seo keywords 昔日SEO霸主HubSpot如何在AI时代顺利转型，AEO技巧大揭秘

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这种转变背后的原因很清晰： 的 AI 生成摘要正在大量截取教育性流量。现在，AI 出现在近 60% 的搜索结果中，而当它们出现时，点击率会直接减半。 不再把用户送到其他网站，而是把他们留在 上。这对于依赖 SEO 流量的品牌来说是一个巨大的冲击。更重要的是，买家行为本身也发生了根本性改变。

我认为这个变化比表面上看起来更深刻。过去seo keywords 昔日SEO霸主HubSpot如何在AI时代顺利转型，AEO技巧大揭秘，用户会在 上搜索问题，点击多个链接，阅读不同的文章，然后形成自己的判断。现在呢？超过 50% 的买家表示他们正在使用 AI 来做购买决策。他们会先用 或其他 AI 工具获得一份候选清单，然后转向其他人——观看 视频、阅读 G2 或 上的评论、浏览社交媒体上的评论。等到他们真正访问供应商网站时，他们已经非常了解情况了，对自己的选择也有了很强的信心。

Aja 分享的数据验证了这一点：这些通过 AI 了解品牌的访客，转化率是传统访客的三倍多，决策时间更短，产生的收入也更高。这是一个三赢的局面。这意味着我们能从 获得的流量，不仅会成为最主要的需求来源之一，而且价值极高。这彻底改变了我对流量质量的认知。以前我们总是追求流量数量，现在看来，从 AI 渠道来的流量虽然可能数量少一些seo keywords 昔日SEO霸主HubSpot如何在AI时代顺利转型，AEO技巧大揭秘，但质量和转化率却高得多。

什么是 AEO 以及为什么它如此重要

这就引出了一个新概念：AEO，即 （答案引擎优化）。Aja 将其定义为”你可以用来最大化品牌在 中可见度的内容、技术和站外策略”。AEO 属于 的 Loop （循环营销框架）中的 （放大）阶段。

在深入了解 的具体策略之前，我觉得有必要理解 是如何生成答案的。Aja 介绍了两个关键概念。第一个叫做 query fan out（查询扇出）。当有人在 上问一个问题时，AI 不会只回答那一个问题。它会把这个问题拆分成一堆子问题，然后去找到所有这些具体问题的答案，最后合成一个综合回复。

举个例子，如果有人问”Grow 大会后去哪里好”，AI 会把它拆分成： 地区不收 22 英镑一杯马提尼的酒吧、如何不尴尬地偶遇 Grow 演讲嘉宾、 最佳深夜美食、不会让你第二天难受的醉酒后食物等等子问题。然后它会分别找到这些问题的答案，整合成一个完整的回复。这个概念对于内容创作者来说非常重要，因为这意味着你需要回答的不只是表面问题，还要覆盖所有相关的子问题。

第二个概念是 （记忆）。每次你问问题时，AI 都会考虑大量关于你的额外信息seo keywords，比如你之前问过的所有问题、你点击过的内容、你的邮件、你的 Drive 文件、你连接到 或 的任何工具，比如 Asana 或 。这意味着 AI 生成的每个回复都是高度个性化的。这也是为什么传统的 SEO 思维在这里不再适用。过去我们优化内容是为了让所有人看到同样的搜索结果，但现在每个人得到的 AI 回复都可能完全不同。

我认为这两个概念揭示了一个更深层的真相：在 AI 时代，内容策略需要从”覆盖关键词”转向”回答具体问题”。而且这些问题需要非常具体，针对特定的用户角色和场景。这种转变对内容团队的要求完全不同了。

的内容策略：从宽泛指南到精准答案

Aja 给出了一个非常简单但有力的策略建议：停止发布”终极指南”类型的内容，开始发布针对买家具体问题的精确答案。在 AI 时代，broad （宽泛的教育性内容）已经完全商品化了。对于你过去发布的每一篇 101 指南，你现在需要创建 10 篇高度聚焦的内容，每篇回答一个针对特定角色的具体问题。

但从哪里开始呢？ 开发了一个非常直接的流程来确定应该为谁创作内容、围绕什么主题创作。这个流程从一个 3×4 的表格开始。你需要为每个产品创建一个 3×4 表格。顶部列出你的买家角色，越具体越好。不要用”营销经理 ”这样的泛泛称呼，而要用”200 人物流公司的营销经理 ”。因为 AI 的回复是高度情境化的，你思考可见度和内容的方式也需要高度情境化。

然后在表格左侧列出买家旅程的各个阶段，在每个单元格中填入该角色在该阶段关于该产品会问的高意向问题。在seo keywords，他们一开始为 Sales Hub、 Hub、 Hub 分别创建了表格，现在他们已经创建了足够多的内容，甚至深入到了功能层面的表格。

这个方法让我想到，过去我们做内容规划时往往是从产品功能出发，想着如何介绍这个功能、那个特性。但 的方法完全反过来了，是从用户问题出发。这种思维转变看似简单，实际上需要团队在认知上做一个彻底的调整。你不再是在”推销”功能，而是在”回答”问题。而当你真正回答了用户的问题时，产品推荐自然就水到渠成了。

但如何填充这些表格呢？如何知道人们实际在 AI 中问什么问题？Aja 介绍了三种方法，而且你需要同时使用所有这些方法。第一种是从 、、 等工具中提取关键词数据。你可能会想，为什么在讲 AEO 时还要谈论关键词研究工具？这是因为我们目前还没有来自 的提示数据和搜索量，在获得这些数据之前，关键词研究是了解受众关心什么的最佳替代方案。

第二种方法是使用 或 Room 这样的社交聆听工具，从 Quora、、、 等平台提取问题。你的买家已经在这些地方以问题的格式提问了，所以这些是了解人们在 AI 中会问什么问题的最佳线索。第三种方法是挖掘聊天记录和销售电话。从 CRM 中提取这些信息，如果没有这些记录，就直接和销售及客户成功团队交流，问他们客户在问什么问题。这些是你的最高意向问题，因此最重要。

我特别认同这第三种方法。很多时候，营销团队和销售团队之间存在信息孤岛。销售团队每天都在和客户对话，他们最清楚客户真正关心什么、担心什么、疑惑什么。如果能把这些一线的真实问题整理出来，那将是最有价值的内容素材来源。我觉得这不仅是一个内容策略，更是一个组织协作的问题。

收集完所有这些数据后，你需要给这些问题打标签，按照漏斗阶段进行分类和格式化。Aja 强烈建议创建一个 或 项目来完成这项工作，使用一个非常直接的框架：（认知）阶段的问题看起来像”如何做 X”、”做 Y 的最佳方式是什么”这样的非品牌问题；（考虑）阶段的问题是”ABC 的最佳工具”、”XYZ 的顶级解决方案”；（评估）阶段的问题会直接对比多个选项；（决策）阶段的问题则会问某个特定产品或服务能否完成某个特定任务。

如何优化内容以提高在 AI 中的可见度

确定了要创作的问题后，下一步是弄清楚你的品牌在这些回复中的表现如何，更重要的是，在哪些地方没有出现。2024 年 3 月，Aja 和她的团队推出了 的 AEO ，帮助品牌了解这一点。这个工具完全免费，最近还新增了五种语言支持。但要更深入地了解，可以使用 这样的工具。 上周刚宣布收购了 ，这个工具非常强大，因为它能显示你在所有主要 中针对每个问题的可见度。

一旦识别出你品牌的可见度缺口，就可以开始创建实际内容了。这就是 AEO 真正开始与传统 SEO 分道扬镳的地方。Aja 举了一个假设的例子： 在认知阶段存在一个缺口，”作为销售代表，我完全不知道哪些线索值得跟进。我有什么选择？”在过去，我们会创建一个线索评分指南，为 优化它，放上一个电子书 CTA，然后就算完事了。

但如果你记得几分钟前提到的 query fan out 概念，要在 中作为推荐出现，我们需要创建超具体的内容来回答每个子问题。 的团队构建了一个内部工具来提取 将查询拆分成的确切子问题。你也可以使用 Mike King 的 或 Dian 的 tool，这些都是免费工具，工作原理相同。它们会接受一个查询，然后给你一个结构化的相关子问题分解。这些正是 AI 在综合回复时寻找答案的问题。

关于如何有效优先处理销售线索的问题会分解成一系列子问题，我们需要确保页面能够回答所有这些问题。这就引出了下一步：创建为 结构化的内容。Aja 分享了 学到并实施的最佳实践，她把这些都归类为 （技术策略），因为它们都关于页面的结构。

第一条最佳实践：把答案放在最前面。第一句话应该完整回答主要问题，因为 正在寻找快速验证它们找对了地方。例如：”优先处理销售线索的最有效方法是使用一个基于契合度和参与度对联系人进行排名的线索评分系统。”答案没有被埋藏，直接明了。

第二条：页面应该深入一层。这意味着用两到三个短段落展开你的答案，提供背景、定义、方法论。这会向 表明你的答案是可信且完整的。我认为这一点特别重要，因为很多内容创作者习惯了写长篇大论，但在 AI 时代，简洁和结构化比长度更重要。

第三条：全文引用原始数据。 正在寻找可引用的全新信息，你可以通过统计数据、原始数据和案例研究来提供。这不需要来自昂贵的调查。Aja 说，每次她谈到原始研究时，人们都会露出奇怪的表情，担心预算不够。但其实你可以使用你的 CRM，和客户成功及销售团队交流以获得原始见解。 的 CMO Kip 就是通过与营销和销售团队交流，了解到他们如何改进自己的线索评分系统的。这是一个成本很低的原始见解。

第四条：包含 FAQ。在每个页面底部，你要回答至少三个子问题，每个都有自己的迷你直接答案和简短解释。用 H3 或 H4 标题格式化每个问题，目标是让 AI 能够轻松找到并提取它。这些 FAQ 也是优化扇出查询的好方法，你基本上可以一次性解决三到四个子问题。

第五条：大量添加结构。 是懒惰的读者。这有点像我说我读了一篇文章，但实际上我只是看了一个 视频。所以你要让内容尽可能容易理解，使用项目符号、超明确的标题、表格、结构化列表，任何东西都行，就是不要有大段文字墙。

第六条：确保每个部分都能独立存在。 实际上不是在读页面，而是在读 （段落）。这叫做 （分块），这确实是技术术语。这意味着每个部分都需要有意义，即使 AI 没有读过前后的部分。这又回到了懒惰读者的概念。Aja 给了一个反例，来自纽约时报。文章中有一句话：”只要你中间有那个脆脆的东西，知道怎么折叠它，你可以往里面放任何东西。”如果人类都很难理解 Mr. 在没有上下文的情况下在说什么， 肯定更无法理解。所以当你创建或审查内容时，要进行”Taco Bell 测试”，确保每个部分都能独立存在。

最后一条，也是最重要的一条：把每个要点都与产品联系起来。你需要向 强化为什么你的产品与主题相关，这样它才知道应该推荐你。如果你只是给 提供教育性和原始见解，而不把这些见解与你的产品联系起来，你只是让它们变得更聪明，而没有强化为什么那个概念与你的品牌相关，因此为什么应该推荐你。

这一点让我深有感触。很多内容营销人员害怕在内容中提及产品，担心显得太过推销。但在 AI 时代，这种担心是完全错位的。如果你不告诉 AI 你的产品如何解决这个问题，AI 怎么可能推荐你呢？这是一个一二组合拳：这是一些好内容来吸引你的注意，这是为什么这个主题与我的产品能做的事情深度相关。你应该在每个段落或每隔一个段落就有一个产品引用，就是这么多。

建立 AI 时代的品牌权威

最后但同样重要的是，让我们谈谈如何在线建立权威，这是你的站外策略。当这还是 的游戏时，（反向链接）是增长网站权威的最重要方式。但 并不太在乎反向链接seo keywords，它们在乎的是 （提及）。你的品牌是否在 、、评论网站上获得正面提及？

自从开始这个策略以来，已经产生了成千上万的提及。他们从 在回答优先问题时已经链接到的网站开始，特别是那些 应该可见但实际上不可见的网站。你可以使用 来做这件事。在一个例子中，我们可以看到 在一篇被引用 14 次的 Tavo Q 文章中被提及。很好。但在另一篇同样有 14 次引用的有用 AI 文章中却没有被提及。这就成为了他们外联团队的优先事项。