AI 搜索优化实际需要哪些团队角色？
关于 AI 搜索优化团队角色的社区讨论。市场营销人员在组建 GEO 团队和使 SEO 团队适应 AI 可见性过程中分享的真实经验。
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Discussion
Team Building
+1
HM
Hiring_Manager_CMO
中型SaaS公司CMO
·
2026年1月4日
董事会正在施压让我“搞定AI搜索”。现在我需要决定怎么做。
方案A：聘请GEO专家
- 新岗位，预算12-15万美元
- 专注于AI可见性
- 招聘周期：3-4个月
- 未知点：这个岗位是否已经发展成一个成熟学科？
方案B：提升现有SEO团队
- 不新增人手
- 培训+工具投资（约3万美元）
- 实施更快
- 风险：分散现有SEO工作的精力
我们目前的情况：
- SEO团队：2人（1名高级SEO，1名内容SEO）
- 两人均擅长传统SEO
- 都没有AI可见性经验
- 他们已经很吃力了
我的担忧：
- GEO是否足够不同，需要专门专家？
- 我的SEO团队真的能学会这些并兼顾本职工作吗？
- 这只是多了几步的SEO，还是全新学科？
- 如果我要招人，去哪找合适人选？
董事会要求两周内拿出方案。
你会怎么做？有人为这个岗位招聘过或提升过团队吗？
11 comments
11条评论
GH
GEO_Hiring_Experience
专家
企业科技公司市场副总裁
·
2026年1月4日我们6个月前刚经历过这个决策。我的经验如下：
技能重叠度约80%：
| 技能 | 传统SEO | GEO新增内容 |
|---|---|---|
| 关键词研究 | 核心 | → 提示词研究 |
| 内容优化 | 核心 | → AI提取优化 |
| 技术SEO | 核心 | → AI可抓取性 |
| 外链建设 | 核心 | → 引用建设 |
| 数据分析 | 核心 | → 多平台跟踪 |
| 竞争分析 | 核心 | → AI可见性对比 |
GEO真正新增的内容：
- 理解LLM如何处理内容
- 跟踪引用而不是仅仅看排名
- 多平台可见性策略
- AI专属内容结构化
我们的决策： 提升现有团队技能+加配工具（用Am I Cited做跟踪）+给团队25%专门时间做GEO。
6个月结果：
- AI可见性提升180%
- 没有新招人
- 团队学会了新技能
- 确实需要放弃一些传统SEO工作
需要招聘的情况：
- 企业级规模，需求复杂
- 团队真的已满负荷
- 有董事会压力、时间紧迫
- 预算充裕
AH
Actually_Hired_GEO
数字营销总监
·
2026年1月4日
Replying to GEO_Hiring_Experience
我们确实招聘过，可以分享下经验：
招聘过程：
- 发布“GEO专家”岗位
- 收到200+份简历
- 95%是SEO人员仅在简历加了“AI”
- 4位候选人有真正AI可见性经验
- 招聘历时4个月
优秀候选人的特质：
- 3年以上传统SEO经验（基础扎实）
- 有AI可见性实际案例
- 理解LLM架构（无需很深，但有概念）
- 会用引用跟踪工具
- 有多平台思维
我们的体会： 这个岗位确实存在，但人才储备很少。要么等更久，要么给更高薪酬才能吸引好人才。
坦率说： 我们招的人表现不错，但回头看，通过提升团队+工具也能达到80%的效果。我们之所以招聘，是因为：
- 团队已满负荷
- 董事会要看到“AI战略”投资
- 预算不是问题
如果预算紧，优先提升团队。
TL
Team_Lead_SEO
高级SEO经理
·
2026年1月4日我是那个被“提升”去做GEO的SEO人员，说下我的感受：
我需要学习的内容（大约2个月）：
- AI系统如何检索与引用内容
- 如何使用引用跟踪工具（Am I Cited）
- 针对AI提取优化内容结构
- 多平台可见性分析
我不需要新学的内容：
- 基础内容优化（已掌握）
- 技术SEO（已掌握）
- 竞争分析（已掌握）
- 关键词/主题研究（已掌握）
真正帮助我成长的事：
- 能用工具（Am I Cited让我大开眼界）
- 有权尝试（分配20%时间）
- 有文档和资源共享
- 明确的成功指标
会让这个项目失败的因素：
- GEO直接加到我工作中但不给时间
- 没有跟踪工具
- 责任不清晰
- 缺乏高层支持
我给CMO的建议： 你的SEO团队能胜任。但他们需要：
- 时间分配（真正受保护的时间）
- 工具投入
- 明确责任
- 有权放弃其他部分工作
如果你做不到这些，那就招人吧。
IF
Infrastructure_First
专家
AI可见性顾问
·
2026年1月3日在决定招聘还是提升前，先审视下你真正缺什么：
常见误区： “我们没有GEO能力。”
实际情况： “我们缺GEO基础设施。”
基础设施指什么：
| 需求 | 没有时 | 有了以后 |
|---|---|---|
| 可见性跟踪 | 盲目摸索 | 数据驱动决策 |
| 责任明确 | 无人负责 | 进展可问责 |
| 时间分配 | 被各种事挤占 | 专项专注 |
| 工作流文档 | 口口相传 | 可复制流程 |
| 成功指标 | 模糊“我们在做AI？” | 可衡量成果 |
我对大多数团队的评估：
- 技能：7/10（基本够用）
- 基础设施：2/10（这里最大问题）
没有基础设施就招人会怎样： 新员工同样迷茫。没有可见性数据，没有流程，无从展示成效。6-12个月后走人。
我的建议：
- 先建基础设施（工具、流程、责任）
- 给现有团队60天试点
- 再决定是否需专职招聘
先基础设施，后人员。
RB
Real_Budget_Math
·
2026年1月3日来算下实际预算：
方案A：招聘GEO专家
- 薪酬：12-15万美元
- 福利：约30% = 3.6-4.5万美元
- 招聘成本：约20% = 2.4-3万美元
- 上岗适应：3个月才能完全胜任
- 首年总成本：18-22.5万美元
- 后续每年：15.6-19.5万美元
方案B：提升团队+工具
- 工具（如Am I Cited等）：1.2-2.4万美元/年
- 培训/资源：0.5-1万美元
- 现有人员25%工作量重新分配：3-4万美元（机会成本）
- 首年总成本：4.7-7.4万美元
- 后续每年：4.2-6.4万美元
方案C：混合型——兼职顾问+工具
- 顾问（每月10小时）：2.4-3.6万美元/年
- 工具：1.2-2.4万美元/年
- 团队时间分配：3-4万美元
- 总计：6.6-10万美元/年
ROI思考： 5千万营收下，哪怕只提升2%的高质量线索=100万美元。 三种方案只要执行得好，都能实现。
我的看法： 中型公司优先方案B（提升）或C（混合）。 A（招聘）更适合企业级或团队确实满负荷时。
不要为“面子”招人，要为“产能”招人。
CP
Consultant_Perspective
GEO顾问
·
2026年1月3日作为GEO领域顾问，客户什么时候该招人、什么时候不该招：
需要招GEO专家的情况：
- 多产品线，AI可见性需求各异
- 技术环境复杂，需要专人关注
- 团队现有工作已超负荷
- 预算充裕且速度优先
- 需要有人全权负责
不该招的情况：
- 你还没搞清GEO成功标准
- 没有可见性跟踪工具
- 团队有时间但缺方向
- 预算紧张又急需见效
- 希望新员工能“摸索出来”
我常见的失败招聘模式：
- 公司招了“GEO专家”
- 没有清晰指标、工具、流程
- 专家难以体现价值
- 一年内离职
- 公司结论“GEO不适合我们”
成功模式：
- 先建立基础设施（工具、流程、指标）
- 现有团队取得初步成效
- 产能成为瓶颈
- 招专家为成熟体系扩容
- 连续提升
先让系统跑起来，再用招聘扩产能，而不是让新员工来“摸索出路”。
BW
Board_Whisperer
前任CMO
·
2026年1月3日
Replying to Consultant_Perspective
既然你提到董事会压力，我来补充下这方面的建议。
董事会实际想要的：
- 看到我们没有忽视AI转型
- 有清晰、可问责的方案
- 有可衡量的进展节点
- 投入合理
董事会不想要的：
- 昂贵但可能无效的招聘
- 模糊的“我们在探索”
- 非黑即白的豪赌
我会这样给董事会汇报：
“我们正在实施分阶段AI可见性战略：
第一阶段（Q1）：基础设施
- 部署跟踪工具（Am I Cited）
- 建立当前AI可见性基线
- 培训现有团队GEO基础
- 投入：3.5万美元
第二阶段（Q2）：执行
- 现有团队分配25%时间执行
- 与基线对比跟踪进展
- 文档化经验和流程
- 投入：人力分配
第三阶段（Q3）：评估
- 若进展达标：团队继续执行
- 若产能成为瓶颈：招聘专家
- 用数据决策，而非猜测
此方法让我们快速推进、降低风险，并用实际结果决定是否招聘。”
董事会喜欢有分阶段、决策节点清晰的方案。
ST
Small_Team_Reality
市场经理
·
2026年1月2日给你们这种小团队的现实建议：
你有2位SEO，建议这样做：
第1-2周：
- 注册Am I Cited（或类似工具）
- 建立当前AI可见性基线
- 确定5个优先主题
第3-4周：
- 每人每周分配4小时做GEO
- 先做快赢（重构顶部页面）
- 每周跟踪变化
第2-3月：
- 评估有效方法
- 文档化流程
- 计算真实产能
然后决定： 如果有进展且产能没问题→继续 如果成效好但产能吃紧→考虑招聘 如果进展不佳→查原因（通常是基础设施，不是技能）
每人每周4小时的现实： 4小时/周=208小时/年=约5周全职工作量
足够做出GEO明显进展且无需大幅影响原有工作。如果连4小时都挤不出来，那问题是优先级，不是人手。
SA
Skills_Assessment
学习与发展专家
·
2026年1月2日如何评估你的团队是否能提升：
给SEO团队的问题：
“你能解释下ChatGPT如何决定引用内容吗？”
- 好答案：显示对LLM理解
- 不会则为学习机会
“你怎么跟踪我们在AI回答中的可见性？”
- 好答案：提到工具、方法论
- 不会则为关键缺口
“你如何优化页面以便AI引用，与谷歌排名有何不同？”
- 好答案：了解两者区别
- 若只会谷歌，仍可培训
“如果要专注GEO，你会放弃什么？”
- 好答案：能现实权衡取舍
- 若回答“什么都不放弃”，危险信号
评估结果：
- 4个好答案：可放心提升
- 2-3个好答案：提升+支持
- 0-1个好答案：考虑招聘或重培训
我见过的大多数SEO专业人士能答好2-3个，这已经适合开启GEO之路。
HM
Hiring_Manager_CMO
发帖者
中型SaaS公司CMO
·
2026年1月2日这个讨论正是我需要的。我的董事会汇报大纲如下：
建议：分阶段提升团队
为何不直接招聘：
- 人才储备有限（预计4个月才能招到）
- 团队技能可迁移（80%重叠）
- 基础设施短板更明显
- 风险低、启动快
第一阶段（1-4周）：打基础
- 部署Am I Cited做跟踪
- 建立AI可见性基线
- 找到快赢机会
- 投入：1.5万美元（工具+培训）
第二阶段（2-3月）：执行
- 团队每周分配8小时
- 放弃部分低影响SEO任务
- 重点优化前10个页面
- 每周跟踪可见性
第三阶段（第4月）：决策点
- 评估进展与目标对比
- 评估产能是否受限
- 用数据决定是否招聘
- 招聘预算已预留：15万美元
成功指标：
- AI引用率提升
- 跨平台可见性评分
- 竞争对手声音占比
董事会会喜欢的理由：
- 没有忽视AI（有清晰方案）
- 投资稳健（分阶段）
- 决策点明确（数据驱动）
- 灵活可变（保留招聘选项）
感谢大家！这比我原来单纯“该不该招人”的思路好多了。
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Frequently Asked Questions
GEO专家需要哪些技能？
核心技能包括传统SEO基础、AI平台理解、内容结构优化、引用跟踪与分析，以及跨平台可见性监控。最优秀的GEO专家兼具技术性SEO知识和关于语言模型如何处理与引用内容的AI领域专长。
现有SEO团队成员可以学习GEO吗？
可以，大多数SEO基础知识可以很好地迁移到GEO。主要增加的是对AI内容结构的理解、学会跟踪引用而不仅仅是排名，并制定多平台可见性策略。大多数团队通过适当的培训和工具都能提升相关技能。
什么时候应该聘请专职GEO专家？
当您处于企业级规模且有复杂需求、当前团队已满负荷，或者有需要专注实验的激进AI可见性目标时，可以考虑专职招聘。对于大多数中型企业而言，提升现有团队技能更具成本效益。
GEO项目需要哪些基础设施？
基础设施包括像Am I Cited这样的可见性跟踪工具、清晰的工作流程文档、在内容/SEO/公关团队间明确的责任归属，以及优先安排GEO工作的权限。通常，基础设施的缺口比技能的缺口更大。