你如何为完成任务的AI代理进行优化，而不仅仅是回答问题？需要不同的策略吗？

你已经走在前沿，但并不算早。这是真的，而且发展很快。

区别很重要：

对话式AI（当前GEO）：

• 用户提问
• AI综合答案
• AI引用来源
• 用户采取行动

代理型AI（新兴）：

• 用户描述目标
• 代理调研选项
• 代理评估并选择
• 代理执行（或展示候选列表）

为什么这会改变优化方式：

对话式AI：“值得被引用” 代理型AI：“值得被选择和使用”

代理评估什么：

代理需要以程序方式理解你的服务，而不仅仅是“阅读”你的内容。

我们已经观察到类似代理的流量模式：

我们的发现：

• 快速连续访问页面（非人类浏览行为）
• 服务页、价格及规格页被频繁访问
• API文档的机器人流量增加
• 出现不明的User Agent

我们认为这些是：

• 收集供应商信息的调研代理
• 构建数据库的对比工具
• 早期代理型系统在评估选项

流量虽小但在增长：

• 6个月前：每月大约100次这种访问
• 现在：每月约800次
• 转化率：低于人工，但不是零

启示： 代理已经在调研。如果你的信息对它们来说不是结构化的，它们会跳过你。如果结构化，它们会把你纳入候选。

这不是未来——现在已经在小规模发生了。

有意思。如果代理已经在调研，我们应该优先做什么？

我们的业务是B2B SaaS。具体来说，面向代理的优化应怎么做？

针对B2B SaaS：

优先级一：价格和方案清晰

代理需要对比选项。如果你的价格是“联系我们”，你对对比型代理来说就是隐形的。

建议：

• 网站上展示清晰的价格分级
• 提供功能对比表
• 价格信息结构化（schema标注）

优先级二：集成文档

代理会评估“能否与现有系统协作？”

建议：

• 清晰列出可用集成
• 提供API文档
• 技术需求说明
• 实施周期

优先级三：服务定义schema

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Your SaaS Product",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Modern web browser"
}

优先级四：信誉证明

代理会衡量声誉信号：

• 客户数量
• 评分
• 案例研究结果
• 合规认证

将这些做成机器可读，而不仅仅是人类可读。

观点：能赢得代理青睐的公司必定有API。

原因：

代理型AI不只是调研——它还执行。如果代理可以：

1. 通过API检查可用性
2. 通过API对比价格
3. 通过API预订/购买
4. 通过API跟踪状态

你就成为“最低阻力路径”。

举例： 用户对代理说：“帮我订一个300美元以内、评价好的旧金山酒店”

代理评估酒店。有些酒店：

• 提供API接入
• 实时可用性
• 可编程预订

有些需要人工干预才能预订。

代理会优先哪一家？

针对B2B SaaS：

• 自助试用注册
• 账户设置API
• 可编程价格/报价
• 集成API

这些不仅对人类友好，对代理来说更是刚需。

思路越来越清晰了，我的总结如下：

当前GEO（对话式AI）：

• 内容引用
• 权威信号
• 答案优先结构
• E-E-A-T

未来代理型优化（新兴）：

• 服务/产品的结构化数据
• 机器可读价格
• API可访问性
• 清晰文档
• 可程序交互能力

我们的行动计划：

现在（两者兼顾）：

1. 实现全面的schema标注
2. 创建带结构化数据的价格页面
3. 明确记录集成和技术要求

很快（偏代理）：

1. 评估API对代理的开放
2. 提供更多程序可访问信息
3. 监控代理型流量模式

追踪：

1. 代理型流量（Am I Cited及服务器日志）
2. 结构化数据校验
3. 我们在代理驱动对比中的呈现方式

这个框架合理吗？

为代理做好准备，你今天就能做的快速举措：

1. 价格页结构化（2小时）

• 清晰的价格分级
• 功能对比表
• 产品schema标注

2. 集成文档（4小时）

• 列出全部集成
• 技术要求
• 实施流程

3. 服务/产品schema（2小时）

• SoftwareApplication schema
• Offer schema（用于价格）
• AggregateRating（用于评价）

4. FAQ schema（1小时，常见代理查询）

• “[产品]多少钱？”
• “[产品]支持哪些集成？”
• “[产品]的要求是什么？”

这些措施对当前GEO和未来代理型优化都有帮助。低风险，高回报。

关于时机的看法：

2023-2024： 对话式AI主导（ChatGPT等） 2025： 代理型AI出现（OpenAI Operator、Claude工具） 2026及以后： 代理成为主流任务执行工具

我们正处于转型年。现在为代理优化的企业，就像2005年开始做SEO的人——足够早，可以在竞争激烈前建立优势。

我的建议：

• 不要忽视对话式AI（仍然主流）
• 开始为代理做准备（结构化数据、API）
• 每季度跟踪代理趋势
• 代理主流化时要能迅速跟进

这是“现在准备，稍后加速”的局面。你今天为结构化数据打下的基础，对当前和未来的优化都至关重要。