什么是答案引擎优化（AEO）？

Greg Bernhardt 是 Shopify 的高级 SEO 专家。

ChatGPT及其他大型语言模型的推出，给消费者发现产品的方式带来了重大转变；如今，生成式AI工具每月负责引导约二十亿次网站访问，为营销人员带来了一项新挑战：你的品牌如何能被纳入AI的回复中？这正是生成式引擎优化（GEO）的核心所在。

在本文中，我将解释GEO是什么以及它为何对当今的品牌至关重要，并探讨一些让品牌和内容由大型语言模型 (LLMs) 发现的顶级策略。

什么是 GEO？

生成式引擎优化（GEO），也称为答案引擎优化（AEO），涉及利用使用生成式AI作为搜索引擎检索一部分的新兴技术来展示内容的策略；这包括像ChatGPT这样的AI答案引擎，以及Google的AI概览和混合搜索-答案平台（如Google AI Mode）等搜索引擎功能。

通过 GEO，有两种不同的方式出现在答案中：

1. 来自训练模型的基础生成内容（即答案本身）
2. 已成为许多 AI 生成答案一部分的网页搜索组件（即引用列表）

每种方法都需要不同的优化技术，我们将在下文深入探讨。

为什么 GEO 很重要

目前，AI搜索引擎约占搜索引擎使用量的2%至3%；这听起来似乎不多，但就在几年前，这个数字还是零；考虑到Google曾拥有近20年的近乎完全的市场份额，这一比例实际上是天文数字般的巨大增长。

当考虑到传统搜索引擎的 AI 功能时，AI 搜索可能已经占据了 50% 或更多的搜索使用量。我们无法确切知道这一点，因为 Google 和其他搜索引擎将来自传统结果和 AI 结果的流量数据合并在一起。

GEO 与 SEO

随着GenAI引擎整合更多网页搜索结果，而传统搜索引擎推送更多AI生成的摘要，GEO与搜索引擎优化（SEO）正在趋于融合；在不久的将来，GEO与SEO之间可能不会有太大区别。

以下是两者的区别详解：

维度	GEO	SEO
平台	ChatGPT、Perplexity、Google AI 概览	Google、Bing
优化的目标	品牌提及、引用	在搜索结果页面 (SERP) 上的排名
关键指标	可见性、情感倾向、引荐流量转化率	流量、排名、引荐流量转化率
关键策略	公关与品牌营销（用于提及和情感分析）、经验/专业性/权威性/可信度（EEAT）、简洁性与信息密度、及时追踪	关键词策略、页内关键词优化、链接建设、EEAT

总体而言，针对AI答案引擎的优化流程与传统搜索引擎（尤其是Google）的优化流程非常相似。

如何衡量GEO的成功

GEO面临的最大挑战之一是成功难以衡量；如果你习惯于传统SEO，你可以衡量自己在搜索结果中的排名以及来自SERP的点击量；但在AI答案引擎中，情况则更为复杂；要衡量GEO的成功，你需要将AI生成的回复分为两部分：生成式答案部分和引用列表。

优化生成式答案

对于答案的生成部分，你可以跟踪两个主要指标：

• 提及。你的品牌名称是否在此回复中被提及？这是一个简单的“是”或“否”的问题。
• 情感倾向。如果你的品牌名称被提及，请使用情感分析来确定其是正面还是负面。

进行词汇或语义分析以深入探究：哪些关键词最接近你的品牌提及？是否有竞争对手被提及？如果有，它们是正面还是负面被提及？你和竞争对手分别在回复的哪个位置被提及？你是在回复的顶部还是底部？

在生成式答案中，品牌提及不会直接导致用户点击你的网站。答案引擎旨在平台内直接回答用户的查询，因此用户根本不需要点击任何链接。要想获得对你网站的点击，你需要成为被引用的来源，并且用户必须访问你的网站以完成他们的搜索旅程。

优化 GEO 引用

要从生成式引擎优化（GEO）中获取自然搜索流量，您的网站需要在答案的引用中被链接。可以将引用列表视为像传统搜索引擎结果一样进行排名。实现这一目标的策略往往与在传统搜索引擎结果页面（SERP）中排名靠前的策略相同。事实上，ChatGPT 和其他人工智能驱动的答案引擎所引用的来源往往在传统 Google 搜索中排名靠前。这是因为 ChatGPT 现在在回答大多数查询时，会先搜索 Google，然后生成答案。

不过，情况并非一直如此。早期，当 ChatGPT 引入引用功能时，它是通过与 Bing 的合作实现的。ChatGPT 会根据其训练数据生成对用户提示的回答，然后通过 Bing 搜索来验证其答案。

2025年7月，法国 SEO 顾问Alexis Rylko发现，ChatGPT 已悄悄弃用 Bing，转而使用 Google 搜索结果，其引用顺序甚至与 SERP 完全一致。

除了跟踪您在引用列表中的位置外，您还可以通过查看引荐流量来衡量成功与否。好消息是您可以轻松看到 AI 搜索引擎为您的网站带来了多少流量。只需使用Google Analytics、Shopify Analytics或您首选的分析工具，并检查引荐域名，例如 chatgpt.com 或 perplexity.ai。坏消息是您无法确定来自 Google 的流量中有多少比例来自其 AI Overview 或 AI Mode。所有 Google 搜索流量在报告中都是合并计算的。

顶级 GEO 策略

• 围绕发散型查询进行优化
• 利用品牌营销和公关出现在训练数据中
• 思考如何构建信息结构
• 专注于独特价值
• 考虑信息密度
• 追踪正确的提示词

关于为 AI 优化是否需要一套全新的技能，人们进行了大量讨论。目前，由于这些平台都在抓取 Google 的数据，我们看到——如果你在 Google 上表现良好，那么在 AI 搜索中也会表现良好。

但你可以使用一些策略来保持对 AI 驱动搜索的优势：

优化发散型查询

当像 ChatGPT 这样的答案引擎从 Google 抓取搜索结果时，它并不是简单地将你的提示词输入到 Google 中。而是将你的提示词转化为一系列“发散”出的多个查询。

如果你的目标是让网址出现在引用列表中，你就需要针对这些“扇出查询”（fan-out queries）进行排名优化。但如何确定应该优化哪些扇出查询呢？

找出实际的扇出查询相当技术性，但你也可以尝试自行操作：将一个提示词转化为五到十个你会在 Google 中搜索的查询。审视你的提示词并自问：为了在答案中获得所需的话题信息，我会以哪些变体形式提出这个提示词？我们常见的一种做法是添加不同的限定词，例如“最佳”，或时间限定词，如年份。

例如，“有哪些适用于 Shopify 的代发货应用？”可以转化为“Shopify 最佳代发货应用”和“2026 年 Shopify 代发货应用”。

利用品牌营销和公关进入训练数据

除了出现在 AI 的引用列表中，你可能还希望你的品牌出现在 AI 回答的生成部分——即基于其训练数据的部分。训练数据的更新大约需要八个月，因此这是一种长期策略。

确保您的品牌成为 AI 训练数据一部分的方法是传播您的信息并让人们谈论它。这归结为经典的品牌营销和公共关系（PR）。

大型语言模型（LLM）正在处理数十亿份文档。为了判断相关性，它们会考察来源的权威性（《纽约时报》与业余博客受到的对待会有所不同）以及共识度。如果模型只看到某个事实一两次，这种学习可能不会牢固记住；如果在网络上多次看到同一事实，它就会成为模型的学习经验。

考虑你组织信息的方式

SEO 领域一直存在一个古老难题：什么对读者最好，什么对搜索引擎最好。AI 驱动搜索引擎也面临同样的问题。

搜索引擎存在局限性。它们被设计用于解析，会将所有内容拆解为组件，而不是像人类那样从头到尾阅读。它们被编程去理解显式关系，如标题-段落、标题-列表等。

在 ChatGPT 和 Google AI Overviews 中，引用都与一段文本片段相关联。这表明，如果你想被引用，就需要提供一段与标题相关、可被截取且机器可读的文本内容。

这并不意味着你应该忽视用户体验，只为机器而结构化你的内容。相反，应尝试在人类叙事流畅性与机器可读性之间找到平衡。

聚焦独特价值

在 SEO 的早期阶段，每个人都发布关于 XYZ 的终极指南，内容千篇一律。那些能够在搜索引擎结果页面（SERP）中脱颖而出并排名的内容，拥有独特或专有的信息、见解或数据。

AI 搜索引擎也能检测到这一点。想象一下，AI 答案引擎决定引用哪个网站时的情景：可能有五个网站都能支持 AI 的主张，且它们彼此相似。如果你的内容与竞争对手有 75% 相同，但包含 25% 的新材料，AI 更有可能引用你的内容，因为这带来了信息增益。

考虑信息密度

AI 搜索引擎和爬虫希望您直奔主题。对于任何给定的片段、段落或部分，请保持简洁并减少冗长。

为了在 AI 结果中获得最佳展示机会，你还需要优先考虑信息密度。通过内容的丰富性或密度（如日期、统计数据或实体——知名人物、地点或事物），你可以赢得信任。如果你能具体明确并尽快切入重点，就更有可能获得引用。

这不应以牺牲阅读您内容的读者为代价。专注于那些适合高密度信息的部分，例如定义或产品描述。

追踪正确的提示词

有两种不同的方法来跟踪 GEO 的提示词。市面上有许多第三方工具可用。传统的SEO 报告工具如 Ahrefs 和 Semrush 已扩展其功能以包括 AI 提示词跟踪，还有像 Profound 这样的新工具。每种工具的工作方式略有不同，但基本思路是您可以输入您的网站，工具会提供相关的提示词供您跟踪。这些工具使提示词跟踪变得更加容易，但它们可能价格昂贵。

如果你的网站规模较小且预算有限，可以开始手动追踪。针对你的每个顶级 URL，构思三到五个提示词。在合成提示词时，不要追求完美或精确，因为那是不可能的。应专注于创建简洁、模仿人类语法和自然语言，并且富含主题性和意图的提示词。

创建一个包含你提示词的电子表格，每天在 ChatGPT 中检查每个提示词，只需将提示词输入 AI 即可。为每个你想追踪的维度添加字段，例如品牌提及或引用。对于品牌提及，可以用简单的“是”或“否”来报告；对于引用，则可以使用数字排名。

我的建议是从优先处理转化率最高的前 20 个 URL 开始，这样你就不会被数据录入压垮。

GEO 的挑战是什么？

GEO 最具挑战性的方面包括：

提示词的多样性

Google 和传统 SEO 的好处在于，在过去 20 年里，我们形成了一种标准的查询格式，即每个查询三到八个单词。这使得追踪与你利基市场相关的查询相对容易。

随着 AI 答案引擎和自然语言处理（NLP）的发展，典型的提示词长度更接近 20 到 30 个单词。更复杂的是，两个人可能具有完全相同的意图，但使用完全不同的提示词。这使得几乎不可能确切知道应该追踪哪些提示词。我们能做的最好情况是进行近似估算。

答案的多样性

在使用 AI 答案引擎时，你可以连续问同一个问题 10 次，而每次 AI 都会提供略有不同的结果。我们无法规避这一点——这是技术的必然结果。这使得测量变得具有挑战性。最好的做法是着眼于大局，注意整体趋势。

训练时间

如果你的目标不仅仅是被 AI 引用，而是真正成为其训练数据的一部分，那么可能需要很长时间——至少八个月——才能看到效果。由于存在如此长的延迟，很难判断你的努力是否有效。

GEO 的未来

GEO 是一个发展极快的领域。技术本身正在迅速变化，我鼓励任何对 AI 如何改变搜索感兴趣的人，每周花一小时研究和阅读相关更新。

但你无需恐慌，也不必颠覆当前的策略。在大多数情况下，继续你正在做的事情即可。没有人会仅仅因为 AI 搜索而在一夜之间失去所有流量。一个良好的起点是进行提示词追踪（prompt tracking）。

如果您拥有电子商务商店，请密切关注针对电商的特定GEO策略以及可用的集成方案。与引用不同，您可能更专注于应用内购物体验。例如，Shopify与OpenAI建立了合作关系，使用户能够直接在ChatGPT中从Shopify商家处购买商品。除了集成之外，还值得检查您的产品页面是否具备AI购物助手查找和评估您产品所需的结构化数据——使用Shopify的免费审计工具扫描任何产品页面，以检查AI购物助手所需的架构标记（schema markup）和robots.txt访问权限。Shopify Catalog为所有Shopify商店自动提供相同的架构字段。