在人工智能搜索时代，品牌曝光不再仅仅依赖于排名，更取决于是否被引用。如何才能让你的品牌被信任、结构化呈现并被看见？

自从谷歌问世以来，数字探索领域正经历着前所未有的变革。生成式人工智能和大语言模型（LLM）的兴起，从根本上改变了用户搜索的方式、内容呈现的方式，以及企业获得曝光的方式。

这种从离散查询到持续的、人工智能驱动体验的转变，正在重塑互动规则。这意味着，我们正迈入一个全新的时代——生成式引擎优化（GEO）时代。

这不再仅仅是排名之争，而是人工智能是否理解、信任并引用你的内容。

而这，已经成为现实。

从搜索到综合：重大转变及其意义

过去，搜索很简单：用户输入查询，出现一系列链接，点击进入。搜索引擎优化（SEO）也相对简单，一些机构主要通过关键词堆砌和构建反向链接来吸引注意力。

然而，像谷歌的AI概览和Gemini、微软的Bing Copilot、OpenAI的ChatGPT以及Perplexity等人工智能驱动的答案引擎，已经用综合性的回答取代了传统的搜索模式。人工智能可以预测后续问题，从多个来源汇集答案，甚至完全消除点击需求。

在这种新模式下，排名不再是唯一目标。相关性、信任度以及被纳入人工智能输出结果，才是衡量品牌曝光的新标准。

为何这种转变需要立即关注

这是一场游戏规则的颠覆，是搜索领域有史以来最重大的变革。新媒网跨境认为，如今的门槛更高，因为人工智能会优先考虑上下文价值，而非反向链接质量和精确匹配的关键词。

虽然搜索引擎优化人员已经讨论了经验（Experience）、专业知识（Expertise）、权威性（Authoritativeness）和信任度（Trustworthiness）（E-E-A-T）多年，但现在E-E-A-T已成为品牌曝光的必要条件。如果人工智能在回答问题时没有引用你的内容，那么在那个当下，你的品牌就相当于不存在。

GEO vs. SEO：重大转变如何展开

传统的搜索引擎优化（SEO）侧重于从搜索结果中的链接列表吸引点击。而生成式引擎优化（GEO）则侧重于被人工智能本身引用。这种差异是根本性的：

• 从点击到引用：过去，搜索曝光体现在“蓝色链接”中。现在，曝光体现在答案的收录中。如果你的内容未被引用，就等同于隐形。
• 从关键词到语境：过去，搜索主要基于关键词。现在，人工智能理解含义，而不仅仅是精确匹配关键词。GEO内容拥有丰富的语境，融合了实体优化以及实体与内容之间的关联。
• 从流量到影响力：影响力可以建立品牌资产，即使没有点击。

这不仅仅是一个渐进式的更新。基于人工智能的搜索利用自然语言处理、语义理解和个性化直接回答。与以往相比，现在的重点更多地放在搜索者的意图上，因此这些工具可以帮助用户快速获得答案。

你的GEO策略：应对重大转变的七个要点

1. 培养深度的领域权威

围绕核心主题，构建深度、有用的内容集群。成为该领域的首选资源。确保你的内容满足正在寻找你的产品和服务的客户的信息需求，并且不要忘记E-E-A-T原则。

2. 掌握结构化数据标记（Schema Markup）

积极且准确地使用结构化数据。这是向搜索引擎和人工智能发出的一个强烈信号。

3. 优先考虑人工智能友好的格式

倾向于使用摘要、表格、指南和常见问题解答等形式。

4. 拥抱多模态内容

使用图片（带有替代文本）、视频（带有文字稿）和音频。使用IndexNow协议进行实时索引也非常有用。

5. 在你的网站之外建立品牌权威

基于人工智能的搜索工具依赖于来自可信来源的信息。专注于通过全渠道方式构建你的品牌标识，包括数字公关、在信誉良好的网站上发布客座文章，并积极寻求评价。你的整体数字足迹非常重要。

6. 专注于语义和基于实体的优化

超越简单的关键词匹配。识别与你的领域相关的关键实体（人物、地点、产品和概念）。结构化数据标记（Schema Tagging）也至关重要。

7. 在所有渠道实现品牌曝光，以实现全渠道发现

确保在网络平台、目录、社交网站和API上的文本内容、图像和视频中保持品牌形象的存在和一致性。由于付费搜索也融入了人工智能，因此不要让你的SEO和付费搜索团队各自为战。

深入挖掘：GEO成功的四大基础

基础一：优化你的平台

GEO仍然包含一些SEO的最佳实践，包括：

• 清晰的网站结构。
• 快速下载速度，以获得更好的用户体验和爬虫抓取效率。
• 避免为静态或近静态内容使用客户端渲染的JavaScript。

根据这些新的生成式搜索引擎的运作方式，还需要考虑更多因素。良好的用户体验至关重要，因为用户参与度数据将成为人工智能收录的一个关键信号。快速的下载速度也能使爬虫更高效地工作，这有助于机器人快速将信息导入其系统。利用IndexNow还可以帮助更快地将内容导入必应。考虑到ChatGPT是目前使用最多的基于LLM的搜索工具，IndexNow与OpenAI的连接使其成为一个显著的优势。

基础二：数字资产优化

基于人工智能的搜索是多模态的，因此你的数字资产必须经过优化，以便在生成的答案中获得最大的曝光。文本内容仍然至关重要，图像和视频也是如此。无论采用何种格式，所有内容都必须在所有平台上保持一致，以避免关于你的品牌的混合信号。

文本内容也必须多样化。可以利用：

• 常见问题解答。
• 比较。
• 定义。
• 用例。

这允许内容有多种变体，便于基于LLM的工具轻松提取内容，以便在答案中显示。

内容还必须包含以下技巧：

• 发出意图信号。
• 支持检索增强生成（RAG）。
• 以各种格式创建，以提高显示的机会，无论用户希望如何消费内容（多模态搜索）。

基础三：结构化数据——人工智能实现可发现性的生命线

大语言模型（LLM）可以很好地推断含义，但并非完美。结构化数据可以消除歧义，并提高你的内容被引用的机会。

结构化数据意味着网站内容包括：

• 语义结构。
• 逻辑信息架构。
• 最重要的是，结构化数据标记（Schema Markup）。

谷歌和必应强烈建议使用结构化数据标记。例如，在2025年3月的Google Search Live活动中，谷歌员工通过在其中一个演示文稿的幻灯片上包含以下内容，强调了结构化数据的重要性：

“结构化数据对于现代搜索引擎至关重要。结构化数据是高效的，计算机易于读取，并且非常精确。”

多项研究表明，ChatGPT是目前使用最多的基于LLM的工具。必应和OpenAI之间的紧密联系是利用结构化数据标记的另一个关键原因。

为了帮助你了解你的数字生态系统准备得如何，可以进行以下审计：

• 跨渠道的可见性和一致性（全渠道审计，包括文本内容、图像、视频和其他格式）。
• 网站技术SEO审计，包括结构化数据标记。
• 内容审计，以查找信息差距和更新的内容格式。

基础四：深度的主题覆盖

为精确匹配的关键词进行优化的时代已经一去不复返了。多年来，自然搜索一直在转向以意图为先的搜索结果，而人工智能驱动的搜索将意图驱动的答案提升到了一个新的水平。

为GEO创建内容需要将精确性和以人为本的设计风格的同理心结合起来：

• 语义丰富：包含相关的主题和含义。
• 事实准确且值得信赖：使用专家引言、数据和引用。
• 会话语气：与人工智能交互的自然风格相匹配。

由于这些新的搜索工具融入了对自然语言和上下文理解（包括个性化）的理解，因此你的网站需要进行优化，以确保对你的内容的完整理解。

人工智能优先的个性化意味着每个用户看到的内容都不同。你的内容必须解决用户意图的多个版本。例如，搜索“拉斯维加斯酒店泳池”的人可能想要豪华、安静或派对氛围。GEO内容策略深入挖掘用户数据，以了解满足搜索者需求的适用主题。

衡量标准

当然，我们衡量成功的方式也必须改变。搜索引擎的点击量正在下降已不是什么秘密，因此我们的指标必须适应。

过去，我们通过以下方式衡量SEO的成功：

• 排名报告。
• 点击率。
• 网站流量。

现在，我们需要关注其他指标，如：

• 在答案中的可见性。
• 引用。
• 提及。

网站流量仍然重要，但随着数量的下降，你需要让这些流量发挥更大的作用。转化率优化和A/B或多变量测试是GEO工具箱的关键组成部分。

前进的道路：成为答案

人工智能优先的世界已经到来。模型正在选择来源。答案正在构建，而无需你的参与，除非你针对它进行优化。GEO不是关于面向未来，而是关于“面向现在”。

拥抱GEO的品牌：

• 获得引用。
• 获得影响力。
• 保持可见。

而那些不拥抱的品牌呢？他们可能会完全消失。

现在，曝光属于那些被理解、被引用并为人工智能时刻构建结构的品牌。成为答案，否则就会被淘汰。

新媒网跨境了解到，非常感谢Benu Aggarwal和Bill Hunt对本文的贡献。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/7770.html