搜索的未来已来，一场由AI驱动的根本性变革正在重塑信息检索的方式。过去十年塑造数字营销策略的准则正在被新的行为和规则所取代。内容营销者必须重新思考，如何在AI深度融入在线信息检索的时代，让自己的内容脱颖而出，抓住新的机遇。关键在于理解并适应AI时代下搜索策略的变化，才能在未来的数字战场中占据优势。
链接退潮，答案涌现：搜索方式的颠覆
传统搜索模式依赖于用户输入关键词，然后从搜索结果列表中手动筛选链接，最终拼凑出所需信息。但现在，这种模式正在让位于AI驱动的“直接答案”模式。Google的AI Overviews、微软的Copilot以及Perplexity等工具，直接在搜索界面提供完整的答案，无需用户点击任何链接。这种转变对广告商而言意义重大，点击量的减少意味着网站流量获取难度增加。
然而，机遇并非消失，而是转移。搜索引擎开始在这些AI生成的答案中插入广告。这些广告与用户查询意图高度相关，具备上下文感知能力，并且随着AI技术的进步，将变得更加普遍。例如，当用户搜索“北京最佳亲子餐厅”时，AI Overviews不仅会列出餐厅名称、地址和评价，还可能在推荐列表中嵌入附近儿童乐园的广告，这种精准的广告投放，不仅提升了广告效果，也改善了用户体验。因此，内容营销者需要将目光从单纯的链接优化，转向如何让自己的内容成为AI生成答案的可靠来源。
广告进化：伴随体验升级的营销机遇
要在新的搜索环境中获得曝光，必须调整广告投放策略。Google正在大力推广AI Max for Search、Performance Max和Demand Gen等产品，这些产品依赖于更广泛的信号和更高的自动化程度。这意味着你可能无法精确控制广告的展示位置或触发关键词，但这是一种权衡，是为了融入更加流畅和具备上下文感知能力的用户体验。
尽管这种策略会带来一定程度的控制权丧失，但早期采用者已经看到了积极的结果。一些品牌发现，通过使用AI驱动的工具，他们获得了更高质量的潜在客户，即使整体点击量看起来有所不同。例如，某在线教育平台通过AI Max for Search，不再仅仅针对“Python 教程”这类通用关键词投放广告，而是根据用户的学习进度和兴趣，投放个性化的课程推荐广告，有效提升了转化率和学员满意度。这种基于AI的精准广告投放，将在未来成为主流。
领先策略：内容如何浮现在 AI 结果中
一些领先品牌已经开始尝试直接针对 AI 系统的优化方法。其中最受关注的是 llms.txt (以及变体 llm.txt)。这是一个简单的纯文本或 Markdown 文件，放置在网站的根目录下。它引导 AI 工具访问网站上最重要、最新的页面。可以将其视为语言模型的站点地图。早期报告表明，这有助于确保内容被 AI 驱动的界面扫描和引用。llms.txt文件可以包含网站的核心内容链接，如产品介绍、博客文章、FAQ等，方便AI快速理解网站结构和内容，从而提高内容被引用的几率。
除了 llms.txt，营销人员还在试验被称为答案引擎优化 (Answer Engine Optimization，AEO) 和生成引擎优化 (Generative Engine Optimization，GEO) 的策略。这些策略涉及围绕直接问答格式构建页面，使用清晰的元数据、项目符号列表、表格和对话式标题。目标是向 AI 系统发出信号，说明你的内容如何帮助回答特定的用户查询。这可以提高你的内容在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 或 Google 的 AI Overviews 中被推荐的机会。例如，某旅游网站针对“欧洲旅游最佳时间”这一问题，专门创建了一个页面，页面采用问答形式，详细列出了不同季节欧洲各地的旅游亮点和注意事项，并使用表格整理了各地的气候数据和节日活动。这种清晰的结构化内容，更容易被AI识别并用于生成答案。
这些策略仍在不断发展，但它们指明了一个明确的方向：搜索优化不再仅仅是为了搜索引擎，也是为了语言模型。未来的SEO不再是单纯的关键词堆砌和外链建设，而是要更加注重内容的质量、结构和用户体验，以便让AI更容易理解和使用。
搜索词进化：对话式搜索的兴起
用户搜索习惯正在发生微妙的变化。他们不再使用简短的关键词，而是使用更长、更具对话性的查询。例如，不再是简单的“跑鞋推荐”，而是“适合宽脚和马拉松训练的最佳跑鞋有哪些”。这种变化意义重大，意味着每个搜索词都包含更多的上下文和意图，而 AI 特别擅长解读这些信息。
从策略角度来看，这为品牌提供了更早地触达用户决策过程的机会，并提供更相关、更有帮助的信息。算法正在更多地完成将内容与细微意图相匹配的工作，这有利于那些花时间将内容和创意与真实客户问题对齐的品牌。例如，某健身 App 针对“产后恢复的最佳运动”这一长尾搜索词，专门创建了一系列短视频，演示了不同阶段的产后恢复运动，并提供了专业的运动建议。这种针对特定用户群体的精准内容，更容易获得用户的认可和传播。
SEO 与付费搜索的融合
另一个变化是有机和付费结果之间的界限变得模糊。AI 生成的答案通常会混合来自各种来源的信息。你的品牌是否出现在那里取决于你的内容的结构化程度、与问题的相关性以及有效地传递权威性的程度。与此同时，付费广告也被纳入这些摘要中。
这意味着旧的孤岛式方法，即 SEO 和 SEM 团队分开工作，开始瓦解。你的内容、元数据和付费策略必须全部对齐，才能出现在 AI 驱动的搜索结果中。这不仅仅是关于竞价或反向链接，而是关于在一个 AI 决定什么是相关的世界中，变得有用和可发现。例如，某电商平台针对“儿童益智玩具”这一关键词，不仅优化了产品页面，还投放了相关的付费广告。当用户搜索该关键词时，AI Overviews可能会将该平台的产品页面和付费广告同时展示给用户，从而提升品牌曝光度和销售额。
人类创意的价值永存
虽然 AI 可以帮助生成广告变体、测试标题和预测结果，但它无法复制人类的洞察力。策略、语气、叙事和文化背景仍然需要了解品牌和受众的人。自动化是有价值的，尤其是在规模上。但让广告产生共鸣的仍然是人。这在短期内不会改变。例如，某奢侈品品牌在推广新款香水时，并没有完全依赖 AI 生成的广告文案，而是邀请了知名作家撰写充满诗意的文案，并拍摄了一系列精美的广告短片，传递了品牌独特的价值观和文化内涵。这种充满人类创意的广告，更容易打动消费者。
行动清单：应对 AI 时代搜索巨变的实用指南
如果你正在管理一个品牌或营销活动，可以考虑以下几个步骤：
- 启用 AI Max for Search (如果你使用 Google Ads)。它旨在帮助你在这些新的、更具对话性的搜索环境中触达用户。
- 重新审视你的关键词策略。拥抱更广泛的匹配类型。让 AI 完成更多的解读工作。
- 在你的网站根目录设置
llms.txt或llm.txt，以引导 AI 访问你的优先内容。 - 为 AEO 和 GEO 结构化内容。使用清晰的问题和答案、列表、表格和元数据。
- 让你的 SEO 和付费团队进行沟通。他们现在需要使用相同的策略。
- 密切关注效果指标。预计点击次数会减少，但质量会更高。重要的是相关性，而不仅仅是数量。
搜索的未来：适应变革，赢得先机
搜索并没有消亡，而是在变革。用户不再仅仅寻找链接，而是寻找直接、有用的答案。对于广告商来说，这意味着适应、尝试新工具、转变期望，并将创意与自动化相结合。
目前还没有单一的策略，但方向是明确的。那些以好奇心和清晰的头脑迎接这一变化的品牌将拥有领先优势。那些等待蓝图的人可能会发现自己正在追赶。如果你的搜索策略仍然和两年前一样，那么现在是时候重新审视了。抓住AI带来的机遇，优化内容，调整广告策略，并在创意的加持下，才能在AI驱动的搜索时代脱颖而出，最终赢得市场。