谷歌在5月份的IO大會，提出來的SGE驚到了很多人，為了趕緊看看谷歌SEO會有什么影響，Linus馬上申請了SGE的體驗資格。在獲取到資格，并狂用了Google SGE三天的時間之后，我得出來一些體驗和結論，給大家分享一下。

Linus對于SEO的未來方向也有了一些想法，在文末結合了近期最新的算法波動和排名情況，跟大家詳細聊聊谷歌和流量未來可能會有的變化趨勢。

一句話介紹谷歌的SGE（Search Gnerative Experience，生成式搜索結果體驗）就是:

谷歌在搜索框里增加了ChatGPT AI的功能，能聯(lián)網(wǎng)、有引用、有豐富的表現(xiàn)形式，能傳遞更“精準”的信息。

本文會說什么：

• ?SGE怎么申請？

• ?SGE的體驗，普通搜索、信息問題搜索和電子商務搜索會有什么區(qū)別？

• ?SGE和SEO的現(xiàn)狀和未來的思考

• ?SGE的一些發(fā)現(xiàn)，比如設計語言

公眾號回復【SGE】或文末添加 LinusSEO，發(fā)送 SGE，獲取 Google SGE 英文和翻譯版資料。

注意：本文中的SGE特性當前只是測試階段（2023年6月3日），可能會在未來的時間內(nèi)有所變化。

一、怎么申請？

如果你滿足了條件（美國，英文環(huán)境），默認在打開新標簽頁的時候就會看到有個小燒杯，就是谷歌的Search Labs，點擊即可進入：

如果出現(xiàn)以下的提示，一般就是你的各種環(huán)境有問題，當前（23年6月3日）谷歌說明 Bard 和 SGE 只能在美國、并且英文的瀏覽器環(huán)境使用，因此你需要有一個瀏覽器完完全全看上去是處于美國的，相信各位獨立站or亞馬遜賣家應該比較熟悉該套操作，不再贅述。

加入 waitlist 之后，只要耐心等待即可。最近谷歌放寬了條件，有很多研究人員都獲得了體驗資格，目測時間不會很長。

二、開用

當你拿到了郵件通知權限之后，如上文一樣，打開新標簽頁后在右上角選擇小沙漏，打開以下三個開關，你就能使用到Google IO大會上宣傳的幾個功能了！但注意，當前AI功能只會在你搜索英語的時候啟用。

A.SGE

打開谷歌搜索，你就可以搜索Google對于一些問題它并不會出現(xiàn)生成式AI的問題，除非你主動點擊：

多次測試后，Linus觀察下來的不出AI回答的原因大概率是這個問題過于簡單，Google認為搜索結果足以回答你的問題，或者問題不普遍（沒有人關心）；反之，如果Google認為生成式AI能夠顯示更好的結果，那么它就會顯示SGE結果。

查一個“冷門”問題 what is jindouyun SEO Linus（筋斗云SEO的Linus是誰），也能從Linus的個人網(wǎng)站中抓到答案并更新，并且給出其他可能的答案（聲明下參考網(wǎng)站那個不是我司哈哈）。從結果看，可怕的是他對于中文其實已經(jīng)有了翻譯那一步，將中文語料形成了答案，而不只是援用英語的搜索結果：

谷歌在他們的SGE提示中寫道：SGE是為了讓你更快地理解一個主題，發(fā)現(xiàn)新的觀點和見解，并更容易地完成工作。因此，現(xiàn)在搜索可以為你做一些繁重的工作，而不是自己提出一系列問題，然后把這些信息拼湊起來。

因此，SGE在搜索中的價值是把你可能要查一系列的問題整合到一起。我拿了一下示例的問題來搜索，比如我想搜“underrated summer travel ideas”(不容錯過的夏季旅行主意)，AI生成的結果分為了幾大塊：

• AI的回復，你可以看到它不僅回復了我可以去哪，也附送了一些相對應的Tips

• 參考鏈接，如果你的文章表現(xiàn)好（基本上是前三名），就會出現(xiàn)在此處

• 聯(lián)想問題，可以理解為等同于People Also Ask

• 不同的展現(xiàn)形式，見下圖，跟ChatGPT不同的就是他會將搜索結果融合到問題里面，這也是以后生成式對話工具的未來展現(xiàn)形式之一，尤其是標題、描述變得更短。在Linus看來，SGE相當于精選摘要的升級版，值得關注！

谷歌在AI上算是比較克制的，沒有顯示非常多的文本。那么我們想要購物的話，商品的展示形式會發(fā)生什么變化？廣告的位置會在哪里呢？獨立站賣家要注意了！

我以“Bluetooth speaker for a pool party”（泳池派對藍牙音箱）為例，生成式AI給我們顯示了以下信息：

• 左側直接顯示簡短的購買向導，右側顯示TOP3的“如何購買”類型的網(wǎng)頁

• 在下面顯示了產(chǎn)品的信息，點擊產(chǎn)品，你就會發(fā)現(xiàn)有個非常詳細的產(chǎn)品信息聚合頁在右側（見下圖）

右側的彈出標簽包含了

• 購買鏈接。一般包括Amazon、bestbuy、walmart、獨立站，但如果獨立站表現(xiàn)好，一般會直接顯示獨立站在第一位

• 評論信息。這里不僅僅是某個站點的產(chǎn)品，而是會采集所有相關的網(wǎng)站的評論，這樣其實對于消費者來說有了更全面的信息，但是對于賣家來說，要維護較多平臺的評論還是非常費力的。而評論也是Google SEO以后權重更大的關注點。

在下方還有視頻、更多選擇等等……

當然，如果你投放廣告的話，其實廣告會先出現(xiàn)在上方，再是生成式AI信息，然后再是自然搜索的SEO結果：

同樣，你也可以選擇不同的展現(xiàn)形式，有趣的地方在于搜索結果根據(jù)每一個特點，下方會選擇最佳的的文章網(wǎng)頁，避免一言堂，其實對于消費者來說還是不錯的。

對于我們內(nèi)容撰寫者來說，最重要的是能夠看到哪些點說的比較到位，哪些點說得不夠到位，可以針對性加強我們某一塊的內(nèi)容：

劃拉到下方就是知識和產(chǎn)品穿插，點擊產(chǎn)品就會在右方顯示具體的產(chǎn)品信息促進購買：

當你點擊下方的更多問題，谷歌會彈出一個對話式聊天窗口，其實就相當于圖文并茂版ChatGPT，我非常喜歡這個功能，可能被ChatGPT慣壞了，我甚至覺得聊天才是搜索的正常形態(tài)：

但這種其實就是披著ChatGPT界面的谷歌搜索，谷歌回答的就是一整個可以下滑的搜索頁：

B.Code Tips

Code Tips是給編程人員用的，能夠根據(jù)你的問題直接輸出代碼，功能還是很酷的，但缺點和 ChatGPT 一樣，他只能給出一些函數(shù)的實現(xiàn)和思路的拓展。如果你想要更有生產(chǎn)力的話，Linus更推薦使用 Github Copilot 來讓你的代碼工作做得更快。

隨便問了一個Python的簡單問題，也順利通過：

C.表格關聯(lián)

功能其實就相當于將搜索結果添加到 Google 文檔中，能夠給調研人員減少一些工作量，但此項只能用在 Chrome 桌面版，手機還是不能交互的。

添加后可以到 Google 文檔中查看，但目前來說知會保存為一個單元格，具體能用在哪些場景其實比較存疑，等后續(xù)谷歌的優(yōu)化，期待能夠有更多的新功能！

三、SGE和SEO的問題和思考

A. SGE搜索結果占據(jù)頁面位置過過過多了！

目前發(fā)現(xiàn)非常嚴重的，潛在影響SEO的問題是有的時候詢問一個具體問題，比如這種Code Tips類型，Google SGE會將所有屏幕占滿，這樣對于SEO其實是不利的。這種對于SEOer來說是非常明顯的利空，這種簡單的問題，除非你在第一頁，可能以后再也拿不到點擊流量了。

因此內(nèi)容必須要有創(chuàng)新，AI就能回答的問題，已經(jīng)不再適合寫了，要寫深寫精，才能吸引谷歌的爬取。

B. SGE是升級版精選摘要，會影響網(wǎng)站流量嗎？

根據(jù)2020年谷歌精選摘要推出之后的數(shù)據(jù)顯示，Moz觀察頁面因為特色代碼片段(featured snippets)流量下降了12%，那這次SGE更新后，它比精選摘要更強了，用戶還會點擊進來網(wǎng)站嗎？

現(xiàn)在來看，并不是很明朗，可以肯定的是當大規(guī)模使用的時候，必然會有影響，但是對電子商務來說影響不會有純粹的內(nèi)容創(chuàng)作領域那么大，Linus將會持續(xù)觀察。

C. 內(nèi)容創(chuàng)作者的壓力大了很多

有些問題，其實已經(jīng)有了標準答案。可能已經(jīng)有1000篇的文章寫了“如何使用ChatGPT”，那你怎么能在這些文章里面競爭出來呢？幾乎沒有可能。還有一些變化度很低的話題，比如“怎么給釘子洞補墻”，一般來說根本不會有什么更新的內(nèi)容可寫。

當前的LLM大模型的趨勢非常洶涌，內(nèi)容創(chuàng)作者更應該關心的是內(nèi)容的新鮮度、創(chuàng)意度、可信度，這相對以前來說要求更高了。尤其是電商運營的同學，寫一篇博客文章已經(jīng)很受罪了，現(xiàn)在還要提升內(nèi)容質量到專業(yè)編輯的高度，這個時候可能尋求一個專業(yè)的SEO服務商就非常重要了，Linus相信筋斗云SEO能夠做到這一點。

另外，可信度這一點大家當前還是對大模型有所質疑的，尤其是前兩天某美國律師直接用了ChatGPT的內(nèi)容作為案例來源，目測要被吊銷資格證的新聞更是掀起軒然大波。因此，如何提高網(wǎng)站的可信度和權威性，遵循谷歌 EEAT 的原則目前還是一個學問。

D. 內(nèi)容版權是模糊的

目前，大模型的數(shù)據(jù)主要來自于網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，比如Common Crawl和谷歌的C4 dataset。在美國，已經(jīng)開始有作者對于大模型肆無忌憚引用自己的內(nèi)容但不標注出處而提供訴訟了。

如果你也對版權比較敏感，可以在robots.txt文件中屏蔽 Common Crawl、 Googleother (Bard)、 ChatGPT 的 Browsing 插件和其他插件。

E. 谷歌當前的算法非常關注評論

無論是官方釋放的更新，還是SGE，都體現(xiàn)出來評論頁將會是我們以后的方向之一。這一點比較復雜，持續(xù)關注 Linus SEO，我將會在后續(xù)的文章中重點寫一下如何加強評論頁。

F. 推廣到全世界可用，并且保證可用應該還要相當長的一段時間

經(jīng)過實測故障率還有點高，在多次查詢的時候會報錯。谷歌一直都在搜索領域比較謹慎，因為廣告收入占了谷歌的絕大部分比例。誰也不知道谷歌是不是會將當前的測試版本SGE推向所有人，因為這樣勢必會有非常大的流量、關鍵詞的影響，筋斗云SEO將繼續(xù)保持觀察。

G. 目前的生成式回答，似乎還只是信息的片段混合起來

不清楚Google是否會提高后續(xù)的表現(xiàn)，但當前來說谷歌的搜索結果會更加關注用戶意圖和需要，而非依賴于特定的搜索關鍵詞，并且提供簡短的回答，跟ChatGPT的長篇大論其實不太一樣。

H. 仿照SGE建立內(nèi)容頁會有更好的流量

對于獨立站賣家來說，可以仿照SGE的展現(xiàn)形式，在某個落地頁聚合信息（實際上大家似乎也在做了），包含以下信息會更有幫助：視頻、產(chǎn)品細節(jié)、產(chǎn)品評論、參數(shù)、簡短的導購指向各個博客或落地頁等等。

J. 做個標題黨

SGE中顯示的標題和描述都非常短，甚至只有4-5個單詞，對于我們以后的內(nèi)容來說，或者在前5個單詞能夠迅速抓住潛在受眾吸引力，或許是提高點擊率更重要的一點。

K. 長尾詞可能會有比較大的影響

對于各種長尾詞，或者說是利基主題，LLM大模型或許能夠很好解答，甚至比人寫的文章還要好，這個影響我們持續(xù)跟進中……

四、其他關于SGE好玩的發(fā)現(xiàn)

A. SGE的顏色怎么來的？

Linus把玩過Material Design一段時間，因此一看就非常熟悉，這是來自谷歌的 Material You 設計方案。顏色非常舒服，個人感覺是安卓平臺的頂級顏值，強烈建議大家可以參考下配色方案。

谷歌也在他們的SGE文檔里面的P10提到了顏色的由來：

簡單翻譯：

色彩在幫助人們清楚地理解 SGE 是一種與搜索交互的新方式方面也發(fā)揮了重要作用。例如，AI 驅動的快照的顏色容器將會動態(tài)改變，并且在接下來的幾個月中，顏色的使用將會發(fā)生變化，以更好地反映特定的旅行類型和查詢意圖本身。

Linus覺得還是很酷的！

B. SGE不是千人千面的

搜索出來的SGE結果大家都長得一樣，從Linus的有限的觀察來看是這樣的。

C. Converse Mode 或許就是谷歌的下一形態(tài)

就是上文說的對話模式，個人非常喜歡。

寫在最后

我們其實都明白，大模型的未來已經(jīng)來了，SGE之于谷歌，就是保持自己在下一個競爭周期的頭部水準。

對于SEO來說，目前有好有壞。有的niche站使用對了AI技術，在過去2個月獲取到了非常好的表現(xiàn)，但某些不太會用的同學，甚至可能會起到反作用。希望本文探索的SGE，能對大家有所啟發(fā)。由于體驗時間也比較短，后續(xù)有新的消息Linus也會持續(xù)發(fā)布。

在這，我也下載了谷歌官方的SGE文檔和機翻版，需要的同學可以公眾號回復【SGE】或者添加Linus為好友獲取資料，我的朋友圈會經(jīng)常更新最新的【谷歌SEO】相關消息。歡迎交流~

引用鏈接

[1]?Search Labs:?https://blog.google/products/search/search-labs-ai-announcement
[2]?因為特色代碼片段(featured snippets)流量下降了12%:?https://moz.com/blog/featured-snippets-experiment
[3]?變化度很低的話題:?https://jonrcooper.com/blog/the-purge/
[4]?某美國律師直接用了ChatGPT的內(nèi)容作為案例來源:?https://finance.sina.com.cn/jjxw/2023-05-31/doc-imyvsuqz3409895.shtml
[5]?Common Crawl:?https://commoncrawl.org/
[6]?C4 dataset:?https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/c4
[7]?Material You:?https://material.io/blog/announcing-material-you
[8]?SGE文檔:?https://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/en//search/howsearchworks/google-about-SGE.pdf