Search SEOul 2026 首尔现场全记录：AI 搜索没有让 SEO 失效，相关工作可以分为三层
John SEOActionBlog约 36 分钟（Span和John在韩国SEO大会的合影）
2026 年 9 月 3 日至 4 日，韩国首场国际 SEO 大会 Search SEOul 在首尔麻浦区的 Naru Seoul MGallery Ambassador Hotel 举行，会期两天。演讲嘉宾包括 Google 搜索团队的 Gary Illyes、近二十年来持续向日本市场介绍 Google 官方信息的铃木谦一、为各家大模型提供训练语料的 Common Crawl、Ahrefs 的资深内容营销经理、在现代汽车总部负责 44 个国家 SEO 的 in-house 负责人，以及每天在 Naver 博客创作内容、累计访问量超 6000 万的韩国头部博主。
两天内的 21 场演讲，几乎都在回答同一个问题：AI 搜索来了，SEO 还剩下什么？这场大会的特点是，讲者带来的不是口号，而是来自各自工作的一手材料：Google 搜索团队解释质量系统究竟在评估什么，Common Crawl 用爬取数据说明哪些网站被挡在训练语料之外，Naver 头部博主通过 1000 个关键词的对比呈现 Naver 与 Google 的差别，现代汽车的 in-house 团队则讨论，搜索可见性究竟由组织里的哪些团队共同创造。
把这些材料放在一起，可以得出一个判断：
AI 搜索并未让 SEO 失效，也没有另起一套体系；相关工作可以分为三层。 底层是抓取、渲染和内容质量，这些基本功一项都不能少，少一项，AI 就看不见你；中间一层是证据，第三方来源和训练语料里是否包含你的信息，决定了模型是否会推荐你；最上层则是针对不同模型及其搜索产品的优化。Google、ChatGPT、Naver，以及国内的豆包、DeepSeek，在生成和引用答案时各有不同侧重；韩国、日本、中国三个市场也不存在一套通用方法。
先看结论
搜索正在从「提供链接」走向「替用户做决定」。 竞争目标不再只是获得排名和点击，还要进入 AI 的候选名单、获得推荐，并最终被 Agent 选中，用于完成任务。
GEO 的核心不是「被提及」，而是「被理解和选择」。 品牌需要清楚回答：我是谁、适合哪些场景、与竞品有何差异，以及模型为什么应该推荐我。
Prompt 正在成为需求研究的新单位。 关键词描述用户输入了什么，Prompt 则包含场景、条件、比较标准和购买意图。企业应围绕真实决策问题建立 Prompt 库。
官网内容只是品牌认知的一部分。 AI 还会参考媒体报道、社区讨论、用户评价和专业机构发布的信息等站外内容。Digital PR 与第三方证据因此成为 GEO 的重要基础。
内容结构的目标，是帮助 AI 得出正确结论。 Ontology、实体关系和结构化数据的价值，不只在于方便抓取，更在于让品牌、产品、属性、场景与证据形成一致的知识网络。
可见性必须分层衡量，不能只看「AI 流量」。 至少应分别观察：品牌是否出现、是否具备被抓取和理解的条件，以及最终是否影响访问、转化与业务结果。
被抓取、进入训练和回答时被检索，是三件不同的事。 被 Google 收录，不代表能被 LLM 看见；被 Common Crawl 抓取，也不代表内容会进入训练。robots.txt、CDN、防火墙和 JavaScript 都可能阻碍内容被抓取、训练或检索。
自动化应当用于消除重复劳动，而不是批量制造内容。 内容更新、数据整理和常规检查可以自动化，但选题、判断、事实核验和质量把关仍需由人负责。技术 SEO 也应逐步纳入 CI/CD 流程。
SEO 已经从一个营销岗位扩展为一项组织能力。 品牌可见性取决于产品、内容、公关、客服、技术和本地市场团队能否持续输出一致、可验证的信息，而不是某个 SEO 团队掌握多少技巧。
本地化不是翻译，AI 也没有让传统 SEO 失效。 韩国的 Naver、日本的多渠道生态和中国的分散平台，需要采用不同策略。更稳妥的策略，是继续守住行之有效的 SEO，同时逐步为 AI 做好准备，借鉴方法，但不要照搬答案。
第一天｜9 月 3 日
01. From Prompt to Purchase: A GEO Strategy for D2C Brands in the Age of Agentic Commerce
从提示词到下单：智能体商务时代的 D2C 品牌 GEO 策略
演讲嘉宾：Seyong Park｜Ascent AI
Seyong Park 是韩国搜索意图数据公司 Ascent AI（前 Ascent Korea）创始人兼 CEO，2013 年开始创业，旗下 ListeningMind 平台分析韩、日、美三国搜索数据，并于今年 8 月出版新书《브랜드, AI의 언어로 말하라》（中文暂译《品牌，请用 AI 的语言说话》）。
Seyong Park 讲提示词里的七层信息
根据 Ascent AI 监测的数据，韩国传统搜索市场的搜索总量正在下降，日本和美国却未同步出现这一趋势。下降主要来自 Naver：其流失的搜索量中，Google 只承接了一半，另一半转向了 AI。Seyong Park 表示，韩国搜索的零点击率已升至 67%，品牌因此在获客、品牌体验和第一方行为数据三个方面同时受到损失。
他没有止步于「要做 GEO」这个判断。他将未来两年的发展归纳为三个环节：
GEO：占据 AI 的语义空间，让品牌与具体消费情境建立关联
ACO：让购物代理在比较时选中你的产品
AOO：让代理能访问、读懂、操作你的网站并完成购买
提示词承载的不是关键词，而是七层信息：CEP（品类入口情境）、Intent、KBF（关键购买因素）、Constraint、Avoidance、RTB（Reason to Believe）、Emotion & Style。这套提示词结构贯穿 GEO、ACO 的对话设计和 AOO 的任务设计。
可执行的五步：
用搜索数据发现 CEP
为每个产品整理约 100 个需要管理的提示词
做提及与内容缺口分析（Category / CEP / Attribute / Relationship / Trust Gap）
通过自有媒体和第三方渠道补充证据
按照 Brand Ops 的方式长期运营，先占住一个 CEP，再逐步扩张
他测试了韩国 241 个品牌的 AOO，其中 139 个直接把代理挡在门外。在这项 AOO 测试中，韩国金融超级应用 Toss 得到 99/100 分。瓶颈往往不在文案，而在 WAF 拦截、前端无法渲染出内容，以及非会员结账流程无法完成。
关于韩国市场，他还有一个反直觉的观察：Naver Blog 对外部 AI 的开放状况并不稳定，Tistory、Namu Wiki、垂直社区（如美妆「화해」）反而更容易被引用。在韩国做 GEO，当地的第三方生态与北美并不相同。
金句
「变化在于：人变成代理、关键词变成提示词、SERP 变成 AI 答案；不变的是促使消费者提问的情境。」
「GEO 是在 AI 的意义空间里争夺品牌领地。」
「不久以后，代理既会成为顾客，也会成为品牌必须服务的对象。」
From Prompt to Purchase: A GEO Strategy for D2C Brands in the Age of Agentic Commerce · 演讲信息图
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02. How to Automate Your SEO & Content Marketing
如何自动化你的 SEO 与内容营销
演讲嘉宾：Si Quan Ong｜Ahrefs
Si Quan Ong（SQ）是 Ahrefs 资深内容营销经理，为 Ahrefs 博客撰写过 100 多篇文章，并负责每周向 20 万以上订阅者发送 Ahrefs' Digest 通讯。
Si Quan Ong：更新有效，但要永远做下去
SQ 的立场恰好与「用 AI 量产内容」相反。Ahrefs 分析约 700 亿次 AI 引用后发现：被 AI 引用的页面，平均比 Google 自然搜索结果中的页面新 35.7%（约 2.9 年 vs 3.9 年）。更新有效，但收益会衰减，正如他所说：「你得永远更新下去。」
真正适合自动化的，不是你尚未理解的工作，而是已经反复执行、规则稳定、商业价值明确，并且人工处理起来容易让人厌倦的那部分工作。他给的工作流是：
Trigger → Input → Actions → 分阶段输出 → 人工判断 → Handoff
Brief 必须明确说明：输入、输出、绝不能改动的内容，以及正例和反例。先让 AI 制订计划，一次只执行一个阶段；每个阶段都保留原始数据、清洗记录和草稿，最后设置人工审核环节。他不让 AI 直接发布到 WordPress。
Ahrefs 内部已经运行的自动化包括：将 GSC + Ahrefs 月报发送到 Slack、监测旧内容的搜索表现是否下滑、监控高 DR 链接丢失和 Reddit 新线程、跟踪竞品、提供内链建议；Site Audit 甚至能自动提交 GitHub PR。
12 篇数据型文章从按季度更新变为按月更新。一篇 link reclamation 文章更新后，月访问量从约 100 增至 1000；到 2026 年中又下降 67%，仍有约 350。这说明更新并非一劳永逸。
金句
「更新有效，只是你得永远更新下去。」
「先自动化你已经真正理解的工作。」
「用 AI 做更好的工作，而不是用更低成本做更多工作。」
How to Automate Your SEO & Content Marketing · 演讲信息图
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03. Stop Writing for AI. Start Structuring Knowledge: Ontology for the Next Era of GEO
别再为 AI 写作，开始结构化知识：下一代 GEO 的本体论
演讲嘉宾：Yunhee Choi｜Artience
Yunhee Choi 是韩国数字营销公司 Artience 联合创始人、SEO/GEO 总监，自 2009 年起负责 Artience 的 SEO 业务，至今已有 17 年。
Yunhee Choi 讲 GEO 的本体论蓝图
这是第一天对主流做法批评得最直接的一场演讲。她把 FAQ、表格和作者栏称为「参赛门票」。拿到门票不代表会赢。一家 B2B 电商企业监测了约 650 个提示词：年初，在超过 20% 的提示词查询中，网站内容能获得引用，约 500 个 URL 被引用；随后，可见度显著下滑。形式正确、却没有建立有意义关系的内容，会落入「内容陷阱」。
她对 AI 的回答进行拆解后发现：一篇约 2900–3000 字的答案中，大约一半在直接回答问题，另一半则是 AI 自行补充的比较、条件和推荐。
在美国中型豪华轿车测试中，AI 生成了 10 多个子查询，检索到 257 份文档，涉及 16 个品牌，并作出至少 48 次判断，最后只推荐了 3 个品牌。被淘汰的原因包括：价格信息过旧、车型分类错误、基础配置不符合 AI 自行定义的性价比标准。
这套方法不是再写一批 FAQ，而是先梳理品牌本体论：品牌、产品、用户情境、判断标准、事实证据，以及它们之间的关系。三步诊断：
定义希望 AI 形成的目标认知
用情境化提示词审计 AI 当前的决策路径
只补「影响选择、品牌确实擅长、AI 尚未识别」的缺口
内容的目标不是「AI 复述了什么」，而是「AI 基于证据得出了什么结论」。
金句
「内容形式是 AI 学习的最低条件，是入场券；拿到入场券不代表会赢。」
「不要只问我们该说什么，要问必须告诉 AI 什么，它才能得出目标结论。」
「GEO 的角色应从争取曝光，转向让 AI 成为品牌的先行代言人。」
Stop Writing for AI. Start Structuring Knowledge: Ontology for the Next Era of GEO · 演讲信息图
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04. #1 on Google, Invisible in ChatGPT? - GEO Field-Tested Playbook to Make AI Systems Recommend Your Brand
在 Google 排名第一，ChatGPT 里却看不见？让 AI 系统推荐你的品牌：GEO 实测手册
演讲嘉宾：Andre Alpar｜Alpar Ventures
Andre Alpar 是来自柏林的投资人兼数字营销顾问，曾创办德国搜索营销代理 AKM3，并于 2014 年将其出售给阳狮集团（后更名 Performics）；目前通过 Alpar Ventures 持股数十家互联网公司。
Andre Alpar 拆解 GEO 的五大领域
Alpar 将 GEO 分为五个方面：Strategy、Monitoring、On-page、Technical、Off-page。他承认，在技术和内容层面，「好 SEO 是好 GEO」，但其余三个方面则完全不同。AI 的「引用」常来自实时检索；「提及」可能直接来自训练数据或概念关联。
他介绍了两个实验：一个采用白帽手法，另一个采用深灰手法。
白帽：围绕德国「养狗税」开展原创数据研究，成本约 1 万–1.5 万美元，获得大型媒体报道；相关 AI 答案中，约一半的来源受到这次活动影响。
深灰（他明确表示，不要在客户品牌上模仿）：虚构抹茶品牌 Matcha Teos，没有官网、没有商品、没有评价，仅出现在 3 篇标明为 advertorial 的第三方榜单文章中。
24 小时后，ChatGPT、Claude、Perplexity、AI Overviews、Gemini、AI Mode 都开始提及该品牌；三个月后，其可见度仍约为 45%–50%。外部成本大约 500 欧元。
选择媒体的标准不是主题是否相关，而是该域名能否在不同品类中持续被 AI 引用。Gemini 一度提示相关内容可能是 SEO scam，但这仍然影响了推荐结果。
他还反对监测工具对 ChatGPT 和 Perplexity 的数据做等权平均，认为应根据它们在目标市场的真实使用率加权。
金句
「如果只看技术和内容，好 SEO 确实是好 GEO；但 GEO 显然不止这两部分。」
「没有任何站内页面，也可以取得 GEO 效果；这在 SEO 里不可能。」
「请不要模仿这个实验；它的价值是让我们看见什么可能发生。」
#1 on Google, Invisible in ChatGPT? - GEO Field-Tested Playbook to Make AI Systems Recommend Your Brand · 演讲信息图
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05. Rethinking GEO: An In-House Perspective on Search Everywhere Optimization
重新思考 GEO：企业内部视角的「搜索无处不在」优化
演讲嘉宾：Hyowon Brian Yang｜Hyundai Motor Company
Hyowon Brian Yang 是现代汽车总部 SEO & ASO 经理，负责统筹 44 个国家、25 种语言市场的搜索与应用商店优化工作；此前任职于 LG 电子，也是韩文 SEO 教材《트래픽을 쓸어 담는 SEO 마케팅》（中文暂译《获取流量的 SEO 营销》）的合著者。
Brian Yang 的三条 TL;DR
谈到现代汽车的 SEO 时，Brian 没有列出检查表，而是转而追问一个问题：组织里究竟有哪些团队在共同创造搜索可见性？
用户已经开始在 Google、YouTube、Reddit、TikTok、地图、应用商店、电商和 AI 助手之间穿梭。他们会选择最能快速消除不确定性的渠道。
GEO 只是 Search Everywhere Optimization 的一部分。AI 会把产品、PR、客服、网页和本地市场的输出整合为对品牌的整体认知，于是组织内部各环节之间的不一致都会暴露出来。
问答环节中，一位听众以现代汽车 Avante（伊兰特）为例：这款车过去常被认为适合初入社会的年轻人、性价比高、容易入手，但新款价格已经明显上涨，LLM 对它的认知却可能仍停留在旧有信息中。Brian Yang 回答，单靠营销或 PR 团队发布材料、开展一次活动，很难改变这种既有认知；营销、PR 和社交团队需要持续发布一致的新信息。
他把 SEO 的角色从 optimizer 转向 orchestrator：不是接管所有团队，而是找出可见性问题出现在哪个环节，再协调相应的负责人共同解决。需要的是少量共同原则、清晰的责任归属、相互衔接的工作流和共同的衡量机制，而不是再增设一个 GEO 项目组。
金句
「搜索可见性可能由市场部测量，但需要整个组织共同创造。」
「客户看不到你的组织架构，AI 也看不到。」
「组织可能各自为政，但答案会跨越部门边界。」
Rethinking GEO: An In-House Perspective on Search Everywhere Optimization · 演讲信息图
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06. Rankings, Visibility, Citations: Does SEO Performance Translate to AI Search?
排名、可见度、引用：SEO 成绩能转化为 AI 搜索表现吗？
演讲嘉宾：Fabian Seow｜First Page Digital
Fabian Seow 是新加坡 First Page Digital 技术 SEO 总监，主攻排名骤降诊断与惩罚恢复，经手 600 多个 SEO 项目。
Fabian Seow 演示 AI 的 query fan-out
Seow 的年度研究显示：核心关键词排进前三时，被 AI 推荐的概率更高；排名落在 4–10、11–30 时，概率明显下降。但这只是相关性，并不代表因果关系。网站规模与 AI 推荐几乎没有相关性，中小站点同样可以胜过大站。
他按照 AI 生成答案的链路逐步审计：
Prompt → Query fan-out → 搜索候选 → 标题/摘要筛选 → 抓取 → Chunk → 合成答案
即使无法抓取正文，AI 也可能仅凭 title、description 和 snippet 引用你的内容，但品牌将无法控制 AI 如何理解和表述自己。
更值得关注的是行业和平台差异：金融科技几乎全部引用第三方来源；医美等较难标准化的行业则更倾向引用官网。对同一位医生，ChatGPT 偏好医院官网的医生页面，Perplexity 偏好医生个人网站，AI Overviews 则只认可曾在医学期刊署名的医生。医生离开医院、目录删除后，引用立刻消失。
他提出 Concept Proximity：让品牌与目标属性在可信媒体、目录、认证机构和合作伙伴的内容中反复关联出现。这比「多做 FAQ」更符合 GEO 的站外优化逻辑。
金句
「不要整套照搬任何人的方法；相信你在自己数据里看到的东西。」
「当品牌与某个属性在多个可信平台上反复被共同提及，AI 会逐渐把两者联系起来。」
「AI 不知道谁最好，但它会判断谁最安全、最值得推荐。」
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07. International SEO Panel（国际 SEO 圆桌）
演讲嘉宾：Raquel González 主持 × Natalia Witczyk（Mosquita Digital）× Isaac Díaz（Holafly）
Raquel González Expósito 是 Seoulful Connect 创始人、本届大会联合主办人，专注韩、西、英三个市场的国际 SEO 与本地化；Natalia Witczyk 是巴塞罗那国际 SEO 顾问、Mosquita Digital CEO，兼任 TBS Education 副教授，SEO 咨询工作涉及 Google、Baidu、Yandex 和 Naver 等搜索平台；Isaac Díaz 是 eSIM 服务商 Holafly 内容负责人，管理 12 种以上语言的博客，此前在 Wise 做了八年 SEO 内容。
圆桌讨论按搜索意图分析 AI 带来的冲击：信息型、商业调查型内容受冲击最大；在细分 B2B 领域拥有强品牌、能提供真实业务价值的企业，比比价站和弱品牌更能抵御冲击。大公司的策略是：守住仍然有效的 SEO 基本盘，先建立可用于汇报的 AI 指标，再让风险承受能力更强的市场率先试错。
Isaac 讲了一个很少会被当作 GEO 案例讨论的问题：Wise 约 40% 的匈牙利语内容未被索引，原因是日期格式被 Google 识别成了未来日期。修改格式后，索引在 24 小时内恢复，问题排查却耗时约两个月。国际 SEO 的问题往往出在各地的格式习惯上，而不是文案质量上。
Natalia 提到：同样的内容，用某些非英语语言表达时，token 消耗最高可到约 10 倍。酒店集团按语言而非国家建页，西语页面需要同时覆盖西班牙和多个拉美市场。正确做法不是掩盖差异，而是把各市场的真实问题写入同一语言版本，为 LLM 提供更丰富的文化背景信息。
可行的路有两条：要么深耕一个垂直领域并借助 AI 实现规模化，要么让每项交付都真正实现定制化。介于两者之间的「全球模板轻度改写」路线正在失效。LLM 目前并不能真正利用 hreflang，这反而可能是开展国际 SEO 的有利时机。
金句
「同一套模板不能再反复用于所有客户：要么专注一个垂直领域并借助 AI 扩大规模，要么为每个客户提供真正定制的方案。」
「LLM 还没有处理好不同市场的语言、文化和国际化信号，国际 SEO 的专业能力会变得更加重要。」
「现在可能是网站国际化的最好时机：先用较少资源测试更多语言，再决定重点投入哪些市场。」
International SEO Panel · 演讲信息图
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08. Seoul Searching: Debugging JavaScript for LLMs
为大模型调试 JavaScript
演讲嘉宾：Jonathan Moore｜Jonathan Moore Consultancy
Jonathan Moore 是英国切尔滕纳姆的独立技术 SEO 与分析顾问，拥有 15 年以上经验，曾在英国一家大型独立数字代理机构领导 SEO 与分析团队六年，擅长使用脚本和 API 处理大数据集。
Jonathan Moore 的组件×模板审计矩阵
Google 能渲染 JavaScript，不代表 AI 爬虫也能。
Moore 现场演示的调试方法不依赖 SEO SaaS：用 Chrome DevTools 对比服务器原始 HTML 与执行 JS 后的 DOM，禁用 JS 后刷新页面，按 User-Agent 切换 LLM 爬虫，并通过 Block URL 定位 GraphQL 单点故障。
第三方评论、Q&A、配送信息往往没有采用 SSR，却恰恰是 AI 做出推荐时最需要的证据。
他引述当时的研究：ChatGPT、Claude、Gemini 等西方系统不渲染 JS；DeepSeek、Qwen、Kimi、Mistral 等会渲染。这一结论具有时效性，但调试方法不会过时：AI 没有收到的内容，就等于不可见。
渲染策略没有标准答案，需要结合页面新鲜度、目标模型、技术栈和预算判断。他不主张所有站点都改用 SSR；一种选择是在边缘层向代理提供 Markdown，但需要评估 token、维护成本和「伪装」风险。审计应按照模板覆盖面 × 业务影响确定优先级，而不是从随机 URL 开始排错。
金句
「先看结果，再找根因；不要只报出一堆问题数字。」
「AI 没有收到的内容，就等于不可见。」
「你看到的漂亮页面，未必是 LLM 收到的页面。」
Seoul Searching: Debugging JavaScript for LLMs · 演讲信息图
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09. How Naver Blog SEO Works: Understanding Korea's Unique Search Ecosystem
Naver 博客 SEO 如何运作：理解韩国独特的搜索生态
演讲嘉宾：Sungwon Hwang｜Blogtalk
Sungwon Hwang 是 Naver IT/科技类头部博主（博客名「세수하면이병헌」），累计访问量超 6000 万，也是 Naver 博客数据工具「블톡 플래너」运营公司 Blogtalk 的代表。
Sungwon Hwang 的博主履历页
Sungwon Hwang 从 2015 年起成为专职 Naver 博主，经历过两次账号降权，目前在 Naver IT 类 KOL 中排名第 8。
他用同一组 1000 个关键词对比 Google 和 Naver，共分析约 2.8 万条搜索结果。Google 结果中，来自自家平台 YouTube 的内容占 19%；Naver 结果中，来自 Naver Blog、Cafe、Shopping、Place、Knowledge iN 等自家服务的内容占 67%，外部内容约占 33%。这也是他所说的核心差别：Google 搜索互联网，Naver 搜索 Naver。
两个平台判断内容的方式也不同。Google 在开放网络中寻找更能回答用户问题的内容，不会因为内容来自自家或外部平台而区别对待；Naver 除了看内容，还很重视作者是谁，以及这个账号过去持续发布过什么。同一篇文章发在不同账号上，排名可能相差很大。企业博客如果主题分散，只发招聘、活动和公司新闻，就很难建立清晰的专业定位。
不过，Naver Blog 并不只在 Naver 内部有效。在这 1000 个关键词中，有 790 个关键词的 Google 首页出现了 Naver Blog，占 79%；YouTube 的比例是 68%。Sungwon Hwang 自己的博客每天约有 1 万次访问，其中约 30% 来自 Google。一篇内容如果写得好，可以同时从 Naver 和 Google 获得流量。
Naver Blog 的评价方式也在变化。2015 年至 2025 年，行业长期依赖「博客指数」判断账号权重。2025 年 7 月，用于查询博客指数的 API 被关闭；一周后，Naver 综合搜索页面改版，外部内容开始获得更多展示。Sungwon Hwang 将 2026 年称为「经验时代」：只整理产品功能和参数已经很难脱颖而出，内容还要写出真实体验、使用场景、个人判断，甚至产品的缺点。
最后，他给出了一份同时适用于 Naver 和 Google 的 10 项内容检查清单：
展示位置：先确认目标关键词的搜索结果中，是否有 Blog 或 Cafe 的展示位置。
真实作者：让员工、负责人、专家或用户出现在内容中，使读者知道是谁在表达。
主题积累：至少用 3–6 个月持续发布同一主题的内容，建立清晰的专业记录。
值得分享：内容要有足够价值，让读者愿意转发给同事或团队。
答案优先：开头先回答搜索者的问题，再介绍品牌。
真实体验：写出实际使用感受、选择理由和产品缺点，不要只罗列优点与参数。
本地图片：使用韩国真实使用场景的图片，不直接套用全球素材或宣传册图片。
语言本地化：不要只把原文翻译成韩语，还要使用韩国人自然使用的表达。
内容完整：一篇文章尽量完整满足搜索意图，让读者不必再查找其他内容。
消除最后的顾虑：CTA 不要只是购买按钮或链接，还要回应用户付款前最在意的问题。
金句
「Google 搜索互联网，Naver 搜索 Naver。」
「在 Naver，文档重要，但谁写了这篇文档更重要。」
「不要先谈品牌；先给搜索者答案，之后他才会愿意听品牌故事。」
「博客不只是记录信息，更要持续记录你的经验和职业履历。」
How Naver Blog SEO Works: Understanding Korea's Unique Search Ecosystem · 演讲信息图
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10. Redefining Metrics for the AI Search Era: A 3 Layer Framework to Measure AI Presence, Readiness and Business Impact
重新定义 AI 搜索时代的指标：衡量 AI 存在感、就绪度与业务影响的三层框架
演讲嘉宾：Aleyda Solís｜Orainti
Aleyda Solís 是国际 SEO 顾问、Orainti 创始人，2018 年欧洲搜索年度人物，SEOFOMO 通讯与 LearningSEO.io 的作者，在 30 多个国家做过 200 场以上演讲。
Aleyda Solís 讲 AI Presence 五项 KPI
Aleyda 直接指出，只看 AI 推荐流量并不可取。Similarweb 等用户行为追踪数据显示：在 AI 答案中获得推荐的品牌，后续互动往往表现为传统的 Google 品牌搜索，而不是 AI 引荐流量。
能产生点击的 Google 搜索已不到三分之一（她引述 2026 年研究）。市面上已有 200 多个可见度工具，却都未能解决跨渠道归因问题。
三层框架：
Presence： Prompt coverage、Recommendation / Citation / Shortlist rate、Representation accuracy（称一个品牌「便宜」，对低价品牌是正面评价，对高端品牌则可能是负面评价，因此不能只看情感极性）
Readiness： Accessible、Useful、Extractable、Recognizable、Consistent、Corroborated、Credible、Differentiated、Fresh、Transactable
Business Impact： Observed（AI 推荐流量、转化，置信最高、覆盖最窄）/ Proxy（品牌搜索、直接流量）/ Modeled（只用于规划，绝不能当证明）
最小可行做法是：先选择 30–50 个真正与业务相关的提示词，涵盖品牌词与非品牌词、购买旅程各阶段、产品线和真实购买限制；聚焦 2–3 个平台和 2–3 条产品线。按主题分组观察趋势，不纠结于单次提示的结果。用户完成转化后，询问「你从哪里发现我们」，并与可见度、品牌搜索数据交叉验证。
金句
「流量只是基础指标，不能代表全部效果。」
「衡量业务影响时，目标不是做到完美归因。」
「建模指标用于规划，绝不能当作证明。」
「如果一个指标不能帮助你决定下一步怎么做，就停止使用它。」
Redefining Metrics for the AI Search Era: A 3 Layer Framework to Measure AI Presence, Readiness and Business Impact · 演讲信息图
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11. Why are you excluding 20% of potential buyers from your customers?
你为什么把 20% 的潜在买家拒之门外？
演讲嘉宾：Glen Ingram｜Elite Web Company
Glen Ingram 是美国加州 Elite Web Company 与 Web Search Pros 创始人，自称「The Website Accessibility Guy」，拥有 15 年以上在线营销经验，专注于 ADA 网站无障碍合规与 SEO。
Glen Ingram 介绍网站无障碍与用户体验
约 20% 的潜在客户可能存在视觉、听觉、行动或认知障碍。文字对比度不足、视频没有字幕、按钮不能通过键盘操作，都可能让他们无法获取信息或完成购买。
Glen 分享了一位盲人消费者的经历：他借助屏幕阅读器找到商品并进入结账页面，却因为购买按钮无法操作而没能付款。页面即使排在搜索结果顶部，只要用户无法完成最后一步，流量也无法转化为客户。美国处于工作年龄的残障成年人拥有 6740 亿美元可支配收入，71% 的残障消费者遇到难用的网站时会选择离开。
WebAIM Million 2026 自动检测了 100 万个网站首页，其中 95.9% 存在可检测的无障碍问题；购物类网站首页平均检测出 71 项。添加无障碍图标或覆盖层脚本并不能自动修复这些问题，网站仍需做好颜色对比度、替代文本、视频字幕、键盘操作和页面结构。
金句
「如果 SEO 把网站排到搜索结果顶部，却让 20% 的人无法使用，我们真的在为客户创造价值吗？」
「无障碍没有捷径，就像 SEO 也没有捷径。」
「归根结底，我们受托做的，就是消除用户面前的障碍。」
Why are you excluding 20% of potential buyers from your customers? · 演讲信息图
第二天｜9 月 4 日
12. The 3-Layer Architecture of GEO: From SEO Foundations to LLM-Specific Optimization
GEO 的三层架构：从 SEO 地基到面向具体大模型的优化
演讲嘉宾：Moojin Kang｜Artience
Moojin Kang 是 Artience 创始人兼 CEO，2009 年以 SEO 咨询起家，服务过三星电子、LG、现代起亚等企业的海外搜索营销，Artience 也是本届大会主赞助商。
Moojin Kang 讲 GEO 三层如何运作
Moojin Kang 将内容进入 AI 答案的过程分为三个环节。AI 并未改变「寻找可靠信息」这件事，只是把追问、搜集、筛选和综合从用户端移到了系统内：
成为搜索候选
经过证据验证
进入最终答案
对应三层：
SEO Fundamentals： 可发现、可访问、可抓取、可理解。服务端渲染、速度、代码重量、索引覆盖。
Common GEO： 直接、完整地回答问题；以出处和外部证据为支撑；采用便于抽取的结构。这一层最值得长期投入。只要 AI 仍需依据外部信息生成答案，它就不会过时。
Platform-Level GEO： Google/Gemini 依赖索引以及 Business Profile、Merchant Center 的一致性；ChatGPT 更看重多源交叉印证；其他平台则各自重视权威性、时效性和原始来源。不要把一次观察写成永久规则。
他在问答环节强调：官网与 Reddit 等第三方渠道作用不同，品牌既要维护自有站，也要经营外部生态中的可信露出。个别优化手法必须放在整体结构中理解，否则就只是技巧的堆砌。
金句
「GEO 不是一组彼此独立的技巧，而是建立在 SEO 基础上的分层体系。」
「即使进入 AI 搜索时代，SEO 仍然是所有优化的起点和基础。」
「先理解 AI 如何生成答案，再判断每项优化应该放在哪一层。」
The 3-Layer Architecture of GEO: From SEO Foundations to LLM-Specific Optimization · 演讲信息图
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13. Scaling Visibility Worldwide: SEO and Brand Growth in the Search-Everywhere Era
提升全球可见度：搜索无处不在时代的 SEO 与品牌增长
演讲嘉宾：Silvia Martin｜Trebole
Silvia Martin 是伦敦独立 SEO 顾问、Trebole 创始人，拥有十年以上技术与国际 SEO 经验。她于 2026 年 5 月出版《SEO for Branding: How to Boost Visibility and Authority for Personal and Business Brands》（中文暂译《用 SEO 提升个人与企业品牌的可见度和权威性》）。
Silvia Martin 讲品牌认知的六个来源
Silvia 谈国际 SEO 时，没有停留在「排名和流量」，而是转向了品牌层面。仅仅出现在各个渠道还不够，品牌还必须与正确的概念、情绪和专业领域建立关联。品牌不是企业为自己写下的定义，而是用户对它的期待和感受。
三项原则：Distinctive Relevance、Coherence、Participation。
六步：
Clarify Brand, Values & Messages
Select Platforms
Audit Brand Presence
Create Strategy
Amplify Message
Refine & Monitor
Silvia 用三个案例说明 Audit Brand Presence 应该检查什么：
案例 1：JavaScript 弹窗影响产品收录。 一位客户的主力产品没有进入搜索结果第一页，原因是产品内容放在 JavaScript 弹窗中，搜索引擎无法直接访问。
案例 2：Pukka 在不同市场面临不同的品牌词环境。 在英国搜索 “Pukka”，结果中会混入香料、披萨和其他同名品牌，因此这家茶品牌使用 “Pukka Herbs” 明确身份；在墨西哥和日本，同名竞争较少。
案例 3：Red Bull 按市场调整内容。 各国网站沿用基本一致的结构，但韩国站展示韩国运动员和赛事，西班牙站则使用当地人物和项目。
金句
「可见性很好，但还不够；关键是你的品牌与什么相关联。」
「先控制你能控制的渠道，再让其他人也愿意谈论你的品牌。」
「兼顾全球品牌形象与本地文化。」
Scaling Visibility Worldwide: SEO and Brand Growth in the Search-Everywhere Era · 演讲信息图
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14. SEO Needs Quality Gates, Not Audits: Engineering SEO Into the Dev Pipeline
SEO 需要的是质量门，不是审计：把 SEO 工程化进开发流水线
演讲嘉宾：Jori Ford｜The Aspen Group
Jori Ford 是美国牙科医疗集团 The Aspen Group 的 AI 搜索高级总监，20 年搜索经验，曾任 G2 SEO 与内容高级总监、FoodBoss 首席营销与产品官。
Jori Ford 讲如何将 SEO 质量门引入开发流程
Ford 主张把技术 SEO 从「上线后扫描」改为「合并前拦截」。工程师提交的代码在功能上可能完全正确，却同时将 title 移出 <head>、丢失 canonical、破坏 schema 嵌套，或为修复 CLS 而重排 DOM。等审计发现损害时，流量已经流失。
做法是：在 feature branch 的 CI 流程中渲染 DOM，并按照生产环境的要求进行回归测试。测试失败就阻止合并，并通知 Slack / Teams。先把它作为非强制的并行检查运行，证明价值后再设为必需项。
工具可以是 Playwright、Puppeteer、Lighthouse、Screaming Frog。每个品牌的 CMS 和模板不同，不存在完全通用的标准。
问答环节中，她进一步指出：Markdown 主要对超大型、重 JS、难解析的网站有意义；如果普通页面的正文能够被抽取，AI 爬虫可能直接忽略 Markdown。这与「所有站都要 llms.txt」的流行说法不同。
金句
「工程师交付的是好代码，但可能带来不利于 SEO 的结果。」
「审计只能发现损害，质量门则能预防损害。」
「不要一开始就把质量门设为强制项；先让它与现有流水线并行运行。」
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15. Beyond Baidu: Navigating China's Fragmented Search & GEO Ecosystem
不止百度：应对中国碎片化的搜索与 GEO 生态
演讲嘉宾：Marcus Pentzek｜Jademond Digital
Marcus Pentzek 是广州 Jademond Digital 合伙人兼 SEO 总监，前 Searchmetrics 首席 SEO 顾问，《SEO for China》合著者，主持过 2020、2023 两版百度排名因素相关性研究。
Marcus Pentzek 展示中国搜索用户向生成式 AI 转移
中国用户不会只在一个入口搜索，而是根据意图选择不同平台。Marcus 援引的一项 2024 年研究估算，传统网页搜索约占搜索行为的 44%，社交平台约占 42%，只使用 AI 的搜索约占 10%。截至 2025 年末，传统搜索引擎用户数减少超过 9500 万；生成式 AI 在一年内新增约 3.53 亿用户，总用户数接近 6 亿，其中 76% 的使用场景是问答。
不同平台承接的需求也不同：
百度： 通用网页搜索和 B2B 资料查询
抖音： 娱乐内容和商品发现
Bilibili： 学习、产品评测和长视频内容
知乎： 问答和专业讨论
小红书： 生活方式、消费决策和购物灵感
微信： 私域、熟人信任和品牌官方信息
平台的用户规模不能直接等同于搜索规模。微信拥有约 14 亿用户，但没有公布搜索用户数据；Marcus 引用的研究估算，使用微信搜索的人约为 5600 万。与此同时，他展示的 B2B 客户数据表明，百度、Bing 和 Google 等传统搜索引擎仍能为企业网站带来有价值的访问。
中国的大模型也不是共用一套信息来源。百度文心会使用百度知道、百科、贴吧等内容；豆包背后有抖音及字节跳动的内容生态；通义千问可以利用淘宝、天猫等电商内容；腾讯混元连接微信和 QQ；Kimi 等独立模型则更多依赖公开网络。Marcus 的测试中，豆包在部分主题上有约 37% 的引用来源属于字节跳动生态。
因此，GEO 要同时考虑两条路径：一是让内容进入未来的训练语料，二是让模型在回答问题时通过实时搜索找到内容。Marcus 给出的做法是先整理用户会问的问题，采集不同模型的回答，再追踪这些回答引用了哪些来源，并在已有讨论中补充与品牌相关、可以验证的新信息。
这不等于批量制造文章，再把品牌名称塞进媒体内容。中国 3·15 晚会曾曝光利用虚假媒体信息影响 AI 回答的做法，并点名相关品牌。品牌仍需依靠真实产品信息、用户讨论和长期积累建立可信度。
金句
「不同 App 承载不同的搜索意图。」
「想进入中国 AI 的回答，先找出这些答案目前来自哪些来源。」
「你不能只花钱把自己植入 AI；你仍然必须建设品牌。」
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16. Lessons from the Trenches of Enterprise AI Search
企业级 AI 搜索一线的教训
演讲嘉宾：Ray Grieselhuber｜DemandSphere
Ray Grieselhuber 是企业级 AI 搜索情报平台 DemandSphere 创始人兼 CEO，2009 年在东京创立公司（原名 GinzaMetrics），此前在 Covario 打造过市面上第一个企业级 SEO 平台。
Ray Grieselhuber 讲 GSC 与 SERP 数据的统一分析
Ray 将企业搜索团队的工作归纳为五步：
从数据中发现问题
提出解决建议
将建议排入产品路线图
推动产品或工程团队执行
根据结果继续调整
多数团队卡在第二步和第三步之间。报告已经给出建议，但搜索团队没有足够的内部影响力，无法决定优先级，也无法推动产品团队修改网站。执行顺畅的企业，会让管理层、搜索团队和产品团队直接协作，使搜索建议真正进入路线图。
要获得管理层支持，报告不能只谈排名、索引和引用，而要回答业务问题：市场有多大，我们占了多少，主要竞争者是谁，谁正在领先，投入后能得到什么结果。
只看排名已经不够。页面即使排在自然搜索第 1–3 位，也可能因为 AI Overview 和其他模块占据首屏而落到首屏以下。因此还要记录结果距离页面顶部有多少像素，以及品牌在 AI 答案中以什么形式出现。
企业也不应只是不断购买新工具，而要建设自己掌控的数据资产。Google Search Console、Bing Webmaster Tools、GA4、服务器日志、搜索结果页面和大模型回答的数据，应统一进入企业自己的数据仓库。Google Search Console 的批量导出只能从启用当天开始积累，过去的数据无法补回。
最后，这些项目还要用财务部门熟悉的方式申请预算。持续的内容生产和优化通常属于 OpEx，网站重构和基础设施升级则可能属于 CapEx。Ray 认为，管理层目前愿意讨论 AI 搜索，但这种关注不会一直持续。企业需要趁现在建立跨团队协作和数据基础，之后比拼的是谁能更快完成一轮发现、执行和反馈。
金句
「你不是在购买工具，而是在建设属于自己的数据资产。」
「传统搜索和 AI 搜索已经不是两个世界；所有搜索都在成为 AI 搜索。」
「真正的问题是：你能把这个循环跑多快？」
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17. Break the News (and Rankings) with Digital PR
用 Digital PR 获得报道并提升排名
演讲嘉宾：Anikó Hoang｜Digital Web Solutions
Anikó Hoang 是 Digital Web Solutions（DWS）全球营销负责人，常驻胡志明市，DWS 是一家拥有 300 多人的链接建设与 Digital PR 代理机构，每月运营 100 多个 PR 活动。
Anikó Hoang 讲 Digital PR 的数据抽取
Digital PR 不只是发布新闻稿，而是用原创数据和记者可以直接采用的图表争取权威媒体报道，同时获得链接、流量、AI 可见度和品牌曝光。
SOP：
选题
收集数据（公开数据、抓取、Keyword Planner、企业私有数据、调查，建议至少收集 1000 份回复）
清洗（进行地域比较时采用人均数据）
可视化（用地图呈现差异，用折线呈现时间变化）
写作（包括标题、图表、要点和方法论，正文应便于快速浏览）
根据记者所在地区调整标题，并把相关信息写入正文，不要放在附件中
追踪
Anikó 以一家人身伤害律师事务所为例。团队收集 Uber 和 Lyft 的用户投诉，按州分类并制作图表。这个选题与客户业务有关，但没有直接推销法律服务，最终获得《Miami Herald》和《The Sacramento Bee》等媒体报道，也为客户带来了高权重链接和品牌曝光。
选题既要与业务有合理关联，也要让记者愿意报道。一次失败不足以否定策略，持续迭代才能积累客座文章无法带来的长期收益。
金句
「Digital PR 不只是获得链接，还能同时带来流量、AI 可见度和品牌曝光。」
「选题要与客户业务相关，也要让记者有报道它的理由。」
「记者可以直接使用的数据和图表，才更有机会变成媒体报道。」
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18. The Long View: From Blue Links to Universal Search to AI Overviews
长镜头：从蓝链到通用搜索，再到 AI 概览
演讲嘉宾：Gary Illyes｜Google Search Team
Gary Illyes 是 Google 搜索团队分析师，常驻苏黎世，长期对外讲解 Google 的抓取、索引与服务基础设施，也是 Google 搜索官方博客与 Search Central Live 的核心代表人物。
Gary Illyes 讲 PageRank 与蓝链的由来
Illyes 把这种恐慌放到历史脉络中看。每逢重大变化，都有人宣称 SEO 已死、开放网络已死，但历史证明，两者都没有消失。循环是：
硬件/网络变化 → 用户行为变化 → 搜索产品变化 → 用户产生新需求
十条蓝链首先是一套工程方案。早期必须在约 200 毫秒内、通过拨号带宽返回结果。PageRank 出现，是因为「不能自动信任网上的文本」，链接就是当时可用的另一种判断依据。2015 年，每天约有 15% 的查询此前从未出现过。据他形容，Google 在 JS 渲染上的投入达到数亿美元级别。
自动化内容不是新现象。真正决定内容质量门槛的是发布的边际成本。质量系统评估的是发布结果，并不会因为「用了 AI」而惩罚内容。只替换城市名、没有信息增量的低熵模板，才是真正的问题。自查只需两问：Needs Met，即是否让用户不费力地解决了问题；Page Quality / Effort，即是否有独有数据、工具和真实投入。
在他看来，LLM 是「很好的即兴演员，默认情况下什么都不知道」，必须依靠实时搜索进行 grounding。
AI Overview 通过 query fan-out 向实时索引发出扩展查询，再综合结果。它延续了 Universal Search 的演进，并不是一套全新的体系。
Search 归根结底只是把用户与能满足其需求的具体内容连接起来。
金句
「发布的边际成本，决定了互联网内容的质量门槛。」
「LLM 是很好的即兴演员，但默认情况下它什么都不知道。」
「搜索只是把用户与能满足其需求的具体内容连接起来。」
「不要恐慌；搜索一直在变化，因为它本来就应该变化。」
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19. SEO in Japan Today: How Search, Content, and Users Are Really Changing
今天的日本 SEO：搜索、内容与用户到底在怎么变
演讲嘉宾：铃木谦一 Kenichi Suzuki｜Faber Company Inc.
铃木谦一（Kenichi Suzuki）是 Faber Company 董事、Search Advocate，2007 年起运营日本最知名的 SEO 博客「海外SEO情報ブログ」，是亚太首位 Google 搜索中心「钻石产品专家」。
铃木谦一介绍日本消费者的信息获取变化
日本搜索市场仍以 Google 为核心：Google 约占 70%–80%，Yahoo! Japan 约占 15%–20%，Bing 约占 5%。
Yahoo! Japan 使用 Google 的底层搜索技术，但会插入自己的地图、购物和新闻内容，因此点击分布会改变，自然排名则与 Google 接近。日本 SEO 最大的本地化难点在于语言，而非另一套神秘算法。
LLM 显著改善了日语翻译，但「语法正确、语义错误」仍常见。Google 官方日文文档把 inauthentic mentions 译成 inaccurate mentions，句子通顺，意思完全反了。面向日本用户发布内容前，机器翻译必须由熟悉日语和当地语境的人审核。汉字、平假名、片假名与罗马字的混写，以及敬体/常体的选择，都要根据页面类型检查。
用户正在经历 Google 所说的 information drifting：在 searching、streaming、scrolling 之间不断切换。
LINE 覆盖日本 90% 以上人口，除个人通信外，也被企业和地方政府用于客户沟通与推广。面向日本消费者时，品牌不能只做 Google SEO，还要关注 LINE、YouTube 和 note 等当地常用平台。在日本 AI Mode 和 AI Overview 中，被引用最多的域名是 YouTube，note 在 AI Overview 的引用中排名第三。
讲者不认同「note 与 Google 存在资本关系，因此会获得算法偏爱」这一说法。问答环节中，他表示，多数网站来自 LLM 的流量仍低于约 1%–2%。
金句
「语法完全正确，不代表翻译保留了原意。」
「面向日本用户发布内容前，机器翻译必须经过人工审核。」
「不要只守住搜索漏斗，要出现在搜索、视频与信息流的每个触点。」
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20. Training Data Is the New Ranking Factor
训练数据是新的排名因素
演讲嘉宾：Stephen Burns｜Common Crawl Foundation
Stephen Burns 是 Common Crawl 基金会 Web Intelligence Lead，同时担任 Intuit（TurboTax）首席技术 GEO/SEO 经理，撰写了 Common Crawl 的《AI Visibility Audit》实操指南。
Stephen Burns 介绍内容进入大模型训练数据前的过滤流程
许多大模型会使用 Common Crawl 的开放网络档案作为训练数据来源。Burns 的核心观点是：网站能否出现在 AI 答案中，不只取决于内容质量和 Google 排名，还取决于内容是否进入了模型能够使用的语料。
内容被爬虫抓取后，还要经过文本提取、质量过滤和去重，才可能用于训练；回答问题时，系统也要能够检索到它。因此，被抓取不等于被用于训练，被用于训练也不等于一定会出现在回答中。 JavaScript 中的正文、重复度过高或缺少外部印证的内容，都可能在中途被排除。
第一道门槛往往在网站基础设施。robots.txt、CDN、防火墙和服务器渲染方式都会影响 AI 爬虫访问。Burns 估计，约 35% 的高质量网站因 CDN 规则意外拦截了 AI 爬虫。Hyatt 首页就曾因边缘服务器持续返回 429，在约一年的 Common Crawl 月度快照中都没有被收录。
解除拦截后，网页仍要等待抓取、归档和模型训练。一家网站修复 CCBot 封锁约 4 个月后，才重新出现在 Bing Chat 中。CCBot 还会根据 harmonic centrality 安排抓取优先级，关注网站与网络核心节点的距离，而非单纯计算外链数量。
语言也会影响进入语料的机会。Burns 展示的近期数据中，英语页面约占 Common Crawl 抓取量的 41%，韩语页面约占 0.84%。他的建议是在保留本地内容的同时，提供持续更新的英文版本。
网站可检查五项基础条件：CCBot 是否被拦截；域名是否进入 Common Crawl 索引；harmonic centrality 是否影响抓取优先级；结构化数据能否帮助模型识别实体；核心内容能否直接从服务器返回的 HTML 中读取。
金句
「网站在 Google 排名靠前，不代表 AI 知道它的存在。」
「被抓取不等于被用于训练，进入训练数据也不等于会出现在回答中。」
「是否允许 AI 爬虫访问，应该由企业主动决定，而不是交给 CDN 的默认设置。」
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21. Asia SEO Panel（亚洲 SEO 圆桌）
演讲嘉宾：Cristina Song 主持 × Marcus Pentzek（Jademond）× Kenichi Suzuki 铃木谦一（Faber Company）× Jiyoung Lee（Xpandir）
Cristina Song 是首尔精品代理机构 Xpandir 的联合创始人兼 SEO 负责人，专注韩国、日本等 APAC 高购买力市场，也是本届大会第二天的主持人；Jiyoung Lee 是 Xpandir 联合创始人兼数字增长策略师，帮助全球品牌进入韩国市场；Marcus Pentzek 与铃木谦一的介绍见第 15、19 场。
Asia SEO Panel 嘉宾讨论现场
中日韩市场的共同趋势是碎片化，但策略不能彼此照搬。圆桌给出了三点概括：日本是对 GEO 的炒作和恐慌；韩国是用户在 Naver、Google 与 AI 之间转移；中国则是「搜索无处不在」。
国际品牌最常犯的错误，是直接翻译全球关键词，而不是重新研究本地关键词和本地平台。GEO 的目标不一定是把流量带回官网，也可能是让品牌出现在排名靠前的平台和 AI 答案中。资源有限时，应集中做透一个市场。
中国： 官方微信账号是身份和可信度的标志，「没有它你就像不存在」，但不要指望公众号本身带来大量自然曝光。消费品牌可优先小红书，再按行业选抖音、知乎、B 站。法律等专业行业可采用知乎 + 长视频 + 专家出镜。独立站优先于子域，子目录不是首选。.com 仍能获得大量排名，.cn 则更像一种可信度标志。Marcus 的研究显示，Google 带来的流量占比可达约 10%，仍不能忽视。
日本： 以 Google 打底，再根据行业选择 YouTube、X、TikTok、Instagram。社媒更偏向内容发现，ChatGPT/Gemini 则常被用于后期核实。
韩国： 从本地关键词和消费者行为入手。美妆、消费、旅游、餐饮不能忽视 Naver Blog / Cafe / Shopping；B2B 则需重新评估搜索量，Google 可能更合适。不能只把 Naver 当作广告渠道，UGC 生态本身就是获得可见性的基础。
金句
「中国的搜索无处不在。」
「从本地关键词策略和本地消费者行为开始，而不是从翻译开始。」
「三个市场地理上很近，但策略完全不同。」
Asia SEO Panel · 演讲信息图
致谢
感谢 Span 与 Taylor 整理本次大会的资料与内容。
Span 与 Taylor 是深圳一纵科技有限公司联合创始人，曾为 10+ 家出海 SaaS 团队提供 SEO / GEO 增长策略咨询服务，目前主要与 AI SaaS 出海团队合作开展联合运营。
如果你是出海内容创作者或 OPC，或你的团队正在建设出海产品，欢迎与他们交流 SEO / GEO、内容增长，以及 AI SaaS 出海合作。
联系人： Span
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