将您的策略从搜索引擎优化 (SEO) 过渡到生成引擎优化 (GEO)
你不需要别人提醒你搜索功能正在发生变化。
但围绕人工智能和生成引擎的所有喧嚣中，人们常常忽略了一点：什么都不做的代价正在悄然累积——这可能会使你的品牌处于长期的劣势。
随着 ChatGPT、Perplexity 和谷歌 AI 模式的不断发展，它们不仅改变了用户查找信息的方式，也改变了哪些信息会被看到、引用和记住。如果你的品牌没有出现在这些新的搜索结果中，那么其他品牌的品牌就会出现。
不采取行动可能导致以下后果：
- 当 LLM 按需抓取答案时，您的内容会被跳过，而优先显示竞争对手的页面。
- 您的品牌将被排除在下一次模型更新之外，这意味着在 AI 生成的回复中，您的品牌将错失数月（或数年）的曝光机会。
- 你的 SEO 渠道停滞不前，是因为你优化的指标不对——而其他人则将 AI 可见性与业务成果直接挂钩。
- 你的故事会被第三方内容改写，而你无法参与内容的准确性、定价或定位。
这篇博客阐述了一个清晰实用的应对框架，指导我们如何应对，而不是惊慌失措，而是精准应对。您将学习如何从传统SEO过渡到GEO（生成式搜索引擎优化），哪些新的信号和策略至关重要，以及如何在变革悄然发生之前引领潮流。
目录：
为生成式引擎优化树立正确的思维模式
最重要的是，要取得人工智能搜索的成功，必须具备测试思维。
这种思维方式在过去 20 多年的 SEO 中已经非常有价值，但鉴于变化的速度、数据和可见性的差距以及各种搜索引擎都需要关注，它比以往任何时候都更加重要。
“设置好就不用管了”已经不再可行。
作为一名SEO从业者，你很可能需要解释人工智能搜索的演变——而且往往是实时解释。如今，你的角色融合了SEO专业知识、调查思维和战略远见。清晰透明的沟通能够建立信任并赢得支持。
你还需要新的数据类型和新的合作伙伴。准备好展示用例、提出挑战并阐述机遇。因为如果没有正确的数据，构建强有力的商业案例几乎是不可能的。
如何应对向生成式引擎优化的转变
从 SEO 到 GEO 的转变始于“分块”——这不仅是为 AI 搜索构建内容的方法，也是一种将这种转变分解为可管理、可操作的重点领域的战略方法。
将你的策略分解：从SEO过渡到GEO的四大支柱
将您的AI搜索路线图分为四个可操作的类别：
- 目标：专注于搜索背后不变的人类和商业目标，同时适应人工智能如何改变行为、决策路径以及满足这些目标所需的组织战略。
- 内容：每个段落是否都针对主题深度和用户意图进行了优化？与SEO、UX、品牌和PPC团队协作，精准满足用户动机。
- 技术方面：您最有价值的页面是否可供爬虫和 LLM 访问？使用站点地图、模式、Markdown 和服务器日志来确保全面索引。
- 报告：哪些人工智能特定指标至关重要？透明地报告业务成果、用户反馈信号，并优先考虑数据驱动的预算和支持请求。
第一部分：为地理空间时代调整目标
我们需要牢记我们工作的目标。我指的不是经理给我们设定的季度目标；我指的是企业的目标，更重要的是，我们企业想要服务的目标人群的目标。
当然，人工智能搜索与过去20多年来的自然搜索有所不同，但使用人工智能搜索的人的目标真的不同吗？可能并非如此。
人工智能搜索的人类目标
作为一个人，我试图通过搜索来完成一些事情——比如购物、学习新知识或计划一次体验等等——这些事情本身并不新鲜或不同寻常。
我将使用值得信赖的工具来帮助我更快、更高效地实现目标（当然，质量可能因人而异）。如果使用人工智能搜索来实现目标的过程本身就很有趣，那就更好了。
人工智能搜索中的人类行为
人工智能搜索的新颖之处在于，它可以帮助我们节省时间，更快地实现目标，或者提高结果的质量。
这可能会改变我们的行为，表现为：自然搜索点击量减少，直接访问或推荐访问量增加，品牌搜索量增加（非品牌搜索量减少），网站页面浏览量增加（或减少，视情况而定），以及客户旅程中购买时间缩短。
人工智能搜索的业务目标
人工智能搜索会改变我们的业务目标吗？可能不会。我们所在的公司仍然致力于从那些试图满足自身需求的人们身上获取收入。
人工智能搜索中的商业行为
就像用户行为一样，组织行为也可能会改变以适应人工智能搜索。
这可能意味着：
- 在人工智能领域，加大对客户需求的了解投入
- 修改或扩展内容
- 连接长期孤立的数据集
不同组织所需的变革程度会有所不同，但发展的需求是普遍存在的。
第二部分：重新思考生成式引擎可见性的内容
在人工智能搜索领域，内容几乎决定一切。毕竟，如果你的内容没有被展示出来，那展示出来的又是什么呢？很可能是你的竞争对手的内容。
您的组织和人工智能搜索
要在 GEO 世界中蓬勃发展，您的组织需要了解大型语言模型 (LLM) 如何评估和索引内容。
在 SEO 和内容分开的组织中，内容创作者需要掌握新的技能和工作流程——学习 SEO 团队已经采取哪些措施来优化内容，以提高AI 搜索可见性。
您在人工智能搜索中的现有和潜在受众
在波士顿举行的 SMX Advanced 大会上，我认为 Will Reynolds 和 Garrett French 用非常不同的方式来阐述你需要了解你的受众。
根据贵公司的具体情况，您可能需要与负责用户体验、品牌研究和营销、点击付费广告和付费社交媒体的人员或团队建立更紧密的合作关系。
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是的，我们可以看到人们为了实现目标而使用的一些词语，但是通常不言而喻的动机和情感需要指导你的AI 搜索内容策略，因为这个领域很可能变得越来越个性化。
人工智能搜索中的品牌流量与非品牌流量
AI 搜索引擎和 LLM 目前非常擅长综合回答广泛的信息查询——这意味着用户通常无需点击网站即可获得所需信息。
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因此，许多网站来自非品牌信息搜索的流量大幅下降。但这并非旅程的终点。用户仍然需要做出决策——在最后阶段，他们会评估哪些品牌最相关、最值得信赖、最有价值。
机会就在这里：将漏斗顶端的信息查询与你品牌的产品或服务联系起来，这样即使点击量很少，你也能进入消费者的考虑范围。
面向人工智能搜索的内容“技术”方法
即使有SEO团队的指导，根据我的经验，大多数内容制作和评估仍然带有很强的主观性。随着LLM（内容管理）和人工智能搜索的出现，我们需要更加严格地确保我们页面上的内容物有所值。
由于每块内容都可以衡量其与某个主题的相关性，因此页面上与某个主题及其子主题相关的块越多，该页面对搜索者和企业的潜在价值就越大。
我们如何衡量人工智能搜索中的内容成功
当然，我们会尝试将人工智能搜索的可见性作为衡量成功的标准。但考虑到出于隐私原因，数据可能会存在巨大缺口，因此我们需要更多地关注业务成果和用户反馈。
业务成果应该清晰明确且已落实到位，例如潜在客户、转化率、销售额、收入等。一些人为因素也可能被纳入考量，例如社交分享和流量、评分和评论，以及其他可量化的主观行为。
其他人类信号，如品牌搜索和引用，可能需要一层情感分析来确定成功程度。
第三部分：优化人工智能索引的技术基础
从某种程度上来说，针对生成式人工智能搜索的技术SEO是最简单的，因为它相对稳定，并且经过多年的实践检验。你的内容需要先被抓取才能被索引，只有被索引后才能获得流量或产生收益。
爬虫对于人工智能搜索的重要性不亚于搜索引擎优化 (SEO)。
如果你想实现你的业务目标，你仍然需要让爬虫将大部分时间花在那些有可能提供价值的可索引 URL 上。
这意味着你需要访问服务器日志，以便查看爬虫请求的内容和请求量。这只是AI爬虫分析的第一步，但将服务器日志与流量、转化率和可见性数据结合起来，才能让你更深入地了解爬虫数据。
以下是一些在进行人工智能搜索爬虫时需要考虑的入门问题：
- 正在抓取什么内容，响应代码是什么？
- 是否抓取了最有价值的页面？
- 哪些内容没有被抓取？是否遗漏了核心内容？
让AI搜索引擎和LLM更容易理解您的内容
大多数企业网站都使用 XML 站点地图，有些甚至可能使用带有巧妙逻辑的 RSS 源来抓取页面。
但是，也有一些方法可以提高内容易于解析和理解的几率，以便尽可能完整、正确地进行索引。
结构化模式作为索引辅助工具的重要性可能比以往任何时候都更加突出。此外，使用 Markdown 可以让 AI 系统更容易解析您的页面。
第四部分：调整您的 GEO 报告策略
我们需要了解搜索引擎优化 (SEO) 和人工智能搜索领域的最新动态，并将其传达给组织内的其他部门。在人工智能时代，这一点与过去二十年的搜索引擎优化并无二致。
人工智能搜索报告的目的
无论是传统的搜索引擎优化（SEO）还是地理位置优化（GEO），报告的核心都是信任。
透明的报告能够建立信誉，并为你赢得所需的资源——无论是预算、人员配置，还是领导层或利益相关者的支持。你的报告不仅要提供信息，还要阐明你工作的战略重要性。
利用报告功能为您的AI搜索策略争取支持
在理想情况下，你的组织希望你成功，这样它才能成功。
明确需要哪些条件来帮助组织更好地了解人工智能搜索领域正在发生的事情，以及你需要哪些条件才能做出更好的决策（例如：预算或工程支持）。
寻求支持（它就在那里）
你并非独自应对这种转变——整个搜索行业都在共同学习、测试和适应。
联系我们——或者与同行交流，关注行业领袖，让对话持续下去。分享越多，我们所有人进步就越快。