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生成引擎优化 (GEO) 和人工智能优化 (AIO) 与 SEO 的清晰解释

发布日期:2025-06-16 08:51:06 浏览次数: 810 来源:精益SEO

GEO、AIO、AISEO、AI Search、AI Overviews, 最近很多新概念如雨后春笋般涌现,傻傻让人分不清,总是被人反复问,今天终于梳理成文,拨开迷雾,给人一个清晰呈现,希望能够帮助到您。

生成引擎优化 (GEO) 与人工智能优化 (AIO)

GEO:即Generative Engine Optimization 生成式引擎优化的缩写,指专门针对 生成式 AI 引擎(如 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Siri、Copilot 等)如何获取、理解并推荐网页或品牌信息进行优化, 优化内容以便在 AI 答案中被引用为参考(以及在 AI 搜索引擎中排名,如 GPT 搜索和 Perplexity)。

AIO: 即Artificial Intelligence Optimization人工智能优化的缩写,是指围绕人工智能工具、平台和模型进行内容、结构或流程的优化,以更有效地利用 AI 赋能内容创作、信息传播、品牌建设与商业运营。  制造品牌的知名度和相关性将在人工智能答案中体现出来,作为解决方案的一部分。

到目前为止,SEO,业界对 SEO 也进行了新趋势的演进,不再是传统意义上的Search Engine Optimization(搜索引擎优化),而趋向于了

Search Everywhere Optimization全场景搜索优化),即已经针对几乎所有事物进行了优化。

如此说,GEO 和 AIO 策略对 SEO 来说都并非新鲜事物,而且所有这些策略也都有助于提升自然(传统)搜索的可见性。GEO 和 AIO这两种不同的技术,包含关不同的优化策略。

下面是对这两种技术和策略的简要分析:

接下来深入探讨一下这两种策略涉及的内容:

人工智能优化(AIO):清晰的品牌差异化

先了解一下基础知识:

  • AI 不会保留 URL

  • 人工智能基于按相似性组织的训练数据进行操作。


最重要的是:

谁经常出现在相似的语境中,塑造空间。

你的品牌名称在训练数据中出现的次数越多,上下文的相关性越高,其统计存在度就越高。它出现在AI答案中的概率就越高。

让我们看一个例子:

  • 提示示例:“我需要舒适的鞋子,但我想试穿一下”

  • 人工智能正在通过其训练数据来寻找:

  • 鞋类零售商

  • 便捷的免费送货

  • “先试后买”优惠


如果一个品牌在足够多的背景下结合了所有这些概念,它将被选中并纳入人工智能答案中。

这个品牌需要明确的语义主导和精确的框架需求

“清晰”在这里其实至关重要。如果一个品牌总是在不同语境下展现不同的属性,人工智能就会感到困惑。你的品牌在网络上的提及次数可能比竞争对手的更多,但如果你的竞争对手拥有清晰一致的价值主张,即使在较少的语境下,它仍然可能出现在更多答案中。

经常出现在特定问题解决环境中的品牌会自动获得语义市场力量。

那么AI优化策略包括什么呢?

语义呈现:您的品牌需要出现在更相关的环境中

精准清晰的产品/品牌定位是您的竞争优势。您需要系统地融入相关场景。任何明确融入该模型的人都会被优先考虑。

不清晰/模糊性会造成摩擦:只有那些出现在众多相关问题解决场景中的大品牌(例如亚马逊)才能在多方面做得更好。否则,试图出现在众多不同的搜索结果中只会模糊品牌的重要性,并减少您出现的答案数量。

从哪里开始?

  • 制定清晰的价值主张,并明确您的品牌服务的具体需求/解决的问题

  • 分析你当前的数字足迹。这些ChatGPT 工具会有所帮助。

  • 开始创建、营销和联合发布品牌知识内容,以便更有效、更清晰地定位您的品牌。请关注:

  • 您的 UGC 足迹(客户评论和 Reddit 讨论)

  • 您的共同引用(与您一起/未列出的品牌)

  • 您的品牌与竞争对手的比较


品牌知名度对于许多形式的营销都很重要(并且多年来对 SEO 来说一直很重要),但对于人工智能来说,在相关环境中的清晰定位才能发挥神奇的作用。

GEO:内容清晰度和结构

提供引文是人工智能流程中的一个独立步骤。在某些情况下,当问题涉及“永恒信息、基本概念或常识”时,大模型 (LLM) 不会提供任何引文,因为这一步对他们来说非常有用。

为了使您的页面与 AI 答案链接,您的内容需要:

  • 具有相关性;

  • 使用问答格式(问题作为副标题,答案紧跟问题)。这与精选摘要优化非常相似。这使得你的答案更容易被引用;

  • 措辞要非常清楚(没有空话或模糊的措辞);

  • 非常真实;

  • 并且不容易总结出需要链接的内容类型。我写了一篇单独的文章,介绍了更有可能需要链接和点击的内容类型。这些包括:

  • 带有视频和图像的详细说明(针对“DO”查询)

  • 独特的研究和可视化(数据驱动的公关,也吸引链接和品牌提及)

  • 交互工具等


反向链接也很重要,原因有二:

  • AI 平台使用传统搜索引擎来查找 URL(Google 索引和 Bing 索引 - 这两个搜索引擎都依赖反向链接作为排名信号)

  • Gemini(以及相反的 GPT 搜索)使用链接来理解权威性


关键词研究仍然很重要,但略有不同

别忘了,如今的关键词优化不像以前的SEO那样简单。人工智能利用“扇出”技术来尝试猜测用户可能还需要什么来解决他们的问题,并做出更明智的决策。

AI 的逻辑将如何“展开”是一个猜谜游戏,但你可以使用:

  • 谷歌搜索(并关注“人们还问”部分、相关搜索和“人们还搜索”);

  • 语义研究;

  • 您对受众及其需求的了解。


AISEO VS AI Search VS  AI Overviews

AISEO,即 AI Search Engine Optimization(人工智能搜索引擎优化)的缩写,这是对传统 SEO 的升级,结合自然语言处理(NLP)、语义分析、自动生成等 AI 技术,优化品牌或内容在 AI 驱动的搜索/对话平台(如 ChatGPT、谷歌 AI 搜索、DeepSeek 等)中的可见性和引用率。

AI Search,即Artificial Intelligence Search(AI 搜索/智能搜索),也称为 Cognitive Search、AI-powered Search,是一种语义驱动、上下文感知的搜索方式,依赖 NLP 与机器学习来分析意图而非仅匹配关键词。

其功能支持自然语言搜索、向量检索、多模态(图片、语音)查询和个性化推荐,使搜索体验更智能、高效。

AI Overviews,是 Google 在 2024 年正式推出的一项功能,它是 Google 搜索中内嵌的 AI 生成摘要回答模块,使用生成式人工智能(如 Gemini 模型)来,在用户搜索时,直接用 AI 自动提取网页内容并生成综合性答案,不再只是展示传统蓝色链接列表。

那么 SEO 将走向何方?

从本质上讲,SEO 开始促进人与机器之间的关系。

这一点没有改变。

几十年来,SEO一直在与搜索算法共同发展。大多数真实有效的 SEO 实践都可以而且应该重新包装成 GEO 和 AI 优化策略。

如果说在这个快速发展的人工智能驱动的世界里,有一个行业拥有优势,那就是搜索引擎优化 (SEO)。

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