AI驱动下的营销变革：SEO与SEM如何协同应对AI Max for Search？
随着生成式AI全面渗透到广告投放领域，Google 推出的 AI Max for Search 正在改变整个搜索营销的运作方式。类似的自动化广告产品也出现在 Meta、TikTok 等平台上。
相比传统以关键词为核心的投放逻辑，AI Max for Search更依赖于用户行为信号、历史转化数据和创意素材的综合学习，由AI自动决策何时、向谁、以何种组合形式展示广告。简单来说，人工调控正在让位于“信号喂养”和“模型学习”。
在这个背景下，那些过去习惯于将 SEO 和 SEM 分开运营 的团队，越来越感受到两者之间需要更紧密的协同。因为无论是AI优化广告转化，还是提升自然搜索可见度，背后依赖的都是一致的用户意图理解、优质的内容资产和明确的行为数据反馈。
AI Max for Search 是什么？它带来了什么变化？
AI Max for Search 是 Google 推出的新一代智能搜索广告产品，核心理念是“把广告投放交给AI做决策”。与传统搜索广告依赖人工设置关键词、匹配类型、出价策略不同，AI Max 更像是一个“全托管”的系统，广告主不再主导关键词、素材和落地页的所有细节，而是提供素材、信号、目标，剩下的由AI决定。
与传统搜索广告相比，AI Max 带来了三大关键变化：
| 变化点 | 说明 | 优势 | 挑战 |
|---|---|---|---|
| Search Term Matching （搜索词匹配） | AI 自动匹配相关搜索词，不再依赖人工设置关键词 | 覆盖更广泛搜索意图 捕捉长尾流量 | 广告主控制力下降 需依赖否词和报告优化 |
| Asset Customization （素材个性化组合） | 系统根据用户上下文动态组合广告标题、描述、图片等素材 | 提升相关性和点击率 增强用户体验 | A/B测试复杂化 需准备结构化、多样化的高质量素材 |
| URL Expansion （URL 扩展） | AI 自动决定落地页，可跳转至网站内与意图更匹配的页面 | 提升转化率 更精确满足用户需求 | 落地路径不可控 需优化全站内容结构和一致性 |
AI Max 改变的不只是投放方式，更是对营销策略、团队协作和内容生产模式的系统性挑战。而这也正是 SEO 与 SEM 必须走向协同的前提——只有整合资源、统一信号，才能让AI做出更聪明的判断。
SEO与SEM的协同机会：以内容为核心的一体化策略
在 AI Max 的搜索逻辑中，关键词、素材组合、URL 选择都被系统接管，广告主能直接控制的变量越来越少。但有一个例外始终关键且可控——内容。
无论是 SEO 还是 SEM，本质上都在回答一个问题：“用户搜索这个词时，你能提供什么有价值的内容？”AI 决定投放什么、展示给谁、落地到哪，都是基于它对你网站内容、广告素材和用户行为的整体理解。因此，内容质量、结构和一致性成为 SEO 和 SEM 能真正协同发力的核心抓手。
为什么统一内容结构如此重要？
有助于 AI 正确理解网站内容意图
- 标题、段落、模块布局等统一的表达，有利于 AI 判断页面主题与用户搜索意图之间的关联
- 避免 SEO 页面强调信息完整性，而 SEM 落地页过度压缩导致语义割裂
优化系统对页面价值的评估与推荐
- AI 会利用结构化线索（如 H 标签、列表、FAQ 等）评估页面丰富度与相关性
- 统一结构让系统在自然与付费路径中形成更清晰的信号闭环
提高内容资产的复用效率与维护效率
- 相同的信息架构便于在多个渠道中快速调用、调整、测试
- 对于内容大规模生产和迭代也更可控、更高效
假设你是一家提供企业级 CRM 系统的公司。你的 SEO 团队做了详尽的关键词研究，围绕“客户关系管理软件”“销售自动化工具”等搜索意图，搭建了多个结构清晰、内容完整的页面，模块包括：产品功能、应用场景、客户案例、常见问题、CTA 引导等。
与此同时，SEM 团队在投放 AI Max for Search广告时，上传了另一套独立搭建的落地页。这些页面更“营销导向”——结构更短，语言更夸张，删掉了很多解释性内容，只保留主打口号和注册按钮。这在人工投放时代可以跑 A/B 测试，但在 AI Max 的环境下，问题开始出现：
AI 无法正确理解你业务的核心价值主张 系统试图匹配用户搜索“CRM 系统自动化”时，看到 SEO 页面强调“客户数据管理与销售流程打通”，而广告落地页只写着“让销售翻倍”，语义不一致，AI 难以判定两者是否属于同一意图，从而降低了投放的精度。
系统更倾向推荐结构完整、信号稳定的页面 由于 SEO 页面有 FAQ、内链导航、较高停留时间等结构化信号，AI 更容易评估其价值和用户反应。而广告页结构简单、行为数据稀少，反而影响了其在 URL 扩展或投放中的优先级。
内容团队面临双轨维护成本，降低优化效率 两套结构不一致的页面让 SEO 和 SEM 团队各自维护、各自迭代，既浪费资源，也不利于 AI 模型从历史数据中学习统一的用户行为逻辑，最终影响转化表现。
这个例子说明，在 AI Max for Search 的逻辑中，你无法再通过人为分工、渠道区隔来引导搜索投放方向。系统只认一种语言：结构一致、意图清晰、信号稳定的内容。
统一内容结构，是让 AI“看懂你是谁”的前提。
如何统一SEO和SEM的结构？
在 AI Max 的投放模式下，广告主不再直接指定每条广告的落地页，而是由系统根据搜索意图、素材表现、用户行为等多个信号动态选择最合适的 URL。这就要求你的网站结构本身具备“统一且可理解”的内容逻辑。
但不同类型的广告主，在落地结构上存在差异，统一结构的方式也会有所不同：
官网页面 vs 独立广告落地页：结构统一下的适配对比
| 使用方式 | 官网页面作为广告承接页 | 独立广告落地页体系 |
|---|---|---|
| 常见适用场景 | 中小型企业、内容主导型网站、资源有限团队 | DTC 品牌、大型 B2B、强转化导向的投放体系 |
| 优势 | 内容结构完整、天然支持 SEO、利于 AI 理解整体意图 | 设计灵活、转化路径清晰、内容可控性高 |
| 潜在问题 | - 有些页面不适合承接（如帮助中心、招聘） - 页面目标不够聚焦于转化 | - 与官网结构割裂，AI 难以形成统一判断 - 内容单一，语义覆盖不全 |
| 优化建议 | - 使用 URL Exclusion 筛选页面 - 调整模块提升语义清晰度 | - 保持模块结构与官网一致 - 建立链接、sitemap 提升权重识别 |
URL Exclusion 是结构统一的关键工具
无论你使用官网承接广告，还是搭建独立的落地页，都必须特别关注 URL Exclusion（网址排除）功能的使用：
- 并非所有页面都适合用于广告承接，例如用户协议、新闻中心、帮助文档等可能具有高跳出率但不具备转化能力的页面
- 如果不进行排除，AI 系统可能基于行为数据，错误选择某些页面作为广告落地页，影响整体转化表现
- 同时，也要关注用户路径的可解释性与渠道归因的清晰性，避免自然流量页面被纳入投放路径，造成归因混乱
如果你还没有理清网站的结构规划、页面意图分层或路径数据的归因逻辑，建议在初期接入 AI Max 时，先小范围开放可用于匹配的页面范围，逐步观察系统的 URL 选择行为，再进行结构上的优化与扩展。
是否有必要放弃广告落地页，统一改为官网承接？
这是很多营销团队在接入 AI Max for Search 前需要思考的问题：既然系统越来越依赖结构清晰、意图明确的内容页面，是否应该干脆放弃传统的营销落地页，全力优化官网用于广告承接？
我的建议是：不建议放弃落地页，但它必须“官网化”——即结构、语义、行为与官网保持一致。
原因如下：
- 落地页在设计自由度与转化效率上仍具优势，尤其适用于促销活动、新品推广、强节奏驱动型业务
- 但 AI 不再只是“跑投放设置”，而是从整体站点中选取意图匹配、行为数据优质的页面；割裂的内容结构会被视为噪声
- 所以未来的广告落地页，必须在结构上接近官网，在定位上服务于转化，在技术上可被 AI 识别为一部分可信内容网络
落地策略建议：
- 使用统一的页面结构模板（如：产品亮点 → 用户价值 → 客户案例 → FAQ → CTA）复用到官网与广告页
- 将表现优异的落地页纳入网站主导航或 sitemap，形成结构闭环
- 建立跨 SEO/SEM 团队的内容协作机制，内容生产一套结构，多场景使用，提高效率和系统识别能力
总结：SEO与SEM，不再是“两条路走到一个目标”，而是一条路走得更远
AI Max for Search 的出现，代表搜索广告进入了一个以“信号和语义”为核心的新阶段。在这个阶段，SEO 和 SEM 的边界被打破，内容结构、用户路径、行为信号，不再分别服务于“自然排名”或“竞价排名”，而是共同影响一个 AI 决策系统的投放判断。
统一结构不仅是为了更好地协同，更是为了让 AI 能够“看懂”你的业务、理解你的用户、识别你的价值主张。
未来，高效的搜索营销体系，不再是两个团队、两套内容、两种话术，而是一套通用的、结构良好的内容资产，在不同流量策略下被灵活调用。