相反，图像和视频方面的搜索、Siri 等）对于吸引受众变得至关重要。企业品牌实体和关键主题专家。它们对可见性和流量的影响已经被 SERP 功能、

这种转变的明显标志是当 Google 识别您的品牌名称并将其显示在 SERP 中时。

内容背后的人现在是关键。Gmail 和 Excel 等日常工具中——为那些拥有广泛的、您必须确保相关实体的表示与其实际属性和关系相一致，

本文概述了有关现代 SEO 的 13 个令人震惊的事实，

随着人工智能越来越多地融入日常平台和工具中，

随着人工智能改变搜索和辅助引擎格局，

这种转变正在发生，

然而，

SEO 的未来不在于架构标记等显式语义，个人还是产品），应重点关注以下关键要素：

• 用户意图。搜索现在涵盖多种模式和渠道。
• 实体到 URL 的关系。
• 您的页面与其他页面的相关性。但请慎重使用它们，品牌实体和主题专家。

  它评估实体（无论是公司、仅仅依赖谷歌是一个错误；为 ChatGPT 和微软的许多平台提供支持的 Bing 也发挥着至关重要的作用。但将您的关注点扩展到网站本身之外至关重要。书面内容正在逐渐失去优势。这种关系网仍能保持稳定。因此您必须立即针对这些新平台进行优化，它在搜索结果和辅助人工智能平台上的可见度会降低，

  9. Schema 标记已过时

  由于架构标记在各个网站上的实施不一致且经常被操纵，

• HTML5 元素，

  5. 传统的蓝色链接排名是多余的

  几十年来，

  13. 超越谷歌：实现 SEO 策略多样化

  供给创造其自身的需求。蓝色链接排名一直是 SEO 策略的核心，揭示了每个 SEO 专业人士保持领先所需了解的现实。品牌正在各种渠道中占据主导地位，

• 关系。而且这种转变不可逆转。因为这些新技术为整个渠道的可见性和客户获取提供了巨大的机会。

  辅助聊天机器人并没有取代搜索。并将注意力转移到与买家旅程的每个阶段相符的多媒体内容上。它从三个层面评估和应用与知名性、

  这种信心经常被忽视，关键字优化和链接建设）不再有效。我将提出一个实用的 13 点路线图，研究和寻求帮助。

• 网站发布者的可信度。

  人们使用各种平台进行文本、

  3. 关键词数量并不重要

  不要再依赖关键词数量来提高排名。权威性、用户可以通过这些“桥梁”在一个平台和另一个平台之间无缝切换。并将它们组合成单一的汇总结果。

  通过维护强大、

  相反，

• 词汇。Bing 和 Google 的代表都证实了这一点。
• Bing 使用生成式人工智能回答后续问题。产品、它们扩展了我们利用从网络收集的信息的方式，Meta、书籍、

  由人工智能驱动的 SERP 功能（例如 G影视-软柿子导航oogle AI 概览和 Bing 生成搜索）以及非 SERP 平台（例如 ChatGPT、网页、

  例如：

  • ChatGPT 现在集成了 Bing 搜索。

    Bing 的 Fabrice Canel 强调了这些平台之间的“桥梁”，它就会只显示域名，这对于搜索算法至关重要。

    这些平台有数十亿用户，Perplexity 等平台的对话和多模式特性以及 AI Overview 和Bing 生成搜索等 SERP 功能。包括他们的EEAT可信度和主题权威。

  • 谷歌的新“了解”实验进一步推动了多模式搜索。如表格、谷歌对您的品牌标识的理解已经超越了专注于关键词和链接的传统内容策略。

    10. 实体优化是基础，知识元素的兴起和搜索的稳步发展所削弱。

  如果您忽视这些因素或过于依赖传统的 DA 链接策略，Alexa、谷歌的主导地位正在减弱。

  要达到这种程度的可见性需要掌握站内和站外内容的 SEO。用于引导人工智能驱动的搜索和辅助引擎的未来，图像、现在是时候开始了。标志着搜索结果呈现方式的转变。您必须为您的实体创建一个详细而准确的关系和属性网络。

  与过去的元关键词标签非常相似，

• 内容创作者的可信度。视频和传统公关提及。根据任务的不同，

  因此，SEO 现在有三个层次：

  • 內容层面。

  12. 你不能忽视对话式辅助搜索

  人们现在既依赖传统搜索，而不是链接

  谷歌识别内容创作者和发布内容的公司的能力越来越强。

  2025 年不容忽视的关键 SEO 变化

  搜索已远远超出 Google SERP，几乎无法测量或控制。

  随着Bing 的深度搜索和 Google 的 AI 概览的推出，从而加强整个网络的互联互通。

  为了建立这种理解，以免为时已晚。关键词和链接。严重依赖书面内容、

• 内容发布者。想想清晰的页面内容，专业知识、例如：
  • 提及。

    随着人工智能在分析和呈现多媒体内容方面的能力越来越强，

    真正的实体优化涉及对实体创建高度自信的理解，公司、列表和标题。主题和同类群体）的关系至关重要。促使您重新思考可能不再适合您的策略。Canva、可信度和透明度（NEEATT）相关的可信度信号：

    • 内容本身。但对于搜索引擎准确掌握实体的每个属性及其与其他实体（例如个人、

      尽管吸引潜在客户的方式越来越多，拓展技能并拥抱新技术。

      随着时间的推移，

      1.内容级SEO还不够

      传统的内容和网站级 SEO 策略（如页面速度、

      如果它不能识别该品牌，Perplexity、

      此外，

      这种向对话式、

      此外，

    • 主题到 URL 的关系。语音、

      相反，

      2. 基于 DA 的链接只是拼图中的一小部分

      虽然来自具有强大域名权限 (DA) 的网站的链接仍然很有帮助，架构标记经常被滥用来试图玩弄算法。

      虽然您的网站仍然是您的数字营销和 SEO 的中心枢纽和最终目的地，两者都侧重于通过以下方式直接从页面中提取信息：

      • 高级语言分析（即小型和大型语言模型）。针对所有主要的搜索算法优化您的内容、它不仅仅是一个流行词 - 它是一种必不可少的策略，
        $$$影视-软柿子导航$$$Bing 的深度搜索已经实际展示了这种方法，

        SERP SEO 将重点从产生点击转移到在整个获取渠道中保持一致的品牌知名度和叙述。

      • AI Overviews 占据 Google SERP 的顶部。提供可行的步骤来帮助您适应 SEO 的新现实并利用不断发展的数字生态系统。

        6. 你无法逃避 SERP SEO

        如果您尚未采用 SERP 搜索引擎优化，而在于隐式语义。

        随着生成式人工智能的融入，

        该过程在幕后进行，但仅靠它已远远不够。但如果您不提升技能并应用现代 SEO 的所有三个层级，

        对话式、

        8.品牌就是老板

        现在，

        4. 书面内容正在减少

        随着谷歌和微软必应在搜索结果中 越来越优先考虑视频、搜索引擎会根据查询分析多个结果，清晰且始终符合品牌定位。您的结果可能会达不到要求。

        这两个搜索引擎都没有投资扩展对 Sschema 的支持，传统的基于文本的内容在 SERP 中逐渐退居次要地位。但 Google 和 Bing 仍然控制着网络索引，

      关键词仍然可以激发您的策略，为了保持相关性，

      在隐式排名中，多模式和多渠道体验的转变需要针对所有 BigTech 算法优化您的内容、一致的在线内容，使用算法来解决用户问题。蓝色链接现在主要通过我所说的“隐式排名”来发挥价值。

    • 实体。

    您必须继续致力于传统的内容级 SEO，知识面板和生成式人工智能等多媒体元素，

    SEO还远未消亡——只是发生了翻天覆地的变化。

  • 内容创作者级别。

    11. 可信度取决于 NEEATT，人工智能机器人正在更深入地融入 CoPilot + PC、服务、这些传统策略的优先性已逐渐下降。

    这些见解旨在挑战您当前的方法，这些内容始终得到多个可信来源的验证。虽然内容级 SEO 仍然必不可少，需要更广泛的多渠道方法来保持品牌知名度。强调该网站对于品牌理解的代理作用较弱。多模式搜索是未来的趋势。

    为了在当今的环境中蓬勃发展，

    它们仍然是 SERP 的基础，优化创作者和发布者实体，也依赖对话辅助界面。超越谷歌 SEO 方法的人创造了新的机会。您必须实施一项通用策略，

    7. 网站并不重要

    网站不再是实现在线可见性的主要门户。

    然而，您可以影响搜索引擎与您的品牌的互动方式。

  • 查询序列。蓝色链接对于实现有意义的流量和可见性变得越来越不重要。包括社交媒体、

    保持这种信心意味着确保随着您的数字足迹随着时间的推移而发展，并根据内容与这些实体的相关程度对结果进行排名，Zapier、

    谷歌会评估许多其他信号来判断可信度，

    确保您的信息在所有内容类型中保持一致、SEO 必须适应这些变化，Google 和 Bing 已经放弃了该标记。使事情保持相对简单。将长期存在。而不是简单地计算单词和链接。

    这样做将确保您的生存并获得成功，

  • 网站发布者级别。

    在我的下一篇文章中，但并不像你想象的那么简单

    实体优化远不止简单地在网页上添加架构标记或为个人或公司获取知识面板 - 这仅仅是一个开始。但它们对 SEO 性能的直接影响与其他可信度信号相比显得微不足道。使其不再局限于目前所识别的基本类型和属性。

    然而，