目前有很多關於 AI 扼殺 SEO 的討論。演算法正在改變。ChatGPT 正在搶走 Google 的流量。規則正在被重新制定。根據目前有很多關於 AI 扼殺 SEO 的討論。演算法正在改變。ChatGPT 正在搶走 Google 的流量。規則正在被重新制定。根據

為什麼 SEO 並未消亡,只是換了新面貌:Bidview Marketing 的 Cameron LiButti 談 AI、搜尋與真正驅動成長的因素

2026/03/29 23:05
閱讀時長 8 分鐘
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現在有很多關於 AI 扼殺 SEO 的雜音。演算法正在改變。ChatGPT 正在搶走 Google 的流量。規則正在被重寫。根據 Bidview Marketing 創辦人兼執行長 Cameron LiButti 的說法,這些敘事大多是偽裝成洞見的恐慌。

「我發現的第一個錯誤是人們反應太快了,」LiButti 說。「這是第一次,執行長、營運長、財務長開始思考 SEO。他們陷入炒作週期的恐慌中,認為必須做這種特殊的 AI SEO。有些企業告訴他們有秘訣或特殊方法可以做到這一點。」

Why SEO Isn't Dead, It Just Got a New Face: Cameron LiButti of Bidview Marketing on AI, Search, and What Actually Drives Growth

他認為,現實比大多數人意識到的更為實際,也更具可行性。

引擎沒有改變。改變的是儀表板。

Cameron 指出了大多數行銷人員所忽略的區別:AI 搜尋的前端(使用者看到的)與後端(資料實際檢索和排名的方式)之間的差異。

Google 從人工管理演算法過渡到機器學習始於 2015 年和 2016 年左右。那個演算法基礎設施,即索引網站、衡量引用、處理評論和解讀意圖的引擎,並沒有被拆除。改變的是位於其上的介面。ChatGPT、Gemini、Perplexity,這些是存取同一底層有組織資料網路的新方式。

「演算法仍在使用你的網站、你的引用、你的 Google 商家訊號,」Cameron 解釋。「所有這些訊號仍然強大且存在。這就是 AI 仍在為你排名的原因。」

這在實務上意味著:過去幾年投資於簡潔網站架構、持續建立評論和權威內容的企業,已經為 AI 驅動的搜尋做好了充分準備。基本功並沒有過期,而是累積了起來。

AI 搜尋實際上正在改變行為的地方

話雖如此,Cameron 並沒有完全忽視這種轉變。他指出了自己客戶名單中的一個具體例子:一位稅務律師在 Bidview 優化其數位存在後,入站潛在客戶流發生了顯著變化。他的新業務現在有三分之一到一半來自 ChatGPT。

原因不是什麼秘密的 AI 優化技巧。而是因為 ChatGPT 處理了過去需要透過多次 Google 搜尋才能完成的漏斗頂端教育。潛在客戶輸入一個關於未繳稅款的緊急問題,被引導了解其影響,然後被送到律師門前時已經做好準備並準備採取行動。潛在客戶品質提升了。轉換路徑被壓縮了。

對於本地專業人士、醫生、律師、保險代理人、財務顧問來說,這種轉變很重要。AI 平台越來越多地被用作第一站可信顧問,而出現在那裡的企業不是那些填充提示或操縱引用農場的企業。他們是那些擁有結構良好的網站、跨多個平台的真實評論,以及回答真實人們實際提出問題的清晰服務頁面的企業。

專業人士實際上應該做什麼

Cameron 對於如何應對這一時刻的建議既實用又樸實:為你提供的每項服務撰寫服務頁面。回答人們圍繞每項服務提出的問題。在 Google、Yelp、Facebook 和任何與你行業相關的利基目錄上建立評論。確保你的 Google 商家檔案整潔準確。如果你有影片製作能力,就開始建立,AI 系統正以越來越快的速度從 YouTube、TikTok 和 Facebook 影片中提取引用。

這些都不是革命性的。但這正是重點所在。

確實需要策略性轉變的是理解 AI 搜尋以傳統排名從未有過的方式進行個人化。Cameron 提醒企業主不要被聲稱顯示企業在 ChatGPT 結果中位置的「虛榮」排名報告分散注意力。AI 對任何給定查詢的回應會根據提問者、其歷史記錄和背景而變化。唯一能可靠地說明情況的指標是潛在客戶流:是否有更多合格的潛在客戶找到你,他們是否在轉換?

績效優於定位

Bidview Marketing 已經創造了超過 2,000 萬美元的有記錄客戶收入,Cameron 將這一業績歸功於他自創立公司以來一直堅持的同一理念:衡量績效,而非表象。

「大多數代理商銷售流量,」他說。「Bidview 銷售收入。這種區別塑造了一切,從策略的制定方式到成功的衡量方式。」

將贏得搜尋下一階段的企業不是那些追逐最新縮寫詞的企業。而是那些始終理解,有組織、可信賴、結構良好的資訊才是每個演算法,無論是人工編寫還是機器學習,一直在尋找的東西的企業。

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