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2026中国谷歌SEO&GEO大会圆桌重磅讨论细节

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2026-03-20 16:47
2026-03-20 16:47
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2026旺季致胜攻略,一次解决6大痛点!给你可复用的爆品立项与广告节奏和预算模型

前段时间,我们陆续复盘了 3 月 14 日 SEO & GEO 大会的主题演讲内容,收到了许多读者朋友的一致好评。

但其实,当天大会现场还有一场激烈的思想碰撞,发生在我们的三场特别圆桌环节。

整整 9 位来自不同垂直赛道的实战大咖,针对当前最棘手的流量变局,展开了毫无保留的跨界探讨。

今天这篇文章,我们就来完整地复盘一下:在 AI 时代,这三场硬核圆桌到底都聊了些什么不可错过的干货.

温馨提示:

由于现场的干货密度实在太高,今天的文章我只能提炼出嘉宾们最核心的实战观点,并不能涵盖所有的分享细节。

而且在整理这篇复盘时,我有一个极其深刻的感受:文字再怎么精炼,其实也很难 100% 还原出线下那种面对面交流、思维直接碰撞的震撼与收获。

所以,先为大家奉上这份文字版复盘,也期待未来的大会,能在线下真实地见到更多屏幕前的你们!

第一场主题为:站外营销如何影响 GEO?

主持人:若凡

对话嘉宾:孟想(YouTube生态)、郭美珠(广告营销)、宽来(红人营销)

设置这个主题的初心为想要探讨,当我们做全域品牌营销时,这些站外的声量是否会给 AI 带来被动的信任背书。

若凡提问:在策划 YouTube 视频脚本和字幕时,我们该如何围绕 AI 的搜索习惯去布局关键词?

孟想老师:

虽然 YouTube 会自动将视频转化为文字,但强烈建议大家手动上传字幕。

因为经过人工校对的精准文字,在 AI 引擎进行语义理解时,权重要比机器自动识别的高得多。

AI 在抓取长视频时,往往会优先读取前 15 秒的数据。所以我们要把最核心的痛点和解决方案放在最前面。

在结构上,可以将长视频划分为多个段落并配合时间戳,多使用问答形式,这样最容易被大模型提取。

最后强调一个极易被忽略的细节:YouTube 后台有一个“是否允许进行 AI 训练”的开关,默认是关闭的,一定要手动开启。

若凡提问:我们该如何运营视频的评论区,从而提升 AI 的抓取效率?
孟想老师:

在 AI 眼里,视频是一个包含缩略图、描述和评论的完整工程模块。

当用户在评论区留下带有具体时间戳的反馈时,比如“第 5 分 30 秒的这个方法解决了我的问题”。

AI 就能通过这些真实的反馈,直接定位并提取这 30 秒的核心答案生成给搜索用户,而不是把 20 分钟的视频全盘扔出。

若凡提问:大量的广告点击数据,对于品牌在 AI 搜索里的推荐权重到底有没有直接帮助?

郭美珠老师:

广告数据本身并不会直接转化为 AI 的推荐权重,但它会给 AI 提供非常强大的品牌正向信号。

AI 在判断一个实体时,会看它是否被真实用户持续选择,以及是否具有多维度的权威交叉认证。

如果广告带来了精准流量,并且用户互动体验极佳,这就是权重的放大器。反之,泛流量带来的高跳出率则是负面噪音。

若凡提问:如果未来用户可以直接在 AI 界面完成购物,那我们的广告落地页是不是就失去意义了?

郭美珠老师:

恰恰相反,在 AI 推荐时代,落地页的设计和质量将会变得前所未有的重要。

过去落地页纯粹是一个销售转化工具,但在未来,它必须升级为一个高质量的数据源。

AI 在推荐你的产品前,需要抓取落地页上的结构化产品数据、真实的买家评价以及权威的资质认证。

只有当 AI 觉得这个页面信息透明、服务完善时,它才会放心地将你推荐给用户。

若凡提问:在找海外红人制作素材时,你们会要求红人主动去添加特定的关键词吗?

宽来老师:

在项目启动阶段,我们一定会给红人提供 3 到 5 个核心关键词。这些词涵盖了品牌词、品类词、地域词以及特定的应用场景词。

但我们会让红人根据自己的风格进行创作,将这些词自然地代入到真实场景中。

比如测试保温杯,红人可能会把水杯扔进着火的汽车里测试冰块,这种视觉冲击力结合关键词,效果远超生硬的念稿。

若凡提问:如果在素材中允许红人保留一些客观的批评或槽点,这对品牌在 AI 眼里的形象是好还是坏?

宽来老师:

如果我们给 AI 投喂 100% 完美的正面评价,反而会被算法判定为强营销广告,降低信任度。

适度保留一些客观存在的小瑕疵(比如风扇风力大但续航一般),反而能让 AI 更好地理解产品的真实属性。

从用户角度看,保留合理的缺点能极大提升信任度。并且,这些槽点往往能引发评论区大量的真实讨论,这正是 AI 最喜欢的社交声量。

最后,若凡抛出了一个实际场景的问题,三位老师站在各自的工作场景分析.

若凡提问:在目前的实际业务中,您的团队是如何使用 AI 来提升生产力的?

孟想老师:

AI 让我们的视频产出效率有了质的飞跃。以前从策划、脚本、拍摄到剪辑,一条 10 分钟的高质量视频至少需要一周,现在缩短到了只需一天。

在前期的策划环节,我们只要输入同行的数据,AI 就能迅速罗列出海量的话题供我们做最优选择。

在制作环节,我们大量使用数字人进行人物采访,并用 AI 生成视频作为素材补充。原本需要两三天的剪辑工作,现在一两个小时就能搞定。

最后在上传环节,极具吸引力的标题(甚至是标题党)、高质量的缩略图以及关键词的布局,现在统统都可以交由 AI 自动完成。

郭美珠老师:

我们目前主要在三个核心业务场景中深度使用 AI。第一是利用 AI 进行复杂的数据判断。

我们服务大量 B2C 客户,数据分析极其繁杂。现在只要把我们成熟的工作流喂给 AI,它就能极其高效地输出我们想要的结果。

第二是利用 AI 快速生成各种广告素材和视频脚本的初稿创意;第三则是针对各个垂直品类进行市场趋势的快速扫描。

但我必须强调一个前提:想用好 AI,你首先必须极度熟悉自己公司的工作流。AI 能极大提升效率,但核心的战略决定依然需要人来做。

宽来老师:

红人营销原本是一个极度依赖人力沟通的非标业务,但现在我们已经通过 AI 屏蔽掉了大量枯燥的标准化动作。

首先,我们会把前期海量红人的初步筛选和背景调查工作,直接放权给 AI 去做主动过滤。

其次,利用 AI 来优化我们的合作沟通话术,让触达红人的邮件显得更加真实且具备多元化的人设。

第三,我们的策略组会大量使用 AI 来构思产品应用场景,并探索如何将品牌植入到当下的主流海外文化中。

最后,针对多市场、多平台的本土化内容校对,以及后续的数据追踪与预测,AI 也发挥了巨大的作用。当然,最终与红人建立深度信任的决策环节,依然需要我们人工去主导。

第二场主题还是:站外营销如何影响 GEO?

主持人:若凡

对话嘉宾:小平(小语种SEO专家)、韦恩(联盟与PR营销专家)、嘉驰(B2B与AI自动化专家)

我们的第二场圆桌,依然还是《站外营销如何影响 GEO?》这个核心主题。只不过这一次,我们将视角切向了不同的出海营销渠道。

若凡提问:在将小语种蓝海市场转化为 AI 流量时,我们该如何做好本地化的 SEO 布局?

小平老师:

小语种和英语 SEO 的基础原理是一样的,但核心差异在于极度的“本地化”。

比如做德国市场,域名最好选择本土的 .de 顶级域名,服务器也必须选在德国本地。

在关键词调研上,千万不要用英语词去翻译。必须直接用德语在工具里挖掘德国本地有真实搜索量的词汇。

最重要的一点:放弃翻译插件。我们直接使用 AI 去撰写地道的小语种内容,这样被当地 AI 引擎引用的概率才会极高。

站外方面,小语种的竞争非常小,只要重点布局当地的 Review 平台(如 Trustpilot)和少量高质量 PR 即可。

若凡提问:很多人都在喊“SEO 已死”,您认为未来 AI 会彻底取代传统 SEO 吗?

小平老师:

从长期来看,AI 搜索取代传统搜索是必然的趋势,现在大家的手机里几乎都装了 AI 工具。

用户的搜索习惯在迁移,作为直接面对客户的销售端,我们必然也要跟着转移阵地。

但在眼下这几年,SEO 依然是我们出海企业不可动摇的基本盘。

目前公司能够明确追踪到转化和现金流的,绝大部分依然来自传统的自然搜索。

GEO 是未来的风口,但在缺乏成熟全职 SOP 的当下,我们必须先守住 SEO 的现金流,再去拥抱变化。

若凡提问:联盟站点特别是测评类文章,是 AI 提取优缺点的主要来源。品牌该如何管理这些声音?

韦恩老师:

联盟本质上是借用第三方流量的载体。对于大品牌来说,海量的正面宣传足以稀释少量负面声音。

但对于刚起步的小品牌,如果首批联盟测评出现了差评且无人干预,在 AI 眼里这就是致命的污点。

品牌方必须人为介入,用极其积极的态度去解决客户和测评者提出的问题。

现在的 AI 大模型非常看重这些第三方真实平台的评价。主动在联盟和 PR 渠道布局积极的内容,对 GEO 流量的拉升极其明显。

若凡提问:当 AI 直接在搜索结果里给出了答案,截取了联盟客的点击,这会影响联盟生态吗?

韦恩老师:

这需要联盟客和品牌方共同转变思路。联盟客不能再只做纯内容站,必须开始运营私域和社群。

对于品牌方而言,以往纯看销售额结算的 CPS 模式(效果营销)也需要升级。

品牌应该给优秀的联盟创作者提供底薪或固定代理费,让他们获得确定性的收入。

当联盟客感受到尊重并愿意与品牌共创高质量内容时,反而能为 AI 提供更多优质的“原料”,生态也会更健康。

若凡提问:在 GEO 的内容创作中,文字和视频哪一种优先级更高?

嘉驰老师:

这要分为两个角度来看:转化角度和流量获取角度。

如果是为了客户转化,比如外贸工厂,视频的优先级绝对更高。它能直观展现工厂实力,迅速建立信任。

但如果站在获取 GEO 流量的角度,AI 目前主要抓取的是博客、行业文章和社媒动态的文本。

总结来说:视频是为了建立强信任,而文字是为了沉淀能被 AI 抓取的内容资产。

若凡提问:目前你们通过领英获取的线索中,AI 带来的被动流量占比多大?该如何布局?

嘉驰老师:

目前被动流量的占比大概在 10% 左右。短期内如果急需询盘,主动去加客户、发私信依然是最快的。

但从长期的 GEO 角度来看,企业必须在领英上持续输出有价值的内容。

很多外贸企业的误区是,只发自我介绍和产品参数,这种自嗨的内容 AI 根本不会引用。

你需要把品类细分,输出行业趋势。比如不做宽泛的“包装盒”,而是写“2026 巧克力包装趋势”或“5种工艺成本对比”。

利用 AI 做好全月的内容规划,持续输出能体现专业度的垂直干货,才能获得 AI 的青睐。

最后,若凡抛出了一个实际场景的问题,三位老师站在各自的工作场景分析.

若凡提问:在目前的实际业务中,您的团队是如何使用 AI 来提升生产力的?

小平老师:

我的本专业是商务日语,以前公司也是靠我纯人工去做日语的 SOP 优化。

但大模型出来后,我发现 AI 的外语能力已经彻底碾压了我这种考过级的人工翻译。

我没有焦虑,而是顺势转型。直接用 AI 去跨越语言障碍,进行纯正的德语、波兰语、捷克语等小语种的关键词调研和内容创作。

结合本土域名和服务器,我们通过 AI 实现了小语种站点的低成本横向批量覆盖,目前来看极其成功。

韦恩老师:

在内容端,我会用 AI 辅助撰写文稿、视频脚本。在开发端,我会用 AI 快速查找和筛选合适的媒体与红人。

在数据分析上,我会把联盟后台海量的流量、出单、转化率数据导出来,让 AI 直接生成分析报告辅助决策。

此外,在做用户调研时,我们会根据不同业务(如独立站和亚马逊)搭建不同的 AI 智能体。

通过细分用户的应用场景(比如商务出行、老年人代步等),让 AI 帮我们生成极其精准的场景化营销文案。

嘉驰老师:

我们团队把 AI 应用拆分为三个核心板块:销售、营销和自动化。

在 AI 销售板块,业务员现在大量使用大模型(如 Gemini 的深度搜索功能)来进行精准的市场背景调研,并撰写高转化率的开发邮件。

在 AI 营销板块,我们从早期的 Midjourney 一路跟进到现在的各类前沿模型。只需一张白底图,就能通过 AI 延展出真实场景、模特甚至车间工人的画面。

在 AI 自动化板块,这极其考验管理层对公司 SOP 的熟悉程度,以此来决定哪些工作可以被 Agent 自动接管。

未来企业招人,一定会优先看重具备“AI 思维”、能写高质量 Prompt、并且坚信自动化流程的人才。

最后来到了咱们大会的压轴环节——

第三场圆:SEO实战答疑与讨论

主持人:若凡

对话嘉宾:Zac(SEO行业泰斗)、哥飞(独立站变现专家)、张亚楠(技术SEO专家)

说实话,能坚持听到最后的,绝对都是出海圈最硬核、最一线的操盘手和SEO的从业者。

在这场压轴圆桌中,我们抛开了理论层面的束缚。直击大家最关心的商业变现、全自动 AI 霸屏工具的真相,以及多语种站点的避坑指南。

三位大咖毫无保留的交付,为 2026 年SEO&GEO的大会画上了最圆满的句号。

若凡提问:从 15 年前您写书到现在,您觉得当下 SEO 的行业氛围和底层逻辑发生了什么本质变化?

Zac 老师:

在 ChatGPT 出现之前,SEO 的核心其实没有本质变化,大家都在研究内容、结构和外链。早期甚至有很多人去钻算法的空子做黑帽作弊。

但现在 AI 大模型的理解能力堪比人类专家,搜索引擎的算法迎来了降维打击。以往那些隐藏文字、堆砌关键词的作弊小动作,在 AI 眼里无所遁形。

最大的变化就是作弊彻底没有出路了。同时,我们的视野必须拓宽,以前发不了外链的地方我们就不去,现在为了给 AI 提供训练数据,我们必须去 Reddit、YouTube 积极参与讨论。

若凡提问:在实际业务中,您如何看待用 AI 直接批量生成文章并发布到网站上的做法?

Zac 老师:

我强烈建议大家极其谨慎。面对 AI,SEO 人的第一反应都是拿它来批量写文章,但我目前没看到任何一个完全靠 AI 生成内容并能长期稳定排名的成功案例。

哪怕文章经过了人工的后期编辑,语法完美、条理清晰,只要是 AI 深度参与生成的核心内容,依然有极大概率被谷歌识别并降权。

最严重的甚至会导致整站或整个目录遭到人工删除惩罚。正确的做法是让 AI 帮你出框架、找灵感、提炼重点,但核心节点的内容依然需要人工去主导。

若凡提问:您一直主导“以赚钱为目的”的建站策略。在当前的流量环境下,如何构建一套能落地变现的打法?

哥飞老师:

核心逻辑就是找到别人真正愿意付费的需求。通过工具去挖掘那些流量大且用户愿意花钱的 AI 工具站。

重点研究它们的定价页面,挑出其中 1 到 2 个最核心的付费权益,去反查用户为了这个权益会搜索什么关键词。

基于这个核心词,想一个独一无二的品牌名去建站,集中精力针对这个痛点提供最优解,并定一个合理的价格。

前期花一点钱投广告验证转化率,确认用户愿意买单后,再全面铺开 SEO、外链和红人营销。单点突破,赚钱的逻辑其实就这么简单。

若凡提问:现在市面上有很多全自动的 AI 建站和霸屏工具(如 OpenClaw),您认为完全自动化的 SEO 可行吗?

哥飞老师:

结论很明确:期望完全不靠人工参与,仅靠 AI 全自动建站拿流量,目前是不现实的。谷歌非常聪明,它有一套严格的标准来识别低质的批量内容。

如果全自动化真的可行,那些卖工具的人早就自己建站闷声发大财了,何必还要来卖工具?

我们在生产环境中大量使用 AI 是为了提效,比如让 AI 写大纲、做程序化集成以避免人工复制粘贴的繁琐,但核心的校验和把关,依然不可或缺。

现场观众提问:关于多语言站点的搭建,是用子域名好,还是用翻译插件好?

哥飞老师:

对于精力有限的新站,不建议用子域名(每个子域名都要经历冷启动),建议使用单域名的子目录形式(如 /de,/fr)。

千万不要用插件一键机翻所有页面。正确的做法是,只有当这个小语种存在真实的搜索需求和关键词时,你才去单独为它创建一个高度本地化的页面。

另外,千万不要根据用户的 IP 或浏览器语言去强制自动跳转页面,这非常伤害体验。在角落弹出一个温和的语言切换提示即可。

若凡提问:从底层逻辑来看,传统的 SEO 和现在的 GEO 有什么本质区别?技术优化在其中占多大比重?

张亚楠老师:

底层逻辑上,SEO 靠的是关键词的精准匹配,而 GEO 靠的是向量和概率匹配(AI 会评估哪个段落与提问的语义关联度最高)。

传统 SEO 的排名和转化是清晰闭环的,而 GEO 的品牌提及和曝光目前还缺乏完善的数据观测体系。

技术优化(如网站框架、性能、URL 结构)在整个项目中大概占 30% 到 40% 的比重,尤其在项目前期起着决定性的地基作用。

若凡提问:您认为未来 Google 的传统搜索和 ChatGPT 这样的 AI 搜索会是一个怎样的生态关系?

张亚楠老师:

它们会根据用户的“行为漏斗”长期共存。

处于漏斗顶部的“信息获取型搜索”(比如查参数、查百科),会大量被 AI 搜索侵蚀,因为 AI 能够直接给出总结好的答案。

但到了漏斗底部的“交易决策型搜索”(比如对比价格、寻找背书、下几十万的 B2B 订单),用户依然会高度依赖 Google 传统搜索去查证评测和建立信任。

若凡最后还抛出了1个提问三位老师一起讨论:

未来以 Google 为代表的传统搜索,和以 ChatGPT 为代表的 AI 搜索,整个海外用户的搜索生态会发生怎样的变化?

Zac 老师:

未来 AI 搜索和 AI 聊天的流量份额肯定会上升,这是必然的。但我认为大家的关注点依然要放在 Google 和 Gemini 上。

从技术储备来看,Google 依然是最强的,最初的大语言模型研发也是他们搞出来的。所以最终在搜索领域胜出的,大概率还是 Google 体系。

这也是为什么我反复强调,千万不要直接用 AI 批量写文章去糊弄谷歌。它太聪明了,一旦被识别,面临的就是极其严重的人工惩罚。

哥飞老师:

我总结四个字:站长不死。

这就好比以前用户搜“姚明的身高”,搜索引擎推出知识图谱直接给答案了。现在用户如果只是进行这种简单的“信息获取”,那确实会被 AI 截流取代。

但只要人类有其他的、更深度的需求(比如交互、服务、深度评测),AI 就无法直接满足,它就必须得去推荐网页。所以只要我们做的是 AI 无法直接回答的需求,我们站长就永远有一席之地。

张亚楠老师:

我的观点是:它们会根据用户的“行为漏斗”长期共存。

在漏斗顶部的“信息获取型搜索”,用户只是想找个答案,这部分流量会慢慢被 AI 搜索大量侵蚀。

但到了漏斗底部的“交易决策型搜索”,比如用户膝盖疼,AI 推荐了三款药膏。用户在下单前,依然会去 Google 搜索这三款产品的真实 Review 和评分。越是重决策、需要信任背书的环节,用户越离不开传统搜索和真实的网站。

最后,请三位老师给在场的所有 SEO/GEO 从业者一句核心建议或寄语。

Zac 老师:

SEO 和 GEO 在未来 10 年绝对不会消失。不要去作弊,老老实实把它作为正规 Marketing(营销)的一种手段去踏实经营,方法会越来越正规,路也会越走越宽。

哥飞老师:

两个字:抄作业。不知道选什么词,去抄流量大的网站;不知道怎么排版,去抄排名靠前的网页;不知道怎么定价和选支付渠道,去抄竞品。见贤思齐,从头抄到尾就是最快的捷径。

张亚楠老师:

这是最坏的时代,也是最好的转型时代。记住:我们要用好 AI,而不是被 AI 牵着走。掌握核心框架,让 AI 沦为你的高效生产力工具。

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