职业早期的 SEO 从业者应优先理解业务背景、搜索意图、技术基础以及进行实际研究，而不是过度依赖 AI 工具。
SEO 是一个变化迅速、以营销为核心的行业，总是让你保持警觉。如果你刚刚入门，在没有指导的情况下，很容易感到不知所措。
SEO 包含许多方面和细分方向，这些通常会在职业发展的后期才会涉及——例如本地 SEO、技术 SEO、内容 SEO、数字公关、用户体验（UX）、电商、媒体等，种类繁多。但这种高度专业化并不是初级从业者的起点。
就像通识教育学位或学徒制一样，新手应先建立对这一领域的广泛理解，然后再选择专注方向。以下是如何为你的 SEO 基础打好根基。
1. 从业务入手
无论你是在企业内部团队工作，还是在代理机构任职，在开始一个 SEO 项目时，都要克制住立刻进入“解决方案模式”的冲动。
不要一上来就关注元标签、关键词、外链或 URL 结构，而是应先理解企业本身。
在浏览网站时，可以思考以下关键问题：
- 正在销售的产品或服务是什么？
- 目标受众是谁？（如果你在企业内部工作，公司希望把产品卖给谁？）
- 公司认为客户为什么应该选择他们而不是竞争对手？（常见的差异化因素包括价格、独特功能或优势等。）
如果你有时间或机会，可以通过向上司或客户提问，进一步深入了解业务层面的问题：
- 公司的目标和指标是什么？
- 公司未来三到五年的发展规划是什么？（是否计划推出新产品或拓展新市场？）
- 主要竞争对手是谁？他们在做什么？
让我们开始吧……
业务
☐ 你们公司的目标和指标是什么？
☐ 你的理想客户是谁？请分享你已制定的任何客户画像或用户旅程。
☐ 你的品牌定位是什么？
☐ 公司的核心产品或服务是什么？
☐ 公司未来 3-5 年的发展规划是什么？
☐ 你的独特卖点（USP）是什么？你的愿景是什么？
☐ 你认为市场上的三大主要竞争对手是谁？他们的网站是什么？
☐ 你认为公司最擅长的 3-5 件事情是什么？
☐ 你目前正在衡量哪些指标？
☐ 你的主要（宏观）转化指标是什么？
☐ 你的次要（微观）转化指标是什么？
☐ 你目前已知的挑战有哪些？
☐ 你有哪些社交媒体账号？哪些是正在积极运营的？
☐ 你目前有哪些合作关系？包括：合作伙伴、供应商、协作项目、赞助以及其他“盟友”。
☐ 团队是如何分布的？成员分别位于哪些地区？
即使没有那么详细的信息，前三个问题也能为确定最佳的 SEO 策略提供有价值的参考框架。
2. 保持好奇心，多提问
如今，SEO 几乎涉及数字营销的各个方面。
正因如此，SEO 从业者往往像“社交达人”一样，经常与其他部门和不同专业领域协作。
我从事 SEO 已经 15 年了（这让我感觉自己有点老了），但我至今仍然每天向客户提问。
这个领域鼓励保持好奇心，所以与其因为自己尚未完全理解某些内容而感到沮丧，不如勇敢地去问那些所谓的“傻问题”。
顺便说一句，其实根本不存在什么傻问题。
3. 从 SEO 的基础开始构建
如前所述，SEO 有许多细分领域。其中一些，例如视频 SEO 或本地 SEO，被称为“搜索垂直领域”。
如果你是刚入行的新手，应从基础开始：理解网站本身，以及 Google 如何展示搜索结果。
在了解业务之后，可以尝试一个简单的练习来分析你网站的优化情况。
在一个窗口中打开一个关键的产品页、分类页或服务页；在另一个窗口中，搜索一个你认为用户会用来找到该页面的关键词。
将搜索结果中显示的内容与你自己的页面，以及该关键词排名靠前的页面进行对比。
例如，在搜索“running shoes（跑鞋）”时，你会发现几个明显的现象：
- 搜索意图存在一定的不匹配。Nike 的分类页面主要面向正在研究并有购买意向，或已经计划购买的用户。然而，搜索结果中却展示了对不同跑鞋进行比较的文章。
- 向下滚动页面，你可能会看到图片轮播、“附近商店”版块，以及“People Also Ask（用户还问）”结果。
如果我是 Nike 的一名新 SEO，并且假设“跑鞋”分类页面可以在“running shoes”这个关键词上获得排名，那么在查看搜索结果之后，我会重新考虑这个判断。
如果在这个宽泛关键词上获得排名是优先目标，我会创建一篇跑鞋对比文章，配上高质量的真人实拍图片——如果预算允许，甚至可以制作视频。
如果你的页面与搜索结果的匹配度更高，那么就分析排名靠前的页面，并将成功的元素调整后应用到你自己的网站上。
例如：
- 大多数页面是否都有页面内 FAQ，而你的没有？
- 是否包含产品视频？
- 是否有详细的规格说明？
- 是否有用户评价？
- 内容结构是怎样的？是否有锚点跳转链接？段落是否简短？是否有大量项目符号或编号列表？
要批判性且具体地思考你可以改进的地方。（切勿直接复制内容。）
从本质上讲，SEO 就是找出 Google 认为某个产品或服务的重要因素，然后比竞争对手做得更好。
许多 SEO 从业者过于沉迷于工具和战术，而忽略了亲自查看搜索结果本身。
要尽早打破这个习惯，把审视 Google 搜索结果作为你研究流程中的关键环节。
4. 涉猎技术层面，并与开发人员建立良好关系
技术 SEO 是该领域中较为复杂的细分方向之一，往往让人感到有些望而生畏。
如果你使用的是主流的 CMS（内容管理系统），你的技术基础通常已经比较稳固，因此如今技术 SEO 更多聚焦于优化和增强，而不是从零开始构建。
虽然培养技术能力很重要，但一个很好的起点是与开发团队建立良好的合作关系，并保持好奇心。
多提问能让学习变得更有互动性，也能让所学内容与实际工作紧密相关。
探索一些编程课程，或者自己搭建一个网站，也能帮助你逐步提升技术能力，而不是一次性学完所有内容。
有些人认为，即使没有技术专长，也可以成为一名优秀的 SEO——对此我并不反对。
然而，了解网站的内部运作方式、Google 的工作原理，甚至大型语言模型（LLM）的运行机制，都能帮助你更好地确定 SEO 工作的优先级。
代码是 Google 的“母语”，当你在进行网站迁移、上线新站或诊断流量下滑问题时，能够读懂代码将会非常有价值。
5. 了解 Google 在搜索结果中展示的不同类型的信息
如今的搜索结果展示方式与 10 或 15 年前已经大不相同。
那些在行业中深耕多年的从业者，有一个优势——他们是随着 Google 的演变逐步适应变化的。
而新手则像被直接丢进深水区，一下子要面对各种各样的搜索功能——有些是个性化的，有些不是，还有些出现得并不稳定。
即便对有经验的 SEO 来说，这些变化也不容易完全掌握。
Google 在理解用户搜索意图以及以最佳方式呈现搜索结果方面投入了大量资源。
因此，搜索结果中可能包括：
- 视频
- 图片
- “People Also Ask”（用户还问）
- 相关搜索（Related Searches）
- AI 概览（AI Overviews）
- AI 组织搜索结果
- 地图结果
- 附近购物选项
- 产品列表
- “People Also Buy From”（其他购买来源）
- 新闻
为这些不同类型的搜索结果功能建立可见性，通常都需要独特的方法和特定的优化考虑。
这些搜索结果类型如今已经成为行业术语的一部分，因此查阅术语表（glossary）有助于你学习和理解 SEO 相关的专业词汇。
6. 学习不同类型的搜索意图分类
Google 的使命是“整合全球信息，使人人皆可访问并从中受益”。
为实现这一目标，Google 致力于理解人们为什么进行某个搜索，并提供最符合该搜索意图的结果。
为此，Google 会根据搜索意图对查询进行分类。
12.7 理解用户意图
将查询视为具有以下一种或多种意图，会有所帮助：
-
Know（了解型）查询，其中一部分属于 Know Simple（简单了解型） 查询
-
Do（行动型）查询，当用户试图完成某个目标或进行某项活动时
-
Website（网站型）查询，当用户正在寻找特定网站或网页时
-
Visit-in-person（到店型）查询，其中一部分是寻找特定企业或组织，另一部分是寻找某一类别的企业
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《搜索质量评估指南》（Search Quality Evaluator Guidelines）是 Google 提供给人工评估员的一本手册，用于评估网站和搜索结果的质量，其中也提到了对用户搜索意图的理解：
“将查询理解为具有以下一种或多种意图会很有帮助：
- Know 查询，其中一些属于 Know Simple（简单了解）查询。
- Do 查询，即用户试图完成某个目标或进行某种活动。
- Website 查询，即用户正在寻找特定的网站或网页。
- Visit-in-person 查询，其中一些是在寻找特定的企业或组织，另一些是在寻找某一类别的商家。”
在进行关键词研究时，从这种意图分类的角度来分析你的网站以及所针对的查询，会非常有帮助。
许多 SEO 从业者也使用更宽泛、传统的搜索意图分类，尽管这些分类并不总是与 Google 的官方定义完全一致：
- 信息型（Informational）：谁、什么、何时、何地、如何、为什么。
- 商业型（Commercial）：对比、评测、最佳、具体产品。
- 交易型（Transactional）：购买、便宜、促销、注册。
- 导航型（Navigational）：搜索特定品牌。
与其只关注关键词本身，不如退一步思考搜索背后的意图。理解搜索意图是 SEO 成功的关键。
7. 在寻找使用 LLM 的方法之前，先自己做好研究
你的公司可能已经制定了关于如何使用 LLM（大型语言模型），例如 ChatGPT 或 Claude，用于关键词研究、内容创作或竞争对手分析等任务的相关指南。
然而，如果你是 SEO 新手，我强烈建议你至少完整地独立完成一个项目，使用 Google Search Console、Semrush 或 Ahrefs 等工具，而不依赖 LLM 的帮助。
虽然 AI 可以加快流程，但过早依赖它也存在一些弊端：
- 学习曲线变慢：如果大量工作都由 LLM 完成，你就无法亲身经历做出战略取舍的过程，例如在低搜索量、中等竞争度的关键词和高搜索量、高竞争度的关键词之间做选择。
- 缺乏准确性判断直觉：如果没有亲自做过研究，当 LLM 生成不准确的信息或引用不可靠来源时，你将更难识别问题。
- 效果可能下降：Google 在识别“重复性内容”方面越来越成熟。过度依赖 LLM 进行大规模内容生成，可能会损害网站表现；相比之下，更专注、更具策略性的做法往往效果更好。
虽然直接跳到战略层面，而不是亲自动手执行，看起来很有吸引力，但资深 SEO 的战略思维，正是通过多年为不同客户和行业进行实操积累而形成的。
如果跳过这一基础阶段，你可能更难识别大规模的模式和趋势。
8. 理解 GEO/AEO 有何不同
尽管与传统的 Google 搜索相比，这一渠道目前只占较小的市场份额，但企业高层（C-suite）及其他利益相关者已经开始关注——并越来越重视——品牌在 LLM 中的可见性。
围绕可衡量性、实际影响，以及是否应该为这样一个相对较小的渠道投入大量时间，确实存在一些棘手的讨论，不过那是另一个话题。作为一名 SEO 新手，重要的是要理解这种搜索形式有何不同。你可以从以下几个方面入手：
LLM 的实际工作原理：它们真的“知道”信息吗？还是发生了别的事情？简短的答案是：确实是“别的机制”在起作用。理解这一机制及其运作方式非常重要。如果不确定，应参考 LLM 官方文档。值得关注的行业专家包括 Lily Ray 和 Dan Petrovic。
LLM 如何基于数据进行训练，以及 RAG（检索增强生成）如何影响这一过程：建立对这些系统在生成答案时如何评估网站内容的基本理解。
人们声称可以如何影响 LLM 输出：有些做法风险较高，例如发布大量自我宣传式的榜单文章。也有一些风险较低、偏长期的做法，例如确保网站以纯 HTML 形式可被抓取、确保 LLM 代理不会被防火墙阻挡，以及以更利于机器人抓取的方式结构化 HTML。
如果这些低风险策略听起来有些熟悉，那是因为它们与传统 SEO 实践有许多重叠之处。
如果你已经具备较高水平，可以进一步探索诸如 query fan-out 和 MuVERA 等概念，或者研究 DeepSeek、OpenAI、Google 和 Claude 的工程师们当前正在开发的技术方向。
为 SEO 成功打下基础
一旦掌握了基础，SEO 将为你带来无限的机会。如果你刚刚入门，请专注于以下核心领域：
- 业务本身
- 搜索结果
- 用户意图
保持简单。专注重点。以业务为导向。
在坚实的基础之上构建你的 SEO 专业能力，你的职业发展也会随之成长。
