Scrape SEO市面上关于 AI 概览排名的建议五花八门，但大多缺乏数据支撑。为了找到真正有效的方法，我们深入分析了数百万条 AI 概览数据，研究了第三方权威报告，并仔细研读了 Google 的官方指导。
数据显示，AI 概览正在深刻改变用户行为：我们的研究发现，AI 概览让点击率下降了 34.5%，而 Seer Interactive 的最新报告显示降幅高达 61%。
更值得关注的是，皮尤研究中心的数据表明：当搜索结果中出现 AI 摘要时，仅有 8% 的用户会点击传统搜索结果，而在没有 AI 摘要的情况下，这一比例也只有 15%。
AI 概览确实在分流大量搜索流量，但它已经成为搜索生态的重要组成部分，我们必须学会适应。
如今的搜索结果页，品牌曝光的重要性已经超越了单纯的流量获取。
一个现实是：如果你没有出现在 AI 概览中，你的品牌就很难被用户看到。
什么是 AI 概览排名？
当你的网页被 Google AI 引用并显示在搜索结果顶部时，就意味着你在 AI 概览中获得了排名。
排名靠前的链接会直接展示在桌面端搜索结果中，用户无需任何额外操作就能看到。
如果用户点击“显示更多”，前三个 URL 可见;如果有人点击“显示 全部”，则所有引用的来源都会显示 。
需要注意的是，这些排名与传统搜索排名不同——它们不是固定不变的。
Google 的 AI 摘要具有动态性，每次刷新结果都可能发生变化，引用的网址也会随之调整。
接下来，我们将基于真实数据，为你揭示 AI 概览排名的核心规律。
策略 1：聚焦信息型和问答型查询
通过分析 1.46 亿条搜索结果，我们发现 AI 概览在 21% 的关键词中被触发——但特定类型的查询触发频率要高得多。
比如，在问答型查询中，AI 概览的出现率高达 57.9%。
…以及 46.4%的查询包含 7+词 。
问题类型也很重要。“原因”查询（即“为什么”问题）触发 AI 概览的概率为 59.8%，是我们研究过的所有类别中最高的。
“布尔”查询（即“是/否”问题）和“定义”查询的 AI 概览率也显著高于平均水平，分别为 57.4%和 47.3%。
与此同时，99.9%的 AI 概览关键词是信息性的关键词。
为什么这很重要？
了解哪些类型的查询会触发 AI 概览，能帮助你精准定位内容方向。如果你的内容主要属于信息型主题，虽然竞争会更激烈，但同时也意味着你有更多机会被 AI 引用。
首先使用 Ahrefs 关键词浏览器搜索您所在行业中基于问题的关键词²¹。
然后筛选包含 7+词³且信息意图⁴的查询，检查哪些已触发 AI 概览⁵。
实战建议：你覆盖的信息型、问答型主题越多，在 AI 概览中获得曝光的机会就越大。
策略 2：先在传统搜索中站稳脚跟
一个关键前提：如果你的网页在传统搜索结果中排名不佳，那么在 AI 概览中获得引用的可能性也会很低。
我们对 190 万次 AI 概览引用的分析发现，76%的 URL 也位列前十，前被引用 URL 的中位排名为第二。
这背后的原理很清楚：AI 系统采用检索增强生成技术（RAG），会从搜索引擎索引中提取信息作为回答依据。
换句话说，如果 Google 在传统搜索中都不展示你的内容，AI 概览自然也不会引用你。
在 Ahrefs 网站资源管理器中使用自然关键词报告，查看目标页面在相关关键词中的排名。
如果目标页面排在前 10 名之外，建议先集中精力优化传统 SEO 排名。
然后在 Ahrefs 品牌雷达中跟踪你的目标页面，看看你的搜索优化是否对你的 AI 总览可见度产生连锁反应。
例如，自从更新并优化了我们的一个博客后，我成功重新获得了 12 篇 AI 概览。
策略 3：精准匹配搜索意图，而非盲目追求长文
AI 概览看重的不是文章字数，而是你的内容能否精准回答用户的问题。
我们的研究显示， 字数与 AI 引用之间几乎没有相关性（Spearman ~0.04）。
你的首要任务是在文章开头就直接回答核心问题——把重点藏在后面，只会让 AI 模型难以快速理解你的内容价值。
真实案例：几个月前，我优化了一篇排名下滑的文章。当时我认为，通过增加更多信息、填补内容空白，能让文章更全面，从而提升排名。
结果却适得其反——流量比之前更差了。
借助 Ahref 的页面检查 、 关键词资源管理器数据和 Claude，我意识到自己加入了过多不必要的细节，削弱了原有内容的影响力。
虽然我编辑了博客以更好地回答这个问题，但我也增加了一些与相关话题的新章节。
但这对一个相当直接的问题来说实在太多了。
我无意中稀释了焦点，造成意图不匹配，并将重要信息埋藏在页面更深处。
我一撤销更新，AI 概览的可见度又开始上升。
在丹·彼得罗维奇关于谷歌“基础化”（谷歌生成 AI 概览时用作源材料的搜索结果页内容）的最新研究中，他意识到意图稀释是一个真实 存在的问题。
分析了7000多条查询，他发现稳定在540字左右，超过2000字的页面收益递减。
“增加内容会稀释你的覆盖率，却不会增加被选中的内容……内容策略的含义很明确：密度胜过长度。专注于成为查询中最相关的信息来源，而不是最长的。”丹·彼得罗维奇，DejanSEO 创始人
所以，故事的寓意是，不要针对特定的字数，也不要只是为了分散风险而添加更多内容。让主题和意图决定你写的内容量。
以下是三种更好地优化搜索意图的方法。
1. 使用 Ahrefs 在关键词资源管理器中的 “识别意图”工具研究搜索结果页的意图分解。例如，“faceted navigation SEO”这个查询的 46%搜索结果是帮助用户理解 Faceted Navigation 的定义和示例指南，所以如果你想排名并有机会获得概览，制作这类内容是很合理的。
- 在 Ahrefs 的 AI 内容助手中选择一个主导的搜索意图 ，然后根据主题推荐进行内容。
3. 使用 AlsoAsked 或 AnswerThePublic 等工具，查找短尾关键词背后的问题，更好地理解用户搜索查询时 想了解的内容。
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4. 优化粉丝式查询以拥有主题——而不仅仅是关键词
研究表明 ，通过更频繁地出现在“扇出查询”搜索结果中，你可以提升 AI 概览中的排名。
什么是扇出查询？根据谷歌官方文档 ，每当用户在谷歌搜索并触发 AI 时，系统会执行“查询扇出”，将单个查询拆分为多个相关子查询。
对于用户提示，比如“如果我在柠檬淋酱中用全麦粉替换普通面粉会发生什么？”，AI 可能会生成扇状查询，如“柠檬淋酱蛋糕的最佳面粉”、“全麦面粉如何影响蛋糕密度”和“用全麦面粉烘焙技巧”。
这使得驱动人工智能概览的 Gemini 模型能够探索话题的不同方面，并从多个网站检索段落构建答案。
据 Ahrefs 校友 Joshua Hardwick 介绍——他最近与 SurferSEO 一起研究了 AI 概览中的扇出查询行为 ——在这些扇出查询中排名的页面，在最终 AI 概览中被引用的可能性比仅基于主要搜索词排名的页面高出 161%。
Josh 还发现，粉丝搜索查询排名与 AI 概览中引用的 Spearman 相关数为 0.77—— 即非常强 。
很明显：AI 概览排名是为了建立深刻的主题权威。
不要过分关注单个关键词或孤立的引用。写出涵盖目标主题多个方面的内容，以提高出现在搜索搜索结果中的机会。
一个实用的方法是直接优化扇出查询——这正是 GoFish Digital 的 Dan Hinkley 所做的 。
Dan 利用 Gemini API 和 Screaming Frog 提取 Google 的扇出查询 ，创建了一个 Python 脚本，你可以复制 + 粘贴 到：
- 爬取你网站上的某些页面（比如
/blog/子文件夹） - 用 Screaming Frog 从每页提取 H1
- 把那些 H1 发给双子座
- 提取每个 H1 的 AI 概览响应和相关扇出查询列表
这里还有另一种更简单的方法来提取 AI 概览的扇出。
Qforia 是由人工智能专家兼 iPullRank 创始人 Mike King 创建的免费工具。
它以谷歌官方检索专利之一为蓝本，基本上复制了 Gemini 的扇出查询流程——即使用 Gemini 本身生成这些查询。
你只需输入你想优化的关键词¹，输入你的免费 Gemini API 密钥 ²，然后点击“运行扇出”³。
然后“下载 CSV”⁴，开始围绕那些更详细的子查询优化内容。
将扇出式查询映射到现有内容上，可以帮助你发现主题空白，并在尽可能多的相关查询中建立权威——涵盖 Gemini 可能探索的各个角度。
以下是你可以在主题层面建立权威性的另外三种方法：
1. 查看 AI 概览目前与你的品牌关联的主题
将你的品牌添加到品牌雷达，进入主题报告，看看 AI 概览目前与你的 品牌关联的主题
然后找出你想达到的目标权威主题和 AI 感知中的差距。
2. 检查 AI 概览中的主题和实体缺口
这里有一份来自 Entain 全球 SEO 主管、 前 NASA SEO 主管 Rodrigo Stockebrand 的巧妙工作流程。
他会在 Site Explorer 中导出 Ahref 自然关键词报告中的非品牌 AI 概览关键词和实体 ……
然后他用 Poe/AI Studio 构建网络图，显示哪些实体集群出现在 AI 概览中，哪些 不会。
- 蓝色圆圈： 其他关键词连接的主要实体
- 灰色圆圈：AI 概览中未提及或引用的相关关键词
- 绿色圆圈： 在 AI 概览中提及或引用的相关关键词
- 尺寸： 该关键词的月度搜索量
罗德里戈现在正在进行实体审计，试图将灰色圆圈翻转为绿色。以下是你可以复制他的工作流程的方法：
3. 构建内容集群
Ahrefs 关键词浏览器中的父主题会显示你所有可能通过单一内容定位的关键词。
用它来寻找并围绕相关主题聚集你的内容——而不仅仅是单个关键词。
在你构建好内容集群并优化现有集群后，使用 Site Audit 中的内部链接机会报告，建立更强的页面间 关联。
该报告通过查看每个页面的前10个关键词，并在其他页面中寻找相关信息，从而为你提供现成的链接推荐。
5. 在多个物业中建立积极的品牌提及
AI 概览有利于在网络文章、视频和论坛中广受认可的品牌。
这就是为什么环绕声音 SEO 很重要——最大化你在高兴趣搜索结果页（SERPs）上的“空间”。
由 Omniscient 联合创始人 Alex Birkett 创立的“ 环绕声 SEO” 示例。
提及你品牌的资产越多，你在 AI 概览中被提及或引用的机会就越大。
根据我们自己的研究 ，品牌提及是与 AI 概览可见度相关的首要因素。
那么，你如何主动建立你的场外品牌提及呢？
“最佳名单”提名的外联
我们的市场策略与研究主管 Glen Allsopp 对 “最佳名单”的有效性做了很好的研究。
他发现谷歌 AI 概览强烈偏向“最佳”文章，近 50%的 AIO 引用属于这一类别。
需要记住的是，虽然出现在“最佳榜单”中有助于提升可见度，但如果推荐内容显得不真实，就无法带来积极的品牌认知度、用户体验或最终的投资回报率。
所以，在进行这些名单的曝光时要有选择性。如果可能，提供写手一个演示或短期试用（完全公开），以便他们能给出诚实的评价。
与其为现有文章推介你的品牌——也不要与作者讨价还价，要求他们更新帖子并提及你的品牌——试着针对你所在细分领域中尚未写过 权威网站。
问问他们是否愿意考虑评测“最佳 X 产品”。你甚至可以：
- 代他们做关键词调研
- 推销流量机会（比如“你的竞争对手通过类似帖子获得了 X 次访问”）
- 介绍你的产品，并让他们试吃
这样你不仅仅是请求帮忙， 不如给他们提供价值，而是让他们把你纳入其中。
与 YouTube 创作者合作推出产品功能
在我们最新的品牌因素研究中，我们发现 YouTube 的提及与 AI 概览的可见度相关性最强。
这很合理，因为根据 Ahrefs 品牌雷达 ，YouTube 是 AI 概览中被引用的第一大域名。
以下是你如何在 YouTube 上建立合作伙伴关系，以获得更多 AI 概览列表的方法：
- 寻找那些提供教程、比较或教育内容的频道，这些内容与你的产品自然契合。
- 推荐一个具体的视频创意，服务于他们的受众——比如如果你是项目管理工具，比如“为远程团队设置工作流程”——而不是单纯请求审核。
- 提供功能抢先体验、独家数据或全面演示，让他们能够真实地整合你的产品。
但最重要的是，你需要找到那些已经出现在 AI 概览中的 YouTuber。如果他们提到的是你的品牌——那就更好了！这是个温暖的机会。
追踪哪些视频能推动 AI 曝光
使用品牌雷达查看哪些提及你品牌的 YouTube 视频实际上出现在 AI 概览中：
- 查看 YouTube 监控报告并筛选相关关键词
- 复制提及你品牌的视频 URL，并将其放入主品牌雷达仪表盘的“
URL > 包含”过滤器中
- 查看哪些视频会触发 AI 概览引用。例如，这段视频在 AI 概览中引发了多达 30 次关于 Ahrefs 的提及。
然后你可以复制有效的方法，制作类似的视频，或者向制作这些内容的创作者推介自己。
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6. 在权威且高度链接的页面中被提及
我们分析了 7670 万次 AI 概览中提及的前 50 个网站 ，发现在高度链接页面中被提及与 AI 概览可见度之间存在强相关性（0.70）。
其他网站认为值得链接的页面更具分量——当你的品牌出现在权威来源上时，AI 概览更有可能提及你。
关键是要在已经拥有强大反向链接的页面上获得提及，而不仅仅是任何提及。
要查找这类页面， 请访问 Ahrefs 竞争分析中的“Link intersect”报告。
然后选择“推荐页面”标签，筛选包含 50+ DR 的页面。
这样你会看到行业内高权威页面，提到竞争对手但没有你。
推介嘉宾投稿，提供专家报价，或创建其他网站愿意在首页推荐的资源。
7. 用结构化数据优化你的内容
人们普遍认为结构化数据能帮助你更频繁地出现在 AI 搜索中。
然而，关于谷歌人工智能模型 Gemini 对模式的识别程度，仍有待定论。
大型语言模型在训练过程中会将单词转化为数字表示，因此内容中的模式标记基本上是随机的。
截图来自马克·威廉姆斯-库克
更重要的是，许多 AI 爬虫无法访问客户端渲染的模式数据（例如通过 Javascript），尽管许多网站依赖这种设置。
相反，它们通常会查看页面的原始 HTML，或者使用一个基本的快照，而不是完全加载所有内容（至少目前是这样）。
提示
转换 Javascript，让 AI 爬虫读取你的内容
如果你的网站严重依赖 JavaScript，有个变通方法。像 prerender.io 这样的工具可以向机器人展示已经包含模式、内容和 链接的现成 HTML 版本。
但据说结构化数据仍对 AI 搜索可见度产生间接影响。
在谷歌搜索中心直播大会上， 高级搜索分析师约翰·穆勒明确表示，结构化数据对人工智能搜索至关重要。
Aleyda Solis 截图
这是因为 AI 的可见度依赖于搜索可见度，这源于 RAG（检索增强生成）的过程。
这就是 AI 平台访问搜索结果页（SERPs）并用新信息补充现有训练知识的过程——这一过程称为“接地”（前文提到）。
与 AI 爬虫不同，结构化数据被谷歌的搜索引擎机器人更好地处理。这对搜索可见性同样至关重要，因为它有助于构建搜索引擎所建立的知识图谱。
换句话说，结构化数据意味着你更有可能被纳入搜索结果页，进而进入 RAG 期间 AI 综述的筛选池。
虽然我们还没有确凿证据证明模式标记能帮助你在 AI 概览中排名，但 Google 和 Microsoft 都已确认结构化数据有助于 AI 系统正确解读内容。
我们正在进行一项关于 AI 可视化对 schema 影响的研究——我会很快更新本节的发现。
与此同时，鉴于这已经是传统的 SEO 最佳实践，实施相关模式类型如文章 、 作指南和常见问题解答，是降低 AI 系统中可能提升内容机器可读性的低风险方式。
要检查内容现有的模式标记，可以使用 Schema Validator 或 Google 的 Rich Results Test 工具。
你也可以通过 Ahrefs 的 SEO 工具栏中的“结构化数据”标签找到这些工具。
如果你想对内容进行全面的结构审计，可以在 Ahref 的 Site Audit 中设置网站或博客的爬取，然后进入“问题”报告——这将显示你的结构化数据问题。
点击这些行会带你进入页面资源管理器中一个已配置好的报告，你可以查看所有受影响的页面。
然后点击“查看问题”扩展器，看看到底缺了什么，这样你才能推送修复。
最后，监控 Ahrefs 品牌雷达中受影响的网址，看看你的修复是否导致 AI 概览的可见度有所提升。只需在“被引用页面”报告中设置引用过滤器，然后点击“保存报告”即可。
总结感想
AI 概览不会消失，排名规则仍在制定中。
我们涵盖的每一项策略——从建立主题权威到更好地匹配搜索意图——都基于我们对数百万 AI 回复的分析、可信第三方研究以及谷歌的直接指导，而非推测。
从主题层面的优化和真正的品牌提及开始，然后逐步加入技术改进。
未经允许不得转载：Scrape SEO » 如何在 AI 概览中获得排名：基于数据的实战指南
