北京
有预测显示，到2028年，更多人将通过ChatGPT和Gemini等大语言模型来发现产品和信息，而非传统搜索引擎。但根据我与康奈尔大学硕士生共同开展的研究，这一转变正在以更快的速度发生。LLM驱动的流量已经开始超越传统搜索——不是在数量上，而是在价值上。
来自LLM的流量转化率比传统搜索高出近9倍。这是自互联网诞生以来搜索领域最大的颠覆。如果您是品牌方或内容发布者，现在是时候调整您的SEO策略了。不过，现在已经没有"搜索"了——它被称为答案引擎优化（AEO）。
LLM转化率与搜索的终结
早在今年1月，我就预测传统搜索即将退出历史舞台。仅仅六个月后，这种转变已经显而易见。在我的用户体验研究中，我将购物者分为三类：
灵感型购物者——没有明确目标的浏览者。这些购物者通常会花时间在Instagram或TikTok上。
研究型购物者——渴望学习和探索"最佳选择"。他们倾向于深入Reddit讨论或观看YouTube评测。
高意向购物者——准备购买，但在寻找具体的产品信息。他们会访问品牌网站，仔细查看评价和产品详情页。
很容易看出，现在所有这些需求都可以通过与ChatGPT、Claude、Gemini或Perplexity等LLM对话来满足。
比如您在寻找等渗运动饮料粉。与其扫描博客、观看视频或无休止地滚动页面，您现在可以直接询问ChatGPT——它会提供直接的推荐：
Tailwind Nutrition：口味清淡，电解质/碳水化合物平衡良好
SIS GO电解质：深受耐力运动员欢迎
Nuun运动片剂：便携方便，但碳水化合物含量较低
询问生酮友好的选择时，它会提供更详细的信息——包括成分详情、对比和替代品。
这不是搜索——这是建议。当用户点击这些链接或采取行动时，他们的转化率比普通搜索流量高得多。在我的研究中，LLM生成的流量表现更像个人推荐，而不是关键词查询。但问题在于：如果您的品牌没有被列出，您就是隐形的。客户甚至不会考虑您。
A/B测试：9倍更好的转化率
准确的数据很难获得。来自ChatGPT等LLM的流量并不总是留下清晰的轨迹——用户可能只是复制粘贴产品名称，然后前往亚马逊或其他网站。为了获得更好的数据，我们在几个电商网站的站内搜索中创建了类似ChatGPT的体验。
在A/B测试中，我们比较了常规关键词搜索与AI引导的对话式搜索体验。结果令人震惊：转化率提高了近9倍。是的，9倍。
但改变的不仅仅是转化率——人们的搜索方式也在演变。过去，用户输入一两个词，如"相机"。现在，当他们看到更自然和详细的回应时，他们也会做出相应的反应。我们看到这样的查询："有什么适合野生动物摄影的紧凑型相机可以放进随身行李？"
Semrush用更广泛的数据支持了这一点：
平均查询长度现在是23个词
会话持续超过6分钟
用户期望感觉个性化和人性化的答案
在我们的访谈中，购物者表示他们感到更"被理解"，对自己的购买"感觉更好"。这不像搜索引擎，更像从知识渊博的朋友那里得到建议。
如果将这种行为扩展到外部LLM流量——不仅仅是站内——该流量的价值已经可以与SEO流量相媲美。
对品牌而言，这意味着是时候重新思考如何在这些对话中出现了。这就是AEO——答案引擎优化的意义所在。
这对品牌意味着什么？
品牌需要行动起来。如果您没有被LLM引用，您就变得越来越不可见。要被LLM收录，您需要了解这些模型如何从内容中学习。
LLM是模式补全引擎。我经常在康奈尔的在线证书课程中使用"生活就像一盒___"的例子。
正确。答案是巧克力。机器通过试错学习正确答案。这种方法叫做掩码。要在LLM的回应中出现，您的内容需要成为其掩码训练数据的一部分。
LLM寻找权威、有帮助和真实的内容。由于它们预测与用户对话中的下一个词，因此偏爱以对话或问答格式编写的内容。
品牌需要自己的发现层
对品牌而言，一个新的策略正在出现——AEO。我在这里概述了品牌需要了解的AEO知识。AEO只是开始。有两个更大的变化即将到来——都将深刻影响品牌在AI时代的表现：LLM中的付费广告以及模型上下文协议和代表LLM行动的智能体。未来已经开始。如果您想继续这个话题，请在LinkedIn上联系我。
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