几个月前我发布了这篇文章，发布第二天的时候，就有一位律师朋友通过元宝检索到了我，于是我向他要了当时的截图。
26岁，我成立了自己的法律科技公司
注意，DeepSeek只是元宝的模型之一，任何产品都可以将大模型作为底层能力接入，更重要的是数据源，而腾讯元宝更倾向于检索微信的内容，如果去用Deepseek官网检索，不一定能检索到我，他们用的第三方检索工具是【博查AI】，它的优先级未必是微信内容。
所以AI时代，微信作为重要的流量入口，值得重视。
在上述图片中，无论是华宇还是幂律，都是较为成熟的公司了，我一个成立不到一个月的小公司，居然也能被检索到，这应该归功于生态位的不同。如果用户检索的是【最牛逼的法律科技公司】，远远排不上号，如果用户检索的是【市面上哪些法律科技公司适合去】，AI就会从不同维度去进行检索，有成熟的也有初创的。
延展思路来看，如果内容做一个大的定位比如【出海】，可能因为内容数量很多很难被检索到，但如果做一个细分领域【小游戏出海】，应该更容易被检索到，因为竞争对手少了。
一、AI搜索的新趋势（一）AI搜索较传统搜索数量上升
随着AI工具的普及，大家更依赖AI直接生成答案而非传统搜索。在传统搜索引擎中，排名和可见性指标是直观的，它们按排名顺序列出网站来源，并包含原文内容。然而，AI搜索通常会有很多不同来源的内容，并对他们进行改写，如概述。
以前搜东西：你搜个问题，搜索引擎给你一堆网站链接，你得自己一个个点进去找答案。
现在AI搜索：你问AI个问题，它直接把答案整理好、一口气告诉你，你可能就不用再点开那些链接去看原来的网站了。
既然AI直接给答案，那原来那些提供内容的网站，去的人就少了，网站的自然流量也就小了。网红、博主，他们都是靠网站有人看、内容有人点来赚钱的。现在AI把流量都截胡了，他们的生意肯定会受到冲击。
更麻烦的是，这些AI搜索引擎怎么搜索东西、如何引用别人的内容，又是捉摸不透的黑箱。
正好昨天读了海外【AIO】相关的内容，他们定义的AIO指的是【让自己的内容更有可能被 AI搜索的概要摘录，并展示在搜索结果顶部，从而提高曝光率和点击率】。
其中作者总结了3个趋势，值得思考。当然国内和国外的内容生态不一样，所以逻辑也不完全相同，仅供参考。https://ahrefs.com/blog/ai-overview-keywords/
1. AIO数量暴涨，传统搜索点击量下滑
自3月谷歌更新算法之后，AI搜索数量增长了116%，出现在搜索结果里的占比从7.6%飙升到16.48%，几乎翻倍！ 现在AIO占据了11.8%的搜索流量，意味着原本属于网站的自然流量，正在被AI吞噬。
2. Reddit（美国贴吧）碾压Wikipedia（美国百度），UGC（用户自己发的内容或评论）内容统治AIOReddit在AIO中的引用份额从1.3%暴涨到5.5%，直接干翻Wikipedia、Healthline、MayoClinic等传统权威网站。Quora也上涨至4%，成为仅次于Reddit的赢家。
这些论坛型内容因为更“对话化”，和AI 搜索的【问题】-【答案】逻辑更契合，被算法偏爱。
不仅是数量增长，能触发AIO的关键词种类也在扩张。从娱乐、旅游到健康、教育等行业，AI 搜索正快速渗透。BrightEdge数据也显示：某些行业AIO覆盖增长高达432%。
（二）AI搜索通常返回的结果结构
? 当你在 Google 上搜索时，除了首页普通的“10个蓝色链接”，还可能看到一些额外的内容形式，比如：
那么AIO要做的，就是把自己的内容，塞到这些内容结构上去。同理我们也可以去观察分析国内AI的搜索返回结构。
（三）AI搜索的原理
与传统SEO依赖【关键词匹配】有些许不同，AIO更关注内容的可信度、语义关联性和结构化数据。
AI搜索引擎的工作原理：
数据收集：AI搜索引擎通过爬虫程序自动抓取互联网上的网页和文档，进行预处理以去除广告和无用信息。 数据处理和分析：利用自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，对收集到的数据进行分析和处理。这包括文本提取、语义分析和信息提取等步骤。 索引建立：将处理后的数据进行索引，以便快速检索。索引过程涉及关键词提取、建立索引库等。 智能排序：使用深度学习和机器学习算法对搜索结果进行排序和优化，考虑相关性、权威性和时效性等因素。 结果呈现：将排序后的结果以直观、易读的方式展示给用户，包括摘要、图片、视频等多媒体信息。
谷歌自己也披露了AI搜索的原理，有一条也兼容基本的SEO原理，多写点大家真正想看、觉得有用、信得过的好内容，其他别管。
https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-overviews?hl=zh-cn
理解了AI搜索的原理，我们便可以采取一些策略去优化我们的内容，不管是谷歌还是国内AI，像百度、小红书、微信不约而同都内置了AI助手。
（一）结构化内容以便 AI 摘要提取
什么是人工智能 (AI)？
xxxx论述一番
AI 如何赋能各个行业？
xxxx论述一番
（二）增加事实性、权威性表达
（三）语义关联
使用同义词、相关术语和长尾关键词覆盖主题的多维度。例如，针对“内容营销策略”，需涵盖“SEO优化”“社交媒体传播”“用户画像分析”等关联概念。
还可以在每段落或小节开头放一个1-2句的总结句子。例如：
问题：什么是长尾关键词？长尾关键词是由三词或以上组成的具体搜索短语，搜索量低但转化率高，常用于锁定特定意图的用户。
（四）争取【不同搜索内容形态】的曝光
比如内容中，既有FAQ、产品信息，也有对应事件，既有文本，也有视频、评论，因为AI搜索的推荐机制不再只局限于文本，而是短视频、语音搜索、互动UGC等。
而且确保品牌信息在百度、门户网站如今日头条、抖音、知乎、官方媒体等可信来源中完整呈现，这都会影响AI搜索推荐权重。
针对百度「相关问题」或「猜你想问」里用户常搜的问题，专门撰写高质量的 FAQ (常见问题解答) 内容，争取被百度抓取并展示。 在知乎、百度知道、百度经验、贴吧等国内主流社区平台，贡献高质量的回答和内容，或者围绕你的核心业务创建相关话题的讨论，以提升品牌或个人在这些领域的权威性和相关性。
假设你是一家卖“智能跑步机”的公司。你发现用户在百度搜“智能跑步机”时，“相关问题”里经常出现“智能跑步机伤膝盖吗？”、“智能跑步机怎么选？”。
你就可以在你的官方网站或博客上专门写一篇详细的 FAQ，清晰解答这些问题，比如《智能跑步机选购指南及膝盖保护全攻略》。
同时，你也可以去知乎、百度知道等平台，搜索与“智能跑步机”相关的问题，并提供专业、有价值的回答，比如详细解释不同类型的跑步机减震原理，如何正确使用跑步机避免运动损伤等。
这样做，不仅你的网站内容可能被百度选为“精选摘要”或在“相关问题”中被链接，你在知乎等平台的优质回答也可能直接出现在搜索结果中，从而获得更多曝光。
综合来看，我觉得可以总结为一个方法论：
你的内容要解决真实问题，而非广告宣传通稿，因为宣传通稿通常不说人话。
之前在即刻读到某篇文章提到AIO的关键词：场景词、品牌词、品类词、推荐词，也就是我的公司和产品要解决什么问题，用户在解决这些问题的时候，常用的搜索词是什么？
我不认同要严格遵循关键词的逻辑，因为前面说了AI不是关键词匹配，而是关联语义识别，你文章堆满这些词是没有用的。但是这种思路拆分，可以借鉴在内容创作上。
换位思考一下，你要在网上买东西或者找信息，你会怎么搜呢？
很多时候，人们搜索时会把这些词组合起来用，比如：
想好自己的公司和品牌应该是哪些词，才能更好地被AI捕捉到内容。
在AI搜索日益成为主流的今天，微信这个庞大的内容生态系统，正成为AI获取信息、生成答案的血包。 你的每一篇精心撰写的文章，都可能成为AI模型学习、引用的素材，进而触达更广泛、更精准的人群。
创作用户真正需要、易于理解的优质内容，别瞎搞用AI一天生成800篇内容，没用。AI只是工具，它放大优质内容的影响力，也会加速劣质内容的淘汰。
