简而言之：人工智能搜索的初始混乱正在逐渐清晰，形成一个更明确的双重现实。新的数据揭示谷歌的人工智能搜索以两种不同的模式运行：广泛而稳定的人工智能模式和选择性且波动较大的人工智能概述。在这个新时代获胜需要一种复杂的双管齐下的策略，既要为广泛发现构建全面的内容，又要设计深度的、可引用的权威，以便被更具选择性的策展人所选择。
我是詹姆斯，水星科技解决方案公司的首席执行官。
在过去的一年里，商业领袖们一直在应对人工智能进入搜索世界的动荡和常常令人困惑的引入。可见性的规则似乎在不断变化。然而，今天，一个更清晰的画面正在浮现，它揭示了谷歌的故意和复杂的双重战略。
对成千上万个提示的新分析，由企业SEO平台BrightEdge分享，确认谷歌的人工智能搜索已分为两种不同的模式：人工智能模式和人工智能概述。它们的行为方式根本不同，将它们视为相同是一个关键的战略错误。理解这一双重系统是为未来构建一个有韧性和成功的数字存在的关键。
解构双重模式：数据揭示了什么
BrightEdge的分析提供了一个数据驱动的视角，展示这两种模式在品牌处理、稳定性和引用风格上的差异。这些差异非常明显。
指标人工智能模式（广泛发现引擎）人工智能概述（选择性策展人）
品牌存在
品牌出现在90%的响应中，浮现出3.8倍更多独特品牌。
品牌仅在43%的时间内被提及。
稳定性
展示出可预测的模式，周与周之间的波动较小。
显示出30倍更高的周与周之间波动，作为一个动态测试场。
引用风格
依赖于每个响应中简洁的5到7个来源卡片。
每个响应中具有高密度的20多个内联引用。
这些数据讲述了一个清晰的故事。我们不再处理单一算法，而是处理两种不同的人工智能搜索表达，每种都有其自己的目的和获胜规则。
战略要务1：在人工智能模式中获胜——广泛发现引擎
人工智能模式作为一个广泛、稳定的发现引擎，门槛较低。其高品牌包含率表明其目标是提供全面、广泛的答案，向用户介绍特定类别中的多样相关参与者。
- 所需策略：在人工智能模式中获胜需要构建一个全面、结构良好的内容库，涵盖您整个专业领域。它奖励广度和清晰度，确保对于任何相关查询，您的品牌都有一个清晰且易于访问的答案。
- 水星方法：这就是我们在客户自己领域建立深度“知识图谱”的理念发挥作用的地方。我们利用我们的水星内容管理系统 (CMS) 和 ContentFlow AI 套件 帮助客户系统性地构建这个全面的内容库。我们的系统旨在确保内容不仅高效创建，而且结构完美，适合 AI 模式所青睐的广泛发现。
战略要务 2：在 AI 概述中获胜 – 选择性权威策展人
AI 概述，相对而言，充当 Google 认为最具权威性和可信赖性的信息的选择性、快速变化的策展人。其高波动性和较低的品牌包含率表明这是一个竞争更加激烈和挑剔的环境。它是 Google 用于确定真正权威的试验场。
- 所需策略： 在 AI 概述中取得成功需要建立深厚、可引用的权威和强大、分散的存在（E-E-A-T）。仅仅全面是不够的；你必须被视为权威、最可信的来源。
- 水星方法： 这正是我们的 生成式 AI 优化 (GAIO) 和 全网搜索优化 (SEVO) 服务旨在解决的精确挑战。我们的 GAIO 服务专注于将内容工程化，使其高度 "可引用" 和权威，具备该选择性算法所寻找的精确格式和基于证据的结构。我们的 SEVO 服务则致力于在网络上建立离线信任信号和真实品牌提及，这对被这个 "策展人" 选择至关重要。
统一策略：为两种价值表达构建
正如 BrightEdge 的创始人 Jim Yu 所阐述的，AI 搜索的现实需要一种策略，具有两种不同的价值表达。他指出：
"品牌包含和相反波动模式的差异揭示了 Google 的双重方法。AI 模式提供稳定、广泛的发现，而 AI 概述则以更高的选择性测试新的排名方法。你的机会？构建既适合 AI 模式广度的内容，又足够权威以满足 AI 概述选择性的内容。"
这就是现代数字策略的本质。它不是选择一种模式而放弃另一种，而是构建一个足够强大以在两者中都能成功的内容和权威生态系统。
结论
理解这种双模式系统为未来提供了战略地图。讨论不再是关于单一排名；而是关于建立一个韧性强、多面向的存在。领导者现在必须问两个问题："我们的内容库是否足够全面，以在 AI 模式的广泛发现中获胜？"以及"我们的权威是否足够深厚，以被 AI 概述的挑剔策展人选择？"
能够对这两个问题都回答 "是" 的企业，将拥有数字发现的未来。
