搜索引擎优化（简称SEO）自Altavista风靡互联网以来就一直存在。那是在20世纪中后期……

搜索引擎优化（简称SEO）自Altavista风靡互联网以来就一直存在。那是在90年代中后期，远在谷歌出现之前。每个人都希望自己的网站在特定关键词和主题的搜索结果中排名靠前。通过SEO，网络营销人员可以直接从搜索引擎获得免费流量。但如今，随着ChatGPT和Google Gemini的出现，搜索已死，搜索引擎优化（SEO）也随之消亡。现在，RAO（搜索优化）才是王道。

人们不再像以前那样对着搜索引擎胡乱输入搜索词了。现在，他们会使用 ChatGPT 或 Google Gemini 来查找所需信息。这两种大型语言模型 (LLM) 都采用了一种名为 RAG（检索增强生成）的技术。它们利用“检索增强”(RA) 从互联网上检索信息，用于推理和搜索结果的生成。你可以把所有关键词工具都扔进马桶了，因为人类使用的关键词已经不再重要，真正重要的是智能体的关键词。

检索增强的工作原理

当你向语言学习模型（LLM）输入“周末晚上11点以后，在四川成都哪里可以吃到土耳其烤肉？ ”时，它会搜索各种互联网资源来找到答案。这就是检索增强。

检索增强生成(RAG) 是将检索增强与 LLM 的输出生成相结合的过程。首先，LLM 会判断您的查询是否需要互联网搜索。如果需要，LLM 将准备结构化的方法，包括要使用的资源及其使用方式。由于 Google 已将所有资源整合到 Gemini 中，因此 Gemini 目前拥有大部分资源。结构化完成后，它将执行所需信息的结构化检索。

检索到的数据经过筛选、分析后，连同用户的原始提示一起导入到学习型模型（LLM）中。LLM随后可以利用检索到的信息生成针对用户提示的输出。借助RAG，LLM不仅能够根据其模型知识回答用户提示，而且理想情况下，它还能获得回答用户提示、问题或查询所需的正确信息。RAG最初的开发目的是为了弥补知识缺口，并为LLM提供尽可能最新的知识，包括实时信息。

作为一家企业，您肯定希望在尽可能多的搜索结果中出现，并且最好能以积极正面的形象示人，满足潜在客户的需求。例如，当有人深夜搜索披萨或烤肉时，您肯定希望自己的烤肉店出现在推荐列表中。而这正是检索增强优化 (RAO)的作用所在。

RAO做得对

有人可能会说，RAO 只是搜索引擎优化（SEO）的另一种形式。这种说法只对了一半。搜索引擎优化是指针对特定关键词优化网站，使其在搜索结果中排名靠前。用户点击搜索结果后，网站就能获得来自搜索引擎的流量。RAO 则完全不同。流量管理专家（LLM）并非只是进行一次网络搜索并选取前三条结果。不信？不妨问问 ChatGPT 或 Gemini，他们会很乐意向你解释如何针对你的业务进行专门的研究

LLM（学习管理硕士）会列出它将使用的信息来源以及用于搜索所需信息的各种关键词。一个关键区别在于使用各种不同的、可信赖的信息来源。反向链接和排名其实并不重要，大多数关键词都是“长尾关键词”。仅仅让您的网站在任何搜索引擎上排名靠前是不够的。您的企业需要在各种信息来源中得到引用，并且您的企业信息在所有信息来源中都必须完整、一致且最新。对于资源利用优化（RAO）而言，没有什么比信息冲突或过时更糟糕的了。

作为一家餐厅，如果您的菜单在搜索引擎、地图和外卖平台上不一致，LLM（长尾关键词管理系统）可能会直接将您的餐厅从搜索结果中移除。营业时间和支付方式等其他商业信息也同样如此。例如，如果您搜索“我附近的哪家烤肉店晚上11点后还营业，接受美国运通卡，并且对女性安全？”，LLM会针对各种数据源执行一系列长尾关键词搜索和元数据查询。如果您没有发布所有必要信息且信息不完整或未更新，您的餐厅将被筛选掉。

有效的 RAO 策略

在搜索引擎优化 (SEO) 中，我们识别搜索意图并从中提取关键词。而在搜索优化 (RAO) 中，我们需要做的远不止这些。我们需要了解潜在客户的需求，并确保所有必要信息都出现在多个网站上，并提及我们的业务。以下是作为营销人员，您需要完成的 RAO 重要环节。

确保您的企业在多个网站上被提及（无需反向链接），这些网站需针对各种关键词（包括长尾关键词）进行排名。至少需要 10-15 个不同的网站，例如新闻网站或社区网站。谷歌地图和商家名录需要保持最新状态，并包含所有必要的商家信息：营业时间、支付方式、菜单以及提供的产品或服务。谷歌地图上的信息覆盖率必须达到100%，这也能很好地说明应该在所有地方展示哪些信息。X、Instagram 和 Reddit 才是王道：如果你的企业在 X、Instagram 或 Reddit 上默默无闻，那就很难成功。许多 LLM 模型都是基于 Reddit 和 X 的数据训练的。如果用户在 Reddit 子版块推荐你的企业，那么你很可能最终会被列入 RAG 名单。利用生命周期模型（LLM）本身来了解它们如何应对特定的用户需求。想想你销售的产品面向哪些客户，以及他们在什么情况下需要这些产品。然后确保你的产品符合相应的提示要求。本地信息比以往任何时候都更加重要，包括您服务客户的区域以及您的实际位置。如果您的业务信息有任何可疑或不妥之处，LLM 的安全过滤器都会将其屏蔽。

目前市面上还没有真正意义上的 RAO 分析工具，用户采用的速度几乎已经超过了供应商。目前，最佳实践是维护一份包含客户画像需求场景及其对应提示的列表。您可以定期检查该列表，以确保您的业务得到充分覆盖。由于人们现在完全依赖于 LLM（潜在客户列表），网站流量作为衡量指标已不再有意义。

在搜索引擎优化（SEO）时代，社交网络是提升网站信任度的重要来源。如今，它们已成为信息来源，用于验证您企业信息的准确性和时效性。您应该经常在Reddit、X、Instagram和TikTok等社交媒体上发布内容并积极参与互动，以便潜在客户了解您的企业仍在运营、正常营业并继续提供服务。在YouTube、Instagram和TikTok等视频平台上发布的内容，其文字描述也变得尤为重要，因为潜在客户主要依赖这些平台。如果您延长了营业时间或在周末推出特价活动，并在TikTok或Instagram上发布了相关信息，则必须在文字描述中体现活动的概要，否则潜在客户将无法获取这些信息。

公共 MCP 将扼杀网站

你的网站已经过时了，大多数企业甚至连最简单的用户体验/用户界面设计原则都无法贯彻执行。网站和网络应用已死。它们或许还能苟延残喘几年，但其重要性正在日益下降。“模型上下文协议”（MCP）已经允许生命周期管理（LLM）执行操作。你需要做好准备，迎接你的网店、订餐系统或预约日历都支持MCP的未来。未来，LLM将代表用户完成下单、预订和支付。这并非遥不可及的十年，而是将在未来几个月内发生。

RAO 是企业为 MCP 转型做好准备的第一步。人们不再通过网站搜索来购买商品。目前唯一保留的环节是“购买”，而这一环节很快将被 MCP 取代。目前，MCP 的许多方面都处于研究阶段，公共 MCP 的标准也正在制定中。

就像人工智能领域的其他事物一样，未来很可能就在明天，而不是几年之后。大型网络平台（Booking.com、Uber Eats 等）在网络上的影响力将越来越小，你通过自有网站提升销量的方法也不再那么重要。如今，你的企业面临的主要问题是：是否已做好准备，通过 RAO 实现 LLM 的 MCP 收入优化？

未来展望

你们CEO谈论SEO的那天，它就已经过时了。就连会计部的辛迪都知道这一点。搜索引擎早已过了炒作周期。RAO才刚刚开始。谷歌的搜索引擎最终会被Gemini完全取代，我们已经看到早期迹象，Gemini出现在每次谷歌搜索结果的顶部。网站将变得无关紧要。

移动应用（LLM）已经应用于手机、平板电脑、汽车、电脑和电视。它们还将进一步普及，而你无法阻止这一变革。驾驶搭载 Android Automotive (AAOS) 系统的汽车的用户不会通过你的网站订购披萨。他们会通过语音指令使用 Gemini，而 Gemini 会利用移动应用处理器 (MCP) 代表他们执行订单，谷歌很可能会为此向你收费。

你可以尝试对抗这种未来，你可以联系你的政客，给政府写信，或者走上街头抗议。但这都无济于事。这不是遥远的未来，而是当下。如今，这种变革正迅速走出软件实验室，走向现实世界。实体书店的消亡并非因为亚马逊更便宜，而是因为亚马逊提供了一种更便捷、更易用的技术。不要重蹈2000年代初期书店的覆辙：成为后知后觉者，试图对抗未来，最终失败。从今天开始制定你的RAO战略，为未来通过MCP开展业务做好规划。

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