搜索引擎優(yōu)化（Search Engine Optimization，簡稱SEO）從Altavista風靡互聯(lián)網(wǎng)的90年代中期開始，一直是數(shù)字營銷界的核心戰(zhàn)術。那還是谷歌尚未誕生的年代，彼時每位站長都希望自己的網(wǎng)站在相關關鍵詞搜索中排名第一。通過SEO，營銷人員可以從搜索引擎獲取源源不斷的免費流量。

可如今，隨著ChatGPT和Google Gemini的崛起，搜索的黃金時代結(jié)束了，SEO也隨之落幕。現(xiàn)在，請歡迎全新的主角：RAO。

傳統(tǒng)SEO已死：AI終結(jié)了“網(wǎng)絡紅人”玩法

用戶早已不再瘋狂敲打搜索引擎查詢關鍵詞。他們直接在ChatGPT或Gemini中提出問題。這些大語言模型（LLMs）使用一種叫做“檢索增強生成”（RAG，Retrieval Augmented Generation）的機制來獲取答案。

換句話說，它們通過“檢索增強”（RA）從互聯(lián)網(wǎng)上抓取相關內(nèi)容，并結(jié)合自己的推理能力進行生成。關鍵詞工具已徹底失效，因為用戶不再手動輸入關鍵詞?，F(xiàn)在關鍵的是——代理關鍵詞（Agentic Prompts）。

什么是檢索增強？

假設你向大模型提出這樣一個問題：“我在德國波恩周末晚上11點以后，哪里能吃到土耳其烤肉？”

模型會自動啟動檢索流程，從多個互聯(lián)網(wǎng)來源收集信息。這，就是檢索增強（Retrieval Augmentation）。

圖片

檢索增強生成（RAG）并非單一步驟，而是包含了信息檢索與生成的兩個階段。首先，大模型判斷用戶問題是否需要聯(lián)網(wǎng)查詢，如果需要，它會生成一個結(jié)構化的檢索計劃，指定要使用哪些來源和關鍵詞。

目前Gemini整合了幾乎所有Google旗下的數(shù)據(jù)源，在執(zhí)行結(jié)構化查詢時具有天然優(yōu)勢。一旦完成檢索，模型會過濾、解析、吸收信息，并將其與原始提示一起輸入生成模塊，最終返回答案。

圖片

RAG的初衷是彌補模型知識盲點，為其提供盡可能實時、準確的信息，以回應用戶復雜多變的需求。

如果你經(jīng)營一家餐廳，你當然希望當用戶搜索“深夜安全又好吃的土耳其烤肉店”時，模型能推薦你的店。這就需要你實施RAO：Retrieval Augmentation Optimization。

RAO不是升級版的SEO，而是完全不同的東西

有人說RAO只是給AI看的SEO。但這只是部分事實。

傳統(tǒng)SEO是圍繞搜索引擎頁面做排名優(yōu)化，通過關鍵詞提高可見度，引導用戶點擊。而RAO完全不同。大模型不會簡單使用前三個搜索結(jié)果，它們會主動結(jié)構化搜索流程，并跨平臺提取信息。

圖片

你甚至可以直接問ChatGPT或Gemini它們是如何檢索與你業(yè)務相關的信息的，它們會詳細告訴你使用哪些關鍵詞、查哪些平臺。

RAO的核心是：信息廣度、內(nèi)容完整性、一致性和新鮮度。模型并不關心你網(wǎng)站有沒有排名，而是更關注你是否在多個權威來源中有一致、最新的商業(yè)信息。

如果你信息不一致，LLM會直接把你排除在外

舉個例子：你是一家餐廳，但在Google Maps上標注的營業(yè)時間和在外賣平臺的不一致；或者你的菜單信息在Reddit上沒人提過。那模型就可能忽略你的店。

現(xiàn)在的提示詞往往是復合的，例如：“我附近11點后還營業(yè)、接受Amex支付、女性安全的烤肉店有哪些？” 模型會同時搜索多個關鍵詞、檢查結(jié)構化數(shù)據(jù)，最終篩出符合所有條件的商家。你的數(shù)據(jù)要是缺一項，系統(tǒng)會直接排除你。

如何做好RAO？5個關鍵策略

1. 多源引用是關鍵

你需要在至少10-15個來源網(wǎng)站上被提及，例如本地新聞、論壇、點評網(wǎng)站。是否有“反向鏈接”已經(jīng)不重要，是否被可信平臺引用才是關鍵。

2. Google地圖信息必須100%完整

包括：營業(yè)時間、支付方式、服務內(nèi)容、菜單等。Google Maps已成為LLM檢索質(zhì)量的“金標準”。

3. Reddit、X（原Twitter）、Instagram 是核心戰(zhàn)場

如果你的品牌沒人討論，不在這些平臺上出現(xiàn)，你將不被認為“存在”。LLMs的很多訓練數(shù)據(jù)就來自這些平臺，真實推薦和討論非常重要。

4. 用大模型自身反向推演用戶需求

模擬你的客戶場景，提問大模型看看它會如何找解決方案。然后確保你的品牌在這些路徑中“浮現(xiàn)”。

5. 地域+細節(jié) 是RAO的關鍵

模型會非常敏感地判斷商家的可信度。任何看起來“可疑”或信息模糊的內(nèi)容，都會觸發(fā)安全過濾，直接排除你。

目前RAO還沒有成熟的分析工具，所以你需要手動維護一份場景-提示詞清單，定期檢查你是否出現(xiàn)在這些查詢中。網(wǎng)站流量不再是關鍵指標，因為用戶不再訪問網(wǎng)頁了，他們只信任模型回答。

圖片

網(wǎng)站已成“過去式”：MCP才是未來

如今多數(shù)企業(yè)網(wǎng)站不僅毫無吸引力，連最基本的用戶體驗都做不好。網(wǎng)站和Web App還會存在一段時間，但它們的核心價值正在被消解。

“模型上下文協(xié)議”（Model Context Protocol，MCP）已然出現(xiàn)，它允許大模型直接代表用戶執(zhí)行操作：下單、預訂、支付。

想象一下：用戶通過語音告訴車載系統(tǒng)“我要點披薩”，Gemini便自動幫TA完成下單。用戶不會再訪問你的網(wǎng)站，也無需打開App。如果你的店沒有支持MCP，那就等著失去訂單吧。

目前，大型平臺（如Booking、Uber Eats等）都將逐步淡出人類瀏覽界面，所有交易將通過MCP完成。而RAO，就是你連接MCP世界的第一步。

未來已來，不是空談，而是明天早晨

那天你的CEO還在講SEO，說明他已完全落伍。

搜索引擎正在被Gemini取代，網(wǎng)頁流量不再重要。LLM已經(jīng)出現(xiàn)在手機、車載系統(tǒng)、電腦和電視中，它們正在重新定義人們“獲取信息”和“完成任務”的方式。

用戶不會再在你的網(wǎng)站上下單，而是通過Gemini完成語音操作，甚至用不了幾個月，Google就會向你收“機器人導流費”。

你可以選擇抗拒、上街游行、給政治家寫信。但就像實體書店并不是因為“貴”才敗給Amazon，而是因為Amazon帶來了無可比擬的便捷性。

別讓你的企業(yè)，變成2000年代初那些“拒絕電商”的書店?，F(xiàn)在就開始你的RAO布局，為即將到來的MCP交易時代做好準備。