首届GEO大会圆桌会议：易点天下Riven谈如何抓住GEO的红利？

随着人工智能（AI）与大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，全球数字营销正经历根本性重构。传统搜索引擎优化（SEO）的主导地位正被生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）所取代，后者基于语义推理、知识图谱和概率模型构建新的信息分发逻辑。

本文基于易点天下DTC品牌技术部负责人Riven Gao在GEO圆桌会议上的深度分享，结合战略文档进行系统梳理，围绕“背景解析+对话复盘+理论延展”结构，全面拆解从SEO到GEO的范式迁移路径，并对新KPI体系、基础设施建设与内容策略演进提出可落地方案。

旨在为出海品牌、跨境电商从业者及企业决策者提供一份面向未来的行动指南，助力实现从“被搜索”到“被推荐”的认知跃迁，在即将来临的“代理商务”（Agentic Commerce）时代抢占先机。

第一章：会议背景与行业宏观语境

1.1 数字营销的“奥本海默时刻”

以ChatGPT、Google AI Overviews和Perplexity为代表的生成式搜索工具，正在颠覆用户获取信息的方式。搜索框不再是通往网页列表的入口，而是通向即时答案合成的界面。用户不再满足于浏览“十条蓝色链接”，而是期待AI直接给出最优解。

这一转变引发品牌方三重核心焦虑：
- 用户零点击趋势下，官网流量将如何维持？
- 当AI掌握推荐权，品牌如何确保被“看见”并“优选”？
- 传统SEO指标（如排名、点击率）是否已失效？

Riven Gao指出，GEO的本质是从经营“关键词”转向经营“实体信誉”。品牌需重新思考其在AI认知体系中的存在方式——不仅是页面可见性，更是数据可信度与结构化表达能力。

第二章：范式断裂——从SEO到GEO的本体论转变

2.1 圆桌对话复盘：定义的重构

Riven Gao 回答：
“SEO是让图书馆员把你的书摆得显眼；而GEO是让图书馆员记住你书的内容，并直接讲给别人听。”

传统SEO依赖“确定性索引”，通过关键词匹配链接，价值单位是URL，用户行为呈线性路径：搜索 → 浏览列表 → 点击跳转。而GEO面对的是生成式引擎，其机制为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation, RAG），即AI实时理解并合成答案，“排名”概念被“引用”取代。

在此背景下，品牌面临三层可见性挑战：
1. 训练数据包含（Training Data Inclusion）：LLM基础认知中是否知晓该品牌。
2. RAG检索能力：实时查询时内容能否被AI抓取作为答案依据。
3. 直接数据流摄取：AI能否连接商家数据库（如Product Feed）进行交互。

2.2 深度分析：从“字符串”到“知识图谱”

GEO的核心变革在于信息处理单元的升维——从文本层面的字符串匹配，进化为语义层面的知识推理。

2.2.1 倒排索引 vs. 向量数据库

• SEO基石：倒排索引（Inverted Index），本质是“词-页”映射，优化逻辑为提升关键词密度与标签权重，属于字符串匹配范畴。
• GEO基石：向量数据库与知识图谱，将内容转化为高维空间中的语义向量，实现跨词汇的意图匹配，例如“跑鞋”与“运动鞋”在语义上相近即被归类关联。

2.2.2 实体（Entity）的崛起

在GEO体系中，AI以“实体+关系”的方式理解世界。品牌不再是孤立页面，而是由属性和关系构成的认知节点，例如：
- 实体：Nike（组织）、Air Jordan（产品）、舒适（属性）
- 关系：Nike 制造了 Air Jordan；Air Jordan 具有 舒适属性。

通过结构化数据（Schema Markup），将非结构化文本转化为机器可读的实体语言，使AI能在复杂查询中精准调用品牌信息，如响应“环保材质旅行颈枕”时匹配具备相应material和category属性的产品。

2.2.3 漏斗的极致压缩

传统SEO漏斗分为三个阶段：
- ToF（顶层）：“什么是最好的跑鞋？” → 博客阅读
- MoF（中层）：“Nike vs Adidas对比” → 测评文章
- BoF（底层）：“购买Nike Pegasus 40” → 商品页。

而在GEO时代，Top与Middle层级的大量查询已被AI直接解答（Zero-Click）。看似流量减少，实则是流量提纯——最终点击链接的用户通常具有极高转化意向，因此GEO目标并非泛流量覆盖，而是高价值精准引流。

第三章：实战落地——Shopify生态下的GEO基础设施建设

3.1 圆桌对话复盘：技术落地的路径

Riven Gao 提出，针对Shopify平台商家，应从三大技术维度推进AI友好化改造，实现“给机器读”的网站升级：

一、部署 llms.txt
不同于传统robots.txt控制爬虫抓取范围，llms.txt是一种新兴标准，用于主动策展高质量内容，引导AI优先访问核心信息源，避免因抓取过时营销页导致“幻觉”输出。

二、深化结构化数据（Advanced Schema Markup）
在基础Product Schema之上，必须扩展关键字段：
- MercantReturnPolicy：退货政策
- shippingDetails：物流详情
- aggregateRating：真实评分
- material：产品材质
同时利用Organization Schema中的sameAs属性关联LinkedIn、Wikipedia等外部权威站点，完成实体消歧，增强品牌可信度。

三、数据流（Feed）的战略升级
进入“代理商务”时代，Product Feed将成为AI代理间沟通的API。得益于Shopify与Stripe、ChatGPT三方合作，商家天然获得接入AI推荐系统的绿色通道。此外，Bing Merchant Center因支撑ChatGPT的实时搜索功能，成为不可忽视的“后门”流量入口。

3.2 深度分析：构建机器可读的数字孪生

3.2.1 llms.txt：AI时代的VIP通道

• 目的：提供干净、低噪声、节省Token消耗的文本语料库，提升AI抓取效率。
• 实施难点：Shopify不允许根目录上传文件。
• 解决方案：创建/pages/llms-txt页面并通过301重定向映射至/llms.txt，或使用专业APP实现。
• 内容策略：仅保留纯文本形式的品牌简介、核心产品描述与知识库链接，剔除JS/CSS/导航栏等干扰元素。

3.2.2 深度Schema：掌握AI的语言

• Organization Schema：通过sameAs链接官方社媒账号，建立全网声誉闭环，实现实体消歧。
• Product Schema：补充退货、配送、评分、材质等细粒度属性，提高在功能性问题中的推荐概率。
• FAQ Schema：将客服高频问答结构化，便于Google AI Overviews等系统直接引用生成答案片段。

3.2.3 代理商务与Bing的战略地位

• 场景预判：用户的AI助理向商家销售Agent发起对话：“是否有适合5岁儿童的蓝色乐高？”。
• Feed即API：商品数据流不仅是广告投放素材，更将成为AI获取库存、价格、政策的实时接口。
• Bing机会：尽管Google Shopping竞争激烈，但Bing Shopping因支撑ChatGPT联网搜索，构成了高性价比的流量洼地，优化其Feed等于优化AI推荐源头。

第四章：新KPI指标体系——衡量不可见之物

4.1 圆桌对话复盘：评估体系的焦虑与重建

GA4等传统分析工具聚焦“进站后”行为，而GEO战场位于“进站前”。Riven Gao提出应构建一套全新的绩效衡量框架，涵盖三类核心指标：

• 可见性指标：衡量“被提及频率”，如AI可见性得分、引用频率、声音份额（SoV）。
• 质量与核心指标：关注“被如何描述”，包括情感指数、内容突出程度、答案准确率。
• 业务指标：追踪“带来什么价值”，如AI引荐流量、AI影响的转化率。

同时建议搭建“翻译”仪表板，帮助管理层理解从传统SEO到GEO的指标演进逻辑。

4.2 深度分析：GEO KPI指标体系详解

4.2.1 可见性指标 (Visibility Metrics)

核心问题：我们被看到的频率有多高？

实操建议：借助第三方工具（如Semrush Copilot、Profound）或自建脚本调用OpenAI API，批量模拟提问并统计品牌提及率。

4.2.2 质量与核心指标 (Quality & Core Metrics)

核心问题：我们是如何被描述的？

在GEO中，即使排名第一，若AI评价为“产品质量差”，仍属失败。品牌形象与事实准确性至关重要。

4.2.3 业务指标 (Business Metrics)

核心问题：这带来了什么价值？

4.2.4 管理过渡支持 (Management Transition)

• 痛点：高管习惯于“排名”“流量”等传统指标。
• 方案：建立对照“翻译”表：
  • SEO “排名第一” → GEO “首选推荐率”
  • SEO “外链数量” → GEO “引用频率”
  • SEO “点击率” → GEO “情感指数”
  通过此机制平滑引导管理层接受以AI认知为核心的新考核体系。

第五章：内容策略的演进——从“SEO文案”到“事实密度”

5.1 适应LLM的阅读习惯

为提升“引用频率”与“答案准确率”，内容创作必须契合LLM处理逻辑：

1. 倒金字塔结构：首段直接呈现结论与核心事实，因注意力机制赋予起始内容更高权重。
2. 事实密度（Fact Density）：杜绝“SEO废话”，嵌入具体参数、测试数据、独特洞察，增加可被引用的有效信息单元。
3. 格式即语法：
   1. 表格：Markdown表格利于AI提取对比数据生成答案。
   2. 列表：步骤清晰的操作指南更易被采纳。
   3. 小标题：H2/H3标签强化语义层级识别。

5.2 案例启示

• Gymshark：聚焦细分健身场景（如“深蹲防走光”）产出专业内容，配合结构化数据，在特定AI推荐场景中占据优势。
• Wayfair：利用生成式AI批量重写数千万产品元数据，显著提升Feed在外部AI引擎中的可读性与推荐概率。

第六章：结论与2026战略展望

本次GEO圆桌会议传递明确信号：数据流即战略，实体即品牌。2026年，网站作为“人类浏览目的地”的角色将进一步弱化，而作为“AI数据源”的属性将愈发关键。

品牌当下亟需启动GEO能力建设，以llms.txt与深度Schema为起点，逐步构筑机器可读的数字孪生体系。

核心行动清单：

1. 技术端：审查并完善Shopify店铺的Schema标记，部署Organization与Product高级属性；接入Google & Bing Merchant Center。
2. 内容端：重构FAQ页面，聚焦真实用户痛点；增强内容结构性，广泛采用表格、列表与层级标题。
3. 数据端：建立GEO KPI监控仪表板，跟踪AI可见性、情感指数等先行指标，推动考核体系向价值导向转型。

GEO不仅是技术迭代，更是品牌数字身份的重塑过程。唯有敢于以技术语言与机器深度对话者，方能在算法洪流中持续可见、始终领先。