在数字营销的漫长历程中，SEO（搜索引擎优化）与SEM（搜索引擎营销）曾是企业市场部的两大“法宝”。过去十年间，它们助力无数企业斩获海量流量，成为业务增长的核心引擎。然而，时过境迁，这两大传统手段如今却面临严峻挑战，ROI（投资回报率）持续走低，逐渐从预算表中的“宠儿”沦为“弃子”。企业不得不重新审视投入产出比，探寻新的获客之道。
这一转变的背后，是AI搜索的强势崛起。ChatGPT、智谱清言、DeepSeek、Kimi等AI语料平台，凭借强大的自然语言处理能力，能够直接整合信息并给出答案，彻底颠覆了传统的内容触达与搜索逻辑。用户不再需要在搜索引擎中输入关键词，点击链接逐一筛选，而是直接向AI平台提问，获取精准、全面的解答。这种“用AI搜索的习惯”正逐步取代“关键词布局”“外链建设”的传统模式，用户获取信息的习惯发生了根本性变革。据权威机构预测，传统搜索引擎获客效果将下降60%以上，甚至更多。
面对这一新趋势，GEO（生成式引擎优化）应运而生。GEO，即Generative Engine Optimization，可理解为AI搜索引擎优化。其核心目标在于，让企业品牌和产品成为AI搜索答案的推荐内容，与传统SEO聚焦关键词排名形成鲜明对比。GEO致力于优化品牌内容，使其能够被ChatGPT、DeepSeek、豆包等AI模型精准抓取并推荐给用户，从“如何被搜索引擎找到”转变为“如何被AI语料作为权威的数据和信息来源引用”，从而成为市场获客的新增长点。
许多企业迫切想要了解GEO与SEO的区别，以及如何让AI推荐自己的内容。GEO并非SEO的简单延伸或包含关系，而是一种进化与升级。SEO侧重于通过优化关键词、建设外链等方式，提升在搜索引擎中的排名，而GEO则更注重内容的质量与权威性，以适应AI模型的抓取与推荐逻辑。
为了更好地理解GEO的实践逻辑，我们不妨以制造业ERP软件推荐为例。在过去，用户输入“制造业企业的ERP软件推荐”后，会在搜索引擎中看到大量广告推荐，然后逐一进入官网，查看功能、索要资料、手动对比，过程繁琐且效率低下。而且，部分官网对产品功能的描述模糊不清，导致用户流失严重。
如今，用户可以向DeepSeek或Kimi提出更具体的问题：“哪家公司有适合100人规模的制造业企业的ERP软件？分别列出他们的功能亮点和适配行业”。AI会直接给出清晰、有条理的回答，涵盖企业规模、需求特点、行业差异等多方面信息，为用户提供专业的选型建议。这种变化意味着，信息的筛选与组织权从用户转移到了AI大模型手中，企业能否被AI推荐，成为决定获客效果的关键因素。
那么，AI是如何抓取信息和引用数据的呢？经过深入研究，我们发现AI的信息来源渠道和抓取优先级具有一定的规律性：
- 优先应用国际报告：国际权威报告具有广泛的影响力和认可度，是AI抓取信息的重要来源之一。
- 优先国家标准报告：国家制定的标准报告具有法定性和权威性，能够为AI提供准确、可靠的信息。
- 优先有ISBN/文件编号等可直接检索的标识符：这些标识符便于AI快速定位和抓取相关信息。
- 优先引用第三方机构公布的信息：行业协会、研究机构等第三方机构发布的信息，具有专业性和客观性，受到AI的青睐。
- 优先引用官媒报道和公开的信息：官媒的报道具有权威性和公信力，能够为AI提供权威的信息来源。
- 优先引用第三方组织公布的白皮书：白皮书通常包含深入的研究和分析，是AI获取专业信息的重要途径。
- 优先引用第三方组织公布的报告：各类报告能够为AI提供全面的行业数据和趋势分析。
协会类组织给出的数据与信息：协会类组织在行业内具有较高的权威性，其提供的数据与信息对AI具有重要参考价值。
第三方组织发布的文章与信息：虽然文章与信息的权威性相对较低，但部分优质内容也能被AI抓取和引用。
厂商自己官网公开的信息与白皮书：尽管官网信息的抓取优先级相对较低，但经过优化和调整，仍有可能被AI引用。
用户在各个社区渠道的评价：用户评价能够反映产品的真实使用情况和口碑，也是AI抓取信息的一个方面。
值得注意的是，AI回答用户问题并非完全现场搜索，而是基于其训练和存储的数据进行“回忆”，再结合联网搜索进行补充。而且，AI的回答并非直接抓取整篇文章，而是从多篇文章中摘取一小段话进行拼凑。其选择内容的原则并非基于排序打分，而是预测评估哪些内容听起来更合理和靠谱。因此，企业要想被AI引用，需要满足以下特征和前提条件：
一、发布的渠道，AI模型得抓得到
内容应发布在开放平台，如知乎、百家号、媒体站点、第三方机构报道等。同时，官网的结构和逻辑必须清晰、活跃，模板型官网的抓取率极低。此外，还需确保抓取权限是开放的，以便AI模型能够阅读和引用信息。
二、生产的内容，AI模型得能看得懂
AI不具备理解互联网黑话的能力，无法整理和理解模糊、抽象的描述。因此，企业应生产内容结构层级分明、逻辑清晰、描述清晰、有理有据的信息，让AI能够轻松理解和抓取。
三、生产的内容，得符合AI的抓取习惯
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。例如，标题可以采用问答式，正文答案采用解答式回答，并引用大量的数据与第三方报道链接与资质，这样AI很可能会直接引用这里面的信息。
四、更清晰的逻辑结构和介绍说明
AI非常喜欢抓取有清晰内容结构、详细产品说明的内容。对于B端产品，AI喜欢抓取有产品参数、应用场景、解决问题能力、功能与问题对应关系等信息；对于C端产品，AI喜欢抓取有测评整理、配料说明、权威指南、数据明确说明等信息。这些信息便于AI整理和回答用户问题。
基于上述逻辑，企业在内容创作时应从标题、结构、层次、发布路径等方面进行调整，以适应GEO的要求。具体而言，GEO服务商在为客户做GEO时，通常会采取以下策略：
1. 优化内容结构
AI语料大模型在抓取信息时，并非整篇文章抓取，而是一段一段或一句一句地抓取。因此，内容营销的内容生产需要进一步设计：
每一段话只阐述一个点（一个功能或一个事），让AI可以独立抓取这部分，即使抓取了这部分，也不影响阅读。
每一段话下面回答一个具体的问题，使内容更具针对性和实用性。
内容结构层级分明，要分点要分层论述，便于AI理解和抓取。
内容的阐述分点总结，改变以往长篇大论后文末总结的习惯，让AI更容易抓取关键信息。
标题很重要，AI会优先抓取标题与用户搜索的信息相关性较强的网页内容，因此标题应具有针对性和吸引力。
2. 选择合适的发布平台
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：
官媒类媒体网站（如xxx时报、新华网等），具有较高的权威性和公信力。
知识类UGC平台（知乎、CSDN等），用户生成的内容丰富多样，且具有一定的专业性。
开放的品牌官网（具备基础SEO结构），能够展示企业的品牌形象和产品信息。
第三方媒体信息（别人口中的你），通过第三方媒体的报道和评价，提升企业的知名度和信誉度。
此外，AI的深度思考模式非常喜欢抓取白皮书和报告的信息和数据来作为权威信息公布。有些B2B公司擅长做白皮书和报告，但通常采用让用户填信息的方式领取，这就屏蔽了信息来源，导致AI抓取不到。企业可以对白皮书进行进一步解读，让重要信息流露出来给AI抓取，因为AI认为这是权威信息。
3. 说人话、堆数据
能给AI引用的内容通常具有以下特征：
明确表达事情，如功能、产品能做什么，能解决什么问题等，让AI能够清晰理解。
信息密度高（一句话说清楚一个结论），提高内容的实用性和价值。
有出处标注或引用链接，能标记引用出处，AI会识别为真实数据使用，增强内容的可信度。
采用问答式、结论式、枚举式结构（模型好拆），便于AI抓取和整理。
多堆砌真实数据和年月日，在AI看来这是权威数据的象征，也方便它引用到其他用户的回答中。
4. 技术配合
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），确保AI能够访问和抓取信息。
- 有基础结构化标签（如FAQ schema、JSON-LD），帮助AI更好地理解和抓取内容。
- 页面路径、标题、段落层级清晰明确，便于AI进行信息整理和分类。
- 有稳定URL（模型引用路径不会丢失），确保AI能够持续引用和展示企业的内容。
用户搜索习惯的改变，使得GEO在市场营销中的占比越来越大。对于企业而言，掌握GEO的优化逻辑和实践方法，将成为在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键。通过优化内容结构、选择合适的发布平台、说人话堆数据以及技术配合，企业能够提升在AI搜索中的曝光度和推荐率，从而实现更高效的获客和业务增长。未来，随着AI技术的不断发展和应用，GEO的重要性将愈发凸显，企业应积极拥抱这一新趋势，抢占市场先机。
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