Google AI Mode 技术，将重新改变传统 SEO 的搜索算法。
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简介：什么是 Google AI Mode？
在 2025 年 Google I/O 开发者大会上，谷歌宣布AI 模式将在美国全国范围内推出，并计划于今年晚些时候在全球推广。这是谷歌自推出RankBrain以来最重要的一次革新，从根本上改变了用户与问答引擎的交互方式。
AI 模式利用 Gemini 2.5 Flash 来处理传统搜索和 AI 概览难以有效解决的复杂问题和多方面查询。与问题重重的 AI 概览不同，这项新的 AI 功能通过其先进的查询处理架构，显著提升了准确性和可靠性。
随着 ChatGPT 和 Perplexity 的竞争加剧，我们预测谷歌将越来越多地将复杂的长尾搜索引导至该平台，并将其定位为细致信息发现和综合研究报告的主要界面。
要了解如何在这一新领域取得成功，我们首先需要了解推动其发展的技术革命。
技术基础：AI模式的真正工作原理
查询扇出技术(Query Fan-Out Technique)
查询Query Fan-Out Technique别于 AI Overviews 的缺陷方法。在处理复杂问题时，系统会同时将其分解为多个有针对性的子查询，每个子查询都针对用户意图的特定方面。
例如，查询“基于人工智能的优化如何影响面向全球受众的企业的 SEO？”变为：
“人工智能对 SEO 策略的影响”
“企业全球 SEO 考虑事项”
“各地区人工智能采用趋势”
“SEO工具适配AI平台”
每个子查询都会同时运行传统算法，确保全面覆盖，同时保持现有排名系统的准确性和可靠性。Gemini 2.5 Flash随后会运用高级推理技术综合结果，生成连贯一致、归因良好的响应。
这种并行处理方法解释了该平台与 AI 概览相比更高的准确性，AI 概览首先生成响应，然后查找来源。
定制 Gemini 2.5 Flash，性能增强
Google 开发了专门针对应用程序优化的Gemini 2.5 Flash专用版本。该定制模型在处理速度和推理深度之间取得平衡，在确保响应性能的同时，还能保持答案质量。
Gemini 2.5 Flash在各项 AI 基准测试中展现出卓越的性能，在 LMArena 排行榜的所有类别中均位居榜首，并在编码、推理和长上下文理解方面展现出显著的提升。这一基准优势直接转化为质量，该模型在复杂问题解释和多源合成方面表现出色。
该模型的训练注重准确性、来源归因和上下文理解，从而解决了AI概述中指出的主要弱点。实时网页浏览功能可确保信息的新鲜度，而高级推理功能则可避免困扰早期AI实现的逻辑错误。
与 Google 更广泛的生态系统（包括 Gmail、Chrome 和 Google Workspace）的集成可实现个性化、情境感知的响应，并在获得明确许可的情况下利用用户现有的数据。
Google 深度研究：高级分析功能
与该平台一同推出的最强大的全新 AI 功能之一是深度研究 (Deep Research)，可通过Google AI Pro 计划使用。此功能将查询扇出技术提升到前所未有的水平，可同时进行数百次搜索，在几分钟内创建专家级、完全引用的报告。
深度研究擅长处理需要跨领域广泛调查的复杂问题。用户无需花费数小时手动从各种来源收集信息，而是可以请求对从市场研究到学术调查等各个主题进行全面的分析。
该功能与文档和其他 Google Workspace 工具无缝集成，允许用户将详细报告直接导出到工作流程中。这代表着 Google 向自动化研究辅助迈出了重要的一步，使 Google 成为传统研究和咨询服务的直接竞争对手。
Google AI 模式如何改变人们的搜索方式？
AI模式下的用户查询时间延长2-3倍
该平台的用户行为揭示了查询类型的根本性转变。搜索时间始终比传统的 Google 查询长 2-3 倍，这表明用户更愿意表达复杂的对话意图，而不是使用关键词片段。
这种行为变化反映了 Perplexity 等平台的成功，在这些平台上，用户会自然而然地进行更详细的提问。更长的查询长度为系统提供了更丰富的上下文，从而能够更精确地理解意图并获得更全面的结果。
用户现在无需进行多次迭代搜索，只需一次交互即可从初步研究获得切实可行的洞察。这种效率代表着从传统信息检索到智能辅助的范式转变，可以节省数小时的研究时间。
Google AI 模式引用了多个来源
该平台的来源处理方式相较于 AI Overviews 的引用方法，是一项至关重要的改进。系统不再是先生成回复，然后再追溯查找支持来源（嗯，AI Overviews 就是这样），而是在推理过程中主动综合来自多个权威来源的信息。
该系统评估来源可信度，交叉引用多个出版物中的信息，并呈现具有透明归因的综合见解。这种方法显著降低了幻觉风险，同时为用户提供了可验证的全面结果。
对于需要跨学科知识的复杂问题，该平台擅长连接学术研究、行业报告和专家分析的见解，提供单一来源的响应无法比拟的细致理解。
未来将添加到 AI 模式的功能
代理任务完成
AI 模式集成了Project Mariner的代理功能，用于处理特定的任务完成场景，例如活动门票、餐厅预订和本地预约。用户可以请求复杂的操作，例如“在下层查找本周六红人队比赛的两张价格实惠的门票”，AI 模式会执行多步骤工作流程，包括价格比较、库存分析和表单填写。
此功能将首先在搜索实验室 (Search Labs) 推出，并与 Ticketmaster、StubHub、Resy 和 Vagaro 等合作伙伴携手打造无缝体验。AI 模式现在不仅可以提供信息，还可以完成整个交易流程，同时让用户掌控最终的购买决策。
这种演变代表着从信息发现搜索向任务完成搜索的根本转变，其中复杂的多步骤过程成为将意图与行动联系起来的单一对话交互。
个人情境整合
AI 模式与 Google 更广泛的生态系统（包括 Gmail、Chrome 和 Google Workspace）的集成，实现了个性化、情境感知的响应，并在获得明确许可的情况下利用用户现有数据。这项个人情境功能将于今年夏天在搜索实验室中推出，使平台能够根据个人偏好、工作模式和历史行为提供定制化推荐。
例如，当您搜索“这周末和朋友们在纳什维尔玩什么？我们是热爱音乐的美食家”时，AI模式可以根据以往的餐厅预订和搜索记录，推荐带有户外座位的餐厅，并根据Gmail中的航班和酒店确认信息，推荐酒店附近的活动。这代表着从传统搜索个性化到全面生活方式辅助的重大变革。
这对内容创作者的影响深远，因为优化策略必须超越主题权威，转向服务于多样化的用户情境和旅程阶段。随着平台越来越多地基于个人用户情况而非通用查询模式来整合洞察，能够满足多种用户场景并提供个性化路径的内容将获得竞争优势。
您可以在此处阅读我们对 AI 模式下个人内容的深入探讨。
AI模式的内容优化策略
向这一新 AI 功能的转变要求 SEO 策略进行根本性的改变，需要从以关键词为中心的优化转向全面的主题覆盖，通过查询扇出过程解决多种用户意图。
主题权威高于关键词
有效的优化包括创建深入的内容，涵盖主要主题和相关的子主题，例如“AI 对数字营销策略的影响”，其中包含涵盖实施、衡量和未来趋势的章节。构建内容以满足主题领域内各种用户意图，确保平台无论使用何种特定的查询措辞都能找到相关信息。创建的内容应清晰地展现对主题关系的理解，帮助系统识别您在相关主题领域的权威性。
子意图覆盖范围和结构
由于平台通过查询扇出将复杂问题分解为重点部分，因此，如果内容不仅涵盖主要主题，还能预测用户可能提出的相关问题，那么它就能取得成功。请通过专门的版块，提供详细且可操作的信息，解答您主题领域内的所有逻辑子问题。对于像“AI 对 SEO 的影响”这样的主题，请包含实施挑战、衡量策略、工具调整和未来预测等版块。
研究整合与格式化
整合来自多个权威来源的洞察，展现平台在信息来源选择和整合方面重视的全面研究。使用清晰的标题、逻辑流程和易于浏览的格式，帮助系统在数据分发过程中高效识别和提取相关信息。这种方法可确保您的内容与主要查询以及处理过程中生成的子查询都具有相关性。
您还可以查看Google 自己提供的建议。
专注于为用户提供独特且有价值的内容
人们经常会问如何制作“Google 想要的内容”。我们的回答是，Google 希望向用户展示满足其需求的内容。专注于制作独特的非商品内容，让通过 Google 搜索前来访问网站的用户和网站自身的读者觉得有用且满意。这样一来，您就走在了利用 AI 搜索体验取得成功的正确道路上，这类体验的用户会提出更长、更具体的问题，以及更深入的后续问题。（顺便提一下，独特且有价值的内容对我们的蓝色链接结果也很重要）。我们的创建实用、可靠、以用户为中心的内容页面或许可以帮助您自行评估您的内容创作工作。
提供出色的网页体验
如果用户访问的网页杂乱无章、难以浏览或难以找到他们所需的主要信息，那么即使是再好的内容也会让用户失望。确保为通过经典搜索结果或 AI 搜索结果到达的用户提供良好的网页体验，例如，网页在各个设备上是否显示良好、体验延迟时间是否合理，以及访问者是否可以轻松将主要内容与其他内容区分开来。
确保结构化数据与可见内容一致
结构化数据能以机器可读的方式分享您的内容信息，被我们的系统识别后，可使网页有资格在某些搜索功能和富媒体搜索结果中展示。 如果您使用的是结构化数据，请务必遵循我们的指南，例如确保标记中的所有内容也在网页上显示，并验证结构化数据标记。
超越文本，实现多模态成功
借助我们的 AI 技术，用户可以执行多模态搜索，即拍摄照片或上传图片，针对照片提出问题，并获得包含链接的丰富全面的回答，从而能够深入探索信息。为此，请在网页上使用优质的图片和视频来补充文字内容，并确保 Merchant Center 和商家资料信息是最新的。
为了利用这些机会并衡量您的成功，SEO 策略需要随着针对这种新搜索环境设计的专门跟踪和优化工具而发展。
结论
谷歌的全新人工智能功能代表着技术的根本性转变，它已从信息检索迈向智能辅助。随着查询类型变得越来越长、越来越复杂，SEO 策略必须从关键词定位发展到全面的主题覆盖。
要想在这个平台上取得成功，需要理解查询扇出机制，创建能够满足多种用户意图的结构化内容，并构建主题权威性而非关键词密度。能够快速适应这些变化的组织将在日益依赖人工智能的环境中保持领先地位。
常见问题
AI 模式会取代标准 Google 搜索吗？
AI 模式是对传统 Google 搜索的补充，而非替代。AI 模式能够处理需要综合推理的复杂、多层面查询，而传统搜索仍然更适合简单、直接的信息检索。Google 保留了两种界面，以有效满足不同的用户需求和查询类型。
如何在 AI 模式下追踪我的表现？
目前，传统的分析工具不提供特定于 AI 模式的指标。像Baklib这样的专业工具正在开发 AI 模式的跟踪功能。Google AI Pro 订阅用户可以使用高级分析功能，但全面的 AI 模式性能跟踪仍然是一项新兴功能，需要专门的监控解决方案。
标准 SEO 策略适用于这个平台吗？
传统的SEO策略需要进行重大调整才能取得成功。虽然SEO技术基础依然重要，但内容策略必须从关键词定位转向主题权重。相比关键词优化的页面，平台更注重综合结果和结构良好的内容，这要求采用新的内容创作和优化方法。
什么是 Google AI 模式以及它是如何工作的？
Google 平台是一个先进的界面，由定制版Gemini 2.5 Flash提供支持。它使用查询扇出技术将复杂问题分解为多个子搜索，通过传统算法同时处理这些子搜索，然后使用 AI 推理综合结果。这种方法能够提供全面的结果并进行适当的归因分析，同时保持现有系统的准确性。
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