2600字解析，告诉你GEO该怎么玩？

AI快速发展了几年，让许多用户已经习惯使用AI，包括内容生成和问题咨询，其中问题咨询慢慢地逐步替代传统搜索，有问题直接问AI，都懒得打开传统的搜索引擎，逼得传统搜索都接入AI。

在传统的搜索引擎时代，我们都喜欢使用seo或者sem来获取精准的流量，但是现在用户已经习惯用AI搜索了，那该怎么办？今天我们就来谈谈这个话题。

一、什么GEO？

GEO/AEO（Generative Engine Optimization），中文名为AI搜索引擎优化/生成式引擎优化，如果你知道SEO（搜索引擎优化）就很好理解它，如果你不知道SEO，那你可以这么理解GEO。

比如问AI深圳哪里好玩，它就会给你推荐一大批好玩的地方，还会根据不同的类别给你分好类，然后你可以根据你的喜好选择。

那如果你是一个农庄的老板，你是不是也希望AI推荐一下你的农庄，但是AI现在的回答并没有推荐你的农庄，于是你通过GEO的手段让你的农庄出现在AI的推荐结果里。

同理，对于不同的领域的产品也可以使用这个方法，比如在美食问题里推荐你的店铺，在工具问题里推荐你的App/网站，在服饰问题推荐你的衣服等等。

目前的AI生成的结果来源主要有两个方面：

一方面是数据投喂，换句话说就是大模型公司给它投喂的数据，然后它从这些数据里整理出你想要的内容。此外，现在还有知识库的接入，在原有的基础上叠加上专业的知识库，让AI在某个领域更加专业。

另一个方面就是AI联网搜索，它会提取你提示词的关键词，然后去网络上搜索网页，从大量网页里整理出一份报告给你。

当我们知道了AI生成的内容来源，我们就可以知道我们在哪些方面可以影响AI生成的内容，从而为我们所用。

对于大模型公司投喂的数据，我们很难去左右它，除非你的营销数据确实非常庞大，大到大模型公司投喂给大模型。

所以我们只能在网页和知识库里去左右AI的搜索结果。我们以微信搜一搜的AI搜索为例，比如在微信里搜索「抖音最新算法」，它参考了8篇文章。

我们进一步分析，可以知道AI参考的内容与内容发布时间、关键词匹配度有很强的关系，当然还有一个隐形的维度——内容权重，在发布时间和关键词匹配都符合条件的情况下，它还得再精选一下，选内容权重高的内容作为参考。

内容权重高的几个维度包括内容的相关度、质量、互动数据，如果是网站那就是看站点的权重了。

基于这些维度，我们可以知道该怎么去左右AI生成的内容。

二、GEO为什么这么火？

现在很多人都在讲GEO，甚至还有一些机构专门举办GEO相关的会议，但还是有很多人不知道它，其实简单粗暴点说，现阶段它有三大好处：

1、处于红利期

传统的搜索引擎现在还是有很大的流量入口，但是AI搜索的流量也在猛增，一方面是AI应用的大规模应用，现在主流的AI应用月活都是几个亿，用户使用AI的习惯正在慢慢养成。

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另一方面是用户的搜索效果开始转变，以前在百度或者谷歌搜索都是通过一些简短的关键词获取结果，而现在是通过与AI对话的形式获取结果。

根据研究机构的预测，用AI搜索的数据还在持续增长，未来几年都有可能超过传统的搜索引擎，特别是在移动端的表现。

2、流量非常精准

用户问AI的问题一般都是主动需求，就是用户当前想要解决的问题，如果答案合适ta就立马就会被转化，比如用户问怎么去图片水印，AI给ta一个工具推荐列表，ta肯定会去试试，所以这种刚需的流量是非常精准。

另外，AI还有一定的背书作用，通过调查数据显示，现在AI生成的内容要比搜索引擎搜索结果更容易让用户信任，因为用户觉得AI的回答是AI帮他们从网上整理总结出来的内容，比自己找更精准。

3、成本低

它不像SEM要投钱，要搞竞价，也不像SEO那样要写各种关键词，写情绪文案，引导文案，搞外链等等，它只需要你给它能懂的结构化数据，总的来说，同样的内容，GEO的输出要比SEO更加轻松一些，维护成本更低。

具体来看，我们可以从五个纬度来对比SEO和GEO的成本，详情看下图：

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三、GEO要怎么搞？

GEO这么好的方式，想必搞流量的粉丝朋友都想搞，那具体要怎么搞呢？掘金网总结了几个步骤，供大家参考：

第一步：先搞清楚AI是喜欢引用什么样的内容

SEO目标是搞排名，而GEO目标是搞引用，那AI是怎么从海量数据里选出合适的内容呢？经过掘金网的多轮测试发现AI喜欢引用5大类型的内容：

1、问答式的内容

内容里结构非常清晰，问题-答案，如果有解答逻辑就更好了，当用户问AI相关问题时，它就可以从这个内容里总结一下给用户，这类内容常见的有FAQ，怎么办？怎么解决？等等。

2、数据论证的内容

AI回答用户前，它会检索很多内容，从里面筛选出可靠可信的内容再整理，而有数据论证的内容相比没有数据论证的内容更加可靠，所以有数据论证的内容更容易被引用。

3、总结归纳的内容

很多用户喜欢问AI「xxx怎么样？」，这时候AI就需要从海量数据里检索xxx相关的内容，最好是有优缺点分析的总结归纳内容，比如深圳大梅沙游玩攻略，里面有优缺点总结。

另外，排行榜、教程、技巧、解决方案、汇总等类型内容都是属于总结归纳内容。

4、权威的内容

AI为了不给用户假的/质量低的/差的内容，它做了很多工作，所以在可信可靠方面它更喜欢引用权威的内容，比如权威人士发布的观点，官方网站发布的内容，权威媒体发布的内容等等。

5、专业的内容

对于部分领域，需要专业的知识，所以相关的问题AI会检索专业的内容，比如说医学相关的内容，AI会检索医学相关的专业内容。

总结来说，AI喜欢「偷懒」，如果有总结好的内容它就可以直接copy给用户，当然它要确保内容可靠可信专业，低质量的水文AI不喜欢。

第二步：搞清楚用户喜欢问什么问题？

SEO是找关键词，GEO是找问题，基于你的产品需求和卖点，你模拟用户问AI，总结出用户问哪些问题AI可能会引用你的产品/内容，做一个表格。

第三步：搞清楚每个AI的抓取网站

国内的AI引用哪些网站要看它是哪家的AI，通用的是官方及权威机构网站、正规新闻与资讯平台、专业领域数据库，不通用的是各家自己的内容生态平台，比如字节的豆包，它就会引用今日头条和抖音的内容；腾讯的元宝就会引用微信公众号生态的内容；百度的文心一言就会引用百家号的内容。

所以，你要选好在哪个AI布局GEO，然后分析出它在你这个赛道引用的网站有哪些，整理出一个表。

第四步：搞内容布局

将用户喜欢问的问题+AI引用的网站+AI喜欢的内容汇总一下，那就可以基于用户的问题写文章标题，用AI喜欢的结构写内容，最后把内容发布到AI喜欢引用的网站上。

其中内容结构，掘金网给大家一个模板，具体如下：

标题：清晰表达核心问题

段落：每段只解释一个逻辑点

小标题：用问题式或结论式标题

表格与要点列表：数据&总结

结论段：重申核心观点、品牌署名、来源信息

如果是短视频，视频脚本可以是问题核心+解答+总结，不要说太多废话。

如果是网站，除了搞内容之外，还有做好以下几点：

1、每篇文章都至少包含 3 个明确的问答（Q&A）

2、每 500 字至少有一个数据点或结论性句子

3、段落长度保持在 4~6 句，语义闭环

4、使用标题（H2/H3）分层，让AI能快速理解

5、添加 schema.org 标记（Article / FAQPage）

6、开放 Robots.txt（不要屏蔽AI爬虫等），建立 sitemap.xml，添加 RSS Feed等

写在最后：

到了后期，你还可以建立品牌知识库，直接成为AI知识嵌入来源。