过去几年，SEO一词逐渐从营销人的高频词汇，退化成了预算表里一行经常被砍掉的内容。

与此同时，一个新词在行业里浮现：GEO。

它的全称是 Generative Engine Optimization，即生成式引擎优化。出现的背景很明确——当越来越多用户不再通过搜索引擎点链接，而是直接问 AI 平台获取答案，我们习惯的“关键词布局”、“外链建设”那一套逻辑，开始逐步失效。

于是，有人开始提出：

我们是否也需要为 AI 写内容？是否也要争取“出现在答案里”？

这就是GEO的起点。

我们在与许多公司的日常沟通中，经常听到这些问题：

GEO和SEO到底有什么根本区别？是旧瓶新酒吗？

已经做了SEO的官网，还要为GEO调整结构吗？

AI到底是怎么“选中内容”当作答案的？

UGC平台那么多，AI会不会优先引用点赞多的？

内容怎么写，在哪发布，更容易“被AI看到”？

有没有工具能测我“出现在答案里”了没有？

市面上有人能提供GEO服务吗？靠谱吗？

我们希望把GEO作为一个正在形成中的信息优化机制讲清楚，从它背后的模型运行逻辑、内容适配原理，到目前实践中的现实局限。

搜索变了，内容要适应的是“被回答”而不是“被点开”

假设一个用户在deepseek里输入这样一个问题：

“睡眠不好应该吃哪种褪黑素？”

过去在传统搜索引擎上，用户会看到一串链接：某电商商品页、知乎经验贴、百度健康、营养师公众号。他们会点进去、比对、判断，再决定信哪个、买哪个。

而现在，在生成式搜索平台上，用户往往不会看到链接列表，而是直接收到一个合成的回答：

“根据公开资料，含有褪黑素+5-HTP的配方对改善入睡有一定帮助……某品牌的这款产品在用户评价中提到‘服用后能在半小时内入睡’。”

回答结束，问题结束。用户甚至不会知道引用来自哪一页网页，也不会再打开五六个链接做比较。信息的筛选与组织，已经从用户手里，转移到了模型手里。

GEO（生成式引擎优化）这个概念之所以成立，是因为它所面对的平台逻辑与SEO完全不同。

SEO优化的是“有没有人能点进来”；GEO关心的，是“你的内容有没有被选中参与回答”。

AI是如何选择引用哪些内容的？

生成式AI在回答用户提问时，并不是现场搜索再拼接。大多数时候，它会先从自己的训练语料中“回忆”可能的答案结构，然后再结合联网获取到的信息做补充。

整个过程并不像搜索引擎那样基于排序打分，而更像是一种语言预测：哪些内容听起来像是合理的回答。

这就决定了：不是谁写得专业，谁排得靠前，谁发得最早，就一定会被引用。

AI引用一个内容，往往是因为它满足了以下几个特点：

1.模型抓得到

内容发布在开放平台（如知乎、百科、媒体站点、公开博客等），或者品牌官网结构清晰、抓取权限开放。AI模型需要能“看到”你的内容，才有可能用它。

2.模型能理解

AI没有人类的常识储备，它无法“知道”你想表达什么，只能通过语言模式判断段落含义。如果你的内容结构混乱，跳跃频繁，描述模糊，哪怕你讲得是对的，模型也很难复述出来。

3.内容像一个“可直接拿来回答”的表达

语言要自然、有结论、有逻辑，信息密度不能太低。模型更容易采纳“像解答”的内容，而不是“像描述”或“像宣传”的段落。

4.内容在语料中出现得足够多或足够类似

换句话说，它“见过你”，或者“见过很多像你这样说话的”。这也是为什么知乎问答、测评整理、配料说明、医学指南等更容易被提取——因为它们写法统一，复用度高。

例如，一个关于“褪黑素成分分析”的知乎问答，结构分明、数据明确、配图清晰，往往比某品牌自己的“助眠产品介绍”更容易被AI引用。后者充满产品话术，前者则更像“回答”。

这也解释了一个常见现象：

许多品牌已经写了大量内容，但AI就是不提他们。不是内容不够多，而是内容不够可用。

生成式AI引用内容的机制，底层逻辑和人完全不同。它既不会偏爱原创，也不会尊重首发，它关心的是：这段话放进回答里通不通顺，像不像人类说的，有引用是不是更合理。

这套引用偏好虽然不透明、不可控，但不是无迹可循。

GEO就是建立在这些规律之上的：让内容在形式、结构和路径上更容易被“看见、理解、采纳”。

怎么做GEO？

1.内容结构化：每段都能被拆出来

生成式模型处理文本时，不是整篇读完再总结，而是倾向于找出能独立使用的“语义块”。这意味着内容应该被设计成：

• 每一段都回答一个具体问题

• 信息点分布均匀，而非集中堆砌

• 可以被模型截断使用，不依赖前后文补充意义
  

2.平台路径选择：发在AI能抓到的地方

模型的训练语料和实时抓取范围并不全面，很多常见平台（如微信、抖音）是封闭环境，AI访问不了。

在实践中，更容易被引用的平台有：

• 媒体网站（如健康时报、新华网等）

• 知识类UGC平台（知乎、百度百科）

• 开放的品牌官网（具备基础SEO结构）

• 被主动收录的博客、行业社群内容站点

3.提升被引用性：让模型更容易用你

被引用内容有一些常见特征：

• 明确表达（不含糊、不绕弯）

• 信息密度高（一句话说清楚一个结论）

• 有出处标注或引用链接

• 使用问答式、结论式、枚举式结构（模型好拆）

4.技术配合：抓得到，读得懂

虽然GEO不依赖复杂的技术手段，但以下几点是基础保障：

• 页面能被爬虫抓取（非纯JS渲染、无登录限制）

• 有基础结构化标签（如FAQ schema、JSON-LD）

• 页面路径、标题、段落层级清晰明确

• 有稳定URL（模型引用路径不会丢失）

为什么GEO被频繁提起，却难以真正落地？

GEO这个概念现在被反复提起，确实反映了一个真实的问题：AI开始成为信息的主要入口，而内容的生产方式还没有跟上。

但真正要落地，难度不小。AI引用内容的机制不透明，效果很难预测；行业内也没有标准做法，不同模型对表达风格的偏好也不一样。

现在能做的，大多还是试探性的调整和反复测试。

内容端也存在惯性。多数团队写的东西，还是面向“人”设计的，追求风格和吸引力，而不是可解析，可拆解，可引用。

这一阶段，GEO更像是一种适应期。它没有固定路径，也没有稳定产出。但它指向的方向是确定的：当内容不再靠“展示”争取注意力，而是靠“结构”获得使用权，写给模型看的能力，早晚会成为基本能力之一。

附录：GEO相关工具与平台

参考：

1. How Generative Engine Optimization (GEO) Rewrites the Rules of Search

2. The chatbot optimisation game: can we trust AI web searches?

3. 重构品牌内容霸权：生成式 AI 搜索引擎优化「GEO」实战指南

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