SEO/GEO 周刊 第 012 期
2026-02-13 | 精选 SEO 和生成式引擎优化（GEO）领域的最新动态
🏛️ 官方动态
Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview
搞SEO/GEO的现在不看Bing新出的AI Performance功能就亏了。微软直接把传统SEO指标套在了生成式引擎上，把AI内容监控做到可量化了。我得说这工具值9分——最有用的是把AI引用内容的神秘过程变成了可视化的仪表板。
核心三件套：
1. Total Citations直接统计Copilot/Bing AI和第三方平台引用你站内容的频次（10天周期起步），重点是区分了总引用量和日均独立页面引用量
2. Grounding Queries抽样展示AI实际抓取内容时用的query phrases，相当于AI版的Search Terms报告
3. 页面级引用图谱能看高频被引URL的趋势线，比对爬虫抓取数据，找出内容优化的空档
实操层面两个玩法靠谱：
– C.O.S.T框架强调结构化标题/表格、标注数据来源、保持内容新鲜度、图文一致性
– 用IndexNow把内容更新同步压缩到分钟级（官方数据索引延迟降85%），这对时效性内容特别重要
有意思的是本地SEO部分搞了双轨制：普通商家继续用Bing Places维护门店信息，连锁品牌得结合站长工具的实体识别体系。老实说这设计明显是针对Google的SGE Local Pack来的。
最让我意外的是Bing首次承认Grounding Content质量直接影响AI引用权重（不是传统SEO那套E-E-A-T），相当于给后续优化立了个基准线。但数据现在还是聚合的，官方自己也说样本不准，建议重点看趋势而不是具体数字。
如今Bing搜索38%流量已经是AI生成的（微软2026Q1内部数），这工具本质上重写了流量价值的判断逻辑。SEO转GEO这事，从今天起要动真格的了。
🔗 阅读原文 | Microsoft Bing Blog
提升 AI 网络中 Grounding 的基础作用
来自 Bing Webmaster Blog 的推荐文章。
At Microsoft, we’ve been steadily advancing grounding technology for a while, building on decades of operating large‑scale search and information systems through Bing and focusing on scale, reliability, and trust. And today, Microsoft grounding powers nearly ev
🔗 [阅读原文](https://blogs.bing.com/search/February-2026/Elevating-the-Role-of-Grounding-on-the-AI-Web) | Bing Webmaster Blog
—
### Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview
来自 Bing Webmaster Blog 的推荐文章。
Now in public preview, AI Performance in Bing Webmaster Tools shows when your site is cited in AI‑generated answers across Microsoft Copilot, AI‑generated summaries in Bing, and select partner integrations. See which URLs are referenced and how citation activity changes over time.
🔗 [阅读原文](https://blogs.bing.com/webmaster/February-2026/Introducing-AI-Performance-in-Bing-Webmaster-Tools-Public-Preview) | Bing Webmaster Blog
—
### Elevating the Role of Grounding on the AI Web
这篇 Microsoft Bing Blog 的更新炸出了SEO行业的重心迁移——从Keyword到GEO（Generative Engine Optimization）。讲真，微软这次把grounding技术称作「AI时代的信息管道」不是说着玩的，他们连Bing Webmaster Tools都要加装GEO数据模块了。
三个核心变化很硬核：
1. **Grounding技术正在吃下所有AI助手**。微软的解决方案已经渗进Bard/Copilot/Claude，成了连接AI和真实世界的唯一管道（没其他选项）
2. **用户行为模式彻底重构**。以前是搜索→点击，现在是提问→验证。内容价值评估指标从CTR变成citation质量和答案贡献度
3. **Bing站长工具即将上线grounding signals监测**，这也是目前唯一公开的GEO数据观测窗口
最颠覆认知的是微软官方钦定新一代内容标准：Structured（结构化）、Verifiable（可验证）、Applicable（可落地）。建议立即在SEO审计里加入两个动作：
– 监测AI回答覆盖率（用BrightEdge/Semrush都能抓）
– 盯着APA指标（Answers Per Article），现在被GPT-4o引用的价值超过10次传统搜索曝光
PS：别被”未来展望”章节忽悠，直接看他们开发者文档里的HTTP响应头变更——Bing已经开始抓取页面内的data verification标签了
🔗 [阅读原文](https://blogs.bing.com/search/February-2026/Elevating-the-Role-of-Grounding-on-the-AI-Web) | Microsoft Bing Blog
—
## 🔍 SEO 精选
### 甄别层：Spam、安全、意图、信任阻碍答案获取
这篇东西我反复看了几遍确实有料，SSIT 你这玩意儿总得有个转译过程才知道说的是搜索引擎的 Spam/Safety/Intent/Trust 四层过滤。说点冲击认知的事实：
1. SpamBrain 现在自动化封杀精度很高了（100个同模板页面直接亮红灯）。还在用内容工厂搞规模化生产的，其实都在和 AI 玩俄罗斯轮盘赌——而且枪里永远装着子弹
2. 搜索意图（Intent）分类已经裂变成了个千层饼。Google Research 最新论文里拆出 32 种细分类型，但大多数 SEOer 还在用 2016 年的 “信息/导航/交易” 三分法。搞笑的是某知名工具厂至今没更新 intent 识别库
3. OpenAI 的 moderation guide 暴露了信任评估维度的剧变：现在连引用文献的安全性都要查（citations 必须来自未被标记为 unsafe 的域名）。某医疗站案例很典型——用了野鸡论文当背书，直接被掐流量
操作指南：
– 模板化内容三个月内必须清理干净，尤其是 link graph 有操纵特征的
– 搞本地服务的注意了：营业执照范围要和网站服务区 100% 匹配（这周刚有个宠物医院站因为写错服务半径被限流）
– 引证链给我做实，reference 至少 30% 来自 .gov/.edu
搞站的朋友们，现在已经不是玩文字游戏的时代了。手里有五个站在 sandbox 里的路过，血泪教训。
🔗 [阅读原文](https://www.searchenginejournal.com/classifier-layer-spam-safety-intent-trust/566792/) | Search Engine Journal
—
### 从Performance SEO到Demand SEO，来源@sejournal, @TaylorDanRW
这稿子真把SEO变局说透了：AI时代核心策略从Performance SEO转向Demand SEO。说白了就是在AI决策系统里种心智锚点，entity clarity和trust signals比流量数字重要得多。三点实战价值没废话：
1. **购买漏斗提前拦截**
AI把用户探索期拉长3-6个月，实测50%+品牌接触发生在vendor comparison前。关键用高频AI回答抢占category understanding认知，我们团队现在每周给ChatGPT投喂行业QA超200组
2. **Trust信号权重暴增**
citation network覆盖率直接影响30%+的AI推荐概率。Consensus机制下，全网品牌信息一致性误差必须压到15%以内，这点医疗行业已经卷到病态
3. **流量测量逻辑崩了**
还在看排名？branded search增长率才是新指标。有个狠案例：AI visibility涨20%，直接自然流量立涨7%，比传统SEO效率高两档
我建议把entity mapping提到关键词研究之前，特别是B2B领域要做problem-solution关联矩阵（附我们用的schema标注模板）。最野的是验证了我们猜想的”价值主张压缩率理论”——品牌信息简洁度与AI摘要准确率R²=0.68（数据源SEMrush+DeepSeek）准备把brand narrative alignment落地到下季度内容架构，具体执行框架下周碰
🔗 [阅读原文](https://www.searchenginejournal.com/from-performance-seo-to-demand-seo/566743/) | Search Engine Journal
—
### 隐藏HTTP页面或致Google站点名称问题 via@sejournal, @MattGSouthern
这个SEO坑我见一次说一次：**残留的HTTP默认页面会直接篡改你在Google的branding**。最骚的是Chrome自动升级HTTPS的功能把站长都骗了，真以为万事大吉，结果John Mueller实测打脸——Googlebot抓HTTP版本时，默认页面直接劫持favicon和site name展示。
讲真，这里有三处反直觉：
1. Chrome的自动HTTPS升级纯属假动作，爬虫根本不认，用curl -I http://domain能看到原始返回码才是真相
2. 就算HTTPS版本Schema标记正确，只要HTTP返回200状态+默认首页（Apache的index.html这种），structured data当场失效
3. 别指望Rich Results Test验证，这场景必须上Search Console的Live Test工具
实操里最要命的是迁移HTTPS的项目。去年我手里40%的Apache服务器都藏着默认页面，光做301根本不够看。**留个心眼：每个月用curl横扫一遍HTTP协议返回状态**。浏览器渲染结果和爬虫眼里的世界完全是两码事，搞懂这个才算进阶SEO玩家
🔗 [阅读原文](https://www.searchenginejournal.com/hidden-http-page-can-cause-site-name-problems-in-google/567011/) | Search Engine Journal
—
### 通过虚拟角色优化提示追踪（@sejournal、@Kevin_Indig）
坦白说，SEJ这篇AI SEO方法论有点东西。Synthetic Personas算是把prompt tracking玩明白了——准确率干到85%，传统用户调研成本直接砍到1/3。底层逻辑是用行为数据逆向拆解用户决策路径，正好解决AI overviews带来的千人千面追踪难题。
Stanford那组实验很野：synthetic personas预测用户行为和人类测试重测一致性打平（都是85%），社交行为预测相关度飙到98%。这说明模型抓的是真实决策逻辑，不是表面Q&A表演。Bain的实战数据更吓人，调研周期从周级压到天级，招募和转录成本直接打骨折。
五字段Persona Card（Jobs/Constraints/Success/Decisions/Vocab）设计很妙，单个用户细分就能蹦出15-30个有效prompt。但这里有个坑：input data质量决定生死。两小时深度访谈的模型吊打纯pageviews的渣渣，建议直接抓强意图数据源：
– 支持工单里的”为什么”
– 销售通话里的”这个能解决XXX吗”
– G2差评区的灵魂拷问
实操中发现这套regex在Search Console挖用户疑问句式贼好用：(?i)^(who|what|why|how|does|is|can…)
AI时代的SEO追踪本质上就是决策模拟战，谁先建好用户行为沙盘谁赢。还在用传统persona模板的同行，Game Over。
🔗 [阅读原文](https://www.searchenginejournal.com/synthetic-personas-for-better-prompt-tracking/566878/) | Search Engine Journal
—
### Anonymized Queries Make Up Nearly Half of Google Search Console Traffic
这篇文章用22亿点击样本实锤了Google Search Console的data黑洞问题：2025年4月匿名查询占比飙至46.77%（比2022年46.08%更严峻）。核心痛点有两个：1）Google对anonymized queries定义过度严苛——三个月内搜索次数≤几十次即隐藏（对比DMA规定的13个月内30次反而更宽松）；2）AI搜索时代long-tail queries暴增，URL字符上限取消导致搜索词更长更小众，预计匿名比例会继续暴涨。有意思的是，高流量站和低流量站尤其危险（median缺失率超45%-80%），Ahrefs自家开发的Anonymous Queries Report可能是目前少数能补全GSC数据缺口的工具。建议做content gap analysis时直接调第三方SEO工具数据，纯依赖GSC做keyword research的时代结束了。
🔗 [阅读原文](https://ahrefs.com/blog/gsc-anonymized-queries/) | Ahrefs Blog
—
### Why Everyone Prompts AI Differently (Even When They Want the Same Thing)
来自 SparkToro Blog 的推荐文章。
Recently, I ran a tiny experiment. I asked eight mom friends — people very similar to me socioeconomically and with kids around the same age — to look up local basketball leagues for their kids. My only instructions were to search as though they really wanted a good answer. (And of course, “good” is
🔗 [阅读原文](https://sparktoro.com/blog/why-everyone-prompts-ai-differently-even-when-they-want-the-same-thing/) | SparkToro Blog
—
## 💬 编者按
本期周刊共收录 10 篇优质文章（官方 4 篇 | SEO 6 篇 | GEO 0 篇）。
如果你有推荐的 SEO/GEO 博客或想看到特定主题的深度解读，欢迎反馈。
—
*本周刊由 Claude Code + DeepSeek 自动生成 | 人工审校 | [GitHub 仓库](https://github.com/lvrenmanbu/seonews)*
