广泛使用的人工智能的发展以及单个LLM模型之间的相关技术竞争彻底改变了许多业务分支。流程自动化、所有公司数据的管理，但最重要的是内容创建都得到了加速。另一方面，内容一直是网站排名的基础，这意味着SEO本身正在经历巨大的转变。
与GEO相关的SEO转型主要是由于受众搜索和处理内容的方式发生了变化。
今天的网络搜索是什么样的？
几年前，搜索引擎（即事实上主要是谷歌）的使用几乎是反射性的。当有人想找到晚餐食谱、问题的答案或新手机的评论时，他们会在搜索栏中输入几个词并查看结果。当时的互联网是链接的海洋，用户必须自己在页面之间航行，比较来源，检查发布日期并得出结论。然而，最重要的是，搜索引擎并不自然地理解人类语言，而是分析关键字。必须学习“谷歌语言”，知道如何制定查询以获得有意义的答案。
从自我搜索到现成的答案
变化是逐渐发生的。首先是智能提示，然后是语音助手，最后是能够以上下文方式进行对话和处理大量知识的语言模型。今天，我们越来越多地不再在搜索引擎中输入查询，而是简单地询问人工智能——就像人类一样。我们不需要搜索几十页，而是期望得到一个现成的、合理安排的答案。不仅工具发生了变化，而且思考信息的方式也发生了变化。过去是寻找来源，现在是寻找意义。
GEO或生成式引擎优化
GEO是一种优化网站上内容的方法，以便语言模型（例如ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity等）选择给定的页面作为提供给用户的响应来源之一，从而提出品牌、产品或服务。
搜索背景下的LLM可以简单地分为几个主要类别或渠道：
- 人工智能模型，即ChatGPT、Gemini、Claude、Grok、Perplexity和其他LLM技术。
- Google和Bing中的AI概述，即搜索结果上方的特殊部分。
- Google中的AI模式，这是一个基于AI工作的单独选项卡。
SEO和GEO之间的区别。GEO到底是什么？
总之：
- 在SEO中，努力使网站在Google中排名靠前。
- 在GEO，当有人问“哪里可以买到某些内容”时，会争取AI为公司提供推荐。
在某种程度上，GEO依赖于……与SEO相同，即根据算法的要求调整内容、技术细节和链接配置文件。虽然原理大致相同，但在细节上已经存在显著差异。
内容——仍然是“内容为王”
如今，以自然问答的形式书写材料的重要性与日俱增——就像与人工智能助手的对话一样。因此，SEO应确保文本响应特定的用户查询：“如何做某事？”、“为什么某事有效”、“有什么值得了解的……？关键是创建简短、精确的段落——最好在40到60个单词之间——语言模型可以轻松解释并用于其响应。还值得根据用户意图将内容分开，创建常见问题解答等逻辑部分并将它们组合成主题集群。基于特定行业的数据和具体结论的案例研究也变得越来越重要——人工智能最常使用这些材料来加强品牌的专家形象。同时，有必要分析社交媒体（例如LinkedIn、YouTube或Facebook）上的出版物如何影响识别和所谓的社交信号，语言模型也考虑了这些因素。
技术优化
在技术领域，起点应该是结构化数据审核。SEO专家必须检查网站在最重要的子页面（例如产品、博客文章或类别）上是否有正确的架构标记。正确实施的结构化数据有助于搜索引擎更好地理解页面内容并以更具吸引力的方式显示页面，例如在搜索结果中显示评级、价格或常见问题解答部分。下一步是确保GPTBot或Bingbot等AI爬虫可以访问内容。定位者还应验证JSON-LD标记（例如FAQPage、HowTo、Article、Product）的正确性和完整性，使用Google Rich Results Test等工具，使语言模型更容易提取现成的答案片段。
链接建设
在外部建立域权重仍然是有效SEO的支柱之一。优化人员的工作是从可信来源获取有价值的链接——行业门户网站、专家出版物、学术网站或权威网站。支持客户在报告、统计数据和案例研究中获得引用也很重要，因为此类内容被人工智能模型热切地用作参考来源。因此，该域名不仅在搜索引擎眼中获得了权威，而且还增加了其出现在人工智能系统生成的答案中的机会。
营销人员和SEO面临的挑战
GPT或Gemini等语言模型（LLM）时代给营销人员和SEO带来了全新的挑战，它们正在改变对在线知名度的看法。基于关键字、元标记和链接的传统搜索引擎优化不再是唯一的参考点。在创建响应而不是结果列表的生成模型中，开始发挥关键作用的不是页面排名，而是信任和上下文。LLM不会提供数十个链接可供选择，而是选择一个，综合来自不同来源的知识。
因此，挑战在于以可信、语义连贯并嵌入专家上下文的方式设计内容。LLM模型更喜欢具有高权威性、一致语气和清晰信息结构的来源——这就是为什么SEO不仅需要考虑针对Google进行优化，还需要考虑AI系统如何解释内容。
另一个困难是模型选择来源的方式缺乏透明度。营销人员无法看到哪些页面已被包含，哪些页面已被省略。因此，需要投资建立广泛的数字足迹——从有价值的出版物到行业报告和引文中的存在。
归根结底，LLM时代的成功需要更多的系统性思维——不是关于如何“欺骗”算法，而是如何通过质量、可信度和在数字知识生态系统中的持续存在成为其自然选择。
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