GEO（生成式引擎优化）到底是什么？这只是SEO的换皮，还是有真正的新东西？

我早在有这个名字之前就已经在做这件事了。简单给你梳理下。

GEO只是换皮的SEO吗？

不是，但它们相关。可以这样理解：

• SEO：“我如何为这个关键词排名？”
• GEO：“我如何成为AI系统在这个话题上引用的来源？”

目标一样（可见性），机制不同（排名vs引用）。

核心区别：

具体做法不同在哪里：

1. 内容结构 —— 用问答格式，贴合AI的回答方式
2. 专家定位 —— 明确的资质、作者权威
3. 原创见解 —— AI系统更喜欢引用独特信息
4. 平台专属优化 —— ChatGPT、Perplexity、Claude各有差异

值得投入吗？

71%的美国人已经在用AI做调研。每天超10亿条ChatGPT提示。趋势已成。现在被引用的公司将主导各自行业。

我一开始也很怀疑。后来是数据让我转变了看法。

让我信服的数据：

我们跟踪了品牌在各AI平台上的提及3个月。发现：我们在Google上12个核心词排名第一，但在相关AI回复中仅被提及2%。

而一个在Google只排第4-5位的竞争对手，在AI回复中被引用了40%。

为何会这样：

Google排名看重反链、关键词、技术因素。AI系统引用看重：

• 感知的专业度和权威性
• 能直接回答问题的内容
• 全网的品牌认知
• 结构化、可提取的信息

完全不同的信号。

“顿悟”时刻：

当我让ChatGPT推荐我们领域的方案时，第一个就是竞争对手。只有我明确问我们品牌，才会被提及。

那一刻我明白了，GEO不是营销噱头——而是真实的可见性鸿沟。

表格分析很有帮助。所以根本区别是：

SEO = 优化以获得排名 GEO = 优化以获得引用

但实际怎么做能获得引用？有哪些具体方法？

好问题。以下方法确实有效。

内容结构：

AI系统要抽取和综合。让抽取更容易：

• 用符合用户提问的问题作为清晰标题
• 1-2句话内给出简洁、可引用的结论
• 结构化数据（FAQ schema，HowTo schema）
• AI可引用的表格和列表

权威建设：

AI系统会评估专业信号：

• 详细的作者简介和资质
• 专家引语及引用
• 原创研究和数据
• 品牌在权威网站上的持续曝光

问答对齐：

AI查询更像对话（平均10-11词）。你的内容应：

• 在标题中使用自然的问题表达
• 直接、全面地回答问题
• 在同一内容里涵盖后续相关问题

平台专属优化：

ChatGPT —— 注重品牌权威和训练数据中的存在 Perplexity —— 强调内容新鲜和来源归属 Claude —— 偏好分析深度和伦理框架 Google AI Overview —— 传统SEO信号仍重要

技术基础：

• 允许AI爬虫（GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot）访问
• 加载速度快（AI爬虫耐心有限）
• HTML结构清晰
• 完整的schema标记

谈谈如何衡量GEO成效。

GEO成效的衡量方法：

引用频率 —— 品牌在目标主题AI回复中出现的频率

可见性分数 —— 综合权重指标，包括：

• 提及频率
• 在回复中的位置（首位还是第五位）
• 语境（推荐还是备选）

声音份额 —— 与竞争对手在相同查询下的被引用占比

平台覆盖度 —— 在ChatGPT、Perplexity、Claude等平台的表现

推荐工具：

Am I Cited —— 专为AI可见性追踪打造。跨平台监控，给出可见性分数，并支持竞品对比。

手动测试 —— 仍然必要。每周在各平台跑核心查询。

Google Search Console —— CTR变化可反映AI Overview的影响。

指标演变：

传统：流量、排名、转化 GEO时代：引用、可见性分数、品牌提及+转化

转化指标依然重要。只是上游可见性的衡量方式变了。

技术实现视角。

Robots.txt配置：

很多网站误把AI爬虫屏蔽了。应检查如下内容：

User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

Schema标记优先级：

AI系统偏爱结构化数据。应部署：

• Organization schema
• 带作者信息的Article schema
• 用于问答内容的FAQ schema
• 用于操作指引的HowTo schema
• 电商类的Product schema

技术要求：

• 服务端渲染（AI爬虫不善于执行JS）
• TTFB快（理想<200ms）
• 语义化HTML
• 主要内容不要有付费墙或登录限制

常被忽视的基础：

大多数我审查过的网站，要么AI爬虫被拦，要么限制严重。检查下你的服务器日志——可能你在不知情的情况下对AI系统“隐身”了。

创业公司的GEO投入回报视角。

我们为何优先考虑GEO：

作为新品牌，没有SEO权威。与老牌玩家竞争关键词既贵又慢。

但在AI回复中？新观点和独家数据比域名年龄更重要。

对我们有效的方法：

1. 原创研究 —— 发布独一无二的数据
2. 专家定位 —— 创始人有真实专业背景，重点展示
3. 细分定位 —— 不做大而全，而是在细分问题中占主导
4. 回复监控 —— 跟踪被引用位置，有针对性优化

6个月后的成果：

• Google排名：几乎没提升（域名太新）
• AI可见性：我们细分领域前3被引用来源
• 潜在客户兴趣：AI带来的主动咨询增长340%

对创业公司来说，GEO可能比传统SEO更快获得可见性。

为客户沟通GEO的机构视角。

我们如何定位GEO：

不是用来取代SEO——而是补充。整合策略：

1. SEO基础 —— 技术健康、内容质量、权威建设
2. GEO层 —— 针对AI的优化、引用目标
3. 衡量进化 —— 同时追踪传统和AI指标

客户常见疑问及应对：

“这不就是新一轮的流行词吗？” 回应：展示他们与竞争对手的AI可见性差距。往往一目了然。

“ROI怎么衡量？” 回应：引用频率和品牌搜索、直接流量相关。我们在追踪联系。

“很快又会变吗？” 回应：平台可能变，但用户向AI寻求答案的大趋势不变，能力可迁移。

我们GEO服务怎么收费：

已将AI可见性监控和优化作为新服务层。选择同时做SEO+GEO的客户，效果叠加最明显。

分享关于AI系统如何选择引用的研究洞见。

影响AI引用的因素：

分析数千条AI回复后发现：

1. 专业信号（含专家引语可提升41%可见性）
2. 数据具体性（有具体数据可提升29%）
3. 来源权威（权威媒体更易被引用）
4. 内容新鲜度（Perplexity尤为看重）
5. 直接答题格式（问答结构）

哪些因素没影响：

• 关键词密度（对AI无关）
• 内容长度本身（质量大于数量）
• 传统反链（相关性弱）

E-E-A-T的联系：

Google的E-E-A-T（经验、专业、权威、可信）与AI系统重视的标准高度一致。如果你为Google做好了E-E-A-T，其实也在为GEO打基础。

区别在于：

GEO要求把专业性“可抽取化”。让AI能直接引用的清晰表述、能被读取的表格、能被解析的结构化数据。

B2B视角——对我们来说GEO更重要。

为何GEO对B2B至关重要：

我们的买家在联系销售前都要调研。他们会问AI：

• “[用途]最好的[方案]有哪些？”
• “[我们]和[对手]对比”
• “如何解决[某问题]？”

如果没被引用，就不在采购考虑范围内。

我们的GEO策略：

1. 品类定义内容 —— 建立评估品类的标准
2. 对比内容 —— AI可直接引用的对比页
3. 用例内容 —— 针对具体问题给出解决方案
4. 专家思想领导力 —— 高管内容提升品牌权威

我们追踪的指标：

• 品类核心查询的引用率
• 在竞品对比中的位置
• AI对我们描述的情感倾向

GEO直接影响销售线索。如果AI优先推荐对手，买家就从那里开始了。

本地企业同样需要GEO思维。

本地查询也在走向AI：

“[城市]最好的[服务]” “[项目]应该找谁？” “对比本地服务商评论”

AI越来越多地直接回答这些问题，而不仅仅是谷歌地图。

本地GEO技巧：

• 全网一致的NAP（名称、地址、电话）
• 回复评论（AI会读评论）
• 完整的LocalBusiness schema
• 展示本地经验和项目的内容

评论很关键：

AI会整合评论内容。如果你的评论反复提及某些优点，AI也会引用。鼓励详细评论有助于GEO。

虽然没有B2B GEO那么复杂，但同样重要。本地可见性正在更多渠道分散。

宏观视角。

GEO的未来走向：

平台会变，但不会变的是：

• 用户要答案，不要链接
• AI正成为获取答案的接口
• 品牌需成为AI引用的来源

五年后的赢家：

是现在就建立引用权威的品牌。复利效应很明显——经常被引用的品牌会成为AI的“信任来源”。

融合趋势：

GEO和SEO将融合。“搜索可见性优化”将涵盖传统排名、AI引用、语音回复，以及未来的新渠道。

把SEO和GEO分开的品牌会输给一体化可见性策略的品牌。

我的建议：

现在就开始追踪AI可见性。你今天建立的基线，明天将证明ROI。

这串讨论解答得太全面了。

我的结论：

GEO真实吗？ 真实。机制不同（引用vs排名），方法不同，衡量也不同。

只是SEO换皮吗？ 不是，但互补。SEO基础强有助于GEO，反之亦然。

需要做的不同点：

• 结构化内容便于抽取
• 建设专业信号
• 用如Am I Cited等工具监控AI可见性
• 针对不同平台优化

值得投入吗？ 值得——71%的美国人用AI搜索，而每条回复的引用机会有限（2-7个）。早行动者将主导市场。

我的下一步计划：

1. 审核我们当前的AI可见性
2. 建立监控（Am I Cited）
3. 检查内容结构是否易于抽取
4. GEO指标和SEO指标并行追踪

感谢大家的详尽分享！