生成式人工智能正在重写SEO剧本。
仅仅获得高排名和点击的日子正在消失，取而代之的是零点击的现实，搜索过程分散在多个接触点上。
谷歌仍然主导着搜索市场，但人工智能驱动的答案引擎已迅速成为替代发现工具。
ChatGPT 的增长令人瞩目，仅在过去六个月内，其用户数量就翻了一番。截至 2025 年 2 月，其每周活跃用户已达 4 亿。
可见性现在归结为用户看到的答案的一部分 -无论他们在哪里搜索 – 以及他们是否点击。
有些人可能会说，现在是时候为搜索的未来做好准备了。
但让我们面对现实吧。那个未来不是即将到来，而是已经到来。
本文展示了人工智能驱动的搜索与传统搜索的区别，以及如何将生成引擎优化 ( GEO ) 与 SEO 相结合以保持领先地位。
- GEO 是什么以及它如何与 SEO 协同工作。
- 人工智能搜索与传统搜索有何不同。
- 为什么排名不能保证在 AI 搜索中的可见性。
- 为什么权威是通过品牌提及而不是反向链接来建立的。
- LLM 如何学习和预测反应。
- AI 如何检索实时信息以通过 RAG 做出响应。
- 优化可检索性：存在+识别+可访问性。
- GEO 的多渠道现实。
- 如何将 GEO 与 SEO 相结合。
- 页面 SEO。
- 站外 SEO。
- 技术搜索引擎优化。
- GEO + SEO：欢迎使用您的新剧本。
GEO 是什么以及它如何与 SEO 协同工作
GEO 是什么？它本质上是优化实体（无论是您的品牌、产品、概念、人员还是想法）的过程，以便其出现在 ChatGPT、Google 的AI Overviews、Gemini 和Perplexity等功能和工具中 AI 生成的响应中。
SEO 和 GEO 是合作伙伴，各自扮演着独特但又相互关联的角色：
- SEO 为搜索引擎的可发现性提供了基础层，同时在战略上发展以提高 AI 搜索的可见性。
- GEO 将站内内容策略与网站之外的拓展相结合。它专注于在有影响力的数据集、权威的行业资源以及构成 AI 训练数据和检索来源的可信知识中心中建立品牌认知度和持续影响力。
SEO 和 GEO 共同形成了一个有凝聚力的策略，旨在将您的品牌和相关实体定位在 AI 获取信息的空间中。
人工智能搜索与传统搜索有何不同
传统搜索围绕三个核心阶段：
- 可爬行性：搜索引擎访问和读取您的内容的有效性。
- 可索引性：您的内容是否符合存储在其索引中的标准。
- 排名能力：您的内容在传统搜索结果中的排名如何。
这是 SEO 人员多年来已经掌握的熟悉技巧。
但人工智能驱动的搜索引入了一个新的特性：可检索性。
可检索性代表人工智能在形成响应时访问、解释和优先处理有关您的品牌的信息的有效性。
正如 Wix Studio 的 SEO 传播主管 Crystal Carter 所解释的那样：
作为SEO，我们不需要放弃一直以来所依赖的策略，但我们需要改进它们。过去我们只关注可抓取性和可索引性，而止步于可排名性，现在我们需要增加可检索性。也就是说，我们需要采取额外措施，确保我们品牌的核心信息可供LLM获取、访问，并优先获得。– “调查 ChatGPT 搜索：来自 8000 万条点击流记录的洞察”，Semrush 博客
可检索性很重要，因为它直接影响您的品牌是否出现在人工智能的答案中——这些答案并非仅由传统排名决定。
让我们来确切解释一下为什么单靠传统排名不足以确保在 AI 搜索中的可见性。
为什么排名不能保证在人工智能搜索中的可见性
如果您的目标是在生成式人工智能响应中获得可见性，那么是时候将您的思维从传统的“排名”中转变出来了。
许多品牌仍然认为，在传统搜索结果中排名靠前就意味着在生成式人工智能模型中具有可见性。
但事实并非如此简单。
当然，在搜索引擎中排名靠前仍然很重要，尤其是对于像 Perplexity、 ChatGPT 搜索这样的搜索驱动的大型语言模型(LLM) ，以及像 Google 的 AI 概览这样的功能。
但仅靠排名并不能保证在 AI 搜索中的可见性。
为什么？因为法学硕士的排名方式与传统搜索引擎不同。
相反，它们通过识别上下文中的模式并在单词、想法和实体之间建立联系来动态地构建响应。
这促使我们重新思考在人工智能优先的环境中“权威”的真正含义。
为什么权威是通过品牌提及而不是反向链接来建立的
多年来，SEO 一直将反向链接作为建立权威的首选方法。
高质量的链接是信任、可信度和相关性的信号，直接影响您的搜索排名。
在正确的语境下，它们仍然有价值，但权威的规则已经发生了根本性的变化。
人工智能通过上下文相关性、实体关联以及权威来源中一致的品牌提及来识别权威。
简而言之，在有影响力的对话中提及现在具有巨大的影响力。
为了充分理解品牌提及为何如此强大，让我们深入研究人工智能模型究竟是如何产生其响应的。
LLM 如何学习和预测答案
法学硕士通过从各种非结构化数据源获取大量内容来构建基础知识。
在训练过程中，他们根据特定单词和实体一起出现的频率和上下文来识别模式。
当你向法学硕士 (LLM) 提问时，这并不是在通过事实数据库进行搜索。
相反，它利用对实体的理解来预测响应中接下来应该出现哪些词。
例如，假设你询问法学硕士：
- “耐克以什么闻名？”
该模型处理您的查询并引用它所了解的有关实体“Nike”的模式 – 具体来说，是在相关语境中通常与该品牌一起出现的词语。
然后，它会动态地生成一组可能的后续单词或短语的排序集，每个单词或短语都有一个估计的概率。
假设，这可能是这样的：
由于本例中“创新”的概率最高，因此模型可能会做出如下回应：
- “耐克以创新而闻名。”
但措辞或上下文的细微变化可能会使答案变成：
- “耐克以运动服而闻名。”
- “耐克以运动鞋而闻名。”
- “耐克以运动鞋而闻名。”
- “耐克以品牌而闻名。”
AI 给出的每个响应都是动态生成的，由查询的上下文和学习到的概率模式引导。
由于 Nike 在训练数据中可信、权威的语境中始终与“创新”、“运动服”和“品牌”等词语同时出现，因此这些关联会随着时间的推移而得到加强。
您的品牌的要点是什么？
频繁、上下文相关的提及以及核心产品、概念和知名实体可提高您的品牌在 LLM 中的认知度。
最终，当这些提及在有影响力的行业讨论和广泛引用的数据集中积累时，它们有助于塑造人工智能如何理解您的专业知识。
如果您想深入了解 ChatGPT 如何进行预测的细节，我强烈推荐 Stephen Wolfram 在“ ChatGPT 在做什么……以及它为什么有效？ ” 一文中的精彩解释。
Rand Fishkin 最近在 LinkedIn 上分享了它，这是一个极好的资源，它恰恰强调了为什么战略提及在人工智能驱动的搜索中具有如此重要的意义。
AI 如何利用 RAG 检索实时信息并做出响应
一些高级法学硕士更进一步，通过检索增强生成 (RAG) 将基础知识与实时信息相结合。
可以将 RAG 视为 AI 的研究助理。
该模型使用其基础知识形成初始上下文，然后从网络搜索索引或其他外部数据库中动态检索实时见解。
他们优先考虑的来源通常包括：
- 及时、权威的新闻网站。
- 享有盛誉的行业出版物。
- 建立知识平台。
- 讨论论坛。
- 知识图谱。
因此，优化您的品牌在这些来源中的形象对于影响您的信息检索方式和塑造人工智能产生的响应至关重要。
优化可检索性：存在感+识别度+可访问性
可检索性是 AI 搜索中可见性的关键。它决定了 AI 在生成响应时能够多好地访问、解读和优先处理您的品牌信息。
该优化框架将指导您的 GEO 策略并为您的品牌带来成功。
在场
- 确保您的品牌在正确的地点和环境中被持续提及，以塑造 AI 的训练数据和检索源。
认出
- 通过一致、上下文相关的提及、与可信实体的明确关联以及战略内容来建立信誉，以便 AI 将您的品牌视为您所在领域内公认的权威声音。
无障碍设施
- 在您的网站和整个网络上构建您的品牌信息，以便 AI 在生成响应时可以轻松检索和优先处理有关您和您的实体的核心信息。
GEO的多渠道现实
建立品牌知名度和认知度需要数字营销团队之间的密切合作。
没有哪个单一渠道能够独自赢得 AI 搜索。
为了在您所在的领域发生有影响力的讨论时战略性地定位您的品牌，SEO 团队需要与以下人员合作：
- 自有媒体。
- 赢得媒体。
- 数字公关。
- 品牌推广。
- 社交媒体。
- 创意团队。
每个学科在塑造曝光度方面都发挥着至关重要的作用。真正的成功源于每个渠道朝着共同目标努力。
底线：GEO 是一项团队运动。
如何将 GEO 与 SEO 结合起来
现在我们已经探索了 LLM 如何学习、预测响应以及可检索性为何重要，让我们深入探讨如何将这些见解融入您现有的 SEO 支柱中。
页面搜索引擎优化
将 GEO 集成到您的页面 SEO策略中并不意味着抛弃您已经知道的一切。
所有关于为观众创建相关且有价值的内容的出色建议仍然适用。
好的内容始终是以用户为先的，这一点不会消失。
但您的内容现在有了另一个受众：支持生成搜索的人工智能。
将您的网站视为训练场。
您的内容不再仅仅是排名和吸引读者；它还积极地向人工智能传授您的专业知识、您的相关性以及您在更广泛的行业对话中的角色。
该策略扩展到强调结构化、实体驱动的内容，影响人工智能如何识别和引用您的品牌。
以下是您改进页面 SEO 策略的策略手册：
✔ 通过实体丰富的内容建立主题权威
- 确定您所在领域的核心主题和基本实体。
- 围绕综合支柱页面将内容构建为清晰、相互关联的主题集群。
- 制作内容来填补您网站和行业内的内容空白，确保您涵盖整个搜索过程。
- 引用您所在领域广为人知的实体、概念和专家，以加强认知。
✔ 通过战略联系加强实体关系
- 内部链接内容以加强 AI 关联相关实体的方式。
- 外部链接并引用权威的、人工智能认可的来源以建立上下文关联。
✔ 创建与不断变化的用户意图相符的上下文相关内容
- 定期审查围绕核心主题的 AI 生成的响应，以识别用户意图和背景的变化。
- 根据 AI 当前对这些主题的理解，识别并弥补任何内容差距。
- 改进和扩展现有内容，以清晰、简洁、全面地解决用户的查询和意图。
- 创建针对长尾查询和自然的基于问题的语言进行优化的内容。
✔ 通过研究驱动的洞察力建立思想领导力
- 发布独特的见解、原创研究或有数据支持的报告，以激发引用和提及。
- 在您的内容中引用可靠、可信的来源以增强可信度。
- 清晰地突出专家的引言和观点，以加强您见解的权威性。
✔ 构建内容以供 AI 处理
- 使用清晰的内容格式，如常见问题解答、项目符号、分步说明和表格。
- 优先使用直接、简洁和自然的语言，以实现高效的处理和检索。
- 在讨论品牌实体和专业知识时使用简单的句子结构来明确定义关联。
✔ 确保内容及时且相关
- 跟踪 Reddit、Quora、社交渠道和小众论坛等平台上的实时讨论。
- 定期更新内容以反映热门话题、新兴问题和不断变化的行业对话。
- 确定在混合 LLM 中触发搜索的查询，并优先保持内容新鲜。
站外 SEO
将 GEO 整合到您的站外 SEO策略中，可以采用全新的方法来建立网络权威性和认可度。
这就像和合适的人一起参加合适的聚会一样。
当您的品牌持续出现在正确的环境中，与知名的行业概念和领域内成熟的实体一起出现时，人工智能就会开始将您视为这些讨论中可信的参与者。
以下是您改进站外 SEO 策略的策略手册：
✔ 识别并定位您所在领域中受 AI 信任的来源
- 弄清楚你的受众和人工智能的重合点。可以考虑主流行业网站、值得信赖的细分领域出版物、权威论坛和有影响力的社群。
- 优先在这些关键领域获得上下文品牌提及，以直接塑造人工智能如何识别您的相关性和权威性。
- 积极参与这些讨论，不断巩固您的品牌作为值得信赖的行业声音的地位。
✔ 利用数字公关来影响塑造人工智能理解的对话
- 查看 AI 针对您的目标主题和查询持续引用哪些出版物，并有意在这些空间中寻找提及。
- 与记者、有影响力的博主以及您所在领域中能够推动有意义的行业对话的受人尊敬的声音建立真诚的关系。
- 制作富有洞察力的原创研究或思想领导力内容，旨在自然地获得引用并加强您在人工智能信任领域的权威。
✔ 在所有渠道上保持品牌形象的一致性
- 确保您的品牌信息、描述和关联在网络上提及您的品牌时保持一致。
- 加强与关键行业实体、主题和概念的清晰和重复的关联，以帮助 AI 清楚地了解您的品牌是谁以及您为什么重要。
✔ 增强你的知识图谱影响力
- 如果您的品牌符合知名度标准，请优化您的维基百科形象，以确保内容准确性并引用可靠的外部来源。
- 定期使用精确、详细的信息更新 Wikidata 条目，以阐明您的品牌与相关实体和主题的联系。
- 积极管理您的 Google 商家资料，以巩固您的品牌在 Google 知识图谱中的结构化存在和可信度。
✔ 积极参与主题和实时对话
- 加入 Reddit、Quora、小众论坛和社交渠道等有影响力的论坛上正在进行的及时、相关的对话。
- 定期监控这些空间以快速发现机会并添加有价值的相关观点。
- 将您的品牌定位于人工智能所参考的新兴趋势和对话的中心。
✔ 持续跟踪、学习和调整你的策略
- 监控您的品牌在 AI 生成的内容中的出现方式，以跟踪您的知名度和努力的有效性。
- 根据您所了解的内容定期改进您的站外方法，并快速适应人工智能对您的品牌的看法的变化。
技术搜索引擎优化
将 GEO 集成到您的技术 SEO策略中并不需要重新发明轮子。
一直以来都很重要的核心技术原理只需要针对人工智能如何检索和处理信息进行全面优化。
您的网站的技术结构应该作为清晰的路线图，让人工智能和您的受众都能轻松了解您的专业知识并获得最有价值的见解。
这些最佳实践长期以来一直支持搜索可见性，但在人工智能模型动态处理内容、优先处理结构化数据和检索实时洞察的世界中，它们现在已不可协商。
以下是您改进技术 SEO 策略的策略手册：
✔保持数据简单清晰
- 使用简单的 HTML，限制重要内容的复杂 JavaScript。
- 编写清晰、描述性的元数据来突出内容的关键主题。
- 清晰地以语义方式组织您的内容，使您的页面易于 AI 理解。
✔使用结构化数据增强实体识别和检索
- 实施架构标记（
Organization、、、）以强化实体关系Person。ProductArticle - 策略性地使用结构化数据，使关键品牌信息更容易检索。
- 确保您的品牌和概念在标记中明确定义以建立相关性。
✔优先考虑网站速度和性能
- 优化图像和脚本，并利用内容交付网络。
- 定期改进核心网络生命力，确保您的网站快速可靠地加载。
- 启用浏览器缓存以提供一致的体验。
✔帮助 AI 轻松抓取您的内容
- 通过 robots.txt明确允许 AI爬虫（GPTBot、PerplexityBot 等）。
- 定期修复抓取问题，例如断开的链接和被阻止的资源。
- 策略性地使用结构化 XML 站点地图来引导 AI 找到您的最佳内容。
✔优化媒体资产以实现多模式可见性
- 为图像和视频提供描述性的文件名和清晰的替代文本。
- 利用 OpenGraph 标签和模式标记来增强 AI 预览的可见性。
- 包括视频内容的准确记录和字幕以协助处理。
如何衡量人工智能驱动搜索的成功
人工智能驱动的搜索最大的变化之一是我们如何衡量成功。
排名、点击率和流量等传统的SEO KPI已无法完全反映实际情况。
人们正在使用更加细致入微、更加具体的查询，并且许多零点击交互无法通过传统方法进行跟踪。
更棘手的是，人工智能平台尚未公开其如何提高知名度。
我们不必等待更好的数据，而是要找到新的方法来衡量人们在人工智能环境中如何看待和参与我们的品牌。
这是我们面临的现实：
- 排名并不能反映全部情况： 如今的搜索查询高度个性化，即使触发了人工智能生成的响应，通常也只有很少的可衡量搜索量。传统的追踪方法无法捕捉您的品牌在这些情况下的实际表现。
- 流量下降，需求却没有下降： 零点击搜索正在降低自然流量，但品牌仍然可以通过人工智能被发现。我们只是需要采用不同的衡量方式。
- 品牌搜索正在兴起：如今，许多人开始使用人工智能工具进行搜索，然后直接在谷歌上查找他们发现的品牌。兰德·菲什金 (Rand Fishkin)的一项研究表明，超过 44% 的谷歌搜索与品牌相关，这证实了人工智能正在重塑而非取代传统的搜索习惯。
以下是改进指标以捕捉真实 GEO 影响的策略手册：
✔ 超越排名，关注印象和知名度
- 跟踪您在 AI 概览、知识面板、讨论和精选片段中的存在。
- 印象曾经感觉像是一种虚荣指标，但现在它们有助于反映您在零点击 AI 生成的答案中的可见性。
- 即使没有点击，强烈的印象也表明您的品牌正出现在受众发现信息的地方。
✔ 关注品牌参与度，而不仅仅是流量
- 监控品牌搜索量、直接流量和回访者，作为您的品牌最初通过 AI 发现的指标。
- 品牌搜索量的增加表明您在整个搜索生态系统中的知名度正在成功创造需求。
✔ 优先考虑实际业务成果：潜在客户、转化率和收入
- 潜在客户数量是否稳定或有所增长？尽管自然流量下降，但转化率和收入是否仍然强劲？
- 稳定或不断增长的转化率表明您的品牌在人工智能驱动的发现中具有有效的可见性和影响力。
✔ 跟踪来自人工智能工具的推荐流量
- 在 GA4 中设置正则表达式过滤器以捕获来自 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和其他网站的访问：
(.*gpt.*|.*chatgpt.*|.*openai.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*gemini.*google.*|.*copilot.*)
- 尽管人工智能生成的答案并不总是会直接带来点击，但跟踪可以帮助您识别在这些平台中引起共鸣的内容。
✔ 监控 AI 引用和提及
- 定期检查您的品牌在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等平台上 AI 生成的响应中的显示情况。
- 使用自动化工作流程（例如，Google Sheets + ChatGPT API）来大规模地持续跟踪和分析这些参考。
虽然事情在不断发展，但跟踪这些指标可以帮助您清楚地了解您的努力如何影响品牌的影响力和知名度。
GEO + SEO：欢迎使用您的新剧本
最终，SEO 和 GEO 不再是独立的游戏。
在人工智能优先的环境中，它们是品牌知名度难题的两个重要部分。
您的传统 SEO 基础仍然强大且至关重要，但现在它需要 GEO 作为合作伙伴来扩大您在生成搜索体验中的影响力。
不要试图“破解”人工智能的可见性。而是要专注于通过战略性内容和强大的数字身份来建立话题权威，而人工智能自然会倾向于这些数字身份。
在受众信任的领域，以真实、一致且策略性的方式展现自我。让 AI 通过有意义的对话、相关的语境和有价值的内容发现你。
这不再仅仅是优化；而是大规模的声誉建设。
欢迎来到搜索的未来，在这里，知名度比排名第一更重要，保持相关性意味着出现在你的受众（和人工智能）期望的任何地方。