最新统计数据声称，今天的 Google 搜索量是 ChatGPT 搜索的 373 倍，但我们大多数人都觉得情况恰恰相反。
那是因为很多人不再点击了。他们在问。
他们不是浏览搜索结果，而是从 ChatGPT、Claude 和 Perfasciity 等工具获得即时的对话式答案。这些生成引擎正在迅速改变人们发现和使用信息的方式，在许多情况下，您的网站甚至不是等式的一部分。
据 Search Engine Journal 报道，在 Google 中出现 AI Overviews 的行业中，信息查询的点击率正在下降。与此同时，另一份报告发现，ChatGPT 每月处理超过 17 亿次访问，这些流量以前可能通过传统搜索进行。
这种转变挑战了我们对 SEO 的看法，并强调了放弃过时的剧本并开发更适合这一新领域的新的、更有效的策略的重要性。
在本指南中，我将分解生成引擎优化 （GEO） 的真正含义，它与经典 SEO 有何不同，以及如何改进策略以保持可被发现性，无论人们在哪里或如何搜索。
什么是生成式引擎优化？
生成式引擎优化（GEO）是指通过优化内容，使其在 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity等生成式人工智能平台中作为权威来源或直接响应出现。
与传统 SEO 不同，传统 SEO 侧重于在搜索引擎结果页面（SERPs）中获得排名以获取点击量，而 GEO 的目标是让您的内容成为 AI 引擎在生成答案时主要参考的来源。目标从获取点击量转变为让您的信息被纳入 AI 的响应中。
这标志着内容优化方法的根本性转变：
- 传统 SEO：优化搜索结果中的可见性 → 获得点击量 → 在网站上转化用户
- GEO：优化成为权威来源 → 在AI回复中被引用 → 建立品牌认知度和权威性
这一区别至关重要，因为生成式引擎与传统搜索引擎的运作原理不同：
- 它们不会优先将流量导向外部网站。
- 它们会将来自多个来源的信息整合成一个统一的响应。
- 它们对权威性和可信度的评估方式与谷歌不同。
- 它们会优先展示符合其训练参数和检索机制的内容。
生成式人工智能如何重塑搜索格局
生成式人工智能作为主要信息来源的转变速度比许多营销人员预期的要快。数据也印证了这一点：
- 根据 Gartner 的调查，目前 35% 的 Z 世代用户将人工智能工具作为研究问题的首选工具，而千禧一代和 X 世代的这一比例分别为 19% 和 7%。
- 于2022年底推出的Perplexity.ai，目前每天处理超过 1000 万个独特查询。
- Stack Overflow 报告称，自 ChatGPT 推出以来，编程相关问题的提问量减少了 35%，因为开发者越来越多地转向 AI 寻求编码解决方案。
这一转变在特定领域尤为明显。技术搜索（编程、数据分析）、事实查询以及如何操作类内容正迅速向人工智能平台迁移，而商业搜索仍主要在传统搜索引擎上进行。
目前来看在内容发现模式发生了剧烈变化，尤其是在深度教育内容领域，过去需要花费15至20分钟阅读多篇文章的用户，现在只需不到五分钟就能通过AI获得综合答案。
这一演变既带来了挑战，也创造了战略机遇。虽然提供简单事实信息的网站可能面临流量下降，但那些能够提供独特见解、原创研究和专家观点的网站，可以定位自己为人工智能引擎依赖的权威信息来源。
GEO 与 SEO：两者有何区别？
让我们深入探讨 GEO 与 SEO 之间的五大主要差异。
1. 引用取代链接（且引用是可选的）
在传统 SEO 中，链接至关重要。它们驱动流量、传递权威性，并作为用户访问您内容的主要途径。
在生成式人工智能领域，引用已取代链接。生成的内容中链接寥寥无几甚至完全缺失。
当 ChatGPT 从多个来源合成答案时，它很少提及信息来源，更不用说提供链接了。
以下是一个真实案例：我询问 ChatGPT 哪些植物能驱赶蚊虫。它提供了列表和建议，但未提供任何来源。
即使是提供来源出处的 Perplexity，通常也会将参考文献列在回复的底部，而根据行业 Reddit 讨论，许多用户从未滚动到该位置。
GEO 提示：创建“引用诱饵”内容，让生成式引擎自然地引用：
- 通过原创研究开发独特的统计数据。
- 制定清晰简洁的定义，便于 AI 提取。
- 以易于 AI 解析的方式组织信息（表格、列表、分步指南）。
- 创建具有品牌特色的独特陈述和框架。
2. 权威信号比以往任何时候都更加重要
生成式人工智能引擎会从它们认为权威的来源中获取信息，这使得小型或新网站更难获得曝光度。然而，对于人工智能而言，“权威”的定义与谷歌传统的排名因素有所不同。
虽然谷歌使用反向链接、域名年龄和用户互动信号等指标，但生成式人工智能模型是在海量数据集上训练的，其中某些来源出现频率更高且被视为更可靠。这为建立权威性开辟了新的范式。
对于人工智能平台而言，权威性来源于：
- 在多个高质量平台上的持续存在。
- 来自行业权威人士的认可。
- 明确的专业能力信号（作者资质、专业机构隶属关系）。
- 遵循成熟格式规范的结构化内容。
GEO 提示：构建生成式人工智能能够识别的多维度权威信号：
- 在自己的域名上发布内容，同时也在行业内备受尊重的平台上发布。
- 获得该领域知名专家的提及。
- 明确标注作者资质和专业领域标识。
- 创建展示人工智能无法合成的专业知识的内容。
3. 结构化、信息丰富的内容成为优质燃料
生成式人工智能模型偏爱结构化内容。它们设计用于识别模式、提取关键信息并识别概念之间的关系。这使得高度结构化、信息密集型内容对这些系统尤为珍贵。
在生成式引擎中表现最佳的内容包括：
- 遵循逻辑层次结构的清晰标题和副标题。
- 通过项目符号和编号列表组织信息。
- 展示比较数据的表格。
- 直接回答具体问题的常见问题解答（FAQ）部分。
- 分步指南，附带编号说明。
- 清晰的概念定义与解释。
这种对结构的偏好解释了为何维基百科内容在AI回复中频繁出现。其遵循一致的格式规范，使信息易于提取。
GEO 提示：优化内容结构以提升 AI 解析效率：
- 使用清晰、描述性强的标题以突出内容相关性。
- 将信息组织成列表、表格等结构化格式。
- 包含关键概念的简明定义与解释。
- 添加结构化数据标记以提升 AI 对内容的理解。
- 创建专门的常见问题解答（FAQ）板块，直接回答常见问题。
在传统搜索和生成式搜索中表现最佳的内容遵循相似的原则：结构清晰、权威性强，并能明确满足用户需求。区别在于，人工智能能够在无需用户访问您的网站的情况下，提取并整合这些信息。
4. 品牌可见性必须超越传统搜索
在传统 SEO 中，提升自身网站的排名是首要目标。而在 GEO 中，您的内容需要存在于生成式 AI 可能获取信息的任何地方。
当回答关于本地营销策略的问题时，生成式 AI 可能会从以下来源获取信息：
- Facebook 社区群组
- Yelp 评论与回复
- 本地商业目录
- 小型企业论坛
- 行业特定的博客评论
这意味着仅依赖网站来提升品牌可见度已不再足够。您的品牌需要在多个平台上以一致且易于识别的形式呈现。
GEO 提示：在为 AI 系统提供数据的平台上分享专业知识：
- 积极参与行业论坛和社区。
- 在主要内容平台（如 Medium、LinkedIn 等）发布内容。
- 制作带有优化字幕的视频内容。
- 参与播客采访以生成文字记录内容。
- 参与开源项目和公共知识库的建设。
跨平台的品牌提及会产生网络效应，提升AI的可见性，当AI在多个权威场景中看到你的品牌被提及，它更可能在回复中包含你，即使没有直接链接。
5. 内容策略现已转向提示驱动型
人们与生成式人工智能的互动方式与搜索引擎不同。他们不再使用简短的关键词短语，而是采用对话式语言，提出后续问题，并明确说明自己的需求。
这为优化带来了新维度：创建与人们提示人工智能系统方式相匹配的内容。
请考虑以下差异：
传统搜索查询：“best accounting software”
AI 提示：“What’s the best accounting software for a family-owned restaurant with 12 employees that needs to track inventory and has a limited tech budget?”
传统搜索查询：“how to promote small business”
AI提示：“Can you suggest affordable marketing tactics for a new hair salon in a suburban area, focusing on attracting families and building repeat customers?”
这些更长、更具体的提示需要能够回答复杂问题并提供上下文信息的内容。针对短关键词优化的通用内容无法满足这些详细需求。
GEO 提示：创建能够预判对话提示的内容：
- 研究您所在行业中常见的问题模式。
- 开发针对特定使用场景和情境的内容。
- 包含有助于 AI 区分相似选项的比较内容。
- 提供情境特定的信息（针对不同企业规模、行业等推荐内容）。
- 创建遵循自然对话流程并包含逻辑后续内容的内容。
如何构建有效的 GEO 策略
既然您已经了解了 GEO 与传统 SEO 之间的差异，以下是一些构建策略的建议。
1. 设计适合 AI 处理的内容
有效 GEO 的第一步是创建易于 AI 系统理解和提取的内容。这不仅涉及简单的格式调整，还需考虑 AI 如何处理和优先级排序信息。
人工智能优化内容的关键原则：
- 在开头部分突出关键信息：将关键事实、定义和见解放在前几段中。
- 使用描述性、关键词丰富的标题：让每个部分的目的是立即清晰。
- 创建独立的段落：每个内容块应能够独立存在，同时融入整体内容。
- 包含明确的专业信号：通过数据、专家引语和具体经验来展示权威性。
- 优先考虑事实准确性：人工智能系统越来越倾向于跨来源验证信息。
2. 创建多模态内容
生成式人工智能正迅速发展，超越文本范畴，能够理解并基于图像、视频和音频生成响应。这为优化多种内容类型以提升人工智能可见性提供了机遇。
多模态 GEO 策略：
- 通过结构化字幕优化视频内容：包含时间戳、发言人识别和清晰的章节标记。
- 为图像添加描述性替代文本：通过详细描述帮助 AI 理解视觉内容。
- 创建带有清晰标签的数据可视化：使图表和图形对 AI 系统可解读。
- 开发结合多种格式的内容：发布嵌入视频、图像和结构化数据的文章。
这种方法确保当 ChatGPT-4 或谷歌的 Gemini 分析您涉及的主题时，您被引用的可能性更高。
3. 通过数字公关和思想领导力提升 AI 可见性
在数字生态系统中建立权威信号对 GEO 成功至关重要。这需要采取战略性的数字公关和思想领导力方法，确保您的品牌被 AI 系统认可为权威来源。
构建 AI 可识别权威性的有效策略：
- 在权威行业媒体中获得提及：注重质量而非数量。
- 开发标志性框架或方法论：创建与品牌紧密关联的独特方法。
- 参与行业研究报告：为重大研究提供数据或专业见解。
- 为关键团队成员建立个人品牌权威：通过个人专业能力强化组织权威性。
- 在为 AI 训练数据提供支持的平台上建立一致的存在感：定期在高权威网站上发布内容。
这种多平台策略确保当生成式 AI 回答关于视觉网页开发或无代码工具的问题时，Webflow 的观点经常被纳入其中，即使没有直接引用。
4. 为 GEO 优化内容策略以应对未来变化
随着生成式 AI 的不断发展，保持可见性将需要一种兼顾传统 SEO 与新兴 GEO 实践的适应性、前瞻性策略。
未来可适应的内容策略核心原则：
- 平衡深度与易用性：内容既要全面，又要便于 AI 解析。
- 投资于专有数据：无法从其他来源合成的原创研究。
- 打造独特的品牌声音：在 AI 生成的内容中脱颖而出的独特视角。
- 聚焦专业领域：在您真正具备权威性的主题上加倍投入。
- 创建回答“why”而非仅“what”的内容：提供 AI 难以合成的背景和推理。
如何衡量 GEO 成功率
衡量 GEO 效果需要超越传统 SEO 关键绩效指标（KPI）如排名和自然流量的新指标。由于目标是出现在 AI 生成的回复中而非直接驱动网站访问量，因此需要采用不同的跟踪方法。
GEO 成功率的关键指标
以下是需要关注的指标：
- 品牌提及频率：您的品牌在 AI 对相关查询的响应中出现的频率。
- 表述准确性：AI 系统是否正确地表述了您的产品、服务和观点。
- 权威定位：您是否被定位为主要或次要信息来源。
- 归因率：您的品牌在 AI 响应中直接获得归因的频率。
- 竞争存在感：您的提及频率与竞争对手在类似查询中的对比情况。
衡量GEO结果的工具
目前已有多种工具可用于追踪这些指标：
- Perplexity Labs：可监控 Perplexity 回复中的来源归因。
- ContentLab AI：跨多个 AI 平台追踪品牌提及。
- BrandMentions：已扩展至包含 AI 提及监控功能。
- Custom prompt testing：系统性地在多个 AI 平台上测试关键行业提示词。
我们目前仍处于 GEO 测量技术的早期阶段，但具有前瞻性的企业已开始构建系统来追踪其在 AI 响应中的可见度，这与我们过去追踪搜索引擎结果页面（SERP）排名的方式类似。
- 品牌是否被提及；
- 品牌是否被突出展示；
- 信息是否准确；
- 竞争对手是否被更频繁地提及；
这些数据可帮助指导您的 GEO 策略并衡量随时间的改进情况。
GEO 与新的搜索范式
我们正见证着自谷歌诞生以来信息发现领域最重大的变革。正如部分企业在从纸质媒体向数字媒体转型时未能及时适应，那些忽视生成式人工智能崛起的企业也可能在新的搜索格局中变得难以被发现。
但这一变革也带来了前所未有的机遇。那些懂得如何创建 AI 优化内容、建立公认权威并保持在数字生态系统中存在感的企业，将自然而然地出现在日益影响人们信息获取方式的 AI 响应中。
搜索的未来不在于在传统 SEO 和 GEO 之间做出选择，而在于制定一个整合策略，确保无论人们如何获取信息都能保持可见性。
在制定策略时，请记住：尽管技术日新月异，但核心原则始终不变：提供真实价值、展示专业能力、满足用户需求，这些要素将永远受到认可，无论您与受众之间存在何种算法或人工智能系统。
