蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
Artefact近日发布了一份名为“AI如何改变搜索-对客户、营销人员和品牌的意义”的行业研究报告。这份报告深入探讨了人工智能（AI）技术如何重塑搜索行业，以及这种变化对客户、营销人员和品牌所带来的深远影响。报告中不仅追溯了搜索技术的发展历程，还详细分析了大型语言模型（LLMs）的工作原理及其对搜索结果的影响，同时提出了在AI驱动的搜索新时代中，营销和品牌应如何适应和优化策略。这份报告是一份全面的指南，提供了丰富的数据、深刻的洞察和实用的建议，对于那些希望在AI时代保持竞争力的品牌和营销人员来说，其中包含了大量有价值的内容。
AI正在改变搜索——这对客户、营销人员和品牌意味着什么
AI技术正在重塑我们获取信息和进行决策的方式。从简单的关键词匹配到复杂的语义理解和生成性回答，搜索技术的进步正在改变数字营销的面貌。这份报告详细探讨了这些变化对客户、营销人员和品牌的影响。
AI如何改变搜索
AI技术的发展让搜索引擎变得更加智能。它们不再只是简单地根据关键词排名，而是开始理解用户的意图，提供更加精准的答案。这种转变意味着，品牌需要重新思考如何在搜索结果中脱颖而出。
大型语言模型（LLMs）的兴起
大型语言模型，如ChatGPT和谷歌的Gemini，通过训练学习了大量的文本数据，从而能够理解自然语言查询，并生成流畅、类人的回答。这些模型正在成为AI搜索的基础，它们能够总结或重述内容，推断单词、概念和想法之间的关系。
AI搜索的采纳情况
尽管AI搜索的采纳正在增长，但与传统搜索相比，它仍然是一个小份额。数据显示，AI搜索的流量仅占有机流量的不到2%。然而，AI搜索的增长速度是惊人的，特别是在教育和健康等行业。了解AI搜索的采纳情况对于品牌来说至关重要，因为这决定了他们应该在哪些领域投入资源。
AI搜索对营销人员和品牌的影响
AI搜索的兴起要求营销人员和品牌适应新的可见性规则。在AI搜索和传统搜索之外，品牌需要跨渠道被发现，并被语言模型引用、总结和推理。这意味着品牌需要创造真正与受众共鸣的故事和信息，回答他们的问题和需求，在他们所在的地方，以正确的方式。
深度受众研究与发现
了解受众是营销的核心。在AI搜索的世界里，这变得更加重要，因为AI系统会根据用户的查询上下文、意图、搜索历史和行为模式提供高度个性化的结果。因此，深入了解受众不再只是一个营销优势，它是一个输入信号，决定了内容是否被检索。
AI可见性与性能测量
随着AI搜索的影响力增加，传统的有机搜索成功度量标准需要更新。我们需要新的度量方式来理解影响力和可见性。例如，AI引用份额、段落级可见性和多模式界面中的品牌引用等。
平台特定策略
不同的AI搜索平台有不同的工作机制和优势。例如，ChatGPT擅长实时搜索和长尾查询，而AI Overviews则擅长商业和交易搜索。品牌需要了解每个平台的优势和限制，并相应地调整策略。
品牌建设和数字公关
品牌在网络上的提及次数和搜索量是AI搜索可见性最高的相关因素。这意味着品牌需要通过原创研究、数据报告、获得的放置和播客嘉宾等方式增加网络上的提及。
声誉管理
声誉不再仅由传统媒体、直接客户互动或正式评论塑造：消费者现在在许多不同的平台上分享他们的经验，包括Reddit、TikTok、YouTube、Glassdoor、播客，甚至正式和法律纠纷。这些是叙事形成并获得动力的地方，这些来源直接进入通知AI驱动搜索的系统。
信任信号
随着LLMs和AI成为搜索体验的主要元素，信任、权威、可信度和安全性变得更加基本。品牌需要展示出足够的可信度，以便语言模型在竞争性评估后引用它们。
语义优化和结构化数据
机器可读性至关重要，因为我们进入了一个由LLMs支持的搜索世界。这不仅仅是满足爬虫或用户的需求，而是确保内容对这些新系统是可理解的、可提取的和可引用的。
多模态和多平台优化
搜索已经不是一个“仅限文本”的体验。Pinterest是图像优先的，YouTube是视频优先的，这两种媒体格式自2007年左右就已经嵌入到传统搜索中。今天，AI搜索背后的模型默认是多模态的。它们从图像、视频、表格、图表等中提取意义。因此，如果你的内容没有在这些格式中优化或结构化，那么它可能不会被发现，或者不会增加尽可能多的价值。
用户体验和内容架构
虽然结构化数据和语义标记帮助机器解析单个页面和段落，但网站的更广泛架构——内容如何组织、链接和体验——在LLMs解释整个域的权威性、相关性和有用性方面发挥着关键作用。
可爬取性和AI代理访问
许多AI系统——从集成到搜索中的LLMs，如谷歌的AI模式和Bing的Copilot，到独立的工具，如Perplexity和ChatGPT——现在积极爬取实时网络以检索和合成实时信息。这意味着你网站在AI搜索中的可见性不仅取决于Googlebot索引了什么——还取决于这些特定的AI机器人是否可以访问你的内容。
反馈循环和模型监控
你不能优化你不理解的东西——而AI系统不会给你“关键词排名”甚至提示级别的数据——这甚至没有在谷歌搜索控制台中分开，数据在那里，但是与传统搜索的数据聚合在一起。要了解性能并保持可见性，我们需要一种新的反馈循环。这意味着定期测试你的品牌在不同AI平台上的外观，识别差距或误解，并将这些见解反馈到你的策略中。
这篇文章的灵感来自于这份报告，它为我们提供了对AI如何改变搜索的深刻见解。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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