什么是生成引擎优化？
生成引擎优化 (GEO) 是一种实践，即优化内容，使其在 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity 等生成式 AI 平台中显示为权威来源或直接响应。
与传统的 SEO不同，GEO 专注于在搜索引擎结果页面 (SERP) 中排名以获得点击量，而 GEO 则致力于将您的内容定位为 AI 引擎生成答案时参考的主要来源。其目标从获得点击量转变为将您的信息纳入 AI 的响应中。
这代表了我们内容优化方式的根本变化：
传统 SEO：优化搜索结果可见性 → 获得点击 → 转化网站用户
GEO：优化成为权威来源 → 在 AI 响应中被引用 → 建立品牌认知度和权威性
这种区别至关重要，因为生成引擎的运行原理与传统搜索不同：
- 他们不优先考虑将流量发送到外部网站。
- 他们将来自多个来源的信息综合成一个单一的回应。
- 他们对权威性和可信度的评估与谷歌不同。
- 他们优先考虑适合其训练参数和检索机制的内容。
GEO 与 SEO：有什么区别？
让我们深入了解 GEO 和 SEO 之间的五大区别。
1.引用取代链接（并且是可选的）
在传统的SEO中，链接就是一切。它们可以带来流量、传递权重，并成为用户导航到你的内容的主要途径。
在生成式人工智能的世界里，引用已经取代了链接。现在，生成的内容中链接很少，甚至没有。
当 ChatGPT 提供从多个来源综合而来的答案时，它很少提及信息的来源，更不用说链接了。
GEO 提示：创建生成引擎自然会引入的“引用诱饵”内容：
- 通过原创研究开发独特的统计数据。
- 制定清晰、简洁的定义，以便 AI 轻松提取。
- 以易于 AI 解析的方式构建信息（表格、列表、分步指南）。
- 创建令人难忘的、与您的品牌截然不同的声明和框架。
2.权威信号比以往任何时候都重要
生成式人工智能引擎会从其认为权威的来源获取信息，这使得规模较小或较新的网站更难获得曝光。然而，人工智能的“权威性”构成要素与谷歌传统的排名因素有所不同。
虽然谷歌使用反向链接、域名年龄和参与度信号等指标，但生成式人工智能模型是在海量数据集上进行训练的，其中某些来源出现的频率更高，因此被视为更可靠。这为建立权威性创造了一种新的范式。
对于人工智能平台来说，权威来自于：
- 在多个高质量平台上保持一致的存在。
- 获得业界权威的认可。
- 清晰的专业知识信号（作者资历、专业关系）。
- 遵循完善格式的结构化内容。
GEO 提示：构建生成 AI 可以识别的多维权威信号：
- 不仅在您的域名上发布，也在受尊敬的行业平台上发布。
- 确保获得您所在领域公认专家的提名。
- 包括明确的作者资历和专业知识标记。
- 创建展示 AI 无法合成的专业知识的内容。
3.结构化、事实丰富的内容成为优质燃料
生成式人工智能模型注重结构化。它们旨在识别模式、提取关键信息并识别概念之间的关系。这使得高度结构化、事实密集的内容对这些系统尤为重要。
在生成引擎中表现最佳的内容包括：
- 清晰的标题和副标题遵循逻辑层次结构。
- 用于组织信息的项目符号列表和编号列表。
- 呈现比较数据的表格。
- 常见问题解答部分直接解答具体问题。
- 带有编号说明的分步指南。
- 清晰的定义和概念的解释。
这种对结构的偏好解释了为什么维基百科内容在AI响应中出现如此频繁。它遵循一致的格式模式，使信息易于提取。
GEO 提示：构建您的内容以实现最大的 AI 解析效率：
- 使用清晰、描述性的标题来表明内容的相关性。
- 以列表、表格和其他结构化格式组织信息。
- 包括关键概念的简明定义和解释。
- 添加架构标记以增强 AI 对您的内容的理解。
- 创建专门的常见问题解答部分，直接回答常见问题。
4.品牌知名度必须超越传统搜索
在传统的 SEO 中，提升自身网站的排名是首要目标。而在 GEO 中，你的内容需要出现在任何生成式 AI 能够利用的地方。
在回答有关本地营销策略的问题时，生成式人工智能可能会从以下来源获取信息：
- Facebook 社区群组
- Yelp 评论和回复
- 本地商业目录
- 小型企业论坛
- 行业特定的博客评论
这意味着仅仅依靠网站来提升知名度已经不够了。你的品牌需要以一致、可识别的方式在多个平台上呈现。
GEO 提示：在为 AI 系统提供数据的平台上分配专业知识：
- 积极参与行业论坛和社区。
- 在主要内容平台（Medium、LinkedIn 等）上发布。
- 创建具有优化成绩单的视频内容。
- 参与播客采访以生成转录内容。
- 为开源项目和公共知识库做出贡献。
“跨平台的品牌提及会为人工智能的曝光度带来网络效应，”自由内容专家Oskar Duberg说道。 “当人工智能看到你的品牌在多个权威语境中被提及时，即使没有直接链接，它也更有可能将你纳入回复中。”
5.内容策略现在以提示为导向
人们与生成式人工智能的互动方式与搜索引擎不同。他们不会使用简短的关键词短语，而是使用对话式语言，提出后续问题，并明确说明他们想要什么。
这创造了一个新的优化维度：创建与人们提示人工智能系统的方式相一致的内容。
考虑以下差异：
传统搜索查询：“最佳会计软件”
AI 提示：“对于一家拥有 12 名员工、需要跟踪库存且技术预算有限的家庭餐馆来说，最好的会计软件是什么？”
传统搜索查询：“如何促进小型企业发展”
AI提示：“您能否为郊区一家新开的美发沙龙推荐一些经济实惠的营销策略，重点是吸引家庭顾客和培养回头客？”
这些更长、更具体的提示需要能够解答细微问题并提供上下文信息的内容。针对短关键词进行优化的千篇一律的内容无法满足这些详细的要求。
GEO 提示：创建预期对话提示的内容：
- 研究您所在行业的常见问题模式。
- 开发针对特定用例和场景的内容。
- 包括有助于 AI 区分类似选项的比较。
- 提供特定背景的信息（针对不同企业规模、行业等的建议）。
- 创建符合自然对话流程并具有逻辑后续要点的内容。
如何构建有效的 GEO 战略
现在您已经了解了 GEO 和传统 SEO 之间的区别，下面是一些制定策略的提示。
1.设计适合人工智能提取的内容
有效 GEO 的第一步是创建易于 AI 系统理解和提取的内容。这不仅仅是简单的格式化，还要考虑 AI 如何处理和优先处理信息。
AI 优化内容的关键原则：
- 前置关键信息：将关键事实、定义和见解放在前几段。
- 使用描述性、富含关键词的标题：使某个部分的目的立即明确。
- 创建独立的部分：每个内容块都应独立存在，同时又能融入更大的部分。
- 包括明确的专业知识信号：通过数据、专家引述和具体经验展示权威。
- 优先考虑事实准确性：人工智能系统越来越多地跨来源验证信息。
2.创建多模式内容
生成式人工智能正在快速发展，超越文本范畴，能够理解并生成基于图像、视频和音频的响应。这为优化多种内容类型以实现人工智能可视化创造了机会。
多模式 GEO 策略：
- 使用结构化记录优化视频内容：包括时间戳、说话者识别和清晰的章节标记。
- 为图像添加描述性替代文本：通过详细的描述帮助 AI 理解视觉内容。
- 创建带有清晰标签的数据可视化：使图表和图形可供 AI 系统解释。
- 开发结合多种格式的内容：发布嵌入视频、图像和结构化数据的文章。
3.利用数字公关和思想领导力提升人工智能知名度
在整个数字生态系统中建立权威信号对于 GEO 的成功至关重要。这需要战略性地运用数字公关和思想领导力，以确保您的品牌被人工智能系统识别为权威来源。
建立人工智能可识别权威的有效策略：
- 确保在受尊敬的行业出版物中被提及：注重质量而不是数量。
- 开发签名框架或方法：创建与您的品牌相关的独特方法。
- 参与行业研究报告：为主要研究贡献数据或专业知识。
- 为关键团队成员建立个人品牌权威：建立强化组织权威的个人专业知识。
4.面向未来，确保 GEO 内容策略
随着生成式人工智能的发展，保持可见性将需要一种适应性强、前瞻性的策略，以平衡传统的 SEO 和新兴的 GEO 实践。
面向未来内容方法的关键原则：
- 平衡深度和可访问性：内容既全面又易于 AI 解析。
- 投资专有数据：无法从其他来源综合的原创研究。
- 打造独特的品牌声音：在人工智能生成的内容中脱颖而出的独特视角。
- 专注于专业领域：加倍关注您真正具有权威的主题。
- 创建回答“为什么”而不仅仅是“什么”的内容：提供人工智能难以综合的背景和推理。
GEO 和新的搜索范式
我们正在见证自谷歌诞生以来信息发现领域最重大的转变。正如一些企业未能适应从印刷到数字化的转变一样，那些忽视生成式人工智能崛起的企业，也有可能在新的搜索格局中被忽视。
但这种转变也创造了前所未有的机遇。那些懂得如何创建AI优化内容、建立公认权威并在数字生态系统中保持影响力的品牌，将会发现自己自然而然地成为AI响应中的一员，而AI响应正日益塑造着人们获取信息的方式。
搜索的未来不是在传统的 SEO 和 GEO 之间做出选择，而是创建一个综合策略，无论人们如何寻找信息，都能确保可见性。
在制定方法时，请记住，虽然技术日新月异，但基本原理保持不变：提供真正的价值、展示清晰的专业知识和满足用户需求总会得到回报，无论哪种算法或人工智能系统阻碍着您和您的受众。
对于愿意接受这种新模式的品牌来说，机遇才刚刚开始展现。
