AI搜索致CTR暴跌61%流量腰斩,B2B优化核心从SEO转向GEO与“AI引用”

多客科技

作者：微信文章

最新数据揭示AI搜索的颠覆性影响：流量腰斩但价值飙升，内容可见度极不稳定

多项数据显示，AI搜索正剧烈重塑流量格局。首先，AI概览的可见度极不稳定，其在搜索结果中的出现频率从9月的26%飙升后，在10月又骤降至9%，且内容在AI答案中的平均生命周期仅为2.15天。其次，流量结构被彻底改变，在美国，AI概览已覆盖超60%的搜索查询，其出现将导致自然搜索的点击率（CTR）暴跌34%至61%，付费广告CTR也下降68%。B2B领域的LLM引荐流量自7月以来已萎缩42.6%。

尽管流量减少，但其商业价值却在飙升。数据显示，来自AI引荐的流量转化率是传统自然搜索的数倍。科技公司Vercel甚至报告称其10%的新用户注册来自ChatGPT的引荐。然而，挑战在于AI模型的引用逻辑正在变化，例如新版ChatGPT 5更倾向于引用更少的来源，这已导致许多网站的提及量下降了约三分之一。这要求营销策略必须适应这种高度动态且不透明的新环境。
谷歌加速AI搜索整合：无缝衔接AI概览与AI模式，并测试AI直接报价功能

谷歌正通过两项关键更新，将其AI功能深度整合进核心搜索体验。首先，谷歌正在全球移动端测试一项重大更新，旨在将AI概览（AI Overviews）与对话式的AI模式（AI Mode）无缝整合。用户在AI概览下提问后，将直接进入一个类似ChatGPT的对话界面。此举意在将用户更久地留在其生态系统内，从而可能显著减少导向外部网站的点击量。

其次，谷歌正在本地地图包（Map Pack）结果下测试一个“让AI获取价格”的新按钮。该功能允许AI直接与商家互动（例如致电）以获取服务类型、起始价格等结构化信息，并直接将报价通过邮件发送给用户。这标志着谷歌正从单纯的“抓取”转向实时的“交互”，并引入了一个新的排名维度——“响应速度”。那些能快速响应AI信息请求的商家将获得更多曝光机会。
SEO范式转移：从优化“点击”到赢得“AI引用”，GEO与AEO成新核心

AI正在引发SEO的根本性范式转移。数据显示，90%的品牌仍在关注传统的页面排名，而领先的10%已开始为AI引擎进行优化。其核心是从优化“点击”（SEO）转向优化“AI引用”（GEO/AEO）。其中，GEO（生成式引擎优化）的目标是让内容成为AI模型（如ChatGPT）生成答案时引用的权威来源，战场扩展到AI概览和聊天摘要中。而AEO（答案引擎优化）则更侧重于让内容出现在谷歌精选摘要和语音搜索等“答案框”中。在这种新范式下，“被AI引用”和“被AI模型信任”已成为衡量可见度的新基准。值得注意的是，数据显示近90%的ChatGPT引用来自谷歌排名前20之外的页面，这要求企业必须采用新策略，如提供原创数据、建立跨平台声誉和采用“答案优先”内容结构。
B2B营销新战场：赢得AI推荐的关键在于模型偏好、买家旅程和聊天意图

B2B营销人员必须为AI搜索的独特行为模式调整策略。首先，不同AI模型的排名逻辑各异：ChatGPT更依赖其静态训练数据，偏爱具有历史权威的成熟品牌；而Perplexity作为一个实时搜索引擎，其推荐更受内容新鲜度和近期热度的影响。这意味着针对“最佳SaaS工具”这类查询的优化需双管齐下。其次，B2B买家决策旅程被重塑，他们会在接触销售前先向AI寻求建议，若内容未为AI解析和引用进行结构化优化，品牌将从这关键的初步对话中被排除。

最后，数据分析显示，65%的AI聊天并无直接商业意图，用户更多是在进行探索和规划。在有商业意图的对话中，认知（10%）和考虑（8.5%）阶段的内容机会最大。这要求B2B内容策略需更侧重于解决问题和提供比较信息，而非直接推销。
AI时代内容策略新规：聚焦长尾关键词、答案集群与“随处搜索优化”

为在AI时代保持竞争力，内容策略需进行三方面调整。首先，重新重视长尾关键词，因为这类更具体、对话性更强的查询不仅转化意图更高，而且更不容易触发AI概览，从而为网站保留了直接流量入口。其次，优化重心应转向构建“答案集群”（Answer Clusters），即围绕核心主题创建一系列能直接回答用户问题的高度结构化内容（如FAQ、操作指南），并利用“零点击登陆页”的设计思路，将核心答案置于页面顶部。最后，必须采纳“随处搜索优化”（Search Everywhere Optimization）的理念，因为AI会从YouTube、Reddit、TikTok等多个平台抓取信息建立信任，品牌必须确保在客户活跃的各个渠道上都保持一致和权威的存在感。
应对AI冲击的付费广告新策略：谷歌推出“AI Max for Search”解决方案

为应对AI概览导致大量信息类查询变为“零点击”、从而冲击传统付费广告效果的挑战，谷歌推出了名为“AI Max for Search”的新广告解决方案。该方案旨在利用AI帮助广告主在新的搜索环境中保持竞争力。AI Max通过结合广泛匹配和“无关键词”技术，能够将广告投放给那些AI未明确识别但具有转化意图的新查询类型。此外，它还能根据广告主的落地页和素材，自动生成或调整广告文案、标题和描述，以优化广告在AI搜索结果页中的表现。这一工具的推出，要求营销团队必须将自然搜索的AEO/GEO优化与付费广告的意图捕捉策略相结合，并将衡量标准从点击量转向“展示份额”和最终转化等更能反映真实业务影响的指标。
国际化SEO面临新挑战：AI搜索或无视地理定位信号导致本地化内容“隐形”

对于寻求全球市场拓展的B2B企业，AI搜索正带来严峻挑战。研究发现，AI系统在处理多语言查询时，往往无法稳定识别和遵循Hreflang等地理定位标签，倾向于返回品牌最权威的全球性URL（通常是英文版）。这导致为特定市场精心制作的本地化内容在AI渠道中变得“隐形”，无法触达目标用户。

例如，一个全球品牌因缺乏本地化的内容结构和实体信息，在西班牙的AI可见度很低。相比之下，竞争对手Wise则因其清晰的本地化登陆页和强大的语义信号在阿根廷市场胜出。这一问题要求出海企业必须重新审视其国际化SEO策略，通过“语义本地化”（Semantic Localization），即深入构建本地化的内容架构和实体信息来加强地理信号，以避免在关键海外市场失去商业机会。
谷歌核心工具与算法更新：GSC新增多维度视图，并确认持续进行小型核心更新

谷歌近期对其核心工具和算法流程进行了多项重要更新。首先，Google Search Console（GSC）的性能报告中新增了按小时、周和月的视图选项，使用户能更方便地识别长期趋势，无需导出数据进行复杂分析。其次，GSC Insights正在测试社交渠道分析功能，并尝试引入AI驱动的自然语言配置，让用户能通过提问来生成报告。此外，谷歌官方首次确认，其核心排名算法会持续进行未公开的“小型核心更新”。这意味着网站在内容质量改进后，无需等待大型官方核心更新，就有可能在几天到几个月内看到排名恢复或提升。
SEO战略思维升级：关注“LLM感知漂移”并以品牌上下文驱动AI

随着AI成为B2B买家的主要研究工具，SEO的战略重心正在从静态指标转向动态的AI感知管理。一个名为“LLM感知漂移”（LLM perception drift）的新概念指出，AI模型对品牌的理解和相关性判断在不断地变化，这将重新定义在线可见度。企业需要从关注关键词排名转向建立稳定、可识别的“实体身份”，并通过在全网持续输出一致的品牌叙事来影响AI的认知。同时，为让AI营销工具产出有效成果，企业必须为其提供“品牌上下文”。当前AI工具的主要问题是缺乏对品牌定位、目标受众和竞争优势的理解，未来的AI营销将依赖于一个结构化的上下文层，将品牌战略和客户洞察输入给AI，使其从一个执行者转变为战略伙伴。



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