各位跨境电商的实战老铁们，最近“生成式引擎优化”（GEO）这个词在咱们圈子里可是风头正劲，大家都在讨论它是不是未来的方向。不过，咱们也得清醒地认识到，传统的搜索引擎优化（SEO）依旧是不可或缺的基石。如何把有限的时间和精力投入到最关键的地方，这才是咱们现在需要深思的。

新媒网跨境获悉，生成式引擎优化（GEO）确实是新来的热门话题。很多做SEO的朋友，包括咱们这些操盘手，都在琢磨：在如今这个大家对新概念多少有些谨慎的年代，到底该投入多少资源才算合理？

要知道，在2025年这个大型语言模型（LLMs）大行其道的时代，这个问题可不简单。今天，咱们就从几个方面来好好聊聊：

• 像美国OpenAI和美国谷歌的Gemini这样的语言模型，目前是怎么利用搜索引擎的。
• 咱们做搜索营销的，对未来AI的发展趋势应该有什么样的基本判断。
• 哪些具体操作能更好地与GEO结合起来。
• 所有这些，对咱们资源投入和优先级排序意味着什么。

语言模型如何“保持新鲜”：RAG机制的秘密

对于美国OpenAI的GPT系列、Claude或者美国谷歌的Gemini这类大型语言模型开发者来说，最大的挑战之一就是数据时效性。它们的训练数据通常是静态的，有一个固定的“知识截止日期”。

举个例子，GPT-5模型的知识截止日期是2024年9月30日。虽然比GPT-4o的2023年10月1日要新，但离咱们现在的时间点还是有差距。

更新这些训练数据，成本极其高昂。而且，这个过程对资源消耗巨大，还可能牵涉到版权问题，正受到越来越多的关注。

在我看来，这种大规模的训练更新在未来会越来越少见。

那么，美国OpenAI、Claude或美国谷歌的Gemini是如何让它们的回答保持“新鲜”呢？

它们用的是一种叫做“检索增强生成”（RAG）的技术。简单说，就是模型在生成回复时，会实时去“浏览”网页来获取最新信息。比如，ChatGPT就是依赖美国微软的Bing搜索引擎，而Gemini则主要从美国谷歌那里获取数据。

（当然，也有外媒分析说，Gemini有时候用的可能是缓存结果，而非实时结果，但这又是另一个复杂的话题了，像丹·彼得罗维奇（Dan Petrovic）这样的专家已经深入探讨过。）

“Grounding”（接地）也是一个类似的概念，为方便讨论，咱们可以把它理解为一种类似的获取实时信息的方法，尽管它们在具体实现上存在细微差别。

那么，这对咱们这些做SEO和数字营销的同行们，在决定GEO投入多少时，又意味着什么呢？

答案很明确：咱们依然要把传统SEO放在第一位。RAG的资源是有限的，有研究数据显示：

• 在分析的8000万次ChatGPT查询中，大约有46%触发了ChatGPT的搜索功能。
• 近90%的ChatGPT搜索引用结果，都来自Bing搜索引擎的前20名。

还有一点很重要：当ChatGPT引用你的品牌信息时，它不光会从你的官网抓取，还会从全网各种来源获取数据。

所以，关键点来了：如果你想在语言模型驱动的搜索中脱颖而出，就必须扎扎实实地掌握传统SEO的基本功。

如果你的网站没有足够的权威性，无法进入搜索引擎的前20名，同时又缺乏多样化的媒体公关和品牌曝光策略，那么在生成式搜索中想要浮现出来，难度就会大大增加。

新媒网跨境认为，传统SEO是地基，GEO是上层建筑，地基不牢，上层建筑再花哨也站不稳。

未雨绸缪，着眼长远布局

作为一名深谙风险规避、注重品牌建设的SEO实战派，咱们必须为未来做好规划：一个生成式搜索将占据主导地位，并带来大部分流量和收益的未来。届时，咱们的网站和数字资产，将主要作为大型语言模型的“富媒体数据源”而存在。

同时，明确界定咱们的品牌，并确保美国谷歌和美国微软的Bing搜索引擎都能清晰理解，这一点至关重要。因为强大、清晰的“实体信号”（entity signals）未来只会越来越重要。

优化数据基础设施，并通过持续的媒体曝光、目录列表和自有媒体来强化品牌信号，这些都是必不可少，但也非常耗费资源的工作。

这需要各个部门之间的协同配合，而这些部门平时可能很少交叉。它甚至可能要求咱们打破固有的工作流程。

因为很多企业在进行这些基础性变革时都会犹豫，所以咱们在评估投入时，既要考虑执行所需的时间，也要考虑到与各方达成共识所需要的时间成本。

落地实操：技术与品牌双管齐下

要让你的网站尽可能地对大型语言模型友好，主要可以分为两大类工作：技术层面和品牌层面。

技术操作要点

(1) 彻底实施结构化数据（Schema Markup）

这其实是个争议点。

语言模型在训练数据中并不直接使用Schema标记（会被剥离），在RAG检索过程中，所有内容也都会被分词和处理。

我并非说Schema标记是直接影响语言模型可见度的唯一方式。它更像是帮助美国谷歌和美国微软的Bing搜索引擎理解以下信息的“载体”：

• 你的网站内容。
• 网站内部及与外部的关系。
• 你的产品。

这有助于建立你的品牌，并提高搜索引擎对你品牌的识别度，从而提升你在搜索结果中的可见性。

(2) 精准的技术性文案撰写

在导航页面——比如产品集合页，或者如果你是平台型企业，你的公司列表页——要创建技术性文案。如果量大，可以借助AI工具，通过精巧的提示词来高效完成。这类文案旨在总结可用资源。

举个例子：

“我们的文具包含5本A5点阵本、2本N1空白本、25张动物主题贴纸、4张脏话主题贴纸（均为乙烯基材质，防水防晒）、以及1个翻领胸针。”

注意这种文案多么直接和技术化。清晰的格式与自然语言处理中的“依赖跳跃”紧密相关，有助于机器理解。

(3) XML站点地图的“春季大扫除”

这是一项周期性的清理工作。

你的XML站点地图应该100%符合规范：

• 没有404错误页面。
• 没有301重定向。
• 每个站点地图文件中的URL数量不超过5000个。
• 所有推荐字段都应该填写完整。

我特别强调这一点，因为它搜索引擎和其他机器人了解并抓取你网站全貌最直接的途径之一。

(4) 做好JavaScript降级兼容

这一点一直都很重要，但近年来却被不少人忽视了。

大型语言模型的训练数据主要是静态HTML。在大多数情况下，它们并不能完全渲染JavaScript。

所以，务必确保你的网站有完善的JavaScript降级兼容方案，即使没有JS也能正常显示核心内容。

(5) 清理技术债务

这取决于你所在的企业情况。它可能意味着：

• 建立清晰的产品下架流程。
• 更新老旧的代码库。
• 清除网站上八年前遗留的“幽灵代码”（ghost codebase），那些大家在此基础上修修补补，却从没彻底删除的陈年代码。
• 从单页应用（SPA）迁移到更利于搜索的框架。
• 移除废弃的脚本。
• 审计第三方标签，确保它们是最新的且仍在被使用。

所有这些都会影响网站性能。你的网站技术实力和响应时间，未来只会变得越来越重要。每一笔技术债务，都是一个提升自身的机会。

品牌建设要点

品牌建设任务包括但不限于：

• 创建统一的品牌描述，并将其应用到所有平台上，保持一致性。
• 更新你的“关于我们”页面，尽可能包含所有相关信息，例如：
  • 公司发展历程。
  • 创始人及领导团队介绍。
  • 企业社会责任项目。
  • 合作伙伴。
  • 供应链情况。
  • 你的独特销售主张（USP）。
  • 媒体报道。
  • 获得的奖项和其他社会认可。
  • 客户评价。
  • 联系方式。
• 认领你的美国谷歌知识面板（Google Knowledge Panel），或者持续关注直到它可用，然后及时认领。这是你的品牌在谷歌搜索结果页上的“名片”。
• 定期规划媒体曝光，可以自己做外联，也可以与专业的公关公司合作，确保品牌持续出现在权威媒体上。
• 如果你是本地商家，务必认领并优化你的美国谷歌商家资料（Google Business Profile）。
• 当你的公司积累了足够的知名度后，可以考虑提交公司信息，争取拥有一个维基百科页面。

新媒网跨境了解到，品牌在生成式搜索时代的分量，远超以往，甚至比单纯的链接建设更具战略意义。

明智投资：SEO与GEO的平衡之道

如果只能带走一个最重要的结论，那就是：把你大部分的时间和预算继续投入到传统SEO上，同时，拨出一小部分资源给上面提到的那些技术和品牌建设任务。

仔细看看那些你一直想做却拖延的1%到5%的改进，比如：

• 修正HTML标题层级，使其与网站视觉层级保持一致。
• 修复内部链接，让它们直接指向最终URL，而不是一连串的重定向。
• 清理你的XML站点地图。
• 移除废弃的库和未使用的WOFF字体文件。

这些“春季大扫除”和技术债务清理工作，都应该成为你的优先事项。

同时，把品牌建设的工作也纳入进来，因为这不仅能强化当下传统搜索的表现，也为未来以大型语言模型为主导的搜索奠定了基础。

如果你还没有为利益相关者和管理层建立定期汇报机制，现在就着手建立。

目前大家普遍认为大型语言模型发展迅速，正在同时改变一切。

但这并不完全是事实——不过，咱们确实需要做好规划。

建立一套定期汇报和教育的机制，意味着当真正的变革来临时，你的各方合作者和领导团队将已经形成共识，并做好准备支持你的工作。

最后，把GEO/AI优化视为大约20%的工作投入。

这意味着在整个企业内部构建系统性的结构化数据层，并用机器的“母语”——代码——创建结构化的连接。

可以从以下几点开始：

• 进行内部讨论和沟通。
• 开展概念验证（Proofs of concept）。
• 进行小范围的试点实施。

如果做得恰当，这些工作不应对你的业务指标产生负面影响，反而能逐渐赢得支持，为未来的更全面优化铺平道路。

眼下就将所有资源ALL IN到大型语言模型特有的策略中，并不是最佳的资源利用方式。

相反，将其视为一种补充性工作——它能强化你的技术和品牌基础，同时为你迎接生成式搜索在未来扮演核心角色的时代做好准备。

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