2026年SEO和GEO的趋势-来自SEOFOMOHUB（上）

到了一年的年终，通常我们都需要做总结和展望。我自己在我的《老阎杂货铺》做了一个关于2026年的SEO和GEO的展望。今天早晨读到了来自于SEOFOMHUB采访60个SEO专家之后总结的2026年的一个关于2026年的自然流量和AI搜索的展望，今天我就来把相关内容做个总结发出来。

备注：这60个专家有70%的专家有超过10年的SEO经验，工作的区域主要是英国、美国、印度、西班牙以及德国，主要的行业是电商、市场、发行和旅行。入下图：

核心要点：

2025年对于SEO来讲是发现上移的一年，AI总结直接吸收了很多上层漏斗的内容并给出直接答案。传统的搜索更多变为了用户去验证、深入调研以及最终决策的入口。

这个转移已经在影响SEO策略，SEO关注点已经从过去的排名和点击增长逐渐转变为认知和信任。建立在各个平台上一致出现的强大品牌和实体，创建结构化、以证据为主导且易于系统准确总结的可引用内容，并将范围从站内搜索引擎优化扩展到更广泛的可见性工作：PR、社区、评论和社交/视频。

评估体系也在变化，越来越多团队的报告开始从“last click”和“Prompt rank”转换为面向AI可见性和影响力信号：品牌提及和内容被引用，品牌需求的提升以及最终的业务的增长。

面向2026，大家都期望都是一致的：更多的人工智能内容融入到SERP当中，更少的信息内容带来的点击。AI体验中引入更多的货币化，以及围绕这内容质量的更激烈的竞争。围绕E-E-A-T构建内容是未来SEO团队最持久的优势。

接下来，我们就来详细描述总结出来的13个最重要的2026年的趋势。

由于篇幅过长，本篇将分为【上、下】两期发出

01 关于传统SEO和AI搜索的最大误解

SEO没有死亡

基础的东西仍旧非常重要

品牌、信任以及多渠道的品牌曝光变得越来越重要

AI搜索和传统搜索是互为补充的系统，服务于客户的不同阶段和用户生命旅程。

2025年因为AI搜索的出现，很多人在说SEO已死，GEO当立。但是事实上GEO是SEO的自然演进，无论是谷歌AI oveview, AI mode，还是ChatGPT, Perplexity，这些AI都依赖高质量，有品牌信誉背书的内容来提高自己回答的正确性。所以传统SEO的基础东西仍旧非常重要，只不过我们的策略要针对AI搜索时代的来临去进步和发展。

02 2025年最大的自然搜索挑战以及解决方案

2025年自然搜索并没有消失

信息型内容被AI直接吸收，因此造成0点击，但是品牌还是会有对用户的影响(类似品牌广告的曝光）

传统的SEO仍旧有价值，主要是影响用户的判断、信任以及后续的转化

优秀的团队会做如下事情

不把优化用户的注意力当作重心

重点面向用户的决策进行优化

把AI搜索当作影响力，而不是流量

重新构建评估、沟通以及预期

2.1 AI Overview和0点击带来点击和流量的侵蚀

最常引用的挑战

排名和展示量稳定，但点击率下滑

AI概览、AI模式、SERP功能和广告严重影响自然搜索结果

信息性和漏斗顶部内容受到的影响最严重

尽管收入或转化稳定，但“流量下降”的叙事引发恐慌

应对措施

将自然搜索重新定义为一个可见性和影响力渠道，而不仅仅是流量

将关键绩效指标从点击转移到：

品牌提及

AI答案中的引用

辅助转化

品牌搜索提升

聚焦于中漏斗、高意图和后期合成查询

设计旨在被AI摘要后使用的内容，而不是被消费的内容

2.2 评估、归因和数据损失

第二重要的挑战

在GSC中出现了数据损失

谷歌移除了一些参数，比如num=100

GDPR和一些隐私策略

在AI中缺乏可见性

昂贵的，不成熟的AI工具

难以预测的AI搜索的影响

如何解决

组合一些不完美的信号

传统的SEO指标

用户的站内行为

品牌的提及

定性的洞察

重构报告框架

早期的定向KPI

影响力和可见性指标

跨渠道的归因叙事

放弃仅仅依靠排名作为成功的指标

2.3 客户、领导层以及利益相关者的教育

主要运营挑战

领导层误解AI搜索

由于恐慌驱动的“转向AI”的要求

难以获得对“SEO已死”说法的认可

对GEO作为捷径或品牌重塑的过度自信

应对措施

进行大量教育和期望管理

解释变化的内容与未变的内容

将SEO重新定位为更广泛营销生态系统的一部分

更新销售演示、提案和内部沟通

将AI搜索框架定位为互补而非竞争关系

2.4 持续波动：更新、SERP变化和技术限制

持续的背景压力

频繁的核心算法更新

AI引起的SERP变化

收录变慢

技术债务以及遗留平台系统

用户体验成为排名差异化因素

治理和安全阻止LLM爬虫

应对措施

加倍关注：技术清晰度、可抓取性、网站结构、内部链接。

重写前端并优化性能

构建 LLM 访问的治理案例

优先考虑执行和利益相关者的协调而不是理论讨论

2.5 从关键词到品牌、实体以及权威性

战略应对的挑战

关键词量和排名变得不再具有预测性

AI奖励的是品牌在整个网络上的存在，而不仅仅是站内SEO

大型语言模型（LLMs）通过以下内容进行合成：提及、评论、公共关系、社区讨论、本地和上下文信号

应对措施

基于实体的内容策略

更强的主题权威性

原创数据、定义、表格、对比

多渠道的可见性（公共关系、社区、品牌）

国际SEO的地理可读性策略，以防止AI“地理漂移”

2025年我们能看到如果按照传统SEO的成功来去评估，很多非常知名的网站的流量都受到了明显的冲击。这其中包括在SEO领域非常专业的Hubspot, SEMrush, Ahrefs等等。这里有谷歌频繁算法更新带来的冲击，也有AI Overview等0点击造成的网站流量的下降。我们能够做的不是刻舟求剑去照搬过去的成功经验，而是需要积极的应对变化，去调整自己的成功的评估方式和执行策略。

03 2025 年自然搜索策略和目标的最重大变化以及为什么？

2025年的策略开始从“在排名中获胜”转变为“获得认可”。在实操中，这意味着：

构建强大的品牌和实体

为了在AI回答中被引用而构建一个框架

评估成功不再仅仅依赖点击

把SEO扩充到多渠道的声誉提升以及可见性工作

具体展开，包括：

3.1 从流量增长到流量保护，接受跨年流量不增长甚至下降

从增长流量到保持或者防守

从流量和会话转变为业务结果（销售线索、收入、用户激活）

3.2 从关键词优先到实体优先、意图集群以及主题权威

主题集群

用户旅程中的意图

实体之间的关系

核心的用户旅程与业务的产出直接关联

3.3 从在谷歌排名到被AI理解并被AI引用

可以被总结

可以被引用

结构化并适合AI提炼和合成

具体的方法

每个部分回答一个问题

定义、核心要点、表格、对比

FAQ和Schema成为必须

证据和原创数据从而获得引用

清晰的E-E-A-T信号

3.4 从站内SEO到无处不在的多渠道可见性

重视YouTube, Linkedin, Reddit, Quora,社区以及UGC平台

PR, 用户评价，赞助，网红

声誉和舆情的管理

3.5 从传统的KPI到新的评估模型

从点击次数/点击率/平均排名到展示次数、提升、转化、辅助影响

从“自然与推荐”到更清晰的付费与非付费、跨平台可见性

采用人工智能可见性指标和情绪跟踪（提及/引用）

3.6 运营加速：自动化，更快的迭代，以及流程现代化

利用AI自动化手工工作

更快速的测试和迭代

更好利用LLM进行受众调查

报告检修以及工具投资

在新的AI搜索时代，大家一直期望的长期持续流量上涨可能不会是一直能发生的。我们需要面对新的AI时代的变局来调整自己的策略，充分利用好新的时代的效率工具，提高自己的运营效率，并且针对性的去调整自己的运营策略。

04 自然搜索资源投入（包括传统搜索和AI搜索）在2025年有哪些变化？

2025年的资源分配并没有增长，而是在重新分配。

4.1 预算维持或者有所下降，尤其是针对传统SEO

SEO的预算维持或者有所下降

客户支持转移到AI工具或者内容自动化

由于流量下降和归因到不确定性，对长期的SEO投资兴趣下降

预算在被重新分配，在以下领域预算增加

AI工具或者API

原创研究

第一方数据

选择性的试验

4.2 支出从批量生产到质量、研究和维护

在如下方面支出减少

大量的外包内容生成

比较平常的信息类内容页面

大量的广泛的外链建设

在如下方面增加投入

更新和增强现有的内容

技术SEO和可抓取性

Digital PR，权威性以及可信性的信号

专家的输入以及原创的数据

4.3 尽管预算没有增加，但是时间压力却在增加

时间投入在增加

SEO团队需要去做：

AI学习曲线

测试和研发

客户教育

新的报告和KPI框架

4.4 支持转向跨职能或者更高技能的角色

更少的依赖：

纯粹的SEO执行者

手工的生产角色

更多的依赖：

编辑的判断

技术SEO

数据分析

社区以及站外贡献

产品、用户体验以及工程师协同

4.5 灵活性的增加是出于必要，而不是冗余

虽然预算有限，但是灵活性增加了

更短的计划周期

更快速的迭代和更新

滚动到路线图替换了原来僵化的季度计划

对AI搜索试验更加开放

4.6 评估的不确定性造成了更保守的投资

因为如下原因，更难证明ROI:

CTR下降

0点击

跨AI工具的碎片化的发现

结果：

更谨慎的投入

减少“大赌注”

对可量化、模块化以及可回溯的项目的需求增加

因为2025年AI搜索以及谷歌算法的更新带来的不确定性，使得企业在投资上更加谨慎。但是把投资投入到更有价值的地方是大家的共识。比如能够提高效率的新的AI工具，能够提高自己品牌影响力的自有数据等等。

05 2025 年的转变之后，您如何调整传统搜索和人工智能搜索的衡量和归因？

从点击归因到可见性、影响力以及决策的贡献。2025年迫使SEO去承认一个长期以来的事实：自然搜索不是一个点击渠道，而是一个分布式的影响力系统(品牌影响力）。

测量采用：

放弃错误的精确度

关注知名度、品牌和决策影响

接受更模糊的数据以换取更真实的洞察

测量模式，而不是孤立的事件

5.1 排名和流量失去了主要KPI的作用

很多反馈者显著的降低了：

标题排名跟踪

原始自然流量

CTR作为一个成功的中介

5.2 可见性变成了核心指标

大部分反馈者开始转移到以可见性为核心的评估指标：

AI引用和提及

被包含在AI Overview或者对话回答中

在回答中或者在模型引用中的占比(Share of answer& Share of Model)

出现在对比，FAQ以及best of的结果中

在多个不同的AI工具中频繁一致性的出现

5.3 品牌信号代替了链接为中心的思考

评估方法开始演进：

从外链转移到品牌提及

锚文本到品牌搜索提升

域名权重到实体的召回以及舆情

5.4 归因不再用最终点击模型

受访者大部分认为：

最终点击模型低估了自然流量的价值

AI搜索彻底打破了传统的归因模型

被广泛采用的：

辅助和多触点归因

首次触达发现的信用点

透视模型和基于提升的模型

集群级归因而不是关键词归因

5.5 业务影响指标权重增加

评估与业务结果的关系变得更密切：

有效的流量比量更重要

转化质量和转化率

销售周期长度

线索质量

收入影响而不是渠道信用

5.6 工具不成熟，交叉验证是常态

几乎所有受访者都认为：

AI评估还是在灰色地带

没有一个工具能完全正确

很多平台花费高，但是可信性差

当前的现实：

手动抽查+工具

GA4+GSC+日志文件+cloudflare

定向仪表盘，而不是精确的分析

艰难的客户教育以及预期管理

5.7 定性信号填补空白

用户自报归因 (你在哪里知道的我们？）

销售和售后的反馈

监测AI总结和框架中的内容

跟踪AI是否存在误差、限制或者定位

我们能够看到行业中有经验的SEO团队都在针对新的变化来调整自己的成功指标，摒弃掉不合理的浮华指标，增加AI可见性以及对业务的影响来作为自己的更重要的指标。

06 哪些 SEO 或人工智能搜索相关工具或功能在 2025 年对您的工作流程变得至关重要，为什么？

核心工具栈仍旧保留，叠加了一些选择性的AI工具。大部分反馈者在2025年没有替换自己的工具栈，而是继续使用传统的自己信任的工具再增加一些AI可见性、自动化、以及研究层面的工具来提高自己的效率。在2025年并没有出现必须要有的新的工具，但是引入了必须具备的能力：理解和监测AI可见性并继续依赖传统的一方数据和技术诊断。

具体的工具包括：

保留GSC/GA4以及爬取作为基础

在需要的地方叠加AI可见性跟踪

利用AI工具去自动化繁重工作和规模化分析能力

避免为不能显著超过手工+一方数据验证的工具付费

6.1 不容谈判的因素：第一方谷歌数据

过去一直用的工具仍旧在使用：

Google Search Console

GA4

Looker Studio/Dashboards

某些场景：BigQuery或者更高级的分析工具

6.2 技术SEO主力仍占据主导地位

Screaming Frog

爬虫和日志分析

6.3 企业SEO套件保持核心地位，现在有了AI模块

SEMrush

Ahrefs

Sistrix

Seoclarity/wincher/seranking

Bing Webmaster Tool

6.4 AI可见性/品牌提及跟踪变成了新的一层

Peec AI, Gumshoe, Rankscale, Accuranker, Geneo等新的监测工具

合适的能把搜索词转变成Prompt以及审计ChatBot说什么的内部工具

手工去检查ChatGPT, Gemini以及Perplexity

6.5 AI辅助和自动化成为了工作流基础设施

被频繁提及的：

ChatGPT/Claude/Gemini/AI Studio/NotebookLM

自动化工具（n8n, 工作流自动化，vibe coding工具）

LLM API以及轻编码去做规模化验证

新的时代来临，我们旧的已经验证的工具仍旧有其价值，比如GSC, GA4等等。而新的AI可见性工具和AI效率工具对于SEO团队来讲，则成了新的补充。

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