AI輸出的內(nèi)容，誰說了算？GEO說了算！

通過Deepseek、ChatGPT、Gemini等大模型說出來的話，不少?zèng)]有辨別能力的小伙伴就會(huì)默認(rèn)是公道與正確的。其實(shí)是未必！

這也是權(quán)力與規(guī)則的一次改變

Deepseek、ChatGPT、Gemini輸出變得越來越有權(quán)力，當(dāng)然也帶來規(guī)則的改變。如圖：

這個(gè)話題還在動(dòng)態(tài)發(fā)展中：

1.Deepseek、ChatGPT、Gemini等聯(lián)網(wǎng)搜索的結(jié)果與規(guī)則還在完善；

2.目前騰訊元寶雖然表面上說是Deepseek滿血版，其實(shí)背后的一個(gè)小九九（意圖）是改了相關(guān)參數(shù)，聯(lián)網(wǎng)搜索給出的內(nèi)容更多是微信公眾號(hào)與騰訊生態(tài)...............

3.越是小眾話題，Deepseek、ChatGPT、Gemini等給出的內(nèi)容越容易少量內(nèi)容頁面影響，因?yàn)楣┐竽Ｐ陀?xùn)練與判斷的頁面少。

01、GEO和SEO的區(qū)別

搜索引擎優(yōu)化(SEO)

SEO是一種眾所周知的策略，專注于優(yōu)化網(wǎng)站以在傳統(tǒng)搜索引擎結(jié)果頁面（SERP）中獲得更高的排名。

它涉及使用目標(biāo)關(guān)鍵詞、創(chuàng)建高質(zhì)量內(nèi)容和建立反向鏈接等策略。SEO主要關(guān)注Google和百度等搜索引擎如何抓取和索引網(wǎng)站。

什么是生成引擎優(yōu)化（GEO）？

生成式引擎優(yōu)化(GEO)是一種針對AI驅(qū)動(dòng)的搜索引擎（例如Deepseek、Perplexity、秘塔搜索和ChatGPT）優(yōu)化內(nèi)容的做法。這些AI模型不會(huì)對網(wǎng)頁進(jìn)行排名，而是通過綜合來自多個(gè)來源的信息來生成響應(yīng)。

GEO與傳統(tǒng)SEO的區(qū)別：

基于實(shí)體的優(yōu)化：人工智能模型圍繞對象實(shí)體展開（人、品牌、產(chǎn)品），而不是僅僅依靠關(guān)鍵詞

結(jié)構(gòu)化內(nèi)容：AI青睞清晰的FAQ式響應(yīng)、要點(diǎn)和架構(gòu)標(biāo)記

引用和信任信號(hào)：人工智能生成的結(jié)果通常引用可信來源，因此準(zhǔn)確的引用和品牌權(quán)威至關(guān)重要

對話意圖：AI搜索工具優(yōu)先考慮上下文相關(guān)性和自然語言處理（NLP）

海外有一項(xiàng)針對ChatGPT、Gemini和Perplexity進(jìn)行比較的研究，人工智能搜索模型優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和事實(shí)準(zhǔn)確性，而不是反向鏈接等傳統(tǒng)排名信號(hào)。如圖：

傳統(tǒng)的SEO依賴于關(guān)鍵詞排名和反向鏈接，而生成引擎優(yōu)化（GEO)優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)化內(nèi)容、實(shí)體識(shí)別和信任信號(hào)。適應(yīng)人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索需要轉(zhuǎn)變策略。

SEO和GEO之間的主要區(qū)別

GEO將重點(diǎn)從搜索引擎排名轉(zhuǎn)移到AI生成的響應(yīng)引用。無法適應(yīng)的營銷人員可能會(huì)在AI驅(qū)動(dòng)的搜索領(lǐng)域中失去曝光與商業(yè)轉(zhuǎn)化機(jī)會(huì)。如圖：

02、人工智能搜索引擎如何改變內(nèi)容優(yōu)化？

人工智能驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容呈現(xiàn)（如Deepseek、Gemini和ChatGPT）正在改變內(nèi)容的呈現(xiàn)和消費(fèi)方式。與依賴網(wǎng)頁排名的傳統(tǒng)搜索引擎不同，這些人工智能模型通過從多個(gè)來源提取信息來生成響應(yīng)。這種轉(zhuǎn)變對內(nèi)容優(yōu)化具有重大影響。如圖：

人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索模型分階段處理信息——從解析文本開始，識(shí)別實(shí)體，識(shí)別意圖，最后生成響應(yīng)。了解這個(gè)過程是優(yōu)化人工智能搜索引擎內(nèi)容的關(guān)鍵。

解析是AI系統(tǒng)分析和構(gòu)造文本以提取含義的過程。與掃描關(guān)鍵字和反向鏈接的傳統(tǒng)搜索引擎不同，AI驅(qū)動(dòng)的模型使用自然語言理解(NLU)根據(jù)上下文解釋內(nèi)容，而不僅僅是匹配單詞。

自然語言理解(NLU)是自然語言處理(NLP)的一個(gè)分支，專注于理解文本的含義，而不僅僅是處理文本。傳統(tǒng)的NLP方法依賴于模式識(shí)別和統(tǒng)計(jì)模型，而NLU旨在提取上下文、搜索意圖和實(shí)體之間的關(guān)系。

從技術(shù)上講，NLU涉及：

句法分析：將句子分解為語法結(jié)構(gòu)（名詞、動(dòng)詞、賓語等）

語義解析：理解上下文中單詞的含義

實(shí)體識(shí)別；識(shí)別特定實(shí)體，如品牌、人物和地點(diǎn)

意圖識(shí)別；確定用戶正在詢問或搜索的內(nèi)容

傳統(tǒng)搜索引擎就像圖書管理員使用索引一樣：它們根據(jù)匹配的關(guān)鍵字檢索頁面。人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎更像了解主題的研究助理：它們總結(jié)、解釋和連接想法，而不僅僅是檢索匹配的文本。

AI搜索模型（例如Deepseek、ChatGPT和Claude）不會(huì)以傳統(tǒng)方式對網(wǎng)頁進(jìn)行排名。相反，它們：

通過匯總多個(gè)來源來生成響應(yīng)。AI引擎不會(huì)顯示排名鏈接列表，而是綜合來自各個(gè)網(wǎng)站的內(nèi)容，優(yōu)先顯示簡潔、結(jié)構(gòu)良好且事實(shí)準(zhǔn)確的信息。這意味著網(wǎng)頁不會(huì)單獨(dú)顯示-內(nèi)容會(huì)融入AI生成的答案中，并且僅引用少數(shù)來源，這意味著品牌知名度取決于是否出現(xiàn)在AI生成的摘要中。

優(yōu)先考慮基于實(shí)體對象的搜索，而不是基于關(guān)鍵字的搜索。AI模型不僅可以匹配關(guān)鍵字，還可以識(shí)別實(shí)體對象—人物、地點(diǎn)、品牌、產(chǎn)品和概念。例如，在傳統(tǒng)SEO中，對“最佳CRM軟件”進(jìn)行排名需要針對該精確短語進(jìn)行優(yōu)化。在AI驅(qū)動(dòng)的搜索中，AI會(huì)將Salesforce、HubSpot和Pipedrive識(shí)別為CRM，從多個(gè)來源提取上下文，而不僅僅是匹配短語“最佳CRM軟件”。這意味著SEO策略必須從關(guān)鍵字填充轉(zhuǎn)向?qū)嶓w對象優(yōu)化。

優(yōu)先選擇結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，便于提取。當(dāng)內(nèi)容采用結(jié)構(gòu)化格式時(shí)，AI模型可以更有效地提取信息。它們更傾向于清晰的標(biāo)題和副標(biāo)題、項(xiàng)目符號(hào)和編號(hào)列表、常見問題解答和簡潔的摘要。

2024年對ChatGPT、Gemini和Perplexity的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)化內(nèi)容在AI生成的搜索結(jié)果中被引用的可能性比長篇非結(jié)構(gòu)化文本高出50%。

人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索改變了內(nèi)容的發(fā)現(xiàn)方式。如果內(nèi)容結(jié)構(gòu)不合理、實(shí)體不豐富、上下文不清晰，它可能永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)在人工智能生成的結(jié)果中。

03、GEO要求在頁面層面提供更多的引用和可信度

人工智能搜索引擎不會(huì)像傳統(tǒng)搜索引擎那樣對網(wǎng)頁進(jìn)行排名。相反，它們會(huì)從多個(gè)來源提取和綜合信息，僅參考少數(shù)幾個(gè)來源。這改變了信任和可信度在搜索可見性中的作用方式。

生成引擎不依賴反向鏈接作為主要排名因素，而是優(yōu)先考慮事實(shí)準(zhǔn)確性、引用和結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。

普林斯頓大學(xué)的一份研究表明：結(jié)構(gòu)化的引用、權(quán)威來源的引用以及可驗(yàn)證的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的納入大大增加了被引用的可能性。針對這些因素進(jìn)行優(yōu)化的網(wǎng)站與依賴傳統(tǒng)SEO技術(shù)的網(wǎng)站相比，可見度提高了40%。如圖：

人工智能生成的內(nèi)容可見性取決于結(jié)構(gòu)化引用、可驗(yàn)證的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和權(quán)威來源——這些因素超越了傳統(tǒng)的SEO技術(shù)，如鏈接建設(shè)和關(guān)鍵詞優(yōu)化。

這種轉(zhuǎn)變引發(fā)了人們對Google與百度的EEAT框架（體驗(yàn)、專業(yè)性、權(quán)威性和可信度）如何應(yīng)用于人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索領(lǐng)域的質(zhì)疑。EEAT一直是傳統(tǒng)搜索中內(nèi)容排名的指導(dǎo)原則，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)站或作者的可信度。

但生成引擎對可信度的評(píng)估方式不同。它們不評(píng)估網(wǎng)站的整體權(quán)威性，而是確定單個(gè)內(nèi)容是否包含清晰、可驗(yàn)證和結(jié)構(gòu)化的信息。即使是權(quán)威性很高的網(wǎng)站，如果內(nèi)容含糊不清、缺乏引文或格式不適合AI提取，也可能不會(huì)被引用。

人工智能模型包含與廣泛接受的專家共識(shí)相符的內(nèi)容的可能性高出40%，這強(qiáng)調(diào)了信任信號(hào)的重要性，而不僅僅是簡單的權(quán)威分?jǐn)?shù)。

為了在人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索領(lǐng)域建立信譽(yù)，內(nèi)容應(yīng)該：

提供權(quán)威來源的明確引用，而不是提出沒有根據(jù)的主張

使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如架構(gòu)標(biāo)記和常見問題解答樣式的格式）來增強(qiáng)清晰度

確保信息與專家共識(shí)一致，而不是提出未經(jīng)證實(shí)的意見

保持跨多個(gè)平臺(tái)的一致性以加強(qiáng)實(shí)體對象識(shí)別

優(yōu)先考慮事實(shí)準(zhǔn)確性而非猜測

人工智能搜索引擎不會(huì)根據(jù)傳統(tǒng)排名返回結(jié)果。相反，它們會(huì)選擇他們認(rèn)為最可靠、結(jié)構(gòu)最完善的內(nèi)容進(jìn)行提取。這使得引用和可驗(yàn)證性對于保持人工智能生成的響應(yīng)的可見性至關(guān)重要。

04、GEO不存在傳統(tǒng)意義上關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞研究長期以來一直是SEO的基石。每項(xiàng)策略都始于識(shí)別用戶在搜索引擎中輸入的確切單詞和短語，然后優(yōu)化內(nèi)容以匹配這些查詢。在人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索中，這種方法失效了。

大型語言模型不依賴關(guān)鍵字匹配來檢索信息。它們解釋含義。它們不是根據(jù)特定單詞對結(jié)果進(jìn)行排名，而是分析上下文、意圖和概念之間的關(guān)系。這意味著我們所熟知的關(guān)鍵字作為優(yōu)化工具可能會(huì)完全消失。

在傳統(tǒng)搜索中，您可以跟蹤關(guān)鍵詞量，確定效果最佳的變體，并相應(yīng)地優(yōu)化頁面。在人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索環(huán)境中，無法看到用戶如何表達(dá)他們的查詢。沒有搜索量數(shù)據(jù)，沒有關(guān)鍵詞列表，也沒有排名報(bào)告告訴您要定位哪些詞。

單個(gè)用戶意圖可以通過無數(shù)種方式表達(dá)，而AI模型旨在理解和響應(yīng)所有方式。

以B2B為例。SaaS公司的營銷主管可能正在尋找減少客戶流失的指導(dǎo)。在傳統(tǒng)搜索引擎中，他們可能會(huì)輸入：

“如何減少SaaS客戶流失”

“留住SaaS客戶的最佳策略”

“訂閱業(yè)務(wù)的客戶流失率較低”

每次搜索都會(huì)返回略有不同的結(jié)果，內(nèi)容策略師會(huì)相應(yīng)地優(yōu)化頁面，確保他們的文章包含正確的高意圖關(guān)鍵詞組合。

在人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎中，同一個(gè)用戶可能會(huì)以傳統(tǒng)關(guān)鍵字工具永遠(yuǎn)無法捕捉的方式來表達(dá)他們的查詢：

“客戶不斷取消我的軟件——我該怎么辦？”

“我需要提高流失率較高的SaaS平臺(tái)的留存率”

“為什么用戶停止為軟件付費(fèi)？我該如何解決這個(gè)問題？”

這些查詢中的每一個(gè)都是獨(dú)一無二的，但意圖是相同的。傳統(tǒng)搜索引擎會(huì)將它們視為單獨(dú)的搜索，根據(jù)它們與特定單詞的匹配程度對頁面進(jìn)行排名。人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎會(huì)識(shí)別出所有這些查詢都指向同一個(gè)基本問題，并據(jù)此生成響應(yīng)。

這改變了一切。沒有關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)，就無法針對每種可能的查詢變體進(jìn)行優(yōu)化。相反，必須創(chuàng)建內(nèi)容以滿足意圖，而不是匹配短語。

人工智能搜索引擎不需要看到確切的關(guān)鍵詞就能找到相關(guān)答案。它們會(huì)提取潛在含義，并從最能解決問題的來源中提取信息。

對于內(nèi)容營銷人員來說，這意味著從以關(guān)鍵詞為導(dǎo)向的策略轉(zhuǎn)向以意圖為導(dǎo)向的策略。他們不應(yīng)追求特定短語的排名，而應(yīng)專注于創(chuàng)建能夠徹底回答用戶核心問題的內(nèi)容，無論他們?nèi)绾伪磉_(dá)這些問題。無論內(nèi)容是否包含特定關(guān)鍵詞，提供清晰、結(jié)構(gòu)化和富有洞察力的信息的內(nèi)容都會(huì)被展示出來。

現(xiàn)在是時(shí)候重新思考如何規(guī)劃、優(yōu)化和衡量內(nèi)容了。人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎不像谷歌的傳統(tǒng)算法那樣工作，堅(jiān)持舊策略只會(huì)導(dǎo)致曝光量下降。現(xiàn)在適應(yīng)的公司——通過專注于深度、清晰度和意圖——將在人工智能搜索接管后保持知名度。

05、針對SEO和GEO的內(nèi)容創(chuàng)建

SEO和GEO需要不同的優(yōu)化方法，但它們并不是相互競爭的策略。轉(zhuǎn)向人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索并不意味著放棄傳統(tǒng)的SEO。它意味著調(diào)整內(nèi)容，使其在搜索引擎結(jié)果頁面(SERP)和人工智能生成的答案中都可見。

針對傳統(tǒng)搜索進(jìn)行優(yōu)化意味著確保內(nèi)容被索引、排名靠前并滿足用戶查詢。針對人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索進(jìn)行優(yōu)化意味著構(gòu)建內(nèi)容，以便人工智能模型可以在生成的響應(yīng)中提取、解釋和引用它。面向未來的內(nèi)容策略必須兼顧這兩點(diǎn)。

為了與AI模型處理和生成內(nèi)容的方式保持一致，請關(guān)注：

針對搜索引擎和AI生成的答案進(jìn)行優(yōu)化。內(nèi)容仍應(yīng)遵循傳統(tǒng)排名的最佳實(shí)踐，包括技術(shù)SEO、內(nèi)部鏈接和參與度指標(biāo)。同時(shí)，內(nèi)容應(yīng)結(jié)構(gòu)化，以便AI模型輕松提取和合成。

使用簡明扼要、以事實(shí)為依據(jù)的高質(zhì)量內(nèi)容。人工智能生成的搜索模型優(yōu)先考慮事實(shí)準(zhǔn)確性和明確歸因。長篇大論、非結(jié)構(gòu)化且?guī)в型茰y性主張的內(nèi)容不太可能被引用。

利用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。架構(gòu)標(biāo)記、常見問題解答部分和表格使內(nèi)容更易于AI處理。對AI驅(qū)動(dòng)的搜索行為的研究表明，結(jié)構(gòu)化響應(yīng)增加了在AI生成的答案中被引用的可能性。

目標(biāo)是使內(nèi)容既可搜索又可提取。傳統(tǒng)搜索引擎根據(jù)排名因素顯示結(jié)果，而AI模型則綜合來自多個(gè)來源的信息。最佳策略是兼顧兩者，無論搜索如何發(fā)展，都能確保可見性。

06、GEO友好格式策略

人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎不會(huì)像傳統(tǒng)搜索引擎那樣提取信息。它們不會(huì)根據(jù)反向鏈接和關(guān)鍵字相關(guān)性對網(wǎng)頁進(jìn)行排名，而是尋找結(jié)構(gòu)化、可掃描且易于合成的內(nèi)容。格式在確定內(nèi)容是否被選中用于人工智能生成的響應(yīng)方面起著關(guān)鍵作用。

為了針對GEO進(jìn)行優(yōu)化，內(nèi)容應(yīng)該：

使用結(jié)構(gòu)化響應(yīng)。當(dāng)信息以清晰、可預(yù)測的格式呈現(xiàn)時(shí)，AI模型可以更有效地處理信息。短段落、要點(diǎn)、表格和常見問題解答部分會(huì)增加內(nèi)容被引用的可能性。密集、非結(jié)構(gòu)化的文本更難被AI提取，也不太可能出現(xiàn)在生成搜索結(jié)果中。

增強(qiáng)實(shí)體識(shí)別。AI不依賴于精確的關(guān)鍵字匹配。相反，它會(huì)識(shí)別實(shí)體（例如人、品牌和概念）并將它們與相關(guān)信息聯(lián)系起來。清晰地命名產(chǎn)品、公司和關(guān)鍵術(shù)語有助于AI引擎理解主題之間的關(guān)系。模棱兩可或模糊的語言會(huì)使AI更難有效地處理內(nèi)容。

使用引文。AI模型優(yōu)先考慮可驗(yàn)證的信息。引用權(quán)威來源表明可信度，并增加了內(nèi)容被納入AI生成的響應(yīng)的可能性。結(jié)構(gòu)化引文的存在已被證明可以提高生成搜索模型的可見性。

格式化不再只是可讀性的問題。它是人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎能否識(shí)別、提取和歸因內(nèi)容的關(guān)鍵因素。隨著人工智能繼續(xù)影響用戶接收信息的方式，優(yōu)化結(jié)構(gòu)化提取將與優(yōu)化排名同樣重要。

07、仍然適用于GEO的SEO技術(shù)

生成式引擎優(yōu)化(GEO)不會(huì)取代SEO，而是建立在SEO的基礎(chǔ)上。如果沒有強(qiáng)大的SEO基礎(chǔ)，GEO根本無法發(fā)揮作用。人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎仍然依賴于結(jié)構(gòu)化、權(quán)威性和優(yōu)化良好的內(nèi)容。不同之處在于如何處理和呈現(xiàn)這些內(nèi)容。如圖：

對于GEO來說仍然至關(guān)重要的核心SEO基礎(chǔ)包括：

技術(shù)SEO。AI模型可以提取和合成內(nèi)容，但它們?nèi)孕枰_查找和解釋內(nèi)容。未正確抓取和索引的網(wǎng)站不會(huì)出現(xiàn)在AI生成的搜索結(jié)果中。確保網(wǎng)站架構(gòu)整潔、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)施和快速加載頁面仍然至關(guān)重要。

內(nèi)容結(jié)構(gòu)和清晰度。人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎會(huì)根據(jù)上下文處理信息，但它們會(huì)優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)化和組織良好的內(nèi)容。遵循清晰的標(biāo)題層次結(jié)構(gòu)、使用架構(gòu)標(biāo)記并以可掃描格式（例如項(xiàng)目符號(hào)和表格）呈現(xiàn)信息的內(nèi)容更容易被人工智能模型提取和引用。

高質(zhì)量、基于事實(shí)的內(nèi)容。AI模型優(yōu)先考慮準(zhǔn)確性和可靠性。缺乏深度、提供模糊答案或不包含支持證據(jù)的內(nèi)容將不會(huì)在AI生成的響應(yīng)中引用。GEO依賴于與傳統(tǒng)SEO相同的原則：專業(yè)性、徹底性和相關(guān)性。

反向鏈接和權(quán)威建設(shè)。雖然人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎不像傳統(tǒng)搜索引擎那樣依賴反向鏈接，但權(quán)威仍然很重要。持續(xù)從權(quán)威來源獲得鏈接并經(jīng)常在網(wǎng)絡(luò)上被引用的網(wǎng)站更有可能在人工智能生成的結(jié)果中被引用。

搜索引擎頁面可見性。人工智能搜索正在增長，但傳統(tǒng)搜索不會(huì)消失。優(yōu)化有機(jī)排名仍然會(huì)推動(dòng)流量并增強(qiáng)品牌權(quán)威。許多人工智能生成的答案都來自排名靠前的傳統(tǒng)搜索結(jié)果，這意味著強(qiáng)大的SEO性能會(huì)增加被納入生成響應(yīng)的可能性。

GEO并非一種孤立的做法。它是SEO的延伸。如果沒有強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ)、結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容和明確的權(quán)威信號(hào)，人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎將無法識(shí)別或引用網(wǎng)站的內(nèi)容。最好的GEO策略始于正確的SEO。

08、可操作的GEO-SEO清單

成功的GEO策略始于強(qiáng)大的SEO基礎(chǔ)，并適應(yīng)AI驅(qū)動(dòng)的搜索引擎處理內(nèi)容的方式。使用此清單可確保您的內(nèi)容在傳統(tǒng)和AI生成的搜索結(jié)果中均可見。

理解并遵循人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索意圖

?確定關(guān)鍵主題，而不是依賴精確匹配的關(guān)鍵詞

?關(guān)注用戶意圖——用戶需要解決什么問題？

?針對對話和基于問題的查詢優(yōu)化內(nèi)容

AI提取的結(jié)構(gòu)內(nèi)容

?使用常見問題解答、要點(diǎn)、表格和清晰的副標(biāo)題來提高可讀性

?實(shí)現(xiàn)架構(gòu)標(biāo)記（常見問題解答、操作方法、文章）以幫助AI模型提取信息

?保持答案簡潔、基于事實(shí)且可驗(yàn)證

針對實(shí)體對象識(shí)別和引用進(jìn)行優(yōu)化

?清晰定義品牌、產(chǎn)品和關(guān)鍵概念

?提供權(quán)威來源的結(jié)構(gòu)化引用

?使內(nèi)容與廣泛接受的專家共識(shí)保持一致

監(jiān)控人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎的可見性

?跟蹤內(nèi)容在AIO、ChatGPT和Perplexity響應(yīng)中的顯示方式

?測試提示和變體，以查看AI生成的答案如何變化

?根據(jù)AI工具提取信息的方式調(diào)整格式和清晰度

保持強(qiáng)大的SEO基礎(chǔ)

?確保干凈的技術(shù)SEO（抓取、索引、網(wǎng)站速度）

?繼續(xù)通過反向鏈接和提及建立權(quán)威

?優(yōu)化SERP可見性，因?yàn)閭鹘y(tǒng)搜索仍然發(fā)揮作用

GEO策略的強(qiáng)大程度取決于其所依賴的SEO基礎(chǔ)。人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎青睞結(jié)構(gòu)化、權(quán)威性和優(yōu)化良好的內(nèi)容—正確掌握這些元素可確保在傳統(tǒng)和人工智能生成的搜索中長期可見。

09、搜索的未來是混合的

SEO和GEO并非對立的力量。它們都是不斷發(fā)展的搜索格局的一部分，各自塑造著內(nèi)容的發(fā)現(xiàn)和呈現(xiàn)方式。傳統(tǒng)SEO確保內(nèi)容在搜索引擎結(jié)果頁面中被抓取、編入索引和排名。GEO確保內(nèi)容在AI生成的答案中被識(shí)別、提取和引用。

主要區(qū)別在于搜索引擎處理信息的方式：

SEO對網(wǎng)頁進(jìn)行排名。傳統(tǒng)搜索引擎會(huì)評(píng)估關(guān)鍵詞、反向鏈接和參與度指標(biāo)來確定排名。

GEO進(jìn)行提取和綜合。人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索引擎從多個(gè)來源獲取信息，并優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)化、事實(shí)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容，而不是基于關(guān)鍵字的相關(guān)性。

但基礎(chǔ)保持不變：

兩者都優(yōu)先考慮權(quán)威性和信任度。無論是在SERP中排名還是在AI生成的響應(yīng)中被引用，內(nèi)容都必須準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)良好且有權(quán)威來源支持。

兩者都需要強(qiáng)大的技術(shù)優(yōu)化。優(yōu)化不佳的網(wǎng)站不會(huì)在Google中排名，也不會(huì)出現(xiàn)在AI驅(qū)動(dòng)的搜索引擎中。

兩者都依賴于清晰、結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容。傳統(tǒng)搜索引擎獎(jiǎng)勵(lì)可讀性和相關(guān)性。人工智能搜索模型青睞結(jié)構(gòu)化格式、實(shí)體識(shí)別和來源可靠的信息。

隨著人工智能搜索的發(fā)展，只關(guān)注關(guān)鍵詞排名的公司將失去知名度。但那些同時(shí)采用SEO和GEO策略的公司仍將被發(fā)現(xiàn)——無論是通過頂級(jí)有機(jī)排名還是人工智能生成的答案。搜索的未來不是非此即彼。而是兩者兼而有之。