2025年是我在SEO行业工作的第15年，这无疑是迄今为止最动荡的一年。我们面临着由OpenAI的ChatGPT及其竞争AI助手如Gemini、Perplexity和Claude的迅速崛起引发的行业性身份危机。谷歌很久以来首次面临严重的竞争和对其商业模式的真实威胁。

ChatGPT的指数级增长始于2022年底，成为有史以来增长最快的消费类应用，发布后两个月内就达到了1亿月活跃用户。到2025年3月，ChatGPT的增长达到新高点，周活跃用户从2月的4亿翻倍增长到3月底的8亿。

谷歌最初似乎被ChatGPT的病毒式成功震惊，这颇具讽刺意味，因为正是谷歌自己的研究人员撰写了2017年《注意力是你所需要的全部》论文，向世界展示了最终促成ChatGPT诞生的变形金刚架构。2022年底，谷歌宣布首次公开发布“红色警报”，以回应ChatGPT作为传统搜索的简化对话替代方案的崛起。这场由人工智能驱动的恐慌让我们的行业成为焦点。首席营销官、投资者和科技创业者纷纷加入AI搜索热潮。全新的营销公司和专家从虚空中涌现，充斥着AI生成的广告和公式化的帖子，共同呼应着这样一种说法：如果没有他们革命性的AI搜索优化方法，企业将被落后。

这一叙事的核心是那句熟悉的口号：“SEO已死”——再次被用来利用恐惧、不确定性和怀疑，并将AI搜索定位为全新、前沿的发现渠道。

伟大的缩写：淘金热与地理地理欺诈

接下来是一阵命名狂热。这是一个至今仍有争议的唱片公司轮换，品牌被定位为一种根本全新的营销技能。2025年是GEO（生成引擎优化）之年，也就是我个人偏好的AEO（答题引擎优化）——以及AI SEO、LLMO以及其他各种创意新作。这些公司都在争夺一个新兴行业的主导地位，许多人认为这会让他们的前身SEO变得过时。从年初开始，并在2025年持续加剧，我们听到了成千上万的声音和病毒式帖子，遍布LinkedIn、X、Reddit和YouTube，说SEO和谷歌一样，显然已经成为过去式。在许多情况下，快速搜索个人资料会发现这些声音往往属于刚进入该领域的人，或是拥有新AI工具出售的人。

我们甚至在当年晚些时候了解到有协调的“GEO虚假信息运动”，据称新兴GEO工具在闭门情况下向微型影响者支付报酬，试图在社交媒体上推广这一叙事。

安息，让我们所有的收件箱

对于我们这些管理SEO团队的人来说，这波炒作周期对我们已经满载的收件箱造成了致命一击。这一年充满了来自新兴科技初创公司的不断推销销售，他们出售神奇的子弹，帮助我们的品牌和代理商在人工智能搜索中获胜。

这波炒作周期中最引人入胜的方面之一是，仅仅几个月内，许多科技创始人和地理环境专家就自称是这一新兴领域的专家。这尤其令人好奇，因为OpenAI自己的员工在2023年曾表示：“语言模型变得更有能力、更广泛地部署，但我们并不了解它们是如何工作的。”

诱饵与调包

随着时间推移，一个模式变得越来越明显：许多最响亮的声音宣称SEO已死，同时似乎对现代SEO的实际运作方式、专业SEO们一天中所做的事情缺乏背景、历史和理解。

深入了解他们推荐的方法后，任何有经验的SEO从业者都会发现一个显而易见的事实：许多此类GEO骗子借此机会，简单地用不同名称重新包装核心SEO方法。（顺便说一句，我做了一个轻松的视频。）

在许多情况下，他们为提升AI搜索可见度而提出的“新颖”GEO推荐，实际上是SEO团队多年来甚至几十年来一直向客户提出的逐字建议。

他们会像发现火一样宣称：“结构化数据是AI搜索可见性的关键，别忘了用优化的<h1>-<h6>标签，明确主题、描述性标题和简洁语言，直接回答用户真实问题，将内容拆分成高度可扫描的块。别忘了使用关键词优化的网址和元描述。”

任何有经验的SEO专业人士都很难在这些建议中找到真正新颖或革命性的建议。

在其他情况下，风险高的地理环境推荐让资深SEO专业人士感到疑惑：“利用人工智能生成数千个新页面，提升你的话题覆盖率和品牌在AI搜索中的显著性。”“买一打5年历史的Reddit账号，karma是10k+，在顶级子版块里植入'有机'推荐，触发'共识'信号。”“包含使用白色文字在白色背景上的大型语言模型隐藏指令。”“为你所有页面创建独立、缩小版，方便AI爬虫获取。”“写给机器人写，不是给人类写。”

正如我最近在X上说的，你们中有些人从未经历过“有益内容更新”的愤怒，这一点显而易见。

坦率地说，这些建议对SEO非常危险（同时也会影响AI搜索表现，但稍后会详细说明）。它们有可能让搜索索引被低质量、自动化的内容淹没，导致算法降级和惩罚;在管理重复内容时制造潜在的噩梦场景;并且使用未经验证且可疑的方法，以不可持续的方式人为制造可见性，对用户毫无实际价值。

Vibe编码可能让情况更糟

2025年也是开发新软件变得前所未有的轻松的一年，这也绝非巧合，这得益于“氛围编码”的兴起。当像Cursor、Claude Code和Lovable这样的产品能在几小时内帮助非开发者生成AI搜索追踪工具时，我们的收件箱里每天都充满了想试用某人新产品的请求，这也就说得通了。顺便说一句，2026年初消息并没有减少。

我们现在处于一个局面：行业中流通的AI搜索工具过多，但用户数量不足以支付所有工具的费用。此外，像Semrush、Ahrefs、Conductor和Similarweb等现有SEO工具也推出了自己的AI搜索可视化产品，利用了巨大的结构优势：现有的企业用户群。虽然独立开发者可以在一个周末内“氛围编码”一个出色的独立功能，但现有开发者已经拥有合同、安全许可以及与市场团队的现有关系。对于许多公司，尤其是大型品牌来说，采用可信赖、成熟供应商的AI附加组件比签订新合同要容易得多。

大型语言模型追踪与AI搜索可视化监控的兴起

2025年，我们也见证了大量风险投资流入AI搜索营销行业。每个人都渴望分一杯羹。这一激增以 Adobe 于 2025 年 11 月以 19 亿美元收购 Semrush 为确保“生成可视化”工具而采取的举措得到了体现。对AI搜索中品牌可见度监控解决方案的需求非常大。

新兴的AI搜索可视化监控平台如Profound和Peec AI（2025年11月完成了2100万美元的A轮融资）反映了对大型语言模型中品牌存在追踪的紧迫需求。这都是2023亿美元AI投资浪潮的一部分，根据IDC和PitchBook的数据，AI占据了全球风险投资价值的一半以上。

然而，LLM追踪存在重大挑战，适用于所有该技术提供者：虽然这些工具有助于方向性洞察，但它们仍受限于用户体验的“黑箱”。与传统搜索不同，传统搜索中关键词通常返回一套标准化的结果（带有一定的个性化），LLM的响应既非确定性，也日益个性化。它们会考虑用户独特的对话历史、具体的“记忆”设置、兴趣，甚至地理位置的差异，这些都是登出第三方抓取器无法复制的。

此外，我们正处于一个“搜索量”对AI搜索来说不那么可靠的时代;目前无法准确追踪真实LLM用户的总体需求。这些新工具提供的提示音量数据充其量是高度定向且高度采样的。

大量资金涌入AI搜索追踪工具，引发了一场淘金热，并吸引了整个行业的关注。除了直接抓取搜索结果的大型语言模型外，这些大型语言模型追踪器还助长了谷歌爬虫活动的激增。这波激增甚至迫使谷歌采取行动——不仅切断一次抓取100个结果的能力，还起诉了SerpAPI，限制违反其指南的爬取行为。因此，虽然2025年我们没有缺乏追踪大型语言模型回应的选项，但我们仍然缺乏关于如何真正影响它们的共识。

传统SEO的“新”机制

随着时间推移，我们的行业共同分享了新的研究、实验和理论，帮助彼此理解人工智能搜索的内部运作。

今年中，一些最令人难忘的文章和帖子改变了我对AI搜索的看法，包括：

Jérôme Salomon 在 LinkedIn 上关于 ChatGPT 启动网页搜索后幕后发生的事情，以及如何提取其使用的搜索查询Alex 的 Rylko 发现 ChatGPT 很可能除了 Bing 之外，还用 Google 进行网页搜索Dan Petrovic的文章详细说明了向GPT-5转型后，SEO变得比以往任何时候都更不可替代，因为该模型被设计为一个“推理引擎”，将事实知识卸载给外部搜索工具，比如使用RAG进行网页搜索，而非依赖其内部权重。同样来自Dan Petrovic：他对“接地块”机制的研究，表明谷歌的AI流程运行在大约2000字的严格“基础预算”下，系统只提取页面中的小而顺序的片段——通常仅占长篇文章的13%Oliver de Segonzac 关于 ChatGPT 搜索如何使用多层次的扇出搜索;使用 SerpAPI 抓取 Google 购物并在对话中命名实体的帖子布兰妮·穆勒的文章挑战了业界对人工智能的看法，认为大型语言模型不是搜索引擎，而是“非确定性概率机器”，行业本质上是在通过人工智能搜索“重新发现”SEO。布兰妮强调，LLM响应中出现的每一个URL都不是由模型的“大脑”生成的，而是从实时搜索索引中提取的，这意味着AI中的可见性根本依赖于传统的搜索引擎爬取和索引David McSweeney 在描述他关于 ChatGPT 如何从头到尾生成答案的理论的文章中写道：“ChatGPT 是一个搜索引擎。事情是这样的。“

在这一年里，我也注意到自己在AI搜索实验中有一个规律：2025年每次我写文章——无论是在我的个人博客、我们的代理博客、Amsive Insights、LinkedIn Pulse或其他社交媒体帖子，还是像Search Engine Land或Moz这样的搜索行业出版物上，我都会在几小时内看到文章被各种大型语言模型引用。

其他同事和队友的新文章也出现了同样的模式。这确实是真的，除了标准的SEO最佳实践外，没有为AEO/GEO做过任何新变化。每次都奏效，因为大型语言模型使用搜索引擎，文章能迅速被索引并在网络搜索中排名靠前。事情就是这么简单。

每当我听到有人承诺知道出现在AI搜索答案中的秘密时，我都会想到这个细节。

那么，事情最终如何发展？在我看来，关于人工智能搜索的几个细微的结论可以同时成立：AI搜索带来了搜索行为的重大范式转变，越来越多的用户直接通过ChatGPT或Gemini等AI助手开始搜索。人工智能助手的工作原理与搜索引擎根本不同。 传统引擎优先于检索（索引和排名），而大型语言模型则注重综合——通过将多种来源的信息编织在一起，生成连贯且直接的答案。AI搜索成功的指标自然与传统SEO分道扬镳。 由于AI表面具有对话式设计，旨在提供即时答案，因此它们设计用于直接在用户界面中回答问题。这本质上减少了历史上定义SEO成功的“点击”流量。在这个新环境下，自然流量将会下降。我们必须通过开发新的指标来衡量人工智能搜索的成功，重点关注转化率和收入、品牌可见度、搜索份额、竞争定位和品牌需求。许多机会主义者将这一转变定位为对现有自然搜索策略的彻底背离。然而，现实要谨慎得多。虽然存在明显差异——尤其是在搜索界面、提示体验以及用于衡量影响的指标上——但许多甚至大多数实际推动AI可见度的策略并没有太大变化。它们只是现有SEO、品牌建设和数字公关流程的进化版本。归根结底，AEO/GEO并非对SEO的彻底改造或放弃。 相反，它代表了一个新的系统，用于在各平台竞争、捕捉和衡量成功。它是数字营销工具箱的扩展，配备了新工具，并调整了有机营销活动的优先级。此外，扎实且连贯的SEO、社交媒体和数字公关策略，是获取AI搜索曝光度的最有效方式。 除非大型语言模型能在不依赖搜索引擎的情况下生成准确、最新的答案，否则SEO将继续是AI搜索成功的关键。AI搜索代表了SEO的经典演变，与我们SEO历史上经历的其他演变类似——比如语音搜索、移动优先索引、社交信号、语义搜索、图片/视频搜索、亚马逊、TikTok和YouTube的SEO、E-E-A-T等。AEO/GEO的战术实际上发生了哪些变化？查询扇出

我认为我们对人工智能搜索机制理解中最重要的进展之一，来自于拆解检索增强生成（RAG）流水线。我们开始看到大型语言模型处理意图的方式形成了明显的二元分裂：它们要么依赖静态训练数据，要么越来越多地触发实时网络搜索以获取事实依据。

当系统判断查询需要事实基础或最新信息时，会使用LLM将提示拆解为多个子查询——这一过程称为“查询扇出”。这些查询会在搜索索引（包括谷歌和必应）之间同时执行，以收集多样化的源数据，然后模型将其综合成一个单一的响应。

有多种新工具和模型，使我们能够模拟查询扇出流程，将这些数据直接整合进我们的SEO/AEO/GEO工作流程，并为内容策略提供指导。我们不再只是猜测引擎如何解构提示词，而是直接观察他们用来通过网络搜索收集更多信息的“合成”查询。一些帮助实现这一过程的工具包括：

谷歌的Gemini Grounding模型：通过Gemini API，开发者可以访问groundingMetadata，显示模型生成的具体webSearchQuery以验证其回答。这提供了谷歌最先进的模型如何将用户意图重新框架为搜索任务的原始第一方视角。Dejan's Queryfanout.ai：作为该领域最早专门打造的工具之一，Queryfanout.ai 允许SEO模拟种子关键词“爆炸式增长”，并将其扩展成数十个相关方面。它在差距分析中尤其有用，帮助品牌识别当前内容集群中缺少的具体子意图。iPullRank的Qforia：由iPullRank的Mike King开发，Qforia逆向工程Gemini的回复及其生成的合成搜索，帮助品牌从传统关键词定位转向在AI搜索的概率世界中“赢得更多抽奖券”。Profound 的查询扇出功能：作为 AEO（答题引擎优化）追踪领域最知名的品牌之一，Profound 最近推出了专门的查询扇出工具，捕捉了 ChatGPT、Gemini 和 Claude 等搜索引擎的底层搜索行为。

从某种意义上说，对于许多时间敏感的查询，像ChatGPT这样的AI搜索助手基本上就是帮你做谷歌搜索，利用多个搜索搜索，提供更全面、更个性化的回答。

在我看来，查询扇出无疑是一种新系统，它与搜索引擎传统检索内容的方式分开运作，它确实让我们能够访问更细粒的新数据，从而优化内容。但我认为这些数据应被视为我们SEO研究工具库中的又一新工具，而非对现有关键词研究流程的彻底革新。

这是因为扇出查询本质上是长尾、低流量、高度个性化的，而且它们总是在不同提示和不同用户之间有所不同。虽然很容易把每个新的粉丝搜索问题都当作新的目标去追逐，但我们必须避免陷入过度长尾的陷阱。

在大型语言模型能够实时生成合成、个性化查询的世界里，过于专注于单个长尾短语就像玩打地鼠游戏。这是一个不断变化的目标——根据用户独特的历史和意图而变化，加上大型语言模型固有的随机性。这种随机性意味着今天“完美”的扇出查询明天可能不存在。

扇出数据的真正价值不在于针对“一次性”查询;而在于汇总这些信号，揭示模型始终优先关注的核心主题和主题。通过将这些综合洞察叠加到现有的关键词和受众研究基础上，我们可以识别出搜索算法和人工智能助手都揭示为满足受众需求的关键“主题集群”。

我们并不是仅仅针对特定词串进行优化（而且我们绝不会犯新手SEO错误，每个扇出查询都只建一页，对吧？）——我们正在构建一个全面的知识图谱，证明我们的品牌是最具权威性的答案，无论AI如何重新表述问题。多年来我们已经在其他关键词研究工具中这样做，但扇出查询无疑为支持这一过程提供了宝贵的新数据来源。

多模态营销与内容生成

现代人工智能模型如GPT-5和Gemini 3是原生多模态的，意味着它们能像阅读文本一样轻松地“看到”图像、“听”音频和“观看”视频。通过将内容多元化，如视频文字稿、描述性信息图表以及播客或音频访谈，品牌可以为AI助手提供更密集的信号网络进行分析。它还让品牌通过在渠道和媒介上捕捉更多品牌提及和品牌关联，提升了可见性和认知度。

需要记住的是，在生成式人工智能兴起之前，将内容多元化到视频、播客和图片，早在SEO领域就已是一项重要的举措。谷歌花了多年时间完善其索引这些格式的能力：

视频：自 2021年推出“关键时刻”以来，谷歌能够理解视频的具体上下文，并为细致搜索查询进行排名。

音频：自2019年以来，谷歌开始索引播客内容，允许以音频为先的创作者出现在标准搜索结果中。

图片：2022年推出的Google Lens和“多重搜索”功能证明，谷歌已经超越了简单的替代文本，能够“看到”并识别图像中的对象、文本和上下文。

虽然这些曾被视为捕捉SERP 空间的“额外”方式，但AI搜索增强了多模态内容创作的必要性。在传统搜索中，视频或图片是通往网站的替代路径;在人工智能驱动搜索（GEO/AEO）中，这些资产成为模型用来构建答案的原始数据。例如，LLM可能会从你的YouTube文字记录中提取特定步骤，或从信息图中提取技术细节，生成最终回复。

为重要用户问题提供清晰的解答

我认为，最有影响力的AI搜索方式其实是最直接的：确保你的网站和其他自有资产（博客、新闻通讯、社交媒体资料、合作网站和外部通讯）能够清晰、一致地表达你的品牌，以及你希望用户了解的关于你品牌及其产品和服务的内容。

虽然这看似显而易见，也是SEO的关键组成部分，但我认为AI搜索使这项工作更加重要。通过用明确无歧义的语言清晰陈述公司及其产品和服务的重要信息，你可以提高在AI搜索中被引用的机会，因为大型语言模型能够直接从你官方拥有的资产中提取这些清晰的信息，以考虑你的品牌。例如，许多品牌可能没有直接在网站上以文字形式提供这些信息，或者将关键细节隐藏在图片中，或使用不清晰的营销语言。

这就是为什么我整理了这两个我在最近许多会议演讲中分享的清单：一个列出品牌应直接在自家网站上回答的问题，另一个则提供关于如何构建页面以建立信任并展示整个网站的E-E-A-T的指导。

下面的示例展示了谷歌新推出的AI搜索产品 Web Guide如何利用我的驻场顾问DJ资料，以及我个人网站上关于我作为音乐人的两页历史，生成关于我音乐生涯的信息：

异地活动和数字公关的重要性日益提升

AI搜索已经改变了天平，使得像品牌在热门网站上的提及、顶级评论和积极的社交媒体声誉等站外信号变得比以往任何时候都更为重要。由于大型语言模型依赖这些第三方引用来理解品牌的产品和声誉，影响站外活动现在对 AEO/GEO 至关重要。这一转变使搜索、社交、网红和公关团队之间的跨渠道协作比以往任何时候都更加重要。Reddit、Quora、Facebook Groups、LinkedIn 及其他 UGC 网站是 AI 搜索中引用率最高的网站之一，与 G2 等可信评价网站上的用户生成评论内容齐名。为了提升AI搜索的可见度，品牌必须在这些平台上被推荐并成为首选。

上述大型语言模型追踪工具提供了大量有用的引用数据，帮助获得外部引用，比如特定业务类别中的前被引用域名和页面。虽然线外营销工作通常由数字公关、社交媒体和声誉管理团队直接负责，但毫无疑问，这些团队与SEO从业者之间的合作一直是 成功SEO活动的关键。

然而，优先事项已从单纯获得链接转向为关键产品争取品牌提及和共同引用。归根结底，这些策略依然熟悉：利用数字公关获取自然提及，向记者和意见领袖推介，并在AI引用的权威出版物中识别自然和赞助机会。虽然这些活动一直对品牌健康至关重要，但AI搜索已经重新调整并重新优先了它们，将第三方验证从次要的SEO优势转变为主要的可见度驱动力。

代理商用协议与通用商用协议

电子商务领域的一些发展代表了对传统SEO的背离，互联网正演变成代理商交易。OpenAI于2025年底推出了代理商交易协议（ACP），这是一套规则，允许人工智能（如ChatGPT或Gemini）作为你的个人购物者。它为AI提供了一种安全的方式来保管你的“钱包”和身份，这样它就能点击“购买”按钮，帮你处理付款。

作为回应，谷歌最近推出了通用商务协议（UCP），作为在线商店的“通用翻译器”。它将商店数据——如库存和运费——整理成一种简单的格式，AI无需访问网站即可即时理解。因此，交易将直接在谷歌的Gemini、AI模式及其他AI界面上进行。

对于电商SEO来说，这些更新为优化流程增添了新一步，我们从优化人工点击转向优化代理性发现性。新的优先事项是维护高度准确的API数据流，向AI代理证明商户技术上已准备好完成交易。

谷歌正在扭转其AI搜索声誉的局势

谷歌在2025年与人工智能搜索相关的声誉也发生了巨大变化。2024年谷歌推出AI概览时，遭遇了由滑笑幻觉引发的公关危机，最显著的是建议在披萨上涂胶水。他们也极易受到垃圾信息和控的影响（我可能还添了大火）。当时，这些失误强化了这样一种说法：一个崭新的ChatGPT正远远超越谷歌。但在2025年，我相信谷歌开始扭转局面。他们投入大量资源到Gemini引擎，该引擎驱动AI概览和AI模式。这些投资带来了AI生成响应的明显改进，两款产品实现了巨大的增长。到2025年底，Semrush数据显示，Google AI概览出现在美国所有查询的约16%-25%中，用户对这些功能的保留率显著提升。与此同时，ChatGPT面临新的生存障碍。公司应对了重大丑闻、诉讼以及日益增长的长期盈利问题。人工智能怀疑论者如Ed Zitron多次质疑这些成本如何与收入进行调和，他在2025年11月的分析中指出，“OpenAI可能是有史以来现金最密集的初创企业”，并认为“运行大型语言模型的成本可能无法通过收入来支撑”。

除了财务压力外，OpenAI目前还在应对一波关于其模型心理影响的诉讼浪潮。2025年底，一系列诉讼被提起，指控ChatGPT-4o的“谄媚”和“情感沉浸式”设计导致了多起自杀死亡和用户诱发的精神病发作。我们也开始看到 ChatGPT 增长可能终于遇到瓶颈的迹象。 Apptopia和Similarweb的数据显示，ChatGPT的移动使用在2025年9月达到峰值，到2026年1月初，平均每日访问量下降了22%。相反， Google Gemini在2025年最后一个季度的月活跃用户激增了30%，达到6.5亿月活跃用户，充分利用了其在Android和Workspace上的默认集成。这一增长因8月发布的纳米香蕉图像模型（官方名称为Gemini 2.5 Flash Image）而加速，该模型因其“3D小雕像”潮流成为文化热点，帮助双子座在短短两周内获得了超过2300万新用户。虽然ChatGPT的市场份额在一年内从87%下滑到64.5%，但Gemini的市场份额翻了一番多，达到18.2%，这表明谷歌的“万亿美元广告收入安全网”和病毒式创意工具终于赢得了这场消耗战。

再加上谷歌最近发布的通用商务协议（UCP）以及Gemini与苹果智能和Siri的集成，可以合理推测OpenAI正感受到压力。

为什么放弃谷歌转而使用GEO是个新手错误

尽管LinkedIn上的病毒式传播（坦率说，甚至不负责任）帖子可能会声称，ChatGPT的崛起并不意味着你从谷歌带来的自然流量会急剧下降。即使AI概览影响点击率，谷歌依然是无可争议的王者。

根据Brightedge 2025年的数据，谷歌仍占据全球搜索市场90.6%以上的份额，而像ChatGPT和Perplexity这样的AI平台，尽管增长，但仅占全球推荐流量不到1%。 Ethan Smith最近还与Similarweb合作，展示了 2025年谷歌搜索流量的实际增长，并且90%的谷歌点击仍然流向自然结果。

现实是，整体的“搜索蛋糕”正在增长。人们在各个平台上搜索比以往任何时候都更多。这不是一个零和游戏，人工智能的收益就是谷歌的损失。事实上，Similarweb2025年的数据显示，95.3%的ChatGPT用户仍然访问谷歌。谷歌还成功地通过AI概览、AI模式和网页指南，将AI搜索“吸收”到自家平台。用户并不一定是大量离开谷歌去找ChatGPT;但他们只是在谷歌内部获得类似ChatGPT的答案。

我最近还在LinkedIn上进行了一项调查，收到了1316个回答，询问受访者目前有多少网站流量直接来自ChatGPT，大多数（38%）表示ChatGPT流量占当前流量的0.0%到0.5%之间。70%的人回答ChatGPT仅占他们总网站流量的不到2%。

值得注意的是，ChatGPT是一个闭环，旨在让用户始终处于其界面中。这导致了ChatGPT带来的微小流量，但在考虑优先投放哪些频道时，值得保持理智。

然而，谷歌仍然向网站输送大量流量，尽管这一比例正在下降。鉴于AI平台带来的全球流量不到1%，而谷歌在与其他搜索平台中保持巨大领先，将整个战略转向AEO/GEO并放弃谷歌不仅为时过早——而且风险极大。

目前最明智的做法不是选择AEO/GEO而非SEO，而是加倍坚持以用户为中心的方法，既能兼顾两者：既遵守谷歌的SEO成功政策和指南，又确保你的内容清晰、权威且格式良好，便于AI搜索发现。