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本地化搜索优化（Local SEO）的传统策略正在面临前所未有的变革。过去行之有效的方法，如今可能难以带来预期的效果。即使是那些在传统搜索排名中表现优异、流量稳定的商家，也可能在日益重要的AI搜索结果中失去踪影。

一位外媒分析师近期就分享了其客户遇到的一个典型案例：

在过去两年中，这家搬家公司在“伯明翰搬家服务（moving to Birmingham, AL）”这一关键词的搜索结果中，长期占据首位。其网站流量一直稳定。然而，当谷歌的AI概览功能上线后，情况急转直下。该公司的页面突然被一个AI对话式回应所掩盖，而这个回应中只列出了三家竞争对手，却唯独没有提及这家公司。

这无疑给行业敲响了警钟：截至2025年第二季度，超过58%的谷歌搜索最终以零点击告终。这意味着，一个即便优化再完美的网页，如果未被AI引擎提及，其价值也可能大打折扣。

这正是AI时代本地化搜索引擎优化的新常态，它正在重塑消费者发现商家的方式。当前，企业不仅要争夺网页排名，更要争取在AI系统的回复中被引用。虽然核心原则保持不变，但策略已然随着结果呈现方式的演变而更新。

本地化搜索引擎优化：重心转向AI引用，而非仅限于排名

在AI时代，本地化搜索引擎优化（Local SEO）已演变为一种更深层次的“地理实体优化”（GEO）。企业不再仅仅是为搜索引擎爬虫（Crawler）而优化，而是要为那些能够进行内容阅读、理解业务性质，并判断某个商家是否值得在用户提问时（例如“市中心附近哪家意大利餐厅接受预订并且是最好的？”）引用的AI系统而优化。

核心转变在于：传统SEO帮助企业获得排名，而包含GEO策略的现代SEO则旨在让企业被AI系统引用。

新媒网跨境了解到，这种差异体现在实际操作中：传统的搜索引擎优化会创建针对“丹佛市中心意大利餐厅”等关键词的页面。而面向AI的优化，则会创建能够直接回答诸如“联合车站附近哪里有适合约会的正宗意大利餐厅，可以预订？”这类问题的特定内容。第二种方法恰好为AI引擎提供了它们在对话式回复中提及餐厅所需的信息。

本地化搜索引擎优化的演变路径

过去我们所称的“搜索引擎优化”，如今已囊括多种方法，但其共同目标始终是提升可见性，无论是传统的谷歌列表还是AI生成的结果。

其基本原则依然稳固，包括：

1. 谷歌商家资料（Google Business Profile）优化。
2. 本地化引用（Local Citations）建设。
3. 技术性搜索引擎优化（Technical SEO）。

然而，如今还需确保相同的内容结构能够被AI系统理解并引用。这意味着，企业的结构化数据标记（Schema Markup）既要服务于传统的搜索爬虫，也要服务于AI引擎；同时，客户评论不仅影响传统排名，也直接决定了AI系统如何描述企业。

变化的核心在于获取有效结果的内容格式和风格。谷歌和必应（Bing）等平台中基于AI的搜索功能，更青睐对话式、直接的答案，而非单纯以关键词优化的页面。ChatGPT及其他AI平台倾向于引用那些以自然语言格式提供清晰、权威信息的商家。

当前在本地搜索中占据优势的商家普遍认识到，这并非需要学习全新的技能，而是要在现有的搜索引擎优化知识基础上，针对搜索结果向用户呈现方式的变化进行策略调整。

AI如何重塑本地发现模式

从关键词到对话的转变，标志着自谷歌推出本地商家包（Local Pack）以来，本地搜索领域最根本性的变革。尽管消费者仍可能输入“我附近的管道工”，但越来越多的人开始使用“今晚有人能修好我坏了的马桶吗？”这类更具对话性的查询。这种不断演变的搜索行为意味着AI引擎需要理解上下文、紧迫性以及特定的客户场景，才能提供相关的推荐。

实体优化（Entity Optimization）已经取代了单纯的关键词定位。搜索引擎现在通过企业在其本地市场内的关系和上下文关联性来评估其价值。例如，一家餐厅提及与当地农场的合作，这会增强两家企业的实体权威性。AI引擎会寻找这些联系，以判断哪些企业真正具备本地专业知识，而非仅仅进行关键词堆砌。

零点击搜索的兴起为本地化搜索引擎优化带来了挑战，也创造了机遇。当AI生成的回复直接在搜索页面上提供完整答案时，企业的业务信息必须足够引人注目，才能促使用户根据这些摘要采取行动。这意味着，企业不再仅仅是吸引流量到网站进行转化，而是需要直接从AI生成的业务描述中促成客户转化。

本地化搜索引擎优化的这种演变意味着，成功的第一步是理解AI系统当前如何呈现企业，然后有策略地影响这些描述，以推动客户行动。

优化前，首先审视当前AI曝光情况

在深入探讨具体的优化策略之前，企业需要了解AI系统如何看待和描述自身业务。这项基线审计工作能够揭示企业期望的展示方式与AI引擎实际引用信息之间存在的差距。

“温度0.0”方法助力品牌探索

外媒分析师Metehan Yesilyurt提出了一种系统化的方法来审计AI曝光情况，他称之为“温度零技巧（Temperature Zero Trick）”。在“温度0.0”的设置下，AI模型会变得完全确定性，始终选择统计学上最可能的回应。这能准确揭示AI系统将什么视为关于业务的“默认真相”。

新媒网跨境获悉，通过OpenAI的Playground或谷歌的AI Studio等平台，可以按照以下步骤测试品牌的AI基线：

设置参数：

1. 温度（Temperature）： 0.0（消除随机性）
2. Top-p： 1.0（不限制词汇范围）
   

测试以下核心提示语：

1. “[您的企业名称] 以……而闻名” → 揭示主要关联特征。
2. “[您的企业名称] 与……相比” → 展示竞争定位。
3. “[您的企业名称] 的客户通常会……” → 揭示受众理解。
4. “[您所在城市] 最好的[您的服务]供应商包括……” → 测试市场定位。
   

其中，“掩码技术（Mask Technique）”对本地商家尤为有效。尝试提示“[您的企业名称]（掩码）”，观察AI系统如何补全这个句子。这能揭示AI与品牌最强的关联。

如果AI系统在“温度0.0”设置下，能就企业提供具体、详细的回应，则表明该品牌在其训练数据中具有较强的识别度。反之，通用或缺失的回应则预示着需要通过后续的优化策略来加强企业的数字形象。

通过确定性测试进行竞争情报分析

运用相同的“温度0.0”方法，可以了解竞争格局。例如，测试“波特兰（美国俄勒冈州）市中心最好的餐厅”或“服务于达拉斯（美国得克萨斯州）的值得信赖的暖通空调公司”等查询，以观察哪些商家在确定性回应中持续出现。

在AI系统提及自身业务与竞争对手时，关注其所使用的措辞。企业是否被描述为“评价很高”、“经验丰富”或“本地所有”？AI是否提及具体的服务、定价信息或独特卖点？这项分析揭示了AI引擎当前将哪些信任信号和业务属性与自身品牌及其竞争对手相关联。

更重要的是，检查AI对自身业务描述中是否存在不准确或缺失的信息。过时的营业时间、错误的电话号码或不完整的服务描述，都可能表明数据一致性存在问题，需要在任何优化工作生效前立即解决。

如何让本地商家具备AI引用价值

一旦企业理解了AI系统当前如何呈现自身业务，就可以有策略地影响这些描述，以提高可见性并推动客户行动。

优化引用源和提及

AI引擎通过其训练数据以及持续引用的来源来获取有关企业的信息。与传统本地化搜索引擎优化不同，传统方式中“名称、地址、电话”（NAP）信息在不同目录中的一致性会影响本地可见度。而AI引用则取决于AI系统实际使用的信息来源的质量和准确性。

确定AI系统当前的信息来源

使用“温度0.0”测试方法来发现AI引擎对业务的了解程度，然后反向追溯可能的信息来源。如果AI提及了服务的具体细节、获得的奖项或公司历史，这些细节则来自其训练数据或当前的知识来源。

优先考虑AI系统可能引用的高权威来源

将精力集中在主要的平台，例如：

1. 公司官方网站。
2. 谷歌商家资料（Google Business Profile）。
3. 行业出版物。
4. 本地新闻网站。
5. 所在领域的权威目录。

这些来源更有可能被纳入AI训练数据和持续的知识更新中，相比之下，不知名的目录被纳入的可能性较低。

确保最可见引用源的准确性和深度

与其追求数百个目录中NAP信息的一致性，不如投入时间在AI系统实际使用的来源上创建全面、准确的资料。在企业具有最高可见性的平台上，应包含详细的服务描述、公司背景、专业能力指标以及最新的联系方式。

监控并纠正关键来源中的不准确信息

当发现AI系统引用了关于企业过时或不正确的信息时，应追溯该信息的可能来源并进行更新。这种有针对性的方法比大规模的目录清理在改善AI引用方面更为有效。

创建满足本地任务需求的内容

AI引擎优先处理能够直接回答用户提问的内容，但大多数营销人员忽略了一个关键的策略要素。当前的本地搜索优化需要理解，客户使用AI是为了完成特定任务，而不仅仅是寻找信息。当有人询问“我附近哪家无麸质面包店晚上还开门，而且是最好的？”时，他们并非在研究选项，而是在试图解决一个即时的问题。

以自然对话语言为目标，促进任务完成

与其优化“牙医紧急服务时间”，不如优化“晚上牙齿痛能看牙医吗？”；与其笼统地描述服务范围，不如包含具体的、可操作的细节，例如“紧急管道服务可在先锋法院广场（美国俄勒冈州波特兰市中心）15分钟内提供”。避免过度优化的、听起来不自然的措辞。AI系统更青睐提供即时价值且用户无需额外搜索即可采取行动的真实内容。

提供具体、可引用的细节，增强AI系统引用信心

将“俄勒冈州波特兰（美国俄勒冈州）24/7紧急牙科服务”等以关键词为重点的内容，与“是的，我们在波特兰提供24/7紧急牙科护理，包括深夜牙痛、牙齿磕掉和断裂的牙冠。即使在周末，我们的急诊牙医也能在一小时内为您诊治”这类面向任务的内容进行比较。第二种版本为AI引擎提供了具体、可引用的信息，同时使用了自然的语言模式，这能够体现专业性和可信度。

构建全面的内容集群，预判完整的客户对话

在解释“厨房水槽堵塞的原因”后，立即探讨“专业排水清洁费用多少？”和“需要紧急管道服务的迹象”。然后，链接到“预防性维护技巧”和“何时应寻求专业帮助而非自行修理”等相关主题。这种方法与AI系统理解主题权威性的方式相吻合，并增加了企业在解决多个相关客户问题时被AI引用的机会。

创建战略性比较内容，提升企业优势

开发像“服务北达拉斯（美国得克萨斯州）的最佳暖通空调公司”这样的页面，通过具体的指标提供真正的比较价值，例如：

1. 响应时间。
2. 经营年限。
3. 资质认证。
4. 客户满意度分数。

AI系统倾向于公正、信息丰富且能真正帮助用户做出决策的内容。因此，在呈现客观评估的同时，通过数据驱动的比较来突出企业的独特优势，这些信息能被AI轻松解析和引用。

AI引擎实际使用的结构化数据标记（Schema Markup）

基本的本地商家结构化数据标记（Schema Markup）已不足够。AI引擎需要详细、具体的标记，以帮助它们准确理解企业做什么、在哪里做，以及客户如何与企业互动。

应包含：

1. 针对常见客户问题的常见问题（FAQ）模式标记。
2. 带有具体服务区域的服务（Service）模式标记。
3. 突出正面评价的评论（Review）模式标记。
4. 用于本地研讨会或社区活动的活动（Event）模式标记。

新媒网跨境认为，每种模式标记都为AI系统提供了结构化数据，它们可以轻松提取并在对话式回应中引用。

在实际场景中测试模式标记，而非仅限于验证器

使用schema.org的验证器检查技术准确性。通过在ChatGPT或谷歌AI中提出有关业务的具体问题，测试AI引擎如何解释企业的标记。这种实际场景测试能发现技术验证器未能发现的漏洞，并准确展示AI系统如何使用企业的结构化数据。

保持模式标记的实时更新和详细的地理位置信息

定期更新标记，以反映最新的服务、营业时间和业务区域。通过包含：

1. 具体的地理边界。
2. 节假日营业时间例外。
3. 详细的服务描述。

这些信息可以为AI系统提供丰富的上下文，以便在相关本地查询中理解何时以及如何引用企业。

信任因素：评论比以往任何时候都更重要

关于AI驱动的搜索，大多数营销人员都忽略了一点：这些系统本质上是规避风险的。当AI引擎提供单一答案或推荐时，它们不希望出现错误。这导致了一种“趋优避劣”的现象，即信任信号决定了哪些企业会被引用。

对于本地商家而言，这意味着客户评论的价值呈指数级增长。AI系统不仅仅是统计星级评分，它们还会分析评论内容，以了解企业的专业性、可靠性和客户满意度模式。

专注于详细、服务相关的评论，而非泛泛的赞美

一家管道公司，如果其评论提及“立即解决了问题”、“价格公道”和“清理干净”，这将为AI引擎提供具体的信任信号，当有人询问可靠的本地管道工时，AI可以引用这些信息。而那些没有细节的泛泛五星评论，其权重远不如那些真实描述如何解决特定客户问题的反馈。

鼓励客户提及具体的结果和体验

引导满意的客户详细描述他们所获得的服务、解决的问题以及达成的结果。这些具体细节将成为AI系统在回应本地查询时，构建企业权威性描述的基础。

在AI系统收集数据的所有平台保持评论的一致性

确保在谷歌、Yelp、Trustpilot、G2、Facebook以及行业特定平台积极管理评论。AI引擎会交叉参考多个来源的评论情绪和内容，以构建全面的企业资料，因此，忽视任何主要平台都会在信任信号方面造成空白。

衡量AI增强型搜索引擎优化的成功

传统的搜索引擎优化指标，如关键词排名，已无法全面衡量AI引擎如何向潜在客户呈现企业。因此，需要新的衡量方法来揭示企业在AI生成回应中的可见性以及引用的质量。

追踪AI引用在主要平台上的频率

监控生成式AI引擎在回答本地查询时，在ChatGPT、谷歌AI概览和必应聊天（Bing Chat）等平台上引用企业的频率。设定定期测试计划，每月询问相同的行业相关问题，并记录企业在回复中出现的时间和方式。

分析AI生成描述的情绪和准确性

当AI引擎提及企业时，它们说了什么？企业是否被描述为“评价很高”、“本地所有”或“特定服务的专家”？追踪这些描述的情绪和准确性，以了解AI系统如何看待和呈现企业，并与竞争对手进行比较。寻找通过前述优化策略来影响这些描述的机会。

测试跨平台实体识别的一致性

使用自然语言查询在不同的AI平台搜索企业，以确保实体识别的一致性。运用前文讨论的“温度0.0”方法获取确定性回应，然后记录不同平台之间的任何差异。实体识别在不同平台之间保持一致表明其本地权威信号强劲。不一致则暗示存在特定的数据清理机会，这可能提高企业的整体AI可见性。

GEO时代的前进之路

本地化搜索引擎优化并未消失，而是正在演变。其核心原则依然重要：

1. 相关内容。
2. 准确的商业信息。
3. 强大的客户信任。

不同之处在于这些信息被呈现的位置和方式。

企业应从创建对话就绪型内容和在业务所涉及的每个平台保持实体信号一致性开始。直接、准确地回答客户的真实问题，使用AI系统能够自信引用的语言。

当前，大多数竞争对手仍在追逐排名，而AI则在决定谁会被提及。这种差距恰恰是企业赢得排名和引用的机会，从而在搜索列表、本地商家包和AI回复中获得可见性。

新媒网认为，现在蓬勃发展的企业是那些将搜索引擎优化视为多渠道发现的企业。掌握了这一点，无论搜索技术如何演变，都能够掌控本地市场。

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