很多人以为，要在AI的搜索结果里排上名，就必须掌握一套全新的、神秘的“AI优化”方法。但SEO专家David Quaid却告诉我们，这可能是一个彻头彻尾的误解。
他发现，那些所谓的大语言模型（LLM），比如ChatGPT、Perplexity，它们自己并不会给内容排名。它们做的是把你的问题拆分成好几个小问题，然后像个实习生一样，跑到谷歌、必应这些传统搜索引擎里去寻找答案。
所以，一个反常识的真相浮出水面：想要搞定AI搜索，你真正需要做的，可能和你想象的正好相反——你必须回到最基础、最传统的SEO上来。
这篇文章将完整呈现David Quaid的观点与实操展示。
就我本人而言，我认同David Quaid的绝大部分观点并认为他的观点具有实操性。但，我近期批量研究了AI SEO，认为他的观点还是存在有偏差且不够全面的地方。
以下仅呈现David Quaid的观点，不代表我个人意见。下图是全文内容概要：
破除核心误解：LLM根本不是搜索引擎
我们首先要明白一个最根本的区别：LLM不是搜索引擎。
很多人想当然地认为，一个像ChatGPT这样的大模型，它的“大脑”里缓存了整个互联网的信息，能随时随地给你答案。事实并非如此。它们根本存不下那么多数据，甚至连谷歌一小时处理的数据量都存不下。
它们的工作模式更像一个信息整合者。当你向它提问时，它并不会直接从自己的知识库里掏出答案。相反，它会做一件事，这件事是所有后续策略的核心，那就是“查询扇出”（Query Fan Out）。
什么是“查询扇出”（Query Fan Out）？
“查询扇出”听起来很专业，但理解起来很简单。
就是LLM把你输入的一个提示词（Prompt），自动分解成多个更具体、更精确的关键词组合，然后把这些关键词组合发送到传统的搜索引擎（比如谷歌、必应，或者Claude所使用的Brave Search）里去搜索。
最后，它会抓取这些搜索结果页上排名靠前的文章，将它们的内容进行总结、提炼、重组，最终生成你看到的答案。而那些被它引用的文章，就是我们看到的“Citations”或“Sources”。
举个例子，当你在Perplexity里搜索“最佳SaaS SEO案例研究”（best SaaS SEO case studies）时，你以为它在用自己的“AI大脑”思考。但如果你查看它的后台工作步骤，你会发现，它实际上在谷歌里搜索了好几个几乎一模一样的词：“best SaaS SEO case studies”。
这意味着什么？
这意味着，LLM给出的结果，本质上就是传统搜索引擎排名结果的“二次加工”。你的内容能在谷歌的相关搜索词下排得越靠前，就越有可能被LLM选中，作为生成答案的素材。
所以，你根本不需要去研究什么虚无缥缈的“LLM排名算法”。LLM用的，就是谷歌（或其他搜索引擎）的排名算法。
如何亲自验证？这里有一个简单的方法
这个结论听起来可能有些颠覆，但你可以亲自验证。
比如，你在谷歌搜索某个长尾关键词，比如“E-E-A-T SEO指南”，发现自己的文章排在第五位。然后，你把完全相同的关键词输入到ChatGPT或Perplexity里，却发现它生成的答案里根本没有引用你的文章。
这是不是说明LLM的排名规则和谷歌不一样？
恰恰相反。这说明LLM“自作主张”地修改了你的搜索词。
当你深入分析它的“查询扇出”过程时，你可能会发现，它实际搜索的词是“E-E-A-T SEO指南 2025”。它在你的查询后面加了个年份！
这个小小的改动，就是“查询漂移”（Query Drift）。LLM会根据它认为的用户意图，对你的原始查询进行微调，比如加上年份、加上“如何”、“最佳”等词语，或者进行同义词替换。
现在，你把这个被修改过的查询词——“E-E-A-T SEO指南 2025”——复制出来，粘贴到谷歌搜索框里再搜一次。你会惊奇地发现，这次的谷歌搜索结果，和刚才LLM引用的来源几乎一模一样，连顺序都差不多。
这就是证据。LLM没有自己的排名系统，它只是谷歌排名结果的“搬运工”。你想在LLM里获得展示，就必须先在谷歌里，针对那些“可能被扇出”的查询词，获得好的排名。
实践指南：如何利用“查询扇出”
理解了原理，我们就能制定出非常清晰、有效的策略。与其把预算浪费在探索未知的“LLM优化”上，不如把所有精力都放回我们最熟悉的领域：SEO。
第一步：从传统SEO开始，找到你的优势领域
首先，打开你的Google Search Console，看看你的网站目前在为哪些关键词带来流量和展示。这是你的基本盘。你要做的不是去追逐热点，而是巩固你的优势。
比如，如果你的网站在“AI 修图”这个词上排名很好，那么当用户在LLM里搜索类似问题时，你的网站就很有可能被引用。
第二步：使用LLM工具，反向工程“查询扇出”
接下来，把你在第一步中找到的核心关键词，输入到Perplexity、Claude等LLM工具里。
重点来了：不要只看它生成的答案，要去分析它的“查询步骤”或“搜索源”。看看为了回答你的问题，它到底向谷歌发出了哪些具体的搜索请求。
把这些“扇出”的查询词都记录下来。你会发现很多你意想不到的组合，这些就是用户真实意图的体现，也是你内容创作的“金矿”。
第三步：用真实的用户问题，丰富你的内容
一个更高级的玩法，是利用LLM去挖掘特定社群里的用户痛点。
比如，你想为一家网络安全公司做内容营销。你可以在LLM里输入这样的指令：“在Reddit上搜索那些正在寻找网络安全机构的人，看看他们都在问些什么问题。”
LLM会迅速帮你总结出Reddit相关版块里，用户最关心的具体问题，比如：
“你们如何评估供应商的安全成熟度？”
“你们的备份和恢复流程是怎样的？”
“你们有SOC 2合规认证吗？”
“如果供应商发生了安全事件，最坏的情况是什么？”
这些问题，比任何市场营销团队闭门造车想出来的“痛点”都更真实、更具体。把这些问题作为你文章的小标题，或者直接写成Q&A形式的内容，发布到你的网站上。
第四步：发布、提交、测试、迭代
当你根据这些“扇出”的查询词和真实的用户问题创作了新内容，或者优化了旧内容后，立刻通过Google Search Console提交网址，请求谷歌重新索引。
一旦谷歌收录了你的新页面，你就可以回到LLM工具里，用之前的提示词再次测试。多测试几次，因为“查询漂移”的存在，LLM每次扇出的查询词可能会有微小变化。
你需要做的，就是不断重复这个过程：分析扇出查询 -> 创作/优化内容 -> 获得谷歌排名-> 验证LLM结果。通过不断迭代，让你的内容覆盖尽可能多的相关查询，从而在LLM的答案中“无处不在”。
结论：回归本质，拥抱不变
总而言之，在充满变化的AI时代，最有效的策略，往往是回归事物的本质。
关于如何在LLM中获得排名，我们不需要焦虑，也不需要去学习什么全新的屠龙之术。核心要点可以总结为以下几点：
1. 停止幻想：不要再相信有什么神秘的“LLM优化”技术。LLM本身不负责排名，它只是一个信息整合工具。
2. 拥抱SEO：LLM的排名结果，从根本上讲，是由它背后所依赖的传统搜索引擎（主要是谷歌）的排名决定的。做好SEO，就是最好的LLM优化。
3. 聚焦“查询扇出”：你的目标不是为一个宽泛的提示词优化，而是为LLM“扇出”的那些具体、细分的搜索查询词优化。
4. 把LLM当工具：利用LLM反向分析用户的真实搜索意图和具体问题，用它来指导你的内容创作，而不是把它当成一个你需要去“讨好”的排名系统。
最终，逻辑又回到了原点：创造出能够精准回答用户具体问题的高质量内容，并让这些内容在传统搜索引擎上获得好的排名。这才是应对一切变化的万全之策。
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主攻 Google SEO 方向，兼修ASO、Ads、KOL、ORM及SNS的跨渠道整合。
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