Google Search Console 生成式 AI 性能报告扩展至全球，AI 搜索曝光管理发生变化

为什么需要检查生成式人工智能搜索性能

随着谷歌将搜索控制台的生成式人工智能性能报告和搜索生成式人工智能控制功能扩展到全球用户，网站运营者已经能够更全面地评估其在人工智能搜索环境中的搜索可见性。现在，除了关注现有的搜索结果排名之外，更重要的是要了解您的内容如何在包含生成式人工智能的搜索体验中被发现和使用。

这一变化对于寻求可靠信息的用户和必须与用户互动的网站运营者而言都意义重大。由于人工智能搜索通过总结和关联搜索结果来辅助用户决策，内容的准确性、专业性和结构现在更有可能直接影响搜索性能。

本次扩展的关键点：您可以在 Google Search Console 中看到的内容

此次变革的核心在于谷歌搜索控制台。搜索控制台是领先的工具，网站所有者和运营者可以通过它查看其网站在谷歌搜索中的曝光情况。以往的监控主要集中在索引状态、搜索词、点击量、展示次数、平均排名和页面性能等方面，而现在，与基于人工智能的生成式搜索体验相关的性能验证范围已经扩大。

谷歌在全球范围内扩展其生成式人工智能性能报告，意味着更多网站运营者现在可以访问以前仅限特定地区或有限用户访问的数据。这也表明，人工智能搜索正从实验性功能走向成熟，并逐渐成为现有搜索生态系统的关键支柱。

生成式人工智能性能报告的含义

生成式人工智能性能报告旨在了解网站内容在人工智能驱动的搜索环境中的表现。关键在于了解“如何在人工智能生成答案的搜索结果中获得曝光”。用户越来越多地在搜索栏中输入更长的问题、比较请求、推荐请求以及解决问题的语句，而不仅仅是简短的关键词。在这种搜索流程中，用户不仅可以通过传统的蓝色链接列表发现内容，还可以通过人工智能生成的摘要、相关资源和其他导航路径找到内容。

然而，在解读生成式人工智能性能报告时需要谨慎。人工智能搜索性能的理解方式与传统搜索性能截然不同。人工智能构建搜索结果的方式会受到多种因素的影响，例如用户的查询上下文、地区、语言、搜索历史、内容可信度以及主题敏感性。因此，与其仅仅根据短期数值变化来判断成败，不如考虑长期趋势以及提升内容质量的方向。

什么是搜索生成式人工智能控制？

搜索生成式 AI 控制功能是指网站运营者为管理生成式 AI 搜索环境中的相关设置而提供的控制功能。顾名思义，其重点在于检查或调整与搜索生成式 AI 功能相关的曝光、使用和管理范围。由于具体的应用方法可能因帐户、网站状态、Google 政策和区域功能可用性而异，因此最稳妥的做法是同时参考 Search Console 中的指南和 Google 官方文档。

关键在于，拥有控制功能并不意味着您可以随心所欲地保证或阻止所有搜索曝光。搜索引擎系统会综合评估用户的搜索意图、内容质量、技术可访问性和策略合规性。因此，管理设置只是搜索引擎优化 (SEO) 的一部分，其基础仍然是值得信赖的内容和易于搜索引擎理解的网站结构。

与现有搜索报告的区别

如表所示，生成式人工智能性能报告更像是一种补充工具，能够帮助用户更全面地了解搜索环境的变化，而非取代传统搜索引擎优化（SEO）。因此，无需舍弃现有的谷歌搜索控制台数据，将整体搜索性能与人工智能搜索性能进行比较是合理的。

人工智能搜索时代的关键指标：如何解读搜索展示次数

随着人工智能搜索的日益普及，许多运营者首先会思考的问题是：“我的网站搜索可见度是提高了还是降低了？”然而，在生成式人工智能搜索环境下，“可见度”的含义变得更加复杂。这是因为它不仅仅关乎链接的排名，还需要考虑你的内容在用户问题的答案中所扮演的角色。

曝光次数是衡量产品可发现性的一个指标。

在 Search Console 中，“展示次数”指的是网站或网页在搜索结果中出现的次数。如果生成式 AI 效果报告中也提供了与展示次数相关的数据，则表明您的内容有机会在 AI 搜索环境中被发现。但是，您不应假定展示次数会自动转化为访问量。

在人工智能搜索中，用户有可能在搜索结果页面获取大量信息后不再点击。相反，他们也可能浏览人工智能摘要后点击来源页面查看更多详情。因此，虽然展示次数应被视为内容能否被纳入人工智能搜索生态系统的主要指标，但同时也应关注点击率和流量的实际质量。

点击量和点击率表明意图匹配。

点击次数是指用户从搜索结果跳转到网站的次数。点击率 (CTR) 是点击次数与展示次数的比值。在人工智能搜索环境下，点击率下降并不一定意味着内容质量下降。用户可能已经从人工智能的搜索结果中获取了足够的信息，或者搜索结果的组织方式发生了变化。

相反，较高的点击率表明用户可能认为他们需要从人工智能摘要或搜索结果中获取更深入的信息。例如，对于法律、医疗保健、金融、B2B技术、产品比较和实用指南等需要详细证据和最新信息的主题，用户可能更倾向于查看来源页面。对于这些主题，在页面中清晰地呈现证据、示例、更新日期和作者信息尤为重要。

搜索词数据是基于问题的内容策略的起点。

随着生成式人工智能的日益普及，搜索查询也变得越来越口语化。过去常见的关键词是“Google Search Console”，而现在更常见的是一些具体问题，例如“如何在 Google Search Console 中查看 AI 搜索曝光度”或“生成式人工智能性能报告对 SEO 的影响”。这类搜索查询对于内容规划非常有帮助。

在分析搜索词数据时，建议将以下各项结合起来进行考察，而不是仅仅选择搜索量高的词语。

• 用户试图解决的问题是什么？
• 无论问题是寻求信息、进行比较，还是寻求执行方法
• 当前页面是否能直接充分地回答这个问题
• 段落结构和副标题是否足够清晰，以便人工智能进行概括
• 这是一个需要证据和最新信息的话题吗？

这样一来，将搜索词解释为“用户问题”而不是“关键词”，就可以创建更适合人工智能搜索时代的内容。

页面级性能决定内容重组的优先级。

如果能在生成式 AI 性能报告中查看逐页表现，就能帮助识别哪些内容在 AI 搜索中更常出现。如果某个页面展示次数很多但点击次数很少，则应检查页面标题、摘要和正文的风格是否与用户期望从搜索结果中获得的信息不符。相反，如果点击次数很多但停留时间短或转化率低，则需要改进页面信息的完整性和用户体验。

运营方可根据以下标准确定重组优先级。

1. 首先，检查曝光率高但点击率低的页面。
2. 检查搜索词和文本内容是否完全匹配。
3. 如果统计数据、政策或产品信息已过时，请用最新内容更新。
4. 关键答案在文章开头已经明确给出。
5. 添加易于人工智能理解的结构，例如常见问题解答、比较表和分步指南。

从地理角度来看，内容应该如何改变？

在人工智能搜索时代，GEO 的概念经常与 SEO 并列提及。GEO 代表生成式引擎优化，它是一种优化内容的方法，使生成式搜索引擎能够更好地理解内容，并将其作为构建搜索结果的参考。简而言之，传统 SEO 的目标是让网站更容易被搜索引擎发现，而 GEO 的目标是提供生成式 AI 在创建可信搜索结果时可以作为参考的内容。

地理位置优化（GEO）是搜索引擎优化（SEO）的延伸，而不是替代品。

无需将地理信息系统（GEO）视为一项全新的技术。它的基本原理与传统搜索引擎优化（SEO）高度重合。它同样涉及理解搜索意图、提供准确信息、优化页面结构，并帮助用户快速找到所需答案。然而，由于人工智能搜索是通过比较和总结多个文档来进行的，因此内容的上下文和证据变得更加重要。

例如，如果页面回答“什么是生成式 AI 性能报告？”这个问题，仅仅给出一个简单的定义是不够的。您必须解释它的重要性、它与现有 Search Console 报告的区别、运营人员应该关注哪些指标，以及它与实际所需的改进工作之间的联系。这种结构更适合地理位置信息。

易于人工智能理解的内容特征

生成式人工智能能够根据标题、段落结构、列表、表格以及文档内的语义关系来理解内容。因此，人类易于阅读的内容通常也易于人工智能理解。然而，模糊的表达、缺乏依据的说法或过度宣传性的语言会损害其可信度。

• 用一段话传达一个关键信息。
• 重要概念的解释顺序为：定义、背景、应用方法。
• 将需要比较的信息整理成表格。
• 执行步骤以编号列表的形式给出。
• 技术术语用通俗易懂的方式解释。
• 日期、政策和功能名称等信息可能会发生变化，我们会定期更新这些信息。
• 强化作者、审稿人、来源和基于经验的描述等信任信号。

内容检查清单，旨在提升搜索曝光率

在使用 Google Search Console 中的生成式 AI 性能报告时，不要仅仅停留在查看数据层面；还要将其与内容改进联系起来。以下清单提供了一些基本检查项目，这些项目对 AI 搜索和普通搜索都很有帮助。

避免对地理的误解

随着地理信息系统（GEO）越来越受到关注，虚假信息也随之增多。例如，声称重复特定短语就能保证在人工智能搜索中获得曝光的说法很难让人信服。生成式人工智能搜索正在不断发展，它会综合评估上下文、质量、可靠性和用户满意度，而不仅仅是重复关键词。

建议避免采用以下方法。

• 内容中不自然地重复关键词
• 一篇列举确凿论断却不提供来源的文章。
• 未经审核就直接发布人工智能生成的概括结果的方法。
• 句子结构只关注搜索引擎，而忽略了用户所需的答案。
• 不更新过时信息的操作方法

归根结底，GEO 的核心不是“欺骗人工智能的技术”，而是“一种提供人工智能和用户都能信任的信息的方法”。

如何将搜索控制台数据应用于工作

随着 Google Search Console 的生成式 AI 性能报告在全球范围内的扩展，网站运营者可以做出更复杂的数据驱动型决策。然而，仅仅打开报告并不能提升网站性能。我们需要一个迭代的过程：解读数据、提出假设、改进内容和技术要素，然后再进行评估。

第一步：建立人工智能搜索相关性能的基准。

首次查看新报告时，重要的是记录当前状态，而不是立即判断其好坏。这称为基线。例如，如果您整理特定时间段内的展示次数、点击次数、关键关键词和表现优异的页面，就可以比较未来变化的趋势。

• 按最近 28 天或 3 个月的增量检查数据。
• 它区分高性能页面和低性能页面。
• 我们将品牌搜索词和非品牌搜索词分开。
• 我们通过将搜索意图分为信息型、比较型和购买型来分析搜索意图。
• 比较通用搜索性能和人工智能搜索性能之间的差异。

如果没有基准线，就很难判断更新后性能是否有所提升。定期记录对于人工智能搜索尤为重要，因为特征范围和搜索结果构成会不断变化。

步骤 2：找出高绩效内容的共同点。

在人工智能搜索中获得曝光或点击的页面可能具有一些共同特征。它们可能主题明确、能够快速解答问题，或者以表格和列表的形式清晰地组织信息。此外，它们也可能是在特定行业内具有较高信誉度的页面。

分析高表现内容时，请问自己以下问题。

• 页面标题是否与用户的问题相符？
• 请您查看一下第一页上的正确答案？
• 文中是否有实际例子或具体解释？
• 比较、优缺点、程序和预防措施是否足够？
• 它们是否通过内部链接自然地与其他页面连接？

该分析结果可作为规划新内容或重写现有内容的有用标准。

步骤 3：改进浏览量高但点击量低的页面。

曝光率高但点击率低的页面具有潜力。这可能是因为搜索引擎已经识别出该页面具有一定的相关性。在这种情况下，建议首先检查页面标题、元描述、内容开头和副标题结构。

例如，如果您的内容出现在关键词“如何查看AI搜索可见性”的搜索结果中，但点击率很低，可能是标题过于笼统，或者正文内容没有直接回答用户的问题。在这种情况下，您应该在标题中自然地包含核心关键词，并在第一段中清晰地呈现用户期望的答案。

1. 检查搜索词与页面标题是否匹配。
2. 检查答案是否在文本的前 300 个字符内。
3. 我会缩短这段过长的引言。
4. 将信息重新整理成表格、列表和常见问题解答。
5. 添加相关内部链接，以帮助进一步探索。

第四步：我们一起审查技术SEO。

即使您专注于生成式人工智能 (Generation AI) 的性能报告，也不应忽视技术 SEO。搜索引擎必须能够正确抓取和索引您的页面，才能提高在 AI 搜索环境中被发现的几率。无论您的内容多么优质，如果存在 robots.txt、noindex、规范错误、服务器错误或加载速度慢等问题，您都可能错失搜索曝光的机会。

• 检查重要页面是否已被索引。
• 检查移动设备是否易于使用。
• 提升页面加载速度和核心网页指标。
• 清理重复页面和错误的规范设置。
• 适用于需要结构化数据的页面。
• 请检查网站地图是否为最新版本。

技术SEO看似与地理位置SEO截然不同，但实际上它们息息相关。要使内容成为人工智能的参考信息，搜索引擎首先必须能够可靠地访问这些内容。

第五步：定期更新并比较性能。

人工智能搜索环境瞬息万变。谷歌的功能、报告项目、展示方式以及用户行为都可能发生变化。因此，与其优化一次就万事大吉，不如养成定期监控性能并进行更新的运营习惯。

推荐的操作周期如下。

• 每周：检查是否存在突然的暴露变化和索引错误
• 每月：分析搜索词、点击率和关键页面的性能趋势
• 每季度：核心内容更新和内部链接结构检查
• 半年一次：整体内容策略、地域实施情况、竞品内容分析

重要的是不要对单一数据反应过度。搜索表现受多种因素影响，例如季节性因素、新闻事件、算法变更以及竞争对手内容的发布。基于足够长时间段的数据做出判断更为稳妥。

网站运营者现在需要为以下变化做好准备

生成式人工智能性能报告的扩展应用并非仅仅是新增一个菜单项，它标志着搜索结果视角的转变。网站运营者现在必须考虑用户提出的问题、人工智能在何种情境下构建信息，以及他们的内容在整个过程中提供的价值。

内容需要更深入、更清晰。

在人工智能搜索环境中，简短肤浅的写作会削弱竞争力。由于生成式人工智能可以通过比较来自多个来源的信息来构建答案，因此真正有用的具体信息比任何人都能轻易得出的泛泛之谈更为重要。例如，解释应该查看哪些报告、使用哪些标准来解读这些报告以及应该采取哪些行动的内容，比简单地说“查看搜索控制台”更有用。

优质内容应符合以下条件。

• 我们直接回答用户的问题。
• 我们用浅显易懂的方式解释这些概念，即使是初学者也能理解。
• 它具有连专家都信赖的深度。
• 我们将逐步介绍实际应用方法。
• 如有必要，还会说明其局限性和注意事项。

必须加强EEAT信号。

EEAT是谷歌搜索中经常提到的四个关键词，分别代表经验（Experience）、专业知识（Expertise）、权威性和可信度（Authoritativeness）。在韩语中，它可以理解为经验、专业知识、权威性和可靠性。即使在人工智能搜索中，用户寻求可信信息的本质依然不变。

在医疗、金融、法律、政策、安全和B2B解决方案等信息误导性信息可能造成重大影响的领域，信任信号尤为重要。清晰地展示作者的经验、审核流程、更新历史、参考文献和实际案例，能够向用户和搜索引擎发出积极的信号。

我们需要区分品牌搜索和非品牌搜索。

在人工智能搜索时代，品牌可信度变得更加重要。用户在搜索特定品牌名称和搜索一般信息时的搜索意图截然不同。分析 Google Search Console 数据时，区分品牌搜索和非品牌搜索有助于制定更精准的策略。

如果品牌搜索量持续增长，这可能表明市场认知度正在提高。另一方面，如果非品牌搜索的曝光率增加，则可以解读为触达新用户的机会扩大。

我们需要一套针对人工智能搜索的内部链接策略。

如果优质内容分散在各个页面，用户难以深入探索。内部链接可以将相关信息连接起来，从而改善用户体验，并帮助搜索引擎理解网站的主题结构。在人工智能搜索环境下，按主题对内容进行分组也至关重要。

例如，如果您有一个名为“Google Search Console”的核心主题，您可以创建一个如下所示的集群。

• 搜索控制台的基本用法
• 排查索引问题
• 如何解读搜索性能报告
• 如何使用生成式人工智能性能报告
• 人工智能搜索曝光和地理策略
• 技术SEO检查清单

通过这种方式链接相关页面，用户可以逐步获取必要的信息，搜索引擎也更容易理解该网站在特定主题上拥有足够的专业知识。

常见问题解答：关于生成式人工智能性能报告和人工智能搜索曝光度的问题

Q1. 我可以在所有网站上直接通过 Google Search Console 查看生成式 AI 性能报告吗？

即使该功能已面向全球用户推出，实际可见性和覆盖范围仍可能因您的帐户、网站资源、数据可用性以及 Google 的分阶段推出状态而异。如果菜单不可见，建议您查看 Search Console 的公告和帮助文章，并在一段时间后再次查看。

Q2. 引入生成式 AI 性能报告后，现有的 SEO 报告的重要性是否会降低？

事实并非如此。传统​​的搜索性能报告仍然是核心分析工具。将生成式人工智能性能报告视为理解人工智能搜索环境的补充视角更为恰当。通过比较通用搜索数据和人工智能搜索相关数据，可以进行更准确的评估。

Q3. 地理位置是出现在人工智能搜索结果中的唯一途径吗？

地理位置固然重要，但仅靠地理位置并不足以决定一切。技术SEO、内容质量、网站信誉度、用户体验、内容时效性和内部链接结构都会产生影响。地理位置并非取代传统SEO的概念，而是一种扩展方法，旨在适应生成式搜索环境。

第四季度：如果生成式人工智能搜索增加，网站点击量会减少吗？

在某些信息类搜索中，随着用户对人工智能提供的答案感到满意，点击量可能会下降。然而，对于需要更深入解释、比较、购买决策、专家资源或真实案例的搜索，可靠的来源页面的价值实际上可能会增加。因此，您必须同时考虑流量质量和转化潜力，而不仅仅是访问量。

Q5. 你现在最需要做的第一件事是什么？

首先，建议您在 Google Search Console 中查看生成式 AI 效果报告及相关设置，并记录当前效果的基准值。之后，您可以优先优化展示次数多但点击量低、核心内容过时以及与搜索意图不符的页面。

结论：在人工智能搜索时代，搜索曝光度取决于数据和信任。

Google Search Console 生成式 AI 性能报告和搜索生成式 AI 控制功能的全球推出，标志着 AI 搜索已成为网站运营策略的核心重点。运营者现在不仅要关注传统的搜索排名，还要关注内容的发现方式、内容与哪些问题相关联，以及在基于生成式 AI 的搜索环境中，内容会引导用户采取哪些行为。

最重要的应对措施并不复杂。它包括定期检查 Search Console 数据、准确回答用户问题，以及创建结构清晰、证据可靠的内容。此外，更现实的做法是，不要将 GEO 视为某种特殊技巧，而应将其视为一个更好地组织和解释优质内容以适应 AI 搜索环境的过程。

AI概要：Google Search Console中生成式AI性能报告的扩展，使网站运营者能够更系统地了解AI搜索的曝光度和性能。将一般SEO数据和AI搜索相关数据结合起来分析，并从地理位置的角度提升内容的可靠性、结构和时效性至关重要。

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