生成式引擎优化GEO是什么？

同样，有声音认为SEO正在消亡。说实话，我自己也想了想。但我分析得越多，我就越发现这不是结束——而是一种改变。没有变化，有进化。我们没有放弃SEO，而是进入了一个新阶段：生成引擎优化（GEO）。搜索正在发生变化。我们越来越多地不再从谷歌开始，而是从ChatGPT、Gemini、Perplexity或其他基于人工智能的工具开始。人们信任他们，因为他们反应迅速、具体，无需挖掘数十个链接。现在重要的是：影响谷歌职位的因素也在很大程度上影响了LLM（大型语言模型）为用户提供什么答案。因此，这并不是要放弃SEO而支持GEO。这个想法是扩展方法并优化内容，不仅针对搜索引擎，而且针对生成模型。如今，忽视其在LLM中的存在的公司正在遭受损失。用户已经在那里——这就是他们搜索的地方，也是他们得到答案的地方。这就是他们皈依的地方。当然，SEO会失去一些流量给AI，但如果我们不注意经典SEO，我们出现在LLM生成的响应中的机会也会降低。因此，GEO不是SEO的替代品，而是它的逻辑扩展。如果想在用户当前所在的位置接触他们，值得开始考虑针对生成式搜索引擎进行优化。

什么是GEO？

GEO，即生成引擎优化，无非是针对ChatGPT、Gemini或Perplexity等生成语言模型（LLM）优化内容。这个想法是确保内容是这些模型从中得出答案的来源——这是在用户获得的不是链接列表而是现成答案的情况下。听起来像未来？它已经发生了。GEO是经典SEO的自然延续。旧的规则仍然有效，但GEO为它们提供了新的背景：信息的呈现方式、结构、风格和内容的可信度。这不是要放弃搜索引擎优化，而是要扩展策略。这就像升级在线知名度方法。我们已经尝到了GEO的滋味——例如，以Google上的直接回答的形式，这缩短了从问题到答案的路径。今天，LLM也这样做，只是更有效、更广泛。

为什么值得进入GEO？

• 这是一个不可避免的方向——如果我们想在人工智能生成的响应中可见，GEO就变得必不可少。越来越多的人正在放弃传统搜索引擎，转而使用ChatGPT等工具。如果我们想成为用户所在的地方，我们需要进入LLM。
• 与SEO的协同作用–GEO活动在很大程度上与经典SEO一致。针对搜索引擎优化良好的内容也更有可能出现在LLM响应中。
• 早期进入=优势——那些快速启动和运行的人可以成为新搜索生态系统的领导者。
• 品牌和信誉建设–在人工智能工具中作为答案来源出现可以提高品牌的认知度和权威。灵活、现代的策略–GEO不是暂时的趋势，而是对不断变化的用户习惯的真正回应。它适用于今天和明天。

SEO与GEO–有什么相似之处

GEO和SEO的共同点比想象的要多。尽管SEO和GEO在技术方面有所不同，但目标保持不变：向用户提供有价值的内容。重要的是——在这两种情况下，都是内容发挥了第一把小提琴的作用。

SEO和GEO：

• 它们是基于内容的——如果没有好的、实质性的和引人入胜的材料，就没有机会在谷歌上排名靠前，也没有机会让内容成为人工智能模型的答案来源。
• 他们需要为用户创造价值——点击诱饵是一条死胡同。在这两种方法中，真正的价值、信息的清晰度和满足搜索（或问题）的意图都很重要。
• 他们需要索引和理解内容——搜索引擎和语言模型都需要理解在写什么。例如，在这里，文本、标题或结构数据（架构）的结构起着关键作用，这些有助于解释内容。
• 它们依赖于不断变化的算法——那些从事SEO工作的人知道，没有什么是一劳永逸的。
• GEO也有完全相同的“问题”——语言模型不断更新并改变它们选择来源的方式。这意味着需要灵活应对变化。在实践中，GEO和SEO是同一枚硬币的两面。做得好的SEO为GEO奠定了基础。明智地实施GEO可以增加Google不再足够的内容的覆盖面和有效性。

SEO与GEO——它们有何不同？

尽管SEO和GEO有一个共同的目标——为用户提供最佳响应——但它们的工作原理不同，并使用不同的“引擎”。了解这些差异对于有效利用这两种策略的潜力并了解将行动引导到何处至关重要。

SEO是谷歌等搜索引擎中的经典定位。这个想法是让网站在搜索结果列表中显示得尽可能高，用户在搜索结果列表中选择一个可用链接。可以针对基于短语、链接、页面结构和一系列技术方面的算法进行优化。

另一方面，GEO的工作方式不同。在这里，目标不是在链接中显示页面，而是直接在人工智能生成的响应中引用内容。ChatGPT或Perplexity等语言模型为用户的问题创建合成答案，并且通常不链接到任何链接。无论如何，GEO是一种存在方式——作为来源。在GEO中，甚至不需要有指向该页面的链接——需要做的就是在主题上下文中提及品牌。这建立了权威，并增加了LLM将内容作为响应来源的机会。SEO和GEO之间最重要的区别：

特点/领域	搜索引擎优化	引用
目的	在 Google 上的高位、点击次数和网站流量	在人工智能回复中引用，成为来源
搜索引擎类型	经典搜索引擎（Google、Bing）	生成引擎（ChatGPT、Gemini、Perplexity）
结果形式	页面链接列表	现成的答案，可能引用
优化下…	短语、页面结构、链接、用户体验	内容质量、简洁性、上下文、引号、权威性
内容类型	广泛，针对短语进行了优化	具体、简洁，通常带有数据、引号、来源
用户意图	广泛 – 从信息到购物	主要是信息性——快速、具体的答案
算法的工作原理	排序和编目页面	选择与问题匹配的内容
链接	对该职位很重要的外部链接	可能不需要链接——在上下文中提及很重要
建立权威	按链接、SERP 中的存在、页面质量	通过引用、提及、内容和主题
性能指标	词组位置、流量、点击率、跳出率、页面停留时间……	引用次数、AI 流量、显示频率
辅助工具	Ahrefs、SEMrush、GSC 等。	Brand24、Google 快讯、SentiOne

在SEO中，专注于被点击。在GEO中——要引用。这是一场完全不同的工作。

在GEO中，用户不必访问网站即可利用要说的内容。品牌和知识可以出现在它得到的回应中——这足以建立权威和获得影响力。

好消息？如果做对了SEO，那么已经完成了GEO的一半。但要真正发挥这种潜力，需要了解新规则并开始像人工智能一样思考。

链接不再那么重要了？

在经典的SEO中，我们主要通过链接来建立网站权威——来自可信来源的优质链接越多越好。在GEO中，此方案的工作方式不同。不需要链接即可被AI作为来源包含。

需要做的就是在主题相关的上下文中提及品牌或公司。LLM在全球范围内分析内容——他们关注的不是链接是否指向网站，而是关注是否被认为是某个主题的可靠来源。因此，来自完全不相关网站的链接对GEO没有太大贡献。另一方面，在行业文本中提及公司、品牌或专业知识（即使没有链接）也可以对人工智能选择内容作为引用来源产生真正的影响。这为建立权威开辟了新的机会——并且改变了获取“链接”（或者更确切地说：提及）的规则。值得跟踪它们，例如，使用Google Alerts、Brand24或SentiOne等工具。

人工智能引擎如何工作？

为了有效地优化生成引擎的内容（即进行GEO），值得从内部了解这些系统是如何工作的。与经典搜索引擎相比，这里的差异确实很大。

AI不“读关键词”，只懂问题

让我们从基础开始：ChatGPT、Gemini或Perplexity等生成式AI引擎不会根据单个关键字抓取互联网。它们分析整个问题——包括那些冗长且充满背景的问题。它们可以将它们分解为更小、更具体的查询，处理它们，组合结果，并合成一个答案，从用户的角度来看，这听起来像是由人类编写的。

整个过程是什么样的？

• 用户输入一个问题——有时很短，有时很长，很广泛。
• 人工智能引擎将问题分解为更小的线程，以更好地理解到底发生了什么。
• 它搜索其知识库——它可以是内部培训数据库（LLM）、来自互联网的数据，或者两者的组合。
• 它从各种来源收集信息并选择最相关和最可靠的信息。
• 它生成一个独特的响应——它不是复制粘贴，而是根据语言模式和收集的数据生成的新文本。有时它会引用来源——例如，Perplexity显示信息的来源，因此可以分析给定引擎“喜欢”的内容。

“在引擎盖下”发生了什么？

• 人工智能引擎在庞大的数据集上进行训练——例如，通用抓取、PDF文档、书籍、论坛、维基百科、文章等。
• 数据经过清理、格式化和标准化，以便可以从中训练模型。
• 这些模型学习语言模式、含义和上下文，而不是与含义隔离的关键字。
• 对内容进行质量和相关性评估，这会影响模型的进一步更新和调整。

引擎并不总是到达网络

一些模型（例如ChatGPT）可以根据其“内置”训练生成响应，而无需连接到互联网。这意味着内容必须更早地可用和可识别——在这里，我们回到GEO的重要性以及在高质量、可引用的来源中的存在。

发动机	数据源	搜索机制	好奇心
ChatGPT	常见爬行、书籍、代码、文档	使用必应进行搜索（如果启用了 Web 搜索）	有时它会在不联系网络的情况下生成响应
Gemini (Google)	谷歌索引	使用 Google 搜索数据	它通常基于谷歌已经发现可靠的来源
困惑	来自 OpenAI 和 Anthropic 的 LLM + 自己的爬虫	使用自己的搜索技术	透明地显示它从何处获取数据以及如何划分数据

人工智能对内容的评估方式与谷歌不同

在Google中，链接、短语和页面结构首先很重要。人工智能还有一点是关键：

• 内容与问题的相关性
• 特异性和可用性
• 源的质量和可靠性
• 品牌或主题出现的上下文

不需要有指向网站的链接——所需要的只是品牌或声明出现在行业环境中，人工智能可以将其拉入答案中。这就是为什么在有价值的主题内容中分散存在如此重要的原因——即使没有经典链接。

如何提高LLM的知名度？

GEO实践如果希望内容在AI响应中被引用，需要关注的不仅仅是SEO。但好消息是GEO与SEO并不矛盾——恰恰相反：可靠的SEO是有效GEO的基础。在实践中，许多规则是重叠的，但需要以不同的方式理解和指导它们。将在下面找到一个特定的操作清单，这些操作可以增加内容出现在生成语言模型响应中的机会。

1.将SEO和GEO放在一起，而不是分开

良好的SEO是GEO的基础——人工智能引擎更有可能利用已经在Google上排名靠前的内容。
如果网站出现在Google Top10中，尤其是在直接答案中，被LLM引用的机会要大得多。

2.为用户优化内容，而不仅仅是算法

• 使用口语，就像在电子邮件或对话中回复某人一样——自然而然，但切中要害。
• 就像在SEO中一样，进行可靠的关键字研究——寻找主要术语和长尾术语。
• 包括人们越来越多地在LLM中输入的对话式查询（例如，“柴油发动机在冬季如何工作？）
• 直接回答用户的问题，最好在段落开头。
• 使用标题、要点、表格——它们可以帮助读者和人工智能理解内容的结构。用简单易懂的句子写作，没有复杂性或不必要的行话。
• 创建引人入胜、易于理解的内容，可以用眼睛快速扫描。
• 准备全面的指南，充分回答问题并从头到尾解决问题。
• 发表自己的想法、研究和分析，并有证据支持——这是其他人会很乐意引用的材料，它支持GEO和传统SEO。
• 确保其他人引用我们的话——这是人工智能将它视为对权威的确认的专业知识信号。
• 从专家的角度写作，借鉴自己的经验和专业知识——这就是EEAT（经验、专业知识、权威性、可信度）的精髓。
• 确保网站被认为是专家和值得信赖的——从内容质量到作者签名和信息透明度。
• 使内容易于阅读和理解-简短的段落、清晰的结构和逻辑布局。

3.创建AI喜欢引用的内容

• 简洁完整的答案——最好是两到三个句子来完成主题。
• 口头引用——最好来自可靠的来源，但即使是自己的引用也可以。简短、具体的陈述增加了被引用的机会。
• 数据、数字、统计数据——日期、百分比、具体值是内容信息丰富的信号。
• 公认材料的来源和链接–链接和引用信誉良好的来源可以增加权威。

4.将内容与查询意图相匹配

• 创建完全适合用户查询的内容。
• 使用语义相关的短语——例如Surfer SEO可以帮助解决这个问题。
• 识别意图并在其下构建内容结构。

值得写的典型意图：

查询类型	例子
信息	“它是什么……”、“它是如何工作的……”、“谁发明的……”、“为什么……很重要”
商业	“最佳工具…”、“产品 A 与产品 B”、“排名…”、“比较…”
导航	“X 工具功能”、“定价”、“帮助中心”
事务	“买……在线“、”折扣代码“、”便宜…“、”价格…”

5.注意内容的格式和结构

• 使用H2、H3标题回答用户的问题，并牢记其结构。
• 简洁的段落、要点、表格、图形、视频——所有这些都对用户和人工智能都有帮助。
• 使用结构化数据，因为LLM渴望获得描述良好的内容。

6.建立品牌——而不仅仅是网站

• 在主题背景下提及品牌（即使没有链接）
• 尝试被引用：播客、专家文章、报告、行业媒体、LinkedIn、YouTube。
• Brand24、Google Alerts、SentiOne等工具将帮助跟踪被提及的位置。

7.照顾好SEO技术方面

• 页面速度
• 移动友好
• HTTPS
• 无索引错误
• 优化标题和描述…

8.定期更新和监控

• 老化的内容会从结果中消失——对于人工智能来说也是如此。
• 检查Google Analytics和Ahrefs等工具，看看是否有AI流量。
• 分析哪些内容产生最多的参与度，并按照它们的形象培养其他内容。

9.分发内容并建立社区

• 在社交媒体上分享指南、博客文章和信息图表。
• 参与评论、回复。
• 围绕品牌建立一个社区——这提供了人工智能可以收集并解释为可信的信号。

10.为比Google更难的内容做好准备

• 在SEO中，我们学会了对Google算法的变化做出反应。
• 在GEO中，算法变化得更快，而且更加不可预测。
• 这就是为什么它如此重要：实验、观察、快速行动。

11.建立链接和提及的个人资料

• 保持一致的品牌形象——互联网上的每一次提及（文章、播客、社交媒体）都是人工智能将识别为可靠来源的额外机会。
• 从权威网站获取高质量的反向链接——最好是与行业主题相关的反向链接。
• 在行业网站上发表客座帖子，准备可共享的信息图表和行业报告——这会吸引自然链接。
• 避免来自主题不相关页面的链接——它们在GEO中没有太大价值。
• 请记住，在GEO中，并不总是需要链接-只需在与主题相关的上下文中提及品牌即可。
• 使用Brand24、Google Alerts、SentiOne等工具跟踪被提及的位置。

12.处理评论——离线和在线

• 现实世界中的积极反馈通常会转化为在线评论，人工智能会从各种来源获取信息，包括意见网站、行业目录和社交媒体。
• 鼓励客户在Google、Facebook、LinkedIn、行业网站和评论网站上留下评论。
• 在线下建立良好的声誉–服务质量、可靠性和业务关系通常会在互联网上产生自然的推荐。
• 监控评论并对负面评论做出反应–人工智能会考虑品牌提及的背景。

人工智能不会完全取代谷歌

尽管生成式引擎越来越受欢迎，但在很长一段时间内，人们仍然会使用像谷歌这样的传统搜索引擎。

为什么？

• 本地搜索–当有人想在他们所在地区找到餐厅、美发店或工作室时，他们会使用Google，因为在那里他们会立即获得地图、评论和照片。
• 习惯–许多人只是习惯了使用Google，并将其视为起点。
• 需要验证的主题–人工智能非常适合解决一般问题，但当用户想要深入挖掘、检查详细信息或访问可靠来源时，他们通常会返回Google并最终访问内容所有者的网站。

这意味着营销策略应该包括SEO和GEO——因为用户在这两个世界之间无缝移动，具体取决于搜索的目的。

GEO–不容错过的机会

生成式引擎优化的潜力是巨大的。人工智能正在以闪电般的速度发展，用户越来越愿意使用它，企业正在投资数十亿元来开发它。一切都表明，未来信息搜索将主要基于生成模型。

在许多情况下，我自己更喜欢使用人工智能而不是谷歌。它快速、方便且越来越准确。但今天，让我们记住：谷歌仍然是人工智能汲取知识的地方之一。这就是为什么不要放弃SEO，而只能用GEO扩展它如此重要的原因。

使用GEO，可以：

• 成为人工智能背景下的行业先驱
• 被引用的频率高于竞争对手
• 顺势而为，而不是追逐潮流
• 充分利用新工具的潜力
• 显著提高客户已经存在的可见性。

GEO不是一时的时尚。这是搜索发展过程中的自然步骤。现在开始行动的人，会建立起难以追赶的优势。

👋 感谢您的观看！