搜索領域始終處于不斷演變之中，但工具、策略和團隊需要適應的本質從未改變。話雖如此，AI時代遠非一次算法更新那么簡單，它代表了人們發現信息以及與品牌互動方式的根本性轉變。 在ChatGPT之后又涌現了Perplexity、Google Gemini（原Bard）、Microsoft Copilot以及Anthropic公司的Claude，AI搜索已然到來，并在各行各業掀起巨大波瀾，SEO從業者和企業都需要迅速調整方向。 這個快速興起的渠道，在品牌可見度、品牌認知度和品牌形象方面帶來了新的挑戰與機遇。以下是對AI搜索平臺、用戶行為變化以及品牌潛在商業影響的初步介紹。 這些是用戶蜂擁而至的關鍵平臺及其整合搜索的獨特方式。雖然ChatGPT在整體流量上仍處于領先地位，但它也面臨著競爭。 毫無疑問，ChatGPT是該行業最知名的品牌，其2022年發布的GPT-3.5模型迅速吸引了公眾的注意，成為轟動性事件，在短短兩個月內用戶數就突破了1億。 該平臺經歷了快速轉型，推出了自定義GPT、更先進模型的部署、DALL-E AI圖像生成器等。 現在，所有用戶都能訪問ChatGPT搜索（也稱為SearchGPT），它采用了一種混合模式，通過調用外部網絡資源來彌補其訓練模型在時效性上的不足。 請注意：ChatGPT搜索使用Microsoft Bing的索引來生成回答。如果您的品牌未出現在Bing搜索結果中，那么在ChatGPT搜索中出現的可能性也很低。 Perplexity是一個對話式搜索引擎，也被稱為答案引擎。它利用額外的LLM（大型語言模型）處理結果，針對用戶問題生成對話式回答。該公司成立于2022年，同樣經歷了用戶量的快速增長——目前與ChatGPT共同貢獻了37%的引薦流量。 Perplexity 側重于電子商務和產品發現，推出了AI購物助手，允許用戶直接在Perplexity平臺內購買產品。同時，也有報道稱其正在結果中測試聯盟鏈接，這一動向需要企業密切關注。 Gemini是谷歌于2024年2月發布的最新聊天機器人，整合了其之前的Bard聊天機器人和專注于編程的生成式AI工具Duet AI。Gemini采用了與ChatGPT搜索類似的方法，即使用當前的搜索結果來補充其訓練模型。 根據Previsible的一項研究，Gemini流量約占AI平臺生成總流量的12%。 Gemini現已取代Google Assistant，并被嵌入整個谷歌生態系統，包括Workspace應用和Android操作系統，這使得用戶增長情況難以準確判斷。不過，考慮到這一點，近期數據顯示Gemini的應用下載量不到ChatGPT的20%。 Copilot誕生于微軟與OpenAI的持續合作，使用了OpenAI GPT-4模型的改進版本。因此，兩者的結果存在許多相似之處。該模型在微軟的專有搜索引擎Bing中，最初以Bing Chat的名義推出，后重新發布。此后，Copilot已占LLM引薦流量的14%。 與谷歌整合Gemini的做法類似，Copilot也被嵌入微軟生態系統，作為AI助手，在搜索之外提供多樣化的任務支持。 Anthropic公司于2024年3月發布了當前的Claude 3模型家族：Haiku、Sonnet和Opus。Haiku專注于速度，Sonnet是全能型，Opus則專為深度推理而構建。所有Claude 3模型都建立在“訓練優先”的方法之上，這意味著它們在時效性方面存在局限。 其優勢在于更注重隱私和安全性。Anthropic將此訓練過程稱為“憲法AI”（Constitutional AI），旨在確保AI系統無害，能夠在無需大量人類反饋的情況下實現高度自治。雖然Anthropic在市場中相對小眾，但Claude 3 Opus在許多能力上樹立了新的行業標桿。 如上所述，不同平臺在生成回答時所采用的方法存在根本性差異。比較它們不能簡單地等同于ChatGPT vs Perplexity，每種類型都有其優缺點，它們對于品牌可見度的影響也是不同的。 訓練優先模式（如 Claude） 這類AI系統依賴于提供給它們的訓練數據，這意味著它們往往能提供更準確的回答，因為它們擁有確定的知識庫和能力。但其缺點是靈活性較低，特別是在涉及新進展或時事方面。 這對企業意味著什么？ 電子商務的機會可能更少，因為任何在當前訓練模型之后發布的內容都不會出現在答案中。其次，優化需要時間。需要投入精力開發強有力的品牌主導內容，建立行業專業形象，以及開展能產生影響力的公關活動，以便為下一次模型更新提供信息。 遵循搜索優先方法的平臺，其流程與傳統搜索引擎類似。它們利用AI從全網抓取答案，然后由LLM將其語境化整合成一個對話式的答案，用戶無需滾動和選擇結果。因此，它們在可獲取信息的靈活性上更強，但往往缺乏其他平臺的推理能力。 鑒于此，搜索優先平臺可以說是最有利于品牌的，因為它們能提供更即時的反饋，并且需要一種由SEO策略指導的方法。 首先確保內容以LLM友好的方式結構化，然后圍繞關鍵詞嘗試不同的提示詞（Prompt），識別常用的信息來源。接著，更新您能影響的所有相關內容。 混合模式 （如 ChatGPT 和 Gemini） 混合模式在利用其訓練數據和所謂的“檢索增強生成”（Retrieval-Augmented Generation, RAG）之間靈活切換，RAG是指LLM使用外部數據源來構建其回答。 首先需要識別哪些提示詞使用了訓練數據，哪些使用了RAG。對于使用RAG的提示詞，采用搜索優先策略；對于使用訓練數據的提示詞，則采用訓練優先策略。 AI工具整體上持續快速增長。預計到2030年，AI工具用戶總數將超過2.41億，幾乎是目前總數的兩倍，大量用戶正從傳統搜索引擎轉向AI搜索。 研究表明，目前十分之一的美國互聯網用戶在進行在線搜索時，會首選生成式AI，完全繞過傳統搜索方式。這種趨勢在消費者中更為明顯，近60%的人在進行產品調研時更傾向于AI搜索的推薦。 AI搜索已成為品牌至關重要的渠道，并且其重要性只會迅速增長。 OpenAI發布搭載ChatGPT的GPT-3.5，因其在對話理解能力上的巨大飛躍引起了巨大轟動，短短五天內就獲得了超過一百萬用戶。此后，像Gemini和Claude這樣的領先LLM平臺，在理解對話問題、識別用戶上下文和意圖方面都展現出非凡能力。 雖然LLM的進步速度可能正在放緩——代號為“Orion”的ChatGPT-5面臨延遲，但其采用率卻在加速上升。 盡管AI平臺一直從用戶偏好和對話歷史中學習，但現在更進一步。ChatGPT用戶現在可以添加關于自身的詳細信息來定制回答，該平臺還允許用戶為回答賦予特定的個性特征。 其結果是對AI回應進行了極其精確的定制，但為了準確呈現，品牌需要確保其內容針對相關人群——以及可能被用作信息來源的渠道，上下文正迅速成為一種新的競爭優勢。 預測能力也在擴展，LLM能夠預測后續問題并主動展示相關內容，這為品牌提供了在多個接觸點吸引用戶并發展關系的機會。 （來源：ChatGPT） 隨著生成式AI的普及，用戶偏好也轉向對話式答案。用戶越來越期望搜索平臺遵循自然對話流程，并提供對其查詢的準確解答。 對話式AI平臺創造了互動性和基于對話的搜索體驗，允許用戶提出復雜的、富含上下文的問題，并獲得細致入微的答案。 最重要的是，這些回答和建議被用戶所信任。Statista的研究顯示，近三分之二的人愿意購買AI推薦給他們的商品。 這種演變正將搜索互動從基于關鍵詞的查詢，轉向自然的、由搜索意圖驅動的對話，這一轉變對那些以問答形式組織內容、利用FAQ、并解決用戶潛在需求的品牌更為有利。 傳統搜索引擎也在響應這些偏好。討論生成式AI平臺時出現的兩個關鍵名字是誰？谷歌和微軟。因此，它們的搜索引擎正在嵌入AI驅動的功能也就不足為奇了。 為了迎合用戶行為變化并應對新競爭對手，谷歌的AI Overviews和微軟的Copilot將生成式AI直接整合到結果頁面，提供基于摘要的答案和建議的后續問題。 它們的使用量正在快速增長，谷歌AI Overviews已被發現在74%的問題解決型搜索中出現。 “零點擊”旅程正在增加。在2022年被觀察到是一個增長趨勢后，生成式AI的繁榮以及搜索引擎引入類似功能加劇了這一趨勢。對于谷歌，在美國約58.5%、在歐洲約59.7%的搜索以零點擊告終。 雖然來自AI搜索平臺的引薦流量在增長，但這些平臺的設計初衷很大程度上就是為了消除以前所需的點擊。通過生成完整答案，用戶現在只需點擊即可查看來源或直接從來源獲取更多信息。在許多情況下，訓練數據就足以生成回答，而不會提供任何來源。 對于搜索引擎，早期研究發現，AI Overviews可能導致某些網站的自然流量下降18-64%。 AI Overviews展示位的獲取是以犧牲頂部自然結果為代價的——并且來源內容可能根本未被使用。在谷歌的搜索生成體驗（Search Generative Experience，AI Overviews的前身）所使用的來源中，只有57%來自自然搜索結果的第一頁。 為降低品牌可見度風險，品牌必須優化內容以提供“值得摘錄”（snippet-worthy）的答案，強調清晰性、簡潔性和有數據支撐的主張。 為維持流量，建議針對商業意圖（commercial intent）的內容進行優化，因為商業類搜索觸發AI Overview的可能性較低。 Gartner預測傳統搜索流量將下降25%，這表明搜索引擎時代正在衰落，但對于SEO而言更多是一種進化，AI搜索優化需要被優先考慮。 針對關鍵字密度或外鏈數量進行優化的頁面在AI搜索中往往難以排名，LLM優先考慮那些清晰而深入地直接回答用戶意圖的內容。 為保持品牌可見度，企業應研究語義SEO策略，專注于結構化數據、基于實體的優化以及全面的主題覆蓋。 結構化數據也正成為AI搜索的關鍵因素，實施結構化數據顯示出對AI平臺和AI搜索功能的可見性都有提升。像“產品”（Product）、“常見問題”（FAQ）和“操作指南”（HowTo）這樣的標記類型有助于LLM掃描內容以納入摘要，而錯誤的實施則可能導致內容被曲解或排除在外。 雖然SEO一直是多渠道營銷的關鍵部分，但現在搜索本身也需要同樣的策略。 搜索行為正在AI搜索、傳統搜索引擎、視覺或語音搜索以及社交媒體之間呈現碎片化——尤其是對Z世代而言，在年輕搜索者中，谷歌排在Instagram和TikTok之后，位列第三。 Reddit也正成為關鍵參與者，因為其內容結構易于處理。《華盛頓郵報》等出版商一直在為其作者嘗試“問我任何事”（AMA）形式，而Reddit已經與谷歌和ChatGPT達成了授權協議。 內容優化和品牌營銷將比以往任何時候都更重要，品牌需要前瞻性地為多樣化平臺創建內容，同時保持跨平臺的一致敘事。 特別是對于AI搜索，品牌建設和公關活動扮演著關鍵角色。只有最權威的來源才會被推薦或引用，因此通過新聞文章、白皮書和經過驗證的社交媒體資料等可靠、可信的內容來證明品牌的專業性是必須的。 AI搜索平臺根據模型數據和外部來源構建答案，而這些來源可能不受品牌控制。因此，對于品牌——尤其是擁有多品牌組合的全球性企業——這種新的搜索形式帶來了重大挑戰。 例如，當請求跑鞋推薦時，描述產品的來源沒有一個來自品牌自身： 這使得了解您的關鍵來源以及它們對您品牌和產品的情感傾向變得至關重要。 對于CMO而言，不準確的品牌呈現是一個巨大挑戰。Frontify最近的調查顯示，90%的CMO表示在AI時代保護品牌更加重要，74%的CMO提到“虛假品牌合作”將是他們最可怕的噩夢。 品牌面臨的一個問題是缺乏對其在AI平臺中呈現方式的可見度。雖然我們了解不同模型的運作方式，但平臺有意對其模型用于排名和來源選擇的因素保持不透明。 沒有數據或洞察力，品牌極難在AI搜索中管理其形象并做出有意義的戰略決策。 隨著AI搜索的演化和日益普及，品牌必須監控其網站排名和流量的變化，以適應轉變。與此同時，理解和追蹤AI搜索的來源和關鍵查詢也至關重要。 但是，如同任何新興技術一樣，品牌在這里擁有明確的先發優勢。優化AI平臺的企業較少，這為早期采用者在搶占現有品牌可見度方面提供了巨大的競爭優勢。 由于LLM在解讀用戶意圖方面接受了大量訓練，當您的品牌出現時，幾乎可以肯定它正面對一個潛在客戶。 AI搜索不僅僅是又一個數字營銷趨勢，它是用戶搜索信息、與品牌互動以及最終做出決策方式的巨大轉變。像ChatGPT、Perplexity、Gemini和Claude這樣的平臺正在改變游戲規則，塑造用戶行為，并要求品牌在可見度和品牌保護方面采取新的方法。 它們也開啟了超精準信息發現和深度互動的新渠道。 對于企業而言，提供清晰、可信的內容并打造強大品牌故事的核心工作沒有改變。但是，在日益增長的AI平臺、社交媒體和不斷演變的SERP構成的格局中，傳遞和優化內容的方式已經極大地擴展了。 采用多渠道思維，通過語義化和結構化數據革新您的SEO策略，并通過扎實的公關和權威內容建立品牌可信度，將成為脫穎而出的關鍵。 AI驅動的搜索為接觸更廣泛受眾和建立更深層次連接開啟了大門——前提是品牌準備好適應、創新并引領對話。 Semrush是全球知名數字營銷工具，擁有包括：競爭對手流量分析，網站排名跟蹤，外鏈分析，關鍵字研究，PPC廣告分析，網站分析，社交媒體監控和內容規劃等服務。 Cross Border Digital是Semrush在中國的重要戰略合作伙伴，也是目前中國唯一的Semrush官方授權一級代理，我們已創建Semrush官方學習群，感興趣的朋友請掃描下方二維碼入群交流！ （小編微信） （Semrush官方學習群） 原文鏈接：https://www.semrush.com/blog/ai-search-what-do-brands-need-to-know/
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