论摘要
• 价格区间
• 库存信息

好消息：

交易型查询仍然能带来点击。当用户准备购买时，依然会点击。

坏消息：

研究阶段发生在 AI Overviews。用户可能通过 AI 决定买什么，然后再专门搜索该产品。

我们的应对：

1. 产品对比内容 —— 创作 AI 乐于引用的内容
2. 增强产品 schema —— 评论、价格、库存
3. 品牌建设 —— 用户搜“[产品类型][品牌]”，我们就赢了
4. 漏斗底层聚焦 —— 针对准备购买的查询优化

中间漏斗被压缩。要么做品牌顶层，要么做交易底层。

本地 SEO 随着 AI Overviews 正在发生巨大变化。

本地现象：

“Best [服务] near me” 类型查询现在显示：

• AI 生成的推荐
• Google 商家信息
• 评论摘要
• 直接答案

本地 SEO 启示：

1. GBP 优化至关重要 —— AI 拉取你的商家资料信息
2. 评论更重要 —— AI 汇总评论情感
3. 类别准确性 —— 类别错误 = AI 推荐错误
4. 本地内容 —— “[城市]最佳”类内容容易被引用

我们的结果：

优化 GBP 资料的客户在本地 AI Overviews 中出现率达 40%+，未优化的？也许只有 10%。

行动建议：

• 完善每项 GBP 信息
• 回复评论（AI 会关注模式）
• 保持 NAP 一致
• 创建本地落地页

出版方视角——对我们来说这几乎是生死存亡。

我们的流量现实：

曾经带来数百万访问的信息型内容现在：

• 被 AI Overviews 摘要
• 用户无需点击即可获得答案
• 流量同比下降 35%

我们的做法：

1. 付费墙优质内容 —— AI 无法总结无法访问的内容
2. 多媒体内容聚焦 —— 视频、播客、互动内容
3. 社区建设 —— 直接关系而非依赖搜索
4. 新闻通讯增长 —— 拥有受众
5. AI 引用优化 —— 若无法获得点击，至少让品牌被看到

不舒服的现实：

某些内容类型可能再也无法作为广告支持模式生存。如果 AI 全部总结，经济模型就不成立。

我们正在转向 AI 难以复制的内容。

B2B 视角不同但同样具有挑战。

我们的观察：

B2B 查询出现 AI Overviews 的频率较低（约 8-10%，整体为 13%+）。但一旦出现：

• 复杂产品说明被总结
• 比较内容被合成
• 很少显示价格（对我们有利）

我们的策略转变：

1. 内容需门槛 —— 白皮书、报告需填写表单
2. 演示导向型 CTA —— AI 不能做演示
3. 漏斗底部内容 —— 价格、实施、案例研究
4. 思想领导力 —— AI 难以生成的原创见解

测量方式变化：

我们现在跟踪：

• AI Overview 引用（Am I Cited）
• 演示请求质量
• 销售对话话题
• 品牌搜索趋势

如果有人在 AI 研究后销售电话中提到我们，这就是过去无法衡量的胜利。

作为代理公司，我们这样向客户定位：

卖点：

“在 AI Overviews 里排名第一就是新的搜索排名第一。”

对服务的意义：

我们的工具：

• Am I Cited 用于 AI 引用追踪
• 传统排名追踪工具（仍有价值）
• 品牌提及监控
• 流量质量分析

客户教育：

最大挑战是解释点击量减少也可能意味着更高价值。重质不重量。虽然更难销售，但确实如此。

YMYL（你的金钱你的生活）内容视角：

健康内容在 AI Overviews：

Google 给出免责声明：“非医疗建议” 但仍然总结健康内容。

我们的观察：

• 医疗机构内容被引用频率更高
• 个人健康博客引用率下降
• E-E-A-T 变得极其重要
• 作者资质会显示

我们的医疗客户：

具备以下的客户：

• 医生署名：AI 引用率提升 3 倍
• 机构背书：引用率提升 4 倍
• 同行评审参考文献：引用率提升 2 倍

结论：

YMYL 内容需要比传统排名更强的权威信号。AI 引用的门槛高于传统排名。

数据分析视角——如何实际衡量这一变化：

挑战：

AI Overview 点击在 GA4 中无法单独追踪。你无法直接看到“来自 AI Overview”。

替代指标：

1. 无点击曝光 —— GSC 可显示曝光但未被点击
2. 第 0 位但点击率低 —— 可能被包含在 AI Overview
3. 品牌搜索相关性 —— AI 提及增多，品牌搜索也应同步提升
4. 辅助转化 —— 多触点归因

我们的仪表盘：

洞察：

不要只看数量。要衡量“影响”。AI 可见性带来的成效未必体现在直接点击归因里。

本帖内容非常有价值，我的总结如下：

新现实：

1. 13%+ 的搜索现已带有 AI Overviews —— 并且还在增长
2. 点击率正在下降 —— 尤其是信息型查询
3. 流量质量正在提升 —— 意图更强的访客
4. 可见性仍然重要 —— 即使没有点击

制胜策略：

内容：

• 答案前置（首段优化）
• 创建全面支柱内容
• 广泛使用结构化数据
• 建立主题权威

衡量：

• 跟踪 AI 引用（Am I Cited）
• 监控品牌搜索趋势
• 分析流量质量，而非仅仅数量
• 多触点归因

商业模式：

• 超越搜索流量多元化
• 建立直接受众（邮件、社区）
• 聚焦 AI 难以复制的内容
• 强化漏斗底部转化

我们代理的新框架：

AI 可见性 → 品牌认知 → 搜索意图 → 转化
      ↓         ↓         ↓       ↓
   监测      跟踪      优化     衡量

游戏规则已变。我们不仅仅是在做 SEO，更是在做 AI 可见性优化。

感谢大家带来的精彩见解。