重新思考 AI 时代的 SEO：Eli Schwartz 的核心观点
- Aisha Washington
- 2小时前
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在这一期 Lenny's Podcast 中，SEO 顾问、《Product-Led SEO》作者 Eli Schwartz 解释了为什么人工智能正在改变搜索，但并未让 SEO 失去意义。这场讨论超越了排名和流量，转向一个更重要的问题：搜索是否契合一家公司的客户实际发现、评估并购买其产品的方式？
Schwartz 分享了他与 Coinbase、Tinder、LinkedIn、WordPress、Zapier 和 Quora 等公司合作的经验。他的核心观点是，SEO 应被视为产品和业务决策，而不是一场以公司能产出多少页面来衡量的内容发布竞赛。
AI Overviews 正在改变搜索结果页面
对话从 Google 对 AI 聊天机器人的回应开始。Search Generative Experience 后来更名为 AI Overviews，它将生成式答案直接放在搜索结果中。其早期发展引发了关于变现、归因、责任，以及复制出版商内容风险的棘手问题。
尽管存在这些复杂因素，AI 生成的答案仍在不断扩展。这改变了搜索结果页面的视觉和经济结构：用户可能在看到熟悉的自然链接列表前，就先获得一个概括性答案。
Schwartz 并不将此解读为搜索的终结。相反，他认为 AI 在早期发现阶段尤其有效。生成式概览可以为用户提供起点，而更深入的评估仍可能需要传统搜索结果、专业来源、产品页面、评价或直接行动。
搜索意图比内容数量更重要
当用户想要获得通用解释时，AI 搜索最为强大。这会给主要价值在于重新整理广泛可得信息的网站带来压力。宽泛的漏斗顶部文章和通用的软件列表，更容易被搜索引擎浓缩成直接答案。
在客户旅程后期满足特定需求的页面则更难被替代。如果一个网站能帮助用户比较一项真实决策、完成一项任务、理解某种专业情境，或使用一款产品，它提供的就不只是通用概览。
这正是 Schwartz 强调意图的原因。正确的问题不只是：“哪个关键词的搜索量最高？”而是：“这个人想完成什么，我们的页面能否真正帮到他们？”
产品驱动型 SEO 从用户问题出发
两个案例说明，SEO 如何能够与产品相连，而不是作为一项独立的内容运营被放在产品旁边。
Zapier 认识到，用户希望不同的软件产品能够协同工作。关于连接 Gmail 和 Salesforce 等工具的页面，直接对应了这一需求，并展示了 Zapier 能做什么。因此，搜索页面成为产品体验的一部分。
Tinder 则通过“在新城市认识人”这一底层问题来处理基于地点的搜索。该策略没有把本地页面当作随意的关键词目标，而是将搜索情境与某人可能使用 Tinder 的原因联系起来。
这两个案例都从用户问题开始，再反推可被搜索到的资产。它们都不是从“发布大量文章”的要求开始。
启动 SEO 的三步方法
Schwartz 描述了一个用于决定构建什么的实用顺序。
第一，理解用户。识别他们需要什么、如何描述问题，以及他们实际会搜索什么。内部产品语言往往不同于客户使用的语言。
第二，决定哪种资产能够满足该需求。它可以是编辑指南、落地页、模板、对比页面、数据库，或程序化生成的页面。形式应由使用场景决定，而不是由固定的内容日历决定。
第三，像打造产品一样为搜索用户构建页面。设计、工程、用户研究、信息结构和易用性都可能很重要。一个能获得排名却无法帮助访客的页面，并不是成功的 SEO 产品。
SEO 何时不是正确的增长渠道
这段视频最有力的观点之一是：并非每家公司都需要 SEO。有些产品解决的是用户尚未意识到自己存在的问题，因此几乎没有现有的搜索需求。另一些产品需要涉及多位利益相关者的漫长企业销售流程，搜索只是其中很小的一部分。
本地企业也可能更适合依靠客户已在其中做决策的平台。例如，一家餐厅可能从 Google Maps 和外卖平台获得的价值，比从大型编辑型网站获得的更多。
Schwartz 将增长归纳为四种广泛的引擎：SEO、付费获客、病毒式传播和销售。资源有限的早期公司应当比较它们，而不是假设自然流量必然是最便宜的选择。
SEO 是投资，不是免费流量
SEO 会消耗时间、人力、工程工作、编辑投入，有时还会产生可观的直接成本。其预期回报应与网红合作、品牌广告、付费推广、外呼销售及其他可用渠道进行比较。
正确的成功指标取决于业务。一家媒体公司可能关注页面浏览量和重复阅读率。一家 SaaS 公司则应更关注合格线索、产品使用或收入。永远无法带来有意义业务成果的流量，可能会在消耗资源的同时制造成功的表象。
SEO 对不同公司的见效周期也不同。成熟品牌可能更快看到结果，因为它已拥有权威性和需求。新公司可能需要更长时间才能获得可见度。Schwartz 建议像对待产品开发一样对待 SEO：设定里程碑、提出假设，并明确公司评估这项投资是否有效的时间点。
AI 可以生成内容，但无法提供策略
视频对 AI 生成内容采取了务实的看法。AI 可用于边界清晰的生产任务，例如为大型电商目录中的产品创建描述。在这种情况下，底层价值来自产品和结构化数据，文字则帮助解释它们。
当 AI 在没有明确用户需求的情况下产出大量可互换的材料时，它的作用就会变小。随着内容发布成本下降，互联网上充斥着更多内容，这使实用性和差异化变得更加重要，而非更不重要。
战略工作仍然需要选择正确的用户、问题、形式和业务目标。语言模型可以帮助创建页面，但无法仅靠把无关页面写得更长，就让它变得有价值。
AI Overviews 对品牌的价值可能高于点击
Schwartz 认为，出现在 AI 生成的答案中可以发挥品牌曝光的作用。显著的品牌提及传递出熟悉度和权威性，即使用户不会立即访问该网站。
引用链接的价值则较不确定，因为搜索引擎可以使用出版商的信息，同时降低用户点击的必要性。这意味着，公司应将可见度和品牌认知与传统排名和流量指标一并考虑。
品牌建设与 SEO 应相互强化
这场对话否定了“链接建设是一项孤立的技术工作”这一观点。强大的品牌会获得提及，因为人们了解并信任它们，也认为它们的工作具有相关性。通过真实权威和有用内容获得的链接，比那些仅为影响排名而获取的无关投放更有意义。
因此，SEO 应支持公司的产品和品牌，而不是作为脱离业务的流量项目运作。吸引了与公司所提供内容毫无关系的受众，可能会提高分析数据，却不会改善业务。
程序化 SEO 与编辑型 SEO
当可靠的数据源能够针对重复出现的用户需求生成有用页面时，程序化 SEO 就能发挥作用。TripAdvisor 可以整合酒店、地点、评价和旅行者数据。Zillow 可以整合房产详情、照片、价格和社区信息。规模来自底层数据集，而每个页面都回答了不同的查询。
编辑型 SEO 要求有人研究并撰写每个页面。为每家酒店或房产制作一篇手工打造的文章，成本会高得难以承受，也未必会改善用户体验。
因此，选择并不是“自动化好”或“自动化坏”。当结构化数据和重复意图能创造真实效用时，程序化页面就有意义。当需要判断、解释、报道或独特观点时，编辑工作就有意义。
SEO 将继续存在，因为人们仍然想要选择
最后几部分讨论了答案引擎将完全取代搜索的观点。Schwartz 认为，用户往往希望获得不止一个答案，尤其是在涉及金钱、品味、风险或个人偏好时。搜索让他们能够比较来源，并选择相信什么。
AI 可能会减少一部分信息型搜索，但人们在采取行动前，仍会继续研究产品、公司、服务和相互竞争的观点。SEO 会随着界面的变化而改变，但在这些决策过程中保持可被发现的需求依然存在。
核心要点
这段视频传达的信息并不是公司应该放弃 SEO，而是 SEO 必须在增长策略中证明自己的价值。一个成功的项目始于用户意图，产出适合该意图的资产，与产品自然连接，并衡量对业务重要的成果。
AI 让通用答案更容易生成，也更难变现。这提升了有用数据、清晰品牌定位、专业知识，以及能够帮助用户完成事情的页面的价值。将 SEO 视为产品学科的公司，会比将其视为一场发布更多文字竞赛的公司准备得更充分。
