大多数营销人员现在都已认同这一重大转变：可见度已经超越 Google，AI 工具正在影响人们发现品牌的方式，SEO 也在快速变化。

但不太清楚的是，这种战略思考在多大程度上改变了日常工作。

我们调查了 481 位营销人员、企业主和 SEO 专业人士，以了解 AI 搜索如何影响工作流、团队结构、内容运营、衡量方式和绩效表现。

结论很明确：营销人员已经更新了战略，但大多数团队仍在重建背后的运营模式——而那些已经完成重建的团队，正在收获回报。

完整研究 → https://social.semrush.com/45x7QIv。

仅有 22% 的营销人员已完全整合 AI 搜索与 SEO。他们正在拉开差距。[研究]

来源：https://www.semrush.com/blog/the-operational-gap-ai-seo-study/?utm_source=twitter&utm_medium=post&utm_campaign=socialorganic_ent&utm_term=social_organic&utm_content=jul31 大多数营销人员现在都已认同这一重大转变：可见度已经超越 Google，AI 工具正在影响人们发现品牌的方式，SEO 也在快速变化。

不太清楚的是，这种战略思考在多大程度上改变了日常工作。

我们调查了 481 位营销人员、企业主和 SEO 专业人士，以了解 AI 搜索如何影响工作流、团队结构、内容运营、衡量方式和绩效表现。

结论很明确：营销人员已经更新了战略，但大多数团队仍在重建背后的运营模式——而那些已经完成重建的团队，正在收获回报。

研究方法

我们调查了 570+ 位与自然增长相关的营销人员、SEO 专业人士和企业主，然后通过注意力检查筛选回复，最终获得 481 份有效样本。

样本包括：

• 职位包括营销经理（29%）、内容营销人员（22%）、SEO 专家（10%）和企业创始人（7%）
• 公司规模从 1-10 名员工（11%）到 201-1,000 名员工（20%）
• 团队覆盖 SaaS、零售、代理机构、专业服务、媒体及其他行业

关键发现

• 对 SEO 和 AI 搜索的看法已经改变。85% 的营销人员表示 AI 改变了他们的搜索策略——32% 表示“显著演进”，53% 表示“做了一些调整”。只有 12% 表示“没有实质变化”。另外，77% 的人将 AI 搜索描述为“SEO 的延伸”；仅有 15% 仍将其视为“独立渠道”。

• 执行层还没跟上。只有 22% 的营销人员表示，他们的 SEO 和 AI 搜索工作已“在战略、执行和汇报层面完全整合”。其余 78% 仍在赶路。在那些称 AI 搜索为“SEO 延伸”的营销人员中，只有 28% 表示“在 SEO 和 AI 搜索之间使用同一套工作流”。

• 衡量是差距最大的地方。最常被提及的难以衡量的指标是：AI 对销售管道或收入的影响（49%）以及 AI 生成回答中的可见度（45%）。与此同时，40% 的受访者将人工使用 ChatGPT 检查作为主要追踪方法。

• 执行差距的代价已经体现在 AI 回答中。37% 的营销人员表示，在 AI 生成回答中“竞争对手被提到的频率高于我们”；30% 表示自己的品牌被“描述不准确”；29% 表示“定位或价值模糊、过于笼统”。

• 投资正在向 AI 可见度和跨平台发现转移。内容创作仍然是第一大投资领域（49%），但 46% 的营销人员现在优先关注跨渠道品牌可见度，38% 计划投资 AI 搜索优化（AEO/GEO），25% 计划投资 AI 可见度工具，另有 36% 投资传统 SEO。

• 弥合运营差距能带来回报。在 SEO 与 AI 搜索执行完全整合的团队中，81% 报告获得了更多来自 AI 平台的流量或线索；而在完全分开运行的团队中，这一比例仅为 36%。

1. 对搜索的看法已经改变，但几乎没有人再把 AI 当作独立渠道

AI 正在影响大多数营销团队的搜索策略。85% 的营销人员表示 AI 改变了他们的搜索方法，其中 32% 表示战略已显著演进，53% 做了一些调整。

与此同时，12% 的人表示到目前为止没有实质变化。

img-semblog这种转变也体现在营销人员如何看待 AI 搜索与 SEO 的关系上。77% 将 AI 搜索纳入 SEO 范畴，55% 视其为 SEO 的延伸，22% 认为两者部分重叠。只有 15% 仍将其完全视为独立渠道。

img-semblog许多团队仍然缺乏一致的 AI 可见度方法。

28% 有明确战略但执行不一致，27% 在试验中，只有 27% 报告拥有清晰、统一的工作流。

28% 有明确战略但执行不一致，27% 在试验中，另外只有 27% 声称拥有清晰、统一的工作流。

img-semblog“AI 是独立渠道”的说法现在已成为少数派观点。大多数营销人员正在围绕一个现实做规划：搜索同时发生在 Google 和 AI 表面上。

但要在团队、工具和工作流之间持续践行这些洞察，正是大多数团队仍在追赶的地方。

2. 执行尚未跟上，但大多数团队在某个环节存在裂缝

只有 22% 的营销人员表示，他们的 SEO 和 AI 搜索工作已在战略、执行和汇报层面完全整合。其余 78% 描述了某种形式的差距。

最常见的模式——30% 的受访者——是将 SEO 和 AI 搜索放在一起规划，但在实际执行中作为两条独立轨道运行。另有 23% 在有一定协调的情况下并行执行，14% 基本上是分开的，偶尔有重叠。

img-semblog在思维转变最大的营销人员中，差距最为明显。

在 263 位将 AI 搜索描述为 SEO 延伸的受访者中，只有 28% 真正使用同一套工作流。40% 一起规划但分开执行，24% 为两者使用不同的工具和工作流。

img-semblog内容规划比其他工作流表现出更多的一致性，但完全整合仍然很少见。

只有 22% 的营销人员为 Google 和 AI 搜索使用统一的内容流程。38% 基本统一但存在一些差异，20% 完全分开运行。

img-semblog整合深度与绩效表现密切相关。

在选择了“来自 AI 搜索引擎的流量/线索增加”或“提到 AI 工具的线索增加”的受访者中，81% 已完全整合 SEO 和 AI 搜索执行；而在完全分开运行工作流的团队中，这一比例仅为 36%。

img-semblog战略对齐已经在发生。

执行才是大多数团队仍在挣扎的地方：共享工作流、统一简报，以及连接 Google 和 AI 搜索而非分开对待的内容流程。

3. 团队自认为目标一致，但他们的工作流揭示了另一番景象

90% 的营销人员表示，他们的团队至少在品牌和搜索战略上保持了一定程度的一致。41% 表示完全一致。

但这种一致往往不会贯穿到执行层面。

img-semblog在 197 位表示团队完全一致的营销人员中，只有 41% 同时报告 SEO 和 AI 搜索执行完全整合。

其余 59% 表示，他们的团队仍然使用独立的执行工作流、有限的协调，或只有战略层面的一致。

img-semblog所有权归属也呈现出类似情况。

AI 搜索的责任分散在七个职能中，没有任何一个单一负责人的占比超过 18%。专职的 AEO/GEO 专家或团队占 18%，SEO 占 16%，内容占 15%，共享所有权占 14%。

每 10 个团队中就有 1 个完全没有明确负责人。

img-semblog通常使用 2-3 种工具来了解搜索可见度，18% 使用 4-5 种，4% 管理 5 种以上。

当所有权分散在多个团队中时，公司往往最终会使用割裂的工具和工作流。这使得在 Google 和 AI 平台上获得一致的品牌可见度视图变得更加困难。

img-semblog团队在方向上感觉一致。但自然可见度工作现在跨越多个团队，而在某些组织中，没有人对最终结果负责。

没有明确所有权和统一的 Google 与 AI 可见度视图的团队，很难持续执行。

4. 执行差距带来真实代价，它正在 AI 回答中显现

这种执行差距每天都在影响 AI 工具如何向潜在客户描述品牌。

57% 的营销人员表示，当自己的品牌从 AI 结果中消失时，他们会采取行动，就像处理 Google 排名下降一样。

img-semblog当营销人员查看自己的品牌在 AI 回答中的呈现时，大多数人都会发现一些想要改进的地方。

37% 表示在 AI 生成回答中，竞争对手被提到的频率高于自己的品牌。30% 表示品牌被描述不准确，29% 表示定位显得模糊或笼统。

img-semblog这些问题，是碎片化运营模式可预见的产物。

AI 对你的品牌的描述是由许多来源拼凑而成的：你自己的内容、第三方评论、PR 报道和竞争对手页面。当这些输入分散在不同团队手中时，没有人对它们共同产出的结果负责。

解决方案始于审计你在 AI 回答中的呈现方式、指定明确负责人，并让负责塑造该描述的输入来源的团队保持一致。

专业提示：

Semrush 的 Brand Performance 报告（https://www.semrush.com/ai-seo/brand-performance/）位于 AI 可见度工具包中，它揭示了 AI 推荐你品牌时的主要驱动因素和缺口。你可以看到整体情感倾向，以及 AI 将与竞争对手相比时与你关联的具体认知。

img-semblog通过创建新内容并在第三方网站上塑造叙事，强化正面信息、解决负面问题——你会很快看到效果。

了解我们的一位客户如何使用这种方法使自然可见度和 AI 流量翻倍（https://www.semrush.com/blog/turning-ai-sentiment-insights-into-visibility/）。

5. 衡量是差距最大的环节

衡量是运营模式中变化最小的部分。

49% 的营销人员表示，衡量 AI 对销售管道或收入的影响是最大的挑战之一。45% 难以衡量 AI 生成回答中的可见度，只有 9% 表示他们能够衡量所有重要的指标。

img-semblog只有 32% 的营销人员表示，AI 搜索可见度可以清晰衡量，并能与业务结果关联起来。39% 表示部分可衡量，17% 表示很难衡量，8% 表示完全无法衡量。

img-semblog大多数团队正在使用的方法，反映了与运营模式其他部分相同的碎片化问题：

• 40% 依赖人工在 AI 工具中输入提示词，检查自己的品牌是否出现。这可以作为抽查，但无法规模化，也无法随时间产生可比较的数据。
• 38% 使用传统 SEO 平台，36% 使用专门的 AEO/GEO 工具，13% 根本没有一致的方法。

img-semblog营销人员报告了三个主要痛点：AI 可见度追踪有限（34%）、跨工具数据碎片化（33%）、难以将数据与业务结果关联（32%）。

29% 还表示，他们没有 Google 搜索与 AI 生成发现的统一视图。

img-semblog没有衡量基础设施，运营模型的其余部分就没有可反应的对象。你看不到的东西就无法采取行动，而目前大多数团队只看到了部分图景。

最实际的第一步是使用像 Semrush One（https://www.semrush.com/one/）这样的解决方案，在同一个地方追踪 Google 搜索表现和 AI 可见度，而不是用互不相连的工具和人工检查来拼凑。

6. 投资和策略正在转变，但重大差距依然存在

营销人员开始将预算和策略转向 AI 可见度和跨平台发现。

内容创作以 49% 领先计划投资，其次是跨渠道品牌可见度（46%）和 AI 搜索优化（38%），均高于传统 SEO 的 36%。

img-semblog另外两个数字值得注意：

• 跨渠道品牌可见度现在已超过传统 SEO，成为计划投资的方向，这表明营销人员越来越将搜索可见度视为一个跨平台问题。
• 25% 计划在 AI 可见度工具上进行专项投入，而这一预算项目在几年前几乎不存在。

但投资模式更多是跟随叙事，而不是跟随已诊断出的缺口。只有 14% 计划投资于分析和衡量，而衡量恰恰是团队最挣扎的地方。

策略图景也类似。

营销人员为提升 AI 可见度所做的大部分工作都集中在内容上：54% 在创建结构化、组织良好的内容，43% 在改进产品和服务页面，37% 在发布更具权威性的内容。这些是正确的基石。

img-semblog但一些重要的 AI 可见度策略采用率仍然较低。只有 8% 的营销人员表示使用数字 PR，9% 管理在线评论，11% 通过社区和社交平台积极建设外部提及。

7. 运营模型是剩下的核心工作

已经看到 AI 驱动增长的营销人员有一个共同点：他们的运营模型与战略相匹配。他们拥有工作、衡量工作，并持续执行。

运营模型整合度越高，团队越有可能从 AI 搜索中获得实际结果。

在报告“来自 AI 搜索引擎的流量/线索增加”或“提到 AI 工具的线索增加”的受访者中，27% 已完全整合 SEO 和 AI 执行；而在未看到这些结果的团队中，这一比例仅为 12%。

在从 AI 搜索中看到结果的团队中，只有 3% 报告 AI 可见度没有明确负责人；而在未看到结果的团队中，这一比例为 22%。

img-semblog衡量能力是最显著的差异化因素之一。

在从 AI 搜索中看到结果的团队中，41% 表示 AI 可见度清晰可衡量、可行动；而在未看到结果的团队中，这一比例仅为 15%。45% 使用专门的 AEO/GEO 工具，而其余团队中只有 19%。

与此同时，在尚未看到结果的团队中，27% 表示没有一致的方法来衡量 AI 可见度。在已经看到结果的团队中，这一数字降至 6%。

img-semblog我们注意到了一个反直觉的发现：已经看到结果的团队报告了更多摩擦，而不是更少。

38% 表示他们的数据跨工具碎片化，而其余团队中这一比例为 25%。管理更多表面和工作流的团队，更容易暴露在割裂系统的局限之下。

但总体模式是一致的——拥有整合工作流、明确负责人和可衡量 AI 可见度的团队，更有可能报告来自 AI 搜索的结果。

核心结论：如何弥合运营差距

85% 的营销人员表示 AI 改变了他们的搜索策略。但只有 22% 完全整合了执行，只有 9% 能衡量真正重要的指标。差距在于执行、所有权和衡量。

对于仍在搭建流程的团队：

• 在执行层面合并 SEO 和 AI 搜索的所有权。这些不再是独立的工作流。需要一个职能同时拥有两者，并对产出、流程和定义好的 KPI 有明确问责。
• 打破团队孤岛。内容、SEO、PR 和品牌团队都会塑造 AI 可见度，而看到结果的团队会让这些职能围绕共同目标协同。
• 建立 Google 和 AI 表现的统一视图。一个同时跟踪传统搜索和 AI 可见度的统一平台，能把观察转化为行动。割裂的工具和人工提示词检查几乎不可能实现持续执行。
• 确保每个渠道的品牌一致性。AI 如何描述你的品牌，是由你的网站、评论、第三方提及和 PR 报道拼凑而成的。这些来源的信息不一致，就会产生不一致的 AI 描述。

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