AI 驱动的网络安全内容战略：在 2025 年主导 B2B 搜索排名

快速阅读: 据《安保大道》称，人工智能正深刻变革搜索引擎与SEO。文章探讨AI如何重塑搜索，提出适应策略，涵盖内容优化、多模态方法及实施路线图。成功需专注价值、权威性，结合AI与人类专业创造力。

搜索引擎领域正在因人工智能而经历深刻的变革。本文详细探讨了人工智能如何重塑搜索引擎和SEO实践，并提供了适应这一演变环境的具体建议。这一策略涵盖了当前搜索中人工智能的状态、新兴趋势、挑战以及内容创作者和营销人员的机会。

### 1. 人工智能如何改变搜索引擎

#### 1.1 从关键词到意图的演变

在过去三十年里，搜索引擎经历了巨大的变化。理解这一演变有助于将当前的人工智能革命置于背景之中：

– **早期搜索（1990年代）**：早期的搜索引擎依靠简单的关键词匹配。它们会找到包含查询中确切词语的页面，通常优先考虑关键词密度（这个词出现的频率）。上下文和含义基本被忽略。

– **基于关键词的搜索（2000年代至2010年代）**：搜索引擎变得更复杂，分析关键词之间的关系，通过反向链接（PageRank）考量站点权威性，并结合用户行为信号如点击率。然而，它们仍然难以理解查询背后的意义。

– **基于意图的搜索（当前）**：当今的人工智能驱动的搜索引擎运用自然语言处理来理解搜索查询背后的意图。谷歌在2019年的BERT更新标志着这一演变中的一个重要里程碑，使搜索引擎能够通过查看查询中每个词前后的内容来理解上下文。更先进的模型如MUM（多任务统一模型）现在能够同时理解不同的格式（文本、图像、视频）和语言的信息。

**示例**：用户搜索“零信任网络实施”。

– **早期搜索**：可能会返回包含这些确切词语的页面，可能遗漏关于“零信任架构”或“零信任安全模型”的相关内容。
– **基于关键词的搜索**：可能会找到包含“零信任”、“网络”和“实施”的页面，但可能会错过不使用确切措辞的全面资源。
– **基于意图的搜索**：理解用户想要获得关于实施零信任安全框架的实际指导，并返回适当的内容，包括关于网络分割、身份验证协议和最小权限访问管理的指南——即使这些确切词语不存在。

#### 1.2 生成式人工智能与搜索

将生成式人工智能模型集成到搜索引擎中代表了搜索历史上的最重大转变之一：

– **传统搜索结果**：提供指向相关网站的链接，特色片段提供从这些网站提取的简短答案。
– **生成式人工智能搜索结果**：像谷歌的搜索生成体验（SGE）和微软将ChatGPT集成到Bing中的系统现在直接在搜索结果中生成全面的答案。这些答案整合多个来源的信息，为用户提供完整的视图，而无需他们访问各个网站。

**示例**：“如何应对勒索软件攻击”

– **传统搜索响应**：
– 指向各种网络安全网站和博客的10个蓝色链接列表
– 来自一家安全公司网站的基本步骤摘录的特色片段
– 关于勒索软件响应的网络研讨会视频轮播
– **生成式人工智能搜索响应**：
– 综合多个权威来源的全面事件响应计划
– 根据组织规模和行业的定制化指令
– 对遏制、证据保存和沟通等关键问题的直接回答
– 针对不同勒索软件变种的交互式决策树
– 指向数据泄露通知要求的监管合规资源链接

这种向生成式搜索响应的转变对网站流量模式有着重要意义，因为用户可能在不离开搜索结果页面的情况下获得完整答案。

#### 1.3 多模态搜索能力

现代人工智能系统能够同时处理和理解多种类型的数据：

– **视觉搜索**：用户可以用图像代替文字进行搜索。在网络安全领域，这使得安全分析师能够上传可疑活动或错误消息的截图并找到相关的威胁情报或修复指南。例如，CrowdStrike已实施视觉搜索功能，允许安全团队上传恶意软件可视化并识别相似的攻击签名。

– **语音搜索**：自然语言处理让语音搜索越来越精准和实用。安全运营中心（SOCs）开始采用语音激活的安全仪表盘，允许分析师在主动调查期间免提查询威胁情报数据库和事件报告。

– **视频内容理解**：搜索引擎现在可以根据视频的实际内容（而不仅仅是标题和描述）对其进行索引和搜索。这使得安全专业人士能够搜索录制的会议演示、网络研讨会和培训视频，以找到特定的漏洞、攻击路径或防御技术讨论。例如，Palo Alto Networks为其安全培训内容库实施了先进的视频索引。

– **图像生成与识别**：工具如DALL-E和Midjourney创造了新的视觉内容机会并提升了搜索引擎对图像的理解。对于内容创作者而言，这种多模态能力意味着超越文本，创建可以通过多种搜索方式发现的丰富多媒体体验。

### 2. 搜索引擎优化领域的变化

#### 2.1 从传统SEO到人工智能驱动的内容策略

搜索引擎的演变需要SEO实践同步演变：

– **传统SEO重点**：关键词密度与位置、反向链接的数量而非质量、技术优化（网站速度、移动设备兼容性）、元数据优化（标题标签、元描述）
– **人工智能时代SEO重点**：全面的主题涵盖、内容深度与专业知识、用户参与信号（页面停留时间、跳出率）、上下文关联性和语义关系、实体关系（概念如何相互关联）

**示例转变**：旧方法 vs 新方法

– **旧方法**：一家网络安全SaaS公司会创建一篇关于“最佳端点保护平台”的文章，通过在特定密度下包含确切短语进行优化，专注于从任何科技博客获取反向链接，并为类似“顶级端点保护软件”和“最佳端点安全解决方案”等变体创建几乎相同的文章。
– **新方法**：同一家公司现在创建了一个全面的端点保护资源中心，其中包括对不同组织规模和行业特定合规要求的不同保护方法的深入分析，来自其CISO客户的实际案例研究，来自其威胁研究团队的技术深度剖析，互动比较工具、ROI计算器，以及由第三方安全研究人员验证的实施路线图。

这种转变意味着内容创作者必须减少对特定算法优化的关注，更多地关注创造真正有价值、全面的内容，展示专业知识并满足用户需求。

#### 2.2 E-E-A-T与内容权威性

谷歌的质量评估员指南强调E-E-A-T（经验、专业知识、权威性和可信度）是评估内容质量的关键因素。人工智能系统在对网络安全内容进行排名时越来越能够评估这些属性。

– **经验**：展示亲身经历安全挑战和实施的内容对用户和搜索引擎算法都具有重要分量。例如，Mandiant的前线顾问撰写的事件响应博客文章，他们直接处理过重大漏洞，提供了纯理论安全内容无法提供的见解。当CrowdStrike分享有关如何应对SolarWinds攻击的案例研究，包括具体的技术指标和补救措施时，这种经验丰富的内容显著优于通用的安全建议。

– **专业知识**：网络安全内容必须展示出对复杂安全学科的深厚技术知识和理解。例如，Palo Alto Networks发布详细的技术分析，涉及新型攻击技术，包含逆向工程的恶意软件代码样本、内存取证解释和自定义检测规则。他们的Unit 42威胁情报团队记录APT技术的文档包括数据包级分析和妥协指标。

– **权威性**：来自网络安全公认权威的内容在搜索结果中受到优待。Tenable的漏洞研究团队发布的详细CVE分析在整个安全生态系统中被引用，因为他们在这方面建立了声誉。同样，微软安全响应中心的内容在讨论Windows漏洞时也具有重要意义，因为他们是权威来源。

– **可信度**：鉴于安全信息的重要性，网络安全内容必须极其准确、透明且可靠。当Fortinet发布威胁情报时，他们会包括明确的方法说明、指定数据收集时间范围、承认分析中的局限性、维护详细的版本历史记录以显示新信息出现时的更新，并清楚地区分确认的威胁和潜在的指示。

实际上，这些E-E-A-T原则已经改变了领先网络安全供应商的内容创作方式。例如，CyberArk将其内容策略从营销主导的产品描述转变为实践者主导的实施指南，展示了其安全工程师分享实际特权访问管理部署的配置截图、命令行示例和性能基准数据。这种基于经验的内容转型使其技术内容的有机流量增加了210%，并且高意向安全搜索的转化率显著提高。

同样，Okta通过利用其认证专业知识，创建了由其工程团队直接维护的身份安全文档，而不是营销人员。其内容现在包括详细的技术规格、API实现示例和安全模型解释，既作为产品支持，又作为高度可排名的权威内容。这一策略帮助他们在身份相关安全查询中占据搜索可见性主导地位，其技术内容出现在73%的目标关键词的特色片段中。

对于内容策略而言，这意味着优先考虑由真正的专家创作的内容，融入第一手经验，并在特定主题领域建立权威地位。

#### 2.3 零点击搜索与位置零

人工智能生成的摘要加速了“零点击搜索”的趋势，用户可以直接从搜索结果页面获得答案，而无需访问网站：

– **挑战**：由于用户直接在搜索结果中获得答案，减少了网站流量；当用户不访问您的网站时，减少了转换机会；由于用户直接在搜索结果中获得答案，减少了网站流量；广告支持的网站减少了广告印象和收入机会。

—

### 3. 多模式内容方法的案例

#### 传统方式

传统的基于文本的漏洞管理指南，仅包含一个基础流程图。

#### Rapid7 的多模式方法

– 包含深入技术分析和高管总结的详尽文本指南。
– 具有可点击元素、展示具体实施细节的流程图。
– 针对关键评估技术的专业视频讲解。
– 可下载的漏洞管理项目模板。
– 根据漏洞类型设计的互动修复决策树。
– 与实时威胁情报源集成，显示实时漏洞利用情况。
– 安全从业者分享实施经验的社区讨论区。

采用这种多模式方法后，Rapid7 的漏洞管理内容有机流量增长了 215%，显著提升了用户的参与度，用户平均花费 12.3 分钟与内容互动，而传统方法仅为 3.8 分钟。这种方法确保内容可以通过多种搜索方式被发现，并更有可能被AI系统视为更全面且有价值的内容。

—

### 4. 实施路线图

#### 阶段 1：评估与基础建设

– **关键活动**：
– 进行全面的内容审计。
– 建立基准指标。
– 确定优先主题及内容缺口。
– 为关键内容类型实施结构化数据。
– 制定内容创作的人工智能使用指南。
– **实际示例**：内容审计流程
– **步骤**：清点所有现有内容，分析性能指标，评估内容质量，识别内容缺口，制定优先级内容行动计划。
– **输出**：完整的内容数据库、性能报告、质量评分、缺失主题清单、行动方案。

#### 阶段 2：内容开发与优化

– **关键活动**：
– 为优先主题集群创建深度覆盖广泛主题的支柱页面。
– 为每个集群开发5-10篇支持性文章，探索相关子主题。
– 优化现有高潜力内容。
– 实施多模态内容方法。
– 建立测量框架。
– **主题集群开发**：针对每个优先主题，开发一个深度覆盖广泛主题的支柱页面，然后创建5-10篇支持性文章，探索相关子主题。确保所有文章之间相互链接以建立语义关联。

#### 阶段 3：高级实施与扩展

– **关键活动**：
– 依据性能数据扩展主题覆盖范围。
– 实施实体SEO策略。
– 开发专有研究内容。
– 在内容工作流中完善人工智能使用。
– 优化新兴搜索功能。
– **案例研究示例**：泰雷兹，一家网络安全解决方案提供商，基于分析其全球客户群中的3百万起安全事件，制作了他们的专有“数据威胁报告”。他们围绕此研究执行了全面的内容策略：
– 将核心报告作为带高管摘要的受限制PDF发布。
– 创建了18篇深入探讨特定威胁向量的技术博客文章。
– 开发了一个显示实时攻击模式的交互式威胁情报仪表盘。
– 制作了一部由首席信息安全官和威胁研究团队讨论影响的视频系列。
– 针对金融服务、医疗保健和政府等行业的特定领域举办网络研讨会。
– 创建了一个允许组织根据报告结果衡量其安全态势的评估工具。
– 开发了一个带有行业特定安全建议的专用微型网站。
– 这种多格式方法比之前的单一格式报告生成了470%更多的高质量潜在客户，实现了从报告下载到销售对话28%的转化率，并确立了泰雷兹在数据安全领域的思想领导地位。该内容集群在其发布后的18个月内持续带来显著的自然流量。

#### 阶段 4：持续优化（连续）

– **关键活动**：
– 定期审查内容表现。
– 适应搜索引擎中的最新AI发展趋势。
– 竞争分析与基准测试。
– 不断改进内容质量。
– 测试新的内容格式和方法。
– **优化框架**：
– 为所有优先内容集群建立季度审查周期。分析性能指标、用户参与数据和搜索可见度。根据变化的用户需求、新兴子主题和不断演进的搜索功能更新内容。

—

### 5. 结论：在人工智能驱动的搜索时代茁壮成长

人工智能对搜索和SEO的影响既带来了挑战也提供了机遇。通过专注于创建真正有价值、权威且满足用户需求的内容，组织可以成功适应这一不断变化的环境。

#### 关键成功原则

通过遵循这些原则并实施本文件中概述的战略，企业可以在人工智能驱动的搜索新时代中取得成功。关键是拥抱变革，专注于为用户提供卓越价值，并战略性地利用人工智能工具，同时保持真正区分优质内容的人类专业知识和创造力。

(以上内容均由Ai生成)