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AI时代,数字营销的新趋势已来。了解GEO,开启精准获客新篇章。 核心内容: 1. AI大模型对传统搜索引擎流量的影响 2. GEO与传统SEO的区别和优化逻辑 3. 实施GEO策略,提升AI时代获客效率
随着 AI 大模型的普及,越来越多用户习惯于直接向 ChatGPT、DeepSeek、Kimi 等 AI 提问,而非在谷歌、百度等传统搜索引擎上翻页寻找答案。
据 Gartner 预测,由于 AI 对传统搜索引擎流量的冲击,到 2026 年搜索引擎流量可能下降 25%。
这一变化让数字营销工作者焦虑不安。要知道,过去 20 年里,企业获客的重要渠道一直是自然搜索 SEO 和付费搜索 SEM。
接下来,看下有啥影响。比如,老板给你安排了一项任务,让你搜集餐饮行业都有哪些知名展会,要求包含网址、主题、举办时间、展会规模等详细信息,用于评估参加哪家展会。
市场人接到这项工作任务,常规做法是去某度搜索,先找都有哪些展会,然后再分别找这家展会的详细信息,这种方式,效率很低,用一天的时间也不一定能完成。
有没有高效的方式呢?当然有了,那就是借助 AI 工具,分分钟钟给出答案。对于展会举办方来说,自家的展会信息,被 AI 推荐给了潜在客户,简直不愁招商啊。
生成式引擎优化(Generative Engine Optimization,简称 GEO)是一种全新的内容优化策略,旨在适应以大语言模型(ChatGPT、DeepSeek、Kimi 等)为代表的 AI 搜索生态。
与传统 SEO 不同,GEO 更侧重于满足 AI 直接生成答案的需求,即如何构建、组织和呈现内容,使得 AI 能够准确、高效地提取和生成用户所需的信息。例如,在生成回答时,AI 需要能够快速定位结构化数据、理解语义关联,并提供更为直观的答案。
1
GEO 和 SEO 有啥区别?
1.1
目标对象
SEO 是面向传统的搜索引擎,比如谷歌、百度等,而 GEO 是面向 AI 工具,比如 ChatGPT、DeepSeek、Kimi、腾讯元宝、豆包、文心一言等。
1.2
结果形式
SEO 追求在自然搜寻结果页面中获得更前的排名,而 GEO 则着重于如何让 AI 搜寻引擎把品牌的内容整合到它们的答案中,以更直接的方式呈现给用户。
1.3
优化逻辑
SEO 依赖关键词密度、外部链接数量、页面技术性能等可量化指标。而 GEO 更关注内容本身的权威性(如引用学术论文)、语义丰富性(覆盖用户提问的多样化表述),以及多源交叉验证(如被多个权威网站引用)。
1.4
技术依赖
SEO 的核心技术逻辑是适配搜索引擎爬虫的抓取规则,通过优化 HTML 页面结构与内容标签,提升网页在搜索结果中的排名。GEO 的核心技术逻辑是影响大语言模型(LLM)的答案生成机制,通过优化内容与训练数据的匹配度,提升被 AI 引用的概率。
当然,GEO 并非要取代 SEO,而是两者要相辅相成。做好 SEO 有助于你的内容被 AI 发现,而 GEO 则是进一步影响 AI 工具如何理解和运用你的内容。
2
如何实施 GEO?
也就是,如何让你的内容被 AI 推荐?以下可供参考
2.1
数据源分析:锁定 AI 的“知识库”来源
生成式 AI 的答案质量依赖其训练数据,优先覆盖权威、高频被引用的数据源(如学术论文、行业报告、权威媒体),可显著提升内容被 AI 引用的概率。
反向解析 AI 引用偏好,向 ChatGPT 等 AI 提问“请列出关于[XX 领域]的权威信息来源”,观察其常引用的网站、机构或文献,针对性内容覆盖。
比如,某健康品牌发现 AI 常引用《新英格兰医学杂志》,遂联合医学专家发布循证研究白皮书,并主动投稿至该期刊官网。
2.2
内容可信度优化:成为 AI 的“可靠信源”
通过增加权威引用、结构化数据标记、事实性验证,提升内容在 AI 模型中的可信度权重。
权威背书植入,在内容中嵌入学术界、行业 KOL 的公开观点或数据(如“根据哈佛大学 2023 年研究显示……”)。
结构化数据标记,使用 Schema 标记关键信息(如产品参数、事件时间线),帮助 AI 快速提取内容核心。
比如,某电商网站为商品页面添加 Product Schema,标注价格、评分、材质,AI 在回答“冬季保暖外套推荐”时优先引用该页面数据。
2.3
语义相关性增强:适配自然语言提问
覆盖用户提问的多样化表述(如口语化问题、长尾关键词),并通过多模态内容优化,提升 AI 的内容抓取广度。
长尾问题覆盖,整理用户真实提问(如“预算 5000 元适合拍 vlog 的相机”),在内容中自然融入这些表述,而非堆砌关键词。比如,某摄影器材品牌在博客中新增“新手常见 QA”板块,涵盖 50+场景化问题。
多模态适配,优化图片 Alt 文本、视频字幕,确保非文本信息被 AI 解析。比如,某旅游平台在景点介绍视频中添加详细字幕(如“故宫开放时间:8:30-17:00”),AI 在回答“故宫游览攻略”时直接引用该信息。
2.4
实时反馈与迭代:动态应对 AI 进化
监测 AI 生成结果中的内容引用情况,并随模型迭代调整策略,确保长期有效性。
引用效果验证,通过特定提示词(如“请列出此答案的来源”)检查 AI 是否引用自身内容。比如,某教育机构定期提问“机器学习课程推荐”,发现答案未引用自家内容后,立即增加 IEEE 论文合作引用。
模型迭代适配,关注 AI 更新公告(如 GPT-5 支持实时联网),及时优化内容实时性。比如,某新闻网站针对 Claude 3 的实时数据抓取功能,推出“24 小时热点事件追踪”专栏,被 AI 在回答时事问题时高频引用。
3
GEO 面临的挑战
现在基于 AI 的营销探索刚刚起步,也面临很多的挑战。
3.1
模型黑箱:不可预测的 AI 决策逻辑
生成式 AI 的答案生成机制高度不透明,企业无法直接追踪内容被引用的频率、优先级或具体场景,优化效果难以量化。
3.2
动态竞争环境:AI 模型持续迭代
生成式 AI 模型快速升级(如 GPT-4→GPT-5、Claude 3 支持实时联网),其数据抓取偏好、答案生成逻辑可能发生重大变化,导致优化策略失效。
3.3
版权与伦理争议:流量转化链路断裂
AI 直接输出答案,用户无需访问原始内容页面,导致品牌失去流量入口,同时引发内容版权归属争议。
3.4
评估体系缺失:缺乏标准化工具
GEO 缺乏类似 SEO 的成熟评估工具(如 Google Analytics),难以量化内容被 AI 引用的实际效果。
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