SEO還沒死，GEO之戰已經開始
“傳統搜索引擎優化（SEO）尚未退出歷史舞台，但生成式引擎優化（GEO）已經成為新的戰場。”
開始之前，我們先思考兩個場景：
（一）
我編寫了一個訂機票的Agent，當用戶說自己要購買一張機票的時候，我的AI進行多個航空公司的票價對比之後，選擇了一個價位合適的航空公司進入購買頁面進行購買，並且獲得購買結果以返回用戶。
在這個過程中AI面臨一個問題：需要在不同的航空公司網站或者購票平台完美的完成篩選、對比、購票操作。
此時假設A平台沒有對AI友好，出現驗證碼彈窗等原因最終導致我的AI未能成功購票。
於是AI去了B平台，發現B平台對AI友好提供了AI的購票方式，AI在B平台完成購票。
A平台損失了一次成交，並且A平台將會損失所有從我的Agent跳轉過去的成交。
但是像我這樣的Agent可能有非常多，那麼A平台將會丟失更多的成交量。
於是我們發現了一个問題：接下來的時間，是不是對AI更友好的平台，就能占據更多的入口，得到更多的成交？
（二）
用戶想要找一個家政上門，於是打開元寶\deepseek等隨意一個模型詢問:
也有可能用戶會打開百度進行搜索：
已知的客觀事實：目前各大廠商都沒有推出針對AI的商業化的競價排名服務。
為什麼會有某個品牌排在最前面？
帶著問題，我們把話往回說，看看我們今天的主角：GEO。
GEO
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）是隨著AI搜索崛起的新興領域，它旨在優化內容，使其更容易被AI大模型（如ChatGPT、DeepSeek、文心一言等）抓取、理解和引用，從而在AI生成的答案中占據一席之地。
GEO 的核心內涵可拆解為三個維度：
- 技術核心：以生成式AI（大語言模型LLM、多模態模型等）為基礎，強調 “理解用戶意圖” 而非 “匹配關鍵詞”，通過技術手段讓內容與引擎的生成邏輯、推薦演算法深度適配；
- 內容邏輯：突破傳統 “固定內容創作” 模式，轉向 “動態生成 + 場景化適配”，內容需同時滿足 “引擎可識別”（結構化、語義清晰）與 “用戶有價值”（準確解決需求、符合閱讀習慣）兩大標準；
- 目標導向：從傳統 SEO 的 “追求關鍵詞排名” 升級為 “追求生成式場景下的曝光質量與轉化效率”，核心目標是讓用戶在生成式響應（如引擎的回答卡片、個性化推薦內容）中優先獲取自身信息，並產生互動或轉化行為。
| 對比維度 | SEO | GEO | 共同點 |
|---|---|---|---|
| 目標 | 抢占短尾高流量關鍵詞首頁，獲取廣泛曝光 | 競爭LLM回答引用，捕獲長尾高意圖流量並提高轉化 | 都致力於免費、有機流量增長與品牌曝光 |
| 查詢方式 | 短尾關鍵詞（2–5字） | 自然語言長查詢（20+詞，多輪追問） | 基於用戶意圖做語料/關鍵詞研究 |
| 展示形式 | 藍色連結列表 | 一次性整合答案，用戶直接獲取信息 | 最終都驅動點擊或品牌印象 |
| 排名指標 | 外鏈、關鍵詞密度、點擊率、跳出率、訪問量等 | 權威度、內容深度、結構化程度、LLM抓取能力 | 技術優化（速度、結構化數據）和深度內容建設 |
| 執行策略 | 關鍵詞佈局、外鏈建設、Meta/結構化數據、頁面速度 | 深度長文、FAQ/HowTo Schema、多輪問答預測、站外引用平台佈局 | 內容與技術雙管齊下，通過數據分析和用戶調研持續迭代優化 |
| 評估指標 | 排名位置、CTR、跳出率、平均停留時長 | 被引用次數、LLM來源流量、HDYHAU（用戶調研）、轉化率 | 監測流量質量與轉化效果，借助A/B測試及數據分析優化策略 |
GEO的核心場景
- 由AI搜索接管的搜索引擎平台
這是GEO最核心的應用場景，主要針對具備生成能力的搜索引擎。優化重點是讓企業信息被引擎優先納入 “生成式回答庫”，例如：
當用戶搜索 “XX行業解決方案” 時，引擎直接生成包含企業產品的回答卡片；當用戶搜索 “XX產品怎麼用” 時，引擎的步驟式回答中嵌入企業的教程內容或產品連結。
典型案例：某智能家居企業通過優化產品知識圖譜，使其智能家電的使用教程被百度搜索的 “生成式回答” 優先引用，每月從搜索場景獲取超過10萬的精準訪客。
- 各平台的智能推薦
針對具備生成式推薦功能的內容平台，GEO的核心是讓平台的生成式推薦算法優先推送企業內容。例如：
- 抖音的 “智能推薦文案” 中嵌入企業的產品賣點，推送給潛在用戶；
- 知乎的 “知乎直答” 在解答用戶問題時，引用企業的專業內容或案例。
優化邏輯：通過分析平台的推薦算法（如內容標籤、用戶興趣模型），生成符合平台生成規則的多模態內容，提升推薦曝光率。
- 各模型廠商的問答產品
GEO的核心是讓這些產品的聯網搜索功能，檢索到我們的內容，並引用我們的內容。
- 元寶檢索渠道包含騰訊系的自有平台
- 豆包檢索渠道包含字節系的自有平台
- 文心一言檢索渠道包含百度系的自有平台
優化邏輯：通過分析對於產品所用的搜索引擎，以及覆蓋產品自身的平台，來發布內容，提升推薦曝光率。
GEO的核心原則
GEO就是讓模型記住你、讓模型認可你、讓模型推薦你。
說得更直接一些，GEO的本質可以理解為“影響並引導大模型”——通過一系列策略方法，使AI將你的內容視為權威、可靠的信息來源，從而在生成結果中優先呈現你的品牌、產品或內容。
一旦AI在檢索和學習過程中吸收了你的信息，並對其產生信任，它就會在對外輸出（如問答、推薦、摘要等場景中）將你的內容置於靠前位置，甚至明確標註為“官方”或“權威”，進而顯著提升曝光與引流效果。
典型操作包括：發布排名類內容、面向大模型的語義優化、刻意使用“官方”“權威”“推薦”等關鍵詞，以及持續在多平台佈局符合AI抓取偏好的高質量信息。
LLMs.txt
2024年9月，Jeremy Howard推出了LLMs.txt，這是Markdown格式的新標準，網站所有者可以使用它來針對AI系統優化其內容。
LLMs.txt跟Robots.txt的爬蟲協議一樣，是一個放置在根目錄下的純文本文件。
LLMs.txt是大模型協議，同時也是AI友好協議。主要起到兩個作用：
- 告訴AI爬蟲，哪些內容是我們允許被爬取的，哪些是不允許的。
- 告訴來訪問的AI，這個頁面包含哪些信息、應該如何使用。
LLMs.txt 和 Robots.txt 之間的主要區別
| 特徵 | Robots.txt | LLMs.txt |
|---|---|---|
| 目的 | 控制搜索引擎爬蟲（Googlebot、Bingbot等） | 控制AI模型（ChatGPT、Perplexity、Claude等） |
| 影響對象 | 搜索引擎在SERP中對您的內容進行排名 | 人工智慧機器人正在訓練或使用您的內容 |
| 對SEO的影響 | 直接影響Google和Bing的指數和排名 | 防止人工智慧生成的結果取代自然流量 |
| 可執行性 | 受到主要搜索引擎的廣泛尊重 | 人工智慧公司自願遵守（不具有法律約束力） |
| 對內容的影響 | 阻止搜索引擎索引/發現某些頁面 | 阻止人工智慧機器人抓取或訓練您的內容 |
雖然目前尚未得到推廣和建立共識，不過隨著時間的推移，相信會有越來越多的廠商和網站會加入進來。
特別是第二個作用：告訴來訪問的AI，這個頁面包含哪些信息、應該如何使用。
會看我們一開始說的例子：
未來的暢想
就像我們前面說的第一個例子，用戶通過我們的Agent來進行購票操作，而售票平台針對AI進行優化，方便AI完成購票操作。
可以預見的是：未來互聯網上買票的、賣票的等等，會都是AI。
互聯網上人越來越少，AI越來越多。
就像現在的搜索引擎，由於已經有很大一部分人都使用大模型進行搜索了，所以很多網站每天的訪問量其實不是來自於人，而是來自於AI。
所以，我們就需要考慮怎麼讓我們的網站，我們的服務怎麼更加對AI友好。
或許我們可以這樣說：AI正在逐漸接管一切！
我是華洛，加油、共勉！關注我，給你AI發展與落地的第一手思考資料。
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