谷歌AI搜索的查询扩展工作原理：AEO/GEO背后的技术真相

在AEO（答案引擎优化）与GEO（生成式引擎优化）逐渐被视为SEO进化的背景下，谷歌产品副总裁Robby Stein近日详细揭秘了谷歌AI搜索的技术基础和对内容创作者的建议。

谷歌AI搜索的技术基础

问题：如何看待AEO/GEO

播客主持人提出的问题是：您对 AEO、GEO 的兴起有何看法，这是 SEO 的演变？

我猜你的答案是创作很棒很好的内容，不用担心。但是，你知道要想出现在这些答案中有一套完整的技能，大家应该怎样思考？

What’s your take on this whole rise of AEO, GEO, which is kind of this evolution of SEO?

I’m guessing your answer is going to be just create awesome stuff and don’t worry about it, but you know, there’s a whole skill of getting to show up in these answers. Thoughts on what people should be thinking about here?

回答：核心机制：”查询扩展”（Query Fan-Out）

Stein表示，谷歌的AI搜索系统采用了一种名为”查询扩展”（query fan-out）的独特机制。当AI构建响应时，它会使用回合搜索作为工具来执行其他查询。

例如，当用户询问特定鞋款时，系统会在后台自动生成并执行数十个相关查询，从各种角度搜索信息。

这种方法的核心在于，AI系统本质上仍在进行搜索——只是这些搜索是自动化和大规模的，而非人工操作。系统会向谷歌的数据后端发出请求，特别是当需要实时信息时。

Sure. I mean, I can give you a little bit of under the hood, like how this stuff works, because I do think that helps people understand what to do.

When our AI constructs a response, it’s actually trying to, it does something called query fan-out, where the model uses Google search as a tool to do other querying.

So maybe you’re asking about specific shoes. It’ll add and append all of these other queries, like maybe dozens of queries, and start searching basically in the background. And it’ll make requests to our data kind of backend. So if it needs real-time information, it’ll go do that.

And so at the end of the day, actually something’s searching. It’s not a person, but there’s searches happening.

传统SEO信号的重要性

令人惊奇的是，谷歌的AI搜索仍然严重依赖传统的搜索引擎检索机制。这意味着”答案引擎优化”本质上与SEO相同，因为底层的索引、排名和质量因素仍然适用于AI在查询扇出过程中发出的查询。

Stein强调了几个关键的质量信号：

• 是否满足用户意图
• 是否提供信息来源
• 是否引用信息
• 内容是否原创，而非重复已被重复500次的内容

这些最佳实践在AI时代依然极其有效和有用，因为AI最终是在进行研究和寻找信息。

参数记忆与实时搜索的结合

谷歌的AI搜索系统独特之处在于它结合了参数记忆（parametric memory）和实时搜索功能。参数记忆是AI训练过程中存储的知识，而实时搜索则提供最新的信息。

谷歌专门为信息任务设计了这个系统，旨在成为满足信息需求的最佳工具。系统具备以下能力：

• 如何找到信息
• 如何判断信息是否正确
• 如何检查其工作

权威性和有用性的重视

谷歌的AI搜索系统集成了Google搜索的各种信号，从垃圾内容检测到权威性和有用性评估。当系统确定某个信息源最具权威性和有用性时，它会链接到该网站并解释：”根据这个网站的信息，请查看这些信息，你可能会想亲自去看看。”

对内容创作者的建议

从关键词思维转向意图满足

在AI搜索时代，创作者需要改变思维模式。过去我们专注于搜索者使用的关键词，但现在人们使用的是长对话式查询。

Stein建议创作者思考：

• 人们使用AI的目的是什么？
• 什么样的内容最适合满足特定需求？

特别是在建议类或”如何”类查询方面，以及更复杂的需求方面，用户现在提出的问题比以往更多。

I think the only thing I would give advice to would be, think about what people are using AI for.

I mentioned this as an expansionary moment, …that people are asking a lot more questions now, particularly around things like advice or how to, or more complex needs versus maybe more simple things.

And so if I were a creator, I would be thinking, what kind of content is someone using AI for? And then how could my content be the best for that given set of needs now?
And I think that’s a really tangible way of thinking about it.

内容策略的调整

创作者应该考虑预测对话式问题中隐含的完整意图和信息旅程，而不是优化孤立的关键词。这意味着要构建能直接满足复杂信息需求的内容，特别是用户越来越多地向AI系统提出的”如何”或建议驱动的查询。