2024年5月的时候，谷歌推出了AI搜索概览，也就是在搜索结果的第一栏会出现一个“搜索实验室|AI概览”?这就是谷歌的 AI Overview(AI搜索概览)。
简单来说，AI搜索概览是谷歌用AI模型(如Gemini)综合多个网页内容，快速生成一段高度概括、结构清晰的“搜索答案摘要”。对于用户来说，它就像一个“提前看完10篇文章的总结版”，能在几秒内获得核心信息。 就像下面这样：
而且有意思的是，在展示AI概览结果右边，则是这些概览的文章资料来源，如果你点击左边概览中的“链接”icon，右侧的文章就会跟着变化。
AI概览往往位于页面最顶端，优于所有自然排名和广告;如果你的内容被选中引用，就可能直接获得大量权威流量。但是这也是一把双刃剑，用户看完AI搜索的结果，可能就不点链接进入到我们的网站了
也正因如此，AI Overview的出现，正在改变“流量分配规则”。
AI概览喜欢什么?
我们可以大胆猜测，也可以直接“抄答案”。
在2025年5月，谷歌发布了一篇官方说明文章《Succeeding in AI Overviews》，专门讲述了什么样的网站内容更容易被AI Overview引用，这份指南几乎就是AI搜索的“内部规则书”。我们从中提炼出4个关键词：清晰、完整、有帮助、结构好。
下面是这篇官方文档的主要信息精华，翻译成白话文如下：
1. AI搜索内容来自公开网页，但不是所有网页都能被引用
AI Overview并不是一个“封闭系统”，它的答案主要来自全网公开内容。但谷歌明确表示：只有能清楚地帮助用户“做决定”、回答问题的网页内容，才可能被AI模型选中提取。
这就意味着：
AI不只看权重，更看你能不能“解决问题”
你的内容不需要“名气大”，但必须“回答到点子上”
2. 内容要“清晰、完整、有帮助”——别让AI费脑子理解你在说什么
官方建议写作时做到：
直接回答问题：开门见山，别绕弯子。比如用户搜索“如何挑选不粘锅”，开头就应该写“挑选不粘锅关键看这几点……”
有结构、有层次：使用清晰的标题、段落、列表(H2、H3、小标题、bullet points)，让AI模型容易“抓重点”
语言简单明了：尽量避免长难句、行业术语堆叠，AI虽然聪明，但喜欢“平易近人的内容风格”
信息要完整：用户问一个问题，尽可能把相关维度、背景和解决方案都覆盖到
3.内容类型建议：哪些格式更容易被AI引用？
根据谷歌官方的提示和AI摘要常见样式，以下这几种内容结构更有可能被提取进入AI搜索：
问题 + 答案(Question & Answer)
比较 / 对比分析(A vs B)
清单式总结(Top 5、步骤指南、要点罗列)
决策建议(适合哪种人群?该怎么选?怎么判断好坏?)
场景化用法说明(在XX场景下怎么做?)
这和传统SEO里写“长篇大论”不一样。AI更喜欢有逻辑、有结构、直击问题的“内容块”。
E-E-A-T 仍然重要：你说的，可信吗？
谷歌强调，在AI Overview中引用的内容，也遵循 E-E-A-T 原则：
Experience(经验)：你是否亲身使用、测试或观察过?
Expertise(专业)：你是否在某一领域有专业见解?
Authoritativeness(权威)：你是否是某类信息的可靠来源?
Trustworthiness(可信)：你的网站是否整体可信、安全?
特别是涉及健康、金融、产品选购、决策建议等内容时，AI更倾向于选择有经验、真实写作痕迹、不是纯SEO堆字的网页。
在几年前，我们还在使劲去凑2000words的英文文章，而在AI搜索崛起的今天，如果你想被选中，不是“写得最多”就能赢，而是“回答得最好”才有机会。想被AI翻牌子，其实就是在争夺“谁更正确”的话语权。而这就不得不让我们重新思考市面上传统的SEO内容策略。
传统SEO内容策略还有用吗?
传统的SEO内容策略是什么?
第一种，是研究并模仿竞争对手在写什么。这个策略逻辑简单：对方能排第一，说明这个内容方向、结构和关键词组合有效，值得参考。第二种，是围绕关键词密集布局内容。通过各种关键词工具，挖掘搜索量大、竞争度低的词，然后批量铺内容。这两种方法的优势在于，它们是“看得见的”，执行路径清晰、数据可控。
这两种方式，无论是员工给老板汇报，还是服务商给客户介绍，都会显得理性且可控。以数据为导向的SEO优化总会让人感到心安。因为人人都想寻求确定性，想让一切都可控这是现代人很难去抗拒的普遍心理。
(确定性让人作恶，概率让人投机，不确定性引发敬畏之心。我想正是因为谷歌搜索引擎早期对于外链数量、关键词密度的确定性关注，才有了早期的黑帽SEO)
不可否认，这种方法到到现在依旧有效，因为这种程度的SEO就是被敌人拖入同一个战场的竞争，大家肉搏相见。你在写“top swimming pool robot”，那我也写top swimming pool robot，接下来要比拼的就是谁写内容结构更好，体验更为真实，谁的域名权重更高，谁被更多权威网站引用。
搁在孙子兵法里，“研究并模仿竞争对手在写什么”这就是一场SEO领域的“攻城战”。但是孙子兵法里也说了“上兵伐交，其次伐谋，其次伐兵，其下攻城;攻城之法为不得已。”
而AI搜索结果的出现，就给“其次伐谋”一个很好的切入点。尤其是对于那些新域名，新站点而言。
AI Overview不是在选“谁写得多”，而是在选“谁回答得好”。也就是说，即便你的内容覆盖了所有关键词、篇幅很长，但如果没有真正解决用户问题、没有结构清晰的表达，AI也不会优先引用你。而那些在细分话题下认真解答一个“看起来冷门”的问题、结构清楚、语言自然的小站，反而更容易被AI模型“看见”。
这就揭示了一个关键事实：AI Overview的机会，往往来自“没人写过但用户在搜”的问题。或者是找到那些搜索量相对较高，但是竞争难度低的关键词来构建文章。
比如，用户搜索“什么是Tumbler”，这个问题搜索量可能很高，但回答维度有限，谁写都差不多。而如果有人问“适合上班族带去公司的Tumbler推荐”，虽然搜索量小，但搜索动机更强烈，也更能触发AI去“找答案”，因为用户是在寻求帮助，不只是了解概念。
毛泽东在他的军事思想中，就提到一句话“你打你的，我打我的。” 这种兵法思维，我觉得同样可以应用在SEO搜索策略里，使用“避开主战场、打敌人虚弱处”的策略，不必硬刚热门词、不必跟随大站“卷主流内容”，而是去找那些“被忽略的场景”“被低估的问题”“没人正面回答的角落”，用高质量、有结构的内容切进去。
当然，这并不是说我们在彻底否定模仿和关键词优化。它们依然是内容工作的基本盘。数据导向的策略让人有可控感，执行起来也更稳定、风险更低。问题只在于：如果你只依赖这两种方法，那你就永远在别人画好的框里竞争，而AI Overview给的，是一扇打破边界的新窗。
采用的这样策略思路，我们在今年5月18日发布的一篇文章，在其发布一周后就进入到了AI搜索概览中，该关键词也在常规搜索结果中的第一位。
那么如何去开辟自己的战场，去挖掘那些没被人挖掘到的主题、场景、搜索意图呢?
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