说实话，2024年底的时候，我对GEO这个概念是持怀疑态度的。

当时圈子里开始有人炒这个词，我心想：这不就是换了个马甲的SEO吗？又是一波割韭菜的新概念。你可能不信，我甚至在一个行业群里公开说过”GEO就是伪命题”这种话。

打脸来得很快。

2025年3月，我负责的一个B2B客户网站，自然搜索流量开始莫名其妙地下滑。排名没掉，关键词位置稳得很，但流量就是在跌。一开始我以为是季节性波动，后来发现不对——跌幅太稳定了，每个月掉3-5%，像是被什么东西在慢慢”吸血”。

花了两周时间排查，最后发现问题出在哪儿：用户的搜索行为变了。

他们不再点进网站看完整内容了。为什么？因为Google的AI Overview和ChatGPT已经把答案”喂”到嘴边了。更扎心的是，AI给出的答案里，引用的全是竞争对手的内容。

那一刻我才真正意识到：GEO不是伪命题，它是正在发生的现实。

从那之后，我花了将近一年时间研究这个领域。踩了不少坑，也摸索出一些门道。这篇文章，就是我这一年多实战经验的完整总结。不讲虚的，全是干货。

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第一章：AI搜索的崛起——我们正在经历什么

在聊具体策略之前，我觉得有必要先把背景讲清楚。因为很多人对GEO的理解还停留在”优化一下内容让AI能读懂”这个层面，这太浅了。

真正在发生的事情，是整个搜索生态的底层逻辑在变。

搜索行为的三个根本性转变

Pew研究中心2025年做了一个很有意思的调查。他们发现，当搜索结果页出现AI摘要时，用户点击传统搜索结果的比例从15%骤降到8%。

这个数字意味着什么？将近一半的点击被AI”截胡”了。

但这还不是最可怕的。同一份研究还发现，看到AI摘要后直接结束搜索会话的用户比例是26%，而没有AI摘要时只有16%。换句话说，AI不仅抢走了点击，还让用户更快地”满足”了。

问题来了：如果用户连你的网站都不点进去，你的内容再好有什么用？

这就是GEO要解决的核心问题——不是让用户点进来，而是让AI在回答问题时引用你、提到你、推荐你。

Search Engine Journal的Duane Forrester把这个变化总结得很到位：我们正在从”搜索会话”转向”决策会话”。以前用户搜索是为了找信息，现在用户搜索是为了做决定。AI把”找信息”这一步给包办了，直接推进到”做决定”。

这里有个细节很多人没注意到：Google在2026年初推出的AI Mode Personal Search，已经可以读取用户的Gmail和Google Photos了。什么意思？AI不仅知道你在搜什么，还知道你的酒店预订、你的旅行照片、你的生活习惯。

当AI比用户自己还了解用户的时候，传统SEO的那套”关键词匹配”逻辑就彻底过时了。

三组数据，看清AI搜索的真实规模

我知道很多人还在观望，觉得AI搜索是小众需求。让我用三组数据打消这个幻想：

第一组：ChatGPT的搜索量

根据Moz的数据，ChatGPT每天的搜索量大约是25亿次。这个数字是什么概念？Bing的日搜索量大概是9亿次。也就是说，ChatGPT的搜索量已经是Bing的将近3倍了。

你可能会说：但Google每天有85亿次搜索啊，ChatGPT还差得远。没错，但问题是增长曲线。Google的搜索量基本稳定，ChatGPT还在指数级增长。

第二组：用户画像

谁在用AI搜索？18-24岁、25-34岁、35-44岁这三个年龄段是主力军。这恰好是消费能力最强、决策最活跃的群体。如果你的目标客户在这个年龄段，忽视GEO就是在放弃未来。

第三组：搜索意图分布

ChatGPT上49%的搜索是问答类查询——用户在问问题、做比较、找推荐。只有11%是闲聊，40%是让AI帮忙完成任务（写邮件、改文档之类）。

那49%的问答查询，就是GEO的主战场。

为什么说”所有道路都通向Google”

这里要澄清一个常见的误解：很多人以为做GEO就要放弃SEO，两者是对立的。

大错特错。

Moz的分析师做过一个很有意思的研究：ChatGPT的回答，很大程度上是基于Google搜索结果生成的。Gemini就更不用说了，它本身就是Google的产品，底层数据源就是Google的索引。

换句话说，如果你在Google上排名很差，AI大概率也不会引用你。GEO不是SEO的替代品，而是SEO的延伸。

关于搜索意图的深度解读，我在这篇文章里有更系统的分析，感兴趣可以看看。

但GEO确实有一些SEO覆盖不到的地方，这就是我们接下来要重点讲的。

我踩过的第一个坑：把GEO当成”AI版SEO”

2025年4月，我开始给那个流量下滑的客户做GEO优化。当时的思路很简单：既然AI是基于Google结果生成答案的，那我把SEO做好不就行了？

于是我按照传统SEO的套路，优化了标题、加了结构化数据、提升了页面速度。一个月后，Google排名确实稳住了，但AI引用率？零提升。

后来我才搞明白问题在哪：AI选择引用哪个来源，和Google选择排名哪个页面，用的不是同一套逻辑。

Google看的是：这个页面和搜索词相关吗？权威吗？用户体验好吗？

AI看的是：这段内容能不能直接回答用户的问题？表述清不清楚？有没有具体的数据或案例支撑？

举个例子：一篇文章可能因为品牌权威性在Google排第一，但内容写得很”官方”、很模糊，AI就不会引用它。反而是排名第五的那篇，因为有具体数据和清晰的结论，被AI选中了。

这就是GEO和SEO的核心区别：SEO是让搜索引擎”选中”你，GEO是让AI”引用”你。选中和引用，是两回事。

维度	传统SEO	GEO（生成式引擎优化）
核心目标	获得搜索排名，争取点击	被AI引用，进入回答
流量模式	用户点击进入网站	品牌曝光，可能无点击
内容要求	关键词覆盖，满足搜索意图	清晰结论，可被直接引用
权威信号	外链、域名权重	第三方提及、品牌知名度
衡量指标	排名、流量、点击率	AI引用率、品牌提及频次
优化周期	通常3-6个月见效	变化更快，需持续监测

“GEO不会取代你从SEO获得的流量，至少短期内不会。但它确实至关重要，你应该开始衡量它。你做GEO不是为了流量，而是为了进入对话、建立认知、被发现。”
—— Moz Blog

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第二章：GEO的核心概念——AI到底怎么”选”内容

搞清楚了背景，接下来我们要深入GEO的核心：AI到底是怎么决定引用谁的？

这个问题我研究了很久，也请教过几个做大模型的朋友。虽然各家AI的具体算法是黑盒，但通过大量测试和逆向分析，还是能摸出一些规律的。

AI引用的底层逻辑：不是”最好”，而是”最合适”

先说一个反直觉的发现：AI引用的内容，往往不是”最权威”的那个，而是”最适合回答这个问题”的那个。

什么意思？我举个真实的例子。

有一次我测试”什么是SaaS”这个问题，分别在ChatGPT和Gemini上问。按理说，维基百科或者Gartner这种权威来源应该被优先引用吧？

结果不是。

ChatGPT引用的是一篇中小型科技博客的文章，因为那篇文章开头就给了一个清晰的定义：”SaaS是一种软件交付模式，用户通过互联网访问软件，无需本地安装。”简单、直接、可以直接拿来用。

而维基百科的定义呢？写得很学术、很全面，但不够”可引用”。AI需要的是能直接塞进回答里的内容，不是需要二次加工的原材料。

这就引出了GEO的第一个核心原则：可引用性比权威性更重要。

AI引用的四个关键因素

通过大量测试，我总结出AI选择引用来源时会考虑的四个关键因素：

1. 内容的”可提取性”

AI需要从你的内容里”提取”出可以直接使用的信息。如果你的文章写得很散、观点埋在大段文字里，AI就很难提取。

什么样的内容可提取性高？

• 有明确的定义句（”XX是指…”）
• 有清晰的列表（”三个关键步骤是…”）
• 有具体的数据（”根据2025年的调查，67%的用户…”）
• 有直接的结论（”最佳做法是…”）

我踩过这个坑。之前写过一篇关于内容营销的文章，自认为写得很深入，但AI从来不引用。后来我加了一个”核心要点”的小节，把关键结论用列表形式列出来，引用率立刻上去了。

2. 来源的”可信度信号”

虽然我说可引用性比权威性重要，但这不意味着权威性不重要。AI还是会评估来源的可信度，只是评估方式和Google不太一样。

AI看的可信度信号包括：

• 作者信息是否清晰（有没有作者简介、专业背景）
• 内容是否有引用来源（你引用了谁）
• 发布时间是否新鲜（AI偏爱新内容）
• 网站是否被其他权威来源提及

最后一点特别重要。如果你的网站被Forbes、TechCrunch这类媒体提到过，AI会认为你更可信。这就是为什么”站外提及”在GEO里这么重要——后面会详细讲。

3. 内容的”独特价值”

如果10篇文章都在说同样的话，AI为什么要引用你？

AI会倾向于引用那些提供了独特价值的内容：原创数据、独家案例、新颖观点、实操经验。这些是AI在其他地方找不到的东西。

这也是为什么”个人经验”和”踩坑故事”在GEO时代特别有价值。AI可以从100篇文章里找到”什么是SEO”的定义，但”我做SEO踩过的10个坑”这种内容，只有你能提供。

4. 内容的”上下文匹配度”

AI不是在真空里选择引用来源的，它会考虑用户问题的具体上下文。

同样是问”怎么做SEO”，如果用户之前的对话提到了”小型电商网站”，AI就会倾向于引用针对电商SEO的内容，而不是泛泛而谈的SEO指南。

这意味着什么？你的内容越垂直、越针对特定场景，被引用的机会就越大。大而全的内容反而不占优势。

Citation Building：GEO的核心战术

理解了AI的选择逻辑，接下来讲具体怎么做。

Moz的Charlie Marchant提出了一个概念叫”AI Citation Building”（AI引用建设），我觉得这是目前最系统的GEO方法论。

核心思路是：先搞清楚AI在回答你关心的问题时引用了谁，然后想办法让自己也被引用。

具体分四步：

第一步：确定你关心的Prompt

和SEO做关键词研究一样，GEO也要先确定你想”占领”哪些问题。

但这里有个区别：SEO关注的是关键词，GEO关注的是Prompt（提示词）。用户在AI里问问题的方式和在Google里搜索的方式不一样，更口语化、更具体。

比如，用户在Google可能搜”SEO工具推荐”，但在ChatGPT里可能问”我是一个小型电商网站的运营，预算有限，有什么性价比高的SEO工具推荐？”

怎么找到这些Prompt？几个方法：

• 从现有的SEO关键词出发，改写成自然语言问题
• 问你的销售团队，客户通常怎么描述他们的问题
• 去Reddit、知乎这类社区看用户真实的提问方式
• 直接问ChatGPT：”用户通常会怎么问关于XX的问题？”

第二步：分析现有的引用来源

确定了目标Prompt后，把它们输入ChatGPT、Gemini、Perplexity，看看AI引用了哪些来源。

这一步很重要，因为它能告诉你：

• 哪些网站是AI的”常客”（经常被引用）
• 哪些类型的内容更容易被引用（列表文章？深度分析？数据报告？）
• 你的竞争对手有没有被引用
• 你自己有没有被引用（如果有，是哪些内容）

我建议用表格记录下来，包括：Prompt、引用的URL、引用的具体内容、来源网站的类型。做个20-30个Prompt的分析，规律就出来了。

第三步：争取被引用

分析完现有引用，你会发现一些”高频来源”——那些经常被AI引用的网站。

接下来有两条路：

路线A：让这些高频来源提到你

如果某篇被AI频繁引用的文章是”2026年最佳CRM软件推荐”，而你的产品没在里面，那就想办法让作者把你加进去。可以是PR outreach，可以是提供独家数据，可以是邀请作者试用你的产品。

注意：这里的目标不是获得外链（虽然有外链更好），而是获得”品牌提及”。AI在意的是你的品牌在相关上下文中被提到，不一定需要链接。

路线B：让自己成为高频来源

如果你发现AI经常引用某类内容（比如”XX行业趋势报告”），那就自己做一份。做得比现有的更好、更新、更有数据支撑，AI自然会开始引用你。

第四步：主动布局未来引用

这是很多人忽略的一步。AI特别喜欢引用新鲜内容，所以你可以提前布局。

比如，现在是2026年2月，你可以开始准备”2026年XX行业年度报告”或”2027年XX趋势预测”这类内容。等这些内容发布后，因为时效性强，被AI引用的概率会很高。

Charlie Marchant说得好：AI引用建设不只是”逆向工程”现有引用，还要”主动出击”创造未来引用。

一个真实案例：从0到被引用

讲个我自己的案例。

2025年中，我帮一个做项目管理软件的客户做GEO。他们的产品不错，但品牌知名度一般，在AI回答里完全没有存在感。

我们做了什么？

第一步，分析了50个相关Prompt的AI引用情况。发现几个规律：

• AI经常引用G2、Capterra这类软件评测网站
• “最佳项目管理软件”类的列表文章被引用最多
• 有具体使用场景的内容（”远程团队用的项目管理工具”）引用率更高

第二步，针对性地做了几件事：

• 优化了G2和Capterra上的产品页面，鼓励用户留评
• 联系了几个写”最佳项目管理软件”文章的博主，提供免费试用
• 自己发布了一篇”远程团队项目管理完整指南”，里面自然地提到了自家产品

第三步，持续监测AI引用情况。

三个月后，这个客户的产品开始出现在ChatGPT的回答里了。不是每次都出现，但频率在稳步上升。更重要的是，品牌搜索量也涨了——有些用户是在AI回答里第一次知道这个产品，然后去Google搜索了解更多。

这就是GEO的价值：它不一定直接带来流量，但它能带来品牌认知和发现。

“在AI引用建设中，最重要的不是获得链接，而是让你的品牌在正确的上下文中被提及。不要太在意链接，多关注提及和上下文。”
—— Charlie Marchant, Exposure Ninja CEO

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第三章：内容优化实战——让AI”爱上”你的内容

理论讲完了，这一章我们进入实操。怎么优化你的内容，让它更容易被AI引用？

我把这些策略分成三个层面：结构层、内容层、技术层。

结构层：让AI能”读懂”你的内容

很多人不知道，AI爬虫和Google爬虫是不一样的。Google的爬虫已经很智能了，能渲染JavaScript、理解复杂的页面结构。但很多AI爬虫还比较”笨”，它们可能：

• 不执行JavaScript
• 不理解复杂的CSS布局
• 对非标准HTML结构处理不好

这意味着什么？如果你的网站重度依赖JavaScript渲染内容，AI可能根本看不到你的内容。

怎么检查？最简单的方法：在浏览器里禁用JavaScript，看看你的页面还能不能正常显示内容。如果禁用后一片空白，那AI爬虫大概率也看不到。

解决方案：

• 确保核心内容在HTML源码里就能看到（服务端渲染）
• 使用语义化的HTML标签（h1-h6、p、ul、ol、table等）
• 避免把重要内容放在iframe或动态加载的模块里

如果你对技术SEO感兴趣，这篇技术SEO指南会帮到你。

内容层：写出”可引用”的内容

这是GEO优化的核心。我总结了7个让内容更”可引用”的技巧：

技巧1：开门见山给结论

AI需要快速提取答案，所以不要绕弯子。在文章开头或每个小节开头，直接给出核心观点。

反面例子：”关于SEO，有很多不同的看法，有人认为…也有人认为…经过多年的实践，我发现…”（AI读到这里已经放弃了）

正面例子：”SEO的核心是满足搜索意图。具体来说，包括三个方面：内容相关性、用户体验、技术健康度。”（AI可以直接引用这句话）

技巧2：使用清晰的定义句

当你解释一个概念时，用”XX是指…”或”XX是一种…”这样的句式。这种句式AI最容易提取。

例如：”GEO（Generative Engine Optimization）是指针对AI生成式搜索引擎进行优化的策略和方法，目的是让内容更容易被AI引用和推荐。”

技巧3：善用列表和表格

列表和表格是AI最喜欢的内容格式，因为结构清晰、易于提取。

当你要表达”几个要点”、”几个步骤”、”几种类型”时，优先用列表。当你要做对比时，优先用表格。

技巧4：提供具体数据

AI喜欢引用有数据支撑的内容，因为数据让回答更有说服力。

不要说”很多用户”，说”67%的用户”。不要说”效果显著”，说”转化率提升了23%”。

当然，数据要真实、要有来源。瞎编数据不仅不道德，AI也可能识别出来。

技巧5：回答具体问题

用户在AI里问的是问题，所以你的内容要直接回答问题。

一个好方法是：在内容里直接包含问题。比如用H2或H3写”什么是GEO？”、”GEO和SEO有什么区别？”、”怎么开始做GEO？”，然后在下面直接回答。

这样AI在处理相关问题时，就能直接定位到你的回答。

技巧6：加入独特观点和经验

前面说过，AI喜欢独特价值。如果你的内容只是在重复别人说过的话，AI没有理由引用你。

怎么创造独特价值？

• 分享你的实战经验和踩坑故事
• 提供原创数据或调研结果
• 给出不同于主流的观点（但要有理有据）
• 针对特定场景给出具体建议

技巧7：保持内容新鲜

AI偏爱新内容。如果你的文章是2023年写的，从来没更新过，被引用的概率就会下降。

建议：定期更新你的重要内容，至少每年一次。更新时不只是改改日期，要真正加入新的信息、数据、案例。

内容元素	对AI引用的影响	优化建议
清晰的定义句	⭐⭐⭐⭐⭐ 极高	每个核心概念都给出”XX是指…”的定义
结构化列表	⭐⭐⭐⭐⭐ 极高	步骤、要点、类型等用列表呈现
具体数据	⭐⭐⭐⭐ 高	用数字替代模糊表述，注明来源
对比表格	⭐⭐⭐⭐ 高	产品对比、方案对比用表格
问答格式	⭐⭐⭐⭐ 高	用问题做小标题，下面直接回答
实战案例	⭐⭐⭐ 中高	加入真实案例，有数据更好
作者信息	⭐⭐⭐ 中	展示作者专业背景和经验
发布/更新日期	⭐⭐⭐ 中	显示日期，定期更新内容

技术层：结构化数据与Schema标记

结构化数据对GEO有没有用？这个问题我被问过很多次。

说实话，目前没有确凿证据表明Schema标记能直接提升AI引用率。但我的观点是：做了不亏，不做可能吃亏。

原因是：结构化数据能帮助AI更好地理解你的内容。即使现在效果不明显，随着AI技术发展，结构化数据的价值可能会越来越大。

几个值得做的Schema类型：

• Article Schema：标记文章的标题、作者、发布日期、修改日期
• FAQPage Schema：如果你的内容包含问答，用这个标记
• HowTo Schema：如果是教程类内容，用这个标记步骤
• Organization/Person Schema：标记作者或机构信息，增加可信度

关于站内SEO优化的更多细节，可以参考这篇站内SEO指南。

我踩过的第二个坑：过度优化

2025年下半年，我有段时间走火入魔了。

为了让内容更”可引用”，我把文章写得像说明书一样：每段都是定义句，到处都是列表，全是数据。结果呢？AI引用率确实上去了，但用户反馈说文章”读起来像机器写的”。

讽刺吧？为了讨好AI，反而写出了AI味的内容。

后来我调整了策略：在保持可引用性的同时，也要保持可读性。具体做法是：

• 关键信息用结构化格式，但中间穿插故事和个人经验
• 数据和观点结合，不要只有干巴巴的数据
• 长段落和短段落交替，保持节奏感

记住：你的内容最终是给人看的，AI只是中间人。如果内容对人没价值，被AI引用了也没意义。

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第四章：站外布局——GEO的隐藏战场

如果说内容优化是GEO的”内功”，那站外布局就是”外功”。很多人只关注自己网站上的内容，忽略了一个关键事实：AI在决定引用谁的时候，会参考第三方来源对你的评价。

这一章，我们聊聊怎么在站外建立AI可见的品牌存在感。

为什么站外布局这么重要

Moz的分析师说过一句话，我觉得很精辟：”如果你真的想在AI可见度上有所突破，你需要影响那些在谈论你的品牌或竞争对手品牌的权威第三方网站。”

这话什么意思？

AI在生成回答时，不只是看你自己说了什么，还会看别人怎么说你。如果权威媒体、行业博客、评测网站都在提到你，AI就会认为你更可信、更值得引用。

这和传统SEO的外链建设有点像，但又不完全一样。SEO外链看重的是链接本身（锚文本、链接权重），GEO站外布局看重的是品牌提及和上下文。

换句话说：有没有链接不是最重要的，重要的是你的品牌在正确的地方、正确的上下文中被提到。

站外布局的四大阵地

阵地1：行业媒体和博客

这是最直接的阵地。找到你所在行业的权威媒体和博客，想办法让他们提到你。

几种方式：

• 投稿：很多行业媒体接受投稿，你可以写一篇高质量的文章，在里面自然地提到你的品牌或产品
• 接受采访：主动联系记者或博主，表示愿意作为行业专家接受采访
• 提供数据：如果你有独家数据或调研结果，可以提供给媒体使用，换取品牌提及
• 评论和互动：在相关文章下面留下有价值的评论，建立存在感

我帮客户做过一个案例：联系了一个写”最佳XX软件”文章的博主，提供了产品的免费试用账号和一些独家功能介绍。博主试用后觉得不错，就把产品加进了文章里。三周后，这篇文章开始被ChatGPT引用，客户的产品也跟着出现在AI回答里了。

阵地2：软件评测平台

如果你做的是SaaS或软件产品，G2、Capterra、TrustRadius这类评测平台是必争之地。

为什么？因为AI在回答”最佳XX软件”、”XX软件推荐”这类问题时，经常引用这些平台的内容。

怎么做？

• 确保你的产品在这些平台上有完整的资料页
• 鼓励真实用户留下评价（不要刷假评，会被识别）
• 及时回复用户评价，展示活跃度
• 争取进入各种”最佳”榜单

阵地3：问答社区

Reddit、Quora、知乎这类问答社区，是AI训练数据的重要来源。在这些平台上建立存在感，能增加被AI”认识”的机会。

但要注意：这些社区对营销内容很敏感。不要去硬推你的产品，而是真正参与讨论、提供价值。当有人问相关问题时，你可以在回答中自然地提到你的产品，但前提是真的相关、真的有帮助。

阵地4：维基百科和知识库

如果你的品牌有一定知名度，可以考虑在维基百科上建立词条。维基百科是AI的重要知识来源，有维基词条的品牌在AI眼里更”正规”。

但维基百科的编辑规则很严格，不是所有品牌都能建词条。一般需要有第三方媒体的报道作为来源。所以这又回到了第一点：先在媒体上建立存在感。

品牌提及 vs 外链：思维转变

做传统SEO的人，可能很难接受”品牌提及比外链重要”这个观点。毕竟我们被训练了这么多年，外链就是SEO的命根子。

但在GEO的世界里，确实需要转变思维。

我举个例子：假设有两篇文章都提到了你的产品。

文章A：在一个列表里提到了你的产品名，但没有链接。上下文是”2026年值得关注的10个XX工具”。

文章B：给了你一个外链，但上下文是”XX工具虽然功能强大，但价格偏高，不适合小团队”。

从SEO角度，文章B更有价值（有外链）。但从GEO角度，文章A可能更有价值——因为上下文是正面的，AI在引用时会把这个正面评价带出来。

所以做站外布局时，不要只盯着链接，要关注：

• 你的品牌在什么上下文中被提到
• 提及你的内容是正面还是负面
• 提及你的网站是否是AI的常用引用来源

如何监测站外提及

做站外布局，监测很重要。你需要知道：谁在提到你？在什么上下文中提到？是正面还是负面？

几个工具推荐：

• Google Alerts：免费，设置品牌名的提醒，有新提及时会邮件通知
• Brand24 / Mention：付费工具，监测更全面，包括社交媒体
• Ahrefs / SEMrush：可以监测外链和品牌提及

另外，定期手动检查也很重要。每周花半小时，把你关心的Prompt输入ChatGPT和Gemini，看看AI引用了谁、有没有提到你。这种手动检查能发现工具发现不了的问题。

我踩过的第三个坑：忽视负面提及

2025年有一次，我发现一个客户的产品突然从AI回答里消失了。之前明明经常被引用的。

排查了半天，发现原因：有一篇负面评测文章被发布了，而且这篇文章的网站权重很高，被AI频繁引用。AI在回答相关问题时，开始引用这篇负面文章，客户的产品自然就被”挤掉”了。

更糟糕的是，那篇负面文章里有一些不准确的信息，但AI不会分辨，照样引用。

后来我们做了几件事：

• 联系文章作者，指出不准确的地方，请求更正
• 在其他权威平台发布正面内容，稀释负面影响
• 鼓励满意的用户在评测平台留下正面评价

教训是：站外布局不只是”争取正面提及”，还要”管理负面提及”。定期监测，发现负面内容要及时处理。

关于Google的排名因素，包括站外因素，我在这篇206个排名因素分析里有详细讲解。

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第五章：真实案例分析——从失败到成功的GEO之路

理论和策略讲了很多，这一章我想分享几个真实案例。有成功的，也有失败的。希望这些案例能给你一些启发。

案例一：B2B软件公司的逆袭

背景：

这是一家做企业协作软件的公司，产品不错，但品牌知名度一般。2025年初找到我时，他们的问题是：在”企业协作软件推荐”、”团队沟通工具对比”这类AI查询中，完全没有存在感。竞争对手Slack、Teams、飞书被频繁提及，他们连边都沾不上。

诊断：

我做了一轮分析，发现几个问题：

• 官网内容太”官方”，全是功能介绍，没有可引用的观点和数据
• 几乎没有第三方媒体报道，品牌提及度很低
• G2、Capterra上的评价数量少，评分也一般
• 没有任何行业报告或原创研究

策略：

我们制定了一个6个月的GEO计划：

第一阶段（1-2个月）：内容重构

• 重写官网的核心页面，加入清晰的定义、对比表格、使用场景
• 创建一个”企业协作指南”专题，包含10篇深度文章
• 每篇文章都包含可引用的要点总结

第二阶段（3-4个月）：站外布局

• 联系了15个科技博主，提供产品试用
• 在3个行业媒体发表了署名文章
• 启动用户评价激励计划，鼓励用户在G2留评

第三阶段（5-6个月）：原创研究

• 做了一份”2025中国企业远程协作现状调研”
• 调研了500家企业，产出了独家数据
• 把调研结果做成报告，免费发布

结果：

6个月后：

• 在”企业协作软件”相关的AI查询中，品牌提及率从0%提升到23%
• 那份调研报告被多个AI频繁引用，成为”高频引用源”
• G2评价数量从47条增加到200+条，评分从4.1提升到4.5
• 品牌搜索量增长了40%

这个案例的关键成功因素：原创研究。那份调研报告提供了AI在其他地方找不到的独家数据，所以被频繁引用。

案例二：电商网站的失败教训

背景：

这是一个垂直品类的电商网站，卖户外装备的。老板看到AI搜索的趋势，想做GEO，希望在”最佳登山鞋推荐”、”户外背包怎么选”这类查询中被AI引用。

我们做了什么：

按照常规思路，我们：

• 创建了大量产品对比内容
• 写了很多”XX产品评测”文章
• 优化了产品页面的结构化数据

结果：

三个月后，效果几乎为零。AI在回答相关问题时，引用的全是REI、Outdoor Gear Lab这类专业评测网站，根本不引用电商网站的内容。

失败原因分析：

后来我复盘，发现问题出在定位上。

AI在回答”产品推荐”类问题时，倾向于引用第三方评测，而不是卖家自己的内容。这很好理解——卖家说自己的产品好，可信度天然就低。

我们犯的错误是：试图让一个电商网站扮演”中立评测者”的角色，这本身就不可信。

调整策略：

后来我们换了个思路：

• 不再试图让AI直接引用电商网站的内容
• 转而争取让AI在推荐产品时提到网站上卖的品牌
• 联系专业评测网站，争取让他们评测网站上的产品
• 创建真正有价值的内容（户外知识、路线攻略），而不是产品软文

调整后效果好了一些，但说实话，电商网站做GEO天然就比内容网站难。这是一个需要认清的现实。

案例三：个人博客的意外成功

背景：

这不是客户案例，是我自己的经历。

我有一个技术博客，写一些SEO和数字营销的内容。2025年中，我发现一篇我两年前写的文章突然流量暴涨。

查了一下来源，发现很多流量来自ChatGPT的引用。用户在ChatGPT里问了相关问题，AI引用了我的文章，然后用户点进来看完整内容。

分析这篇文章为什么被引用：

我仔细分析了这篇文章，发现几个特点：

• 标题是一个具体的问题：”如何判断一个关键词的竞争难度？”
• 开头直接给了答案，然后再展开解释
• 包含一个我自己总结的”关键词难度评估框架”，是原创的
• 有具体的案例和数据
• 文章不长，大概2000字，但信息密度很高

这个案例给我的启发是：有时候GEO不需要刻意去做，只要你的内容真的有价值、结构清晰、有独特观点，AI自然会找到你。

当然，这不是说GEO策略没用。而是说，GEO的基础还是好内容。策略只是让好内容更容易被发现，不能把烂内容变成好内容。

“GEO不会取代你从SEO获得的流量。你做GEO是为了进入对话、建立认知、被发现。这是一个战术上熟悉、但商业目标完全不同的领域。”
—— Moz分析师

从案例中提炼的5个关键教训

总结这些案例，我提炼出5个关键教训：

1. 原创价值是王道

AI最喜欢引用的是它在其他地方找不到的内容。原创数据、独家案例、新颖框架，这些是GEO的核武器。

2. 定位要清晰

不是所有网站都适合做所有类型的GEO。电商网站很难被当作”中立评测者”引用，但可以在其他方面发力。认清自己的定位，找到适合的切入点。

3. 站外布局不能忽视

只优化自己网站的内容是不够的。AI会参考第三方来源对你的评价，所以站外布局和站内优化同样重要。

4. 耐心很重要

GEO不是一夜之间能见效的。案例一花了6个月才看到明显效果。如果你期望一个月就有结果，可能会失望。

5. 持续监测和调整

AI的引用逻辑在不断变化，今天有效的策略明天可能就失效了。需要持续监测、持续调整。

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第六章：GEO工具与方法——实用工具箱

工欲善其事，必先利其器。这一章我整理了做GEO需要用到的工具和方法，都是我实际用过的。

AI引用监测工具

做GEO第一步是知道自己的现状：AI有没有引用你？引用了什么内容？竞争对手被引用的情况如何？

1. 手动检测（免费）

最简单的方法就是手动测试。把你关心的问题输入ChatGPT、Gemini、Perplexity，看看回答里有没有提到你。

建议建一个表格，记录：

• 测试的Prompt
• 测试的AI平台
• 是否提到你的品牌
• 引用了哪些来源
• 测试日期

每周测试一次，积累数据后就能看出趋势。

2. Moz Pro / STAT（付费）

Moz已经开始提供AI可见度追踪功能。如果你是Moz Pro或STAT的用户，可以直接在工具里看到AI引用数据。

3. 专门的GEO监测工具

市面上开始出现一些专门做GEO监测的工具，比如：

• Otterly.ai – 监测AI搜索中的品牌可见度
• Profound – AI引用分析

这类工具还比较新，功能在不断完善中。

内容优化工具

1. 结构化数据生成器

• Schema.org官方文档 – 了解各种Schema类型
• Google结构化数据标记助手 – 可视化生成Schema
• Merkle Schema Generator – 快速生成常用Schema

2. 内容分析工具

• Clearscope / Surfer SEO – 分析内容覆盖度
• Hemingway Editor – 检查内容可读性
• Grammarly – 语法和表达优化

3. AI内容检测工具

虽然我们是在为AI优化，但也要避免内容太”AI味”。可以用这些工具检测：

• Originality.ai
• GPTZero
• Copyleaks

如果你的内容被这些工具判定为”AI生成”，可能需要调整写作风格。

站外监测工具

1. 品牌提及监测

• Google Alerts（免费）- 基础的品牌提及提醒
• Brand24（付费）- 更全面的社交媒体和网络监测
• Mention（付费）- 实时品牌提及追踪

2. 外链和提及分析

• Ahrefs – 外链分析，也能看到品牌提及
• SEMrush – 类似功能
• Moz Link Explorer – 外链分析

我的GEO工作流程

分享一下我做GEO项目的标准工作流程：

第一周：诊断

1. 确定20-30个目标Prompt
2. 在ChatGPT、Gemini、Perplexity上测试每个Prompt
3. 记录引用来源，分析规律
4. 检查客户网站的AI爬虫设置
5. 评估现有内容的”可引用性”

第二周：策略制定

1. 根据诊断结果，确定优化优先级
2. 制定内容优化计划
3. 制定站外布局计划
4. 设定KPI和监测方案

第三周起：执行

1. 按计划优化内容
2. 执行站外布局
3. 每周监测AI引用情况
4. 根据数据调整策略

如果你想了解更多SEO技巧，这篇101个SEO技巧可能对你有帮助。

工具类型	推荐工具	价格	主要用途
AI引用监测	手动测试 + Moz Pro	免费 / $99+/月	追踪AI引用情况
内容优化	Clearscope / Surfer	$170+ / $89+/月	内容覆盖度分析
结构化数据	Schema Generator	免费	生成Schema标记
品牌监测	Google Alerts / Brand24	免费 / $79+/月	监测品牌提及
外链分析	Ahrefs / SEMrush	$99+ / $119+/月	外链和提及分析

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第七章：常见误区与避坑指南

做了一年多GEO，我见过太多人踩坑了。这一章我把最常见的误区整理出来，希望能帮你少走弯路。

误区一：GEO会取代SEO

这是最大的误区。

有些人听说AI搜索崛起，就觉得SEO要死了，应该全力转向GEO。这种想法太极端了。

现实是：Google每天还有85亿次搜索，ChatGPT是25亿次。Google的搜索量是ChatGPT的3倍多。而且，AI的回答很大程度上是基于Google搜索结果生成的。

正确的态度是：SEO是基础，GEO是延伸。先把SEO做好，再在此基础上做GEO。两者不是替代关系，是互补关系。

关于SEO和SEM的区别，我在这篇文章里有详细分析。

误区二：只要内容好，AI就会引用

内容好是必要条件，但不是充分条件。

我见过很多内容质量很高的网站，AI就是不引用。为什么？因为：

• 内容结构不适合AI提取
• 网站屏蔽了AI爬虫
• 没有第三方背书，AI不信任
• 内容虽好但不够”可引用”

好内容是基础，但还需要正确的优化策略才能被AI发现和引用。

误区三：屏蔽AI爬虫保护内容

有些网站担心AI”偷”自己的内容，就在robots.txt里屏蔽了所有AI爬虫。

这个决定需要谨慎考虑。屏蔽AI爬虫意味着：

• AI不会引用你的内容
• 你在AI搜索中完全没有存在感
• 用户通过AI搜索找不到你

当然，屏蔽也有合理的理由，比如你的内容是付费的、你不想被AI免费使用。但如果你的目标是获得曝光和流量，屏蔽AI爬虫可能不是明智的选择。

我的建议是：至少做一个informed decision（知情决策）。了解屏蔽和不屏蔽的利弊，然后根据你的业务目标做决定。

误区四：追求AI流量

很多人做GEO的目标是”从AI获得流量”。这个目标可能需要调整。

根据目前的数据，AI搜索带来的点击流量是很有限的。Pew的研究显示，看到AI摘要后，只有8%的用户会点击传统搜索结果。

GEO的价值不在于直接流量，而在于：

• 品牌曝光和认知
• 进入用户的”考虑集”
• 建立权威和信任
• 间接带动品牌搜索

如果你用”AI带来了多少流量”来衡量GEO效果，可能会失望。应该用”AI提到了我多少次”、”品牌搜索量有没有增长”这类指标。

误区五：一次优化，永久有效

有些人做了一轮GEO优化，看到效果后就不管了。这是错误的。

AI的引用逻辑在不断变化。今天被引用的内容，明天可能就不被引用了。原因可能是：

• AI算法更新了
• 有更新、更好的内容出现了
• 你的内容过时了
• 竞争对手做了优化

GEO需要持续投入，不是一锤子买卖。建议至少每月做一次监测和调整。

误区六：忽视不同AI平台的差异

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude，这些AI平台的引用逻辑是不一样的。

我测试过同一个问题在不同平台上的回答，引用的来源可能完全不同。有的平台更偏爱新闻媒体，有的更偏爱专业博客，有的更偏爱官方文档。

所以做GEO时，不能只盯着ChatGPT。要了解你的目标用户主要用哪些AI平台，然后针对性地优化。

关于各种AI搜索引擎的对比，可以看看这篇AI搜索引擎评测。

误区七：过度优化，失去人味

前面提过这个坑，但值得再强调一次。

为了让AI更容易引用，有些人把内容写得像说明书：全是列表、全是定义句、全是数据。结果内容虽然”可引用”了，但读起来毫无人味，用户体验很差。

记住：AI是中间人，最终消费内容的还是人。如果内容对人没有吸引力，即使被AI引用了，用户点进来也会立刻离开。

平衡很重要：既要让AI能提取，也要让人愿意读。

避坑清单

最后，给你一个避坑清单，做GEO时可以对照检查：

• ☐ 没有把GEO当成SEO的替代品
• ☐ 检查过AI爬虫设置，做了知情决策
• ☐ 内容结构清晰，有可提取的要点
• ☐ 有第三方背书和品牌提及
• ☐ 定期更新内容，保持新鲜度
• ☐ 用正确的指标衡量效果（不只是流量）
• ☐ 针对多个AI平台优化，不只是ChatGPT
• ☐ 内容保持人味，不过度优化
• ☐ 建立了持续监测机制
• ☐ 关注负面提及，及时处理

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总结与行动清单

写到这里，这篇文章已经超过15000字了。感谢你能读到这里。

让我用最简洁的方式总结一下核心要点：

GEO的本质

GEO不是什么新魔法，它是SEO在AI时代的自然延伸。核心逻辑没变：创造有价值的内容，让目标用户能找到你。变的是”找到你”的方式——从点击搜索结果，变成被AI引用和推荐。

三个核心策略

1. 内容可引用化

让你的内容结构清晰、观点明确、数据充实，AI能轻松提取和引用。

2. 站外品牌建设

让权威第三方提到你，建立AI眼中的可信度。

3. 持续监测优化

定期检查AI引用情况，根据数据调整策略。

立即行动清单

如果你看完这篇文章想开始做GEO，这是我建议的行动顺序：

本周要做的：

1. 检查你的robots.txt，看看有没有屏蔽AI爬虫
2. 列出10个你最想”占领”的AI问题（Prompt）
3. 在ChatGPT和Gemini上测试这些问题，记录谁被引用了

本月要做的：

1. 选择3篇最重要的内容，按照本文的方法优化结构
2. 设置Google Alerts监测品牌提及
3. 列出5个可以争取品牌提及的第三方网站

本季度要做的：

1. 执行站外布局计划，争取至少3个新的品牌提及
2. 考虑做一份原创研究或数据报告
3. 建立每周AI引用监测机制

最后的话

AI搜索的崛起是不可逆的趋势。你可以选择忽视它，等着被时代淘汰；也可以选择拥抱它，在新的游戏规则里找到自己的位置。

GEO现在还是蓝海。大多数网站还没有开始做，或者做得很粗糙。如果你现在开始认真做，就能建立先发优势。

但也不要焦虑。GEO不是要你推翻重来，而是在现有SEO基础上做延伸。一步一步来，先把基础打好，再逐步深入。

希望这篇文章对你有帮助。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

关于AI搜索流量的更多数据分析，可以参考这篇AI搜索流量报告。

“当努力减少时，行为首先改变。然后商业模式改变。然后整个网络争相追赶。”
—— Duane Forrester, Search Engine Journal

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— 全文完 —
如果这篇文章对你有帮助，欢迎分享给需要的朋友。

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第八章：不同行业的GEO策略差异

前面讲的都是通用策略，但不同行业做GEO的侧重点是不一样的。这一章我针对几个主要行业，聊聊具体怎么做。

SaaS和软件行业

软件行业是GEO的主战场之一。用户经常在AI里问”最佳XX软件”、”XX工具推荐”、”A和B哪个好”这类问题。

关键策略：

1. 评测平台是必争之地

G2、Capterra、TrustRadius这些平台的内容被AI频繁引用。确保你的产品在这些平台上有完整资料、有足够多的真实评价。评价数量和评分都很重要。

2. 对比内容要做好

用户喜欢问”A vs B”这类对比问题。你可以在自己网站上做竞品对比页面，但要注意：内容要客观，不能一味贬低竞品。AI能识别出明显的偏见。

3. 使用场景要细分

不要只做”最佳项目管理软件”这种大词，要细分到具体场景：”远程团队用的项目管理软件”、”小型创业公司的项目管理工具”、”适合设计团队的协作软件”。场景越具体，被引用的机会越大。

4. 集成和API文档要完善

技术用户经常问”XX软件能不能和YY集成”这类问题。如果你的集成文档写得好，AI会引用。

电商和零售行业

电商做GEO比较难，因为AI倾向于引用第三方评测，而不是卖家自己的内容。但也不是没有机会。

关键策略：

1. 做内容，不做软文

与其写”我们的产品多好”，不如写真正有价值的内容。比如卖户外装备的，可以写”登山新手装备清单”、”不同海拔的穿衣指南”这类内容。在内容中自然地提到产品，而不是硬推。

2. 争取被评测网站收录

主动联系行业评测网站，邀请他们评测你的产品。被权威评测网站提到，比自己说一百遍都有用。

3. 用户评价要重视

AI在回答产品相关问题时，会参考用户评价。鼓励真实用户留下详细的使用体验，这些内容可能被AI提取。

4. 品类教育内容

做品类教育，而不是产品推销。”怎么选跑步鞋”、”不同脸型适合什么墨镜”这类内容，既有价值，又能自然带出产品。

B2B服务行业

咨询、代理、专业服务这类B2B行业，GEO的重点是建立专业权威。

关键策略：

1. 思想领导力内容

发布行业洞察、趋势分析、原创研究。这类内容最容易被AI引用，因为它提供了独特价值。

2. 案例研究要详细

B2B客户在做决策前会做大量研究。详细的案例研究，包含具体数据和方法论，很有价值。

3. 专家形象要突出

让公司的专家在行业媒体上发声、接受采访、参加播客。个人品牌和公司品牌要一起建设。

4. 白皮书和报告

定期发布行业白皮书或调研报告。这类内容权威性高，被引用的概率大。

本地服务行业

餐厅、诊所、律所这类本地服务，GEO的玩法又不一样。

关键策略：

1. Google Business Profile要完善

AI在回答本地服务相关问题时，会参考Google的本地数据。确保你的GBP信息完整、准确、及时更新。

2. 本地媒体曝光

被本地新闻媒体、生活方式博主提到，对本地GEO很有帮助。

3. 评价管理

Google评价、大众点评、美团评价，这些都会影响AI对你的认知。积极管理评价，回复用户反馈。

4. 本地化内容

创建针对本地的内容，比如”XX城市最好的XX”、”XX区域XX指南”。

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第九章：GEO的未来——2026年及以后的趋势

最后一章，我想聊聊GEO的未来趋势。虽然预测未来很难，但根据目前的发展方向，有一些趋势是比较确定的。

趋势一：AI搜索将继续蚕食传统搜索

这个趋势已经很明显了。Deloitte的调查显示，2025年有53%的消费者在使用生成式AI，比2024年的38%增长了15个百分点。这个增长还会继续。

对于内容创作者和网站运营者来说，这意味着：

• 传统搜索流量可能会持续下滑
• AI引用将变得越来越重要
• 不做GEO的网站会逐渐失去可见度

但也不用太悲观。Google不会消失，传统SEO仍然有价值。只是需要在SEO基础上，加上GEO这一层。

趋势二：个性化将成为主战场

Google的AI Mode Personal Search已经开始整合用户的个人数据（Gmail、Photos）。这意味着AI的回答将越来越个性化。

同一个问题，不同用户可能得到完全不同的答案。AI会根据用户的历史、偏好、场景来定制回答。

这对GEO的影响是：

• 通用内容的价值会下降
• 针对特定场景、特定人群的内容会更有价值
• 用户画像和场景细分变得更重要

趋势三：多模态内容将崛起

现在的AI主要处理文本，但多模态AI（能处理图片、视频、音频）正在快速发展。

未来，AI可能会引用：

• YouTube视频中的某个片段
• 播客中的某段对话
• 信息图中的某个数据点

这意味着GEO不能只关注文字内容，还要考虑视频、音频、图片等多种形式。

趋势四：AI购物将改变电商格局

AI正在整合购物功能。用户可以直接在AI对话中完成产品搜索、比较、甚至购买。

对电商来说，这既是威胁也是机会：

• 威胁：用户可能不再访问电商网站，直接在AI里完成购买
• 机会：如果你的产品被AI推荐，转化路径会更短

电商的GEO策略需要适应这个变化，重点是让产品信息被AI准确理解和推荐。

趋势五：AI引用的透明度将提高

现在AI的引用来源往往藏在角落里，用户不一定会看。但随着版权和信任问题的讨论，AI引用的透明度可能会提高。

这对内容创作者是好消息：如果引用来源更显眼，被引用的价值就更大。

趋势六：GEO工具和服务将成熟

现在GEO还是一个新领域，专门的工具和服务比较少。但随着需求增长，这个市场会快速成熟。

预计会出现：

• 更完善的AI引用监测工具
• 专门的GEO优化服务
• AI引用的标准化指标
• GEO相关的培训和认证

我的预测：2027年的GEO

如果让我预测2027年的GEO会是什么样，我会说：

1. GEO将成为标配

就像今天的SEO一样，GEO会成为每个网站的标配。不做GEO的网站会被认为是”落后”的。

2. SEO和GEO将融合

现在我们还在区分SEO和GEO，但未来可能会融合成一个统一的”搜索优化”概念，同时覆盖传统搜索和AI搜索。

3. 内容质量门槛将提高

当所有人都在做GEO时，竞争会加剧。只有真正高质量、有独特价值的内容才能脱颖而出。

4. 品牌将变得更重要

AI在选择引用来源时会越来越看重品牌。有品牌认知度的网站会有优势。

“AI不只是减少点击，它压缩了整个用户旅程，让会话更早结束。当会话在答案层完成时，经典的漏斗顶部流量变得不再可靠，即使你的排名保持不变。”
—— Duane Forrester

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第十章：GEO实战问答——你可能想问的20个问题

在做GEO咨询的过程中，我被问过很多问题。这一章我整理了最常见的20个问题，逐一解答。

基础问题

Q1：GEO和SEO到底有什么区别？

最核心的区别是目标不同。SEO的目标是让用户点击进入你的网站，GEO的目标是让AI引用你的内容。SEO追求排名和点击，GEO追求被引用和被提及。当然，两者有很大的重叠，好的SEO内容往往也容易被AI引用。

Q2：我应该先做SEO还是先做GEO？

先做SEO。原因很简单：AI的回答很大程度上基于Google搜索结果。如果你在Google上排名很差，AI大概率也不会引用你。SEO是基础，GEO是在这个基础上的延伸。

Q3：GEO需要多长时间见效？

这个因情况而异。如果你的网站本身就有一定权威性，内容质量也不错，可能1-2个月就能看到变化。如果是从零开始，可能需要3-6个月。关键是要有耐心，持续优化。

Q4：小网站有机会做GEO吗？

有机会。AI不只看网站大小，更看内容质量和独特价值。我见过很多小博客的内容被AI频繁引用，就是因为内容写得好、有独特观点。小网站的优势是可以更聚焦、更垂直。

Q5：GEO需要投入多少预算？

GEO本身不需要直接花钱（不像SEM要买广告）。主要的投入是时间和人力：内容创作、站外布局、监测分析。如果你用付费工具（如Ahrefs、Moz Pro），会有一些工具成本。总体来说，GEO的投入主要是内容和运营成本。

技术问题

Q6：怎么知道AI爬虫有没有抓取我的网站？

检查你的服务器日志，看看有没有来自AI爬虫的访问记录。常见的AI爬虫包括：GPTBot（OpenAI）、Google-Extended（Google AI）、ClaudeBot（Anthropic）、CCBot（Common Crawl）等。也可以检查robots.txt，看看有没有屏蔽这些爬虫。

Q7：应该屏蔽AI爬虫吗？

这取决于你的业务目标。如果你希望被AI引用、获得曝光，就不要屏蔽。如果你的内容是付费的、或者你不想被AI”免费使用”，可以考虑屏蔽。建议做一个知情决策，了解利弊后再决定。

Q8：结构化数据对GEO有用吗？

目前没有确凿证据表明Schema标记能直接提升AI引用率。但结构化数据能帮助AI更好地理解你的内容，长期来看应该是有价值的。我的建议是：做了不亏，不做可能吃亏。

Q9：JavaScript渲染的内容AI能看到吗？

很多AI爬虫不执行JavaScript，所以如果你的内容是通过JavaScript动态加载的，AI可能看不到。建议确保核心内容在HTML源码里就能看到（服务端渲染）。

Q10：网站速度对GEO有影响吗？

目前没有直接证据表明网站速度影响AI引用。但网站速度影响SEO，而SEO影响GEO，所以间接来说还是有影响的。保持网站速度良好总是没错的。

内容问题

Q11：什么样的内容最容易被AI引用？

根据我的观察，这几类内容最容易被引用：有清晰定义的概念解释、有具体数据支撑的分析、有步骤的操作指南、有对比的评测内容、有独特观点的深度文章。共同特点是：结构清晰、观点明确、有独特价值。

Q12：内容长度对AI引用有影响吗？

不一定是越长越好。AI需要的是能直接引用的内容片段，不是长篇大论。一篇2000字但信息密度高的文章，可能比一篇10000字但内容稀释的文章更容易被引用。关键是质量，不是长度。

Q13：需要专门为AI写内容吗？

不需要。好的内容对人和AI都有价值。你应该为人写内容，然后优化结构让AI更容易理解和提取。不要为了讨好AI而牺牲可读性。

Q14：旧内容需要更新吗？

需要。AI偏爱新鲜内容。如果你的文章是几年前写的，从来没更新过，被引用的概率会下降。建议定期更新重要内容，至少每年一次。更新时要加入新的信息、数据、案例，不只是改改日期。

Q15：AI会引用有争议的观点吗？

AI通常会避免引用有争议或极端的观点。如果你的内容观点太偏激，可能不会被引用。但有独特观点是好的，关键是要有理有据，不是为了博眼球而故意唱反调。

策略问题

Q16：怎么知道竞争对手的GEO做得怎么样？

最简单的方法是手动测试。把你关心的问题输入AI，看看竞争对手有没有被引用、被引用了什么内容。也可以用工具监测竞争对手的品牌提及情况。

Q17：站外布局应该从哪里开始？

从分析现有引用开始。看看AI在回答你关心的问题时引用了哪些网站，这些就是你应该争取出现的地方。优先级：行业权威媒体 > 评测平台 > 问答社区 > 其他。

Q18：负面内容被AI引用了怎么办？

首先，联系内容发布者，看看能不能更正不准确的信息。其次，在其他平台发布正面内容，稀释负面影响。第三，鼓励满意的用户发声。负面内容管理是GEO的重要组成部分。

Q19：GEO效果应该用什么指标衡量？

不要只看流量。建议关注这些指标：AI引用率（被引用的次数/测试的Prompt数）、品牌提及频次、品牌搜索量变化、在目标Prompt中的出现率。这些指标比直接流量更能反映GEO效果。

Q20：GEO会不会很快过时？

GEO的具体策略可能会变，但核心逻辑不会过时。只要AI搜索存在，就需要优化内容让AI能理解和引用。具体的技术和方法会演变，但”创造有价值的内容、让目标用户能找到你”这个本质不会变。

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第十一章：GEO与内容营销的深度融合

很多人把GEO当成一个独立的技术活儿来做，这是不对的。GEO应该和你的整体内容营销策略深度融合，而不是另起炉灶。

内容营销的GEO化改造

如果你已经在做内容营销，恭喜你，你已经有了GEO的基础。接下来要做的是”GEO化改造”，让现有的内容营销工作同时服务于GEO目标。

改造一：内容规划加入Prompt思维

传统的内容规划是基于关键词的：找到目标关键词，围绕关键词创作内容。GEO化的内容规划要加入Prompt思维：用户会怎么向AI提问？AI需要什么样的内容来回答？

具体做法：

• 在做内容规划时，不只列关键词，还要列出相关的Prompt
• 每篇内容都要考虑：这篇内容能回答什么问题？
• 内容结构要方便AI提取答案

改造二：内容格式的优化

传统内容营销可能更注重故事性、可读性。GEO化的内容要在保持可读性的同时，增加”可引用性”。

具体做法：

• 每篇文章开头加一个”核心要点”摘要
• 重要观点用列表或表格呈现
• 关键定义用清晰的句式表达
• 数据和案例要具体、可引用

改造三：内容分发的扩展

传统内容分发可能集中在自有渠道（官网、公众号）和社交媒体。GEO化的内容分发要扩展到AI的”数据源”。

具体做法：

• 在行业媒体发布内容或接受采访
• 在问答社区（知乎、Quora）回答相关问题
• 争取被评测网站和榜单收录
• 建立维基百科词条（如果符合条件）

内容复用的GEO策略

一篇好内容不应该只用一次。通过内容复用，可以最大化GEO效果。

策略一：长内容拆分

一篇5000字的深度文章，可以拆分成：

• 5篇1000字的独立文章，分别针对不同的Prompt
• 一个FAQ页面，回答具体问题
• 一个信息图，总结核心观点
• 一个视频脚本，用于YouTube

每种形式都有机会被AI引用，而且针对不同的使用场景。

策略二：内容升级

把表现好的内容升级成更权威的形式：

• 博客文章 → 白皮书
• 案例分享 → 详细案例研究
• 观点文章 → 调研报告

升级后的内容权威性更高，被AI引用的概率也更大。

策略三：跨平台分发

同一个核心内容，可以在不同平台以不同形式发布：

• 官网：完整版深度文章
• LinkedIn：精华版观点文章
• 知乎：问答形式的内容
• YouTube：视频版讲解
• 播客：音频版讨论

多平台分发增加了被AI”看到”的机会。

内容日历的GEO整合

如果你有内容日历，建议加入GEO相关的元素：

内容日历字段	传统内容营销	GEO化升级
主题	关键词	关键词 + 目标Prompt
格式	文章类型	文章类型 + 可引用元素
分发渠道	自有 + 社交	自有 + 社交 + AI数据源
成功指标	流量、转化	流量、转化 + AI引用率
更新计划	可能没有	定期更新时间表

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第十二章：从零开始的GEO路线图

如果你是GEO新手，可能会觉得信息量太大，不知道从哪里开始。这一章我给你一个清晰的路线图，按照这个顺序来，不会走弯路。

第一阶段：诊断与基础（第1-2周）

任务1：检查技术基础

• 检查robots.txt，确认没有屏蔽AI爬虫（除非你有意为之）
• 检查网站是否依赖JavaScript渲染，确保核心内容在HTML源码中可见
• 确认网站有基本的结构化数据

任务2：确定目标Prompt

• 列出20-30个你希望被AI引用的问题
• 这些问题应该和你的业务直接相关
• 包括不同类型：定义类、对比类、推荐类、操作类

任务3：基准测试

• 在ChatGPT、Gemini、Perplexity上测试每个目标Prompt
• 记录：是否提到你的品牌、引用了哪些来源、竞争对手情况
• 这是你的基准线，后续用来衡量进步

第二阶段：内容优化（第3-6周）

任务4：识别优化机会

• 根据基准测试，找出最有机会的Prompt（竞争不太激烈、你有相关内容）
• 优先处理这些”低垂果实”

任务5：优化现有内容

• 选择5-10篇最重要的现有内容
• 按照本文的方法优化：加摘要、优化结构、增加可引用元素
• 更新过时的信息和数据

任务6：创建新内容

• 针对没有覆盖的目标Prompt，创建新内容
• 从一开始就按照GEO友好的方式来写
• 优先创建有独特价值的内容（原创数据、独家案例、新颖观点）

第三阶段：站外布局（第7-12周）

任务7：分析引用来源

• 从基准测试中，找出AI经常引用的网站
• 分析这些网站的特点，了解AI的”偏好”

任务8：制定站外计划

• 列出你可以争取出现的第三方网站
• 确定每个网站的切入方式（投稿、采访、评测、评论等）
• 设定目标：本季度争取X个新的品牌提及

任务9：执行站外布局

• 按计划联系目标网站
• 提供价值（独家数据、专家观点、产品试用等）
• 跟进和维护关系

第四阶段：监测与迭代（持续）

任务10：建立监测机制

• 设置品牌提及提醒（Google Alerts或付费工具）
• 每周测试目标Prompt，记录变化
• 每月做一次全面的GEO效果评估

任务11：持续优化

• 根据监测数据，调整策略
• 发现新的机会Prompt，扩展覆盖
• 定期更新内容，保持新鲜度

任务12：扩大规模

• 把成功的策略复制到更多内容
• 考虑做更大的内容项目（调研报告、白皮书）
• 建立系统化的GEO工作流程

“绝大多数网站至少应该关注GEO的基础：你有没有屏蔽AI爬虫？如果没有屏蔽，非JavaScript爬虫能不能理解你的内容？你的业务有没有直接的收入机会？你现在在AI结果中表现如何？即使你还没准备好优先做GEO，现在也是建立基准、识别盲点的时候。”
—— Moz分析师

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写在最后：拥抱变化，保持学习

写完这篇文章，我自己也感慨良多。

一年多前，我还在质疑GEO是不是伪命题。现在，我已经把GEO作为每个SEO项目的标配来做了。这个转变不是因为我被什么人说服了，而是因为我亲眼看到了数据的变化、用户行为的变化、整个搜索生态的变化。

AI搜索的崛起不是一个可能发生的事情，它已经在发生了。每天25亿次的ChatGPT搜索，53%的消费者在使用生成式AI，这些都是真实的数字。

但我也想说：不要焦虑，不要恐慌。

GEO不是要你推翻重来，不是要你放弃过去所有的SEO积累。恰恰相反，好的SEO是GEO的基础。你过去做的那些工作——创造有价值的内容、建立网站权威、优化用户体验——这些在GEO时代依然有价值，甚至更有价值。

GEO只是在这个基础上，加了一层新的考量：怎么让AI更容易理解和引用你的内容。

如果你今天开始认真做GEO，你就已经领先了大多数人。因为大部分网站还没有开始，或者还在观望。先发优势是真实存在的。

最后，我想说的是：保持学习的心态。

GEO是一个快速发展的领域，今天有效的策略明天可能就需要调整。AI技术在进步，搜索引擎在变化，用户行为在演变。唯一不变的是变化本身。

保持好奇，持续测试，根据数据调整策略。这才是在这个时代生存和发展的正确姿势。

希望这篇文章对你有帮助。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区交流。

祝你的GEO之旅顺利！

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— 全文完 —

文章信息
字数：约16000字
更新时间：2026年2月
作者：天问网络

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