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探寻 GEO 与 SEO 融合之道，开启搜索新时代

2025-03-21 11:28:53 Wx_20250405000008 阅读：50

在当下的数字化浪潮中，人工智能正以前所未有的态势重塑着搜索引擎优化（SEO）的格局。曾经单纯依靠高排名获取点击的模式逐渐式微，取而代之的是零点击搜索的崭新时代，搜索行为的路径愈发多元且分散，跨越了众多不同的触点。

谷歌在搜索市场虽依旧占据鳌头，但人工智能驱动的问答引擎已然迅速崛起，成为不可忽视的信息发现新途径。以 ChatGPT 为例，其发展势头迅勐，仅在过去的半年时间里，用户数量便实现了翻倍增长。截至 2025 年 2 月，每周活跃用户数高达 4 亿之多。如今，品牌的可见性不再仅仅取决于排名，更在于能否融入用户在各类搜索场景下所看到的答案之中，无论用户是否点击链接，这都成为了衡量品牌影响力的关键因素。可以说，搜索的未来已然降临，我们必须积极拥抱并适应这一变革。

本文旨在深入剖析人工智能驱动的搜索与传统搜索的本质区别，同时详细阐述如何巧妙地将生成式引擎优化（GEO）与 SEO 相结合，助力品牌在全新的搜索环境中脱颖而出。

一、GEO 的内涵及与 SEO 的协同机制
GEO 聚焦于对品牌、产品、概念、人物或想法等各类实体进行优化，促使其能够在 ChatGPT、谷歌 AI 概述、Gemini 以及 Perplexity 等人工智能产品生成的回复中得以呈现。

SEO 与 GEO 相互依存，共同构建起品牌的搜索竞争力。SEO 为品牌在搜索引擎中的曝光奠定了基础，同时不断演进以契合人工智能搜索的需求；而 GEO 则将优化范围拓展至网站之外，着力于在关键的数据集、权威行业资源以及知识枢纽中建立起品牌的稳固形象，这些资源正是人工智能训练数据和检索信息的重要来源。二者相辅相成，旨在精准地将品牌及相关实体置于人工智能获取信息的核心区域。

二、人工智能搜索与传统搜索的差异剖析
传统搜索主要涵盖三个核心环节：可抓取性，即搜索引擎访问和读取内容的效率；可索引性，判断内容是否符合搜索引擎索引存储的标准；可排名性，决定内容在传统搜索结果中的排名高低。这一模式早已为众多 SEO 从业者所熟知并熟练运用。

然而，人工智能驱动的搜索引入了全新的关键要素 —— 可检索性。它衡量的是人工智能在生成回复时，获取、理解并优先考虑品牌相关信息的能力。正如 Wix Studio 的 SEO 传播负责人 Crystal Carter 所指出：“作为 SEO 从业者，我们无需摒弃过往依赖的策略，但必须对其加以革新。以往我们关注可抓取性、可索引性以及可排名性，如今则需增添可检索性这一维度。我们要额外采取措施，确保品牌的核心信息能够被大语言模型便捷获取、精准解读并优先处理。” 可检索性之所以至关重要，是因为它直接左右着品牌能否出现在人工智能生成的答案之中，而这些答案并非全然由传统的搜索排名所决定。

三、传统排名在人工智能搜索中失效的原因
若品牌期望在生成式人工智能回复中获得显着的曝光，就必须摒弃对传统 “排名至上” 观念的依赖。许多品牌仍天真地认为，在传统搜索结果中拔得头筹，便自然能在生成式人工智能模型中占据优势地位，但现实远非如此简单。诚然，在搜索引擎中保持良好的排名对于部分基于搜索的大语言模型（如 Perplexity、ChatGPT 搜索以及谷歌 AI 概述等）仍具有重要意义，但仅凭排名已无法确保品牌在人工智能搜索中的可见性。原因在于，大语言模型的运作机制与传统搜索引擎截然不同，它们并非依据传统的排名规则来呈现结果，而是通过识别上下文模式、建立词汇与实体间的关联，动态地生成回复内容。这一变化促使我们重新审视在人工智能主导的环境下，品牌 “权威性” 的全新内涵。

四、品牌提及取代反向链接成为构建权威性的关键
在过去相当长的一段时间里，反向链接一直是 SEO 领域构建品牌权威性的核心手段。高质量的反向链接如同信任的灯塔，向搜索引擎传递着品牌的可信度、相关性等重要信号，进而对搜索排名产生直接影响。然而，随着人工智能时代的来临，权威性的判定规则发生了根本性的转变。如今，人工智能主要依据上下文相关性、实体关联以及品牌在权威渠道中的提及频率来识别品牌的权威性。简而言之，在具有影响力的行业对话中频繁出现的品牌提及，如今已成为塑造品牌权威性的关键因素。为了深入理解品牌提及的强大力量，我们有必要进一步探究人工智能模型生成回复的内在逻辑。

五、大语言模型的学习与回复预测机制
大语言模型通过广泛吸纳海量的非结构化数据来构建自身的知识体系。在训练过程中，它们能够敏锐地捕捉特定词汇和实体在不同语境中同时出现的频率与模式。当用户向大语言模型提出问题时，模型并非在传统的事实数据库中进行简单搜索，而是基于对实体的深入理解，预测回复中逻辑上后续可能出现的词汇。

例如，当用户询问：“可口可乐以什么着称？” 模型会迅速处理该查询，并依据其在训练过程中积累的关于 “可口可乐” 这一实体的知识，即与该品牌在相关语境中频繁共现的词汇，动态生成一系列可能的后续词汇或短语，并为每个选项赋予相应的概率值。假设在这种情况下，“独特配方” 的概率值最高，那么模型可能会回复：“可口可乐以独特配方着称。” 但如果查询的措辞或上下文稍有变动，回复内容也会随之改变，例如 “可口可乐以经典广告闻名”“可口可乐以全球畅销的汽水产品着称” 等。人工智能生成的每一个回复都是在查询上下文和已学习概率模式的双重引导下动态生成的。由于可口可乐在众多权威且可靠的数据源中，始终与 “独特配方”“经典广告”“汽水产品” 等词汇紧密相连，这些关联随着时间的推移不断强化，从而深刻影响着模型对该品牌的认知。对于品牌而言，这意味着在核心产品、关键概念以及知名实体的相关语境中，频繁且精准的提及能够显着提升品牌在大语言模型中的辨识度。当这些提及在有影响力的行业讨论以及广泛引用的数据集中持续积累时，将有力地推动人工智能对品牌专业领域的深入理解。

六、人工智能借助 RAG 获取实时信息的机制
部分先进的大语言模型借助检索增强生成（RAG）技术，将自身的基础知识与实时信息有机融合。RAG 就如同人工智能的得力助手，模型首先利用自身的基础知识构建初始的回复语境，随后迅速从网络搜索索引或其他外部数据库中动态检索最新的信息洞察。其优先参考的数据源通常包括时效性强的权威新闻网站、备受认可的行业出版物、成熟的知识平台、活跃的讨论论坛以及知识图谱等。因此，积极优化品牌在这些关键数据源中的曝光度与影响力，对于引导人工智能对品牌信息的精准检索以及最终生成的回复内容，具有举足轻重的意义。

七、优化可检索性的三大关键要素
可检索性是品牌在人工智能搜索中实现高可见性的核心要素，它决定了人工智能在生成回复时，对品牌信息的获取、解读与优先处理能力。为了提升可检索性，我们可以从以下三个关键维度着手构建 GEO 策略：
（一）存在性
确保品牌在塑造人工智能训练数据和检索源的关键场景与语境中，能够持续且稳定地被提及。这意味着要精准定位并积极参与到那些对人工智能决策具有重要影响的信息传播渠道与行业讨论之中，让品牌的身影无处不在。
（二）认可度
通过在各类相关语境中保持一致且有深度的品牌提及，建立起与可信实体的紧密关联，并精心打造具有战略价值的内容，使人工智能能够清晰地将品牌识别为所在领域内的权威声音。这需要品牌在信息传播过程中，始终坚守专业、一致且有价值的原则，逐步积累口碑与声誉。
（三）可访问性
在品牌官网以及整个网络环境中，精心构建合理的信息架构，确保人工智能能够轻松快捷地检索到关于品牌及其核心实体的关键信息，并在生成回复时将其置于优先考虑的位置。这要求品牌从技术层面优化网站结构，同时注重信息的标准化与规范化呈现。

九、GEO 与 SEO 融合的具体策略

（一）页面 SEO 优化策略
将 GEO 融入页面 SEO 策略，并非要彻底推翻过往的经验与做法。为用户创造有价值、相关性强的内容始终是不变的核心原则。但如今，我们的内容还需额外考虑一个重要受众 —— 驱动生成式搜索的人工智能。我们应将网站视为一个全方位的 “训练场”，在这里，内容不仅要追求排名与用户互动，更要积极主动地向人工智能展示品牌的专业素养、行业相关性以及在复杂行业对话中的独特角色。

具体而言，我们可以采取以下优化措施：

1.构建主题权威内容：精准锁定所在领域的核心主题与关键实体，围绕综合性的支柱页面，精心搭建层次分明、相互关联的主题集群。同时，深入挖掘行业内容空白，创作涵盖整个搜索流程的丰富内容，并巧妙引用行业内广为人知的实体、概念及专家观点，以增强品牌在内容层面的权威性与辨识度。
2.强化实体关系链接：在网站内部，通过合理的内部链接布局，引导人工智能更好地理解不同内容间的实体关联；在外部，积极链接并引用那些被人工智能高度认可的权威数据源，进一步夯实品牌内容的上下文关联性。
3.契合用户意图创作：定期深入分析人工智能围绕核心主题生成的回复内容，敏锐捕捉用户意图与搜索语境的动态变化。基于此，及时发现并填补内容差距，对现有内容进行精细化打磨与拓展，确保能够清晰、准确且全面地回应用户的各类查询与实际需求。同时，注重创作针对长尾查询以及自然语言提问的优化内容，提升内容与用户搜索行为的契合度。
4.树立思想领导力：积极发布具有创新性的见解、原创性的研究成果或数据支撑的深度报告，吸引行业内的广泛引用与关注。在内容创作过程中，严谨引用可靠、权威的数据源，增强内容的可信度。此外，突出展示专家的观点与引述，进一步强化品牌在行业内的思想引领地位。
5.优化内容结构：采用常见问题解答（FAQ）、项目符号列表、分步指南以及表格等清晰直观的内容格式，提升内容的可读性与可理解性。优先使用简洁明了、自然流畅的语言风格，确保人工智能能够高效地处理与检索内容。在阐述品牌相关实体与专业知识时，运用简单直接的句子结构，明确界定各类关联关系。
6.保持内容时效性：密切关注 Reddit、Quora、社交媒体平台以及行业专属论坛等渠道上的实时讨论热点，及时捕捉行业动态与新兴问题。定期更新网站内容，确保能够及时反映最新的行业趋势、热门话题以及用户关切，尤其要重点关注那些在混合大语言模型中引发搜索行为的关键查询，并持续优化相关内容的时效性。

（二）站外 SEO 优化策略
将 GEO 融入站外 SEO 策略，需要以全新的视角和方式在广阔的网络空间中塑造品牌的权威性与认可度。这就好比在各类行业社交场合中，与关键人物建立起紧密且积极的联系。当品牌能够在合适的行业语境中，与知名的概念、实体频繁共现时，人工智能便会逐渐将其视为行业对话中的重要参与者。

具体优化策略如下：

1.精准定位 AI 信任源：深入研究目标受众与人工智能的信息获取交集，精准识别如重要行业网站、权威细分市场出版物、活跃的行业论坛以及具有广泛影响力的社区等关键平台。优先在这些核心渠道中争取获得具有实质意义的品牌提及，从而直接影响人工智能对品牌相关性与权威性的认知判断。同时，持续积极参与这些平台上的讨论交流，不断巩固品牌在行业内的专业形象与话语权。
2.发挥数字 PR 影响力：深入分析人工智能在特定主题与查询上频繁引用的出版物名单，有针对性地制定公关策略，积极寻求在这些平台上的品牌曝光机会。与行业内的资深记者、知名博主以及备受尊敬的意见领袖建立真诚的合作关系，通过共同创作有深度、有价值的内容，如原创研究报告、思想领导力文章等，自然地吸引行业内的广泛引用与关注，进而在人工智能信任的领域中牢固树立品牌的权威地位。
3.确保品牌呈现一致性：在品牌于网络上的所有提及场景中，始终保持品牌信息、描述以及关联关系的高度一致性。通过持续强化与关键行业实体、主题及概念的紧密联系，帮助人工智能清晰、准确地理解品牌的核心价值与独特定位，从而在复杂的网络信息环境中脱颖而出。
4.提升知识图谱影响力：若品牌符合相应的知名度标准，积极优化在维基百科上的页面内容，确保信息的准确性与权威性，并合理引用可靠的外部数据源。同时，定期更新维基数据条目中关于品牌的详细信息，进一步明确品牌与相关实体、主题之间的内在联系。此外，精心管理谷歌商家资料，通过完善资料内容、优化展示形式等方式，增强品牌在谷歌知识图谱中的结构化呈现与可信度。
5.积极参与实时对话：密切关注并及时参与当下在 Reddit、Quora、行业细分论坛以及社交媒体平台等具有广泛影响力的渠道上正在进行的热门话题讨论。定期监测这些平台的动态，迅速捕捉与品牌相关的话题机会，并积极贡献有价值、有深度的观点与见解，将品牌巧妙地融入到行业新兴趋势与热点话题的讨论核心之中，提升品牌在实时搜索场景中的曝光度与影响力。
6.持续优化策略：定期跟踪品牌在人工智能生成内容中的呈现情况，全面评估品牌的可见性以及优化策略的实际效果。基于所获取的数据分析结果，及时调整与完善站外 SEO 策略，快速适应人工智能对品牌认知的动态变化，确保品牌在竞争激烈的网络环境中始终保持领先地位。

（三）技术 SEO 优化策略
将 GEO 融入技术 SEO 策略，并不需要彻底颠覆传统的技术框架，而是在现有基础上，针对人工智能的检索与信息处理需求进行全面优化。网站的技术结构应如同一张精准无误的导航地图，无论是对于人工智能还是普通用户，都能够轻松、高效地理解品牌的专业知识，并便捷地获取最有价值的信息资源。

具体的优化要点如下：

1.确保数据简洁清晰：在网站开发过程中，优先采用简洁明了的 HTML 代码结构，对于关键内容，尽量减少复杂 JavaScript 脚本的使用，以避免影响人工智能的抓取与理解效率。精心编写具有高度描述性的元数据，准确突出页面内容的核心主题，帮助人工智能快速定位关键信息。同时，从语义层面出发，合理组织页面内容，使整个网站的结构逻辑清晰、易于理解。
2.利用结构化数据提升效率：通过实施组织、人物、产品、文章等各类模式标记，强化网站内容中不同实体之间的关联关系，帮助人工智能更精准地识别与理解品牌相关信息。战略性地运用结构化数据，将关键的品牌信息进行标准化、规范化处理，使其在人工智能检索过程中更易于被发现与提取。确保在标记过程中，清晰、准确地定义品牌及相关概念，进一步提升品牌内容的相关性与权威性。
3.优化网站速度与性能：对网站中的图像、脚本等各类资源进行全面优化，合理运用内容分发网络（CDN）技术，提升资源加载速度。定期监测并持续改进核心网络指标（如页面加载时间、交互响应速度等），确保网站能够快速、稳定地为用户与人工智能提供服务。同时，启用浏览器缓存机制，为用户提供更加流畅、一致的访问体验。
4.助力 AI 高效抓取内容：通过 robots.txt 文件明确允许人工智能爬虫（如 GPTBot、PerplexityBot 等）对网站内容进行抓取访问。定期排查并修复网站中可能存在的抓取问题，如链接中断、资源被阻止访问等。合理利用结构化 XML 网站地图，为人工智能爬虫提供清晰的网站内容导航指引，确保其能够高效地发现并抓取网站中的优质内容。
5.优化媒体资产多模态呈现：为网站中的图像、视频等媒体资产赋予具有描述性的文件名，并编写详细、准确的替代文本，以便人工智能能够理解媒体内容的核心信息。充分利用开放图谱（OpenGraph）标签以及模式标记技术，优化媒体资产在人工智能预览界面中的展示效果。对于视频内容，添加准确的字幕与说明，进一步提升人工智能对视频信息的处理与理解能力。

十、衡量人工智能驱动搜索成功的新视角
在人工智能驱动的搜索新时代，传统的 SEO 关键绩效指标（如排名、点击率、流量等）已无法全面、准确地反映品牌在搜索领域的实际表现与影响力。如今，用户的搜索查询变得更加细致、个性化，许多零点击搜索行为难以通过传统方式进行有效跟踪。此外，人工智能平台在可见性驱动机制方面仍缺乏足够的透明度。

面对这一全新的挑战，我们必须积极探索新的衡量方式，以精准评估品牌在人工智能环境中的受关注程度与用户互动情况。当前的现实情况如下：
（一）排名局限性凸显
如今的搜索查询高度个性化，许多具有特定意图的查询虽然能够触发人工智能生成回复，但搜索量往往较低，传统的排名跟踪方式难以捕捉品牌在这些复杂搜索情境中的真实曝光情况。
（二）流量与需求的背离
零点击搜索的日益普及导致网站的自然流量有所下降，但这并不意味着品牌的市场需求同步减少。事实上，品牌正通过人工智能渠道以全新的方式被用户发现，只是我们需要采用不同的方法来衡量这一变化。
（三）品牌搜索趋势上扬
越来越多的用户开始借助人工智能工具进行搜索，随后直接在谷歌等传统搜索引擎上查找此前通过 AI 发现的品牌。兰德・菲什金的研究显示，超 44% 的谷歌搜索为品牌词，这表明 AI 正重塑而非取代传统搜索习惯。

鉴于上述情况，我们可通过以下策略来衡量 GEO 的实际成效：

1.关注展现与可见度：跟踪品牌在 AI 概述、知识面板、讨论区及精选片段中的出现状况。展现量过去常被视为表面指标，但如今在零点击 AI 答案中，它能直观反映品牌的可见程度。即便没有点击，高展现量也意味着品牌出现在受众获取信息的关键位置。
2.聚焦品牌互动：监测品牌搜索量、直接流量及回访用户数据，这些指标可体现品牌是否借助 AI 被用户发现。品牌搜索量的增长，证明品牌在搜索生态中的可见性正有效激发市场需求。
3.重视业务成果：关注潜在客户数量是否稳定或增长、转化率与营收情况是否良好，即便自然流量下滑。持续稳定或增长的转化率，说明品牌在 AI 驱动的搜索中具备显着影响力与可见度。
4.追踪 AI 工具推荐流量：在 GA4 中设置正则表达式过滤器，捕获来自 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等 AI 工具的访问量。即便 AI 生成的答案不一定带来直接点击，通过追踪也能明确哪些内容在这些平台上备受关注。
5.监测 AI 引用与提及：定期查看品牌在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等平台的 AI 生成回复中的出现情况。运用自动化流程（如谷歌表格 + ChatGPT API）大规模、持续性地跟踪分析这些引用，以此清晰洞察优化工作对品牌影响力与可见度的提升效果。

十一、GEO+SEO：开启搜索新征程
在人工智能主导的搜索时代，SEO 与 GEO 不再各自为政，而是构成品牌可见性拼图的关键两半。传统 SEO 奠定的基础依然稳固且重要，但如今需要 GEO 作为有力伙伴，以拓展品牌在生成式搜索中的影响力。

摒弃通过不正当手段获取 AI 可见性的想法，转而专注于通过策略性内容构建主题权威性，塑造强大的数字身份，吸引 AI 关注。在受众信赖的领域，以真实、稳定且具策略性的方式展现品牌，借助有价值的内容、相关的语境以及富有意义的对话，让 AI 自然地发现品牌。这不仅是单纯的优化，更是大规模的品牌声誉建设。

欢迎步入搜索的未来，在这里，品牌的知名度重于排名，保持相关性意味着在受众与 AI 预期的各个角落都有品牌的身影。在这场搜索变革中，积极融合 GEO 与 SEO，将为品牌赢得更为广阔的发展空间与竞争优势 。