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今年 9 月，BlueVPS 团队参加了 Shenzhen SEO Conference 2026（深圳 SEO 大会）。这是大会第二次举办，汇集了来自亚洲和西方的搜索引擎优化（SEO）与电商领域专业人士。大会主会期为 9 月 16 日和 17 日，BlueVPS 增长负责人（Head of Growth）Oleksandr Vlasenko 正是在这两天到场参会。
BlueVPS 增长负责人 Oleksandr Vlasenko 在签到处。
参会证。
大会由 JP Zhang 主办，共有来自欧洲、北美、澳大利亚和亚洲的 50 多位演讲嘉宾。对我们来说，这是一次交流实战经验的机会，也让我们结识了在不同市场工作、同样面对数字营销变化的同行。结识亚洲市场的新伙伴，本身也是此行的目标之一。
演讲进行中的会场与舞台。
更重要的是弄清楚行业此刻正在走向何方。在 AI 的影响下，SEO、网站建设、内容和获客都在发生明显变化。大会的一个核心结论相当务实：AI 不会取代专业人员，而是改变他们的日常工作，并提高对成果的要求。
优质网站的基本原则并没有过时。技术稳定、易用、内容有用、结构清晰、网站运行正常，这些依然重要。逐渐改变的是衡量效果的方式。单纯增加页面、文字、链接或其他 SEO 动作的数量，意义越来越小。更重要的是最终成果的质量，以及它为用户和业务带来的实际价值。
本文要梳理的正是这一转变，并挑出现在就能从大会带回日常工作的思路。
对 BlueVPS 而言，这也意味着我们为客户项目服务的标准要更高。我们需要了解明天对网站会有哪些要求，并提前做好准备。
1. AI 无法读取大多数网站，原因出在技术层面
大会上最出人意料的结论是，AI 可见性问题的根源不在创意层面（产出优质内容），而在技术层面（代码和服务器如何配置）：
- 用户打开网站时，浏览器会执行 JavaScript、加载数据，逐步拼出完整页面。AI 爬虫的工作方式不同。它拿到的是页面的原始源代码，看不到动态内容。如果文字、价格、产品参数或其他重要信息要等 JavaScript 执行后才出现，那么对 AI 来说它们实际上并不存在。在它看来，这个页面要么是空的，要么只是一堆不连贯的文字片段。
- 第二个问题与反爬虫防护有关。CDN、WAF 和防火墙的设置常常把 AI 爬虫和其他不受欢迎的流量一起拦在门外。网站所有者甚至可能不知道，对自己业务有用的爬虫根本访问不到内容。
大会上有一个数字令人印象深刻：OtterlyAI 的数据显示，73% 的网站存在妨碍 AI 爬虫读取的技术障碍。对我们来说，这是制定策略时的重要信号。针对新搜索场景的网站优化，要从检查 AI 系统能否获取并理解内容开始。产出优质内容依然重要，但要排在这之后。
Wasin Mekkit（Statrys）演讲“AI Search Can't Render Your JavaScript-Heavy Website? SEO Can Fix That”中的幻灯片。数据来源：OtterlyAI，The AI Citation Economy，2026。
也有好消息。解决这个问题不需要发明新的 SEO 工具。所需的技术，业内已经熟悉了大约十五年，都属于技术 SEO 的基本功：
- 服务端渲染；
- 正确的语义化标记；
- 规范的 robots.txt；
- 直接写在页面代码中的 Schema.org 结构化数据。
这些传统的技术基本功，如今依然是竞争优势。
一位演讲嘉宾展示了在自己项目上完成这类改造后的结果。改造后，AI 爬虫对服务器的请求增长了 106%，来自自然搜索和 AI 的合计转化增长了 115%。同时，从 AI 渠道来的用户，从首次访问到购买的时间缩短了一半以上。嘉宾的解释是：从 AI 来的用户在进入网站之前，已经获得了一部分所需信息，不必从零开始了解。他们打开页面是为了下一步：比较方案、核对细节并完成转化。
今后的网站技术审计应当多加一项检查：AI 能否获取我们想让它看到的内容？这正是现在投入少量工作，就能为未来的自然流量和 AI 流量带来回报的情形。
2. 不同的 AI 系统查找和使用信息的方式各不相同
大会最实用的结论之一是：针对 AI 的优化没有通用配方。
不同系统查找信息、选择来源和使用内容的方式都不一样：
- 8 月 8 日之后，ChatGPT 引用“十佳”类榜单文章的频率明显下降，更多直接引用企业官网和技术文档。过去，文档常被看作只有开发者才需要、对搜索可见性几乎没有影响的辅助板块。如今，它已成为获得大量引用的内容类型之一。
8 月 8 日前后 ChatGPT 引用最多的域名。Josh Blyskal，Profound。
- Claude 的特点则不同。Profound 的数据显示，它约 80% 的来源位于 Brave 搜索引擎结果的前十名。这提供了一个简单、快速、免费的办法，不用专门工具就能检查自己的可见性：在 Brave 中搜索相关主题，看看哪些页面排在前面。
“Claude is pulling directly from Brave.” Josh Blyskal，Profound。
- Google 的 AI Mode 不会整页使用内容。它从页面中提取若干语义片段，通常是两到三个，再与来自许多其他网站的信息进行比对。这改变了对内容的要求。重要的不只是文章的整体篇幅和结构，还有那些清晰、独立、抽出来也不失原意的片段。
- 还有一个值得留意的数字：被 AI 引用最多的内容中，约一半发布不足三个月。时效性正逐渐成为一项独立的可见性因素。内容不能再写一次就算完成。旧文章、教程、文档和商业页面都需要定期更新。
不过，也不该把网站变成没完没了的新文章流水线。少一些为数量而写的内容，多一些真正值得展示给用户和 AI 的优质信息。
3. AI 引用不能像链接那样购买，但可以施加影响
AI 引用的运作方式与传统的外链建设完全不同。多位演讲嘉宾各自独立地得出了这一结论。
当 AI 回答关于某家公司的问题时，它手里并没有一份事先准备好的、描述准确的品牌“档案”。它是在查询发生的那一刻，从可获取的来源中拼出答案：公司官网、评测、论坛、社交媒体、报道和其他材料。那一刻，公司自己仿佛不在场，是别人在谈论它。
由此得出两个对企业很重要的结论：
- 重要的不只是品牌被提及的次数，还有提及的内容。几十次引用本身并不能保证什么。更重要的是弄清 AI 从这些来源中究竟获得了哪些信息，又如何据此描述公司、产品或服务。
- 来源的构成并非一成不变，而且变化相当快。AI 根据它找到的信息环境形成对公司的印象。如果公司自己不关注这个环境，别人就可能来塑造它。有时是无意的，有时是有意的。
“The gap between what AI says and what's true is your brief.” Jonathan Kiekbusch，SwishDM。
一位演讲嘉宾展示了一个例子：大约十篇新文章，就让 AI 回答中对品牌的描述发生了明显变化。
来自中国的一个案例更能说明问题。某电视节目的记者花 40 元购买了发稿软件，三天内发布了 11 篇文章，介绍一款并不存在的设备。结果，五个主流 AI 模型开始向真实用户推荐这款虚构的产品。
这意味着，日常的声誉管理和 SEO 工作现在要加上一项：定期检查各个 AI 系统如何描述品牌、使用了哪些来源、回答中反复出现公司的哪些特征。需要了解在官网之外正在形成怎样的公司形象。同时，品牌周围的信息环境可以通过自有内容和优质外部来源系统地建设。
4. 亚洲是三个不同的市场，需要三套不同的打法
有一组演讲专门讨论进入亚洲市场。总体结论是：“进入亚洲”并不是一项单一的任务。韩国、日本和中国在搜索、内容和受众运营上各自需要完全不同的方法。
韩国：生态优先，网站其次
韩国的主要搜索引擎 Naver 与大家熟悉的 Google 不同。在搜索结果中，其生态内的自有服务占据重要位置：博客、社区、购物、视频。即使是优化得很好的企业网站，也可能得不到多少关注。
实际操作中，重要的是在 Naver 生态内发布内容，并与当地博主合作。博主的粉丝数并不是主要指标，更重要的是其内容的排名和搜索可见性。
AI 搜索的快速普及值得单独关注。大会上给出的数据显示，两年间它在韩国的占比从 12% 增长到 39%。进入这个市场时，应当提前研究用户获取信息的新渠道。
日本：翻译不够，内容需要本地化改编
在日本，外链建设达不到在许多其他市场的效果。2010 年前后链接被过度使用，此后 Google 大幅收紧了对这类做法的处理。从那以后，日本的 SEO 转向了网站自身的优化。
最重要的是对内容逻辑本身做本地化：主题、措辞、页面结构、用户场景。仅仅翻译现有文章是不够的。日本用户输入搜索词的方式不同，查找信息的方式不同，走向购买的路径也不同。即使是重要的商业决策，也常常是在路上用手机直接做出的。因此，移动端用户的使用习惯在这里尤为重要。
翻译、创译、本地化和深度本地化：四项不同的工作。
中国：本地化重要，但并非总是必需
中国的情况又有不同。本土 AI 平台会优先引用自家生态内的来源，例如模型所属集团旗下的服务。
中国 AI 平台引用自家生态内容的占比：最高达 56%。Kun Tang，Jademond。
不过在 B2B 领域，情况更为开放。在 Jademond 的研究中，工业机械领域 53% 的引用指向非中文内容。这意味着，一个权威性较强的优质英文网站，即使没有完整本地化，也有可能出现在中国 AI 的回答中。
这些都值得在为客户制定 SEO 策略时就考虑进去。更合理的做法是按具体市场拆分任务，为每个市场确定各自的组合：网站、本地平台、内容、技术优化、合作伙伴以及 AI 可见性工作。
5. AI 时代的自动化：智能体干活，人来确认
有几场演讲专门讨论 AI 智能体，其中都出现了同样的模式。据演讲嘉宾介绍，在某些流程中，智能体已经可以完成约 90% 的基础工作。但最终决定权仍在专业人员手中。在网站改动上线、消息发出或执行其他可能产生重要影响的操作之前，都需要人工确认。
嘉宾们展示了各自实践中的场景：
- 每天检查自家网站的技术错误，在即时通讯工具中发送简短报告，并可由人确认下一步操作。
- 寻找可投放链接的潜在网站并完成首轮沟通。专业人员收到的是已回复者的名单。
- 定期用最新数据更新文章。例如，Ahrefs 从每季度审查一次内容改为每月一次，一年完成 144 次更新，而不是 48 次。
“An agent that finds, pitches, and negotiates links. A human at the gate.” Johann Sathianathen，Cyndra AI。
同时，自动化也会被刻意限制。例如，设定每周新增 20 到 50 个页面的上限，以避免活动量出现不自然的激增。大约 90 天后，再回头检查这些页面是否已被收录、是否获得展示。
好的自动化是机器与人的配合：机器收集数据、检查并提出方案，人负责评估、决策，并对客户或用户最终看到的内容负责。目标是把专业人员的时间腾出来，用在真正需要经验、审核和决策的工作上。
使用了 AI 这件事本身，并不决定内容的好坏。有一句话让我们印象深刻：糟糕的 AI 内容不是用 AI 做出来的内容，而是没有人为之负责的内容。
6. 认清现实：流量不再是首要指标
或许是整场大会最令人清醒的一场演讲，讲的不是增长，而是失去。
一家大型优惠券网站的创始人讲述了他的项目如何增长到每月 800 万次访问，而在 Google 的一次更新之后，流量跌到 100 万以下。按年计算，这意味着损失了超过 8000 万次访问。
Wethrift 创始人 Nick Drewe 演讲的标题页：“What Happens When SEO Stops Working? Lessons from Gaining and Losing 80 Million Visitors”。
下滑持续了一年半。这段时间里，团队一直试图把数据拉回原来的水平，但没有成功。最终，最重要的教训与算法无关。多年来，免费的搜索流量让人觉得拥有一个庞大而稳定的受众群。但当流量停下来时才发现，项目几乎没有建立起属于自己的受众。数亿次访问经过了这个网站，而在搜索引擎不再带来用户之后，几乎没有人留下。
这个故事与大会上的另一个观察相互印证。如今许多项目的流量在减少，转化率却在上升。原因在于 AI 承担了一部分前期调研，并过滤掉了随意的点击。用户来到网站时，基本问题已经得到解答，方案已经比较过，也清楚自己需要什么。
《Product-Led SEO》作者 Eli Schwartz 带来演讲“The Three Pillars of AEO”。
访问量减少并不一定意味着 SEO 的价值降低。在这种情况下，需要用不同的方式评估搜索工作的效果，采用其他指标：品牌需求、直接访问、回访用户、销售额。与此同时，要建设品牌知名度和自己的受众。这是搜索引擎无法用一次更新抹掉的资产。
我们正在落实的几件事
目前我们已经着手做四件事：
- 检查自有域名对 AI 爬虫的可访问性。首先查看 CDN 和防火墙设置，以及其他可能把所需爬虫挡在外面的限制。
- 重新审视内容策略。我们把一部分精力从外部榜单和稿件转向自有文档、详细的规格说明，以及直接、清晰呈现信息的页面。这正是 AI 越来越多用于回答的内容。
- 开始定期检查 AI 如何描述 BlueVPS。我们关注具体措辞、信息来源，以及 AI 对公司和服务的描述是否准确。提及次数是次要的。
- 把亚洲规划拆分为三个独立方向。韩国、日本和中国使用不同的搜索生态，对待内容和 AI 的方式也各不相同。
天台上的开幕派对，可俯瞰深圳。
衷心感谢主办方 JP Zhang 以及 Shenzhen SEO Conference 2026 的所有参与者，让我们看到这些变化不是停留在理论上，而是体现在各国专业人员的实际工作中。
会后落实的成果，我们将另文分享，届时会附上具体数据和案例。
大会闭幕：下一届定于 2027 年 9 月 19 日至 24 日举行。
