在最近的一篇文章中，我向您介绍了 Google 发布的生成式 AI 搜索官方 SEO 指南的要点。本文是该内容的深入版本，深入探讨了指南假设的搜索机制（RAG、查询扇出等），并共同思考如何设计一个“最终不会被人工智能总结的网站”。谷歌的官方指南和第三方研究揭示了零点击的现实。通过两者的对比，就能看出未来内容的轮廓。
谷歌在 2026 年 5 月 15 日（UTC）更新的官方搜索中心指南中表示，SEO 的基础知识对于生成的人工智能搜索仍然有效。 AI Overviews 运行在一种名为 RAG（搜索增强生成）和查询扇出的机制上，其基础是传统的搜索排名系统。
该指南明确指出，为 AI 创建文件（例如 llms.txt）、对内容进行分块以及创建过多的结构化数据“对于 Google 搜索来说是不必要的”。相反，重点是创造人工智能难以替代的内容，具有第一手的经验和独特的视角，并建立清晰的技术结构。
然而，谷歌的官方指南并没有解决一些问题。随着基于人工智能的摘要变得越来越流行，外部网站的点击量正在下降。皮尤研究所的一项研究发现，当显示人工智能驱动的摘要时，用户点击结果链接的概率为 8%，大约是在没有摘要的情况下搜索搜索结果时点击结果链接的一半（15%）。在本文中，我们将根据官方指南和第三方数据总结网站运营商应采取的现实策略。
2026年，搜索的重点将从“呈现信息”转向“实现意图”。谷歌将人工智能概述和人工智能模式置于搜索体验中心的举措不仅仅是屏幕设计的更新。这是搜索查询从关键字变为对话提示的变化，并且网站流量的结构也被重新排列。
这里有件事我想冷静地看一下。随着人工智能当场完成答题的“零点击”现象的蔓延，现实情况是，多项第三方调查显示，排名靠前的链接的点击率（CTR）正在下降。谷歌的官方指南本身并没有解决这一点，而是将生成式人工智能功能定位为满足更多感兴趣读者的“新机会”。这就是为什么掌握官方指导方针和外部数据所显示的现实并解读它们非常重要。网站需要从单纯的信息提供者转向人工智能无法替代的“价值源泉”。
了解搜索的工作原理：RAG（搜索增强生成）和查询扇出
为了避免临时措施，了解支持AI搜索行为的技术逻辑是一条捷径。谷歌官方指南引用了两种机制作为其核心。
什么是 RAG（搜索增强生成）= 接地？
AI Overviews 不是仅仅依赖模型已经学到的知识，而是使用 RAG（搜索增强生成）通过从 Google 搜索索引中提取新的、高度相关的页面来组合答案。谷歌也将此称为“接地”。
这里重要的是谷歌表示“RAG 依赖于核心搜索排名系统。”这是一点。换句话说，传统的搜索排名仍然是人工智能缩小参考信息范围的基础。技术搜索引擎优化不再是过去的遗物，而是可以被重新考虑为将公司内容正确传递到称为人工智能的新信息目的地的管道。
查询扇出：一个问题分支为多个问题
用户输入的单个复杂查询会在人工智能中扩展为多个相关查询。这就是“查询扇出”。
谷歌的官方指南引用了“如何修复长满杂草的草坪”这个问题作为具体例子。此时系统会生成“草坪最好的除草剂”、“不使用化学品除草”、“如何防治杂草”等多个子查询。并行执行相关搜索。
通过这个过程，人工智能会组装结构化、全面的答案，而不是零散的信息。这对出版商的影响是显而易见的。为每个长尾关键词生成低质量的页面已不再可行，而专注于一个全面、权威的内容正变得更有价值。这是。
谷歌宣布“不必要”的措施——神话和官方观点
许多利用人工智能搜索中断的“黑客”已经不再值得付出努力。谷歌在其官方指南中明确将以下措施定位为“谷歌搜索不必要”。
非必要措施与Google官方意见对照表
| 常见对策（神话） | 谷歌官方声明 | 补足 |
|---|---|---|
| llms.txt需要特定于 AI 的文件，例如 | 不要。无需创建特殊的机器可读文件或 Markdown。 | 您需要做的第一件事是通过 Google 搜索建立索引。 |
| 内容的分块是必须的 | 不要。系统可以理解单个页面内的多个主题。 | 没有理想的页面长度；最好根据读者的判断来判断。 |
| 不自然的提及追求（提及） | 无效。反垃圾邮件系统会禁用低质量的提及。 | 权威不能通过人为操纵来建立。 |
| 构造化データ过度阐述 | 不需要。生成式人工智能搜索没有专用的模式。 | 由于它包含在丰富的结果中，因此它对于整体 SEO 仍然有用。 |
| 为人工智能重写（优化措辞） | 不要。人工智能可以解释同义词、上下文和意图。 | 基本思想是为读者而不是搜索引擎而写。 |
这些黑客不起作用的原因很简单。谷歌多次表明回到问题“这个内容能让访问者满意吗？”是。评估的方向将取决于读者是否能够在页面上找到他们想要了解的内容，而不是通过操作代码来确定。
哪些内容不会“商品化”？——AI无法替代的价值
人工智能可以通过学习数据生成的基本上是“商品”。谷歌的官方指南还引用了一系列任何人都可以写的常识，例如“首次购房者的7个提示”，作为典型商品内容的示例。这些文章将被吸收到人工智能摘要中，并且不太可能为您的网站带来流量。
只有其他人才能写的规格信息和经验
生存的关键并不在于人工智能所学到的知识“主要经验和作者自己的见解”我认为它是“H2H（人对人）”，意思是价值从人到人而不是机器传递。
例如，“该处理器运行频率为 3GHz”的信息是写在规格表上的事实，并且是人工智能最适合的领域。另一方面，“这个控制器上的振动反馈感觉很便宜，足以破坏某些游戏的沉浸感。”这样的评价只有实际使用过的人才能做出。这正是谷歌官方指南中提到的“初步评论提供基于个人经验的独特视角”所指的差异。
以下是检查物品是否为非商品的三种方法。
- 独特的视角：它是否包括作者自己的“原因”而不是现有信息的摘要？
- 真实体验：它是否描述了实际接触它、使用它以及有时失败的体验？
- 著者性：你能感觉到作者的存在，并清楚地将其与人工智能生成的重写文章区分开来吗？
为了避免仅仅被概括，未来非商品策略的核心将是设计挂钩，让人们想要阅读摘要之外的细节，例如独特的验证数据、原始数据、与专家的对话。
重新定义技术 SEO——人工智能代理和可访问性树
2026 年的技术 SEO 现在除了“可抓取性”之外，还将包括“人工智能代理的易于理解性”的视角。我们将Google官方指南提出的要点整理成三个部分。
- 语义 HTML 和可访问性树：浏览器代理不仅会截取屏幕截图，还会解析 DOM 结构和可访问性树以理解信息。谷歌表示，“完美的 HTML 不是必需的，但语义 HTML 是可取的，因为它更容易让屏幕阅读器和其他用户解释。”换句话说，语义结构不仅对辅助技术用户有用，而且还为 AI 代理正确解释信息提供线索。
- 本地商业及电商数据准备：Google 建议保持 Merchant Center Feed 和 Google 商家资料的准确性。这些可以是人工智能所说的有关产品和商店的“事实信息”的直接数据源。虽然 schema.org 中的结构化数据对于整体 SEO 仍然有用，但这些真实数据的准确性在生成式 AI 搜索的背景下也很重要。
- 彻底的 JavaScript SEO：谷歌表示，如果未被阻止，它可以处理 JavaScript 中的内容。然而，使用 JavaScript 的网站的 SEO 可能很复杂，因此遵循基本的 JavaScript SEO 最佳实践以保持您的信息易于被发现非常重要。
平台之间的差异——Google 搜索和其他人工智能引擎
需要注意的是，谷歌认为“不必要”的措施在其他平台上可能并不相同。
- llms.txt的位置：在谷歌搜索中
llms.txt被明确指出是不必要的。另一方面，来自 Stripe、GitHub、Anthropic 和 OpenAI 等公司的网站llms.txt您可以检查系统文件的安装情况。不过，目前还没有官方确认这些人工智能服务实际上是在利用 llms.txt 进行检索或引用。一个现实的做法是保持距离，说：“谷歌搜索没有必要，但我们会密切关注其他平台的趋势。” - 准备零点击：在使用人工智能摘要进行搜索时，用户点击结果链接的频率较低。与其依靠人工智能来完成答案，不如准备一条只能在网站上获得的价值路径，例如“详细验证数据”和“个体诊断”，这是对零点击的现实防御。
第三方研究表明零点击的现实
这里除了谷歌官方的指南之外，我们再看看第三方的调查数据。请注意，这些不是 Google 的官方意见，而是独立研究机构的分析。
皮尤研究所于 2025 年 7 月发布的一项研究分析了 900 人的浏览数据（68,879 次搜索）。只有 8% 的带有 AI 摘要的搜索导致用户点击结果链接，大约是 15% 的没有摘要的搜索的一半。是的。 AI 摘要中只有 1% 的链接被点击。需要注意的是，谷歌辩称这项调查的方法存在偏差，评价存在分歧。此外，提供 SEO 工具的 Ahrefs 于 2026 年 2 月发表的一项研究，比较了 2023 年 12 月和 2025 年 12 月的数据，并分析了 30 万个关键词，结果显示，人工智能摘要的存在与排名第一的搜索页面的点击率降低了约 58% 相关（该公司 2025 年 4 月的研究中为 34.5%）。尽管各个研究的数字和方法各不相同，但多项研究都指出点击率正在下降。
未来展望——AI代理和UCP（通用商业协议）
除了搜索之外，还存在从“发现信息”到“执行任务”的转变。谷歌的官方指南也提到了这一点。
- 代理人流动时的年龄：代表用户进行预订和比较产品的人工智能代理变得越来越受欢迎。 Google 的 Guides 作为一种新兴协议，允许搜索代理执行更多操作UCP（通用商业协议）被提到。谁拥有数据以及费用在哪里产生？关于商业交易控制权的争论未来可能会变得更加重要。
- 设计时考虑了两个读者：未来的网站需要意识到两种类型的读者：人类和人工智能代理。人类的视觉清晰度和代理的干净 DOM/可访问性结构。平衡这一点将成为设计的前提。
2026 年及以后的实用路线图
即使技术发生变化，谷歌最重要的原则仍然保持不变。这就是“对读者的贡献”。让我们将迄今为止所学到的知识转化为具体行动。
实用路线图
- 我想立即处理的事情
- 重新考虑基于人工智能无法编写的“真实体验”和“独特视角”的内容。
- 保持 Merchant Center 和商家资料信息最新且准确，以提高 AI 引用的事实信息的准确性。
- 检查语义 HTML 和可访问性结构。
- 关注趋势的事情
- 实施 UCP（通用商务协议）变得可行的时机。
- 来自 Google 以外的 AI 引擎的流入日志以及它们强调的信号的变化。
- 如何培育“品牌回忆”来弥补零点击带来的点击率下降。
- 我想回顾的事情
- 通过人工智能大规模生产商品。从长远来看，它会降低您网站的价值。
- “分块”、“关键词堆砌”等方法本来就很难应用。
- 只为搜索引擎做技术修饰，把读者抛在了后面。
最后，我想留给大家一个问题。您的网站是否提供了足够的价值，让单个读者愿意不厌其烦地点击并阅读更多内容，而不仅仅是人工智能在几秒钟内生成的“有用摘要”？我相信，持续寻找答案是零点击时代最可靠的策略。
【术语解释】
RAG（搜索扩展生成）
检索增强生成的缩写。也称为“接地”。在人工智能生成答案之前，它会从外部数据库（在谷歌的例子中是搜索索引）中提取新的相关信息，并根据该信息构建答案。它的特点是能够提高答案的准确性和新鲜度，并显示提供证据的源链接。
查询扇出
人工智能将用户输入的单个问题分支为多个相关的小问题并并行搜索它们的系统。例如，“如何修复杂草丛生的草坪”被扩展为“除草剂”、“不使用化学品控制杂草”和“杂草预防”等查询。
零点击
这是指用户的问题在搜索结果页面上得到回答并且用户没有点击外部站点的状态。人们指出，随着基于人工智能的概述变得更加普遍，这种现象正在增加。
AEO/GEO
AEO 代表答案引擎优化，GEO 代表生成引擎优化。两者都是行业术语，指的是专注于提高人工智能搜索可见性的努力，但谷歌认为它们是其自身搜索的传统搜索引擎优化的一部分。
商品内容
这是指任何人都可以编写的常识性知识的集合，缺乏独到的见解。另一方面，谷歌的官方指南强调“非商品内容”，其中包括专业知识和经验知识。
可达性树
一种信息树，以可由屏幕阅读器等辅助技术解释的形式表示网页的结构。浏览器代理还会对此进行分析以读取页面的含义。
AI代理/浏览器代理
代表人类自主执行任务的人工智能系统，例如预订和比较产品。其中，浏览器代理通过分析网站的屏幕显示、DOM 结构和可访问性树来收集必要的信息。
UCP（通用商业协议）
一种新兴协议，允许搜索代理执行更广泛的商业任务。谷歌的官方指南提到它是未来的前景。
[参考链接]
谷歌搜索中心 |生成式AI搜索优化指南（原创）（外部）
本文是 Google 官方指南的主体部分，总结了利用 AI Overviews 等生成式 AI 功能取得成果的官方最佳实践。
Google 搜索中心博客 |新指南发布的公告（外部）
谷歌官方博客宣布于 2026 年 5 月 15 日发布新指南。对其中包含的内容进行了简要总结。
皮尤研究所 |调查AI摘要对搜索点击的影响（外部）
最初的研究发现，有人工智能摘要的搜索点击率为8%，没有摘要的搜索点击率为15%。
Ahrefs｜研究显示 AI 摘要减少点击量 58%（外部）
一篇研究文章分析了 30 万个关键词，报告称基于人工智能的摘要使排名第一的搜索页面的点击率降低了约 58%。
通用商业协议（UCP）官网（外部）
旨在利用搜索代理实现商业交易的新兴协议的官方网站。链接自 Google 的指南文本。
[参考视频]
Google 搜索中心官方播客“Search Off the Record”的一集。我们邀请 Google 搜索的工程师从开发人员的角度解释 AI 如何改变 Google 搜索和 SEO。
[参考文章]
谷歌发布生成式人工智能功能优化指南（Search Engine Land）（外部）
文章指出，新指南的大部分内容是谷歌之前发布的一份官方文件中建议的汇编。
皮尤研究中心证实谷歌人工智能正在侵蚀网络生态系统（搜索引擎杂志）（外部）
本文根据皮尤研究所的研究，总结了基于人工智能的摘要如何减少网站流量的现实。
AI代理友好网站的最佳实践（web.dev）（外部）
Google 官方指南引用的一篇文章，解释了如何在设计网站时考虑到浏览器代理。
[相关文章]
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[编者后记]
我希望了解对新技术的期望以及其背后的担忧。搜索格局正在发生变化的消息清楚地提醒了我们这两点。
这次，当我将谷歌的官方指南与皮尤研究所和 Ahrefs 的第三方研究进行比较时，我想起了一件事。区分官方声明说什么和没说什么，是未来阅读信息的方式。归根结底，谷歌总是说一件事没有改变：“为阅读它的人而写。”即使在人工智能介于两者之间的时代，也总会有一个人类在它前面。
有了变化的地图，如果我们能和大家一起继续思考搜索的未来，我会很高兴。下次当您搜索某些内容时，为什么不暂停一下并想知道答案来自哪里？