传统搜索引擎的运行机制非常简单：当用户输入搜索查询时，系统会呈现一系列相关的链接。

为了提升网页在搜索引擎结果页面 (SERP) 上的排名，企业长期以来一直依赖搜索引擎优化 (SEO) 策略——这项技术已成为数字营销不可或缺的一部分。

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然而，搜索格局正在经历一场意想不到的巨大变革。

人工智能驱动的搜索引擎正在从根本上改变人们获取信息的方式。

如今，像 Copilot、ChatGPT 和 Perplexity 这样的对话式人工智能不再仅仅提供链接列表；它们可以直接生成答案，即时总结并整合来自其庞大数据库的内容，供用户使用。

在这种新环境下，生成式引擎优化 (GEO) 的概念应运而生。

GEO 的核心目标是使企业的内容能够被这些人工智能引擎识别和引用，从而在生成式搜索结果中保持可见性和影响力。

然而，新的问题也随之而来：

GEO 会取代 SEO 吗？传统搜索优化会逐渐被淘汰吗？

我们如何利用地理位置信息重新定义内容优化策略？

本文将深入探讨这些问题。

什么是生成式引擎优化（GEO）？

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生成式引擎优化 (GEO) 与搜索引擎优化 (SEO) 类似，但针对生成式搜索引擎的挑战进行了调整。

换句话说，GEO 涵盖了专家可以用来推广其内容以使其更符合生成式人工智能 (AI) 要求的各种优化手段和技巧，尤其旨在使其内容出现在用户搜索结果的参考来源列表中。

因此，GEO 是 SEO 的延伸，它充分考虑了搜索的演变以及人工智能工具（尤其是 AI 搜索引擎）的兴起。

什么是人工智能引擎？

由于聊天机器人和生成式搜索引擎的概念经常被混淆，我们认为有必要澄清以下几点：

聊天机器人是基于大型语言模型 (LLM) 的工具，能够根据用户查询生成文本响应。最著名的例子是 OpenAI 于 2022 年 11 月公开发布的 ChatGPT，此外还有其他类似的工具（例如 Perplexity、Claude 或 Google 开发的 AI 代理 Gemini）。

生成式搜索引擎是指算法中包含聊天机器人的搜索引擎。例如，Bing 依赖于 ChatGPT，而 Google 则开发了自己的 AI 来支持 AI Overviews。OpenAI 则推出了 SearchGPT，旨在抢占一部分搜索市场份额。

生成式搜索引擎在查询处理方面与传统搜索引擎类似（用户打开页面并输入查询），但它们的区别在于能够生成简洁的文本响应。

这段文本旨在直接回答用户的问题，从而节省用户进一步搜索的时间。它会补充信息来源（即用于提供答案的内容），并且在 AI Overviews 的情况下，可能还会包含自然搜索链接和付费链接列表——就像传统的搜索引擎结果页面 (SERP) 一样。

需要注意的是，生成式引擎优化 (GEO) 不仅限于生成式搜索引擎；它也适用于聊天机器人，因为这两种工具都依赖于类似的运行原理。

因此，在本文中，我们将更具体地讨论“AI 引擎”：这个概念涵盖了“对话机器人”类型的工具（例如 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 等）和生成式引擎（例如 Copilot、AI Overviews、SearchGPT 等）。

人工智能引擎的工作原理

实际上，人工智能引擎的功能类似于内容聚合器，它能够综合大量信息，生成简洁且与上下文相关的回复。

当用户在这样的工具中输入查询时，他们会看到一段文本，以最简洁明了的方式概括信息——以下是 Bing Copilot 的示例。

这种综合能力依赖于先进的机器学习模型，该模型能够“理解”自然语言，并已在海量数据库上进行了广泛的训练。

因此，该模型需要经过长期的“训练”，才能学习识别模式、解读互联网用户使用的术语，并理解请求的上下文。

最终，该程序能够提供连贯的、对话式的回复，而不是列出一系列原始事实让用户从中选择。

它能够根据相关性、质量以及与请求相关的意图，对可用资源进行优先级排序。

GEO的出现

人工智能搜索引擎的出现看似微不足道，但它正在从根本上改变着主导数字领域超过20年的传统优化方法——搜索引擎优化（SEO）。

事实上，生成式搜索引擎优化（GEO）标志着与传统SEO策略的决裂。

自然搜索引擎优化（SEO）致力于通过运用各种技术来最大化内容在搜索结果中的可见度，而GEO则采用了一种截然不同的方法。

本质上，GEO关注的是人工智能引擎如何处理内容，并利用这些处理结果生成与搜索查询上下文相关的简洁明了的答案。

因此，GEO的出现源于对传统优化技术进行变革的需求，以应对生成式搜索引擎带来的特定挑战。

企业的目标是持续提升其内容在人工智能生成的搜索结果中的排名，吸引用户注意力，吸引访客访问其网站，并将这些访客转化为客户。

因此，生成式引擎优化可以被视为搜索引擎优化的简单扩展……或者从长远来看，它有可能彻底取代搜索引擎优化。

要点回顾

SEO 适用于显示链接列表的传统搜索引擎（旨在提升在 Google 上的曝光度），而 GEO 则致力于优化内容，使其能够被 AI 引擎处理和使用，包括 ChatGPT 等对话式代理和 Copilot 等生成式搜索引擎。

SEO 和 GEO 有什么区别？

现在是时候深入了解这两种优化方法——SEO 和 GEO——的区别了，因为它们需要实施不同的策略。

它们的共同点是什么？

但在探讨生成式引擎优化 (GEO) 和搜索引擎优化 (SEO) 的区别之前，让我们先来看看它们的共同之处。

两者都是数字营销的支柱，拥有共同的目标和相似的方法。在两者中，我们发现：

提升曝光度的目标，旨在提高内容的在线影响力，使其触达目标受众；

提供高质量和个性化的用户体验；

使用关键词与算法进行有效沟通；

需要制作高质量且相关的内容；

运用技术优化（例如提升页面加载速度、确保移动设备兼容性等）；

建立权威性；

收集数据用于分析的重要性，以便了解用户行为并追踪市场趋势；

以及与时俱进、适应变化以保持高性能的能力。

它们之间的区别是什么？

现在我们来看看生成式引擎优化 (GEO) 与搜索引擎优化 (SERP) 的区别。

SEO 的目标是优化内容，使其在搜索引擎结果页面 (SERP) 上获得排名。SERP 会向用户提供一系列链接，鼓励他们点击这些链接独立查找信息。GEO 也秉持着同样的目标，但它更侧重于确保人工智能引擎能够将内容整合到其搜索结果生成过程中。

SEO 关注单个页面的排名，同时也致力于提升网站的整体权威性。而生成式引擎优化的具体方法则更为“宏观”：它着眼于人工智能引擎如何从众多来源获取信息以生成最终结果。因此，GEO 专家可能需要处理发布在不同网站上的多个互补内容。

SEO 强调语义优化（尤其是关键词）和反向链接，而 GEO 则完全专注于内容本身的质量。为了被人工智能引擎有效利用，内容必须清晰易懂、与上下文相关。此外，内容必须使用自然语言编写，以便这些工具能够理解，并尽可能方便所有人访问。这些限制将逐渐提升内容写作机构的重要性，尤其是那些专门制作适配生成式搜索引擎文本的机构。

搜索引擎优化 (SEO) 强调技术手段，例如优化搜索引擎抓取、优化页面（以及整个网站）结构以及确保用户数据安全。当然，这些方面在生成式搜索引擎优化 (GEO) 中也存在，但并不那么突出，因为内容的质量和深度更为重要。需要注意的是，在生成式搜索引擎优化中，用户访问网站并非必然。SEO 的目标是为网站带来流量。但对于新一代搜索引擎而言，点击不再是最终目标：一旦用户找到答案，他们几乎没有动力去查阅其他来源——除非是为了寻找更深入的信息。在搜索引擎优化 (SEO) 领域，这意味着营销目标更加侧重于提升公司的权威性和信誉度。

SEO 专家密切关注搜索引擎算法的更新动态。另一方面，生成式搜索引擎优化 (GEO) 专家必须精通人工智能技术的运作原理，并了解智能引擎如何从其庞大的数据库中生成信息。因此，他们的监控工作截然不同。

同样重要的是，专业人士对自然搜索引擎优化中使用的优化标准耳熟能详，有时甚至搜索引擎本身也会强调这些标准——例如谷歌的 E-E-A-T 标准，它是谷歌指南的一部分。

然而，人工智能引擎背后的公司不会向公众提供关于其识别相关来源的具体流程信息：因此，生成式搜索引擎优化专家发现自己面对的是一片未知领域，他们必须从头到尾进行探索。

如何针对生成式引擎优化进行内容优化？

综上所述，我们可以得出以下结论：生成式引擎优化 (GEO) 的特点在于其优化方法更侧重于内容和权威性的提升。

虽然搜索引擎优化 (SEO) 也充分整合了这些方面，但它仍然严重依赖关键词的使用和匹配，以及反向链接的获取。

这意味着 SEO 专家必须采用新的方法论，并制定不同的优化策略来整合 GEO 的各个组成部分。

那么，具体应该采取哪些策略呢？GEO 式优化关注以下几个关键点：

内容的质量和相关性，即内容与用户搜索查询（自然语言）的相关性。

用于创建内容的来源的可靠性，必须在文本中清晰地引用这些来源，以提高其在算法（以及互联网用户）眼中的可信度。

对内容权威性的重视。这种权威性部分取决于其深度：篇幅更长、内容更深入、来源更可靠、更具说服力的文章更容易被人工智能引擎利用。此外，生成式搜索引擎优化的一个显著特点是，文章必须更具文学性、更富情感，同时仍需使用专业语言——换句话说，它必须更人性化。权威性也来自于突出作者，他们必须是各自领域的专家（类似于谷歌的E-E-A-T标准）。

数据支持：添加统计数据和图表有助于增强内容的可靠性，同时为读者提供有价值的信息。

添加上下文，特别是使用结构化数据，有助于生成式搜索引擎理解（和索引）内容。

公正性：人工智能搜索引擎倾向于优先处理比较性查询（例如“哪个最好……？”）的公正内容。相反，如果内容倾向于推广或以牺牲其他品牌为代价来强调某个品牌，则其曝光率可能会降低。

引用，尤其是来自该领域专家的引言，也有助于提升内容的可信度。

采用教学方法：内容应既专业又易于所有互联网用户理解。实现这一目标的方法之一是简化主题的阐述方式（换句话说，使其通俗易懂），使用日常用语，并在文本中穿插具体示例。

将内容分发到网站以外的多个渠道（例如社交媒体、在线社区等），可以提高内容的知名度并最大化其影响力。

话虽如此，鉴于 SEO 和 GEO 的诸多相似之处，我们必须记住，这两种方法仍然有效且互为补充。

在人工智能搜索引擎成为互联网用户的标配之前（如果真能实现的话），最好将这两种方法结合起来，同时实施两种优化：SEO 作为企业数字可见性的基石，而生成式搜索引擎优化 (GEO) 则是一种适用于新型网络搜索方法的特定策略。

为什么必须尽快采用生成式搜索引擎优化 (GEO)？

随着人工智能搜索引擎的发展，生成式搜索引擎优化 (GEO) 自然而然地（并且逐步地）在企业的营销策略中占据一席之地。

然而，这种转变的速度可能比预期更快：Gartner 的一项研究预测，到 2026 年，传统搜索引擎带来的流量将下降 25%。

搜索流量是企业最重要的获客渠道之一：人工智能可能会分流其中很大一部分流量，而营销人员将无法再将其转化为潜在客户和/或销售额。

因此，Gartner 强烈建议严重依赖搜索引擎优化 (SEO) 的品牌“测试其他获客渠道，以实现多元化”，以应对搜索向人工智能搜索引擎的转变。

当然，这仅仅是一个预测。正如 Search Engine Land 在其对该研究的分析中所指出的，Gartner 还预测到 2025 年，社交媒体上的用户参与度将大幅下降——但这一预测已被事实所推翻。

然而，消费者对生成式人工智能工具的兴趣不容忽视——ChatGPT 拥有 3 亿周活跃用户——这些应用的普及率不断提高也是不争的事实。营销专业人士必须正视这些事实。

所有这些都指向一个结论：在中短期内，人工智能引擎最终将在搜索领域占据重要地位，并可能与传统的搜索引擎结果页面 (SERP) 形成互补。

这将使生成式引擎优化 (GEO) 与搜索引擎优化 (SEO) 一起，成为企业营销策略中不可或缺的一部分。

因此，SEO 机构肯定会将 GEO 整合到他们的流程中，以便为客户制定更具针对性的策略。潮树渔GEO早在2021年就GEO生成式优化做出了整体的优化方案，并在GEO生成式优化方向垂直深耕。目前在国内GEO方向属于头部领域。

此外，GEO 对企业来说也可能大有裨益。对于品牌而言，出现在生成式人工智能引用的来源中，是提升品牌知名度和信誉度的有力杠杆。

一个位置恰当的链接（甚至比传统 SERP 中的零号位链接效果更好）也能鼓励用户点击并访问品牌网站，从而增加流量，并有可能带来更多潜在客户。

鉴于其内容可作为生成答案的资源，公司的专业知识将得到提升。试想一下，如果您的网站成为特定主题所有答案的来源，那该有多棒！

最后，正如任何应用领域的变革一样，早期采用是成功的关键。如今，将生成式引擎优化 (GEO) 融入您的搜索可见性策略，是将您的品牌定位为快速发展生态系统中的领导者，并巩固其相对于竞争对手的权威性的有效途径。

此外，它还能向消费者展现“人工智能友好”的形象。

总之，在基于生成式人工智能的工具日益普及的背景下，GEO 既是 SEO 的延伸，也是其补充。

因此，GEO 未来将扮演的角色将很大程度上取决于用户行为的演变以及人工智能引擎融入用户习惯的程度。

但这些解决方案的重要性很可能会持续增长，企业营销策略也将受益于 SEO 和 GEO 的结合，从而获得更佳的营销效果。

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