原作者 / Marie Haynes
原文发表于 2026 年 10 月 21 日。本文根据原文翻译整理。
AI 确实正在重塑互联网的运行方式。但随着网络从查找信息的地方，逐渐走向由智能体替人完成任务的网络，执着于提高内容在大语言模型中的可见度，会让我们错过真正能带来投资回报的机会。
ChatGPT 究竟带来了多少访问
你有没有统计过，网站访客中有多少人来自 ChatGPT 这类大语言模型工具？
我查看了 100 个不同规模网站连续 12 个月的 GA4 数据，涉及超过 1.45 亿次会话。在这组数据中，ChatGPT 带来的会话量，仅相当于 Google 自然搜索会话量的 0.62%。
你没有看错，就是 0.62%。
把其他大语言模型全部算进去，这个数字也只增加到 0.73%。
我还让 Antigravity 中的 Gemini 4 Argon 把这些数据画成图，帮助我直观看清两者的量级差距。
观察内容有没有被 ChatGPT 引用，再尝试影响这些引用，确实很有意思。但对绝大多数网站来说，与 Google 自然搜索带来的访客相比，这部分流量实在太小了。
转化率更高，能改变这个判断吗
这 100 个网站中，有 55 个在 GA4 里追踪转化。我确实发现，ChatGPT 访客的转化率更高。
| 访客来源 | 转化率 |
|---|---|
| Google 自然搜索 | 3.02% |
| ChatGPT | 13.8% |
ChatGPT 访客的转化率，是 Google 自然搜索访客的 4.5 倍以上。
不过，在这组数据所分析的渠道中，Google 仍然贡献了总转化量的 96.5%。
在我的这个小样本里，Google 自然搜索带来的转化量，约为所有大语言模型合计的 27 倍。
原图还补充了收入数据。在其中 31 个追踪电商收入的网站里，Google 自然搜索带来了约 1,427 万美元收入，所有大语言模型合计约 38.1 万美元，相当于前者的 2.67%。
随着越来越多人使用大语言模型，这个局面会改变吗？
ChatGPT 刚推出几个月时，我们当中有不少人看到它带来的点击不断增加，便推测，如果这种指数增长持续下去，大语言模型最终会给网站带来远超 Google 的流量。
我们当时判断错了。
我让 Antigravity 分析这 100 个网站的数据，计算来自 ChatGPT 的总访问量。结果显示，2025 年 8 月，也就是 GPT-5 发布的同期，ChatGPT 会话量的指数增长结束了。自那以后，ChatGPT 给网站带来的访问量总体上越来越少。
趋势图中，2025 年 10 月的峰值为 105,371 次会话，到 2026 年 9 月为 71,018 次。图中将近 15 个月标为平台期，月访问量在约 6 万至 10.5 万次之间波动。
AI 在改变搜索，Google 依然最重要
我们这个行业把大量注意力放在 GEO，也就是生成式引擎优化上。那些追踪品牌在 ChatGPT 和其他大语言模型工具中被提及情况的公司，融到了多少资金、赚到了多少钱，着实让我吃惊。
我们都在追逐新事物。
大家都看得见，AI 正在改变企业被人们在网上发现的方式。但我认为，过度强调人们如何通过 ChatGPT 及类似工具找到我们，可能让我们忽略了重点。
今天，Google 才是把大量用户带到企业面前的 AI 搜索入口。
从 AI Overviews、AI Mode，到如今很大程度上由 AI 驱动的核心排名系统，每天都有数百万人在不离开 Google 的情况下使用 AI 搜索。
我们可以为信息类内容获得的点击越来越少而感到遗憾，但网络确实正在变化。如果人们想要接触像你这样的企业，Google 搜索仍然是他们最有可能找到你的途径，优势非常明显。
麻烦在于，我们很难衡量自己的工作有没有进展。
排名追踪的意义已经不大。Search Console 能提供一些信息，但其中能直接指导行动的内容并不多。
我建议你先弄清楚，对自己的业务来说，什么算一次转化，什么算一个关键事件，并把它追踪起来。令人意外的是，在我随机抽取的 100 个网站中，有 45 个没有追踪任何关键事件。
把这些指标记录下来，再朝着改善它们的方向努力。
**请把提升用户满意度放在更重要的位置，对它的重视应当远远超过对机器的优化。**如今，Google 的排名系统受到深度学习，也就是 AI 算法的显著影响。这些算法一直在预测，搜索者会觉得什么最有帮助。
我也希望看到更多出色的同行公开分享，在这个陌生的搜索新阶段，他们正在怎样调整工作。Wil Reynolds 已经分享过这方面的内容。如果你能弄清楚，搜索变化之后该怎样追踪和衡量工作进展，你的经验就能帮助行业里的其他人。
开始思考智能体搜索的机会
Google 首席执行官 Sundar Pichai 最近说，搜索将成为一个“智能体管理者”。
这意味着，搜索会从被动地帮助人们查找链接，逐渐变成主动协调工作的系统。
我认为，没有人能准确预测下一个搜索时代会怎样展开，即使是 Google 内部的人也一样。
去年在 Google I/O 上，我拍下了一段对话。有人问 Sergey Brin，10 年后的网络会是什么样。他表示，这无法预测。
我认为，我们并不真正知道 10 年后的世界会是什么样。
随后，Demis Hassabis 说，如果考虑一个优先面向智能体的网络，互联网会发生很大的变化。智能体不一定需要像人类使用网络时那样，查看网页渲染出来的画面。因此，几年后的情况可能会很不一样。
我不知道 10 年后的网络会是什么样，但对于未来几年可能改变网络的几类事物，我们已经有了一些认识。
Google 通用购物车
Universal Cart 会把多家零售商的商品汇总到 Google Wallet 中，让用户统一结账。它会主动监测价格调整、促销和补货情况。搜索者可以把不同商家的商品加入购物车，随后完成结账，全程不必访问这些商家的网站。
机会在于，深入了解 Google Merchant Center。
Merchant Center 里有一个新的 AI 助手，我觉得它很有帮助。如果你能熟练掌握 Merchant Center 中的数据，或许就能让更多商品进入这些通用购物车。
通用商业协议 UCP
UCP，即 Universal Commerce Protocol，由 Google、Shopify 和 Stripe 共同治理。它为 AI 智能体提供开放的发现层，让智能体能够比较库存并直接完成购买，同时让商家继续保留交易登记卖方，也就是 Merchant of Record 的身份。
人们将能够在不离开 Google 各类界面的情况下，购买你的商品。
这意味着，技术 SEO 的范围需要扩展，把供智能体发现和识别业务的接口也纳入其中。
我们会需要这样的 SEO 从业者，他们理解 `/.well-known/ucp，也知道商品及其选项如何在 Merchant Center 中呈现。
我认为，我们会找到一些方法，让商品更容易被智能体发现。不过，其中很大一部分仍将取决于，你能否在产品、价格和客户服务上真正做到最好。因此，找到有效的竞品研究方法，也会变得重要。
这件事会很难。我们正在进入一个每次 Google 搜索结果都可能不同的时代，要为这些变化做出清晰的报告，不会有简单办法。
WebMCP
WebMCP 让网站能够通过声明式标记和命令式 API，直接向 AI 智能体开放交互功能，包括表单、计算器和预约工具。
这里还有很多东西值得学习。
我认为，对大多数企业来说，现在就开始开发支持 WebMCP 的工具，可能还早了一点，因为这项技术仍在发展。但开始做实验，已经不算早了。
我建议你和 AI 一起想一想，自己能提供什么功能，让智能体愿意通过 WebMCP 来使用。
如果你之前没有看到，我已经把自己整理的算法更新列表做成了一个 MCP 服务器。
智能眼镜
Google 为这类产品选择的名称是 Intelligent Eyewear，也就是智能眼镜，并不希望大家把它叫作“AI 眼镜”。
Google 表示，首批智能眼镜会在 2026 年秋天推出，也就是说，随时都有可能发布。
这些眼镜由 Gemini 驱动，运行 Android XR。先推出的是与 Warby Parker、Gentle Monster 合作的音频眼镜，之后还会有配备 micro-LED 显示屏的眼镜。它们有潜力从根本上改变人们搜索的方式。
我听过不少人说，这类产品不会流行起来。我认为它们会。
它们可能会拓展搜索的使用场景，为企业与客户之间创造新的互动方式，而未必会取代现有搜索。
想象一下，你付费订阅自己最喜欢的食谱博主，让他在你做饭时提供指导。
或者，你可以开发一个水管维修助手，帮助用户处理小问题；需要专业人员时，它又能让用户方便地联系到师傅。
它也会带来全新的购物方式。
嘿，Gemini，看看她穿的那件衬衫，帮我找一件适合我尺码的，再替我买下来。
Google 的 Android XR 开发资源中心，提供了为智能眼镜开发应用所需的资料。
我很期待这项技术带来的机会。搜索将从屏幕里发生的事情，扩展到我们生活中的周围环境。
这还只是开始。随着我们逐渐学会让 AI 以智能体的方式工作，我预计，还会出现各种各样的新机会。
用这段提示词，思考自己业务的机会
你可以试试下面这段提示词。
请阅读 Marie Haynes 的这篇文章，并帮助我回答下面的问题。https://www.mariehaynes.com/geo-is-a-distraction/我希望为自己的业务找到切实可行的“智能体搜索与商业”机会。Google 这类搜索引擎正在从链接索引，演变成能够协调任务、执行交易的“智能体管理者”。相关技术包括 Google Universal Cart、通用商业协议 UCP、WebMCP 网站交互工具，以及智能眼镜上的多模态搜索。我的业务情况如下。网站或所属行业，请填入网址或简要介绍。主要产品、服务或方案，请填写自己销售或提供的内容。当前最重要的关键事件或转化目标，例如电商购买、预约产品演示、电话咨询或询价。请担任 AI 搜索与智能体商业策略顾问，分析我的商业模式，并回答以下四个问题。1. 通用购物车与商品 Feed 的机会商品 Feed 数据、库存状态或促销标记，可以在哪些地方帮助 Google 的自动购物系统，在用户产生需求时，直接组合或推荐我的产品与服务？2. WebMCP 工具的想法我们可以开发什么交互功能、定制计算器、预约流程或自助故障排查工具，让 Google-Agent 这类自主 AI 智能体愿意代表客户来使用？3. 日常环境与智能眼镜的使用场景用户戴着智能眼镜时，可能会在现实世界的什么情境下，遇到我的业务能够解决的问题，或者看到我销售的商品？对于“看见它、解决它，或买下它”这类发生在周围环境中的需求，我们可以提前准备什么使用场景？4. 团队接下来的行动在未来一个季度，我们可以开始测试哪两个切实可行、投入较低的实验，从而领先于那些仍然只优化传统蓝色链接的竞争者？
我们熟悉的搜索正在变化，这一点已经无法否认。
但追逐 ChatGPT 的引用和大语言模型中的品牌提及，就是把优化目标选错了。
我更希望你认真研究，Google 搜索及其 AI 界面正在怎样呈现你的品牌，并持续改进，让自己成为搜索者明显更好的选择。
我认为，每一家企业都应该投入时间，为智能体网络做好准备。去探索 UCP、WebMCP、智能眼镜，以及那些我们还没有想象出来的新事物，看看它们会带来怎样的挑战和机会。
原文 [GEO is a distraction] https://www.mariehaynes.com/geo-is-a-distraction/
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