搜索SEO被AI重塑，专业内容社区价值凸显

大模型颠覆传统搜索的风，已经吹到了商业化策略的层面。

量子位智库最新报告发现：

AI 智能助手替代搜索的过程中，传统 SEO 也正在被重构。

SEO（Search Engine Optimization），即搜索引擎优化，是指通过优化网站和内容，来提高其在搜索引擎中自然排名，从而吸引更多流量的方法和策略。

可以说，在互联网时代，SEO 是搜索商业化环节中最基础、最重要的组成部分之一，也是提升互联网内容质量和体验的重要一环。

而当「有问题问搜索引擎」的模式，在大模型风暴中逐渐转变为「有问题问 AI 助手」，用户所需要的答案更多被大模型的「判断」所掌握，SEO 也到了需要面向 AIGC 优化的时刻。

量子位智库《AI 智能助手的 SEO 策略变革研究报告》通过实验分析，提出了以下观点：

80% 消费者至少在 40% 搜索中依赖 AI 摘要，用户对信息获取的期待从 " 自主筛选 " 转向 " 获得回答 "，在此过程中，传统网站的点击量最多下降了 25%。

搜索不再是信息门户的 " 天下 "，有接近一半的 AI 回答引源自内容社区，尤其在专业话题中，内容社区的被引权重更高，超过 60%。

知乎在中文内容社区中被引频率最高，达到 29.9%。

AI 时代，在越专业的内容社区价值会越大。

面向 AI 助手的 SEO 策略应向 SPO ——面向专业社区优化转变。

更多报告详情，下文我们逐一解读。

专业领域更需要专业内容

报告主要采用模拟用户使用场景的方式，来抽样测评 AI 助手的信息引源，以分析 AI 搜索模式下不同内容权重的变化和倾向。

量子位智库共设计 30 个问题，以社会热点和专业知识为 2 大方向组成问题集用于实验。测试的智能助手包括：DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、文心一言、通义千问和秘塔 AI 搜索。

其中社会热点话题如：《黑神话 · 悟空》为什么火？

专业知识话题如：热水和冷水同时放进冰箱，哪一个先结冰？

为保证结果的可靠性和统计意义，实验采用如下测试机制：

多次取样提问：每个问题对每个 AI 助手进行 3 次独立重复提问，获取 3 个回答记录；

初始化：每次提问前确保清空上下文或开启新会话，避免上下文影响数据采集。同一问题的 3 次提问在不同会话下进行。

实验共获取有效数据 630 条。

内容社区被引率逼近信息门户

实验结果首先显示，搜索已不再是信息门户的「天下」，实验中，有接近一半的 AI 回答引源自内容社区。

通过兴趣标签和智能推荐等精准分发手段，内容社区的信息密度已经超越传统百科或新闻平台，所累积的海量多维度信息覆盖了从生活经验到专业知识的广泛领域，这种多样性在非结构化问题中带来了显著优势。

专业话题中，内容社区的被引权重更高

值得关注的是，在「专业知识」问题集中，内容社区的被引概率接近「社会热点」问题集的 2 倍。

在「社会热点」问题集中，AI 助手的 267 次有效问答中有 95 次回答引源内容社区，占到总数的 35.6%。

而在「专业知识」问题集中，AI 助手引用内容社区的比例达到了62.4%。

量子位智库分析认为，这首先与信息类型和需求差异有关。

专业知识问题需要深度、结构化的信息，内容社区的优势恰恰在于积累了大量专业讨论。相较之下，社会热点议题的信息来源依然更依赖于时效性强的新闻或门户网站。

即便如此，在社会热点问题中，依然有超过 30% 的回答引源自社区平台，反映了内容社区对热点事件的实时讨论能力。

知乎在内容社区中被引频率最高

实验数据还显示，在全部问题中，AI 智能助手引用知乎的频率达到了 29.9%，在内容社区中拔得头筹，远超第二名 B 站的 7.6%。

另外，在医学健康相关问题中，医疗健康内容社区的被引率会明显上升。

量子位智库分析，内容社区存在大量用户生成内容，AI 智能助手在搜索时仍需辨别引用内容质量，因此内容知识社区的专业度显然对被引权重有所影响。

在需要引用内容社区信源的时候，AI 智能助手也会有意对不同社区的权威性和专业度做不同权重的分配。

智库进一步分析发现，具体到社会热点话题下，AI 智能助手引用知乎的频率是 24.7%，而在专业知识问题集中，频率提升到了35.3%，增加 10.6%。

专业知识问题回答中，知乎被引频次≥ 3 的频率，同样接近社会热点问题回答的 2 倍。

由此可见，AI 时代的搜索不仅需要内容社区，而且知识内容社区会在更专业的话题中表现更好。

AI 助手替代传统搜索，专业内容社区价值凸显

在技术范式快速迭代的市场环境下，为抓住生成式 AI 这一颠覆性技术带来的战略机遇，持续构建竞争优势，量子位智库认为，面向 AI 智能助手的 SEO 策略应向 SPO（面向专业社区优化）转变。

背后原因可以分为两个层面来分析。

在用户层面，AI 时代全新的用户需求，已经使得用户体验成为核心的搜索排名因素。

而提升用户体验，在大模型技术层面上，正体现为推理路线下模型更为深度的思考。

可以看到的趋势是，" 深度思考 "、" 长思考 " 等模式需要向用户呈现结构化的回答。

首先要准确分析用户意图，这就极大冲击了过去 SEO 的关键词策略。

其次，要为思考后的每一项意图提供可靠的信息支撑，并引用正确，这强调了信息的多样性。

最后，要将信息整合为结构化的回答，每个要点要详细展开，保持内容连贯，并提供具体的策略和方法，这对信息的质量提出了更高的要求。

基于此，对于面向搜索优化的网站而言，都需要对内容做重新思考—— AI 智能助手的新生态竞争，需要内容价值的持续创造，想要更加精准地增强影响力，专业知识社区的价值比以往更加重要。

低质信息门户的比重将会越来越低，而更专业内容社区的比重将会更高。这也意味着垂直领域专业内容社区凭借内容质量可以更轻易地获得更多流量，通过关键词堆砌等取巧方法博取流量的时代已经结束。

另一方面，值得关注的是，像知乎这样的专业内容社区，能在专业知识话题的问答引源中占比达到 35.3%，其背后的专家经验、真人交流，价值比以往更加凸显。

对于模型厂商而言，如何在这类专业社区中，挖掘出高质量内容的更大潜力，也是模型能力进化技术路线上需要思考的关键问题。

一键三连「点赞」「转发」「小心心」

欢迎在评论区留下你的想法！

—  完  —

点亮星标

科技前沿进展每日见