
AI搜索正在改变本地商业的发现方式,企业需要从传统排名优化转向AI引擎优化。SEJ Live免费峰会将于8月26日举行,提供从本地信号、归因追踪到网站结构化的完整策略,帮助企业赢得AI推荐。
随着ChatGPT、Gemini等AI驱动的搜索体验逐渐普及,用户获取本地商家推荐的方式正在发生根本性变化。过去,用户可能会在搜索引擎结果页上看到一长串商家列表进行比较;而现在,AI可能只给出一个答案。这个唯一的推荐,成为了商家与潜在客户之间的“新第一印象”。
对于本地及多门店企业而言,成功的关键已不再仅仅是传统本地包(Local Pack)中的排名。评论、声誉、Google Business Profile信号、商业信息的准确性、本地落地页以及Schema标记,都成为AI系统能否发现、信任并推荐你的业务的决定性因素。
为了帮助企业应对这一挑战,Search Engine Journal(SEJ)宣布将于8月26日(美国东部时间中午12点至下午3点)举办一场免费的线上活动——SEJ Live。本次活动汇聚了本地搜索领域的专家和从业者,旨在向与会者展示如何赢得AI搜索的可见性、追踪实际效果,并构建一个AI引擎能够信任和引用的网站。所有注册参与者均可免费观看,并能获取活动录像回放。
本次SEJ Live精心设计了三个环节,层层递进,帮助与会者构建从“被发现”到“被选择”的完整链路。
第一环节:优先获取可见性——本地信号与策略优先级
本地可见性的构建始于用户点击网站之前。Search Engine Journal创始人Loren Baker将与Moz公司的Kevin Chen和Jonathan Berthold一同探讨,AI系统在决定推荐哪些商家时,会重点考量哪些评论、声誉信号和Google Business Profile要素。与会者将学习到:AI推荐与传统排名的核心区别、哪些本地信号值得优先关注,以及如何将精力投入到最具影响力的地方。
第二环节:从AI搜索到销售转化——将本地发现变为客户
被发现本身并不创造价值,除非它能带来业务。CallRail公司的Sean McCrohan与SEJ撰稿人Steve Wiideman将深入探讨AI助手如何重塑本地发现和购买路径,由SEJ的Heather Campbell主持。本环节将涵盖:如何跨渠道(包括AI搜索)归因线索和转化;AI助手(如ChatGPT、Gemini、Perplexity等)如何改变本地发现与购买路径;以及如何让内容为“零点击”世界做好准备,并应对AI语音助手在客户沟通与成交环节带来的变化。
第三环节:构建被发现的基石——打造在搜索中胜出的本地页面与网站
当可见性和衡量基础就绪后,网站需要承担起重任。SEJ撰稿人Darren Shaw与Duda产品战略总监Russ Jeffery将剖析AI引擎在读取、信任和引用本地网页时所需的关键要素。与会者将学习如何构建本地落地页、实施Schema标记、维护网站与列表之间一致的商业信息,并解决可能阻碍页面被AI生成答案收录的技术或内容问题。活动的目标是让每位参与者都能带着可直接交付给营销和技术团队的实用指南离开。
本次SEJ Live适合所有负责帮助本地企业“被发现”和“被选择”的专业人士,包括:
无论你管理一个门店还是数百个门店,这些会议都将为你提供清晰的优先级和可执行的下一步计划。所有环节均设有现场问答,与会者可以在注册时提交问题。一次注册即可参与全部活动,既可直播观看,也可按需回放。
在传统的SEO实践中,企业往往关注关键词排名、外链数量等指标。但在AI搜索时代,规则已经改变。AI系统更像是一个智能推荐引擎,它需要综合评估海量信息来给出一个“最佳答案”。这意味着,企业需要从“面向搜索引擎优化”转向“面向AI引擎优化”。
国内视角:这股趋势同样影响着中国市场。随着百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动豆包、月之暗面Kimi等大模型产品的崛起,国内用户也开始习惯通过AI助手获取生活服务推荐。虽然国内生态与Google体系不同,但底层逻辑是相通的:AI更倾向于推荐那些信息结构化清晰、声誉良好、在多个平台信息一致的企业。对于国内本地商家而言,做好百度地图、高德地图、大众点评等平台的信息优化,确保名称、地址、电话(NAP)信息的一致性,同样是在为未来的AI搜索入口做准备。
Search Engine Journal(SEJ)成立于2003年,是数字营销领域公认的权威媒体之一,长期为全球从业者提供关于SEO、PPC、社交媒体和内容营销的最新洞察与深度分析。其内容被广泛引用,是行业专业人士获取前沿信息的重要渠道。你可以访问其官网 Search Engine Journal 获取更多行业资讯,或参考其关于 AI搜索优化 的专题内容。此外,了解Google官方关于 结构化数据 的指南,也有助于你更规范地实施技术优化。
本次SEJ Live活动不仅是学习的机会,更是一个与同行交流、共同探索AI搜索未来的平台。如果你正为本地可见性、归因或AI搜索而烦恼,这三个小时将物超所值。
AI搜索是指由人工智能驱动的搜索体验,如ChatGPT、Gemini或Perplexity。与传统的“十条蓝色链接”不同,AI搜索会直接生成一个综合性的答案。对于本地企业而言,这意味着你可能只有一个被推荐的机会,而不是在列表中竞争点击。
传统SEO侧重于关键词排名和链接建设,而AI引擎更侧重于理解实体、信任度和语义。AI会综合多个信号源(如评论、商业列表、网站结构)来评估一个企业,如果你的信息不一致或缺乏结构化数据,AI可能无法准确理解并推荐你的业务。
追踪AI搜索的归因确实更具挑战性。建议使用专门的呼叫追踪和表单分析工具(如CallRail),并设置独特的UTM参数和落地页,以识别来自AI平台的流量和询盘。同时,定期监控品牌提及和AI平台上的推荐情况。
Schema标记(结构化数据)是帮助AI引擎理解你网页内容的关键。通过添加LocalBusiness、FAQ等标记,你为AI提供了清晰的“实体”信息,大大增加了内容被AI引用和推荐的概率。Google官方也推荐使用结构化数据来增强搜索结果的展示。
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