语义 SEO：多数从业者尚未真正掌握的进阶技能
语义 SEO 并非另一类 SEO，做法也与常规 SEO 无异。它更像一套进阶的思维模型：如何看待 SEO 策略、追求怎样的 SEO 目标，用怎样的流程去达成目标。
语义 SEO 听起来复杂，实质上它要求的是不偷工减料的 SEO。
它并非另一类SEO 类型，做法也与常规 SEO 无异。更准确地说，它是一套进阶的思维模型，体现在三个方面：
- 如何规划 SEO 策略
- 追求怎样的 SEO 目标
- 用怎样的流程达成目标
本文不堆砌噱头，直接从落地角度说明如何在自己的网站实践语义 SEO。
下文会解释“语义”的确切含义、它如何作用于搜索引擎与大语言模型（LLM），并结合我与多位专家的实践，说明如何真正落地语义 SEO，为客户带来有意义的成果。
下面进入正文。
“语义”是什么意思？
semantic（语义）指的就是“与含义有关”。
例如“dog”对人有含义，而“asdf”没有，后者只是一串随机字符。
对机器而言，所有词起初都只是随机字符串。语义学的目标，是训练机器依照人类使用词语的方式去解读词语的含义。
某个字符序列越常见，越可能带有含义。
两个独立字符串越常被一起使用，二者越可能存在关联。
注意这里用的是“可能”“越可能”——它本质上是概率与计算问题，因为机器无法像人一样真正理解事物。
人类使用词语时的重复与规律，正是机器推断含义的依据。
这也是语义搜索的基础。
语义 SEO 讲的是什么？
语义 SEO 关注的目标，是让品牌出现在那些依据“含义”而非“字面字符串”来展示内容、生成回答的搜索引擎与大语言模型中。
这类系统通常把用户查询中的主题，匹配到能较好覆盖该主题的文档上。
旧式搜索则依据所用确切词语匹配内容（类似今天的 Google 学术搜索）。
我采访过的资深从业者都把它看作三部分的重叠交集：
- 品牌（Brand）：确保机器准确理解并呈现你的品牌。
- 内容（Content）：把品牌与你希望成为可信来源的核心主题关联起来。
- 技术（Technical）：确保品牌、内容与网站对机器友好。
这一切都围绕机器如何解读你的品牌与内容，在更多回答中准确提及你。
语义 SEO 的目标
长期以来，排名与流量是传统 SEO 项目的核心目标，关注的是品牌是否出现在搜索结果中。
至于以何种方式出现，过去并不重要，因为预期是内容会按品牌网站上的原样逐字呈现。Google 会用不同样式突出相关部分，但不会改写你的内容。
例如，下面这条搜索结果会逐字展示文章的“第一句”：
语义 SEO 则更关心品牌以何种方式被呈现。
- 品牌是否被准确描述和呈现？
- 它是否作为相关主题的权威、可信来源出现？
- 围绕品牌的提及，情感倾向是否正面？
- 品牌的思想领导力是否得到认可并被引用？
这些问题在今天至关重要，过去却少有人关注。
原因在于现代搜索引擎与大语言模型呈现答案的方式。借助 AI 功能，它们能用自信、颇具权威感的文笔改写品牌内容，还可能（且常常会）自信地出错——这是传统搜索结果做不到的。
它们往往也不会逐字使用品牌内容。
取而代之的是基于自身理解与解读来概括你的内容，而这些理解在很大程度上来自他人对品牌或主题的评价。
因此，做好当下的 SEO，必须理解搜索引擎近年来的演变，如今影响品牌可见度的因素。
语义如何应用于搜索（Google 为何并非真正的语义搜索引擎）
搜索引擎（如今还包括大语言模型）会用不同方式检索信息并呈现给搜索者。
- 词法搜索（Lexical search）基于词串匹配，例如搜索一段完全准确的歌词。它还会把“bat”和“bar”这类词视为相似，因为它们以相同的字符序列开头。
- 语义搜索（Semantic search）基于模式预测，推断词语含义及其相互关系。多数大语言模型采用这种方式，因而能更好地把“hypoallergenic dogs（低敏犬）”与“low shedding dogs（低掉毛犬）”联系起来，尽管二者词法相似度不高。
- 混合搜索（Hybrid search）融合前两者，这也是如今多数搜索引擎（包括 Google、百度）采用的方式：以词法为基础，叠加语义处理，兼取两类搜索之长。
Elie Berreby 对此解释得很清楚：
语义处理在信息检索中的使用方式，会影响你的内容与品牌被呈现的方式。
例如，百度同时建立词法索引与语义索引，能以两种方式索引内容。Google 长期使用向量化技术，并在重排序阶段（即决定哪些结果最适合展示给搜索者之前）高度依赖语义处理。
大语言模型则几乎完全语义化，很少使用词法或混合方式。
概括来说：大语言模型往往纯粹是语义的，现代搜索引擎则采用以词法为基础、并以不同方式进行语义增强的架构。
像 Google 这样的搜索引擎会变得完全语义化吗？
据 Olaf Behrendt（Yep 高级数据科学家）与 Brandon Li（Ahrefs 机器学习工程师）的看法，由于若干原因，Google 或其他搜索引擎不太可能完全语义化并彻底取代词法搜索：
- 成本与资源上无法承受。
- 精确匹配（词法）搜索仍是人们使用 Google 的主要方式。
- 目前完全语义化的结果并不可靠、难以信任。
未来可能变化，尤其是随着 Google 的 AI 模式等新功能日益普及。在此之前，关键词层面的优化仍是进入传统搜索结果的重要基础。
实体 SEO（、其他语义 SEO 流程）需要在你既有的关键词策略之上加以增强，以提升在 LLM 或搜索结果中 AI 驱动区域（如 AI Overviews）里的可见度。
专家如何真正“做”语义 SEO
以上理论了解一下固然好，但关键是如何运用。记住，做语义 SEO 并不需要在常规 SEO 之外另做一套事。
它只是一种更进阶的思维方式，聚焦于针对“含义”优化；它关心品牌与内容以何种方式出现，而不仅是是否出现。
正因如此，在最近一项覆盖 100 多位 SEO 专家的调查中，语义 SEO 被列为顶尖进阶 SEO 技能。下面看看专家如何把语义思维应用到常见的 SEO 流程中。
1. 定义品牌，并建立通用品牌指南
创建品牌指南能确保品牌在每次出现时保持一致，也让公司上下在各类沟通中统一称呼。
清晰定义并传达品牌，是语义 SEO 的重点，因为机器无法仅凭品牌名称推断含义：
- Apple（苹果）——可能被关联到水果
- Nike（耐克）——可能被关联到希腊胜利女神
- Adidas（阿迪达斯）——除品牌本身外没有语义含义
这实际上是品牌塑造的技术层面：把品牌指南“编码化”，让机器正确解读你是谁、做什么。
更重要的是，把品牌编码化后，还能告诉别人正确的称呼方式，例如媒体资料包、公开的 Logo 文件，品牌名称正确与错误的缩写。
例如 Ahrefs 的媒体资料包，正是为了让别人能轻松以与我们一致的方式引用品牌。
大语言模型在很大程度上通过他人的评价来了解你的品牌，因此你自称品牌的方式与他人谈论你的方式越一致，LLM 越可能解读并呈现关于你的正确信息。
否则，LLM 可能基于误导性数据或他人观点，产生与事实不符的回答。
2. 把品牌与人们关心的特性和属性关联起来
厘清你是谁、你做什么之后，需要把品牌与那些能让 LLM 和语义搜索引擎更了解你的信息关联起来。
把内容与核心实体和主题关联，已经是较为标准的做法。
进阶的 SEO 还会把品牌与这些实体中最关键的特性和属性关联起来。可以这样理解：
- Apple 与创新性技术相关联
- Nike 与高性能鞋履相关联
- HubSpot 与集客式（inbound）营销相关联
记住，做语义 SEO 是在针对“含义”优化。品牌名称本身没有具体含义，需要人为创造这种含义，语义搜索引擎才能抓住它。
这并不是在内容里塞进某些词或实体。
不能只是自称“某方面最棒”或“最如何”。关键在于别人也这么说你。归根结底，这取决于品牌塑造，传统 SEO 并不太关心。
可以从 Ahrefs 的 Brand Radar 入手，查看自己或竞品品牌在 AI Overviews 中出现了哪些描述性词汇、受众细分类别或产品类别：
这些就是 LLM 与行业内品牌相关联的特性与属性。挑出你最在乎的那一个——目标不是样样出名，而好的品牌塑造在于因把某一件事做得足够好而为人所知。
例如，我曾成功地为一家本地养老护理机构做到这一点。
那是在 AI Overviews 推出之前，我当时借助 Google 的搜索建议，注意到与质量和价格相关的属性是常见搜索：
通过把他们的新品牌与这些属性关联，我们将其定位为看重“性价比”者的首选。
这并非对外宣称品牌第一。
还需要用权威、无可争辩的来源，或其他能建立信任的方式加以证明。
在该项目中，我和团队使用政府数据，得以展示这家养老护理机构：
- 在当地服务区域内排名第一（对比其他 238 家本地机构）
- 在“住户体验”方面位列其所在整座城市的前 1.26%
- 提供的建筑面积多出 50%（对比其城市中竞争对手的 450 个可选方案）
- 平均价格最多便宜 33%（对比 148 家竞争对手）
我们把这份数据以微文案或整段内容的形式，整合到一切合理的位置，例如：
- 首页 + 关于页面
- 住宿页面
- 定价文档
- 引用信息 + 目录收录
- 广告标题和描述
- 页面标题和描述
在我对她的采访中，Sally 也认可这一做法：
由于所用数据来自权威且令人立即信任的来源，措辞上可以更大胆，可以说这类话：
其他谈论该品牌、看到这些基于政府数据的统计数字的人，会信任数据来源，并更倾向于复述这套信息。
得益于这一做法，当被问到“性价比”时，一些 LLM 会把这家养老护理机构选为第一选择：
Perplexity 更进一步，生成了一张对比表格：
它对这座城市中的典型机构产生了一些不准确的描述……但关于这家本地企业的其余统计数字全都正确，很可能是因为我们传达这些信息时保持一致、清晰且频繁。
考虑到这家机构当时仍是市场新玩家、尚未在搜索引擎上就相关关键词取得自然排名、网站上也没用过“性价比”一词，这一结果堪称早期的一大胜利。
这正是语义 SEO 的一次胜利，传统关键词 SEO 无法实现。
3. 给“字母汤”式 URL 加上关键词（和含义）
你是否做过这样的项目：URL 由 CMS 自动生成，看起来像 site.com/kj72376g8js？
我称之为“字母汤”式 URL，因为那只是一串随机字符，对机器和人都没有意义。
把它们转换为对用户和搜索引擎都友好的 URL 能提升 SEO，但过程可能颇具挑战。语义 SEO 可以让这件事更轻松。
例如，可以使用提供页面语义信息的多种工具，例如：
- 排名靠前的关键词
- 页面标题和描述
- H1 标题
- 正文内容，等等。
为简单起见，如果网站已运营一段时间，我倾向使用 Ahrefs 的 Top Pages（热门页面）报告。
在一个视图中，就能把每个 URL 与其表现最好的关键词关联起来，简化 URL 更改与重定向工作。
对于大型网站，还能获得内置的优先级排序，因为可以按以下方式排列页面：
- 当前流量：进一步提升表现最好的页面，或找出最需要关注的最弱页面。
- 有排名的关键词数量：对最有快速提升流量潜力的页面改进站内优化。
- 首要关键词的搜索量：评估因优化不佳而错失的潜力，优先处理每月搜索次数最多的页面。
对于尚无表现数据的新站，可以改用 Ahrefs 的 Site Audit（网站审计），查看 Page Explorer（页面浏览器）报告并自定义列：
可使用“Content”部分下列高亮显示的字段，提取可用于 URL 的关键词、实体或其他具有语义含义的内容：
还可以更进一步，用语义文本分析工具提取每个页面上最主要的主题与实体。可尝试的选择包括 Google 的自然语言 API 和 Text Razor（视技术水平而定）。
目标是找到一种快速方法，把每个页面与它谈论的具体主题关联，再把这个主题转换成 URL 别名（slug），替换掉那串“字母汤”（当然要配合 301 重定向）。
4. 规划对用户和搜索都友好的信息架构
多数 SEO 把信息架构等同于“URL 结构”，但它还涉及：
- 导航 + 菜单
- 内链
- 分类体系（如分类和标签）
- 为页面和分类使用的标签名称
- 筛选器和分面导航系统
过去，规划这些元素属于 UX 设计流程。多数设计师的问题在于，没有把这些元素与人们搜索的关键词对齐。
进阶的 SEO 会与设计团队协作，确保这些元素既经过关键词优化，也经过语义优化。
我采用的方法是使用 EAV 模型（实体-属性-值）：
这对需要组织各类条目集合的网站尤其有用，比如：
- 电商店铺（组织商品条目）
- 平台型市场（组织市场商品）
- 房地产（组织房源条目）
- 招聘网站（组织职位条目）
- 目录网站（组织商家条目）
这些条目就是你要优化的实体。
条目集合通常就是需要考虑适用特性和属性的地方。具体取值来自关键词研究，往往是关键词中使用的形容词或描述性修饰词。
以下是我为一家售卖锯子的电商店铺梳理特性和属性的思路：
多数 SEO 会依据这些特性创建集合页面。最优秀的 SEO 还会把它扩展到分类体系（分类和标签）、筛选器和导航元素，连页面标题、产品标题这类微文案也能因明确包含这些属性而受益。
对于条目很多的大型网站，可用 Filestack 这类工具，为条目及其图片自动完成大量打标签和标注。它的许多智能特性本质上是语义性的，因为它们会解读图片和文本背后的含义（甚至情绪）。
这就是即便经历多次算法更新仍能持续增长的秘诀。以下是一位 B2B 电商客户为例，我在 4 年多前为它构建了一套经过语义优化的信息架构。
他们把这种语义 SEO 的做法视为让他们逐年自然增长、并在历次算法更新中始终不受影响的首要因素。
5. 为内容增加信息增益
为内容增加信息增益，契合一种语义化的 SEO 方法，该方法优先考虑含义、相关性、对更广知识图谱的贡献。
内容写作是多数 SEO 的支柱。然而，传统思维（并被内容优化工具所强化）是这样的：
- 看看已经有哪些内容获得了排名
- 逆向拆解它的站内优化
- 照抄模板，并做到至少 10% 是“真正原创”
其中的大部分，归根结底是把关键词和实体硬塞进内容里。
这种做法有几个问题。其一，它是多数 SEO 内容沦为“千篇一律的海洋中又一颗毫无辨识度的水滴”的最大原因。
其二，它本质上只是稍微精细一点的关键词堆砌。
更进阶的作者不只对现有内容改写拼凑，而是力求为该话题贡献新内容，让文章真正脱颖而出，并对受众有帮助。
正因如此，在 Ahrefs，我们在 AI Content Helper 中采用的方式是呈现有趣且相关的主题，而不是给出一串试图硬塞进内容的词语。
以下指南有助于进一步提升内容，在“千篇一律的海洋”中脱颖而出：
6. 通过内容改进弥合页面层级的话题缺口
语义 SEO 我最喜欢的应用场景，是在更新内容时弥合页面层级的话题缺口。
内容更新是保持内容新鲜的常规操作。若同时弥合话题缺口，就成了语义任务，因为它关乎覆盖有意义的关联概念，而不仅是补入几个缺失的关键词。
不过，说要给内容“增加更多话题”是一回事，明确要加哪些话题、在哪里加、如何加，又是另一回事。
最简单的办法是使用 Ahrefs 的 AI Content Grader（AI 内容评分器）。
可把自己的内容与排名靠前的文章对比，获得并排评分，显示双方对特定话题的覆盖程度。
还能获得话题改进建议：
我另一个效果很好的方法是：查看某篇文章过去排名较为不错的关键词，尤其是它过去有排名、但内容里并未明确提到该话题的情况。
可在 Site Explorer 的 Organic Keywords（自然关键词）中查看。我习惯点击并拖动图表，把流量峰值与其后下滑的最低点对比，它会像这样以橙色高亮显示：
然后查看你失去可见度的那批关键词。我倾向于对列表排序，把流量变化最大的关键词排在最上面：
表现下滑通常是因为：
- 内容已有数年，正逐渐过时
- 竞争对手更好或更明确地覆盖了这些子话题
- 目标关键词的搜索意图已经变化
无论哪种情况，都可从失去可见度的话题中寻找规律，并据此更好地优化内容。
在上面的例子里，所有失去可见度的头部关键词都与“CGT”（即资本利得税）有关，具体涉及 6 年规则。
然而那篇内容把这些术语分开讨论，从未放在一起优化。例如主标题是“理解房产投资中的 6 年豁免规则”，完全没有提到 CGT。
内容中没有哪个关于 CGT 的章节提到过 6 年规则。这正是我们在更新该文时弥合的主要缺口：
这一做法在表现上带来天壤之别：
7. 在全站层面建立“主题权威”
提到语义 SEO，许多人会立刻等同于“主题权威”——网站应深入而全面地覆盖某个主题，让搜索引擎视你为该主题的可信来源。
很多人把它理解为：凡是与品牌主主题相关的东西、所有东西都要写。
正是这种想法，导致了近年来互联网上大量 SEO 内容垃圾。
这较为于认为像 Nike 这样的品牌应围绕鞋子的一切去创作内容——包括下面这类乏味的话题：
- 什么是鞋？
- 鞋的历史
- 鞋类的种类
不要这么做，没有用。
这也不是语义 SEO 的内涵。
这种想法缺失的，是话题与品牌之间的相关性。还记得本文开头的维恩图吗？
把内容与品牌目标关联，正是进阶思维与基础思维的分水岭（而像智能体 SEO 工作流这样的新兴方法，正让这类细致、与品牌对齐的内容策略更易规模化）。它让你能应对更精细的挑战，并帮助品牌判断哪些关键词比其他关键词更值得投入。
例如，“product design software（产品设计软件）”与“product design tools（产品设计工具）”对应的其实是不同的服务和业务类型：一个关乎实体产品设计（例如设计可制造的实物产品），另一个关乎数字产品设计（例如为 SaaS 应用和网站做原型）。
二者词法（字面）相似，语义相似度却很低。
可在 Ahrefs 的 SERP 对比功能中验证，它会显示不同关键词的结果有多相似，你能否在同一套内容策略中同时瞄准它们：
这种情况下，同一个网站不应同时瞄准这两个词；否则会让语义搜索引擎和 LLM 对品牌究竟做什么感到困惑。
想更深入掌握这项技能，可参考我的完整流程：如何构建与品牌相关的 SEO 主题地图 。
8. 用 schema 和语义化 HTML 创建清晰的结构化数据
结构化数据对搜索工程师而言是强大的数据源。
他们能从网上多个来源获取数据，但你应在自己网站上精心优化两个来源：schema 标记和语义化 HTML。
关键词是“精心”。
Ahrefs 的数据科学家 Brandon（在知识图谱架构方面技能扎实）也持相同看法。他指出，只要结构化数据保持干净、组织良好并被正确使用，就是有用的数据集。
否则，它会“搞乱[他的]数据集”，而在构建知识图谱时，他不愿使用任何杂乱或不准确的数据。
因此，SEO 从业者越多地通过错误优化或滥用去污染数据集，它作为一种呈现内容的方式就越不奏效。
所幸，正确使用 schema 很容易。schema 就像内容的翻译器，赋予内容结构，让机器更好地理解网站上的内容。
电通（Dentsu）有一个不错的 schema 标记生成器：
可用来：
- 通过 organization（组织）schema 从技术角度定义品牌
- 当品牌与其他品牌或实体重名时加以消歧
- 优化与品牌相关联的核心实体，如产品和人物
- 把品牌与希望提升可见度的核心主题关联起来
语义化 HTML 则关乎内容的代码结构，它使用的代码对人和机器都更有意义。
例如，与其对所有东西都用通用的 <div> 标签，不如改用 <header>、<footer> 等标签，标明页面上内容的类型。
还应留意页面中特定内容元素的组织方式，比如：
- 用标题标签组织结构内容，而不是为了样式
- 正确标记表格，使其能出现在搜索结果中
- 用正确的 HTML 标签标记列表
说到底，互联网上多数网站并没有良好的 schema 或语义化 HTML 标记，但仍可能被纳入搜索索引，并被 LLM 引用。
进阶的 SEO 会关注这些事情，因为它们能让搜索引擎和 LLM 更准确地呈现和解读品牌。
归根结底，是要控制品牌和内容在 LLM 中以何种方式被呈现。结构化数据是其中重要一环，实施得当就能在技术层面有效厘清品牌身份。
9. 借助链接和提及改善品牌情感倾向与声誉
链接建设仍是 SEO 不可或缺的支柱，但传统 SEO 的主导思维一直只是“把链接拿到手”。
随着搜索引擎更具语义能力，仅仅获得一个链接或提及已不够。
现代 SEO 越来越重视这些链接周边的语境，尤其是品牌情感倾向。语义搜索引擎如今不仅能评估内容背后的含义，还能评估针对某个品牌的情感倾向——正面、负面还是中性。
搜索引擎能力的这种转变，要求链接建设采取更精细的方法，并把数字公关和声誉管理纳入其中。我最喜欢用来说明这一点的例子，是 Taylor Swift 和她的私人飞机。
起因在 2022 年，营销机构 Yard 发布了一份报告，列出因使用私人飞机而二氧化碳排放最严重的名人，Taylor 高居榜首。
此事后来演变成连续不断的舆情。
一年后，这个话题变得更火，但方式截然不同。她去看了一场纽约喷气机队（New York Jets）的比赛，这让一些记者怀疑这是否是一次旨在改善声誉管理的 SEO 之举。
这是否是一次意在把情感倾向从负面转向中性甚至正面的精心安排，外界无从得知。
已知的是，它在 2024 年 2 月适得其反——当时 Swift 威胁要对在社交媒体上管理飞机追踪账号的学生采取法律行动，负面情绪随即加剧：
这个案例说明：策略性地管理品牌提及及其周边内容，能影响搜索中人们对品牌的认知。这是语义 SEO 实践的绝佳范例——改变围绕品牌的故事走向与情感倾向，而非只做关键词。
如今有效的链接建设不仅涉及获取链接，还包括主动管理品牌提及的情感倾向，以提升在线声誉。
10. 优化与本地业务相关的所有实体
当人们深入探讨语义 SEO 和实体优化这类更复杂的话题时，本地 SEO 常被忽视。这里其实存在不小的机会，尤其是当你跳出传统关键词、开始优化业务更广的语义语境时。
关键在于不局限于服务和地点这些本地 SEO 的基础元素，而是真正深入到细节。
换句话说，这就是语义 SEO，因为你通过梳理出全套相关的概念、服务、技术、材料和特性，帮助搜索引擎对“你的业务是做什么的”建立起更丰富、更准确的理解。
与其只说“我们在悉尼做建筑清洁”，不如教会模型：涉及哪些类型的建筑、哪些材料、你解决什么问题，如何解决。
以外墙清洁公司为例，可以梳理出诸如：
- 清洁的房屋部位：例如建筑外立面、车道、露台等。
- 清洁的物业类型：例如商业物业、公寓、高层建筑等。
- 清洁的表面材质：例如砖、混凝土、石材、灰泥、玻璃等。
- 使用的清洁剂：例如环保洗涤剂、防霉剂、除锈剂等。
- 处理的特定状况：例如霉菌和霉斑滋生、污垢堆积、涂鸦清除等。
这些都是与该服务相关的实体，或者特性与属性。可在 Ahrefs 的 Keywords Explorer 中使用“按词聚类（cluster by terms）”功能快速识别其中许多：
也可以在电子表格中，依据你在竞品内容或该主题其他内容里遇到的常见主题来梳理它们。
以下是一家本地企业这样做后取得成果的示例：
对于其他服务，还可能找到一些更相关的额外实体。
例如，在受严格监管且属于 YMYL（your money, your life，关乎金钱与生命）类别的养老护理行业，可以选择扩展策略，纳入诸如以下实体：
- 个别员工的简介及其资质
- 你的品牌或特定专家参与贡献过的研究
- 能体现“豪华”或“五星级”体验的机构照片
所有这些元素都能建立信任、提升 E-E-A-T（经验、专业、权威、可信），并增强品牌的整体在线声誉。
好消息是，这并不难做到。
多数 SEO 专业人士会忽视本地企业的这些细节，因为他们陷在千篇一律的做法里；而花时间梳理出所有相关联的实体，能切实提升本地 SEO 水平。无论是服务、工具还是人物，这些都是优化本地影响力的关键组成部分。
结语
归根结底，语义 SEO 就是正确地做 SEO。
它当然有技术的一面，而所有 SEO 都是如此。它关乎机器如何解读你是谁、你做什么，你的内容如何融入更大的图景。
冒着过度简化的风险说一句：如果你在做 “进阶 SEO”“LLMO”“实体 SEO”“GEO”，或人们为语义信息检索做优化时发明的任何其他缩写，它们全都是语义 SEO……也就是把常规 SEO 正确做好。