如何在 AI 时代精通 GEO / AEO：SEO 的下一次进化
随着生成式 AI 平台（如 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview）改变人们获取信息的方式，一种新的优化形式应运而生：生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）或答案引擎优化（Answer Engine Optimization, AEO）。
传统的 SEO 关注的是在搜索结果页面中排名。而 GEO/AEO 关注的是直接在 AI 生成的答案中被引用或推荐。问题不再是“如何排名？”，而是“如何成为答案？”
从 SEO 到 GEO/AEO
SEO 优化关注关键词、外链和元数据，以排名前 10 个蓝色链接。用户搜索简短的查询如“最好的跑鞋”，点击多个结果，并手动比较。
相比之下，AI 搜索是对话式且意图驱动的。人们提出复杂的自然语言问题，而 AI 提供直接摘要，通常列出或推荐具体产品、工具或品牌。因此，品牌不再争夺点击，而是争夺 AI 答案中的引用。
以下是人们在 AI 中常问的三类问题：
- 产品对比查询
示例用户查询：“列出男性跑鞋前 10 名，并说明优缺点和价格。”
过去人们会在 Google 上打开 10 个标签页对比，现在他们希望 ChatGPT 或 Perplexity 一次性总结整个过程。
优化目标：成为 AI 用于比较和推荐产品的数据来源。
有效内容类型：
- 对比页面或排行榜文章（如“2025 年十大越野跑鞋”）
- 产品对比页面（如“耐克 Pegasus 41 vs 阿迪达斯 Ultraboost Light”）
- 产品功能或规格对比表，便于快速参考
- 专家或用户评价汇总，便于 AI 摘要
内容提示：使用结构化数据（schema 标记）、统一格式和丰富元数据，让 AI 模型可引用和解析。
- 个性化长尾查询
示例用户查询：“我需要一双防水的越野跑鞋，适合寒冷天气且有足弓支撑。”
AI 搜索允许用户描述精确需求，将多个特性和场景结合在一个查询中。
优化目标：覆盖尽可能多的个性化用例，使 AI 可以将你的产品与特定需求匹配。
有效内容类型：
- 程序化生成的用例页面（如“雨天扁平足跑鞋推荐”）
- 产品推荐或搜索中心页面
- 基于用户意图或属性（性别、活动、环境、材质等）动态生成的落地页
- 匹配独特场景的客户案例或推荐内容
内容提示：像配置器一样思考，每种特性组合都应有专门的页面或段落解释产品如何满足该用例。
- 如何做与解决方案导向查询
示例用户查询：“如何提升跑步耐力”或“如何做关键词研究”。
在这些情况下，AI 回答通常会推荐工具或产品作为解决方案的一部分。
优化目标：创建教育类内容，将你的产品定位为问题的实际解决方案。
有效内容类型：
- 教程和指南（带明确步骤和产品关联）
- 工具推荐文章（如“关键词研究最佳工具”）
- 教育类博客和资源中心
- 视频或互动内容，AI 可总结或引用
内容提示：文章结构清晰，步骤明确，并提及产品，帮助 AI 提取可执行的精简信息。
程序化 GEO：AI 搜索时代的规模化
就像程序化 SEO 为关键词变体创建数千个页面一样，程序化 GEO 为 AI 驱动搜索中的意图变体生成页面。
这意味着生成：
- 数百个针对个性化查询的用例页面
- 自动化的产品和功能对比页面
- 融入你的工具或解决方案的教程页面
通过覆盖广泛的长尾、对话式和情境化查询，提高品牌被引用、推荐或直接出现在 AI 生成答案中的可能性。
最终思考
在 AI 时代，能见度不再只是被点击，而是被选择。
GEO 和 AEO 架起了 SEO 与 AI 驱动发现之间的桥梁。要赢，你的内容不仅要吸引算法，还要为算法提供——结构化、有用、随时可成为答案的内容。
