量子位智庫 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
大模型顛覆傳統搜尋的風，已經吹到了商業化策略的層面。
量子位智庫最新報告發現：
AI智慧助手替代搜尋的過程中，傳統SEO也正在被重構。
SEO（Search Engine Optimization），即搜尋引擎最佳化，是指透過最佳化網站和內容，來提高其在搜尋引擎中自然排名，從而吸引更多流量的方法和策略。
可以說，在網際網路時代，SEO是搜尋商業化環節中最基礎、最重要的組成部分之一，也是提升網際網路內容質量和體驗的重要一環。
而當「有問題問搜尋引擎」的模式，在大模型風暴中逐漸轉變為「有問題問AI助手」，使用者所需要的答案更多被大模型的「判斷」所掌握，SEO也到了需要面向AIGC最佳化的時刻。
量子位智庫《AI智慧助手的SEO策略變革研究報告》透過實驗分析，提出了以下觀點：
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80%消費者至少在40%搜尋中依賴AI摘要，使用者對資訊獲取的期待從“自主篩選”轉向“獲得回答”，在此過程中，傳統網站的點選量最多下降了25%。 -
搜尋不再是資訊門戶的“天下”，有接近一半的AI回答引源自內容社群，尤其在專業話題中，內容社群的被引權重更高，超過60%。 -
知乎在中文內容社群中被引頻率最高，達到29.9%。 -
AI時代，在越專業的內容社群價值會越大。 -
面向AI助手的SEO策略應向SPO——面向專業社群最佳化轉變。
更多報告詳情，下文我們逐一解讀。
專業領域更需要專業內容
報告主要採用模擬使用者使用場景的方式，來抽樣測評AI助手的資訊引源，以分析AI搜尋模式下不同內容權重的變化和傾向。
量子位智庫共設計30個問題，以社會熱點和專業知識為2大方向組成問題集用於實驗。測試的智慧助手包括：DeepSeek、豆包、Kimi、騰訊元寶、文心一言、通義千問和秘塔AI搜尋。
其中社會熱點話題如：《黑神話·悟空》為什麼火？
專業知識話題如：熱水和冷水同時放進冰箱，哪一個先結冰？
為保證結果的可靠性和統計意義，實驗採用如下測試機制：
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多次取樣提問：每個問題對每個AI助手進行3次獨立重複提問，獲取3個回答記錄； -
初始化：每次提問前確保清空上下文或開啟新會話，避免上下文影響資料採集。同一問題的3次提問在不同會話下進行。
實驗共獲取有效資料630條。
內容社群被引率逼近資訊門戶
實驗結果首先顯示，搜尋已不再是資訊門戶的「天下」，實驗中，有接近一半的AI回答引源自內容社群。
透過興趣標籤和智慧推薦等精準分發手段，內容社群的資訊密度已經超越傳統百科或新聞平臺，所累積的海量多維度資訊覆蓋了從生活經驗到專業知識的廣泛領域，這種多樣性在非結構化問題中帶來了顯著優勢。
專業話題中，內容社群的被引權重更高
值得關注的是，在「專業知識」問題集中，內容社群的被引機率接近「社會熱點」問題集的2倍。
在「社會熱點」問題集中，AI助手的267次有效問答中有95次回答引源內容社群，佔到總數的35.6%。
而在「專業知識」問題集中，AI助手引用內容社群的比例達到了62.4%。
量子位智庫分析認為，這首先與資訊型別和需求差異有關。
專業知識問題需要深度、結構化的資訊，內容社群的優勢恰恰在於積累了大量專業討論。相較之下，社會熱點議題的資訊來源依然更依賴於時效性強的新聞或入口網站。
即便如此，在社會熱點問題中，依然有超過30%的回答引源自社群平臺，反映了內容社群對熱點事件的即時討論能力。
知乎在內容社群中被引頻率最高
實驗資料還顯示，在全部問題中，AI智慧助手引用知乎的頻率達到了29.9%，在內容社群中拔得頭籌，遠超第二名B站的7.6%。
另外，在醫學健康相關問題中，醫療健康內容社群的被引率會明顯上升。
量子位智庫分析，內容社群存在大量使用者生成內容，AI智慧助手在搜尋時仍需辨別引用內容質量，因此內容知識社群的專業度顯然對被引權重有所影響。
在需要引用內容社群信源的時候，AI智慧助手也會有意對不同社群的權威性和專業度做不同權重的分配。
智庫進一步分析發現，具體到社會熱點話題下，AI智慧助手引用知乎的頻率是24.7%，而在專業知識問題集中，頻率提升到了35.3%，增加10.6%。
專業知識問題回答中，知乎被引頻次≥3的頻率，同樣接近社會熱點問題回答的2倍。
由此可見，AI時代的搜尋不僅需要內容社群，而且知識內容社群會在更專業的話題中表現更好。
AI助手替代傳統搜尋，專業內容社群價值凸顯
在技術正規化快速迭代的市場環境下，為抓住生成式AI這一顛覆性技術帶來的戰略機遇，持續構建競爭優勢，量子位智庫認為，面向AI智慧助手的SEO策略應向SPO（面向專業社群最佳化）轉變。
背後原因可以分為兩個層面來分析。
在使用者層面，AI時代全新的使用者需求，已經使得使用者體驗成為核心的搜尋排名因素。
而提升使用者體驗，在大模型技術層面上，正體現為推理路線下模型更為深度的思考。
可以看到的趨勢是，“深度思考”、“長思考”等模式需要向用戶呈現結構化的回答。
首先要準確分析使用者意圖，這就極大衝擊了過去SEO的關鍵詞策略。
其次，要為思考後的每一項意圖提供可靠的資訊支撐，並引用正確，這強調了資訊的多樣性。
最後，要將資訊整合為結構化的回答，每個要點要詳細展開，保持內容連貫，並提供具體的策略和方法，這對資訊的質量提出了更高的要求。
基於此，對於面向搜尋最佳化的網站而言，都需要對內容做重新思考——AI智慧助手的新生態競爭，需要內容價值的持續創造，想要更加精準地增強影響力，專業知識社群的價值比以往更加重要。
低質資訊門戶的比重將會越來越低，而更專業內容社群的比重將會更高。這也意味著垂直領域專業內容社群憑藉內容質量可以更輕易地獲得更多流量，透過關鍵詞堆砌等取巧方法博取流量的時代已經結束。
另一方面，值得關注的是，像知乎這樣的專業內容社群，能在專業知識話題的問答引源中佔比達到35.3%，其背後的專家經驗、真人交流，價值比以往更加凸顯。
對於模型廠商而言，如何在這類專業社群中，挖掘出高質量內容的更大潛力，也是模型能力進化技術路線上需要思考的關鍵問題。
如果你對這份《AI智慧助手的SEO策略變革研究報告》感興趣，完整內容可以在下載連結中獲取。
報告下載地址：https://jkhbjkhb.feishu.cn/wiki/W5D7wuDcbiPXDLkaRLQcAJpOn8f
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