2026年SEO和GEO的趋势-来自SEOFOMOHUB（下）

接上篇，我们继续来介绍2026年SEO和GEO的趋势

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07 你预计2026年传统搜索该如何发展？

AI重塑了首个答案并压缩了转化漏斗。传统的自然搜索结果变成了信任基础设施：验证、比较和交易支持。成功的关键从“排名第一”转变为“成为用户和系统在关键决策时依赖的可信实体”。

7.1 在搜索结果中出现更多的AI（AI Mode和AI Overview继续增加）

在更多的搜索Query中出现AI Overview的结果

AI Mode类型的交互体验被更多的用户采纳

更深度的融合让你很难判断哪些是AI搜索，哪些是自然搜索

7.2 更少的自然点击，尤其是那些知识性内容

CTR继续下降

信息类的问题会更多的在回答中被总结植入

展示上升，点击下降变得更普遍

7.3 自然搜索在漏斗中下沉：验证，比较和交易

AI负责发现和提炼

传统搜索成为用户去验证、比较和交易的载体

7.4 更加重视品牌、实体以及现实世界的信誉

搜索变得更加品牌清晰和有选择性

实体变成了被提取的单元而不是关键词

获胜的品牌需要：

传递一致的信息

清晰的专业性

网站之外的信任信号

E-E-A-T变成必须，而且要体系化

薄弱、平庸或者匿名的内容失去持久性

7.5 更多的SERP功能+多模态+社交集成

更多的富媒体结果以及交互式的元素

更多的多模态体验（图像，视频，上传）

社交和视频内容会更多的显示在SERP中

7.6 数据/索引/检索模型不断发展

检索能力提高

系统更少依赖传统的索引技术

传统的搜索会逐渐演变为“深度调研“”和“经过验证的经验”模式

7.7 行业反应：一些人放弃，强队加倍努力

一些网站会因为流量下降放弃，但是聪明的团队会加倍努力，重点聚焦于：质量、信任、技术卓越、品牌权威、中部和下层漏斗的性能。

2026年AI肯定会对搜索产生更多的影响，对于我们出海企业来讲，聪明的努力才能让我们取得胜利，放弃我们将一无所获。

08 你预计2026年AI搜索该如何进展？

在2026年，AI搜索可能会变为一个决策和行动层：

它将会推荐、判断以及越来越多的去执行

它将积极去变现（广告、电商或者收取佣金）

它将被迫提高信任度（引用、保护措施、YMYL控制）

可见度的重点开始从“排名+点击”进一步转向资格、权威以及在全网的反复引用

8.1 更深入的融入谷歌和传统搜索的旅程

许多人预计AI将成为一个隐形的默认层：

AI与Google结果的集成更加紧密

AI与经典链接的界面更加无缝融合

用户越来越“察觉不到”AI与搜索之间的边界

8.2 从回答到执行：代理式、任务导向的搜索

AI超越了总结，开始执行任务

AI界面中的多步骤流程：比较、筛选、预订、购买

连接到日历/电子邮件/应用

引导式旅程而非单次查询 影响：漏斗压缩加速；转化所需的网页访问减少。

8.3 更多的交易性和商业原生体验

购物直接嵌入LLM和AI界面

AI概览触发更多交易性查询

“代理电商”的增长，库存/API成为关键输入

一些人明确预测AI搜索将有一个“SEM等价物”：广告+电商将嵌入AI中。

8.4 货币化成为一个重要且具有颠覆性的故事

AI体验中将有更多广告

新的广告格式

佣金/联盟模型和付费展示

随着支出跟随库存，营销组合和测量的复杂性增加

一些人预计广告扩展后会有用户反弹，但仍然认为货币化会驱动平台行为。

8.5 信任、基础和YMYL保障增加 一个强烈的主题：AI搜索必须变得更安全、更可靠：

更好的引用和来源

更强的质量过滤

更多依赖于受信任的来源，特别是YMYL（金融/健康/法律）领域

法律、声誉和竞争压力推动减少幻觉

许多人认为AI将采用更多“搜索式”的算法保障，以抵制虚假信息和操控。

8.6 垃圾信息、操控和“质量军备竞赛”

AI答案中的大量作弊/垃圾信息尝试

品牌推动“虚假”策略，直到平台采取打压措施

向排名式系统或质量门槛的转变

结果：一个熟悉的周期——增长、利用，然后执行。

8.7 个性化变得更加情境化和情境化

更加个性化

更加基于线程（持续的意图，而非孤立的查询）

更加设备集成（多模态：文本、图像、视频、音频；可能是可穿戴设备） 这意味着不同的用户询问“相同”的问题可能会得到有意义不同的答案。

8.8 衡量标准改进

AI平台将暴露更多的追踪和分析（从提及到转化）

不一定是为了SEO，但因为广告商和企业将要求它

新的指标出现：模型/答案的份额、引用、影响力、转化辅助

对于AI搜索该如何演进，目前行业中并没有一个完整的共识。但是传统搜索和AI搜索融合，则是一个必然会持续发展都过程。

09 为了赢得自然搜索，您计划在 2026 年采取的最重要的行动是什么

赢得信任，而不仅仅是排名

成为跨平台引用和记住的实体

内容质量比数量更重要，内容要在结构和证据上更强

将SEO视为与业务结果紧密相关的跨渠道系统

通过更好的衡量来维持投资，以应对点击率压缩

9.1 加大SEO投入，其他人则退缩

一个显著的心态：竞争对手会退出；赢家会坚持。

“更努力/更聪明”

保持更新，不断学习，不断测试

将波动和变化视为有纪律的团队的优势

为什么：竞争者减少 + 门槛提高 = 对持续投资者的机会。

9.2 品牌建设 + 提及/引用作为核心增长杠杆

建立跨平台传播的品牌权威

增加提及和引用（通常通过公关、思想领导力、影响者、用户生成内容、社区）

许多人明确将2026年框定为：“这是一个新的飞轮：品牌。”

9.3 创建“引用就绪”/优先回答内容，具备强大E-E-A-T

重新结构化内容，使其易于提取/总结：

清晰的定义、总结、表格、常见问题

证据、对比、原创数据

Schema + 内部链接 + 实体清晰

创建更少但更强的页面，而不是扩大输出

目标转变：从排名/点击转向成为AI答案中信任的来源。

9.4 超越SEO：多平台/全渠道搜索策略

使SEO成为公司全员、跨团队的系统

与产品、内容、公关、社交、支持、CRO/UX对齐

在Google、AI工具和社交/社区平台上优化发现

包括“无处不在的搜索”执行和与领导层/CEO的变革管理。

9.5 改善衡量标准：基于提升的、以业务为先的KPI

摆脱虚荣指标（页面浏览量、头条排名）

关注：

潜在客户质量、转化、辅助影响

基于提升的衡量

反映多接触旅程的归因模型

一些人明确表示，衡量标准的教育是持续获取支持的杠杆。

9.6 巩固基础：技术SEO、UX/CRO和“精简网站”

技术清理以提高抓取效率 + 结构化数据

日志文件/机器人行为监控

作为竞争差异化因素的UX/CRO改进

“清理内部”并使网站精简、一致且快速

其他

更多视频内容和更强的多格式分发

受众研究（客户服务、评论、用户语言）

Fan-out/Query扩展内容策略

自然流量和付费整合（AI广告实验）

建立专有数据“护城河”（原创研究、访谈、案例研究）

由社区主导的“不可AI化的”体验（播客、社区、真实人类内容）

对于2026年，大部分团队还是会加大对SEO的投入，因为只有在这个长期战役中获得胜利，我们才能让自己的业务在长期有更好的增长。制定正确的执行战略，结合好的工具，才能让我们在这个战役中去获胜。

10 您预计谷歌何时会发布 AI Mode作为用户的默认搜索体验？

大部分人认为谷歌会渐进性的把AI Mode在用户中进行推广，相当一部分人认为在2026年中谷歌会把AI Mode作为默认设置，也有一部分人认为会在2027年。当然，也有少部分人认为谷歌永远不会把AI mode作为默认设置。

10.1 受访者预测时间表

10.1.1 永远不会成为默认设置 / 不太可能成为默认

一部分人认为“永远不会”（或“不是我们所知的AI模式”），其理由包括：

用户不会希望它成为默认设置

它太具破坏性

在不影响广告效果的情况下，难以实现货币化

Google更可能偏好一种混合的“网页指南 / 网页模式 / 混合”默认设置，而不是纯AI模式标签

10.1.2 2026年中期至后期是最常见的预测

最常见回答窗口是2026年某个时候，许多人集中在：

2026年上半年（一些人说“6个月”， “明年初”，“夏季前”）

2026年第二季度至第三季度（通常被认为是“按细分市场默认”最现实的时刻）

2026年末（通常认为这是公开成为“标准体验”的时刻）

10.1.3 2027年及以后为完全默认设置

另一部分人认为要到2027年，主要原因包括：

LLM风格接口的货币化仍未得到验证

信任/质量和法律风险还不足以“令人厌倦”

监管和出版商的压力尚未解决

10.2 预测背后的原因（反复出现的原因）

10.2.1 货币化是限制因素

最常重复提到的限制是：

当Google能够保护或改善PPC经济效益时，AI模式才会成为默认设置

受访者多次将切换与广告 + 购物/产品信息流的整合清晰度联系起来

10.2.2 成本和单元经济学

一些人明确指出推理成本和可扩展性：

AI模式成本高，因此Google只会在“值得”的地方默认启用

10.2.3 用户信任 + 反弹风险

许多人预计，如果用户必须“选择退出”，会有抵制情绪：

Google需要更高的信任、更少的错误和更流畅的用户体验

预计在更广泛默认之前会进行测试

10.2.4 法律/监管/出版商风险

常被提及的风险包括：

YMYL和虚假信息的责任问题

归因和市场影响问题

出版商生态系统的后果（尤其是对于媒体网站）

10.2.5 按查询类型默认，而非全球默认

一个非常常见的“最佳预测”结构：

信息性/探索性/深度研究查询默认AI模式

混合/经典SERP仍然是导航性和交易性查询的默认设置（广告和点击至关重要）

对于未来的预测很难准确，我个人的预测是谷歌会在2027年把AI Mode设置为默认的选项。

11 您希望 Google 和 Bing 在 2026 年解决传统搜索领域的哪些问题？

受访者主要希望搜索引擎停止强迫每个人的盲目：将人工智能与传统搜索明确分开，减少 SERP 混乱/广告，奖励原创者，并提供透明的诊断，使优化和投资回报率站得住脚。

11.1 更好的透明度和报告（最首要的请求）

最常见的请求是结束“黑箱”，尤其是在AI功能和零点击不断扩展的情况下。受访者一再要求：

更清晰地了解某个排名或下降的原因（至少提供方向性信号）

工具中清晰区分：

传统有自然搜索与AI概览/AI模式/生成性有明显的区别

展示数据（印象、点击、引用和推荐数据）

提供网站质量问题的更好诊断（而非模糊的指导） 简而言之： “给我们展示数据，并使其可用。”

11.2 在GSC/BWT中专门衡量AI功能

一个非常具体、反复提到的请求：

将AI概览/AI模式指标直接添加到搜索控制台/GSC/Bing Webmaster Tools中

提供AI 功能的引用点击数据、可见性和排名演变

修复分析中LLM流量的混乱/不清晰的归因（在GA4中经常被提及）

11.3 减少广告主导地位并改善SERP布局

许多人希望结果页面重新平衡：

减少广告（尤其是折叠区上的广告）

更清晰的广告标签（广告看起来像有机内容是信任问题）

广告移到一旁 / 减少广告空间占用

减少“强迫性”付费行为（如广泛匹配带来的挫败感）

11.4 奖励原创创作者；打击抄袭、垃圾信息和网站寄生

一个强烈的主题是质量执行：

更多的原创内容生产者的曝光

减少转载者/抄袭者的空间

更好的垃圾信息/寄生SEO控制和去重

更干净、更可信的本地结果（减少垃圾信息掩盖真实的业务）

11.5 修复AI答案的“价值交换”

一些受访者认为AI功能打破了出版商契约：

如果引擎直接使用站点内容回答问题，出版商希望：

更好的归因/可见性，和/或

补偿或更公平的交换（至少要明确数据/投资回报）

有些人明确要求移除AI概览（即使他们认为这不会发生）

11.6 用户对AI功能的控制

一个反复出现的以用户为中心的请求：

能够选择退出/隐藏AI驱动的功能（AI概览、AI模式标签），至少针对某些用户或特定情境。

11.7 更好的意图理解 + 更丰富的多格式集成

一个较小但深思熟虑的请求：

更好的意图深度理解（初学者 vs 实践者 vs 策略制定者）

对模糊查询的更主动的澄清

更强的视频/音频/视觉内容与语义理解的整合（转录、跨模态融合）

12 您希望AI搜索平台在 2026 年解决、改进或改变什么？

受访者希望人工智能搜索从“自信的答案”成熟为一个可衡量、可引用、可纠正和负责任的发现系统，出版商/品牌可以跟踪影响，用户可以相信他们所看到的内容，平台可以抵制垃圾内容，同时对来源和不确定性保持透明。

12.1 真正的“Search Console” + 可用的分析（最重要的请求）

主导请求是平台原生的衡量工具，可与GSC/Bing Webmaster Tools相媲美：

了解用户查询了什么（提示/查询主题 + 量）

品牌和页面何时被提及/引用

更好的推荐仪表（例如，一致的UTM/引用标签）

可靠且负担得起的报告（许多人认为当前的工具既昂贵又噪音太大）

12.2 更强的来源透明度 + 一致的引用

受访者希望引用：

清晰、内联、易于点击（而非隐藏的UI）

在不同平台之间更加一致（一些人要求统一的引用协议）

明确区分答案的哪些部分来自哪些来源

更好地区分权威来源与未经验证的UGC

12.3 减少幻觉 + 更清晰的可信度/“事实与合成”区分

信任是一个主要主题：

减少幻觉和误表示

添加更清晰的确定性、假设和基础的指标

为YMYL主题（健康/金融/法律）提供更好的安全保障，包括关于如何处理安全性的透明度

12.4 创作者/出版商公平性与控制

许多人希望拥有一个更健康的生态系统：

更好的创作者/出版商归因

对总结/抓取内容提供某种形式的补偿或公平交换

为品牌和出版商提供更多控制/反馈机制（例如，选择加入/退出，看到内容的重用情况）

12.5 实体修正工作流（“认领你的实体”）

为已验证的品牌提供查看模型“认为”的内容的方式，标记错误信息，修正地域漂移，并提交“事实来源”URLs

12.6 反垃圾信息 + 质量过滤

受访者预计AI搜索会越来越被利用，并希望：

算法反垃圾措施（类似“AI佛罗里达更新”风格）

减少通过低质量引用/清单式内容的操控

更多强调第一手的专业知识和持久的信任信号

12.7 更好的产品方向和用户体验行为

较少但反复出现的请求：

更少的“奉承”式同意；更多的中立和批判性行为

更好的意图澄清（在模糊时进行后续提问）

个性化控制和隐私透明度

新鲜度信号/时间戳和更好的时效性处理

鼓励更深入的探索（推荐访问来源以获取深度）

作为SEO从业者，我也非常希望谷歌有个更新的真正的Search Console，能够给出切实的建议，而不是让用户在那里盲目猜测。当然，对于我们这个有AI加数据能力的团队来讲，2026年我们会更多的去通过试验加验证的手段来去理解AI时代搜索的逻辑，从而能让我们的客户在这个时代取得成功。

13 您认为 SEO 在 2026 年最需要哪些新技能或能力？为什么？

到 2026 年，获胜的 SEO 将不再是那些仅仅“了解最新策略”的人，而是那些能够在更加混乱的、以人工智能为媒介的发现之旅中进行操作的人。

13.1 AI/LLM素养

具备了解LLM如何生成答案、其局限性以及如何在AI界面上获得可见性的工作知识。这包括查询/提示模拟、”fan-out”思维和AEO/GEO基础知识，以便SEO人员能够优化选择/引用，而不仅仅是排名。

13.2 衡量、分析与“商业证明”

提高数据素养，以超越虚荣指标：

第一方分析、归因细微差别、辅助转化

仪表盘、细分、解读嘈杂信号

将分析转化为清晰的商业叙事，供领导层参考

13.3 技术 + 数据能力（更多“工程相关”）

强大的技术SEO仍然是差异化因素：爬虫行为、内部架构、索引、日志、结构化数据/架构。许多人还期望更熟悉API、自动化、Python/ML基础和工作流构建。

13.4 为机器和实体结构化内容

不仅是写内容，而是将其结构化，以便系统能够提取和信任它：

实体优先的内容设计、内部一致性、“引用就绪”的清晰度

E-E-A-T/真实专业信号

原创见解/数据，以避免内容同质化

13.5 品牌、数字公关和讲故事

随着普通内容的商品化，受访者强调：

品牌建设、叙事、信任和声誉信号

数字公关/赚得的媒体和社区/影响者引用

人类创意和观点差异化

13.6 跨职能合作与全栈思维

SEO人员需要与产品、开发、UX/CRO、公关、社交、付费团队有效合作，因为有机结果现在是跨整个旅程塑造的，而不仅仅是“SEO工作”。

13.7 应对波动的软技能

反复提到：适应性、实验精神、批判性思维（过滤炒作）、韧性/耐心，特别是沟通/教育，以平复利益相关者的情绪并协调决策。

13.8 多模态技能

一些人指出，需要具备视频创作/编辑能力（短视频），并理解内容如何出现在社交媒体密集的搜索结果页面和多模态AI体验中。

新的AI时代，对于所有的SEO团队都带来了不小的冲击和挑战。对我们中国出海团队来讲，这个挑战尤其大。因为大部分企业连传统的SEO怎么做好都不知道，更何况去面对新的AI时代的搜索呢？我希望我们能把自己的探索和实践继续整理成能够赋能中国出海团队都真正有价值的产品和工具，让大家出海不再那么困难。