Backlinko · 52:57 · 发布 2025-06-13 · 8900次观看(截至抓取) · 观看原视频 · 全文中译
主旨
Backlinko 创始人 Brian Dean 与现任负责人 Lee 对谈,复盘 ChatGPT 记忆功能和 AI Overview 冲击搜索流量之后,关键词研究、内容生产、外链建设、视频渠道与个人品牌这几件事该如何重新排布优先级。
核心论点
- AI 聊天工具已实质性改变搜索行为——ChatGPT 靠记忆和主动搜索反超,而 Google 多年宣传的”个性化搜索”基本没有兑现。(→ 详解1)
- 零 SEO 依赖创业要押注个人品牌而非渠道——剩下的渠道已经不多且饱和,能跨平台复用的个人品牌比单一渠道打法更抗风险。(→ 详解2)
- 关键词研究没有过时,只是从精确短语进化成主题信号——判断”人们在为什么问题找答案”这套能力,人和 LLM 都要用得上。(→ 详解3)
- 内容策略要反直觉地转向第一人称与独家数据——泛化权威语气的内容早被 LLM 训练腻了,新鲜信息才换得来引用。(→ 详解4)
- 外链的角色从排名因子变成了 LLM 的信任信号——哪怕不跟链的品牌提及,也在持续喂养训练数据、提升被引用概率。(→ 详解5)
- YouTube 仍有明显的供需缺口——新频道的破局点是尽快出片,粗糙真实的内容常常跑赢精致制作。(→ 详解6)
- 新渠道难被精确归因,这本就是营销常态——Backlinko 自身数据显示排名与曝光创新高,点击流量却因 AI Overview 下滑,影响力只是换了种存在方式。(→ 详解7)
- 押注单一渠道很脆弱——多渠道品牌建设既能扛住算法更新,又会反过来提升搜索和 LLM 引用时的信任权重。(→ 详解8)
- 个人品牌是新人入行的头号建议——AI 懂得多但没有亲身经历,真实实践积累的经验是普通人相对 AI 不可复制的护城河。(→ 详解9)
知识点详解
1. ChatGPT 靠”记忆+主动搜索”逆袭,Google 的”个性化”多年来只是幻觉 04:11 译
Brian Dean 曾是 ChatGPT 怀疑论者:早期他把 Google 和 ChatGPT 看作互不冲突的两件工具——一个用来快速查资料,一个用来生成内容。这个判断在过去半年被彻底推翻。
推翻的原因是 ChatGPT 新增的历史记忆能力,加上主动联网搜索大幅增强,他形容这相当于”把 Perplexity 直接内置进了 App,然后把它们碾压了”04:31 译。
与此同时,他戳破了 Google 多年宣传的”个性化搜索”:同一个人反复搜索同一个词、反复点同一结果,Google 也不会因此把该结果排名往前调——第 51 次搜索时排位和第 1 次一样,Google 真正做到的只是按地区做本地化,不是千人千面。
2. 零 SEO 依赖创业:押注个人品牌而非渠道,同时把 LLM 当新的优化对象 05:56 译
面对”如果完全不能靠 SEO,该怎么组渠道”这个假设,Brian Dean 的回答是不再按渠道思考,而是经营可跨平台复用的个人品牌——因为真正剩下的渠道已经不多:Google、YouTube、LinkedIn、X,加上现在的 LLM。
他的原话是”我会更多从个人品牌而不是渠道的角度去想,因为剩下的渠道真的不多了”05:56 译——渠道少且饱和,很难在某个平台上做到”最强”,但一个能在多平台立得住的个人品牌可以。
具体打法是传统 SEO 手段照做不误,再叠加一层专门给 LLM 做的优化,因为他判断 LLM 渠道未来会带来相当一部分流量,这也是 GEO 这个新战场被反复提起的原因。
3. 关键词研究没死,只是从”精确短语”进化成”主题与需求信号” 10:41 译
用户在 LLM 里提问的方式和在 Google 搜索框里完全不同——句子更长、更口语化、带着大量个人背景信息(比如”我 5 英尺 11 寸,应该怎么样”),关键词研究不能再照搬”抓精确短语”的老办法。
Brian Dean 的判断是”这更多是关于主题而不是关键词”10:41 译——像 Semrush 这类工具产出的关键词数据,价值不在于抓到那句精确提问,而在于验证”人们确实关心这个话题、确实在为这个问题找答案”。
只要内容库里已经覆盖了这些常青话题,当用户用完全不同的措辞向 LLM 提问时,你的内容依然有机会被引用——这是他反对”关键词研究已死""让 ChatGPT 帮你做关键词研究”这类极端说法的原因。
4. 内容策略反直觉转向:第一人称独家数据胜过泛化权威语气 14:07 译
传统 SEO 排名很依赖点击率、页面停留时长等用户参与度信号,但如果内容是被 LLM 摘要引用,这些指标根本不起作用——内容够不够吸引人已经不重要了。
原因是同质化内容早被训练过无数遍——“如果你写的是泛泛而谈的内容,它已经被训练过 100 遍了”14:07 译,LLM 没有动机再拿你的版本去训练或引用。
因此他建议往回退,写得更像 Backlinko 早期那种第一人称风格——“我试了这件事,过程是这样,这是别人没聊过的 10 个策略”——这类带独家数据、亲身经历的内容,才有机会成为 LLM 觉得”新鲜”愿意采纳的素材。
但他强调不是让 Google 流量归零去赌 LLM,Google 目前仍是远大得多的流量来源,应该继续为 Google 写、让权威度自然外溢到 LLM,而不是孤注一掷。
5. 外链的角色变了:从排名因子变成 LLM 的信任信号 18:50 译
“那些链接很可能是 LLM 在判断该用站点 A 还是站点 B 作为信息来源时的一个因子”18:50 译——因为同一个问题的训练数据里往往有成百上千种说法,LLM 必须收窄到少数几个来引用,链接依然是判断信任度的现成信号。
这个逻辑和 Google 当年被迫依赖链接的原因相似:社交信号、点击率、停留时长都尝试过,但都比不上链接好用,Google 至今没能真正甩开它。
更进一步,哪怕没有跟链,单纯的品牌提及也在起作用——“做一个有意思的行业研究,或者做出一个真正优秀的产品,别人自然会把你列进这些榜单里”20:41 译,因为这些提及本身会反复出现在训练数据里,提升被 LLM 引用的概率。
由此他建议外链团队把 KPI 从”必须拿到一个跟链”放宽到”尽可能多拿高质量相关提及”,甚至该和联盟、社媒等团队打通协作,不再各自为战。
6. YouTube 仍有供需缺口,新频道的破局点是”先出片”而不是过度策划 26:12 译
尽管很多品牌把 YouTube 当作”AI 冲击不到的安全区”扎堆涌入,Brian Dean 仍然认为需求缺口大到几乎填不满——尤其是细分小众话题,只要你的品牌懂、愿意做,大概率没什么像样的竞争频道。
对于从零起步的团队,他的建议反常识地简单:“我会做的第一件事就是尽快做出第一条视频”26:12 译——不要像做战略规划那样先想六个月后的事,先指定一个人专门负责视频,把前两三条片子的方向定下来就开拍。
制作水准不必强求精致——他提到自己电商品牌的对比实验里,几千美元的精修广告片效果显著不如一条”素人对着镜头试用产品讲感受”的粗糙短视频30:03 译,因为观众要的是真实贴近,不是完美。
真正的学习只能来自发布后的前 10-20 条视频本身——哪条爆哪条不爆几乎总是反直觉的,没有人能提前教会你这件事,只能靠反复出片、观察数据去校准。
7. 新渠道难被精确归因是营销常态,Backlinko 自身数据显示曝光与点击正在解耦 37:21 译
视频类渠道没法像付费搜索广告那样画出”一条视频→一笔订单”的直线,这让习惯精确归因的团队和老板不适应。但 Brian Dean 提醒这不是新问题——“你一半的营销预算都是浪费的,你只是不知道是哪一半”39:26 译,这句老话本来就适用于杂志、电视广告时代。
可行的替代方案是用同赛道频道的月播放量做参照(比如”这个频道每月 20 万播放,你觉得我们的品牌每月被 20 万人看到值不值”),和财务团队一起粗略建模,而不是完全放弃衡量。
他用 Backlinko 自己的数据佐证:过去六个月排名处于历史最高位,但”截至 3 月,流量因为 AI Overview 大幅增多而在下滑”37:21 译;同期”曝光量也处于历史最高位”38:31 译。
Semrush 估算约四分之一关键词已触发 AI Overview,他认为这个数字被低估了。这构成了他所说的 曝光-点击解耦:排名和曝光都在,只是流量换了种存在方式,团队需要用新叙事汇报效果,而不是死守”点击到站转化”的旧框架。
8. 押注单一渠道很脆弱,多渠道品牌建设反而会提升被引用与被排名的信任度 42:15 译
他把 2022 年 Helpful Content Update 中受伤最重的网站定性为”押注单一渠道”的代价——“看看被打得最惨的那批网站”42:15 译,往往”完全没有 Google 之外任何存在感”42:24 译,是纯联盟站。
相反,同时经营 PR、视频、付费社媒的品牌哪怕某一个渠道被算法打击,也不至于伤筋动骨——这类品牌本身就是用户愿意购买、愿意穿戴、愿意谈论的对象,SEO 只是这个品牌生态里的一部分。
更进一步,多渠道建设的品牌信任会反哺排名和被 LLM 引用的概率——当上百个信息源都在说同一件事,“LLM 要决定该展示这五个信源里的哪几个”46:37 译,依据正是品牌的信任度和权威度。
Brian Dean 举自己的例子:哪怕 YouTube 频道月播放量几十万,也只占 Backlinko 当年 Google 流量的 3% 左右——多个非 Google 渠道叠加起来的品牌可信度,会反向让 Google 和 LLM 都更愿意信任你。
9. 个人品牌是新人入行头号建议,亲身经历是普通人相对 AI 的护城河 47:54 译
对刚入行或转行做营销的人,Brian Dean 的头号建议很直接——“我会说的头号建议就是在一个你已经在用的平台上经营个人品牌”47:54 译,选自己已经熟悉或者想学的平台都行,不需要是多平台矩阵。
他给的理由是这类平台本身也在快速接入 AI,亲自下场经营能让你更早搞懂这些工具实际是怎么运作的;他还提到一个旁证——LinkedIn 上只有大约 3% 的用户主页发过内容,大多数人只是一份静态简历,做营销的人如果连自己都不”营销”,很难让人信服能帮别人做营销。
谈到如何避免过度依赖 AI,他提出的框架是 经验护城河:“AI 懂得很多,但它没有亲身经历过任何事”51:08 译——“它没吃过意大利面,没去过中国”51:29 译。
你不可能比 AI 知道得多,但可以比它经历得多——AI 该被当加速器而非捷径,去真的做营销、做投放,亲手攒经验。他补充:问 AI 外行领域常令人惊艳,但问到自己精通的领域,常发现答案”不算错,但也不够准”,这正是经验的分界线。
可执行步骤
- 抽 3-5 篇泛化、权威语气的旧内容,改写成第一人称 + 独家数据/亲身案例的版本,测试是否更容易被引用。
- 给核心关键词建立”曝光 vs 点击”双指标周报(而不是只看点击流量),提前适应 AI Overview 带来的曝光-点击解耦。
- 把一篇深度研究拆成博客 + 短视频 + 一条 LinkedIn/Reddit 讨论,同一份调研至少覆盖 3 个渠道再发布。
- 给外链/公关团队增加”品牌提及”考核维度,不只盯有跟链的外链,未跟链的高质量提及同样值得拓展。
- 指定一个人专职负责视频,不做详尽策划,直接产出并发布前 2-3 条,再根据数据反馈迭代。
关联
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一手来源与延伸
- Skyscraper Method: +110% Traffic (Link Building Case Study) —— Brian Dean 本人提出的 Skyscraper Technique 原文,视频中作为”效力正在减退”的对照案例被提及。
- A Guide to Google Search Ranking Systems: Helpful Content Update —— 视频里作为”押注单一渠道会被算法更新重创”的证据来源。
术语
- SERP(Search Engine Results Page,搜索结果页,视频口语简称”SERs”)
- PageRank(Google 早期基于链接计算的排序权重算法,现已弱化但仍是外链价值的历史起点)
- CTR / Dwell Time(点击率 / 页面停留时长,传统 Google 排序会参考的用户参与度信号)
- UGC(User Generated Content,普通用户视角的实拍内容,视频里对比”精修广告片”更具转化力)
金句
“AI knows a lot, but it hasn’t experienced anything.” → 知识可以被 AI 复刻,经历不能,这是普通从业者相对 AI 最后的护城河。 “It basically took Perplexity and just put it into the app and just crush them.” → ChatGPT 加上记忆和主动搜索后,Brian Dean 对”AI 威胁不了 Google”的怀疑彻底翻转。 “Half your marketing budget’s wasted, you just don’t know which half.” → 归因焦虑不是视频渠道独有的新问题,而是营销业百年老话在 AI 时代重新应验。
立场与利益
访谈由 Backlinko 现任负责人 Lee 主持,大量拿 Backlinko 自身排名/曝光/流量数据当案例佐证,天然带有为自家品牌背书的倾向,但引用的都是具体可核实的经营数据而非营销话术。Brian Dean 本人已卖掉 Backlinko,也在 2024 年底卖掉 Exploding Topics(现并入 Semrush),视频里仍称自己在为 Exploding Topics 做顾问工作,提到 Semrush 作为关键词工具示例时存在弱关联,但通篇没有推销任何课程或产品。核心主张——关键词研究转向主题信号、外链变成 LLM 信任信号、多渠道抗单点风险——都是不绑定任何具体工具的通用判断,换个博主讲同样成立。
价值定位
- 适合谁:已经在做 SEO/内容营销、并且开始感受到 AI Overview 冲击流量的从业者;也适合正在犹豫要不要第一次开视频/YouTube 频道的团队负责人。
- 解决什么:对”关键词研究还有没有用""内容要不要为 LLM 改写""外链还值不值得投入""要不要现在做视频”这几个具体决策给出了一手从业者视角的判断,而不是空喊”SEO 已死”。
- 认知 vs 实操:整体偏认知框架校准(如何理解 AI Overview 对流量归因的冲击、外链角色为什么变了),视频启动部分给出了可直接执行的建议(先出片、粗糙优先),但没有具体的工具操作步骤。
自检问题
- 为什么 Brian Dean 认为 Google 多年宣传的”个性化搜索”基本不成立? 答案:同一个人反复搜索同一关键词、反复点击同一结果,即便点了 50 次第 3 位的结果,第 51 次搜索时该结果依然排在第 3 位——Google 至多做了地域本地化,并未真正跟随个人点击行为调整排名,见”知识点详解”第一节。04:11 译
- 面对 LLM 已经”看腻”泛化内容,Brian Dean 建议内容策略往哪个方向调整? 答案:从泛化权威语气转向第一人称、附带独家数据/亲身实践的内容——通用性内容早被训练过上百次,只有新鲜信息才有机会成为 LLM 训练与引用的素材,见”知识点详解”第四节。14:07 译
- 外链在 LLM 时代的核心作用发生了什么变化? 答案:不再单纯是 PageRank 排名因子,而是 LLM 面对上百个观点相近的来源时用来判断”该引用谁”的信任度信号;哪怕是未跟链的品牌提及,也会成为训练数据反复出现,从而提升被引用概率,见”知识点详解”第五节。18:50 译
- Backlinko 自身的数据如何印证”渠道影响力换了种存在方式”这个论点? 答案:过去几个月 Backlinko 排名处于历史最高位,曝光量也创新高,但点击流量自 3 月起因 AI Overview 增多而下滑——排名和曝光都在,只是流量呈现的形式变了,见”知识点详解”第七节。38:31 译
- Brian Dean 给刚入行营销新人的头号建议是什么?背后的逻辑是什么? 答案:在自己已经在用的平台上经营个人品牌;因为 AI 懂得很多但没有”亲身经历”过任何事,亲自下场实践积累的经验才是普通人相对 AI 不可复制的优势,见”知识点详解”第九节。47:54 译