GEO与SEO：现代seo ip搜索背后的真相

什么是GEO？

AEO、AISO、LLMO、GAIO和GEO有什么共同点？除此之外，它们都是另一种形式的SEO，它们本质上意味着同样的事情：它们都是指为AI驱动的搜索优化内容的过程。（备注：LLMO, Large Language Model Optimization,即大型语言模型优化。）

• 答案引擎优化（AEO）
• AI搜索优化（AISO）
• 生成式AI优化（GAIO）
• 生成式引擎优化（GEO）
• LLM优化（LLMO）

“GEO”正在成为首选术语，但所有这些新的数字营销首字母缩略词都在某种程度上互换使用。GEO是优化数字内容以提高其在AI驱动的搜索引擎（例如Google的AI Overviews和AI Mode、Gemini、ChatGPT、Perplexity和Copilot）生成的结果中的可见性的过程。

GEO与SEO有何不同？

GEO和SEO的总体目标都是提供与查询意图一致的最准确和最相关的结果。然而，它们在关注点、机制和预期结果方面存在差异。

• GEO的主要目标是成为AI输出的一部分，无论点击与否。这意味着确保生成式AI模型（如LLM）理解、处理和利用内容，以包含在AI生成的内容中。AI生成的内容可以采用答案、摘要、对话式响应和引文（指向Web内容的链接）的形式
• SEO的主要目标是在传统搜索引擎（如Google）的自然搜索引擎结果页面（SERP）中获得高排名。SEO的最终目标是通过与用户意图一致的相关内容建立强大的可见性，从而推动这些搜索列表的点击率到网站

GEO和SEO之间有哪些策略不同？

有趣的是，用于有效GEO的策略与SEO并没有太大区别。SEO依赖于创建高质量、全面、权威且上下文丰富的内容，这些内容直接回答潜在用户问题或提供有关某个主题的详细信息，这与GEO完全相同。GEO和SEO都更注重内容的语义含义和整体有用性，以准确总结（通过AI）或参考（通过搜索结果）。

为什么会这样呢？生成Google传统自然结果或AI概览的引擎都使用高级算法和机器学习系统（如嵌入和向量相似度）来确定哪些内容最符合查询的意图。然后将收集到的信息输入到SERP或生成AI响应时使用的数据的一组结果中。事实上，根据研究的不同，至少有7个排名靠前的自然结果也被AI Overviews引用，这意味着这两个不同的引擎正在识别几乎相同的内容，只是它们以不同的方式使用。

如果品牌通过SEO执行相关性驱动的内容策略，那么GEO的许多策略很可能是相同的。但是，有一些差异值得注意，特别是在页面和副本结构以及我们如何优化内容方面。例如，GEO更多地依赖于将查询与内容中的段落（段落）对齐。考虑将此段落级优化包含在AI答案中。这意味着品牌的内容需要：

• 更明确地回答基于段落（段落）格式中的查询的问题
• 关键词选择需要包含更多语义相关的关键词，自然地编织到文案中。此副本应包含特定于段落匹配的高语义密度，并且如果需要，应以常见问题解答、列表块、短表和引文等格式进行交流

虽然这些是针对GEO的具体建议，但它们与我们针对SEO的建议相同，进一步强调遵循GEO和SEO的最佳实践将有助于内容有最好的机会被看到，无论采用何种搜索方法。

虽然SEO和GEO可以完成的工作有相似之处，但重要的是要注意，即使SEO表现良好，也不意味着GEO会。请记住：GEO针对生成直接答案的AI模型进行了优化。内容通常没有针对基于信息问题的查询进行优化，这意味着为SEO开发的内容可能需要针对GEO进行更新。在这种新环境中，假设存在需要注意的内容差距。

营销人员可以从哪里开始执行GEO？

假设品牌的SEO基础是有序的，我们建议营销人员通过以下方式开始GEO执行：

• 确定需要集中精力的平台：研究和了解与垂直领域相关的AI搜索环境，包括应考虑哪些平台（例如Google的AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot等）。建议从AI Overviews开始，因为Google在执行搜索的用户中拥有最大的市场份额。
• 收集主题和短语：在收集的引擎集中，确定要关注的品牌和非品牌主题。收集和搜索目标受众在查找有关提供的产品和服务的信息时可能会使用的主题相关问题和搜索词。将它们输入到选定的平台中，以确定它们是否是值得定位的阶段。
• 执行性能和差距分析：分析AI生成的响应，观察AI模型如何回答这些查询。它们包括哪些信息？它们引用了哪些来源（如果有的话）？答案的格式和语气是什么？竞争对手或其他相关实体是否被提及？接下来，确定品牌和非品牌内容在这些AI响应中可见（或不存在）的位置。确定AI可以很好地处理的问题类型，以及哪些地方可能有机会提供AI可以利用的更全面或具体的信息。
• 优化或创建内容：根据差距，专注于优化现有内容或为前面步骤中确定的机会和差距内的主题创建新内容。优先考虑直接解决主题和相关问题的内容。使用常见的SEO策略（利用特定和语义相关的关键字）编写或优化内容。但是，内容结构应针对AI系统的段落选择进行优化，这意味着内容应直接回答并与查询的意图或问题保持一致。一种思考方式是“一个区块=一个意图=一个可回收的单位”。
• 衡量和重复：定期衡量效果，并使用新主题重复前面的步骤。

营销人员的最后说明

生成式AI搜索已经向消费者开放了两年多，ChatGPT于2022年11月发布，谷歌的AI Overview和Gemini于2023年5月发布。然而，许多组织和营销人员仍然认为这是新事物。

随着机器学习和生成式AI的进步，旧算法可能会被这些新系统所取代。迈向这一未来的步伐已经在进行中，因为Google传统搜索结果背后的引擎识别的内容与AI概览结果几乎相同。如果Google只是将其AI算法换成标准算法，有人会知道其中的区别吗？可能不会，但内容的性能可能会发生变化。仅出于这个原因，建议将GEO工作与SEO工作相结合，即使执行的策略最终仍将称为SEO。