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各位跨境电商的实战派朋友们，大家好！

我们都知道，在海外市场“淘金”，让产品被消费者看见是第一步。过去，我们依赖传统的搜索引擎优化（SEO）。但进入2025年，随着人工智能（AI）的飞速发展，海外的搜索逻辑已经悄然改变。现在，你的产品能否在ChatGPT这类AI应用中脱颖而出，不再是靠简单的关键词堆砌或广告投放，而是要靠实打实的“内容硬实力”。

AI搜索的可见度，是“挣”来的，不是“买”来的。那些能在ChatGPT等大模型中被精准推荐的产品，无一不是给AI系统提供了精准、及时、合规且上下文信息丰富的优质内容，真正做到了让结构化的信息与语义推理完美契合。

1. 时代变了：生成式引擎与跨境卖家的新战场

生成式搜索的兴起，彻底颠覆了信息发现和呈现的方式。传统的搜索引擎，仅仅是把网页按排名展示出来。而现在，以ChatGPT、Perplexity.ai、Bing Copilot以及谷歌的SGE（我们常说的AI Overview或AI模式）为代表的生成式引擎，不再仅仅指向内容，它们会直接生成整合后的答案，并且在答案中直接引用来源。

新媒网跨境获悉，截至2025年3月，在米国桌面搜索查询中，AI Overview的出现率已经达到13.14%。当AI总结出现时，大多数米国用户会更少点击传统链接。这意味着，我们过去那一套老旧的SEO规则，已经不再能完全保证产品被看见。

2. 初探GEO：定义、原理与衡量标准

在2024年KDD大会上，普林斯顿大学和印度理工学院德里分校的研究人员共同提出了一个全新的概念——生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）。GEO是第一个旨在提升内容在生成式引擎结果中可见度的正式框架。它为我们跨境卖家和内容创作者提供了一套方法论，确保我们的内容在大型语言模型（LLM）从全网总结信息时，能够被看到、被引用、被公正地呈现。

生成式引擎与传统搜索引擎的架构截然不同。它们会先检索一系列相关文档，然后通过一系列生成模型进行处理，最终给出一个连贯且带有引用来源的答案。每一个引用都代表着AI模型从中获取部分信息的特定来源。因此，在AI搜索中“露脸”，不再是出现在一堆蓝色链接的排名列表里，而是要让你的网站内容被AI选中、引用，甚至直接作为答案的一部分。

举个例子，ChatGPT每天处理的提示词量大约在25亿次左右。而Perplexity在2025年5月的查询量也达到了7.8亿次。这些数据表明，AI工具正迅速成为我们产品被发现的主要渠道。随着生成式引擎对信息的深度整合，我们必须重新定义“可见度”的含义。

GEO还引入了新的“展示量指标”，用来衡量一个内容源在AI生成答案中出现的突出程度。其中有两个核心指标：

• 位置调整词数（Position-Adjusted Word Count）：这衡量的是答案文本中有多少内容来自你的源头，以及它出现的位置有多靠前。
• 主观印象（Subjective Impression）：这则评估了内容的相关性、影响力、独特性和可信度等因素。这两个指标从客观和主观两个维度，共同捕捉了生成式时代下内容的可见度。

3. 实战秘籍：GEO方法、应用领域与效果提升

为了更好地优化这些新指标，GEO提出了九种不同的策略，并通过数千次查询进行了实验验证。这些策略包括：增加引用、增加引述、增加统计数据、优化流畅性、易于理解的写作、权威语气、使用专业术语、独特词汇，以及关键词堆砌。研究结果明确指出，那些侧重于清晰度、依据和证据的策略，其效果远超传统SEO方法。

例如，有外媒独立分析显示，当AI Overview出现时，即使是排名第一的自然搜索结果，点击率也会下降约34.5%。当AI总结出现时，用户点击传统链接的比例仅为8%，而没有AI总结时则为15%。在所有测试方法中，“增加引述”、“增加统计数据”和“增加引用”的效果最为显著，能将可见度提升30%到40%。加入专家引述能增强内容的权威性和丰富度，包含量化数据则能让内容更具说服力。即使是简单的“根据世界卫生组织的数据”这类明确引用，也能显著提高网页被生成式答案引用的可能性。这些方法奏效的原因在于，它们与大型语言模型评估文本信任度和权威性的方式高度契合。

相反，传统的“关键词堆砌”等技巧则表现不佳。生成式模型不再依赖关键词频率来判断相关性，而是通过理解语义和上下文来判断。过度重复关键词的内容往往会降低清晰度，从而导致可见度下降。这证实了，过去以关键词为中心的SEO思维，在生成式搜索环境下已经不再适用。

其他文体优化也能带来显著提升。“流畅性优化”能增强内容的语法、连贯性和可读性，从而将可见度提高15%至30%。同样，“易于理解的语言”也有助于生成模型更有效地总结和归因信息。这些发现共同表明，写作质量和语言清晰度，现在是AI搜索中产品可发现性的主要决定因素。

GEO还深入探讨了“特定领域优化”的概念。数据显示，在“健康”这类“你的金钱或你的生活”（YMYL）领域词条中，AI Overview的出现率高达51.6%（WebFX研究，2025年9月），而教育服务领域的AI Overview率也达到了39%（Conductor研究，2025年9月）。这说明，某些行业正面临更强的生成式AI颠覆，因此需要更定制化的策略。不同主题和查询类型，对特定方法的响应也不同。例如，在历史和辩论相关内容中，权威语气能提升表现；而统计证据在法律、政府和观点类材料中则特别有效。在社会、教育和历史等领域，人类的声音和真实性至关重要，因此引述表现最佳。

对于亚马逊等电商平台而言，情况更为复杂：卖家需要同时协调好词汇SEO（A9算法）、生成式优化（Rufus）以及代理发现（Interests AI）三者，这是一个协同并进的方法，将SEO、GEO和答案引擎优化视为相互补充的层次，而非相互竞争的策略。

GEO研究的基准数据集GEO-bench包含了10,000个查询，涵盖了从健康、法律到艺术、游戏等25个领域。研究人员利用这个数据集证明，GEO方法能够持续提升各类内容的可见度。更重要的是，即使底层生成式模型发生变化，这种改进依然存在，这证实了GEO原则的普适性。

GEO最令人鼓舞的结果之一是，排名较低的网站从中受益最大。传统搜索引擎偏爱那些拥有大量外链和长久域名的权威网站。而生成式引擎则更注重内容质量、可读性和事实依据。研究表明，在谷歌搜索结果中排名第五的网站，通过应用GEO方法，其生成式可见度提升了115%以上，而排名靠前的网站有时甚至会有小幅下降。这预示着GEO有望实现线上可见度的“民主化”，让更多中小卖家有机会崭露头角。

GEO的实验还考察了策略组合的效果。当“流畅性优化”与“统计数据添加”结合时，在“位置调整词数”上的增益可达到30%以上；最佳组合的效果比任何单一方法都高出5.5%以上。类似地，“引述添加”与“流畅性优化”的结合也产生了强大的协同效应。这些结果表明，平衡清晰度与可信度的混合方法，是出现在生成式搜索结果中最有效的方式。

除了数据上的提升，研究还提供了定性案例，展示了微小的文本修改如何显著提升可见度。同时，研究指出，在两到三个月内，AI Overview中约有70%的引用页面会发生变化，这说明了引用排名的不稳定性以及持续优化的重要性。即使是微妙的风格调整，比如强调确定性或事实准确性，也能显著增加内容被AI引用到答案中的可能性。

为了在真实环境中测试GEO方法，研究人员在一个已部署的生成式引擎Perplexity.ai上进行了评估。结果与实验室发现高度一致：“引述添加”和“统计数据添加”分别带来了22%和37%的可见度提升。这些实验表明，GEO技术并非纸上谈兵，它们在实际的生成式搜索系统中同样有效。

GEO方法之所以成功，根本原因在于大型语言模型会优先考虑可信度线索和推理的清晰度。当总结多个来源时，大型语言模型更倾向于那些看起来真实、结构良好、内容独立的文本。那些提供明确证据、具体数字细节和流畅叙述的页面，更容易被模型采纳。这种行为奖励了符合新闻标准、清晰、可验证且与查询直接相关的内容。Rufus等优化方法强制明确用户意图框架和产品定位，这直接补充了GEO原则。

因此，GEO重新定义了优化的概念。我们跨境卖家和内容创作者现在不应再一味追求反向链接或关键词密度，而是必须专注于内容的可引用性、可读性和信息量。一篇文章在AI搜索中是否成功，取决于生成式引擎能否轻松引用和归因它，而不仅仅是它是否在传统结果页上排名。表现最好的内容，几乎就像一个数据源一样运作：简洁、有依据，并且随时可以被AI转述。

GEO的意义远超技术优化本身。它可能有助于重新平衡线上生态系统，让那些规模较小但内容优质的发布者获得公平的可见度机会。由于生成式模型对域名权威性不那么敏感，因此精心撰写、来源可靠的独立文章现在也能与大型媒体机构的内容一同出现在AI生成的答案中。GEO有望为长期被规模效应主导的数字空间恢复公平。

同时，新媒网跨境提醒大家，GEO会随着生成式引擎的进步而不断演化。随着模型推理能力和引用准确性的提高，最优策略可能会随之改变。但核心原则将保持不变：你的内容越清晰、越真实、越可验证，它就越有可能被引用。就像SEO经历了二十年的发展一样，GEO也需要我们持续的实验和适应。

GEO框架为AI时代的可见度建立了科学基础。其指标、方法和基准数据集共同定义了创作者如何设计出AI系统信任和推荐的内容。通过基于引用的优化，我们能重新掌握自己的内容如何呈现在合成答案中，确保我们始终参与到这场数字对话中。如今，要在AI搜索中崭露头角，我们必须同时扮演记者和数据工程师的角色：文笔流畅、引用负责、证据充分、表达清晰。在生成式时代，可见度不再属于声音最大者，而是属于最可信赖者。

生成式引擎优化，不仅仅是一种新的营销策略；它更是智能搜索时代知识如何浮现的蓝图。

4. 从GEO到商业实践：Rufus的意图之桥

Rufus优化：GEO的商业化桥梁

Rufus优化为GEO引入了一个互补的层次，它首先关注商业意图的清晰度。Rufus要求内容创作者明确表达买家的购买意图，清晰阐述产品的使用场景、对比优势以及购买意愿。一旦这些工作完成，相同的内容就能无缝驱动ChatGPT Shopping、Claude、Perplexity以及其他对话式商务生态系统中的发现和推荐。

由于Rufus在商业漏斗中运行，正确校准其信号，例如产品面向何种用户、为何优于竞品、在何种情境下应选择，就能产出AI就绪、意图丰富的内容。这种意图框架的精准性，降低了下游AI助手的歧义，并增强了产品在对话式购物环境中的相关性。实际上，优化Rufus成为了商业GEO的最高效基准；如果你的内容在Rufus中表现出色，它就已经为在所有生成式引擎中取得成功做好了准备。

随着消费者意图的加速形成，区分产品好坏的不再是付费位置，而是结构化的相关性。让Rufus发挥作用的那些输入要素，包括完整的产品数据流、实时价格和库存、清晰的使用案例和对比，以及合规的元数据，正是对话式AI助手用来匹配意图和产品的信号。实践中，优化Rufus就等于为所有评估相同事实和上下文的AI助手训练了你的产品目录。尽管如此，在优化ChatGPT时，仍有一些独特的真相需要我们了解。

5. ChatGPT购物：产品可见度如何被决定

在ChatGPT Shopping中，产品的可见度首先取决于相关性。产品结果是自然生成的，由模型根据其与用户查询和上下文的匹配程度（包括记忆和自定义指令）来选择，而不是广告或受合作关系影响。产品能否被收录，取决于你是否提供了符合OpenAI产品数据流规范的结构化产品数据流，该规范定义了搜索、定价和结账体验所需和推荐的字段。

数据的及时性和完整性会极大地影响结果。OpenAI支持最快每15分钟刷新一次数据流，这有助于减少缺货和价格不匹配，并随着时间推移提高匹配质量。其核心概念指南强调，需要提供完整、描述丰富的、带有标识符、价格、库存、媒体、履约信息以及可选评论信号的产品，所有数据都需通过加密的HTTPS发送到经批准的端点，以确保结果正确显示并赢得用户信任。

排名是产品相关性和商家排序的混合体。产品结果根据与意图的相关性浮现，而同一产品所展示的商家顺序则由可用性、价格、质量、首选卖家状态以及是否启用即时结账等因素决定。即时结账会影响商家排序和嵌入式购买流程，但产品结果本身仍基于相关性，且是非赞助的。

展示和感知由模型塑造。ChatGPT可能会生成“价格亲民”或“最受欢迎”等有帮助的标签，并从公共来源生成评论摘要，这些都会影响用户的关注度和点击行为。它还会将数据流中的结构化元数据与模型推理相结合来选择产品。为了获得最佳可见度，商家应将高质量的结构化数据与清晰、以用户为中心的描述以及持续的数据流更新相结合，这同样符合ChatGPT Shopping、Claude和Perplexity等多种生成式引擎的GEO实践。

6. 核心战术：优化推理能力

要在AI搜索中脱颖而出，最可靠的方法就是优化推理能力。所谓推理，就是AI系统根据证据和逻辑得出的结论。你的产品是否出现在客户的最终决策中？你的品牌是否在他们的思考路径和决策依据中占有一席之地？Rufus、ChatGPT、Perplexity和AI Overviews最有可能从你的品牌和产品中推断出什么？这是我们需要深思的问题。

对于产品列表来说，这意味着要在高度准备购买的语境下，明确表达产品意图。一旦这项工作完成，相同的内容就能驱动ChatGPT Shopping和其他对话式商务层面的发现和推荐。因为Rufus在“商业优先”的漏斗中运作，正确设置其信号，例如使用场景、产品对比以及买家购买准备度，就能产生AI就绪的内容，并将其顺利迁移到ChatGPT Shopping、Claude、Perplexity及其他平台。优化Rufus意味着要清楚说明产品面向的用户是谁、为何比竞品更优、以及在何种情境下应被选择。这种清晰度降低了任何下游AI助手在匹配用户意图和产品推荐时的歧义。

在实践中，Rufus就是我们最重要的杠杆基准；如果你的内容在那里表现出色，那么它就已经为ChatGPT Shopping做好了准备。

7. 优化推理：案例式写作指引

利用基于使用场景的结构化文案，能帮助AI助手更好地推断产品匹配度并进行推荐。清晰地展示“特征 → 优势 → 结果”的逻辑链，让模型能够将用户意图与最终成果关联起来。

实战案例：以一款金属装饰画为例

1. 纯手工金属打造

   • 特征： 由匠人采用高品质金属手工锻造。
   • 优势： 确保每一件都独一无二，同时具备卓越的耐用性。
   • 结果： 成为一件经久不衰的艺术品，为您的家居装饰增添真实的魅力。

2. 纹理分明、层次丰富的设计

   • 特征： 雕刻般的层次感，富有深度和立体感。
   • 优势： 营造出迷人的光影效果。
   • 结果： 让墙壁如同艺术画廊般生动，充满视觉吸引力。

3. 粉末涂层保护处理

   • 特征： 具备防锈、抗紫外线的表面。
   • 优势： 有效防止颜色褪色和腐蚀。
   • 结果： 无论是室内还是有遮蔽的半户外空间（如阳台或阳光房），都完美适用。

4. 艺术主题（抽象与自然灵感）

   • 特征： 提供现代、花卉或有机等多种设计风格。
   • 优势： 与极简主义、波西米亚风、农舍风或现代风格等多元装饰风格相得益彰。
   • 结果： 瞬间用个性和品味点亮您的空间。

5. 轻巧易安装

   • 特征： 框架轻巧稳固，预装了挂墙配件。
   • 优势： 即使是普通墙钩也能轻松悬挂，省去繁琐安装。
   • 结果： 无论是租客、房主还是室内设计师，都能轻松上手。

6. 多种尺寸与饰面选择

   • 特征： 提供多种尺寸和颜色（黑色、青铜色、金色或银色）。
   • 优势： 完美适配客厅、走廊、卧室或办公室等不同空间。
   • 结果： 可根据您的装饰主题和墙面空间，定制个性化外观。

8. 跨境卖家行动指南：亚马逊产品页面与品牌官网优化要点

针对亚马逊产品Listing和你的独立品牌网站，我们需要采取以下关键行动，才能在AI搜索时代赢得先机：

1. 优化AI推理能力

   • 核心理念： 最可靠的策略是优化内容，让AI系统能从你的产品信息中得出清晰的结论。
   • 具体行动： 精心构建你的产品内容，让AI系统能够清晰地了解你的产品或专业知识。明确说明你的产品是为谁设计的，它为何优于竞品，以及它应该在何种场景下被选择。你的网站越能逻辑清晰地传达价值和推理路径，Rufus和ChatGPT就越容易推断出相关性。

2. 聚焦基于使用场景的写作

   • 核心理念： 结构化的案例式文案能帮助AI助手准确推荐你的产品。
   • 具体行动： 在你的产品页面和描述中，严格遵循“特征 → 优势 → 结果”的结构。这为大型语言模型提供了一个可预测的推理路径，大大增加了你的内容被AI总结或引用的机会。

3. 明确买家意图（Rufus优化）

   • 核心理念： Rufus强制内容创作者明确表达买家意图，澄清使用场景、对比和购买意愿。
   • 具体行动： 在你的亚马逊Listing中，务必强调意图的清晰性——详细说明用户的使用情境（例如，“非常适合家庭用户”）以及与其他产品的对比优势（例如，“比同类产品更轻巧”）。Rufus会根据明确的买家推理来读取和排序内容。

4. 提供完整、结构化的元数据（品牌官网）

   • 核心理念： 生成式引擎偏爱那些事实准确、结构良好、内容独立的文本。
   • 具体行动： 在你的品牌官网上，确保所有元数据（标题、描述、Schema标记、图片Alt文本、定价、产品规格和常见问题解答）都是结构化的，并且可以被机器读取。使用Schema.org标记来标识产品、评论和可用性信息，这样ChatGPT和Perplexity就能将你的网站视为可信的数据源。

5. 优先提升清晰度、引用和可信度

   • 核心理念： 你的内容越清晰、越真实、越可验证，它就越有可能被引用。
   • 具体行动： 在你的亚马逊Listing和品牌官网上，广泛使用引用、统计数据和流畅的语言。添加专家引述、数据点和参考资料来增强信任——这些信号能将你在AI搜索系统中的生成式可见度提升高达30%-40%。要在Rufus和ChatGPT中脱颖而出，你的品牌必须将明确的意图（亚马逊）与结构化的事实（品牌官网）相结合——内容既要可推断、可验证，又要上下文丰富。

风险前瞻与时效提醒：
我们跨境人要清晰认识到，AI技术发展日新月异，今天的策略可能明天就需要调整。生成式引擎的算法仍在不断优化，引用排名的波动性较大。因此，我们必须保持敏锐的市场洞察力，持续学习和实验，才能紧跟时代步伐，确保我们的优化策略始终有效。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/rufus-optimization-5-steps-to-2x-visibility.html