生成式引擎优化：AI 时代的增长策略与衡量指标

GEO 是生成式引擎优化（Generative Engine Optimization）的缩写（也被称为 AEO 或 LLMO），关注的是让品牌在 AI 生成的答案中被注意到，并被准确呈现。这包括 Google 的 AI Overviews，以及 ChatGPT、Gemini 等 AI 助手的结果。目标是确保当 AI 工具回答用户问题时，你的品牌能出现，即便没有人点击链接。

随着 AI 工具日益普及，它们正在改变人们的搜索方式，直接给出个性化答案，往往不再把用户引向其他网站。

这意味着数字营销正在转变：从追逐点击，转向在 AI 的回答中建立品牌知名度和信任。

可以这样理解：传统 SEO 就像在繁华街道上争夺最好的店面位置，而 GEO 则像是确保当地导游了解你的生意，并把它推荐给游客。

在本指南中，你将学到如何在 AI 驱动的搜索时代让品牌被注意到，以及如何追踪自身的 AI 可见度。

三件改变了一切的事

以下是每位营销人员现在都必须理解 GEO 的原因：

第一：如今 16% 的美国搜索会展示 AI Overviews（自 2025 年 3 月以来翻了一倍多）。也就是说，大约每 6 次搜索中就有 1 次，Google 会通过 AI Overviews 直接在搜索页面上回答查询，而不是把用户引向网站。这些查询中有 97% 是信息型查询，而这正是 SEO 的主要关注点之一。

第二：当 AI Overview 出现时，排名第一的搜索结果点击量会下降 34.5%——这是一种内置变化，可能给网上任何网站带来巨大的流量冲击。

第三：所有主流 AI 助手都能搜索网页，成为 Google 之外的新选择。问题是，和 AI Overviews 一样，它们会立刻回答问题，并且并不总是链接到它们提到的产品或服务（而且人们也不总会点击）。

但在你为彻底改造营销策略而焦虑之前，这里有好消息：

AI 仍然依赖传统搜索。AI 助手使用一种叫作 RAG（检索增强生成）的机制，会主动搜索 Google、Bing 和其他搜索引擎来获取最新信息。因此，如果你已经在传统搜索中排名良好，就已经具备了获得 AI 引用和提及的资格。

更高的转化率或许是慰藉。我在 LinkedIn 上看到过许多报告，也在 Ahrefs 亲身经历过——AI 驱动的流量比传统搜索流量转化更好（在我们这里高出 23 倍）。虽然体量更小，但质量似乎更高。

Google 说别慌。Gary Illyes 表示，要在 AI Overviews 或新的 AI 模式中排名，并不需要专门的“AI SEO”。优质内容和扎实的 SEO 基础仍然最重要。你不需要抛弃你所知道的关于搜索营销的一切。

AI 搜索正在改变游戏规则，但它建立在与你现有工作相同的基础之上。

事实上，你可以通过“传统”SEO 获得 AI 可见度，反之亦然。Ahrefs 的内容页和产品页在 2,309 个页面上被提及了 7,470 次，而我们并没有为此专门做任何 AI 可见度优化。仔细想想也合理：每一种新的搜索类型都建立在既有内容形式之上。

不过，确实存在一些差异。

AI 搜索与传统搜索有何不同

简言之，传统搜索给你一个可探索的链接列表，而 AI 搜索直接给出答案。传统搜索是争夺点击，而 AI 搜索则是在答案本身中被引用。用户从“点击并探索”转向“提问并获答”。

GEO 实战手册：5 个确实有效的战术

接下来是实用部分。在 GEO 上取得成功，需要把扎实的 SEO 基础与从其他营销领域借鉴的战术结合起来。以下是具体的行动计划：

1. 在整个网络上被提及

这可能会让你意外：你的品牌被提到，大多来自其他网站，而非你自己的网站。

当我查看 AI 回答中提及 Ahrefs 品牌的头部来源时，第三方网站占据主导。例如，在 Google 的 AI Overviews 中，提及 Ahrefs 的头部页面根本不包括 ahrefs.com。

Perplexity 是唯一一个把我们的页面列为提及我们品牌的头部来源之一的助手，但它并非主要来源。

这意味着你需要通过以下方式专注于在整个网络上获得提及：

• 行业榜单和列表：争取进入“最佳”榜单和行业盘点。
• 公关和媒体报道：传统公关在 AI 时代变得更有价值。
• 评价和案例研究：鼓励客户在评价中提及你的品牌。

与传统链接建设最大的不同在于，这些提及不需要带链接。正如我们关于 Google AI Overviews 的研究所示，AI 同样能轻松捕捉到不带链接的品牌提及。

要找到经常出现在 AI 回答中的网站，只需把它们的域名输入 Ahrefs Site Explorer，查看概览报告中的 AI 引用数量：

如果要在两个 AI 引用量相近的网站之间做选择，可以考虑：

• 域名评分（DR）：它仍是衡量可信度和受欢迎程度的可靠指标。它就是 Site Explorer 中紧挨着 AI 引用量的那个数字。
• 品牌搜索量：人们主动搜索的网站往往在 AI 引用中更具影响力。在 Site Explorer 中打开概览报告，向下滚动一点到“实体”图表，只选中该网站的品牌名。

稍后我会说明如何找到并缩小你的 AI 可见度差距。

2. 创作在 AI 搜索中表现出色的内容类型

并非所有内容在 AI 搜索中表现得一样好。我们对获得 AI 流量的页面的分析揭示了 AI 助手偏好引用哪些内容类型的清晰规律。

所有网站的总体趋势：

基于广泛分析，某些内容类型始终获得最大比例的 AI 流量：

• “最佳”类内容：7.06% 的 AI 流量流向标题中含“best”的页面。
• “Top”榜单：占 AI 流量的 5.5%。
• “Vs”对比：占 AI 流量的 4.88%。
• 操作指南：占 AI 流量的 6.35%。
• 以产品为中心的页面：“Contact”（6.8%）、“products”（6.43%）、“product”（4.71%）和“services”（4.53%）页面。

但关键在于：每个品牌和行业都不同。因此我深入挖掘了我们自己过去 3 个月的数据，看看哪种内容类型为 Ahrefs 带来最多流量。也建议你为自己的网站做同样的分析。

我认为最佳做法是打造一种能覆盖不同用户意图的内容组合。有些人想要关于趋势的快速更新，有些人想要可以收藏的全面教程，还有些人想要能支撑决策的硬数据。如果只创作一种类型的内容，很可能会错过其他用户群体带来的引用。

因此，先盘点现有内容，看看已经具备这些类别中的哪些，再查看分析数据，找出规律。哪些内容从受众那里获得了最多互动？那大概就是你该加倍投入的地方，但也不要完全忽视其他类别。

你可以在 Ahrefs Web Analytics 中找到这些数据（在 AWT 中免费）。只需点击 AI Search，就能看到来自这个渠道的访客如何与网站互动。

再给你一个额外提示：让你的核心内容保持新鲜、及时更新。我们发现，相比传统搜索结果，AI 助手更偏好引用较新的内容。

3. 在首页和产品落地页上打造出色的体验

你知道吗，ahrefs.com 来自 AI 搜索的推荐流量中，超过 80% 只流向了三种内容类型？它们分别是免费工具（前文提到过）、产品页面和我们的首页。

AI 为网站带来的流量很可能也遵循类似规律。由于 AI 工具倾向于把用户引向少数几个关键页面，确保这些页面提供出色的体验就很重要。

• 让你做什么、为什么你有价值一目了然。
• 使用标题、项目符号和清晰的段落分区。
• 让人类和 AI 都能轻松找到你的联系方式。
• 撰写清晰、实事求是的产品/服务描述，便于 AI 解析和引用。

4. 为便于 AI 理解而组织内容

AI 模型偏好结构与清晰度。以下是几条让内容对 AI 友好的简单规则。

使用清晰的格式：

• 层级分明的标题（H1、H2、H3）。
• 用项目符号呈现列表。
• 简短、实事求是的陈述。

实施技术优化：

• 为 FAQ 和产品信息添加结构化数据（schema 标记）。
• 确保页面加载速度快。
• 让网站适配移动端。
• 不要阻止 AI 爬虫访问你的内容。
• 避免过多 JavaScript（在撰写本文时，大多数 AI 爬虫不会渲染 JavaScript）。

为清晰而写作：

• 使用简单、直接的语言。
• 拆分过长的段落。
• 包含 AI 可以引用的具体事实和数据。
• 明确回答常见问题。

4. 多平台布局

我们关于 被 AI 引用最多的域名的研究，揭示了两个能为你带来最高 AI 引用触达的平台：

• YouTube：全球访问量最高的网站（37 亿次访问），也是 AI Overviews 中引用量第二高的域名。大多数观看者在平台上发现产品后购买了它们。
• Reddit：出现在 77% 的产品评测搜索中，也是 AI Overviews 中引用量第三高的域名。月访问量达 9.52 亿，真实的产品讨论就发生在那里。

要开始针对 Reddit 做优化，重点关注那些已经在 Google 搜索中有可见度的帖子：

1. 打开 Ahrefs Site Explorer，输入“reddit.com”，然后打开自然关键词（Organic keywords）报告。
2. 使用筛选条件：排名 1–10、关键词包含（输入与你的网站相关的短语）。你也可以选择偏好的地区。
3. 寻找流量大的相关关键词。
4. 为这些高流量帖子添加有见地、有价值的回答。

至于针对 YouTube 的优化，我们整理了一份完整的指南，带你了解我们的视频 SEO 策略——正是这套策略在 2024 年一年就帮我们获得了超过 570 万次自然播放和 64.2 万小时观看时长。

5. 找出你的 AI 提及与引用差距

提升 GEO 策略最快的方法之一，就是看看竞争对手在 AI 回答中在哪里取得了成功，而你却缺席了。

下面说明如何用 Ahrefs Brand Radar 做到这一点。它是 AI 品牌可见度领域增长最快的工具之一，拥有超过 1 亿条提示词、5 个 AI 索引，且无需任何设置。

找出你的 AI 提及差距（提到了竞争对手，却没提到你）

要找到提及了你的竞争对手却没提及你的页面（也就是你的 AI 提及差距），把竞争对手加入 Brand Radar，将鼠标悬停在任意 AI 图表上，然后点击“Others only”（仅其他品牌）。

接下来，点击“Cited pages”（被引用页面）报告，看看可以联系哪些网站来缩小 AI 提及差距。

找出你的 AI 引用差距（竞争对手在 AI 回答中被引用，而你没有）

1. 先清除 Brand Radar 中所有顶层筛选条件。
2. 进入“Cited pages”（被引用页面）报告。
3. 像截图里那样在底部应用竞争对手筛选条件：

这样你就能得到一份页面列表，显示有多少 AI 回答提及了你的竞争对手，以及这些查询的总搜索量。现在你就确切知道该用自己更优质的内容去瞄准哪些内容主题和页面了。

如何衡量 GEO 成效

排名等传统 SEO 指标无法完整讲述 GEO 的故事。你需要像 Brand Radar 这样的工具来追踪 AI 系统如何与品牌互动。

AI 提及量

这指 AI 助手在回答中纳入你的品牌，无论它们是否回链到你的网站。可以把它理解为新型的口碑营销：你的名字在 AI 答案中出现得越多，人们就越可能记住并考虑你的品牌。

如果你在使用 Ahrefs Brand Radar，只需输入品牌名和竞争对手的名字（该工具甚至能用 AI 推荐竞争品牌）。

你会看到一个仪表盘，显示品牌被提及的频率，以及这些提及的总潜在触达。

具体来说，你会看到：

• 提及量（Mentions）：至少提及该实体一次的结果数量。
• 展示量（Impressions）：提及量按 Google 搜索量加权，用以估算潜在曝光。
• AI 声量份额（AI share of voice）：在提及任一被追踪品牌的回答中，你的品牌展示量占总展示量的百分比。

还可以看到品牌在特定话题中的可见度如何。例如，我们来看看 Mailchimp 作为社交媒体工具的 AI 声量份额——这是并非人人都知道的它的一项功能。只需在顶层筛选条件中添加“social media tool”（社交媒体工具）即可。

可以看到，它在竞争中的可见度最高，唯独 AI 模式例外，在那里另一个品牌拥有更高的触达。

还可以同时追踪同一家公司的多个品牌，并把它们与竞争对手一起做基准对比。

AI 引用量

这指你的具体内容在 AI 回答中被作为来源引用。

要快速查看引用表现，进入 Ahrefs Site Explorer 并输入域名。你会看到页面被引用了多少次，还可以点击查看 AI 工具正在抓取哪些内容，以及在什么情境下引用。

利用引用规律来理解 AI 偏好网站上的哪类内容，然后创作更多这类胜出的内容形式。

AI 驱动的流量

没错，来自 AI 工具的直接流量仍然相对较小，而且常常被 AI 归因得很差。但当它真的到来时，质量往往更高。这些访客已经经过 AI 的预先筛选，因此往往更有参与度，也更可能转化。

在 Ahrefs Web Analytics 中，AI 流量很容易追踪，因为它已被列为内置流量来源之一，无需摆弄 UTM 标签或正则表达式。只需点击它，就能查看这个渠道的分析数据。

GEO 的未来走向是什么？

说实话，GEO 领域变化太快，很难跟上。但以下是我观察到的一些趋势，它们可能决定接下来会发生什么。

搜索引擎对 AI 可能变得更重要，而不是更不重要

这是最让我注意的一点。OpenAI 在 GPT-5 上做出了一个引人注目的选择：他们把它设计成“聪明，而非博闻强识”。他们没有把每一个事实都塞进模型，而是专注于让它擅长推理，然后在需要时让它去搜索信息。

据报道，如果没有搜索权限，GPT-5 就“几乎毫无用处”。这听起来像是一种局限，但训练模型去记住一切已经变得极其昂贵，早已不再可持续。

如果其他公司效仿 OpenAI（它们很可能会），这意味着传统 SEO 在获得 AI 引用方面可能变得更有价值。这里有一篇深入解读，解释为什么这很重要

Google 很可能会把 AI 模式推向所有地方

目前，AI 模式主要在美国和英国可用，但 Google 通常不会把重大功能局限在少数几个国家。正如 Google CEO 所暗示的，它最终可能成为人们搜索的默认方式。

但也许它并不会像听起来那样具有颠覆性。我已经看到我们有好几篇文章出现在 AI 模式中，而我们并没有为 AI 模式做任何 SEO，这也印证了 Gary Illyes 的说法：也许你需要的，仍然只是老派的优质 SEO。

AI 将开始动手做事，而不仅仅是回答问题

下一波浪潮是 AI 真正替人完成任务。想象一下能比较产品、议价、甚至替你买东西的智能体。如果这成为常态，那么“对 AI 可见”可能远不止出现在搜索结果里那么简单。

垃圾内容检测会变得更聪明（但它会有多宽容？）

正如 Google 在识别垃圾内容和链接作弊上变得更擅长一样，AI 系统也一定会更善于识别试图操纵其回答的行为。最大的问号是：如果你曾试图操纵它们，AI 系统可能会“记住”多久？它们会像 Google 最终那样宽容，还是会记仇更久？

结语

把 GEO 看作现有 SEO 策略的延伸。毕竟，它本质上就是面向 AI 搜索的 SEO。那些基本面（优质内容、清晰结构、话题权威）对两者都适用。你只是把成功的定义从点击扩展到了包括 AI 引用和品牌提及。

AI 发展太快，连打造它的人都不总能跟上。关注像我们这样的博客是跟上节奏的一种方式。

有疑问或评论？欢迎在 LinkedIn 上告诉我。