最后更新于 2026年7月13日 11:26
AI 搜索正在暴露一个重大的组织问题：SEO 团队可能管理技术基础，但品牌、产品、公关、编辑和客户体验团队越来越多地控制决定 AI 系统推荐哪些公司的信号。与此同时，谷歌和 Meta 正在添加 AI 免责声明标签，TikTok 正在加强其 AI 垃圾信息控制，而获得的 AI 引用可能正朝着更加商业化的未来发展。
Beecommercer 每日快报
日期：2026年7月13日，星期一
由 beecommercer.com 提供
今天的主题很明确：AI 可见性正成为跨职能的运营问题。
SEO 团队可以使内容可被抓取。
但他们并不总是能够控制品牌认知度、客户评价、产品质量、媒体报道、创作者提及、社区声誉，或 AI 系统在推荐一家公司胜过另一家公司时使用的第三方来源。
与此同时，随着 AI 生成的媒体成为日常广告和社交内容的一部分，平台正在引入更多的披露、内容来源、同意控制以及自动化执行。
下一个优势不仅仅是出现在 AI 回答中。
它正在建立一个能够赚取、衡量、保护，并最终为 AI 可见性付费的组织。
我们开始。
重点故事
AI 搜索正在揭示 SEO 在 GEO 结果所有权方面可能失去控制的风险
今天最大的新闻来自《Search Engine Journal》。
Search Engine Journal 认为AI 搜索正在显示出SEO 团队所建议的内容与他们实际能控制的内容之间的差距。
技术 SEO 仍然是基础。爬虫抓取、索引、结构化内容、内部链接、网站架构和可访问性仍然很重要。
但是决定 AI 系统推荐品牌 A 还是品牌 B 的信号，通常来自 SEO 部门以外的地方。
它们来自：
- 品牌熟悉度
- 产品质量
- 客户体验
- 公共关系
- 编辑报道
- 社区讨论
- 创作者内容
- 评论
- 品牌搜索需求
- 第三方推荐
- 在更广泛网络上的声誉
这篇文章强调了一个棘手的组织问题：
谁实际上拥有 AI 搜索结果？
是SEO 团队吗？
品牌团队吗？
产品团队吗？
公关团队吗？
内容团队吗？
答案因企业而异，但更广泛的观点很清楚：GEO 和 AI 搜索的可见性不能仅靠SEO来掌控。
这对于电商品牌尤其重要。
一个SEO 团队可以优化产品页面。但它不能单凭一己之力让客户信任产品、产生积极的创作者评价、提高交付可靠性、增加品牌搜索量，或说服行业刊物推荐该品牌。
随着AI 系统从多个来源合成信息，这些更广泛的信号可能变得更加重要。
这为SEO创造了一个新的角色。
SEO不应该消失。
它应该成为技术可见性、品牌战略、内容运营、产品数据、公关、客户体验和衡量之间的连接层。
第二个挑战是证明哪些AI 搜索活动实际上有效。
《Search Engine Journal》解释道传统的 A/B 测试并不能直接适用于 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 或谷歌的 AI 界面。每个平台都有不同的爬虫、来源偏好、引用模式和响应变异性。
因此，企业团队正在基于精心挑选的提示、对照组、第一方数据以及跨多个 AI 平台的结构化监控，构建替代测试系统。
运营者要点：
AI 搜索应成为共享的业务计划。
一个实际的所有权模型可能如下所示：
- SEO 负责技术可访问性和结构化可见性
- 品牌负责熟悉度和定位
- 产品负责产品质量和差异化
- 公关负责第三方权威和媒体报道
- 内容负责有用的解释和分类专业知识
- 客户体验负责评论和声誉
- 数据团队负责测量和测试
- 领导负责协调和问责
问题不再只是：
我们如何优化 AI 搜索？
它是：
哪些团队控制导致 AI 系统信任和推荐我们的信号？
转变
AI 透明度和同意正在成为平台要求
随着AI 生成内容的增长，各平台正在增加更多的披露系统。
谷歌已经在我的广告中心中为在搜索、YouTube 和 Discover 上展示的广告推出了一个新的“此广告的制作方式”部分。
当广告主使用谷歌的生成式 AI 工具时，谷歌将自动添加免责声明。广告主也可以标明广告是使用外部 AI 工具创建或编辑的。根据当地要求，免责声明可能会直接显示在广告上。
Meta 也更新了其 AI 生成广告的标签. 包含 AI 生成或经过重大 AI 编辑的材料的 Facebook 和 Instagram 广告可能会在“关于此广告”面板中显示额外信息。
Meta 表示它可以自动标记使用自己生成工具创建的内容，并且可能使用 C2PA 等标准检测来自第三方工具的元数据。
这些更新表明，人工智能披露正在从可选的最佳实践转变为标准的广告基础设施。
但Meta的Muse Image发布也显示，仅仅披露是不够的。
Meta最初推出了一项功能，允许人们引用公共的Instagram个人资料，并在AI生成的图像中使用其内容。拥有公共账户的用户如果不希望他们的帖子和Reels以这种方式被使用，需要选择退出。
该功能很快引发了隐私和同意方面的担忧。
到7月10日，Meta已停止公开的Instagram混音功能，并承认未能满足用户的期望。争议集中在自动注册、未经同意的数字复制品、冒充风险，以及公开内容是否应该自动成为生成式人工智能的输入。
TikTok 正在朝着不同的方向发展。
该平台正在测试改进的系统，以识别发布涉及政治、时事、财务建议、医疗信息及其他高信任话题的 AI 生成垃圾内容的账户。TikTok 也正在加入 C2PA 指导委员会，该委员会制定用于识别数字媒体是如何创建或修改的标准。
运营者要点：
人工智能治理正成为营销运营的一部分。
品牌应建立明确的规则，包括：
- 何时必须披露AI 生成的内容
- 可以使用哪些外部图片或身份
- 是否需要获得同意
- 创作者和客户内容如何被重新混合
- 哪些 AI 工具被批准使用
- 来源元数据如何被保留
- 谁审查真实的 AI 描述
- 敏感声明如何被核查
- 当平台政策变更时会发生什么
- AI 生成的资产如何在内部记录
下一个创意风险不仅是制作一个糟糕的广告。
它是创建一个客户、创作者、监管者或平台认为本不应该制作的资产。
运营层
谷歌广告正在以更可预测的自动化换取峰值效率
谷歌正在继续扩展自动化广告系列管理，但广告客户正在提出关于控制的更严格问题。
Search Engine Journal报道谷歌正在改变在预算有限时，目标每次获取费用（Target CPA）和目标广告支出回报（Target ROAS）活动的行为。
从8月17日开始，受影响的活动将更紧密地优化广告主设定的出价目标。
今天，一些预算有限的广告活动表现显著超出其目标。一个目标每次获取成本为50美元的广告活动，可能会持续以35美元获得转化，因为智能出价只参与最安全的拍卖。
更新后，这些广告系列可能会更接近所述的 50 美元目标。谷歌表示，当预算增加或调整时，这应使表现更加可预测。
谷歌澄清称，它不会自动提高预算或更改出价目标。当前广告系列表现优于目标的广告主可能需要在推出前审查并可能降低这些目标。
这会产生一个真正的权衡：
- 更高的短期效率
- 或更可预测的扩展
一些广告主可能更喜欢现有的超额表现。
其他人可能更喜欢在预算变化时表现更稳定的系统。
谷歌也在为旅行广告主扩展专业化自动化。
旅行测试版的搜索广告活动正在扩展到“活动和景点”，可能支持销售景点、导游旅游、活动和演出票的广告商。
谷歌尚未公布有关资格、竞价、数据源、报告或地理可用性的完整细节，因此建议符合条件的广告客户将其视为受控测试，而不是现有搜索或性能最大化广告系列的即时替代方案。
运营商要点：
自动化仍然需要明确的业务决策。
广告主应进行审核：
- 预算受限的目标每次操作费用（Target CPA）广告系列
- 预算受限的目标广告支出回报（Target ROAS）广告系列
- 当前表现被超越的目标
- 8月17日后的预期表现
- 扩展优先级与效率优先级
- 广告系列级别的测试预算
- 专项广告系列测试版
- Feed和转化追踪质量
- 后台更改前后的表现
智能出价遵循广告商提供的指示。
更难的问题是这些指示是否仍然代表业务目标。
广告、搜索中的3件事&内容
赢得的AI 引用可能不会永远便宜
Search Engine Journal 认为品牌目前有一个异常开放的窗口，可以通过内容、公关、权威和第三方提及来获得 AI 引用。
但随着人工智能平台引入广告、产品植入、赞助推荐或其他付费可见性层，该窗口可能会变得更加商业化。
文章并不认为有机人工智能的可见性会消失。文章认为，在竞争对手大量投资之前，建立强大地位的廉价机会可能不会持续。
操作员的要点：
品牌现在应该通过强有力的内容、公关、创作者报道、社区信任、结构化产品信息以及权威的第三方引用来建立获得的 AI 可见性。等到 AI 发现完全实现货币化再行动，可能会使可见性成本显著增加。
2. AI 营销仍然依赖于熟悉的基本原理
实用电商认为人工智能正在改变营销界面，但其背后的商业需求仍然熟悉。
品牌仍然需要：
- 能见度
- 信任
- 客户关系
- 有利可图的流量
- 有用的内容
- 可靠的广告
- 电子邮件和第一方数据
- 可信的背书
搜索引擎优化、广告、赞助内容和电子邮件在生成式人工智能出现之前就已经存在。这些渠道现在正被用于AI 搜索、对话式产品发现和自主商业模式，但基本的营销问题并没有消失。
雅虎财经强调的一份独立零售市场报告估计，到2026年，生成式人工智能电商市场将达到约15.5亿美元，因为零售商将人工智能用于推荐、内容自动化、客户分析和商业运营。
运营商要点：
不要把新的人工智能界面与全新的营销策略混为一谈。品牌仍然需要有用、可见、值得信赖、差异化且有利可图。
3. 本地评论和平台报告仍然是运营依赖
Search Engine Journal 报道称一些谷歌商家资料所有者在其管理仪表板中看到“尚无评论”，即使公开资料继续显示正确的评论数量。
这一问题似乎是仪表板显示问题，而不是公共评论的完全丢失，尽管在报告发布时，谷歌尚未确认原因。建议企业在假定评论历史已消失之前，先检查实时列表。
这是一个有用的提醒，即平台仪表板并不总是潜在的真实来源。
评论会影响信任、本地可见性、转化率和AI生成的推荐。企业需要独立监控，而不是依赖单一界面。
运营者要点：
保持定期记录审核量、评分变化、客户反馈和公开资料的可见性。当仪表板显示异常数据时，在做出操作决策之前，请先验证面向客户的体验。
下班时间
AI 可见性正变成一个受管控、可衡量且具有商业性的系统
今天的故事指向一个更大的变化。
AI 搜索正在超越SEO的掌控范围。
品牌、产品、公关、编辑、客户体验和声誉越来越多地影响GEO结果。
企业团队正在建立对照组和结构化测试来衡量人工智能的可见性。
谷歌和Meta正在为广告添加人工智能披露系统。
Meta的Instagram混音争议表明，未经同意可能导致产品在几天内被下架。
TikTok正在加强人工智能垃圾信息检测，并加入来源标准。
谷歌正在改变智能竞价，以优先考虑更可预测的目标行为。
旅游广告商正在接受新的人工智能驱动的广告系列格式。
AI 引用仍然可以获得，但付费可见性正在接近。
本地企业正在了解到，即使是评论仪表板也可能变得不可靠。
这堂课不仅仅是：
为人工智能优化。
这堂课是：
围绕AI 可见性建立治理。
这种治理应该关联：
- 技术性搜索引擎优化
- 品牌营销
- 产品质量
- 公关和编辑报道
- 创作者关系
- 社区声誉
- 客户评价
- AI 引用监控
- 付费 AI 投放
- 广告披露
- 创意同意
- 智能出价目标
- 第一方测量
- 平台风险管理
人工智能营销的第一阶段是实验。
下一阶段将是所有权。
谁拥有数据？
谁拥有品牌形象？
谁批准创意？
谁衡量结果？
当平台改变规则时谁负责响应？
能够明确回答这些问题的品牌，将比那些只是产生更多 AI 内容的品牌处于更有利的地位。
Beecommercer 团队
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