介绍
每个人都在谈论人工智能。在过去的几年里，我参加过的所有会议中，没有一次不是有人提到人工智能，或展示人工智能如何融入他们的日常工作。我认为这是一项伟大的技术，它已经让我们的工作变得更加轻松，而我们还没有看到它的全部好处。我将它用于内容制作、图片生成、配音、搜索引擎优化和审核、代码分析以及其他大量工作。它节省了大量时间，是自动化的必备工具。但需要注意的是，人工智能的误用、垃圾输出和抢占头条的失误提醒我们要多尝试，但也要多验证。
人类 × 人工智能：唯一可持续发展之路
人类和人工智能都不会孤立地发展。最重要的胜利是增强真正的专业知识--想想人工智能为早期癌症检测分流医学影像--而不是总结聊天内容的噱头。对待人工智能，就像对待电动工具一样：它能发挥巨大的杠杆作用，但它的好坏取决于操作人员和操作过程。
不，搜索引擎优化并没有死
"搜索引擎优化已死 "每隔几年就会重新出现。这仍然是错误的。人工智能搜索改变的是答案的组合和显示方式，而不是网页赢得信任的原因。传统搜索仍然是最大、最可靠的需求捕捉渠道。人工智能在开放网络的基础上构建了一个对话式界面，并从它已经信任的来源获取信息。做好搜索引擎优化，人工智能就有更好的理由浮现并引用你的内容。
GEO、AEO、AIO：相同的基础，新的角度
生成式引擎优化（GEO）、应答式引擎优化（AEO）、人工智能优化（AIO）、聊天式引擎优化（CEO）--缩写各不相同，但工作内容却似曾相识。始终如一的是结构合理、具有权威性的内容和清晰的实体信号：你是谁、你做什么、你在哪里运营以及你为什么可信。流行语来来去去，基本要素却始终如一。
撰写答案，然后扩展
人工智能搜索本质上是对话式的。人们希望得到直接、简洁的答案，然后才会想了解更深层次的故事。以基本要素为引导--定义、步骤、价格、主要收获--然后为想要深入了解的读者进行扩展。快速提供 "答案段落"，然后按逻辑展开的页面更易于人类阅读和模型解析。
实验和结构化数据
测试很重要。有些格式会被引用，有些则不会。各网站的一致结果是，只要标记与可见内容相匹配，结构化数据就会有所帮助--产品、组织、人物、文章、常见问题、操作方法、食谱、评论和图片元数据。Schema 无法拯救单薄的页面，但它能以对机器友好的方式将事实打包，让模型和搜索引擎信任。
品牌信号和现实世界的信任
Slava Digital 公司的 Slava Djordjevic 认为，人工智能答案中出现的唯一最有力的预测因素是模型是否已经信任您的品牌。这种信任通过网站上一致的实体清晰度、强大的 "关于 "和 "作者 "页面、可信的第三方提及以及各平台上关于您的真实讨论而增强。传统营销仍然很重要：即使是像本地广告牌这样的线下活动，也会与品牌搜索的上升相关联，从而加强您在网络上的权威性。
在列表文章和社区中赢得存在感
另一个实用杠杆是反复出现在著名的 "最佳 "综述、视频比较和社区主题中。当编辑、创作者和真实用户以各种形式引用您的内容时，人工智能引擎就更有可能收录您的内容。这不是玩弄系统，而是通过有用的工具、独特的数据、清晰的对比和专家评论赢得人们的关注，让人们真正愿意参考。
技术基础仍是制胜法宝
技术层将实力接近的竞争对手区分开来。保持 DOM 的简洁，使用一个 H1 和一个合理的 H2/H3 层次结构。在有助于清晰的地方使用定义框和编号步骤。确保移动优先的速度和稳定的布局。维护原始网站地图，避免参数臃肿，修复软 404，并监控服务器日志，使抓取预算流向重要内容。在内容质量相似的情况下，核心网络重要性（尤其是交互延迟）仍是决定胜负的重要因素。
衡量重要内容
人工智能搜索在不断增长，但对大多数网站来说，它仍然只占流量的一小部分。衡量品牌搜索趋势、辅助转化以及在 YouTube、地图、发现和新闻等表面的曝光率。定期测试人工智能答案中是否包含您的品牌（手动或根据平台规则），以了解您的品牌出现在哪里以及出现的原因。将人工智能可见性视为相同基本要素的另一种视角：清晰度、可信度和实用性。
2026 年实践手册
首先为人类构建价值，然后将其格式化，以便机器能够理解。每一页的开头都要有一段简单明了的回答。用第一方数据、案例研究和真实作者来证明专业知识。在受众已经花费时间的可信场所赢得提及。使用模式来忠实地包装事实。保持网站快速、稳定、易于抓取。人工智能不会扼杀搜索引擎优化；2026 年，它将继续奖励那些坚持不懈地执行这些基本原则的团队。
