SEO与GEO的争论是一种干扰。随着发现在谷歌、ChatGPT和社交平台上分散，品牌需要统一的可见性测量——而非单独的策略。

如果你问五位数字营销专家生成引擎优化（GEO）是否与搜索引擎优化（SEO）
不同，你至少会得到八个答案。

例如：

• WIRED表示“忘掉SEO”，估计搜索引擎与AI引擎的引用重叠率已降至20%（之前约为70%）。
• Andreessen Horowitz公司的合伙人宣布SEO将结束，转而采用新的GEO范式。
  另一方面，谷歌代表反复强调“好的SEO就是好的GEO”。
• 还有搜索意见领袖Will Scott，他说GEO就是“如果你做得好，就是SEO。但问题是，很多SEO做的事还是老一套。”

那么，哪种观点才是正确的呢？这真的有合理的观点吗？

实际上，所谓的“SEO与GEO”讨论其实是虚假的二分法。

真正的问题是：可见性在新兴且越来越流行的传统搜索替代方案中变得分散。市场营销人员正忙于寻找适应的方法。

本指南将向您展示，曝光度应成为SEO和GEO的共同目标。

它还为营销专家提供了指导，帮助他们将焦点从过去以谷歌为主导的搜索列表转向更为分散的搜索市场所提供的多面向可见性机会。

可见度的碎片化

优化越好，可见度越高。然而，要实现这种可见度，我们必须考虑普通搜索者日常生活中支离破碎的现实。

想象一下，有人正随意地想买一辆新车。他们知道自己想要的功能和性能，但还没有确定具体的品牌和型号。

他们的旅程可能大致如下：

• 他们会在谷歌上做一些比较，比较考虑中的模型。
• 仍然不确定，他们登录ChatGPT（或Claude、Perplexity）提问，缩小一些可选方案。
• 当天晚上，他们刷着TikTok，突然出现了某个特定型号的视频评测。
• 他们会点击链接到同一创作者的YouTube频道，进入一连串长篇评论——到最后，他们就准确知道自己想要哪种模型。

传统SEO侧重于在搜索列表中排名网页。但如今这种做法的曝光度有限。谷歌搜索引擎结果页（SERPs）功能种类的巨大增加——知识面板、People Also Ask（PAA）、Things to Know、本地包、图片、视频、轮播等——加上新型搜索方法的普及，为游戏提供了大量机会。

这些机会正是过去单纯衡量排名和在多元搜索引擎结果列表中衡量可见度的新世界尚未完全交汇的地方。而众多可选方案也让一些人感到担忧。

可见性碎片化焦虑

可见度碎片化焦虑是指人们担心精心打造的SEO资产随着发现从传统搜索引擎转向AI平台而变得隐形。

这种担忧源于平台提供直接答案——例如谷歌的AI概览——却不提供归因或点击，且尚未有合适的工具来衡量和影响其影响。

与此同时，排名作为普遍指标的出现，被零点击搜索结果的兴起以及提供替代信息获取方式的新平台所削弱。

从某种意义上说，零点击搜索实现了谷歌长期以来保持用户在谷歌搜索环境中的目标（有些人称之为“谷歌零”）。

但在达到这一里程碑时，谷歌不得不通过添加功能来针对特定查询、主题或实体的多个用户意图，从而对搜索结果页进行分割。

替代信息发现路径

与此同时，其他平台上出现了包括答案层中介聊天机器人和社交媒体算法在内的替代信息发现路径的爆炸式增长。

人工智能驱动的答案引擎和大型语言模型（LLM），如ChatGPT、Claude和Perplexity，从多种来源中提取信息，提供更具对话式的答案。

它们还允许用户以传统搜索无法做到的方式细化和完善自己的问题。它们还可以协助完成谷歌搜索界面无法完成的其他任务——比如生成图片或提供可用的代码片段。

同样，随着社交算法的发展，它们增加了更多个性化和基于浏览历史、偏好、互动等因素的定向。这促使更多人直接向专家、意见领袖、同行及其他内容创作者寻求建议和推荐。

像YouTube、TikTok和Instagram这样的视觉平台已成为流行的发现目的地，尤其受到年轻一代的欢迎，而小众社区则在Reddit上蓬勃发展，商业导向的搜索者则使用LinkedIn。

为了应对这些不同发现方法碎片化可见性带来的焦虑，SEO需要一个新的框架。

跨表面可见性

好消息是，我们可以通过转变对SEO的认知来缓解这种可见性碎片化的焦虑：与其将其视为提升排名的手段，不如将其视为在关键场景中实现可见性的途径。

在可见性碎片化的新时代，品牌需要重新规划优化策略，确保自身不仅出现在谷歌搜索结果列表中，更要覆盖AI生成的概览、大型语言模型聊天响应以及各类信息流算法。若能有效实施，品牌可借助SEO提升在所有用户检索场景中的可见性——无论用户使用何种界面、平台或设备。

换言之，SEO应当作为跨场景曝光策略而非排名策略来运用。

从历史角度看，品牌最显眼的展示位置曾是搜索结果页的顶部，尤其针对高度相关的搜索意图。但如今形势已变，我们必须随之调整策略。

在调整策略前，关键在于理解这些界面背后的引擎如何生成响应结果。

发现与可见性的变革历程

早在2003年那个远古时代，谷歌首次重大算法更新被称为"佛罗里达更新"。它恰逢假日季前夕，彻底颠覆了SEO从业者对搜索结果可见性的认知。

二十年后，谷歌推出人工智能驱动的"搜索生成式体验"（后更名为Gemini）。SEO行业再度被迫重塑对可见性的认知框架。

这确实是谷歌践行"整理全球信息，使人人皆可访问并从中受益"使命的又一步。这家搜索巨头此前实施的优化措施包括：

• 内容质量：谷歌始终提倡创建对用户有价值的内容，同时降低垃圾信息和低质量内容的排名。同时引入用户重视的内容特质——体验、专业性、权威性与可信度（E-E-A-T）概念。
• 搜索结果页面优化：谷歌持续创新，通过精选摘要、知识面板、最佳答案、本地商家列表、媒体轮播图及购票预订功能等特性，不断改进答案呈现方式。
• 语义搜索：从关键词转向主题与实体的转变，不仅推动了谷歌知识图谱的发展，也促进了结构化数据模式的应用。
• 技术创新：早在Gemini项目之前，谷歌就通过机器学习和人工智能技术，引入自然语言处理模块（如BERT和MUM）来提升查询理解能力，并运用RankBrain算法优化搜索结果排序。

但以上内容都与搜索相关。那么生成式人工智能呢？

这正是SEO与GEO之争的症结所在：尽管Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT这类大型语言模型看似全新的工具与概念，它们同样承袭了谷歌搜索的历史——至少部分而言，这种传承可谓名副其实。

当前所有主流大型语言模型最初都基于谷歌2017年推出的Transformer架构。该架构引入的并行处理与"回溯式注意力"机制，显著提升了自然语言处理的速度与精度，从而在短短数年后催生了人工智能工具的爆发式增长。

尽管生成式人工智能引擎都以不同方式采用了变换器机制，但它们仍遵循相似的核心原则：

• 实体优先于关键词：更关注理解实体间的关系，而非简单匹配关键词。
• 语境优先于查询：着眼于词语使用的语义背景，而非机械回应具体查询。
• 答案优先于列表：提供可理解的解答，而非罗列用户需自行解读的内容。

让我们深入探讨这些核心原则。

实体优先于关键词

对SEO行业而言，最艰难的概念转变或许在于放弃关键词导向，转向实体导向。然而这种转变实属必要，方能确保在人工智能驱动的平台上获得可见性。

实体代表人物、地点、物体和概念。它们与关键词不同，因为关键词可能代表多种事物，而实体具有唯一性。

例如，关键词“orange”可能代表以下不同实体：

• 一种水果
• 一种颜色
• 多个地点的名称，例如美国多个县市中的一个，或法国的一个前公国

实体基础搜索要求搜索引擎能够区分这些实体，从而为用户提供他们正在寻找的正确答案。它不仅理解实体是什么，还理解实体之间如何相互关联。

实体概念与传统SEO理念的冲突点在于：实践证明关键词使用对搜索排名具有直接可量化的影响。因此基于关键词的SEO流程大致如下：

1. 进行关键词研究以确定目标关键词
2. 将目标关键词（及相关词汇）融入内容创作
3. 监测排名与互动指标以评估特定关键词的SEO价值

现实情况是，专注于关键词仍能让网页获得高排名。登上搜索结果页（SERPs）的顶端，依然能让许多人——包括众多高管——感到欣喜。

既然关键词策略行之有效，何必用实体策略来修补？

问题在于关键词策略已不再是最优解。即便没有基于实体的SEO策略，登上首位或许仍有可能，但这无法让你的内容出现在更显眼的搜索结果特色位。

在谷歌之外，基于关键词的策略注定惨败。因为生成式引擎的核心在于识别实体，并将它们与当前问题及对话关联起来。它们甚至不会像传统搜索引擎那样识别关键词。

上下文优先于查询

正如从关键词到实体的转变，人工智能搜索引擎理解查询和提示的方式也发生了相应转变。这一转变通过自然语言处理（NLP）技术实现。

简而言之，自然语言处理（NLP）通过解析上下文，将非结构化内容分解为结构化且语义相关的组件，具体包括：

• 查询中使用的词汇定义
• 词汇组合时的隐含意义（如识别情感倾向）
• 用户在使用具有相似关联词汇时的典型意图

这些上下文信息大多源自训练AI引擎的数据。不过，AI还能利用其可获取的个性化数据，例如人口统计信息、保存的偏好设置、搜索或提示历史记录等。

生成响应时，AI引擎会基于从查询中获取的上下文理解来构造答案。

与关键词和实体识别类似，关键在于AI搜索引擎不仅限于匹配查询中的关键词。

事实上，随着聊天引擎中搜索查询逐渐演变为极其详细具体的提示语，仅凭关键词匹配成功率正持续下降。因此，依赖上下文理解已成为必然趋势。

答案优先于列表

人工智能搜索的核心优势在于能够提供具体答案，而非仅仅链接到网页并暗示答案可能藏在某个角落。

谷歌在2020年通过段落级索引技术，为提供上下文相关答案奠定了基础。这项技术使算法能够更精准地理解网页局部内容以回应特定查询，即使页面整体主题与查询无关亦然。

这项最初用于在其他主题页面中检索局部相关信息的创新技术，如今已成为AI概览功能的标准组成部分。

从可见性角度看，这意味着页面主主题不再限制其与其他主题的相关性。同样地，页面"折叠上方"的内容也不再比下方内容更具权重——至少在回答特定查询时如此。（用户体验和转化率优化等其他因素仍可能产生影响。）

实际操作中，将内容拆解为逻辑清晰、易于消化的模块，有助于在各类AI问答引擎中获得更广泛的曝光与引用。

搜索可见性与系统可见性

SEO与GEO（包括AI SEO）已不再仅仅关乎搜索结果中的展示。它们需要实现贯穿整个系统的可见性。

要开启正确思维模式，需重点思考以下问题：

• 您的品牌（或其他实体）多频繁地为AI生成的响应提供内容？
• 您的内容在这些响应中被链接引用的频率如何？
• 其他创作者或品牌在出现时提及您品牌的频率如何？
• 哪些类型的查询和提示会生成能提升品牌可见度的响应？

当你开始全面追踪品牌曝光的频率与形式时，就能精准定位如何最大化提升整体可见度。

由于谷歌、大型语言模型及其他搜索平台采用的AI引擎具备自学习能力，这一目标始终处于动态变化中。但你应该清楚，搜索引擎优化（SEO）向来就是个动态目标。

人工智能可见性测量缺口

传统SEO分析工具仅能基于渠道进行孤立追踪与成效评估——搜索、社交媒体、电子邮件等各自为政。与此同时，新型地理定位工具通过监测大型语言模型中的提及与引用，正形成又一独立分析孤岛。

营销团队若想提升工作效能，必须能够全面洞察内容在所有发现渠道（包括人工智能搜索）中的表现。

AI SEO需要一套全新的可见性框架，该框架需整合分散的指标体系，并覆盖品牌呈现的所有关键渠道：

• AI引用频率：品牌在不同平台AI搜索答案中的长期出现频率。
• 搜索结果排名与展示量：不仅涵盖搜索列表，还包括特定查询中出现的全部搜索结果页面功能。
• 社交覆盖：不仅关注互动指标，更涵盖算法放大效应带来的品牌全覆盖范围。
• 实体图谱存在：品牌是否出现在其期望关联的实体旁边。

那么，我们如何实现这一目标？

统一可见性测量的必要性

要追踪品牌可见性，就需要尽可能在更多人工智能搜索引擎中测量品牌足迹。

鉴于近年涌现的AI工具数量庞大，全面覆盖并不现实，因此我们将聚焦主流平台：

• 谷歌（含搜索结果中的AI概览功能及Gemini的"AI模式"）
• 大型语言模型（如Claude、Perplexity、ChatGPT及微软Copilot）
• 社交媒体界面（如X平台的Grok和Meta AI）

关于追踪指标：

• 实体提及量：品牌或其他实体在答案中出现的简单计数，类似于关键词排名的次数。
• 品牌呈现一致性：比较性指标，展示不同平台在各类实体中为品牌提供更佳（或更差）可见度的对比情况。
• 互动对比：跨平台类型（搜索、大型语言模型、社交）及具体产品的点击量对比。
• 品牌相关提示词：用户搜索品牌信息的频率与竞争对手的对比情况。

此外，仅查看快照数据远远不够。了解这些指标随时间的变化趋势，将有助于您评估AI优化工作的成效。

获取此类指标数据，将帮助SEO从业者重拾他们熟悉的创建、测试、迭代循环模式——这种模式曾是基于谷歌排名和用户参与度指标的核心工作流程。它还能帮助他们认识到：通过结构化数据和实体丰富的内容进行优化，能够全面提升可见性，而非将注意力局限于一两个平台。

此类可见性追踪还能揭示发现平台从何处获取训练数据的种子内容及其方式。这有助于理解如何在不同传播渠道间重构内容用途，以及如何确保内容运用SEO实践中开发的技术与方法。

用于追踪人工智能可见性的工具

通过采用正确的可见性测量方法，我们将能够更深入地理解现有工具与方法——以及未来开发的新工具与方法——如何影响不同平台的可见性。

部分工具与方法包括：

结构化数据

利用模式标记描述各类实体与特定内容或网页之间的语义关系已有十余年历史，人工智能代理同样依赖于此框架。

随着时间推移，大型语言模型及其他人工智能代理很可能开始支持超越谷歌结构化数据子集的模式元素，因此构建灵活框架以发布具备真实语义结构的网页将至关重要。

元数据

搜索引擎优化人员熟悉标题标签、元描述和规范标签等基本元数据元素。许多大型语言模型不仅关注这些元素，还关注适用于其他内容的其他形式的元数据，例如Facebook开发的开放图谱协议。（没错，谷歌搜索也已关注开放图谱协议一段时间了。）

上下文控制

大型语言模型的出现催生了影响机器人行为的新需求。

llms.txt应运而生，这是为大型语言模型提供上下文和指令的拟议标准。llms.txt文件既不像robots.txt那样阻止机器人访问内容，也不像网站地图那样提供完整的网站内容列表。相反，它通过提供简明描述并链接至特定主题相关资源的方式，为机器人提供指导。

SEO与GEO之争如何损害团队

SEO与GEO之争的另一误区在于错失机遇。将工作分散给不同人员和团队往往成本高昂且毫无必要。团队应当整合资源，以实现更广泛的跨渠道曝光。

归根结底，SEO与GEO的目标和方法本质相通。任何掌握搜索引擎优化技巧的人——尤其是基于实体的语义SEO视角——都已具备优化生成式引擎的良好基础，反之亦然。

开展独立工作也会导致流程效率低下。建立统一的工作流程来制定策略、优化、监控和迭代AI SEO，可避免重复劳动和质量不一致的问题。

最后，尽管SEO与GEO工具的覆盖范围存在差异，但分析工作必须尽可能保持一致性与标准化。若负责人员分属不同团队，且预算、优先级和汇报体系各异，此类协调工作将变得极其困难。

归根结底，将SEO与GEO割裂处理在商业层面毫无意义。

我需要聘请GEO专家吗？

如果团队中已有SEO专家，他们很可能已掌握相当程度的GEO与AI SEO知识。从这个角度看，您或许无需专门招聘生成式引擎优化人员，因为相关技能高度相似且可迁移。

但新增平台的监控与报告工作，确实会增加该岗位的时间投入和精力消耗。某些AI平台还存在关键细节差异，若团队已超负荷运转，单人或小团队恐难全面掌握。

若需招聘人员，建议采用基于技能的分工模式，而非聚焦平台专职岗位。

例如可考虑设置"可见性优化专员"或"发现引擎分析师"等职位，强调岗位职能而非平台类型。

搜索的未来在于可见性——而非SEO或GEO

发现引擎将持续碎片化可见性格局。但这并不意味着营销人员需要让SEO与GEO之争分散注意力，而应聚焦于用户意图与品牌发现的交汇点。

要在新格局中取胜，必须认识到可见性是贯穿多渠道的连续体。无论大型语言模型是否取代谷歌成为首选搜索平台，最优策略始终是强调基于实体、关联语境、聚焦语义的人工智能SEO。

SEO进化的下一阶段并非GEO、AIO或其他任何以O（或任何字母）结尾的缩写词。真正的突破在于建立跨平台可见性衡量体系，并助力人们发现他们真正渴望的内容。

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