SEO&GEO周报：6月更新两天收官｜好SEO就是好GEO｜ChatGPT选源机制揭秘｜AI推荐用户转化翻倍 [2026-07-01]

【算法】2026 年 6 月网络垃圾更新上线完成

2026 年 6 月网络垃圾更新在 25 日凌晨发布（北京时间），在 27 日 1 点发布完成，仅历时两天。建议 SEO 可以看下网站的数据变化，来评估此次算法更新的影响。

关于此次算法的更多内容，请看发布快讯。

我的看法：目前了解的情况是此次算法影响的站点并不多，常规优化的老站都没有明显影响，甚至还有站点在此次更新中恢复了流量。

参考：Google 算法上线面板 https://status.search.google.com/incidents/YUX1peHev5a4fkxLDiUQ

【官方】Google 博客：好的 SEO 就是好的 GEO

Google 副总裁在博客中发布文章，称 AI 赋予了搜索超能力，上个季度 Google 的搜索查询量创下历史新高，并提出观点"AI 搜索时期，GEO 成功的基础仍是 SEO"，并有 5 个核心观点。

1. 不必纠结所有新名词，好的 GEO/AEO/LLM SEO 就是好的 SEO。AI 改变了传统搜索的边界，但仍是解决用户寻找信息的需求。AI Mode 仍是构建在核心排名系统之上，查询扇出 Fan-out 让 Google 找到更多有用信息。
2. 不要为机器人做优化，要为用户做优化。搜索比你想象的要智能得多，不需要写不通顺的、堆砌关键词的内容，也没必要把内容切成一块一块的片段，搜索系统能像人一样理解语言；也不需要追求不真实的品牌提及；也不需要提供新的技术格式（比如 markdown 网页）和 llms.txt 文件。
3. 不要专注于通用内容，要优先展现你的独特观点。目前是个内容泛滥的世界，真正的竞争优势是真实性和专业性，这意味着要分享独到的观点、创作源自第一手经验的内容，并展示你行业专家的能力。即创作能够脱颖而出、提供真实而切实价值的独特内容。
4. 不要忘了你的网站，要打造出色的网页体验。网站要保证多设备浏览、性能优越，且提供高质量的视频和图片。这样从 AI 点击到网站的用户，可以有更多互动、更高转化。
5. 不要被嘈杂的指标分散注意力，要聚焦于你的业务目标。最最关注的业务指标，包含潜在客户（leads）、销售额和注册量。不要满足于各种中间指标，也不要满足于第三方 SEO 工具的指标。

总体上，GEO 的重点是做好 SEO。非大路货、专家水平的内容帮助你出现在 Google 搜索和 AI 搜索中；不要试图钻 AI 系统的空子；专注于出色的网站体验；业务目标才是衡量 AI 搜索的最佳指标。

我的看法：这个观点之前在 Google 活动上也提到过，但这次是 Google 副总裁在官方博客上发布，足见其重视程度；GEO 还在早期，很多规则不完善，也有很多钻空子、忽悠客户的情况，Google 在尽量做好引导；对 SEO/GEO 来讲，也要分清短期和长期策略，如果想做长期策略，还是要以用户体验为根本，兼顾 SEO 和 GEO 的规则。

原文链接：《Good SEO is good GEO》https://business.google.com/us/think/search-and-video/ai-search-era-brand-authority-strategy/

【洞察】Google CTR 变化：桌面端 CTR 大幅回升，移动端持续下滑

Advanced Web Ranking 用覆盖数百万搜索词、数千个网站的国际数据集，对比了 Q1 2026（1—3 月）与 Q4 2025（10—12 月）每个排名位置的平均点击率，得到了一个核心结论：桌面端点击率明显提升，移动端点击率持续下降。

各维度数据对比：

维度	桌面端	移动端
全量数据（所有行业汇总）	前 5 名合计 +10.54%	仅第 1 名受影响 -2.20%
品牌词	前 10 名全部上涨，单个位置 +1.99%～5.78%	仅微涨约 +1%
非品牌词	前 4 名合计 +7.19%	第 1 名 -3.07%
信息型搜索	第 1 名 +1.24%、第 3 名 +1.41%、第 4 名 +1.21%	前两名合计 -5.75%
商业型搜索	前 5 名合计 +12.09%	前两名合计 -5.75%

行业细分共 22 个行业受影响：单个位置跌幅最大是法律与政务（移动端第 1 名 -9.03%）；单个位置涨幅最大是家庭与育儿（桌面端第 1 名 +7.05%）。

总之，桌面端和移动端的点击行为差异在逐渐变大，主要还是 Google SERP 的变化。无论关键词长短和搜索意图，桌面端 CTR 开始增长，移动端持续被挤压。

我的看法：桌面和移动端的 SERP 越来越不一样，移动端屏幕小，AIO、广告、精选摘要等更容易挤压移动端的自然排名。所以在做分析时，尤其是转化分析，有必要按终端细分来观察；转化要抓紧桌面端，因为更容易点击到站，尤其是 B 端业务；增加高质量图片和视频，来抢占首屏的多媒体区域。

原文链接：https://www.advancedwebranking.com/blog/ctr-google-2026-q1

【调研】揭秘 ChatGPT 网络流量：揭开它"如何挑选来源"的真实机制

Suganthan 使用浏览器的开发者工具，研究 ChatGPT 回传的 JSON 文件，通过 1240 条来源记录，研究了 ChatGPT 如何挑选信息来源，有以下核心发现。

核心发现一：每条来源都有一个来源标签（result_source 字段）

ChatGPT 在组成答案时，有 4 个来源获取信息：

来源标签	说明	特点
serp	很可能是搜索引擎的搜索结果网页	多见于新闻内容
labrador	可能是有内容协议的权威媒体（路透、卫报、WSJ、FT、维基百科、arXiv 等）	摘要长达约 1080 字符，基本是全文提取；门槛极高，普通站点无法进入
bright	商业爬虫 Bright Data，承担绝大部分抓取	购物/金融/天气/本地为主
oxylabs	竞对爬虫 Oxylabs	偏区域和本地媒体

对 SEO/GEO 的启发：能参与的是抓取通道，如 bright 和 oxylabs；在合作媒体通道，可以借助 PR 稿、品牌提及来进入。

核心发现二：很多查询根本不联网

ChatGPT 先把问题分类，目前看到 6 种类型，分别是即时搜索（instant search）、购物（shopping）、文本（text）、本地（local）、推理（thinking）、图片（image gen），其中 text 这个分类直接用训练的语料回答，并不会去搜索。

对 SEO/GEO 的启发：对于部分基本常识，如常见的名词定义，ChatGPT 直接走训练好的数据，并不会搜索信息，在这种情况下，你的网页内容质量多高都不会被引用。

核心发现三：查询扇出——一个问答可扩展成几十个子查询

对于 fast 模式，只查询 1 条就结束；对于推理模型 thinking，单个问题能扩展 15～40 条子查询。

比如在查询价格时，会在 Google 里使用 site: 指令，在页面中也会查询 $ 这些符号来获取价格。

对 SEO/GEO 的启发：所以核心内容要放在 HTML 源码中，而不要放在图片或 JS 中。

核心发现四：被抓取/引用/提及完全不同

• 被抓取：页面内容被作为答案的原始上下文来源，用户看不到（在 result_source 中能看到）
• 被引用：作为某个句子的引用来源，有可点击的小链接
• 被提及：品牌名称出现在答案中，但并不是论据来源

作者提到了 Reddit 和 YouTube 的例子，这 2 个网站都被大量抓取（200+ 次），但 Reddit 被引用了 11 次，YouTube 却一次都没有，因为 YouTube 的核心内容都在视频里，而引用必须绑定一段可抓取的文字。

其他发现

• 官网负责事实，第三方负责评价。ChatGPT 倾向于从官网读取事实，比如价格、参数、功能；但涉及"哪个好""推荐谁""用户评价"时，更依赖第三方来源。
• 看不到隐藏排名分。域名权重、信任分这些数值在 ChatGPT 内部，所以目前声称有 ChatGPT 内部排名因素的说法都是忽悠。
• 个性化真实存在，在某些回答会加入用户的个人数据（personal_sources: ["convo_search","gmail","files"]），这是不同用户有不同答案的原因之一。
• 本地结果仅有 2 条（local_results_limit: 2）：在本地查询中，只有在前两条才有机会。

最后，也推荐了个 Chrome 免费插件，ChatGPT Search & fan-out capture，可以自己提取 ChatGPT 的搜索和查询扩展数据，我之前也推荐过。

我的看法

从以上研究来看，AI 搜索和传统搜索还是很不一样的，GEO 和 SEO 也就有很多不同。比如：

• 对于不同信息来源，要有不同的策略。首先是保证有官方网站，其次是优化抓取，保证 AI 爬虫能抓取到；对于权威媒体，就通过 PR 稿的方式来覆盖，增加品牌提及和曝光。
• 对于一些常识类问题，GEO 可以考虑直接放弃，因为 AI 搜索的训练语料就解决了，GEO 没有空间。
• 可使用查询扇出工具来了解 AI 搜索的扩展查询逻辑（推荐下我的工具：AI 查询扩展）。
• 抓取变得很基础，也很重要，重要内容放在源码中（重要的事说了不止三次了）。
• 官方网站也变得很重要，不光国外，国内也是。
• 要想提升 AI 到站流量，就要提升 AI 引用，必须有独特观点，以及可引用的文本信息，而非图片和视频。

原文链接：https://suganthan.com/blog/how-chatgpt-picks-sources/

【推荐】AI 曝光的实际价值：被 AI 推荐的用户会回到搜索深度互动

Similarweb 做了一项 AI 可见度在用户旅程影响的研究，分析了金融、旅游和美妆三个行业，有以下几个核心发现。

• AI 在用户旅程前期（发现和研究阶段）对用户的影响更明显，在后期（购买）跟传统搜索接近。
• 用户明显更倾向于选择 AI 推荐的品牌。在研究的 3 个行业中，被 ChatGPT 推荐了某个品牌的用户，在 7 天内访问该品牌的概率要高出 2.5 倍；但常规统计工具无法统计到，也并没有归入到引荐流量 referral 中。
• 受 AI 影响的用户会通过搜索再次找到品牌。常规流程是：用户在 AI 中被推荐某个品牌，然后去 Google 搜索品牌名称，到网站来访问，也就是说，AI 曝光的部分价值，是通过 Google 中的品牌搜索来实现的。品牌词的排名，显得更为重要。
• 受 AI 影响的用户在网站上的参与度更高。这类用户已经在 AI 做了前期调研，对品牌也有了一定的认知和信任，因此浏览页数和停留时间都翻倍。

因此，在 AI 中缺失的品牌，错失的不光是品牌曝光，更是实际访问。

1. AI 可见度本身就是一种效果渠道。AI 曝光将直接影响下游的网站访问。
2. 归因模型存在盲区。AI 曝光的效果，将转换成搜索和直接访问，目前没有被完整归因。
3. 可见度缺失，等于将流量让给竞手。如果前期缺少品牌曝光，竞手将在前期就把客户截胡。

对 SEO/GEO 来讲：

1. 不要仅靠引荐流量来评估 AI 的价值。品牌曝光和可见度也是 AI 效果的一部分。
2. 将 AI 曝光和可见度作为前置指标。追踪 AI 在用户旅程前期的价值。
3. 搜索渠道要重视品牌词。部分流量是 AI 调研过的用户，有更深的交互行为。
4. 建立 AI 曝光和转化的关联。尽量建立从 AI 推荐到网站访问的全链路追踪。
5. 跟竞手做对比。了解竞手，并从全链路监控和追赶竞手。

我的看法

以前内容流量被看作无法转化、低价值的流量，但 AI 时期就未必了；AI 搜索已经完全改变了用户旅程模型，就像文中提到的，AI 在发现和研究阶段对用户的影响很大，目前是非常大的机会，如果能在发现和研究阶段影响用户，会有更多品牌搜索、到站流量和转化；不过也确实存在无法归因和统计的问题，SEO 需要去尽量追踪和完善全链路数据；我最近在准备一篇基于用户旅程做 GEO 的文章，敬请期待。

原文链接：https://www.similarweb.com/corp/the-downstream-impact-of-ai-visibility/

最后

分享一个客户如何找到我的真实案例，他在 ChatGPT 里提问：

ChatGPT 给他的答案：

不过很搞笑的是，我发现 ChatGPT 引用的内容都是我自己网站的信息，属于自卖自夸，也说明了搞个独立站很重要，有没有？！😊

头图是随手拍的荷花🪷。