一辈子只做好两件事,就可以变得很富有,投资长期有价值的事情,规避无效之事——查理芒格

Sat 24 Jan 2026
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AI 搜索的整体情绪是正面的,但一致性并非如此。数据表明,真正的风险不是缩写本身,而是波动性

在过去一年中,SEO 与 GEO 的争论主导了整个行业的话语体系。

新的缩写词几乎每周都会出现,情绪迅速摇摆,甚至一些备受信任的声音,也常常与自己几个月前持有的立场相互矛盾。

这种波动并不是发生在行业边缘。

它来自一小群高度曝光的 SEO 意见领袖——他们对 AI 时代搜索变化的表述,会随着新闻周期、平台公告以及品牌压力而不断调整。

为了了解这种讨论在多大程度上扩散,以及它究竟有多不稳定,我们分析了 75 位领先的 SEO 意见领袖在 LinkedIn 上关于 AI 驱动搜索的讨论。

我们的目标并不是判断哪一个缩写会胜出,而是衡量这些有影响力的从业者在描述同一底层“发现方式转变”时的一致性、情绪倾向和波动性。

我们与 Search Engine Land 的 Danny Goodwin 合作,分析了这些意见领袖在 2025 年发布的所有 LinkedIn 帖子中,凡是提及 AI 相关 SEO 术语的内容,包括 GEO、AIO、AISEO、AEO、LLMO、SXO 和 ASO。

我们使用 VADER 情绪分析,对每一篇帖子按 -1 到 +1 的区间进行评分,并以情绪随时间变化的标准差来衡量波动性。

所有数据均已匿名处理,以在不暴露个人身份的前提下,保留关系模式与整体趋势。

SEO’ 仍然是 LinkedIn 上最常见的标题用语——即便 AI 相关术语已主导帖子内容

2025 年,行业领袖在 LinkedIn 帖子中热烈讨论 AI 时代的搜索术语,但他们并不愿意在自己的 LinkedIn 个人“头衔”(如下所示高亮部分)中使用同样的术语进行重新品牌化。

根据我们的数据抓取结果,43% 的 SEO 思想领袖在其 LinkedIn 个人头衔中包含“SEO”,相比之下,提及“AI”的比例为 21%,而提及“GEO”的仅有 3%。

注意这种差距。我们之所以没有从 SEO 大规模转向 GEO 的品牌重塑,是因为 AI 的品牌可见性在很大程度上仍然依赖于过去十年中我们持续采用、且被证明最有效的 SEO 策略。

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覆盖完整用户旅程的内容深度——从认知阶段(例如:围绕痛点解决方案的教育内容),到考虑阶段(例如:通过客户证言和案例研究提供证明),再到决策阶段(例如:对比图表)——能够为用户创造持续累积的价值,同时也为 AI 搜索及其算法提供更强的实体信号。

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发布原创研究、专家观点以及权威型解释内容,以赢得来自高权威、被广泛引用来源的提及,包括:

  • 主流新闻媒体

  • 垂直领域相关出版物

  • 头部播客创作者

  • 高度活跃的 Reddit 社区

这些信号能够扩大你的数字足迹,强化实体识别,并持续巩固品牌信任度。

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三大新兴 AI 搜索术语领跑讨论,乐观情绪高于预期

尽管行业领袖们(至少目前)还没有急于更新自己的 LinkedIn 个人头衔,但他们在 LinkedIn 帖子中的表达,已经清晰地揭示了哪三个术语正在开始获得关注

  • 63% 的行业领袖提及 AIO(AI 优化),其中 77% 的相关帖子呈现正向情绪;

  • 59% 的行业领袖提及 GEO(生成式引擎优化),其中 82% 为正向情绪。

下方的数据可视化同时对比了这两项指标:采用频率(有多少位行业领袖在其 LinkedIn 帖子中提及该术语)以及 情绪倾向(这些术语在帖子中被描述得有多正面)。

超过 70% 使用 AI 相关搜索术语的帖子呈现出正向语气

这一点非常重要,因为情绪往往是采用趋势的领先指标

当乐观情绪崩塌时,实际使用也会随之下滑——而这并不是我们目前看到的情况。

当我们将视角从行业意见领袖分析,扩展到更广泛的 SEO 社区讨论时,可以发现 AEO、LLMO 和 AIO 在大众受众中更具共鸣;但 GEO 在一致性方面尤为突出——在 SEO 思想领袖中保持 82% 的正向情绪,并且在更广泛的 LinkedIn 人群中呈现出几乎一致的情绪表现。

SEO 仍然是整个行业的基础,但过去一年的讨论已经清楚地表明:这并非碎片化,而是一个新兴平台正处于命名与战略成形阶段

真正的博弈不在于缩写本身,而在于:当答案被“综合生成”而非“排序呈现”时,我们该如何定义品牌可见性

核心结论是什么?

不要围绕任何单一术语、策略或平台,对你的数字营销引擎进行过度优化。

为你的受众打造及时、以价值为导向的内容,然后将其复用到他们已经参与其中的各个渠道。

这正是品牌在平台更迭中得以生存的方式——尤其是在这个数字生态中,曾被热捧却迅速消退的平台比比皆是,例如 Vine、Google+ 和 Clubhouse

术语命名的波动性,正是隐藏在显眼之处的行业讨论信号

我们研究中最令人震惊的一项数据是:在过去一年里,只有不到三分之一的思想领袖在使用 AI 相关 SEO 术语及其情绪表达上,保持了真正的一致性。

深入数据后,我们发现:

  • 35% 的思想领袖对 AI 相关搜索术语持正向态度,但缺乏一致性

  • 仅略高于三分之一的人落在同时具备正向情绪与稳定性的象限中;

  • 可见度与波动性往往同步变化;而信任与一致性同样存在关联,但方向恰恰相反。

问题并不在于这些领袖的观点是对是错。

而在于:他们的表述方式会多频繁地随着新闻周期、平台公告或病毒式讨论而发生转变。

我们通过将情绪倾向与波动性进行映射来衡量这一点。

最终呈现的结果并不是清晰的阵营划分,而是一张散点图

这是一个令人不太舒服的事实:声音最大的人,未必是最可靠的人

而在一个“指导意见”会直接影响预算、路线图和职业发展的时代,这种差异至关重要。

那些保持理性乐观的领导者——以数据为基础、以经验为校准——所传递的信号,与那些随着每一次更新在炒作与怀疑之间反复摇摆的人,截然不同。

关键结论:这不是一次战略重置,而是一个正在形成中的搜索平台

高效的内容营销、数字公关(Digital PR)以及技术型 SEO,构成了推动品牌实现跨渠道线上可见性的基础策略。

AI 只是一个平台层面的“调节器”,就像社交媒体一样,并不是对既有有效策略的替代。

我们的数据表明,这并不是一个对“下一步该做什么”感到困惑的行业,而是一个正在协商如何描述一个快速演进的信息发现系统的行业。

这种协商在现阶段是正常的。不正常的——也是最容易侵蚀信任的——是波动性:当行业领袖调整其表述框架的速度,快于行业形成共同理解的速度时,问题就出现了。

诸如 AEO、LLMO 和 AIO 等术语,或许在大众受众中更容易获得关注,但在经验丰富的从业者之间,它们很快就会产生分化。

GEO 的突出之处恰恰在于它没有出现这种分裂。

它在从业者与非从业者之间都保持了一致的情绪倾向,在执行层持续成熟的过程中,充当了一个稳定的解释性桥梁

对营销人员而言,启示其实很直接:不要围绕当季流行的某个缩写或平台来构建整体战略。

而应围绕时效性营销(Timeliness Marketing)原则来打造品牌的数字足迹:

  • 生产真正为目标市场创造价值的内容;

  • 在受众已经活跃的平台上,对内容进行再利用与分发;

  • 获取能够在搜索、社交以及 AI 驱动系统中持续叠加的引用、互动与信任信号

在一个答案被综合生成、而非简单排序的时代,最具公信力的声音,并不会是最快提出下一个新标签的人。

真正值得信赖的,是那些保持足够长时间表达一致性、让行业得以逐步形成共识的人。正是这种一致性,而非速度,最终会沉淀为信任、可见性以及实际成果。

我们分析的 75 位顶级 SEO 思想领袖,主要聚焦于资深代理机构创始人和负责人、行业演讲者以及顾问,包括:

  • Aleyda Solis
  • Amanda Farley
  • Amanda Natividad
  • Andrew Holland
  • Andrew Prince
  • Andy Crestodina
  • Areej AbuAli
  • Barry Schwartz
  • Beth Nunnington
  • Brett Tabke
  • Brie E. Anderson
  • Britney Muller
  • Bruce Clay
  • Celeste Gonzalez
  • Christian Hustle
  • Cindy Krum
  • Connor Gillivan
  • Crystal Carter
  • Cyrus Shepard
  • Dana DiTomaso
  • Danielle Stout Rohe
  • Danny Ashton
  • Danny Goodwin
  • Darren Shaw
  • Dave Davies
  • Derek Perkins
  • Eli Schwartz
  • Eric Enge
  • Fabrice Canel
  • Felipe Bazon
  • Garrett French
  • Garrett Sussman
  • Gisele Navarro
  • Greg Gifford
  • Ian Lurie
  • James Brockbank
  • James Wirth
  • Jane Hunt
  • Jesse McDonald
  • Jordan Koene
  • Joy Hawkins
  • Kathryn Hawkins
  • Kelsey Libert
  • Kristin Tynski
  • Lee Elliott
  • Lidia Infante
  • Lily Ray
  • Loren Baker
  • Marc Sirkin
  • Mark Rofe
  • Mark Traphagen
  • Martha van Berkel
  • Matt McGee
  • Melissa Popp
  • Michael Buckbee
  • Michael King
  • Michelle Robbins
  • Mordy Oberstein
  • Neil Patel
  • Nick Eubanks
  • Nick LeRoy
  • Noah Learner
  • Paddy Moogan
  • Patrick Reinhart
  • Paul Aaron Norris
  • Paxton Gray
  • Rand Fishkin
  • Ray Grieselhuber
  • Ross Hudgens
  • Ross Simmonds
  • Samantha Torres
  • Steven J. Wilson
  • Tony Wright
  • Vanessa Raath
  • Wil Reynolds

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