2026中国谷歌SEO&GEO大会圆桌重磅讨论细节
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AI设计/3D打印/欧洲市场实战拆解，点击报名
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！
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）
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。
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。
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。
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。
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。
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！
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）
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。
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。
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。
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。
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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